Set of flashcards Can the can 6a Fragen Kapitel 4 (Page 2 of 3)

Flashcards	109
Students	46
Language	Deutsch
Category	Psychology
Level	Primary School
Created / Updated	04.01.2015 / 13.10.2017
Weblink	https://card2brain.ch/box/can_the_can_6a_fragen_kapitel_4
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Kapitel 4 / Seite 133+135

Welche Teile des Strukturgleichungsmodells werden in der einfachen CFA ausschließlich betrachtet?

a) Strukturmodell

b) Messmodell der endogenen Variablen

c) Messmodell der latenten Variablen

d) Messmodell der exogenen Variablen

e) Antworten B und D sind richtig

Kapitel 4 / Seite 133-134

Welche Aussage zu den Variablenklassen in der konfirmatorischen Faktorenanalyse ist falsch?

a) Eta steht für latente endogene Variablen

b) Delta bezeichnet die Residualvariable für x

c) Y bezeichnet die Indikatorvariable für die latente endogene Variable

d) Z steht für die latente exogene Variable

e) ?

Kapitel 4 / Seite 133

Welche Aussage trifft auf das nachstehend abgebildete Strukturgleichungsmodell zu

a) Achievement motivation und verbal intelligence beeinflussen sich gemäß Modellspezifikation gegenseitig

b) Die Residualvariablen sind auf Seiten der latenten endogenen Variablen , nicht jedoch der exogenen Variablen durch Pfade angezeigt

c) Der latenten Variable performance fehlt eine Referenzvariable

d) Das Strukturmodell umfasst 8 Variablen

e) Die spezifizierten Modelle weichen von der Einfachstruktur ab

Kapitel 4.2.1 / Abbildung Seite 133

Welche der folgenden Variablen gehört im nachstehend abgebildeten vollständigen Pfadmodell NICHT zu dem Teilmodell, das man auch als Strukturmodell bezeichnet?

a) Achievement motivation

b) Task-specific self-esteem

c) Job satisfaction

d) Performace

e) Performance measure

Kapitel 4 / Seite 133

Achievement motivation ist …?

a) latent endogen

b) latent exogen

c) manifest exogen

d) manifest endogen

e) residual

Kapitel 4 / Seite 131-132 + 145-146

Im Folgenden sehen Sie einen Ausschnitt der Ergebnisse einer Konfirmatorischen Faktorenanalyse (CFA). Welche genannten Interpretationen trifft darauf zu (unter der Darstellung des exogenen Messmodells waren die folgenden Angaben: Chi2 = 11,31, df = 8, p-value = 0.184; RMSEA = 0.02)?

a) Die latenten Faktoren sind nicht miteinander korreliert

b) Die manifesten Variablen weisen keine Fehlervarianz auf

c) Es gibt insgesamt zwei manifeste Variablen

d) Der RMSEA (Root Mean Standard Error of Approximation) deutet auf einen schlechten Fit hin

e) Der Chi-Quadrat-Wert ist nicht signifikant (Signifikanzniveau von 5%), was für eine gute Modellpassung spricht

Kapitel 4 / Seite 131

Darstellung theoretischer Modelle im SEM-Pfaddiagramm – welche Aussage ist falsch?

a) Latente Variablen werden grundsätzlich als Kreise oder Ellipsen dargestellt

b) Die Notation der Indikatoren erfolgt in lateinischen Buchstaben

c) Pfade werden mit griechischen Buchstaben bezeichnet

d) Parameter werden doppelt indiziert, wobei die erste Ziffer immer für den Ursprung des Pfads steht und die zweite Ziffer für das Ziel

e) Es gibt maximal sieben Klassen von Variablen in SEM

Kapitel 4.2.1 / Seite 130f

Welche Aussage über SEM ist falsch?

a) Wenn ein Modell durch Modifikationsindizes verändert ist, ist es nicht mehr konfirmatorisch

b) Für die im Modell geschätzten Parameter existieren keine Signifikanztests

c) Der Begriff "Kausalanalyse" ist irreführend

d) Modell-Fit sind lediglich Faustregeln, keine Kriterien

e) ?

