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Versuchsplanung > Altklausurfragen B > Flashcards

Altklausurfragen B Flashcards

1
Q

Ist es immer sinnvoll, ein experimentelles Design anzustreben?

A

Nein

1) aus ethischen Gründen nicht möglich
z.B schwerkranke Menschen darf man kein wichtiges Treatment verweigern
• Bedarf der Probanden steht immer über der Randomisierung!

2) versuchsplanerisch kein Sinn
z.B beim Vergleich von Gruppen mit
spezifischen Prä-Werten -> nach Cut-off Werten geordnet

•NUR wo es möglich und sinnvoll ist, sollte experimentelle Design angestrebt werden

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2
Q

Praktische Probleme an einem Beispiel diskutieren! (Quasi-Experimentelle Designs)

A

Mehr alternative Erklärungen als bei Experiment -> geringere interne Validität
• Müssen benannt, bewertet und ausgeschlossen werden

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3
Q

. Beschreiben Sie den Versuchsplan und den idealen Verlauf eines verzögerten Treatments

A

NR 01 X 02 03

NR 01 02 X 03

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4
Q

Welche verschiedenen Effekte können durch eine Intervention in einer Zeitreihe auftreten?

A 
Niveauänderung, 
Trendänderung, 
Variabilitätsänderung, 
temporäre oder dauerhafte Effekte, 
unmittelbare oder verzögerte Effekte
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5
Q

Was sind häufige Probleme bei der Untersuchung unterbrochener Zeitreihen?

A
  • Langsame und graduelle Implementierung: Diffusion (Interventionen können nur schrittweise eingeführt werden)
  • Unbekanntes Intervall zwischen Ursache und Effekt (Effekte treten erst mit langer zeitlicher Verzögerung auf)
  • Zu kurze Zeitreihen (N<100) (für statistische Behandlung mind. 100 Beobachtungen/50 vor 50 nach)
  • Beschränkung von Archivdaten (Datenqualität nur sehr schwer zu bewerten/Grad der Datenaggregation hoch)
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6
Q

Nennen Sie ein Beispiel für eine Untersuchung mit unterbrochenem Zeitreihendesign und skizzieren
Sie eine Ergebnisgrafik, die den Erfolg der Untersuchung belegt.

A

Einführung einer Helmpflicht für Fahrradfahrer -> Auswirkungen auf
Verletzte
• Intervention löst Niveauänderung aus

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7
Q

Unterschied zwischen streng stationär und schwach stationär.

A

Streng stationär:
wenn die Verteilungskennwerte in allen möglichen Teil-SP identisch sind -> Kennwerte sind unabhängig von der Zeit

• Schwach stationär: Mittelwert und Kovarianzen innerhalb der SP sollten unabhängig von der Zeit
sein

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8
Q

Warum macht man die Differenzbildung bei Zeitreihen und wofür steht der Parameter d beim ARIMAModell?

A

Mathematische Voraussetzung für die Berechnung des ARIMA Modells -> Stationaritaet

  • Einfluss aktuellerer Werte würde sonst für die Vorhersage im Vergleich zu älteren Werten überschätzt werden
  • d = Anzahl der notwendigen Differenzierungen, um Stationaritaet der Zeitreihe zu erreichen
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9
Q

Was ist eine ARIMA?

A

ARIMA-Modelle versuchen die Systematik einer Zeitreihe anhand von drei Parametern zu
beschreiben:

o p = Anzahl der autoregressiven Anteile der ZR
o d = Anzahl der notwendigen Differenzierungen, um eine ZR stationär zu machen
o q = Anzahl der moving-average Komponenten der ZR

• Mithilfe der ARIMA können zyklische Phänomene der Zeitreihe ermittelt werden und Vorhersagen
über zukünftige Ereignisse/Verläufe gemacht werden

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10
Q

Was wird im Rahmen einer Zeitreihenanalyse als Trend bezeichnet?

A

Wenn sich der Mittelwert von Stichproben aus der Zeitreihe sich systematisch veraendert

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11
Q

Was ist Stationarität und warum ist diese wichtig für die Analyse von Zeitreihen?

