10. Experimentelle und Faktorielle Designs

Question 1

Nenne die grundlegende Voraussetzung einem experimentellen Designs.

Answer 1

Randomisierung

randomisierte Zuweisung der Untersuchungseinheiten zu den Untersuchungsbedingungen

Question 2

Nenne dein Paar verschiedene Arten von KG.

Answer 2

• kein Treatment KG
• Placebo KG
  etc.

Question 3

Zufallsstichprobe ist NICHT dasselbe wie eine ________ __________

Answer 3

randomisierte Zuweisung

Question 4

Auch wenn man eine perfekte randomisierte Zuordnung durchführt, gibt es kein Garantie dass…

Answer 4

die Gruppen sich bei der Prä-Messung nicht unterscheiden

–> immer prüfen

Question 5

Wenn es keine Prä-Messung gibt, muss man sich welche Frage stellen?

Answer 5

Sind die Unterschiede zwischen den Gruppen tatsächlich von dem Treatment begründbar?

Question 6

Prä-Messungen: Vorteile

Answer 6

• höhere stat. Power

- experimentelle Mortalität analysierbar

Question 7

Experimentelle Designs: Haupt Problem?

Answer 7

Untersuchung von nur EINEN FAKTORS möglich

Question 8

Was für designs können die Einflüsse mehrere Faktoren untersuchen?

Answer 8

Faktorielle Designs

Question 9

Nenne und erfasse einen faktoriellen Design.

Answer 9

2x2 - ALLE möglichen Kombinationen der beiden zweifach gestuften Faktoren SIND REALISIERT

Question 10

Ziel eines faktoriellen Designs?

Answer 10

Verknüpfung zweier Faktoren

Question 11

Nenne die fünf Typen von Faktoren.

Answer 11

1. Treatmentfaktoren
2. Versuchsfaktoren
3. Blockfaktoren
4. Feste Faktoren
5. Zufällige Faktoren

Question 12

Treatmentfaktoren

Answer 12

• Faktorstufen = Reize, Instruktionen, Behandlungen, Situationen
• Randomisierung
• aktive Manipulation

Question 13

Versuchsfaktoren

Answer 13

• jede VPN wird unter allen Stufen beobachtet

- Personenfaktor “P” (Mittelwert & Varianz pro person wird ermittelt)

Question 14

Blockfaktoren

Answer 14

• VPN werden in “Blocken” zusammengefasst (z.B Alter, Bildung etc.)
• quasiexperimentell (da keine Randomisierung)
• vergl. Stratifizierung in experimentelle Designs
• Blockfaktoren die mit aV kovariieren = erhöhte stat. Power zur Entdeckung anderer Effekte, Reduktion der Fehlervarianz

Question 15

Feste Faktoren

Answer 15

Faktorstufen = theoretisch oder empirisch begründete Realisierungen der uV

Question 16

Zufällige Faktoren

Answer 16

Faktorstufen = Zufallsauswahl aus allen denkbaren Stufen

- Generalisierung auf die Pop. möglich

Question 17

Nenne die drei verschiedene Interaktionsformen.

Answer 17

1. Ordinale Interaktion
2. Hybride Interaktion
3. Disordinale Interaktion

Question 18

Ordinale Interaktion

Answer 18

BEIDER der Haupteffekte sind interpretierbar

Question 19

Hybride Interaktion

Answer 19

EINER der beiden Haupteffekte ist interpretierbar

Question 20

Disordinale Interaktion

Answer 20

KEINER der beiden Haupteffekte sind interpretierbar

Question 21

Problem bei Prä-Tests

Answer 21

“Sensibilität” –> Prä-Test-Effekte

Question 22

Problem bei Prä-Tests: Lösungsansatz

Answer 22

Solomon-Vier-Gruppen-Plan

Question 23

Solomon-Vier-Gruppen-Plan: Vorteil

Answer 23

Umgang mit Prä-Test-Effekte

Question 24

Solomon-Vier-Gruppen-Plan: Nachteil

Answer 24

hohes Bedarf an Probanden

Question 25

Solomon-Vier-Gruppen- Plan

Answer 25

R 01 X 02 R 01 02 R X 02 R 02

Question 26

Solomon-Vier-Gruppen-Plan: Nenne die möglichen Gründe für ein Zuwachs in Gruppe 1

Answer 26

- Treatmenteffekte - Prä-Test-Effekte (Testung) - zeitgebundene Störvariablen (History)

Question 27

Solomon-Vier-Gruppen-Plan: "Nettoeffekt"

Answer 27

Vergleich der Differenzen zwischen den Mittelwerten von 1&2

Question 28

Solomon-Vier-Gruppen-Plan: Wie findet man den Effekt der Prä-Messung?

Answer 28

Vergleich der Post-Werte von 2&4

Question 29

Hierarchische Pläne: Voraussetzung

Answer 29

Anzahl der Stufen von A = Anzahl der Stufen von B

Question 30

Hierarchische Pläne: Vorteile

Answer 30

- geringer Bedarf an Probanden - geringer zeitlicher/monetärer Aufwand - geringere Anzahl an Treatment-Kombinationen muss realisiert werden (jede Faktorstufe von B tritt nur unter EINE Faktorstufe von A auf)

Question 31

Hierarchische Pläne: Nenne die verschiedene Arten.

Answer 31

zweifaktorielle pläne, dreifaktorielle Pläne, teilhierarchisch

Question 32

Hierarchische Pläne: Nachteil

Answer 32

Interaktionseffekt zwischen den Faktoren A & B ist nicht definiert, somit nicht testbar

Question 33

Quadratische Pläne

Answer 33

- bei 2 Faktoren sind p(hoch)2 Untersuchungen notwendig

Question 34

Nenne die Arten der quadratischen Plänen.

Answer 34

- lateinisches Quadrat | - Griechisch-lateinisches Quadrat

Question 35

Lateinsisches Quadrat: weitere Anwendungsgebiete?

Answer 35

- Kontrolle der Stimulusreihenfolge - Reduktion von Reihenfolgeneffekten - Lösung: Permutation der Stimuli

Question 36

Was dient zur Lösung der Reihenfolgeneffekten?

Answer 36

Permutation der Stimuli

Question 37

lateinische Quadrate können _______ oder ________ sein.

Answer 37

orthogonale, nicht-orthogonale

Question 38

Griechisch-lateinische Quadrate: Voraussetzung

Answer 38

orthogonale lateinische Quadrate

Question 39

Orthogonale lateinische Quadrate

Answer 39

jede Kombination liegt gleich häufig vor

Question 40

Nicht-orthogonale lateinische Quadrate

Answer 40

Kombinationen treten in verschiednenen Häufigkeiten auf

Question 41

Griechisch-lateinische Quadrate: Vorteile?

Answer 41

``` weniger Stichproben (z.B nach faktoriellem Design 4(hoch)4 = 256 Gruppen; nach G-L Quadrat 4(hoch 2) = 16 Gruppen) ```

Question 42

Griechisch-lateinische Quadrate: Anwendung

Answer 42

Zuordnung von Untersuchungsbedingungen

Question 43

Permutation der Stimuli

Answer 43

Ausbalancieren durch Permutation

Question 44

Permutation der Stimuli: Nachteil

Answer 44

großer Aufwand | k! viele Reihenfolgen müssen realisiert werden