Statistik
Klausurvorbereitung
Klausurvorbereitung
94
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Kartei Details
| Karten | 94 |
|---|---|
| Sprache | Deutsch |
| Kategorie | Psychologie |
| Stufe | Universität |
| Erstellt / Aktualisiert | 06.02.2025 / 11.02.2025 |
| Weblink |
https://card2brain.ch/box/20250206_statistik
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Kennwerte HLM
- deviance: -2LL sollte möglichst klein sein
- AIC/ BIC: je kleiner, desto besser
- ICC: Varianz, die durch Gruppenunterschiede erklärt wird ab 0.10 HLM sinnvoll, ab 0.30 stark
Homoskedastizität
die Varianz der Residuen ist für alle Werte des Prädiktors/ der UV hinweg konstant
= gleichmäßige Fehlerstreuung
Press'S-Q
- Maß für die Vorhersagegenauigkeit eines Diskriminanzmodells
- hilft zu beurteilen, ob die Klassifikationsgenauigkeit des Modells signifikant besser als der Zufall ist
- Verglichen mit dem kritischen X^2-Wert: muss größer sein
Sphärizität / Zirkularitätsannahme
Die Kovarianzen zwischen den Daten der verschiedenen Messzeitpunkte müssen ähnlich sein
Teststärke
- Wkeit, dass ein in der Population tatsächlich vorhandener Effekt bei statistischer Testung entdeckt wird - wir also die H0 verwerfen.
- Verläuft gegenläufig zum beta-Fehler (1- beta)
Strukturmodell
Beziehungen zwischen latenten Variablen werden geprüft
Messmodell
Zusammenhänge zwischen latenten Faktoren und deren mainfesten Indikatoren werden definiert
KTT- Grundannahmen
- y= tau + e
- Messfehler ist unsystematisch:
- MW des Messfehlers ist 0
- keine Korrelation des Messfehlers und wahrer Wert
- keine Korrelation der Messfehler zweier Tests A und B
- keine Korrelation des Messfehlers von Test A mit wahrem Wert von Test B
welche 3 Annahmen können mittels SEM geprüft werden?
- Eindimensionalität
- gleiche Pfadgewichte
- gleiche Fehlervarianz
tau-kongenerische Modelle
- geprüft wird: Eindimensionalität
- wird die gemeinsame Varianz der Items in der latenten Variable erfasst?
essentiell tau-äquivalente Modelle
- es werden Eindimensionalität und gleiche Pfadgewichte geprüft
essentiell-tau-parallele Modelle
hier werden geprüft:
- eindimensionalität
- gleiche Pfadgewichte
- gleiche Fehlervarianz
IRT
- Schätzung latenter Personen- und Itemparameter
- ursprünglich dichotomoes Antwortformat
- nicht linearer Zusammenhang zwischen latentem Merkmal und manifestem Indikator
- Messfehler wird modelliert
Modelle der IRT
- Dichotomes Rasch-Modell: Items unterscheiden sich nur in Schwierigkeit
- Birnbaum-2PL Modell: unterschiedliche Steigungen für die einzelnen Items, vom Diskriminationsparameter abhängig
- Birnbaum- 3-PL: Erweiterung um Rate-Parameter
- in der Praxis: PTT nehmen