Kapitel 4 / Seite 130-131

Kline (2005) nennt eine Reihe von Merkmalen, die kennzeichnend für Lineare Strukturgleichungsmodelle (SEM) sind. Welches dieser Merkmale ist hier falsch wiedergegeben?

a) SEM differenziert zwischen manifesten und latenten Variablen

b) SEM beruht im Ansatz auf der Analyse von Korrelationen, aber auch die Analyse von Mittelwerten und Kovarianzen ist mit SEM möglich

c) Der Einsatz von SEM erfordert relativ große Stichproben

d) Signifikanztests spielen im Rahmen von SEM eine vergleichsweise untergeordnete Rolle

e) Die Varianzanalyse lässt sich als Spezialfall von SEM auffassen

Kapitel 4.2.1 / Seite 130-131

Welche Aussage gehört nicht zu den von Kline (2005) aufgeführten Kennzeichen der SEM?

a) SEM differenziert zwischen manifesten und latenten Variablen, erzwingt Differenzierung aber nicht.

b) Beruht im Ansatz auf Kovarianzmatritzen, obwohl auch Korrelationen oder Mittelwerte möglich sind

c) Auch für experimentell erhobene Daten möglich oder sogar sinnvoll

d) In aller Regel große Stichproben erforderlich

e) Mittels Modellspezifikation in nicht-experimentellen Querschnittuntersuchungen intern valide Kausalaussagen möglich

Kapitel 4.2 / Seite 129f

Welchem Begriff entspricht SEM?

a) Kausalanalyse

b) Kovarianzstrukturanalyse

c) Pfadanalyse

d) LISREL

e) Keine

Kapitel 4.1.4 / Seite 128

Die EFA wird häufig kritisiert. Welche Kritikpunkte sind unhaltbar nach dem was im Studienbrief steht?

a) Für die inhaltliche Interpretation existieren zwar statistische Hilfsmittel, aber es ist kein objektives angewendet, obwohl die theoretischen Vorannahmen eine CFA nahelegen

b) Zahlreiche Entscheidungen müssen aufgrund von subjektiven Entscheidungen getroffen werden

c) EFA wird häufig angewendet, obwohl statistische Voraussetzungen verletzt sind

d) Verfahren, das dem Forscher die Interpretation abnimmt

e) EFA hat zur Entwicklung von Methoden geführt, die heute bedenklich sind

Kapitel 4 / Seite 116

Welche der folgenden Aussagen zur den Abbildungen ist korrekt?

ACHTUNG: fraglich

a) Nach dem KG- Kriterium müssten zwei Komponenten extrahiert werden

b) Es wurde eine PAF durchgeführt

c) Laut Screeplot wäre die Extraktion von ein oder zwei Komponenten sinnvoll

d) Laut Screeplot müssen genau vier Komponenten extrahiert werden

e) Die Interpretation des Screeplots und des KG- Kriteriums führen zur Extraktion derselben Anzahl von Komponenten

Kapitel 4 / Seite 114

Welche der folgenden Aussagen zur Abbildung ist korrekt?

ACHTUNG: fraglich

a) Der signifikante Bartlett- Test auf Sphärizität ist ein Hinweis darauf, dass aufgrund fehlender Normalverteilung keine Faktorenanalyse durchgeführt werden sollte

b) Der signifikante Bartlett- Test auf Sphärizität ist ein Hinweis auf eine signifikante Abweichung der beobachteten Korrelationsmatrix von der Identitätsmatrix, was als ein Anzeichen dafür zu werten ist, dass eine Faktorenanalyse nicht durchgeführt werde

c) Sowohl der Kaiser- Meyer- Olkin Koeffizient als auch der Bartlett- Test auf Sphärizität geben Hinweise darauf, dass eine Faktorenanalyse durchgeführt werden kann

d) Der signifikante Kaiser- Meyer- Olkin- Koeffizient ist ein Hinweise darauf, dass der Datensatz für eine Faktorenanalyse geeignet ist

e) Während der Bartlett- Test auf Sphärizität Hinweise für die Eignung der Daten für eine Faktorenanalyse gibt, ist der Kaiser- Meyer- Olkin- Koeffizient dahingehend zu interpretieren, dass eine Faktorenanalyse mit den Daten nicht durchgeführt werden kan

Kapitel 4 / Seite 113

PCA: In welchem Fall ist die Faktorenanalyse 2. Ordnung anzuwenden?

a) Wenn keine Komponenten extrahiert wurden

b) Wenn nur eine Komponente extrahiert wurde

c) ?

