Altfragen Flashcards
Die Hypothesenprüfung (F- Test) der einfaktoriellen Varianzanalyse…
a) Ist einseitig, aber ungerichtet
b) Kontrolliert den familywise error
c) Ist zweiseitig, aber gerichtet
d) Basiert auf einem Omnnibustest
e) Basiert auf einem sequentiellen Vergleich aller Mittelwerte
c) Basiert auf einem Omnnibustest
a) Ist einseitig, aber ungerichtet
b) Kontrolliert den familywise error
Wird im Rahmen einer einfaktoriellen Varianzanalyse die H0 verworfen, dann bedeutet dies im Allgemeinen, dass …
a) Sich zumindest zwei Mittelwerte signifikant voneinander unterscheiden
b) Sich alle Mittelwerte signifikant voneinander unterscheiden
c) Es keine Mittelwertsunterschiede gibt
d) Die Testmacht zu gering war
e) Ein großer Effekt in den Daten nachgewiesen werden konnte
a) Sich zumindest zwei Mittelwerte signifikant voneinander unterscheiden
Einzelvergleiche (Kontraste) im Rahmen einer Varianzanalyse…
a) Eignen sich für ein hypothesengeleitetes Vorgehen
b) Beruhen auf Linearkombinationen der Gruppenmittelwerte
c) Sollten nur für ein exploratives Vorgehen genutzt werden
d) Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant voneinander unterscheiden
e) Erlauben nur die Testung ungerichteter Hypothesen
a) Eignen sich für ein hypothesengeleitetes Vorgehen
b) Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant voneinander unterscheiden
c) Beruhen auf Linearkombinationen der Gruppenmittelwerte
Die Bonferroni- Korrektur…
a) Dient der Kontrolle des familywise error
b) Führt dazu, dass die H0 häufiger beibehalten wird
c) Vermindert die Testmacht
d) Führt dazu, dass die H0 häufiger verworfen wird
e) Ist unabhängig von der Anzahl der durchgeführten Tests
a) Dient der Kontrolle des familywise error
b) Führt dazu, dass die H0 häufiger beibehalten wird
c) Vermindert die Testmacht (?)
Post- Hoc- Tests im Rahmen einer Varianzanalyse…
a) Erlauben nur die Testung ungerichteter Hypothesen
b) Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant voneinander unterscheiden
c) Sollten nur für ein exploratives Vorgehen genutzt werden
d) Eignen sich für ein hypothesengeleitetes Vorgehen
e) Beruhen auf orthogonalen Tests
b) Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant voneinander unterscheiden
c) Sollten nur für ein exploratives Vorgehen genutzt werden
a) Erlauben nur die Testung ungerichteter Hypothesen
Die Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse sind…
a) Homogenität der Varianzen
b) Unabhängigkeit der Gruppen
c) Sphärizität
d) Das Messniveau AV ist zumindest ordinal
e) Das Messniveau der UV ist zumindest metrisch
a) Homogenität der Varianzen
b) Unabhängigkeit der Gruppen
Robuste F- Tests (Brown- Forsythe, Welche) in der einfaktoriellen Varianzanalyse kompensieren …
a) Die Verletzung der Varianzhomogenität
b) Die Verletzung der Normalverteilungsannahme
c) Die Verletzung der Unabhängigkeit der Messungen
d) Ein zu geringes Messniveau der AV
e) Ungleiche Stichprobengrößen
a) Die Verletzung der Varianzhomogenität
Folgende Kontraste der Varianzanalyse sind orthogonal:
a) Abweichung
b) Einfach
c) Differenz
d) Helmert
e) Wiederholt
c) Differenz
d) Helmert
Folgende Kontraste der Varianzanalyse sind nicht orthogonal:
a) Abweichung
b) Einfach
c) Differenz
d) Helmert
e) Wiederholt
a)
b)
e)
Interaktionen in mehrfaktoriellen varianzanalytischen Designs können folgendermaßen klassifiziert werden
