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Sprache Deutsch
Stufe Universität
Erstellt / Aktualisiert 01.02.2020 / 07.06.2021
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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

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  • 02.02.2020
    (VL SEM3, Folien: 16, 17, 21, 23, 25)
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33.) Vergleich Cross-Lagged, Latent Growth und Latent Change

a) Cross-Lagged besonders geeignet für zeitliche Beziehung zwischen Variablen

b) Bei Cross-Lagged wird absolute Veränderungen nicht berücksichtigt

c) Latent Groth & Latent Change berücksichtigen individuelle Unterschiede in Veränderung der Variablen

d) Latent Groth hat mindestens 3 Messzeitpunkte

e) Latent Change hat mindestens 3 Messzeitpunkte

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34.) Studie von Bub, McCartney, Willet (2007)S. 659 (Fig.1), S. 661, 663 (Tab. 3 & 4) : siehe Anhang. Veränderungen im Problemverhalten (gemessen an internalisiertem und externalisiertem Verhalten von Kindern) und dessen Konsequenz für die kognitive Fähigkeit und Schulleistung nach 1. Schuljahr. Längsschnitt, N=882. Für Auswertung und Beantwortung, wurde latentes Wachstumsmodell verwendet. Was ist korrekt?

a) Es gibt im Durchschnitt keine Veränderung in internalisierten und externalisierten Problemverhalten

b) Es gibt signifikante interindividuelle Unterschiede in der Veränderung im internalisierenden und externalisierenden Problemverhalten

c) Es gibt KEINE interindividuellen Veränderungen im internalisierenden und externalisierenden Problemverhalten zum ersten Messzeitpunkt

d) Veränderung im internalisierten Problemverhalten hat einen signifikanten Einfluss auf kognitiven Fähigkeiten nach dem 1. Schuljahr.

e) Veränderung im internalisierten Problemverhalten hat signifikanten Einfluss auf die Schulleistung nach dem 1. Schuljahr.

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  • 02.02.2020
    C E
    Gutschrift für die komplette Slope-Faktor zeigt interindividuelle Unterschiede in der Veränderung im Wohlbefinden.
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35.) Latentes Wachstumskurvenmodell

a) Bedeutsame Varianz in dem Latenten Slope-Faktor zeigt interindividuelle Unterschiede in der Veränderung im Wohlbefinden an

b) Bedeutsame Varianz in dem latenten Intercept-Faktor zeigt interindividuelle Unterschiede im mittleren Ausmaß an Wohlbefinden über die Studienzeit hinweg.

c) Für die Ladungen der Indikatoren auf dem latenten Slope-Faktor wählt die Forscherin die Werte 0 für den Indikator zum ersten Messzeitpunkt, 1 für den Indikator zum zweiten Messzeitpunkt, 2 für den Indikator zum zweiten Messzeitpunkt und 3 für den Indikator zum vierten Messzeitpunkt. Sie hat somit ein lineares Wachstum spezifiziert.

d) Die Ergebnisse ergeben einen signifikant von Null abweichenden positiven Wert (latenter Mittelwert) für den Slope-Faktor. Auch die Varianz in dem Slope-Faktor weicht signifikant von Null ab. Somit zeigt sich bei einigen Studierenden eine stärkere Zunahme im Wohlbefinden, bei anderen eine schwächere Zunahme.

e) Kovarianz zwischen Intercept und Slope-Faktor ist Null. Wird die in der Antwortoption C verwendete Parametrisierung für den Slope-Faktor verwendet, zeigt diese Kovarianz an, dass die Veränderung im Wohlbefinden unabhängig von dem Ausmaß an Wohlbefinden zum ersten Messzeitpunkt ist.

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  • 02.02.2020
    (VL SEM3, Folien: 16, 17, 21, 23, 25)
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36.) LGM/ LCM/ CLM

a) CLM besonders geeignet für zeitliche Beziehung zwischen Variablen

b) absolute Veränderungen nicht berücksichtigt

c) LW & LC berücksichtigen individuelle Unterschiede in Veränderung der Variablen

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  • 02.02.2020
    (VL SEM3, Folien: 16, 17, 21, 23, 25)
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37.) Welche der Aussagen in Bezug auf längsschnittliche SEM sind richtig?

