Erste VL
Set of flashcards Details
| Flashcards | 230 |
|---|---|
| Language | Deutsch |
| Category | Technology |
| Level | University |
| Created / Updated | 18.01.2025 / 11.02.2025 |
| Weblink |
https://card2brain.ch/box/20250118_forschungsmethoden_einzelfallforschung_1
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| Embed |
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Differenzierter: Wenn wir wissen wollen, wieviele vorherige Werte Einfluss auf aktuellen Wert nehmen, unterscheiden wir zwischen zwei Arten von Einfluss:
direktem Einfluss, indirektem Einfluss
Indirekter Einfluss
Der Einfluss eines früheren Zeitpunktes (zb t-2) kommt nur dadurch zustande, dass dieser mit t-1 zusammenhängt und t-1 wiederum mit t
Direkter Einfluss
Über den Einfluss von t-1 hinaus hat t-2 auch noch einen eigenständigen Einfluss auf t.
Was passiert bei der Partial-Autokorrelation?
Korrelationen mit allen niedrigeren lags werden auspartialisiert, und nur Korrelation mit lag 0 wird angeschaut. (=die Partialkorrelation)
Was ist der Zufallsschock?
Zufallskomponente at =Fehler ei- ist im Gegensatz zur Zufallsvariablen y komplett zufällig. Weil die Zufallsvariable auch systematische Anteile enthält (die wir erklären wollen)
Was ist White noise bzw ein White-Noise-Prozess?
Besteht aus Zufallsschocks, die nur zum jeweiligen Zeitpunkt wirken; wenn wir die Zeitreihe durch nichts vorhersagen können (zb frühere Zustände, frühere Zufallsschocks, Trends, andere Variablen);White-Noise-Prozess: Zufallsprozess der reinsten Form
Moving Average Prozess: Bezeichnung
MA - 1 = Moving Average Prozess erster Ordnung
MA - 2 = Moving Average Prozess zweiter Ordnung
-> EInfluss des vorherigen Fehlers (at-1) auf aktuellen Wert (yt).
Beispiel Stimmung moving average Effekt
Vor zwei Stunden ist etwas zufälliges/ unsystematisches passiert, das meine Stimmung dort beeinflusst hat, zb ich habe ein Kompliment bekommen. Hat das nun immer noch (direkten) Einfluss auf meine Stimmung zwei Zeitpunkte später?
Wann kann ich überhaupt nur AR- und MA-Prozesse haben?
wenn serielle Abhängigkeit gegeben ist.
Können Autoregression und Moving Average auch zusammen auftreten?
Beispiele für andere Zeitreihen, die Prädiktoren für eine Zeitreihe sein können (3. Art von Prädiktoren)
- eine Intervention (kodiert mit 0,1)- eine adnere Variable (xt)- zeitversetzte Werte einer anderen Variablen (xt-1)-siehe Folie 39!
Periodische Schwankungen anhand der Autokorrelation beurteilen:
Folie 41
4 Voraussetzungen für die Anwendung der Zeitreihenanalyse
- Ausreichende Anzahl an Datenpunkten, Äquidistante Zeitmessung, Intervallskalierte abhängige Variable, Stationarität
Was ist Stationarität und was ist, wenn sie verletzt ist?
- Die meisten ZRA-Verfahren setzen voraus, dass die Zeitreihe stationär ist. Wenn diese Voraussetzung verletzt ist, sind die Ergebnisse irreführend. Deshalb ist der erste Schritt der ZRA: Stationarität herstellen
Welche zwei Varianten der Stationarität gibt es?
Wann liegt Mittelwertsstationarität vor?
Wenn der Erwartungswert unabhängig vom Zeitpunkt ist
Wann liegt Mittelwertsstationarität nicht vor?
Wenn die Zeitreihe einen Trend enthält (linear, Polynom höherer Ordnung (??), periodisch)
Wann liegt Varianzstationarität vor? (ist aber nicht unbedingt notwendig, dass sie vorhanden ist)
Wenn die Varianz über die Zeit etwa gleich bleibt, d.h. der Erwartungswert der Varianz ist unabhängig vom Zeitpunkt
Bsp für Varianzstationarität nicht gegeben
Folie 45
Wovon sind Variablen bei einem White-Noise-Prozess abhängig?
Wie ist die Verteilung der Variablen, die Erwartungswerte und die Varianz zu verschiedenen Zeitpunkten bei einem White-Noise-Prozess?
immer gleich
Wozu dient ein White Noise Modell?
Zum Vergleich, mit dem eine Zeitreihe verglichen wird: z.B.: bleibt nur white noise oder mehr übrig, nachdem bestimmte Systematiken entfernt wurden (glaube ich.....)
