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Langue	Deutsch
Catégorie	Psychologie
Niveau	Université
Crée / Actualisé	30.01.2018 / 24.05.2020
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1. Welche Aussagen zur Varianzanalyse mit Messwiederholung aus VL 5 sind korrekt?

zu C:

Bezüglich der inferenzstatistischen Absicherung, muss für jeden zu testenden Effekt ein Quotient (mit der MQS des jeweiligen Effekts im Zähler) gebildet werden, für den gilt, dass sich Zähler und Nenner unter Gültigkeit der jeweiligen Nullhypothese nur durch Zufall unterscheiden dürften

a) Eine zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung auf einem Faktor, wobei Faktor A die Bedingungen und Faktor B den Messzeitpunkt darstellt, wird auch als split-plot Design bezeichnet

b) QS(total) zerlegt sich in QS(innerhalb) der Versuchspersonen und in QS(zwischen den Versuchspersonen)

c) Bezüglich der inferenzstatistischen Absicherung, muss für jeden zu testenden Effekt ein Quotient (mit der MQS des jeweiligen Effekts im Zähler) gebildet werden, für den gilt, dass sich Zähler und Nenner unter Gültigkeit der jeweiligen Nullhypothese nur

d) Eine Verletzung dieser Annahme macht den F-Test zu liberal (d.h. erhöht das Risiko eines ß-Fehlers).

e) Sphärizität besagt, dass die Varianzen aller möglichen Differenzvariablen homogen sein müssen

Commandes clavier:

= tourner,

= avant/arrière,

= faire défiler

a) Eine zweifaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung auf einem Faktor, wobei Faktor A die Bedingungen und Faktor B den Messzeitpunkt darstellt, wird auch als split-plot Design bezeichnet

b) QS(total) zerlegt sich in QS(innerhalb) der Versuchspersonen und in QS(zwischen den Versuchspersonen)

c) Bezüglich der inferenzstatistischen Absicherung, muss für jeden zu testenden Effekt ein Quotient (mit der MQS des jeweiligen Effekts im Zähler) gebildet werden, für den gilt, dass sich Zähler und Nenner unter Gültigkeit der jeweiligen Nullhypothese nur

d) Eine Verletzung dieser Annahme macht den F-Test zu liberal (d.h. erhöht das Risiko eines ß-Fehlers).

e) Sphärizität besagt, dass die Varianzen aller möglichen Differenzvariablen homogen sein müssen

11. Welche Aussagen zur Unreliabilität der Prätestvariablen auf die Schätzung der Regressionsgewichte sind richtig?

A) Aufgrund des Messfehlers, der Prä- und Posttestwerte systematisch beeinflusst, ist die Autokorrelation zwischen Prä- und Posttest fast immer kleine als 1.

B) Je geringer die Reliabilität der Prätest- und Posttestvariablen, desto geringer ist die Autokorrelation

C) Wird die Reliabilität geringer, hat das zur Folge, dass die erwarteten Mittelswertsdifferenz zwischen TG und KG zum Posttest unterschätzt wird

D) Dieses Artefakt wird als Lords-Paradox bezeichnet

A) Aufgrund des Messfehlers, der Prä- und Posttestwerte systematisch beeinflusst, ist die Autokorrelation zwischen Prä- und Posttest fast immer kleine als 1.

B) Je geringer die Reliabilität der Prätest- und Posttestvariablen, desto geringer ist die Autokorrelation

C) Wird die Reliabilität geringer, hat das zur Folge, dass die erwarteten Mittelswertsdifferenz zwischen TG und KG zum Posttest unterschätzt wird

D) Dieses Artefakt wird als Lords-Paradox bezeichnet

13. Welche Aussagen zu Regressionsmodellen sind richtig?

A) Die zentrale Prädiktorvariable ist die Zeit

B) Die Kriteriumsvariable ist die Ausprägung unterschiedlicher Personen zu unterschiedlichen Messzeitpunkten

C) Differentielle Veränderungen, die auf unterschiedliche Treatment-Bedingungen zurückgehen, werden als Interaktionseffekte modelliert

