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Sprache Deutsch
Stufe Universität
Erstellt / Aktualisiert 01.02.2020 / 12.08.2020
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  • 01.02.2020
    A B C D (Gutschrift für E) (VL SEM1, Folien: 45, 46, 47, 48 ; Kline, S. 189 – 204, 214 - 228)
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25.) Welcher der folgenden Aussagen bezogen auf den Vergleich genesteter Modelle im Rahmen von SEM sind richtig?

Achtung: Eine Gutschrift gegeben.

a) Ein signifikanter Chi-Quadrat-Differenzentest spricht für das weniger restriktive Modell.

b) Werden Modelle mit einer unterschiedlichen Anzahl an Variablen verglichen, handelt es sich nicht um einen genesteten Modellvergleich

c) Der Chi-Quadrat-Differenzentest kann nur bei genesteten Modellen verwendet werden.

d) Genestete Modelle ergeben sich durch Respezifikationen von Modellparametern

e) Beim Vergleich von genesteten Modellen kann die statistische Bedeutsamkeit von spez. Modellparametern überprüft werden.

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  • 02.03.2020
    B) wurde an anderer Stelle als richtig gewerten, mich irritiert allerdings das Wort "Ladung" es handelt sich bei der 1 von den Residuen auf die Items nur um eine Skalierungsvorgabe und NICHT um eine Ladung
  • 02.03.2020
    D) strittig
  • 10.02.2020
    Wobei C) UND E) gleichzeitig gar nicht richtig sein können. Ich habe jetzt nur mal die Antwort mit "oder" als richtig gekennzeichnet.
  • 01.02.2020
    C E (C u. E gab wohl Gutschrift!) (VL SEM1, Folien: 26, 27)
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26.) Eine Forscherin möchte ein Messmodell mit zwei latenten Variablen mit je zwei Indikatoren mit einer konfirmatorischen Faktorenanalyse prüfen. Welche der folgenden aufgelisteten Modellspezifikationen sind für die Modellidentifikation notwendig?"

 

a) Die Kovarianz zwischen den beiden latenten Variablen muss als freier Parameter geschätzt werden.

b) Die Ladung der Indikatoren auf den Residuen muss auf 1 fixiert werden, wenn gleichzeitig die Varianzen der Residuen geschätzt werden (sollen).

c) Die Varianz der beiden latenten Variablen und jeweils die Ladung eines Indikators müssen auf 1 fixiert werden.

d) Eine Überidentifizierung des Modells unter Verwendung der üblichen Modellfixierungen ist nicht möglich.

e) Die Varianz der beiden latenten Variablen oder jeweils die Ladung eines Indikators muss auf 1 fixiert werden.

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  • 01.02.2020
    C E (VL SEM1, Folien: 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41; Kline, S. 199 – 209
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27.) Frage zu Chi Square Modellvergleich. Gegeben war Chi-Wert, p-Signifikanz, RMSEA und SRMR = relativ niedrig, CFI niedrig Ein Forscher rechnet ein komplexes SEM mit gerichteten Beziehungen, N=500, Aussagen zur Modelgüte...

a) die Kausalität ist belegt

b) Der Modellfit deutet darauf hin, dass es keine vergleichbar guten Alternativmodelle gibt

c) die Modellgüte ist zufriedenstellend

d) Modellfit deutet darauf hin, dass sich auch unabhängige Stichproben damit bestätigen lassen

e) Der Forscher sollte auch plausible äquivalente Modelle

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  • 02.02.2020
    (VL SEM1, Folien: 9, 10, 11, 12, 13)
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28.) Lineare SEM

a) SEM in Mess- & Strukturmodelle unterteilt

b) Messmodell: Beziehungen zw. latenten Variablen anhand gerichteter Beziehungen

c) Strukturmodell zeigt, wie latente, messfehlerfreie Variablen auf Grundlagen eines Faktors...- Models definiert werden

d) Strukturmodelle beinhalten immer auch Messmodelle

e) In Messmodellen sind beobachtete Indikatoren immer endogene Variablen

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  • 02.02.2020
    (VL SEM2, Folien: 8, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 16)
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29.) Welche Aussagen zum multiplen Gruppenvergleich sind zutreffend?

a) Skalare Messinvarianz ist keine notwendige Voraussetzung für eine Überprüfung von Unterschieden in den Zusammenhängen der latenten Variablen

b) Wenn keine skalare Messinvarianz vorliegt, kann keine metrische Messinvarianz vorliegen

c) Liegt metrische Messinvarianz vor, kann nicht von Vergleichbarkeit der latenten Variablen ausgegangen werden

d) Der multiple Gruppenvergleich ist auf zwei Gruppen beschränkt

e) Das Messmodel sollte mindestens 3, besser 4 Indikatoren haben.

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  • 02.02.2020
    A B (Gutschrift E) (VL SEM1, Folien: 7, 37, 38, 39, 40;VL SEM2, Folie: 13, 14; Kline, S. 204 – 209)
    E) finde ich als Gutschrift komisch, wurde in anderen Fragen oft nicht als Gutschrift gesehen
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30.) Welche Aussagen treffen im Kontext linearer Strukturgleichungsmodelle zu?

Achtung: Eine Gutschrift gegeben

a) Endogene Variablen sind Variablen in einem Strukturgleichungsmodell, die von mindestens einer der im Modell thematisierten Größen beeinflusst werden.

b) Für die Identifizierung eines Messmodells sind drei manifeste Indikatoren ausreichend.

c) CFI, RMSEA und SRMR als deskriptive Fit-Maße basieren alle auf dem model chi square

d) Strukturmodelle beinhalten immer auch Messmodelle.

e) In Messmodellen sind die beobachteten Indikatoren immer endogene Variablen

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  • 02.02.2020
    A B C (VL SEM1, Folien: 19, 20,26, 27; VL SEM2, Folien: 13, 14; Kline, 2011, S. 204 - 209)
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31.) Identifikation von SEM

a) Durch Einführung von Restriktionen (Fixierung der Modellparameter) kann Modellidentifikation hergestellt werden.

b) Notwendige Bedingung: ist eine mindestens gleiche Anzahl an Informationen wie an frei zu schätzende Parameter

c) Notwendige Bedingung: Skalierung aller latenten Variablen

d) Notwendige Bedingung: Verwendung v. mindestens 4 Indikatoren pro Variable

e) Zur Identifikation eines Modells werden Residualvariablen auf 1 fixiert.

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  • 02.02.2020
    A B (E?) (VL SEM1, Folie: 7; VL SEM2, Folien: 13, 14, 15, 16; Kline, S. 214 - 228)

    Hier E) also wieder nicht
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32.) Welche Aussagen treffen im Kontext linearer Strukturgleichungsmodelle zu?

a) Endogene Variablen sind Variablen in einem Strukturgleichungsmodell, die von mindestens einer der im Modell thematisierten Größen beeinflusst werden.

b) Für die Identifizierung eines Messmodells sind drei manifeste Indikatoren ausreichend.

c) CFI, RMSEA und SRMR als deskriptive Fit-Maße basieren alle auf dem „model chi square“.

d) Strukturmodelle beinhalten immer auch Messmodelle

e) In Messmodellen sind die beobachteten Indikatoren immer endogene Variablen