a) Ordinal
b) Hybrid
c) Disordinal
d) Metrisch
e) Anhybrid
a) Ordinal
b) Hybrid
c) Disordinal
Das Vorliegen einer signifikanten ordinalen Interaktion in einer zweifaktoriellen Varianzanalyse (Faktor A und B) hat allgemein folgende Auswirkungen auf die Interpretation signifikanter Haupteffekte der Faktoren A und B…
a) Der Haupteffekt von Faktor A darf ebenso interpretiert werden
b) Der Haupteffekt von Faktor B darf ebenso interpretiert werden
c) Der Haupteffekt von Faktor A darf nicht interpretiert werden
d) Der Haupteffekt von Faktor B darf nicht interpretiert werden
e) Kein Haupteffekt darf mehr interpretiert werden
a) Der Haupteffekt von Faktor A darf ebenso interpretiert werden
b) Der Haupteffekt von Faktor B darf ebenso interpretiert werden
Das Vorliegen einer signifkanten disordinalen Interaktion in einer zweifaktoriellen Varianzanalyse (Faktor A und B) hat allgemein folgende Auswirkungen auf die Interpretation signifikanter Haupteffekte der Faktoren A und B…
a) Der Haupteffekt von Faktor A darf ebenso interpretiert werden
b) Der Haupteffekt von Faktor B darf ebenso interpretiert werden
c) Der Haupteffekt von Faktor A darf nicht interpretiert werden
d) Der Haupteffekt von Faktor B darf nicht interpretiert werden
e) Kein Haupteffekt darf mehr interpretiert werden
c) Der Haupteffekt von Faktor A darf nicht interpretiert werden
d) Der Haupteffekt von Faktor B darf nicht interpretiert werden
e) Kein Haupteffekt darf mehr interpretiert werden
Abhängige Datenstrukturen…
a) Entstehen durch Parallelisierung
b) Bringen gegenüber
unabhängigen Daten im Allgemeinen eine Verminderung der Testmacht mit sich
c) Entstehen durch Messwiederholung
d) Können nur mit parametrischen Methoden analysiert werden
e) Können nur mit nicht- parametrischen Methoden analysiert werden
a) Entstehen durch Messwiederholung
b) Entstehen durch Parallelisierung
Die Voraussetzungen des t- Tests für abhängige Daten sind…
a) Metrische Skalenniveau der AV
b) Normalverteilung der Differenzen
c) Homogenität der Varianzen
d) Unabhängige Messungen
e) Homosekdastizität
a) Metrische Skalenniveau der AV
b) Normalverteilung der Differenzen
Eine mixed design ANOVA enthält…
a) Einen oder mehrere AV
b) Einen oder mehrere UV
c) Keinen abhängigen Faktor
d) Keinen unabhängigen Faktor
e) Keine Wechselwirkungsterme
a) Einen oder mehrere AV
b) Einen oder mehrere UV
Die Voraussetzungen einer mixed design ANOVA sind im Allgemeinen
a) Sphärizität
b) Homogenität der Varianzen
c) Gleiche Stichprobengrößen der unabhängigen Gruppen
d) Multivariate Normalverteilung
e) Ein zumindest ordinales Messniveau der AV
a) Multivariate Normalverteilung
b) Sphärizität
c) Homogenität der Varianzen
Eine signifikante Wechselwirkung in einer varianzanalytischen Untersuchung…
a) Kann nicht gleichzeitig mit einem signifikanten Haupteffekt auftreten
b) Ist ein Hinweis auf eine Voraussetzungsverletzung der Varianzanalyse
c) Kann in einem einfaktoriellen Design nachgewiesen werden
d) Belegt, dass der kombinierte Effekt mehrere Faktoren additiv ist
e) Belegt, dass der kombinierte Effekt mehrerer Faktoren nicht additiv ist
e) Belegt, dass der kombinierte Effekt mehrerer Faktoren nicht additiv ist
Der X²- Test über eine Vier- Feldertafel
a) Kann gerichtet durchgeführt werden
b) Ist ein parametrischer Test
c) Kann nur ungerichtet durchgeführt werden