Was ist der stochastische Prozess?
in der ZRA wird von der empirischen Zeitreihe auf den zugrundeliegenden stochastischen Prozess geschlossen, wie in der Inferenzstatistik von einer Stichprobe auf eine Population geschlossen wird.
-> ist auch die Folge von Zufallsvariablen, die ein System haben (oder eben auch kein System haben)
Was versucht die Zeitreihenanalyse herauszufinden?
Welcher stochastische Prozess die vorliegende Zeitreihe erzeugt haben kann. Ziel ist es, das Modell des stochastischen Prozesses zu finden (zb AR-1-Prozess als Teil eines resultierenden ARIMA-Modells), die Systematik also math. abzubilden & psych. I. füll
Vergleich Inferenzstatistik ZRA
Folie 49!
Was ist Pre-Whitening?
Serielle Abhängigkeit wird aus der Zeitreihe entfernt, indem Trends, AR-Prozesse, MA-Prozesse eliminiert werden.
Wozwischen unterscheiden wir bei der Zeitreihenanalyse?
Zwischen interner Struktur (Trend, Autoregression) und dem Zusammenhang mit einer anderen Variablen
Was kann der Zusammenhang mit einer anderen Variablen abbilden?
z.B. die Interventionswirkung. Oftmals eliminieren wir die interne Struktur (die trotzdem für sich genommen interessant sein kann), für die Regression mit einer Interventionsvariablen.
Zeitreihenanalyse II
ARIMA Modelle
Interventionsanalyse
Multivariate Zeitreihenanalyse
Transferfunktionsmodelle
Was sind ARIMA-Modelle?
- eine bestimmte, weit verbreitete Analysestrategie für Zeitreihendate.
- geht auf Box & Jenkins zurück und wurde von diesen in den 1970ern entwickelt. Zerlegt die Daten-Struktur in die Anteile:
AR = AutoRegressiv
I = Integration (Trend) (müsste eig an den Anfang aber für Wortschönheit)
MA = Moving Average
Was soll mit den 3 Bestandteilen (ARIMA) gemacht werden?
Der der Zeitreihe zugrundeliegende stochastische Prozess soll identifiziert/modelliert weden.ODER Die drei Bestandteile werden aus der Zeitreihe eliminiert, um dann weitere Analysen vorzunehmen (zb Interventionsanalyse)
Wie wird das gefundene ARIMA Modell geschrieben?
ARIMA (p,d,q)
p: Ordnung des autoregressiven Prozesses
d: Anzahl der Differenzierungen, die nötig sind, um Stationarität zu erreichen (Zeit als Prädiktor)
q: Ordnung des moving-average Prozesses
(p,d,q sind dann Zahlen)
Wie schreibt man ein ARIMA-Modell, das auch noch periodische Prozesse berücksichtigt (how?)
ARIMA (p,d,q) (P,D,Q)
Wofür steht das "I" in ARIMA und der wievielte Schritt ist das?
Integration = Trendbereinigung. Der erste Schritt der Datenanalyse, damit dann mit trendbereinigter Zeitreihe die weiteren Analyseschritte (ARMA) ausgeführt werden können
Worum geht's und wozu eignet sich die Einzelfallforschung in der klinPsy besonders?
- hier geht es mehr um pers. Umstände für Planung & Durchführung von Interventionen, als um für alle gültige Gesetzmäßigkeiten - Mit Einzelfallforschung können individuelle Besonderheiten besser berücksichtigt werden und unbekannte Faktoren considert
Wie ist der anekdotische Fallbericht zu bewerten?
- unsystematisch, nicht wiederholbar - interne & externe Validität zweifelhaft - spekulativ (bez. auf Ursachenzuschreibung &Verallgemeinerbarkeit) - kann trotzdem wichtige Erkenntnisse liefern, Forschung anregen, Hypothesen generieren
Welche Kritik an der Gruppenforschung gibt es?
Unzufriedenheit mit Gruppenforschung (evtl existiert der "Durchschnittsmensch" nicht) führte auch zu Erweiterung d. Methoden d. Einzelfallforschung
Was ist ein anekdotischer Fallbericht und Beispiele dazu
Aus Erinnerung angefertigte Beschreibung: Bsp Biografien, klinische Fallberichte (generell qualitative Beschreibung)
Warum ist auch das wissensch Ziel der Einzelfallforschung direkt praxisrelevant?
Anwendung der optimalen Intervention im nächsten Fall
Was kann ich sagen, wenn im ABAB Plan deutliche Veränderungen je nach Phase passieren?
Wechsel von Intervention zu Nicht-Intervention (Variation in der UV) hat deutliche Auswirkungen auf Zielverhalten (AV)
