Lernkartei Statistik (Seite 4 von 10)

Karten	387
Sprache	Deutsch
Kategorie	Psychologie
Stufe	Universität
Erstellt / Aktualisiert	08.07.2023 / 20.07.2023
Weblink	https://card2brain.ch/box/20230708_methoden_statistik
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Was ist kein Gütekriterium für die Prüfung des Gesamtmodells einer logistischen Regression?

Devianz

Hosmer-Lemeshow-Test

Cox and Snell R^2

Kaiser-Kriterium

Was zu den Mehrebenenmodellen stimmt?

ein Mehrebenenmodell soll genutzt werden, wenn keine Intraclass-Korrelation vorliegt

ein Vorteil von Mehrebenenmodelle ist, dass sie so wenige Voraussetzungen stellt, wie z.B. kleine Stichproben ausreichend oder keine Normalverteilung notwendig

ein Vorteil von Mehrebenenmodellen ist, dass man so viel modellieren kann, wie beispielsweise die Sphericity bei repeated measures

bei Mehrebenenmodellen soll Multikollinearität vorliegen

Wie lautet eine einfache Regressionsgleichung?

yi = bo + b1 * xi + ri
yi = durchschnittlicher intercept + durchschnittlicher Slope * x + Residuum

Welche Aussage zur Kovarianz-Struktur bei Mehrebenenmodellen ist falsch?

bei random intercepts Modellen geht man davon aus, dass alle Ausprägungen unabhängig voneinander und die Varianzen bei allen Ausprägungen gleich sind

eine Unstructured Kovarianz-Struktur kann bei random slopes angenommen werden

bei random intercepts Modellen geht man davon aus, dass die Varianzen gleich sind, aber die Ausprägungen in abnehmender Form miteinander korrelieren

die Unstructured Kovarianz-Struktur macht keine Annahmen über Varianzen und Kovarianzen

Welche Aussage zu Mehrebenenmodellen stimmt nicht?

Die Parameter der Modellgüte geben den Zuwachs an aufgeklärter Varianz durch die Prädiktoren an

Absolute Werte der Devianz können direkt interpretiert werden, die der anderen Informationskriteriumsmaße nicht

der CAIC und der BIC korrigieren nicht nur für die Anzahl der Parameter sondern auch auf Stichprobengröße

bei der Devianz muss eine Maximum-Likelihood-Schätzung genutzt werden, damit zwei Modelle miteinander verglichen werden können

Welche Aussage zum Zentrieren der Prädiktoren stimmt?

bei der Grant Mean-Zentrierung werden die Variablen am Gruppenmittelwert zentriert

bei der Grant Mean-Zentrierung wird der Mittelwert von x von allen Einzelwerten von x abgezogen

die Grant Mean-Zentrierung sollte durchgeführt werden, wenn das Hauptaugenmerk auf dem Einfluss des L1-Prädiktors liegt

die Zentrierung wird durchgeführt, um die Kollinearität zu erhöhen

Welches Problem bei der Konzipierung von Metaanalysen gibt es nicht?

das rote Socken Problem

das Heuhaufen Problem

das Äpfel und Birnen Problem

das garbage-in-garbage-out Problem

Was ist keine (gute) Lösung für genannte Probleme der Metaanalyse?

präzise Kodierung der methodischen Qualität aller Studien

methodische Qualität als Moderatorvariable testen

klare Auswahlkriterien bei den Primärstudien

nur sehr wenige Studien einbeziehen, die alle diesselbe Methodik aufweisen

Welche Aussage zu Effektstärkemaßen in Metaanalysen ist korrekt?