d) Wenn mehrere Komponenten extrahiert wurden, die miteinander korrelieren

e) Wenn mehrere Komponenten extrahiert wurden, die miteinander nicht korrelieren

Kapitel 4 / Seite 113

Die Verwendung von statistisch ermittelten Faktorwerten ist gegenüber den einfachen Summen der Rohwerte der zugehörigen Items dann von Vorteil, wenn...

a) Mittelwerte aus verschiedenen Datenerhebungen verglichen werden sollen

b) eine FA 2. Ordnung durchgeführt werden soll

c) die manuelle Auswertung eines Tests erleichtert werden soll

d) lediglich Daten aus einer relativ kleinen Stichprobe vorliegen

e) Testwerte einer Skala normiert werden sollen

Kapitel 4 / Seite 113

Welche Aussage trifft auf die Faktoranalyse 2. Ordnung zu?

a) Die Analyse von Faktorwerten hat den Vorteil der Robustheit gegenüber Stichprobencharakteristika

b) Sie lässt sich nur auf Basis von Faktorwerten aus einer PAF sinnvoll durchführen

c) Sie gibt Auskunft über die interne Struktur innerhalb der Prímärfaktoren

d) Sie gibt Auskunft über die Struktur der Sekundärfaktoren

e) Bei vorhandener Faktorinterkorrelation in der Primäranalyse ist ihre Durchführung nicht sinnvoll.

Kapitel 4 / Seite 112

Die Ausprägung eines Individuums auf der latenten Variable heißt in der explorativen Faktorenanalyse:

a) Faktorladung

b) Faktorwert

c) Eigenwert

d) Musterkoeffizient

e) Strukturkoeffizient

Kapitel 4 / Seite 112

Wenn man die individuellen Faktorwerte heranzieht sollte man folgendes beachten ...

a) kein metrisches Skalenniveau

b) haben die gleiche Skala wie die Items

c) verzerrte Fakoren aufgrund Interkorrelation

d) ist nicht als Ausprägung der latenten Variable interpretierbar

e) keine der Antworten A - D

Kapitel 4 / Seite 112

Bei der Berechnung von individuellen Faktorwerten sollte Folgendes beachtet werden:

a) ?

b) Die Faktorwerte sind in hohem Maße stichprobenabhängig

c) Die Lösung ist wegen der Faktorinterkorrelation verzerrt. Die Faktorwerte sind so skaliert wie die ursprünglichen Items

d) ?

e) Die Faktorwerte können nicht als Ausprägung der latenten Variablen interpretiert werden

Kapitel 4 / Seite 110+113+126+140

Der Vorteil statistisch ermittelter Faktorwerte vs. Rohsummenwerte;

a) Skala normalverteilt

b) Faktorenanalyse 2.Ordnung möglich

c) Modellvergleich möglich

d) kleine Stichprobe ausreichend

e) ?

Kapitel 4.1.1 / Seite 110-111

Welche Matrix bzw. Matrizen erhalten sie nach der Durchführung einer obliquen Rotation im SPSS-Output?

a) Eine Strukturmatrix , aber keine Mustermatrix

b) Eine Mustermatrix, aber keine Strukturmatrix

c) Sowohl eine Struktur - als auch eine Mustermatrix, die inhaltlich identisch sind

d) Sowohl eine Struktur - als auch eine Mustermatrix, die sich umso stärker unterscheidet, je höher die Faktoren miteinander korrelieren

e) Sowohl eine Struktur- als auch eine Mustermatrix , die sich umso stärker ???

Kapitel 4 / Seite 111

Warum werden bei der obliquen Rotation eher die Koeffizienten der Muster- statt der Strukturmatrix interpretiert?

a) Nur anhand der Mustermatrix lassen sich Markiervariablen bestimmen

b) Nur in der Mustermatrix lassen sich Koeffizienten wir einfache Korrelationen interpretieren

c) Die Mustermatrix erlaubt die Zusammenfassung mittels Faktorenanalyse höherer Ordnung

d) Die Mustermatrix erlaubt eine eindeutige Interpretation der Koeffizienten im Sinne der zugrundeliegenden Faktoren

e) Nur die Koeffizienten der Mustermatrix sind bei orthogonal und oblique gleich

Kapitel 4 / Seite 110

Warum Oblique Rotation?