d) Hat zwei Freiheitsgrade
e) Ist für seine Durchführung an keine Voraussetzungen gebunden
a) Kann gerichtet durchgeführt werden
Der Phi- Koeffizient…
a) Kann nur für vier- Feldertafeln bestimmt werden
b) Kann den atonen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen bestimmen
c) Kann für alle k x m Tafeln bestimmt werden (k, m ≥ 2)
d) Ist unbeeinflusst von ungleichen Randverteilungen
e) Kann den monotonen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen bestimmen
a) Kann nur für vier- Feldertafeln bestimmt werden
b) Kann den monotonen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen bestimmen
c) Kann den atonen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen bestimmen
Das Odds Ratio
a) Ist ein Maß des bivariaten Zusammenhangs
b) Hat einen Wertebereich von -1 bis +1
c) Hat einen Wertebereich von 0 bis 1
d) Ist für Vier- Feldertafeln undefiniert
e) Ist ein symmetrisches Maß
a) Ist ein Maß des bivariaten Zusammenhangs
e) Ist ein symmetrisches Maß
Folgende Aussagen treffen auf Odds Ratio und Risk Ratio zu
a) Das OR erlaubt Aussagen dazu, ob die Auftrittswahrscheinlichkeit eines Ereignisses durch ein vorhandenes Merkmal verändert wird
b) Das RR erlaubt Aussagen dazu, ob die Chancen eines Ereignisses durch ein vorhandenes Merkmal verändert werden
c) OR und RR liegen für seltene Ereignisse numerisch nahe beieinander
d) Das OR ist eine Verhältniszahl
e) Das RR ist eine Verhältniszahl
c) OR und RR liegen für seltene Ereignisse numerisch nahe beieinander
d) Das OR ist eine Verhältniszahl
e) Das RR ist eine Verhältniszahl
Das RR
a) Eignet sich für longitduniale Studien
b) Wird mithilfe von unbedingten Wahrscheinlichkeiten berechnet
c) Hat einen Wertebereich von 0 bis unendlich
d) Wird mithilfe von bedingten
Wahrscheinlichkeiten berechnet
e) Ist ein symmetrisches Maß
c) Hat einen Wertebereich von 0 bis unendlich
d) Wird mithilfe von bedingten Wahrscheinlichkeiten berechnet
a) Eignet sich für longitduniale Studien
Die Sensitivität bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, …
a) Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird
b) Dass ein negativer Fall im diagnostischen Test erkannt wird
c) Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test als negativ erscheint
d) Dass ein negativer Fall im diagnostischen Test als positiv erscheint
e) Dass z.B. eine Krankheit vorliegt, wenn der diagnostische Test positiv ausfiel
a) Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird
Die Spezifität bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, …
a) Dass z.B. eine Krankheit nicht vorliegt, wenn der diagnostische Test negativ ausfiel
b) Dass ein negativer fall im diagnostischen Test erkannt wird
c) Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird
d) Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test als negativ erscheint
e) Dass ein negativer Fall im diagnostischen Test als positiv erscheint
b) Dass ein negativer fall im diagnostischen Test erkannt wird
Der positive Vorhersagewert (positive predictive value)
a) ist abhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals
b) bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass z.B. eine Krankheit vorliegt, wenn der diagnostische Test positiv ausfiel
c) bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird
d) ist unabhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals
e) bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein negativer Fall im diagnostischen Test erkannt wird
a) ist abhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals
b) bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass z.B. eine Krankheit vorliegt, wenn der diagnostische Test positiv ausfilel
Der negative Vorhersagewert (negative preditive value)
a) Bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein negativer Fall im diagnostischen Test erkannt wird
b) Bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein positiver Fall im diagnostischen Test als negativ erscheint
c) Ist abhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals
d) Bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass z.B. eine Krankheit nicht vorliegt, wenn der diagnostische Test negativ ausfiel
e) Ist unabhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals
a) Ist abhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals
b) Bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass z.B. eine Krankheit nicht vorliegt, wenn der diagnostische Test negativ ausfiel
Effektstärken
a) Geben die Größe (und Richtung) eines Effekts an
b) Dienen der Abschätzung der inhaltlichen Relevanz von Studienergebnissen
c) Dienen der inferenzstatistischen Absicherung von Studienergebnissen
d) Können standardisiert und unstandardisiert sein
e) Sind irrelevant für die Planung von Studien
a) Geben die Größe (und Richtung) eines Effekts an
b) Dienen der Abschätzung der inhaltlichen Relevanz von Studienergebnissen
c) Dienen der inferenzstatistischen Absicherung von Studienergebnissen
Cohens d ist
a) Ein Maß für Mittelwertsunterschiede
b) Ein undstandardisiertes Effektmaß
c) Ein standardisiertes Effektmaß
d) Nur für unabhängige Stichproben geeignet
e) Bezüglich seiner Anwendung an keinerlei Voraussetzungen gebunden
b) Ein standardisiertes Effektmaß
c) Ein Maß für Mittelwertsunterschiede
Ein Cohens d von 0,5
a) Bedeutet, dass der Abstand zwischen zwei Verteilungen 0,5 Standardabweichungen beträgt
b) Kann sowohl mit einem signifikanten als auch mit einem nicht signifikanten Mittelwertsunterschied einhergehen
c) Bezeichnet einen kleinen Effekt
d) Bezeichnet einen großen Effekt
e) Ist ein Hinweis auf ein signifikantes Ergebnis
a) Bedeutet, dass der Abstand zwischen zwei Verteilungen 0,5 Standardabweichungen beträgt
b) Kann sowohl mit einem signifikanten als auch mit einem nichtsignifikanten Mittelwertsunterschied einhergehen?
Ein standardisiertes Maß für Mittelwertsunterschiede ist …
a) Cohens d
b) Hedges g
c) Eta- Quadrat
d) Omega- Quadrat
e) Odds Ratio
a) Cohens d
b) Hedges g
Der Korrelationskoeffizient r
a) Ist ein standardisiertes Effektmaß
b) Ist ein unstandardisiertes Effektmaß
c) Kann in Cohens d umgerechnet werden
d) Ist nur für unabhängige Stichproben geeignet
e) Ist bezüglich seiner Anwendung an keinerlei Voraussetzungen gebunden
a) Ist ein standardisiertes Effektmaß
b) Kann in Cohens d umgerechnet werden
Eta- Quadrat
a) Ist ein standardisiertes Effektmaß
b) Ist ein Maß der Varianzaufklärung
c) Ist ein unstandardisiertes Effektmaß
d) Hat einen Wertbereich von 0 bis 1
e) Ist ein gültiger Schätzer für den Populationsparameter
a) Ist ein standardisiertes Effektmaß
b) Ist ein Maß der Varianzaufklärung
d) Hat einen Wertbereich von 0 bis 1
Folgende Effekte haben zumindest eine mittlere Größe
