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Lernende 6 Lernende
Sprache Deutsch
Stufe Universität
Erstellt / Aktualisiert 01.02.2020 / 12.08.2020
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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