Altklausurfragen Statistik
PHB WS18/19
PHB WS18/19
Kartei Details
| Karten | 33 |
|---|---|
| Lernende | 15 |
| Sprache | Deutsch |
| Kategorie | Psychologie |
| Stufe | Universität |
| Erstellt / Aktualisiert | 09.03.2019 / 03.01.2024 |
| Weblink |
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Wie lautet die Interpretation der chancenskalierte Regressionskoeffizienten (intercept + slope)?
Intercept: Wenn das Bildungsniveau durchschnittlich ist, liegt die Chance Immigranten nicht als Nachbarn haben zu wollen bei 0,268 zu 1.
Slope: Wenn das Bildungsniveau um eine Einheit steigt sing die Chance Immigranten nicht als Nachbarn haben zu wollen um den Faktor 0,906
Einen signifikanten Prediktor und die Varianzaufklärung des Modells APA konform berichten
Intercept: Wenn die Ausprägung aller UV´s null ist, wird die Beziehungszufriedenheit auf 6,13 Einheiten geschätzt.
Slope: Wenn das Selbstbewusstsein um eine Einheit steigt und alle anderen UVs konstant gehalten werden steigt die Beziehungszufreidenheit um 0,52 Einheiten. Die Nullhypothese wird verworfen (H0: Es gibt keinen Effekt) Der Prädiktor wurde unter Konstanthaltung aller anderen UV´s signifikant b = 0.520, 95% CI {0.352 , 0,689}, t(1479) = 6.072, p < 0,001.
Das Modell bzw die Prädiktoren klären 6.9% der Varianz der Lebenszufriedenheit auf. Die Nullhypothese wird verworfen (H0: Das Modell klärt keine Varianz auf) (adj. R2 = 6.5%). f(6,1479) = 18.33, p < .001.
Schritte für Prüfung von Strukturgleichungsmodelle für ein Messwiederholungsmodell aufzählen und kurz begründen.
1. Spezifikation des faktorenanalytischen Basismodells
Bei der konfirmatorischen Faktorenanalyse des Basismodells wird überprüft ob die Messmodelle der einzelnen latenten Variable adäquat sind. Ausgehend vom Basismodell können weitere Restriktionen eingeführt und damit verglichen werden.
2. Prüfung der Messinvarianz der Items über die Zeit
Es geht darum zu Prüfen, ob die Bedeutung der latente Variablen über die Zeit hinweg gleich bleibt, sollte das nicht der Fall sein kann die Veränderung nicht sinnvoll interpretiert werden
3. Prüfung der Homogenität der Indikatoren
hier geht es darum zu Prüfen wie starken Homogenitätsanforderungen das Messmodell genügt
4. Aufstellen des Strukturmodells
Welches Modell gehört zu dieser Gleichung?
MC Antwortoptionen:
Intercep Only Model
Random Intercept Model
Random Solpe Model
Random slope Model mit Level 2 UV
Random Intercept Model
Warum ist die inferenzstatistische Absicherung von Mehrebenen-Modellen kompliziert und viel diskutiert und welche Methoden werden dennoch angewand?
Weil die Schätzeigenschaften der ML Methode gelten nur unter asymptotischen Bedingungen ´damit nur, wenn die Stichprobengröße gegen unendlich geht.
Es können Modellvergleiche mittels anova durchgeführt werden
Es können mittels bootstrapping Konfidenzintervalle berechnet werden
F tests mit approximativen Freiheitsgraden durchgeführt werden
Was macht man, wenn ein nicht-linearer Zusammenhang vorliegt?
bei nicht linearen Zusammenhängen (bsp quardratischen bzw kubischen), werden polynome höherer Ordnung definiert und als zusätzlicher Term in die Regressionsgleichung mit auf genommen. y = b0 + b1*x + b2*x(2)+e
Wie ist ein indirekter Effekt definiert?
