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Sprache Deutsch
Stufe Universität
Erstellt / Aktualisiert 27.05.2021 / 23.06.2021
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0 Exakte Antworten 114 Text Antworten 11 Multiple Choice Antworten
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Welche 3 standardisierte Effektgrößen gibt es?

  • Cohen's d
  • Pearson r
  • Determinationskoeffizient eta^2

Partial eta^2 Anteil aufgeklärter Varianz > KEINE standardisierte Interpretation > Kontext

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Was versteht man unter dem Determinationskoeffizienten eta^2 und welche 3 Vorteile gehen damit einher?

eta^2 ist der Anteil aufgeklärter Varianz z.B. n^2= 0.21 für einen Haupteffekt > durch Kenntnis der Gruppenzugehörigkeit der VP (=Stufe des Faktors) kann 21% der Variabilität der Messwerte vorhergesagt werden

eta^2 hat die Eigenschaft der Additivität (bei komplett gekreuzten und gleich großen Stichproben) - einzelne Effektstärken von Haupteffekten und Interaktionen lassen sich zu einer Gesamtvarianzaufklärung addieren

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Welche 3 Nachteile gehen mit dem Determinationskoeffizienten eta^2 einher?

  • 1 Nachteil: die Größe eines einzelnen Effektwertes hängt von der Anzahl/Stärke der anderen Effekte ab im Design z.B. Faktor A kann in einem einfaktoriellen im Vergleich zu einem zweifaktoriellen Design unterschiedl. Effektstärken bekommen
    • Lösung partial eta^2 im Kontext von mehrfaktoriellen Anovas, diese zeigen die unique Varianzaufklärung des untersuchten Effektts, sind aber nicht merh additiv (der Nenner ist verschieden)
  • 2. Nachteil: eta^2 ist kein erwartungstreuer Schätzer der warhen Varianzaufklärung
  • 3. Nachteil: auch hier stellt sich die übliche Frage "wie viel ist viel"?
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Welche Aussagen zur multiplen Regression stimmen?

über Kausalität kann aufgrund einer Regressionsanalyse nichts ausgesagt werden

Je stärker der Zusammenhang der Prädiktorvariable mit dem Kriterium, desto exakter lassen sich die Werte des Kriteriums vorhersagen

durch mehrere Prädiktoren kann mehr Varianz des Kriteriums aufgeklärt werden

Schätzung der Regressionsgleichung durch die Kleinst-Quadrat-Methode

B-Gewichte sind standardisiert und somit interpretierbar

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Was sind Voraussetzungen für eine multiple Regression?

Normalverteilte Fehler

Varianzhomogenität

exakt gemessene Prädiktoren

alle relevanten Prädiktoren berücksichtigt

unkorrelierte Prädiktoren

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Korrelierte Prädiktoren sind bei der multiplen Regression keine Voraussetzung. Richtig oder falsch?

richtig

ABER: kritisch, wenn die Korrelationen zu hoch sind ca. ab .6/.7 zu hoch

  • Problem = Multikollinearität: Lineare Abhängigkeit der Prädiktoren
    • Überprüfung durch Toleranzwert ( <.1 /.2 kritisch)
    • Lösung: Zentrieren der Variablen (Mittelwert abziehen)
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Bei der Regression werden multivariate Outlier über die Mahalanobis-Distanz berechnet. richtig oder falsch?

richtig

Kritisch, wenn die größte Distanz größer als eine 99.9% Quantil einer Chi^2 Verteilung mit df= Anzahl der Prädiktoren – wenn die größte Mahalanobis-Distanz im Output kleiner ist als das kritische Quantil, haben wir kein multivariaten Outlier

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Welche 3 Werte gibt es, an denen ich sehen kann, wie gut ich durch die Prädiktoren mein Kriterium vorhersagen kann? = Güte der Vorhersage

  • Multiple Korrelation R: Korrelation der wahren und der vorhergesagten Kriteriumswerte
  •  R^2 = Anteil der aufgeklärten Varianz
  • Überschätzt wahren Wert systematisch => korrigiertes R^2