A) CLM eignen sich besonders gut für die Untersuchung der zeitlichen Beziehungen zwischen Variablen.

B) Absolute Veränderungen in den Variablen werden in CLM nicht berücksichtigt

C) LWM und LCM eignen sich besonders gut für die Untersuchung interindividueller Unterschiede in Veränderungen in einer Variablen.

D) Im Rahmen von LCM können keine Aussagen über die genaue Form der Veränderung getroffen werden

E) Für die Identifikation von LCM sind mindestens drei Messzeitpunkte notwendig.

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  • 02.02.2020
    VL6, Folien: 5, 11, 12, 13, 14, 15; Lüdtke et al., S. 104, 106, 107
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38.) Fehlende Werte

a) MAR heißt, dass der Fehlende Wert nicht nur von der Ausprägung in X, sondern auch von der Ausprägung in Y unabhängig ist

b) Fehlende Werte alleine führen zu einer Verzerrung der Standardfehler.

d) Imputationsbasierte Verfahren sind uneingeschränkt zu empfehlen.

e) Voraussetzung für listen- und paarweisen Ausschluss ist MCAR.

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  • 02.02.2020
    VL6, Folien: 11, 12, 13, 20; Lüdtke et al., S. 107 - 115
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39.) Welche Aussagen in Bezug auf Verfahren zum Umgang mit fehlenden Werten sind richtig?

a) Bei einem kleinen Anteil an fehlenden Werten (< 5%) ist der paarweise Ausschluss akzeptabel

b) Das Ersetzen fehlender Werte durch den Stichprobenmittelwert führt zu einer Vergrößerung der Varianz in den Variablen

c) Single imputation Verfahren berücksichtigen nicht die Unsicherheit in der Schätzung fehlender Werte

d) Bei einer Full Information Maximal Likelihood Methode werden die fehlenden Werte durch einen Maximal Likelihood Schätzer ersetzt

e) Die multiple imputation erfordert sehr große Stichproben

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  • 02.02.2020
    VL6, Folien: 5, 11, 12, 13, 14, 15; Lüdtke et al., S. 104, 106, 107)
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40.) Welche Aussagen in Bezug auf Verfahren zum Umgang mit fehlenden Werten sind richtig?

a) MAR bedeutet, dass nach Kontrolle von zusätzlichen beobachteten Variablen das Auftreten von fehlenden Werten weder von der Ausprägung der Variablen selbst noch der Ausprägung anderer Variablen im Datensatz abhängt.

b) Fehlende Werte alleine führen zu einer verzerrten Schätzung der Standardfehler.

c) Von den klassischen Verfahren zur Behandlung fehlender Werte sollte allein der paarweise Ausschluss zur Anwendung kommen.

d) Imputationsbasierte Verfahren zur Behandlung fehlender Werte sind generell zu empfehlen.

e) Fallweiser und paarweiser Ausschluss setzen MCAR voraus

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  • 02.02.2020
    VL6, Folien: 11, 13, 19, 20; Lüdtke et al., S. 107, 108, 109)
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41.) Umgang mit fehlenden Werten

a) Bei einem kleinen Anteil (< 5%) ist listenweiser Ausschluss akzeptabel

b) Das Ersetzen fehlender Werte durch den Stichprobenmittelwert führt zu einer Vergrößerung der Varianz in der Variablen

c) Single Imputationsverfahren berücksichtigen nicht die Unsicherheit in der Schätzung fehlender Werte

d) Bei FIML werden fehlende Werte durch ML Schätzer ersetzt

e) MI erfordert sehr große Stichproben

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42.) Welche Vorteile haben Strukturgleichungsmodelle (SEM) im Vergleich zur multiplen Regressionsanalyse MRA?

A) Messfehler kann berücksichtigt werden

B) Kausalhypothesen können überprüft werden

C) Der Model-Fit kann überprüft werden

D) SEM basiert auf weniger strengen Voraussetzungen

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43.) Welche Vorteile haben Strukturgleichungsmodelle (SEM) im Vergleich zur multiplen Regressionsanalyse MRA?