D) Es liegt keine hierarchische Datenstruktur vor

A) Die zentrale Prädiktorvariable ist die Zeit

B) Die Kriteriumsvariable ist die Ausprägung unterschiedlicher Personen zu unterschiedlichen Messzeitpunkten

C) Differentielle Veränderungen, die auf unterschiedliche Treatment-Bedingungen zurückgehen, werden als Interaktionseffekte modelliert

D) Es liegt keine hierarchische Datenstruktur vor

15. Welche Aussagen zu Wachstumskurvenmodell mit Veränderungsprädiktor sind richtig?

A) bm1 zeigt an, ob es eine Abweichung gibt und wenn es eine gibt, dann ist es die Steigung

B) Der Intercept bm0 einer Person und der Slope bm1 einer Person sind unabhängig davon, ob eine Person in einer TG oder KG war

C) Man kann auch ein multivariates Multilevel Modell ohne Veränderungsprädiktor mit Zeit als kategoriale Variablen rechnen

D) Man kann auch ein multivariates Multilevel Modell mit Veränderungsprädiktor mit Zeit als kategoriale Variablen rechnen

A) bm1 zeigt an, ob es eine Abweichung gibt und wenn es eine gibt, dann ist es die Steigung

B) Der Intercept bm0 einer Person und der Slope bm1 einer Person sind unabhängig davon, ob eine Person in einer TG oder KG war

C) Man kann auch ein multivariates Multilevel Modell ohne Veränderungsprädiktor mit Zeit als kategoriale Variablen rechnen

D) Man kann auch ein multivariates Multilevel Modell mit Veränderungsprädiktor mit Zeit als kategoriale Variablen rechnen

17. (alte Klausurfrage)

Welche Aussagen bezüglich der Anwendung einer klassischen Kovarianzanalyse im Rahmen von Gruppenvergleichen sind richtig?

zu D:

Die Durchführung einer klass. KVA im Rahmen experimenteller Designs setzt voraus dass sich die Mittelwerte auf der Kovariaten in den experimentellen Gruppen nicht signifikant unterscheiden.Gegenüber der Anwendung einer klass. KVA im Rahmen random. experimenteller Designs weist die Anwendung einer klass. VA im Rahmen random. experimenteller Designs die höhere Teststärke auf, da sie im Gegensatz zur erst genannten den Messfehler der Kovariaten berücksichtigt.

A) Die Durchführung einer klassischen Kovarianzanalyse im Rahmen experimenteller randomisierter Designs setzt voraus, dass homogene Fehlervarianzen (Homoskedastizität) vorliegen

B) Die Durchführung einer klassischen KVA setzt voraus, dass die Experimentalgruppe, die gleich Anzahl an Versuchspersonen hat

C) Die Durchführung einer klass. KVA. im Rahmen experimenteller, randomisierter Designs setzt voraus, dass ich die Mittelwerte auf der Kovariaten in den experimentellen Gruppen ..... ? (Hier muss ich beim hektischen Abschreiben in der Zeile verrutscht sei

) Die Durchführung einer klass. KVA im Rahmen experimenteller Designs setzt voraus dass sich die Mittelwerte auf der Kovariaten in den experimentellen Gruppen nicht signifikant unterscheiden.Gegenüber der Anwendung einer klass. KVA im Rahmen random. exper

A) Die Durchführung einer klassischen Kovarianzanalyse im Rahmen experimenteller randomisierter Designs setzt voraus, dass homogene Fehlervarianzen (Homoskedastizität) vorliegen

B) Die Durchführung einer klassischen KVA setzt voraus, dass die Experimentalgruppe, die gleich Anzahl an Versuchspersonen hat

C) Die Durchführung einer klass. KVA. im Rahmen experimenteller, randomisierter Designs setzt voraus, dass ich die Mittelwerte auf der Kovariaten in den experimentellen Gruppen ..... ? (Hier muss ich beim hektischen Abschreiben in der Zeile verrutscht sei

) Die Durchführung einer klass. KVA im Rahmen experimenteller Designs setzt voraus dass sich die Mittelwerte auf der Kovariaten in den experimentellen Gruppen nicht signifikant unterscheiden.Gegenüber der Anwendung einer klass. KVA im Rahmen random. exper

3445 - Selfis - Vorlesung 5

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