a) Eta- Quadrat = 0,07
b) r = 0,12
c) r = 0,31
d) Eta- Quadrat = 0,03
e) d = 0,85
a) Eta- Quadrat = 0,07
e) d = 0,85
c) r = 0,31
Die Number Needed to Treat (NNT)
a) Ist ein comparative Maßzahl
b) Kann zum Vergleich der Effektivität zweier Behandlungsmethoden herangezogen werden
c) Hat einen Wertebereich von 0 bis 1
d) Hat einen Wertebereich von -1 bis 1
e) Wird üblicherweise abgerundet, wenn sie nicht ganzzahlig ist
a) Ist ein comparative Maßzahl
b) Kann zum Vergleich der Effektivität zweier Behandlungsmethoden herangezogen werden
Der Nonoverlap von zwei Verteilungen…
a) Kann dazu herangezogen werden, Cohens d anschaulicher zu machen
b) Wird üblicherweise in Prozent angegeben
c) Ist klein, wenn der Effekt groß ist
d) Ist klein, wenn der Effekt klein ist
e) Kann dazu herangezogen werden, ein Risk Ratio anschaulicher zu machen
a) Kann dazu herangezogen werden, Cohens d anschaulicher zu machen
b) Wird üblicherweise in Prozent angegeben
d) Ist klein, wenn der Effekt klein ist
Mit steigendem N
a) Nimmt die Effektgröße zu
b) Wird jeder beliebige statistische Test signifikant
c) Kann ein Effekt beliebig klein werden und dennoch statistisch nachweisbar sein
d) Sinkt die Testmacht
e) Steigt die Wahrscheinlichkeit eines Alpha- Fehlers
c) Kann ein Effekt beliebig klein werden und dennoch statistisch nachweisbar sein
Die prozentuale Übereinstimmung (Beurteilerübereinstimmung)
a) Berücksichtigt nicht, dass Übereinstimmungen zufällig sein können
b) Neigt zu einer Überschätzung der Konkordanz
c) Berücksichtigt auch, dass übereinstimmungen zufällig sein können
d) Neigt zu einer Unterschätzung der Konkordanz
e) Kann nur für dichotome
Kategoriensysteme berechnet werden
a) Berücksichtigt nicht, dass Übereinstimmungen zufällig sein können
b) Neigt zu einer Überschätzung der Konkordanz
Cohens Kappa
a) Ist ein zufallsbereinigtes Maß
b) Hat einen Wertebereich von 0 bis 1
c) Kann nur auf dichotome Kategoriensysteme angewandt werden
d) Ist ein Maß der Beurteilerübereinstimmung
e) Kann wie ein Korrelationskoeffizient interpretiert werden
d) Ist ein Maß der Beurteilerübereinstimmung
a) Ist ein zufallsbereinigtes Maß
Cohens Kappa wird beeinflusst durch
a) Die beobachtete Beurteilerübereinstimmung
b) Die Prävalenz des untersuchten Merkmals
c) Ungleiche Randverteilungen
d) Die Art der Nicht- Übereinstimmungen
e) Die Anzahl der Rater
a) Die beobachtete Beurteilerübereinstimmung
b) Die Prävalenz des untersuchten Merkmals
c) Ungleiche Randverteilungen
Parametrische Tests
a) Stellen Voraussetzungen an die Verteilung der Daten
b) Sind – wenn ihre Voraussetzungen zutreffen – in der Regel effizienter als nicht- parametrische Tests
c) Können zur Analyse von Daten aller Skalenniveaus herangezogen werden
d) Können zur Analyse von ordinalskalierten Daten herangezogen werden
e) Sind auch immer problemlos bei kleinen Stichproben einsetzbar
a) Stellen Voraussetzungen an die Verteilung der Daten
b) Sind – wenn ihre Voraussetzungen zutreffen – in der Regel effizienter als nicht- parametrische Tests
Folgende Verfahren sind parametrische Testverfahren
a) U- Test
b) Kolmogorov- Smirnov- Test
c) Varianzanalyse
d) F- Test
e) t- Test
c) Varianzanalyse
f) F- Test
e) t- Test
Folgende Verfahren sind nicht- parametrische Testverfahren
a) U- Test
b) Wilcoxon- Test
c) Varianzanalyse
d) F- Test
e) t- Test
a) U- Test
