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Lernende 10 Lernende
Sprache Deutsch
Stufe Universität
Erstellt / Aktualisiert 01.02.2020 / 07.06.2021
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1 Kommentare

  • 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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4 Kommentare

  • 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.