E) Die Aufnahme von mehr als einer abhängigen Variablen ist möglich

F) Die Abhängigkeit der Beobachtungen kann berücksichtigt werden

G) Multiple Mediatormodelle können überprüft werden

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44.) Welche der folgenden Aussagen bezogen auf die Identifikation von SEM sind richtig?

A) Durch die Einführung von Restriktionen (Fixierung von Modellparametern) lässt sich Modellidentifikation herstellen

B) Notwendige Bedingung für die Modellidentifikation ist die Verwendung von mindestens 4 Indikatoren für jede latente Variable

C) Zur Identifikation eines Modells werden die Residualvarianzen auf 1 fixiert

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45.) Welche der folgenden Aussagen bezogen auf die Identifikation von SEM sind richtig?

A) Eine notwendige Bedingung für Modellidentifikation ist eine mindestens gleiche Anzahl an Informationen wie an zu schätzenden Parametern

B) Eine notwendige Bedingung für Modellidentifikation ist die Skalierung der latenten Variablen

C) Eine notwendige Bedingung ist, dass die Anzahl der Freiheitsgrade positiv ist

D) G) Eine notwendige Bedingung ist die Verwendung von mehr als einer latenten Variablen in einem ...

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46.) Ein Forscher rechnet ein komplexes SEM mit gerichteten Beziehungen, N = 500 (?) Aussagen zur Modellgüte Chi-quadrat = 455.87, df = 133, p <.001, CFI .95, RMSEA .024, SRMR .043

A) Der Modell-Fit deutet darauf hin, dass die Modellgüte angemessen ist

B) Der Modell-Fit deutet daraufhin, dass es keine vergleichbar guten Alternativen gibt

C) Kausalität ist belegt

D) Modell-Fit deutet darauf hin, dass sich auch unabhängige Stichproben mit dem Modell bestätigen lassen

E) Der Forscher sollte auch plausible äquivalente Modelle diskutieren

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47.) Eine Forscherin hat eine englischsprachige Fragebogen-Messung "Hexaco der Persönlichkeit"  ins Deutsche (mit 6 grundlegenden Persönlichkeitsfaktoren - waren hier nun aufgelistet - ) mit je 10 Items erfasst. Sie hat mittels des Fragebogens N=500 Männer und Frauen befragt und möchte mit einer Maximum-Likelihood Faktorenanalyse die faktorielle Struktur des Fragebogens prüfen. Welche Aussagen sind korrekt?

A) ML lässt sich durch den relativen Fit Wert (Vergleich mit alternativen Modellen im Hinblick auf die Faktorenanzahl) abschätzen

B) ML lässt den absoluten Fit des angegebenen Modells (6 Faktoren) abschätzen (z.B. RMSEA).

C) Die Stichprobengröße ist angemessen für ML

D) Eine konfirmatorische Prüfung der faktoriellen Struktur mittels CFA kann bei guter Modellpassung X² Test des angenommenen Modells (6 Faktoren) in ML verzichtet werden

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  • 02.03.2020
    A) ist definitiv richtig
  • 02.03.2020
    D) ist ein strittiger Fall. Ich hab die Antwort jetzt FALSCH gemacht. Dieses Modell ist NUR zu identifizieren wenn ich eine Kovarianz zw. den lat. Var. zur Schätzung zulasse
  • 29.02.2020
    Hast du schon geguckt? Da ist doch nur E richtig oder?
  • 06.02.2020
    Da stimmen die Antworten noch nicht. Ich werde das prüfen
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48.) 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 muss auf 1 fixiert werden.

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

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

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49.) Welche Aussagen treffen im Kontext linearer SEM 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

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50.) Welche Aussagen treffen im Kontext linearer SEM zu?

D) Strukturmodelle beinhalten immer auch Messmodelle.

E) In Messmodellen sind die beobachteten Indikatoren immer endogene Variablen

F) In reflexiven Messmodellen sind die manifesten variablen immer endogene Variablen.