a) Weiß ich leider nicht mehr so gut, irgendwas mit Matrizen

b) Bessere Interpretierbarkeit

c) Höhere Redundanz

d) Nicht mehr zu addierende Zeilensummen

e) Alle richtig

Kapitel 4 / Seite 110

Eine Annäherung an ein konfirmatorisches Vorgehen innerhalb der EFA erreicht man durch Zielrotation nach dem sog. ...

a) Varimax-Verfahren

b) Quartimax-Verfahren

c) Equamax-Verfahren

d) Prokrustes Verfahren

e) Promax-Verfahren

Kapitel 4 / Seite 110

Welches Rotationsverfahren versucht die Unterschiede der Faktorladungen innerhalb eines Faktors zu maximieren?

a) Promax

b) Oblimin

c) Equimax

d) Varimax

e) Keine der Antworten

Kapitel 4 / Seite 109

Welches der folgenden (hypothetischen) Ladungsmuster entspricht am besten der Einfachstruktur?

ACHTUNG: fraglich

a) Jedes Item lädt hoch auf genau einem und niedrig auf allen anderen Faktoren, innerhalb jeden Faktors sind die Ladungen aller Items möglichst unterschiedlich.

b) Jedes Item lädt hoch auf genau einem und niedrig auf allen anderen Faktoren, innerhalb jeden Faktors sind die Ladungen aller Items möglichst gleich.

c) Jedes Item lädt in mittlerer Höhe auf genau einem und niedrig auf allen anderen Faktoren, innerhalb jeden Faktors sind die Ladungen aller Items möglichst unterschiedlich.

d) Jedes Item lädt in mittlerer Höhe auf genau einem und niedrig auf allen anderen Faktoren, innerhalb jeden Faktors sind die Ladungen aller Items möglichst gleich.

e) Jedes Item lädt in mittlerer Höhe auf genau einem und niedrig auf allen anderen Faktoren, innerhalb jeden Faktors sind die Ladungen aller Items möglichst hoch.

Kapitel 4 / Seite 110

Sie haben einen Datensatz, der Hoffnung, Optimismus und Selbstwertgefühl beinhaltet. Konstrukte korrelieren zw .30 bis .50. Welches Rotationsverfahren nehmen Sie für PCA?

a) Equimax

b) Quartimax

c) Varimax

d) Promax

e) keine der Antworten ist richtig

Kapitel 4 / Seite 109

Welchen Effekt hat es, wenn man die oblique Rotation statt der orthogonalen nimmt?

a) irgendwas mit Ladungen und Kommunalitäten

b) Items bewegen sich auf die Achsen zu

c) Redundanz reduzieren

d) Faktorenanalyse 2. Ordnung möglich

e) keine Antwort ist richtig.

Kapitel 4.1.2 / Seite 109

Sie haben einen Datensatz aus dem sich die Konstrukte "Ärger", "Agression" und "Feindseligkeit" erkennen lassen. Mittlere Korrelation .40. Sie möchsten eine Hauptkomponentenanalyse durchführen. Welches Rotationsverfahren wählen sie?

a) Promax

b) Equamax

c) Quartimax

d) Varimax

e) Nichts von A-D ist richtig

Kapitel 4.1.2 / Seite 109

Was ist der (wesentliche) Zweck der Rotation im Rahmen der EFA?

a) Die Faktoren 2. Ordnung bestimmen

b) Die Zahl der extrahierten Faktoren überprüfen

c) Die theoretische Sparsamkeit soll überprüft werden

d) Die Faktoren sollen durch Annäherung an die Einfachstruktur einfacher zu interpretieren sein

e) Es soll geprüft werden, ob die extrahierten Faktoren korreliert sind oder nicht

Kapitel 4.1.2 / Seite 109

Durch oblique Rotation wird in der Faktorenanalyse festgelegt, dass...

a) die Faktoren unabhängig voneinander bestimmt werden

b) die Messfehler der Indikatoren miteinander korrelieren dürfen

c) ein Faktor höherer Ordnung existiert

d) keine Lösung A, B und C ist richtig

e) ?

Kapitel 4 / Seite 109

Was bedeutet Einfachstruktur?

a) Es werden keine Faktoren 2. Ordnung analysiert

b) Es werden nur solche Faktoren interpretiert, deren Eigenwert > 1

c) Ladungsmuster durch Rotation so verändern, dass möglichst jedes Item hoch auf einen Faktor lädt und niedrig auf einen anderen.

d) durch Rotation wird die Lage der Items so verändert, dass möglichst wenige Faktoren zur Varianzaufklärung ausreichen

e) Die durch einzelne Faktoren aufgeklärte Varianz wird so verändert, dass einige Faktoren möglichst viel, andere möglichst wenig Varianz aufklären.