Ein indirekter Effekt entsteht, wenn der Effekt zwischen der UV und AV durch eine oder mehere andere Moedratorvariablen vermittelt wird. Repräsentiert durch das Produkt der Pfadkoeffizienten
Wofür gebraucht man den Breusch-Pagan Test? Interpretiere den Output
wird genuzt um zu überprüfen, ob die Residuen der UV von deren Ausprägungen der UV abhängen. Also ob Homoskelastizität vorliegt.
mögliche Lösung bei Heteroskelastizität: Huber White Standardfehler
Der Breusch Pagan Test ist nicht signifikant geworden, das heisst, dass die Nullhypothese (H0: die Residualvarianz ist nicht von den Ausprägungen der UV abhängig) beibehalten werden kann. Es liegt also Homoskelastizität vor.
Interpretiere den Output der logistischen Regression (Odds-Ratio Intercept und Regressionsgewicht (WS17/18)
Berichte nach APA das Regressionsgewicht für den Bodymassindex und die Varianzaufklärung des Modells.
Welchen Test benutzt man wenn in 2 Gruppen Varianzhomogenität gegeben ist, aber keine Normalverteilung und n<20 in beiden Gruppen?
Was trifft auf den Befehlt describe() zu?
Wodurch ist eine klassische Suppressorvariable definiert?
Suppression liegt vor, wenn die Nützlichkeit (multiple Determinationskoeffizient) einer UV größer ist als die quardrierte Korrellation mit der AV.
bei der klassischen Suppression ist die Supressorvaribale mit der anderen UV korreliert, nicht aber mit der AV.
Erkenne welche Modelle hier verglichen werden und interpretiere den Output des Modellvergleichs (anova).
Interpretiere den Modellvergleich APA konform
Wie ist MAR definiert? (WS18/19)
Wie ist MNAR definiert?
Wie ist MCAR definiert?
Definition des p-Wertes
Wodurch lässt sich das Problem von Multikollinearität NICHT beheben?
MC Auswahlmöglichkeiten:
Aggregation
Zentrierung
Eliminierung
Entfernung einflussreicher Datenpunkte
Entfernung einflussreicher Datenpunkte muss angekreuzt werden
Was bleibt bei Zentrierung in der moderierten Regression gleich?
MC Frage:
Intercepts
Regressionsgewichte und Standardfehler der anderen UVs
Regressionsgewichte der anderen UVs
Regressionsgewichte der Produktvariablen
richtige Antwort: Regressionsgewichte der Produktvariablen
Wie ändert sich Mittelwert und Standarabweichung einer Variablen bei Zentrierung, wenn Mittelwert=13 und die Standardabweichung=1.3 ist. (WS18/19)
Wie ist der ICC definiert und wie kann man ihn berechnen? Wenn ICC .40 wie interpretiert man diesen inhaltlich?
Ist als Wert zwischen 0 und 1 definiert, der angibt welchen Anteil Unterschiede in der Level 2 Varianz an der Gesamtvarianz ausmachen.
Ein ICC von .40 bedeutet inhaltlich, dass 40% der Gesamtvarianz auf Unterschiede in der Level2-Varianz zurückgeführt werden können.
Beschreibe die Schritte der Maximum-Likelihood-Methode (WS18/19)
Welchen Mittelwert hat die AV in der Kategorie "katholisch"? (auf 2 nachkommastellen gerundet)
3,58
Ihr wollt 5 Nationen hinsichtilich ihrer Lebenszufriedenheit untersuchen, die Unterschiede zwischen den Ländern sind dabei repräsentativ für die zugrunde liegenden Populationen.
Welche Kodierung verwendet ihr? und wieviele Codiervariablen müsst ihr definieren?
Wie muss folgendes Pfadmodel in R spezifiziert werden? inkl. aller indirekten und direkten Effekte und Korrellationen (WS18/19)
Wie wird folgendes Pfadmodel in R spezifiziert? (WS18/19)
Wie muss folgendes Pfadmodel in R spezifiziert werden? inkl. indirekter und direkter Effekte und Korrellationen (WS18/19)
Wie viele Freiheitsgrade sind für dieses Modell vorhanden?
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Wie viele Freiheitsgrade sind für dieses Modell vorhanden?
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Wie viele Freiheitsgrade sind für dieses Modell vorhanden?
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