A

• Eine Zeitreihe ist stationär, falls Verteilungsmerkmale von (Teil-)Stichproben aus der Zeitreihe nicht
vom absoluten Zeitpunkt ihrer Ziehung abhängen
• Viele Verfahren der Zeitreihenanalyse basieren auf Annahme der Stationarität

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12
Q

Was sind Autokorrelationen?/Was versteht man unter Autokorrelation?

A

Korrelationen zwischen zwei Zeitpunkten mit Abstand k (lag)

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13
Q

Was ist ein Interaktionseffekt bei einem diskontinuierlichen Regressionsdesign?

A

Verlauf der Regressionsgeraden nicht parallel
• Aenderung in der Steigung

Bsp. je höher die Belastung zum Prä-Messzeitpunkt, desto effektiver das Treatment

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14
Q

Was sind die Vorteile des diskontinuierlichen Regressionsdesigns?

A
  • fast so gute interne Validitaet wie be randomisierte Experimente
  • grosse FLEXIBILITAET in der Auswahl der Zuweisungsvariablen
  • Beduerftigkeit/Vedienst kann beruecksichtigt werden
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15
Q

Welches sind die Hauptgefährdungen der internen Validität bei diskontinuierlichen Regressionsdesigns?

A

Reifung oder Instrumentation –> Verletzung der Linearitaet

Linearitaet als Voraussetzung fuer Regressionsmodelle

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16
Q

Was kennzeichnet diskontinuierliche Regressionsdesigns und was sind die Voraussetzungen?

A

Zuordnungsvariablen mit Cut-off-wert –> VPN in Gruppen geteilt nach Leistung/Bedarf

Zuweisungsvariable: intervallskaliert, grosse Streuung,
nicht dichotom, nicht vom Treatment beeinflussbar
- Zuweisung vor dem Treatment
- zeitlich stabil z.B Geburtstag

VPN muessen aus gleicher Population kommen –> Teilnehmer haetten prinzipiell das Treatment bekommen koennen

17
Q

Warum sollte auch bei randomisierter Zuweisung nicht auf eine Prä-Messung verzichtet werden?

A

eine perfekte randomisierte Zuordnung ist keine Garantie dafür, dass sich die Gruppen bei der PräMessung nicht doch unterscheiden

18
Q

Ist die Voraussetzung für eine randomisierte Zuweisung eine Zufallsstichprobe?

A

Nein, randomisierte Zuweisung bedeutet nur die zufällige Zuweisung zu den Experimentalbedingungen -> Stichprobe nicht zwangsläufig eine Zufallsstichprobe

19
Q

Wodurch wirkt Randomisierung?

A

Alternative Ursachen sind mit der Gruppenzugehörigkeit nicht konfundiert
• Validitätsgefährdungen werden nach Zufall auf die Gruppen verteilt
• Gruppen vor Treatmentgabe auf allen Variablen gleichverteilt (im Rahmen von Zufallsschwankungen)
• Selektionsprozess ist bekannt und kann modelliert werden
• Fehler und Treatmentbedingung sind nicht korreliert

20
Q

Welchen unterschiedlichen Zielen dienen Zufallsstichproben und Zufallszuweisung zu experimentellen
Bedingungen?

A

Zufallsstichproben garantieren, dass derselbe durchschnittliche Effekt in allen anderen Zufallsstichproben aus der Population und in der Gesamtpopulation erwartet werden darf -> erhöht Ähnlichkeit
von Stichprobe und Population und damit externe Validität
• Zufällige Zuweisung = Zufallszuweisung zu einer Untersuchungsbedingung (SP liegt bereits vor) ->
erhöht Ähnlichkeit verglichener Gruppen und damit interne Validität

21
Q

Warum ist im Rahmen eines diskontinuierlichen Regressionsdesigns die Interpretation eines
Interaktionseffekts ohne Haupteffekt eher schwierig? Begründen Sie Ihre Antwort.

A

Veränderungen in der Steigung alternativ durch

zunehmende Reifung oder Instrumentation verursacht sein könnten

22
Q

. Nennen Sie 3 weitere Formen der Randomisierung.