b) Wilcoxon- Test
Ein Box- Plot
a) Kann zur Ausreißerdiagnostik verwendet werden
b) Bildet die Lage einer Verteilung grafisch ab
c) Bildet die Dispersion einer Verteilung grafisch ab
d) Bildet direkt den Mittelwert grafisch ab
e) Gibt keine Hinweise zur Verteilungsform (z.B. linksschief/ rechtsschief)
b) Bildet die Lage einer Verteilung grafisch ab
c) Bildet die Dispersion einer Verteilung grafisch ab
a) Kann zur Ausreißerdiagnostik verwendet werden
Der Mediantest
a) Kann auf ordinalskalierte abhängige Daten angewandt werden
b) Ist robust gegenüber Ausreißern
c) Kann auf kategoriale abhängige Daten angewandt werden
d) Hat in der Regel eine größere Testmacht als der U- Test
e) Benötigt homomere Datenverteilungen
b) Ist robust gegenüber Ausreißern
Der U- Test
a) Nutzt mehr Information aus den Daten als der Mediantest
b) Nutzt weniger Information aus den Daten als der Mediantest
c) Hat in der Regel eine größere Testmacht als der t- Test
d) Kann auf metrische abhängige Daten angewandt werden
e) Kann auf kategoriale abhängige Daten angewandt werden
a) Nutzt mehr Information aus den Daten als der Mediantest
Welche der folgenden Verfahren erlauben eine gerichtete Hypothesentestung?
a) U- Test
b) McNemar- Test
c) t- Test
d) Einfaktorielle ANOVA
e) Friedman- Test
a) U- Test
b) McNemar- Test
c) t- Test
Der Kruskal- Wallis- Test
a) Erlaubt nur eine ungerichtete Hypothesenprüfung
b) Erlaubt eine gerichtete Hypothesenprüfung
c) Ist ein nicht- parametrisches Pendant des t- Tests
d) Stellt keine Anforderungen an die Daten
e) Basiert auf der Analyse von Häufigkeiten
a) Erlaubt nur eine ungerichtete Hypothesenprüfung
Die Analyse von Trends (Vergleich von k > 2 Gruppen hinsichtlich ihrer Lage)
a) Setzt voraus, dass die Gruppe a priori in eine zu testende Rangreihe gebracht wurden
b) Kann sowohl mit parametrischen als auch nicht- parametrischen Testverfahren erfolgen
c) Kann nur mit nicht- parametrischen Testverfahren erfolgen
d) Kann nur mit parametrischen Testverfahren erfolgen
e) Kann a posteriori zum Beleg einer empirisch gefundenen Rangreihe benutzt werden
a) Setzt voraus, dass die Gruppe a priori in eine zu testende Rangreihe gebracht wurden
b) Kann sowohl mit parametrischen als auch nicht- parametrischen Testverfahren erfolgen
Welche der folgenden Aussagen sind korrekt?
a) Der Wilcoxon- Test nutzt die Ranginformation aus den Daten
b) Der Wilcoxon- Test benötigt zumindest ordinalskalierte Daten
c) Der U- Test benötigt zumindest ordinalskalierte Daten
d) Der McNemar- Test nutzt die Ranginformation aus der Daten
e) Der U- Test nutzt die Ranginformation aus den Daten
a) Der Wilcoxon- Test nutzt die Ranginformation aus den Daten
c) Der U- Test nutzt die Ranginformation aus den Daten
e) Der U- Test benötigt zumindest ordinalskalierte Daten
Welche der folgenden Aussagen sind korrekt?
a) Vorzeichentest und Vorzeichenrangtest stellen gleiche Voraussetzungen an die Daten
b) Der U- Test hat immer eine höhere Testmacht als der Mediantest
c) Die H0 im Kruskal- Wallis- Test und im Friedman- Test bezieht sich auf Mediane
d) Die H0 im Vorzeichentest bezieht sich auf mediane
e) Der McNemar- Test kann gerichtet und ungerichtet durchgeführt werden
c) Die H0 im Kruskal- Wallis- Test und im Friedman- Test bezieht sich auf Mediane
e) Der McNemar- Test kann gerichtet und ungerichtet durchgeführt werden