Cohens’d gibt den Standardisierten Mittelwertsunterschied unter Einbezug der Stichprobe an

der r-Index gibt die geteilte Varianz an

wenne mehrere Effektstärken in einer Studie vorliegen, können auch mehrere ES in die Gesamt-ES miteinbezogen werden

Cohens’d = 1 bedeutet, dass kein Effekt vorliegt

Die Anzahl der _______ bestimmt, ob Sie einen univariaten oder multivariaten Zugang wählen

AV

UV

Eigenwerte

Faktoren

Faktorenanalyse: Was eignet sich NICHT, um eine Lösung zu validieren?

Konfirmatorische FA

Retest-Reliabilität

Auswahl von weiteren, bezogen auf Faktoren typische Objekte/ Personen

Parallelanalyse nach Horn

Was ist bei der Interpretation der Faktorwerte zu beachten?

Die Fälle stehen im Vergleich zueinander

Sie müssen quadriert werden, um sie besser bewerten zu können

Ein Faktorwert entspricht dem Cosinus des Winkels zweier Vektoren

Der Faktorwert gibt an, in welchem Umfang die Ausgangsvariablen Varianz teilen

FA: Wann werden Variablen eliminiert? Welche Aussage stimmt nicht?

Wenn die Faktorladung auf keinem Faktor eine Ladung über 0.8 besitzt

Wenn Variable auf keinem Faktor eine Ladung über 0.2/0.3 besitzt

Wenn Variable auf mehreren Faktoren ähnlich hohe Ladung besitzt

Welche Matrix wird für die orthogonale Rotation verwendet?

rotierte Faktormatrix

Mustermatrix

Matrixmuster

mutierte Faktormatrix

Welches ist KEIN Beispiel für ein Verfahren einer rechtwinkligen/ Orthogonalen Rotation?

Varimax

Quartimax

Equamax

Promax

FA: Einfachstruktur bedeutet, dass

Variablen auf allen Faktoren gleich hoch laden

Variablen nur auf einem Faktor hoch, auf den anderen niedrig laden

Variablen normalverteilt sind

Variablen intervallskaliert sind

Was bedeutet Kommunalität?

Kumulierte Varianz einer Variable

Summe der quadrierten Faktorladungen eines Faktors über alle Variablen

die durch den Faktor erklärte Varianz der Beobachtungswerte

Kommunalität ist ein Synonym für Faktorwert

_________ kann dargestellt werden als Winkel zwischen zwei Variablenvektoren

der Faktorwert

der Korrelationskoeffizient

der Eigenwert

die Resultante

Welche Eigenschaften besitzen Korrelationskoeffizienten in der FA?

Wertebereich zwischen 0 und 1

Wertebereich zwischen -1 und 1

Wertebereich zwischen 0 und 2

Wertebereich zwischen 0.001 und.005

kein Wertebereich

Welche Eigenschaften treffen nicht auf den Bartlett-Test zu?

H0 = Stichprobe stammt aus einer Grundgesamtheit, in der Variablen unkorreliert sind

Voraussetzung: Normalverteilung der Variablen in Stichprobe

Voraussetzung: Maximale Stichprobengröße: n = 100

p-Wert der Prüfgröße sollte < 0.05 sein

Welches ist kein Prüfkriterium für die Güte der Korrelationsmatrix?

Korrelationskoeffizienten

Bartlett-Test

KMO

Retest-Reliabilität

Was ist NICHT Bestandteil des wissenschaftlichen Kreislaufs?

Deduktion

Inferenz

Theorie

Empirie

Was trifft NICHT auf eine Hypothese zu?

Hypothese kommt aus dem Griechischen und bedeutet „Unterstellung“.

Eine Hypothese bezieht sich auf reale Sachverhalte, die empirisch untersuchbar sind.

Eine Hypothese lässt nur Aussagen über Einzelfälle zu.

Eine Hypothese sollte widerspruchsfrei formuliert sein.

Eine Hypothese sollte falsifizierbar sein.

Was von den folgenden Sätzen ist KEINE wissenschaftliche Hypothese?

Bei starkem Zigarettenkonsum kommt es zu einem Herzinfarkt.