Kapitel 4 / Seite 109

Welches Ziel spricht dafür, eine orthogonale anstelle einer obliquen Rotation zu wählen?

a) Eine Faktorenanalyse 2. Ordnung sollte möglichst einfach zu interpretieren sein

b) Die Faktoren sollen inhaltlich möglichst einfach zu interpretieren sein

c) Es soll geprüft werden, inwiefern sich die theoretische Annahme unabhängiger Faktoren empirisch bestätigen lässt

d) Die theoretische Sparsamkeit der Faktorenlösungen soll optimiert werden

e) Die Varianz der Einzelitems soll optimal auf die Faktoren verteilt werden, um dem Kriterium der Einfachstruktur möglichst nahe zu kommen

Kapitel 4.1.2 / Seite 108

Rotation in der EFA - Welche Aussage ist falsch?

a) Muster- und Strukturmatrix sind bei orthogonaler Rotation identisch

b) Bei obliquer Rotation unterscheiden sich Struktur- und Mustermatrix um so stärker, je höher die Faktoren miteinander korrelieren

c) Die Koeffizienten der Strukturmatrix sind meist höher, weil darin die Interkorrelation der Faktoren nicht auspartialisiert wurde

d) Die Mustermatrix enthält Regressionskoeffizienten, die Strukturmatrix die Korrelationskoeffizienten zwischen Faktoren und Items

e) Die Strukturkoeffizienten können im Extremfall Werte >1 oder < -1 annehmen

Kapitel 4 / Seite 108

Welches Prinzip liegt der Bestimmung der Faktorenzahl bei Anwendung der Parallelanalyse nach Horn zugrunde?

a) Es werden nur Faktoren extrahiert, die empirisch mehr Varianz aufklären als die einzelnen Variablen

b) Es werden nur Faktoren extrahiert, deren Eigenwerte vor einem im Verlauf der Extraktion erkennbaren Knick im Eigenwertdiagramm liegen

c) Es werden nur Faktoren extrahiert, die empirisch mehr Varianz aufklären als aus einer Zufallsmatrix extrahierte Faktoren

d) Es werden nur Faktoren extrahiert, deren Ladungsmuster in einer zweiten Erhebung repliziert werden können

e) Es werden nur Faktoren extrahiert, deren Ladungsmuster mit theoretischen Vorstellungen übereinstimmen

Kapitel 4 / Seite 107

Oblique Rotation führt im Unterschied zur orthogonalen Rotation zu...

a) korrelierten Faktoren

b) meist zu weniger gut interpretierbaren Ladungsmustern

c) zu geringerer Redundanz in der Lösung

d) dazu addierbaren Zeilensummen in der Ladungsmatrix

e) alles falsch

Kapitel 4 / Seite 107

Warum werden bei obliquer Rotation meist eher die Koeffizienten der Mustermatrix anstatt die der Strukturmatrix interpretiert?

a) Nur anhand der Mustermatrix lassen sich Markiervariablen bestimmen

b) Nur anhand der Mustermatrix lassen sich die Koeffizienten wie einfache Korrelationen interpretieren

c) Die Mustermatrix erlaubt eine weitere Zusammenfassung mittels FA höherer Ordnung

d) Die Mustermatrix erlaubt eine eindeutigere Interpretation der Koeffizienten im Sinne der zugrunde liegenden Faktoren

e) Nur die Koeffizienten der Mustermatrix sind bei obliquer und orthogonaler Rotation gleich

Kapitel 4 / Seite 107

KG-Kriterium: Worin liegen mögliche Probleme zur Bestimmung der Faktorenzahl, d.h., dass zu viele Faktoren extrahiert werden?

a) Kleine Stichproben

b) Wenig Items

c) Viele Items

d) Geringe Interkorrelation

e) Hohe Interkorrelation

Kapitel 4 / Seite 105

Der Kennwert für die durch einen einzelnen Faktor insgesamt aufgeklärte Varianz, gemessen in stand. Einheiten heißt in der EFA...

a) KMO-Koeff.

b) MSA-Koeff.

c) Musterkoeff.

d) Strukturkoeff.

e) Keine der Antworten A, B, C oder D

Can the can 6a Fragen Kapitel 4

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