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51.) Welche der folgenden Aussagen bezogen auf den multiplen Gruppenvergleich sind richtig?

A) Invarianz ist eine notwendige Voraussetzung für eine Überprüfung von Unterschieden in den Zusammenhängen der latenten Variablen.

B) Skalare Invarianz ist eine notwendige Voraussetzung für eine Überprüfung von Unterschieden in den Zusammenhängen der latenten Variablen.

C) Wenn keine skalare Messinvarianz vorliegt, kann auch keine metrische Messinvarianz vorliegen.

D) Liegt keine metrische Messinvarianz vor, kann auch nicht von einer Vergleichbarkeit der Bedeutung einer latenten Variablen ausgegangen werden.

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

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52.) Welche der folgenden Aussagen bezogen auf den multiplen Gruppenvergleich sind richtig?

F) Liegt metrische Messinvarianz vor, kann von einer Vergleichbarkeit der Bedeutung einzelner Variablen ausgegangen werden.

G) Der multiple Gruppenvergleich ist auf den Vergleich von zwei Gruppen beschränkt.

H) Der multiple Gruppenvergleich ist nicht auf den Vergleich von zwei Gruppen (Populationen) beschränkt.

I) Im Step-Up-Ansatz (alle Ristrektionen auf 1, gesetzt und werden nach und nach abgebaut) werden ausgehend vom restriktivsten Modell sukzessiv Modellparameter freigesetzt, um die unterschiedlichen Formen von Messinvarianz und Populationsheterogenität zu prüfen.

J) Im Step-down-Ansatz werden ausgehend von dem restriktivsten Modell sukzessiv Modellparameter freigesetzt, um die unterschiedlichen Formen von Messinvarianz und Populationsheterogenität zu überprüfen.

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53.) Im Step-down-Ansatz werden ausgehend von dem restriktivsten Modell sukzessiv Modellparameter freigesetzt, um die unterschiedlichen Formen von Messinvarianz und Populationsheterogenität zu überprüfen.

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.

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54.) Welcher der folgenden Aussagen bezogen auf den Vergleich genesteter Modelle im Rahmen von SEM sind richtig?

D) Genestete Modelle ergeben sich durch Respezifikationen von Modellparametern.

E) Mit dem Vergleich von genesteten Modellen kann die statistische Bedeutsamkeit von spezifischen Modellparametern geprüft werden

F) Genestete Modelle ergeben sich, indem die Richtung von gerichteten Beziehungen umgekehrt wird

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55.) Welche der folgenden Aussagen zu Kennwerten in der EFA sind richtig? (SS19)

A) Im Falle unkorrelierter Faktoren entsprechen Faktorladungen Korrelationen zwischen der jeweiligen manifesten Variablen und dem jeweiligen latenten Faktor

B) Im Fall unkorrelierter Faktoren kennzeichnet die Kommunalität das Ausmaß, in dem die Varianz einer Variablen durch die Faktoren aufgeklärt wird

C) Im Falle korrelierter Faktoren kennzeichnet der Eigenwert das Ausmaß in dem die Varianz einer Variablen durch die Faktoren aufgeklärt wird

D) Im Falle korrelierter Faktoren stellen sind Faktorladungen semipartielle standardisierte Regressionsgewichte.

E) Im Falle korrelierter Faktoren enthält die Mustermatrix die Korrelation zw. Faktoren u Items

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56.) Welche der folgenden Aussagen zur EFA sind richtig? (SS19)

A) Die ML-FA im Zusammenhang mit metrischen manifesten Variablen setzt voraus, dass die manifesten Variablen einer multivariaten Normalverteilung folgen

B) In einer ML-FA darf der Messfehler eines Items nicht die Kommunalität eines Items übersteigen

C) Ein Vorteil der ML-FA besteht darin, dass die Stabilität ihrer Ergebnisse im Vergleich zu anderen Verfahren der EFA nicht stark von der Kommunalität der Items abhängt.