A

Einfache Randomisierung
Blockrandomisierung
Adaptive Randomisierung

23
Q

Nennen und charakterisieren Sie Formen der Verblindung.

A

Einfachverblindung: Unkenntnis der Teilnehmer über Gruppenzugehörigkeit
• Doppeltverblindung: Unkenntnis Teilnehmer und Versuchsleiters über Gruppenzugehörigkeit
• Dreifachverblindung: Unkenntnis der VP, des VL und des Auswertenden über Gruppenzugehörigkeit

24
Q

Was ist eine hybride Interaktion zweier Faktoren bei einem faktoriellen Design und was bedeutet sie
für die Interpretierbarkeit der Haupteffekte?

A

Eine Kreuzung, einmal gegenläufiger Trend, nicht paralleler Verlauf
• Einer der beiden Hauptfaktoren ist signifikant und möglicherweise
interpretierbar

25
Q

Skizzieren Sie die Formen der Randomisierung.

A

Einfache Randomisierung: jede VP wird individuell zufällig zugeteilt
• Blockrandomisierung: Randomisierung erfolgt so, dass innerhalb eines Blocks die Anzahl der VP ausgeglichen ist -> Verhältnis EG/KG nahe 1
• Blockrandomisierung mit ungleichen Gruppen: kann auch angewandt werden, um ungleiche Gruppen zu erstellen -> 75 % zur EG 25 % zur KG (kein Widerspruch da jeder Proband mit gleicher Chance
in EG zu kommen)
• Adaptive Randomisierung: Im Laufe einer Studie werden die Zuordnungswahrscheinlichkeiten verändert, z. B. wenn anfängliche Randomisierung zu ungleichen Gruppengrößen führt
• Stratifizierung: Population wird in Dimensionen aufgeteilt und bei Ziehung der Stichprobe berücksichtigt -> aus den gebildeten Gruppen wählt man sukzessive die Stichprobenfälle per Zufall aus
• Matching: Probanden werden vor der Gruppenzuordnung zu Paaren zusammengestellt, die über eine
oder mehrere ähnliche Matchingvariablen verfügen

26
Q

Was ist eine disordinale Interaktion bei einem zweifaktoriellen Design und welche Aussage lässt sich
über die Interpretation der Haupteffekte machen?

A

Nicht paralleler Verlauf, zwei Kreuzungen, gegenläufiger Trend
• Keiner der beiden Haupteffekte kann interpretiert werden -> keine Globalaussagen möglich

27
Q

Was ist eine ordinale Interaktion zweier Faktoren in einem faktoriellen Design und was bedeutet sie
für die Interpretierbarkeit der Haupteffekte?

A

Nicht paralleler Verlauf, keine Kreuzung, gleicher Trend
• Ordinale Interaktion besagt, dass beide Haupteffekte interpretierbar sind (und möglicherweise signifikant)
• Kombination zweier Faktorstufen ist dabei besonders wirkungsvoll

28
Q

Welche Probleme sehen Sie, wenn in einer klinischen Studie mit einer kleinen Stichprobe mit Hilfe
eines Münzwurfes randomisiert wird?

A

Wahrscheinlichkeit hoch, dass bei kleiner Stichprobe zufällige Verteilung zwei ungleiche Gruppen
entstehen lässt
• Innerhalb des klinischen Kontexts gibt es eventuell Personen, die besonders hohen Bedarf am Treatment haben -> Bedarf geht über Randomisierung

29
Q

Was ist eine adaptive Randomisierung und warum wird diese durchgeführt?

A

Im Laufe einer Studie werden die Zuordnungswahrscheinlichkeiten verändert
• Kann z. B. notwendig werden, wenn anfängliche Randomisierung zu ungleichen Gruppen führt

30
Q

Beschreiben Sie ein faktorielles Design mit einem zweifach und einem dreifach-gestuften Faktor

A

Reaktionszeitexperiment
• Faktor A: ablenkende Reize (Licht, Geräusche)
• Faktor B: Darbietungszeit (30, 60, 90 Sekunden)

Versuchsplanung (17 decks)

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