Wenn Personen viel rauchen, haben sie ein höheres Risiko für Lungenkrebs.

Es gibt Kinder, die niemals weinen.

Wenn Menschen frustriert sind, dann reagieren sie aggressiv.

Was trifft auf Messungen in der Psychologie zu?

Bei einem Quasi-Experiment wird eine randomisierte Gruppenzuteilung vorgenommen.

Deskriptive Designs haben einen Erklärungsanspruch.

Bei einer Querschnittstudie werden Daten zu verschiedenen Zeitpunkten erfasst.

Das Stanford-Prison-Experiment ist ein Beispiel für eine Simulation.

Wie läuft ein Experiment ab?

Bei einem Experiment werden Proband*innen randomisiert in verschiedene Gruppen eingeteilt. Die Gruppen unterscheiden sich in der Ausprägung der UV, der Einflussvariable, die vom Versuchsleiter manipuliert wird. Die AV ist die Wirkungs-Variable, die gemessen wird. Da die Umgebung eines Experiments kontrolliert ist, kann man bei Unterschieden in der AV auf den kausalen Einfluss bestimmter UVs schließen.

a.    Manipulieren bestimmte Faktoren und erfassen, wie diese Manipulation sich auf das Erleben/Verhalten auswirkt.
b.    Unabhängige Variable (UV): Einflussvariable, die manipuliert wird (z.B. Schlafdauer)
c.     Abhängige Variable (AV): Wirkungs-Variable, die gemessen wird (z.B. Konzentration)
Die Zuteilung zu den Ausprägungen der Unabhängigen Variable erfolgt randomisiert (= zufällig)

Was stimmt NICHT zu Variablen?

Eine Variable ist ein manipuliertes oder erfasstes Merkmal in einer Untersuchung.

Eine Mediatorvariable verändert den Einfluss der UV auf die AV.

Ein sinnvolles Beispiel für eine UV wäre das Stresslevel und für die AV die Einparkfähigkeit.

Eine Moderatorvariable verändert den Einfluss der UV auf die AV.

Was stimmt NICHT zur Inferenzstatistik?

Mit der Inferenzstatistik wird untersucht, ob Unterschiede und Zusammenhänge statistisch bedeutsam (=signifikant) sind.

Die Wahrscheinlichkeit, ein solches Ergebnis wie im vorliegenden inferenzstatistischen Test zu erhalten, wenn in Wirklichkeit kein Unterschied vorliegt, wird mithilfe des p-Values angegeben.

Der Typ-II-Fehler bedeutet, dass fälschlicherweise die H0 abgelehnt und die H1 angenommen wird.

Die Teststärke eines inferenzstatistischen Tests berechnet sich aus der Formel 1 – β.

Wie sieht der Zusammenhang zwischen Power und Effektstärke aus?

Je kleiner der tatsächliche Effekt ist, desto größer muss die Power eines Tests sein, um diesen zu finden. Je größer ein tatsächlicher Effekt ist, desto geringer kann die Power sein.

Was stimmt NICHT?

Statistische Aussagen erlauben keine Aussagen über Individuen.

Man hat sich in der Psychologie auf einen kritischen Wert von p > .05 geeinigt, um einen Befund als statistisch bedeutsam einzustufen.

Der Einfluss von Moderatorvariablen kann kontrolliert werden, indem man ihn als kontrollierte Störvariable mit im Experiment aufnimmt.

Wut ist eine mögliche Mediatorvariable im Zusammenspiel zwischen Provokation und Aggression.

Bei der explorativen FA müssen die Variablen _______ sein 2

nominal

metrisch

intervallskaliert

mind. 7 sein

Was ist das Ziel der Datenmatrix?

