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MM1 Altklausurfragen

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Set of flashcards Details

Flashcards	125
Students	10
Language	Deutsch
Category	Psychology
Level	Other
Created / Updated	30.08.2019 / 08.08.2022
Weblink	https://card2brain.ch/box/20190830_mm1_altklausurfragen
Embed	<iframe src="https://card2brain.ch/box/20190830_mm1_altklausurfragen/embed" width="780" height="150" scrolling="no" frameborder="0"></iframe>

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Evaluation: Datenauswertung: Kumulierung von Irrtumswahrscheinlichkeiten

Was verstehst man unter dem Multiplikationstheorem?

Multiplikation von Irrtumswahrscheinlichkeiten bei zusätzlich durchgeführten Tests --> mit jedem Test steigt Wahrscheinlichkeit, in mind. 1 Fall die H₀ fälschlicherweise abzulehnen

Gegenmaßnahmen: Anzahl Tests reduzieren, Bonferroni Korrektur (Signifikanzniveau herabsetzen, sodass kumulierte Irrtumswahrscheinlichkeiten nicht größer als 5% sind), evtl multivariaten Test wählen

Evaluation: Datenauswertung:

Was ist das besondere an Autoregressor-Modellen?

Pre-Testwerte werden aus der AV (also zu t1 oder t2) auspartialisiert ("man tut als hätten alle Personen den gleich Pre-Test-Wert gehabt)

bei Regressionsanalysen nennt man die Kovariate "Pre-Test" = Autoregressor

absolute Werte einer auto-residualisierten Variable ist nicht mehr inhaltlich interpretiertbar! nur im Vergleich zueinander (auto-residualisierte Werte geben an, inwiefern der Wert einer Person sich von erwarteten Werten -wenn es gar keine Veränderung gegeben hätte außer Regression zur Mitte - unterscheidet

Voraussetzung: keine Interaktion zwischen Kovariate * UV (Autoregression darf sich zwischen Gruppen nicht unterscheiden)

Evaluation: Datenauswertung: Autoregressor-Modelle

Was ist das Lord Paradox?

Phänomen, dass sich Aussagen über einen Effekt der UV unterscheiden können je nachdem,

ob die Veränderung zwischen Pre-Test und Post-Test auf der Basis intraindividueller Differenzen

oder

auf der Basis eines Autoregressor-Modells analysiert wurde

Evaluation: Datenauswertung:

Wovon hängt die Wahl des geeigneten inferenzstatistischen Verfahrens ab?

Populationsparameter, über den eine Annahme gemacht wird

Hypothese in Bezug auf diesen Parameter (Abweichung von fixem Wert, Unterschied zw. Gruppen etc)

Anforderungen an die Verteilung des in Frage stehenden Merkmals in der Population (para-/ non-parametrische Verfahren)

Skalenniveau des Merkmals

Gültigkeit v. Annahmen/Voraussetzungen (z.B. Varianzhomogenität) und Anzahl der unabhängigen Variablen und Anzahl der Ausprägungen auf diesen Faktoren

Was ist wichtig in Hinblick auf die Rotation bei der explorativen Faktorenanalyse?

orthogonale Rotation:

Änderung: Faktorladungen und einzelen Eigenwerte
keine Änderung: Kommunalitäten, Summen der Eigenwerte, Summen der Kommunalitäten

oblique Rotation:

Änderung: Faktorladungen (entsprechen zudem nicht mehr der Korrelation zw. Faktor und Item), Eigenwerte (entsprechen nicht mehr der Summe der quadrierten Faktorladungen)
keine Änderung: Kommunalitäten,