D) Bei einer ML-FA sind im Gegensatz zu einer Hauptkomponentenanalyse die Ladungen der Faktoren auf den Items eindeutig bestimmt

E) Die ML-FA im Zusammenhang mit metrischen manifesten Variablen setzt voraus, dass die latenten Faktoren eine ausreichende Korrelation aufweisen

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57.) Welche der folgenden Aussagen zur EFA sind richtig? (SS19)

A) Das sogenannte Kommunalitätenproblem entsteht, wenn der Anteil an der Gesamtvarianz aller manifesten Variablen, der durch die latenten Faktoren aufgeklärt wird, geringer ist als der Anteil der Fehlervarianz an der Gesamtvarianz aller manifester Variablen.

B) Als Anfangsschätzer für die Kommunalitäten bei der Durchführung einer PAF wird unter anderem das Quadrat der multiplen Korrelation der Variablen mit allen anderen Variablen eingesetzt.

C) Bei einer Hauptachsen-FA entsprechen die anfänglichen Schätzer für die Kommunalitäten immer dann denjenigen, die man nach der Extraktion der festgelegten Faktoren erhält, falls für die Anfangsschätzer der Kommunalitäten das Quadrat der multiplen Korrelation der Variablen mit allen andern Variablen benutzt wurde

D) Die Kommunalität stellt eine Mindestschätzung der Reliabilität eines Items dar.

E) Bei einer Hauptkomponentenanalyse wird oft die höchste bivariate Korrelation mit einer anderen Variablen als Schätzer für die Kommunalitäten der Variablen benutzt.

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58.) Welche der folgen den Aussagen zur EFA sind korrekt? (SS19)

A) Die Parallelanalyse nach Horn eignet sich insbesondere auch dazu, eine angenommene Faktorenstruktur zu überprüfen

B) Eine Rotation nach der Varimax-Methode sollte nur in Verbindung mit dem MAP-Test durchgeführt werden.

C) Ein Einwand hinsichtlich der Parallelanalyse anch Horn besteht darin, dass Faktoren, deren Eigenwerte knapp über dem Schnittpunkt der beiden Eigenwertverläufe liegen, extrahiert werden und diejenigen, deren Eigenwerte knapp unter dem Schnittpunkt der beiden Eigenwertverl. liegen, nicht.

D) Der MAP-Test und/oder die Paralelanalyse nach Horn sind zur Bestimmung der Anzahl der zu extrahierenden Faktoren dem sogenannten Eigenwerte größer eins Kriterium (Kaiser-Guttman-Kriterium) in der Regel vorzuziehen

E) Nach einer Faustregel sollte bei Vorliegen niedriger Kommunalitäten und weniger Ind... Faktor für die Durchführung einer Parallelanalyse nach Horn eine Stichprobengröße von mindestens 400 Beobachtungen benutzt werden

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59.) Welche Aussagen treffen im Kontext linearer Strukturgleichungsmodelle zu? (SS19)

A) Exogene Variablen sind Variablen in einem Strukturgleichungsmodell, die von keiner 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 reflexiven Messmodellen sind die beobachteten Indikatoren immer endogene Variablen.

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60.) Ein Forscher interessiert sich für ein komplexes SEM mit einer Reihe gerichteter Beziehungen zwischen einer Reihe von latenten Variablen, von denen er annimmt, dass sie alle bedeutsam.... Erüberprüft das Modell auf Basis von querschnittlichen Umfragedaten und erhält folgende Fit-Maße: X^2=455.87, df=133, p<.001, CFI=.95, RMSEA=.024, SRMR=.043. Welche der folgenden Aussagen sind richtig?

A) Die kausalen Annahmen können als belegt gelten.

B) Der Modell-Fit deutet darauf hin, dass es keine vergleichbar guten Alternativmodelle (im Sinne genesteter Modelle) gibt.

C) Der Modell-Fit kann insgesamt als zufriedenstellend bezeichnet werden, wenn man die Kriterien zur Bewertung des Modell-Fits heranzieht.

D) Der Modell-Fit deutet darauf hin, dass sich auch in weiteren, unabhängigen Stichproben bestätigen lassen wird (hier fehlt evlt. noch ein Wort nach Stichproben?)

E) Der Forscher sollte pausible äquivalente Modelle diskutieren