Gruppierung der Merkmale/ Variablen

Prüfung der Eignung der Variablen

Personen/ Objekte in Spalten und Merkmale in Zeilen darzustellen

überprüfen, ob die Faktorwerte über die Zeit konstant bleiben

Welche Aussage zur Homogenitäts/Heterogenitätsanalyse stimmt nicht?

die Nullhypothese der Homogenitätsanalyse nimmt an, dass keine Homogenität vorliegt, der Test auf Homogenität soll also signifikant werden

wenn eine hohe Heterogenität vorliegt, sollte man eine Moderatorenanalyse vornehmen

das Heterogenitätsmaß I^2 berechnet die Varianz zwischen den Studien geteilt durch die Gesamtvarianz

die Homogenitätsanalyse bezieht sich darauf, ob neben der Varianz innerhalb der Studien noch weitere Varianzquellen vorliegen

Welche Aussage zum dargestellten Funnel Plot ist korrekt?

es liegen viele große Studien vor

die dargestellte Trichtergraphik gibt einen Hinweis darauf, dass ein publication bias vorliegt

einen publication bias erkennt man daran, dass oben wenige Studien sind

anhand der Darstellung eines Funnel Plots kann nicht darauf geschlossen werden, ob ein publication bias vorliegt oder nicht

Was sollten Autoren nicht machen, um eine Publikationsverzerrung zu korrigieren?

ein Cut-Off definieren (z.B. basierend auf SD) und drüberliegende Studien rausstreichen

Outlier auf “realistische Werte” rückkodieren z.b. auf MW +- 3 SD)

alle große Studien mit einer Stichprobe von N > 300 rausstreichen, da diese Studien die größten Effekte zeigen und deshalb die mittlere ES zu stark verfälschen

eine Trim-and-Fill-Analyse durchführen, indem fiktive komplementäre (also klein und negativ) Effektstärken generiert werden, mit denen die mittlere ES neu geschätzt wird

Welche Aussage zu den Kennwerten in der Wissenschaft ist korrek?

der impact factor ist der Kennwert eines Forschenden

der Hirsch-Index gibt die Zahl der Zitationen aller Artikel in den letzten 2 Jahren an, die mindestens 50 mal zitiert wurden

der Hirsch-Index gibt an, wieviele Publikationen x eines Forschenden oder Journals mindestens x mal zitiert wurden

die beiden oben genannten Kennwerte sind weitverbreitet anerkannte Kennwerte, die entstanden sind, um der Publikationskrise entgegenzuwirken

Logistische Regression: Cook-Distanzen sollten

unter 1, besser unter 0,5 liegen

über 10 liegen

immer über 1 liegen

nicht über 1 liegen

FDP-Wähler*innen vs. Grünen-Wähler*innen: Eine Odds-Ratio von 1.34 bedeutet

dass für FDP-Wähler*innen im Vgl. zu Grünen-Wähler*innen die Odds, dass das Ereignis eintritt (Kauf von Sportwagen) um 34% (bzgl. des vorherigen Wertes) erhöht sind

dass für FDP-Wähler*innen im Vgl. zu Grünen-Wähler*innen die Odds, dass das Ereignis eintritt (Kauf von Sportwagen) um 134% (bzgl. des vorherigen Wertes) steigen

dass für FDP-Wähler*innen im Vgl. zu Grünen-Wähler*innen die Odds, dass das Ereignis eintritt (Kauf von Sportwagen) um 34% sinken

dass für FDP-Wähler*innen im Vgl. zu Grünen-Wähler*innen die Odds, dass das Ereignis eintritt (Kauf von Sportwagen) 134x so groß sind

Odds von 2 bedeuten, dass für den Anstieg der PV um eine Einheit die Odds, dass das Ereignis eintritt,

sich um 200% erhöhen

sich um 100% erhöhen

sich um 2% erhöhen

ich um 0,2% erhöhen

Logistische Regression: Wie sieht die Wahrscheinlichkeitsverteilung für y=1 in einem Koordinatensystem aus?

exponentiell

umgekehrt u-förmig

s-förmig

linear

Statistik

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