B2 - V

Question 1

Einfaktorielle Varianzanalyse

Answer 1

Überprüft ob p-Stichproben aus Grundgesamtheiten mit denselben Mittelwerten stammen

Question 2

Zweifaktorielle Varianzanalyse

Answer 2

Prüft, wie zwei UVs eine AV beeinflussen. Der Effekt der jeweiligen UV kann getrennt voneinander beurteilt werden. Zudem testet man die Interaktion der Faktoren

Question 3

Einfaktorielle V. mit Messwiederholung

Was bedeutet hier abhängig?

Answer 3

prüft, ob zwischen Mittelwerten aus p-unabhängigen Stichproben Unterschiede bestehen

Abhängig, wenn:
- n Personen zu p Untersuchungsbedingungen
- n Personen zu p Zeitpunkten
- p Gruppen, je n Personen nach geeigneten Matchingvariablen parallelisiert

Question 4

Partialkorrelation

Answer 4

Ist die bivariate Korrelation zwischen Regessionsresiduen

Linearer Zusammenhang zweier Variablen wird betrachtet, wobei aus beiden Variablen der Einfluss einer oder mehrerer Drittvariablen auspartialisiert wird

Question 5

Semipartialkorrelation

Answer 5

Wenn nur aus einer Variablen der Einfluss einer Drittvariabeln auspartialisiert wird

Question 6

Multiple Regression

Answer 6

Wird eine AV (intervallskaliert) aus mehreren UVn (intervallskaliert o. dichotom) vorhergesagt. Dabei korrelieren die Prädiktoren i.d.R. miteinander

Question 7

Was ist der Korrelationskoeffizient

Answer 7

R - entspricht der bivarianten Korrelation zwischen beobachtet und vorhergesagten Kriteriumswerten

Question 8

Was ist der Determinationskoeffizient?

Answer 8

R² = Anteil der durch die Prädiktoren aufgeklärte Varianz des Kriteriums

Modellvarianz (vorhergesagt)/ Gesamtvarianz (beobachtet)

Question 9

Was testet der Chi² -test? Goodness of fit test

Answer 9

überprüft, ob erwartete und beobachtete Häufigkeitsverteilungen übereinstimmen

Question 10

Was testet der Chi² - Anpassungstest?

Answer 10

Ob Stichprobe aus unterstellter theoretischer Verteilung stammt

Question 11

Was testet der Chi² - Unabhängigkeitstest?

Answer 11

Ob zwei Merkmale stochastisch unabhängig voneinander sind

Question 12

Was stellt die Kreuztabelle (Kontingenztabelle) dar?

Answer 12

Darstellung der gemeinsamen Verteilung kategoriale oder kategorisierte Merkmale (Chi² )

Question 13

Wie erhalte ich relative Häufigkeiten?

Answer 13

Absolute Häufigkeiten/ Stichprobengröße (n)

Question 14

Was ist stochastische Unabhängigkeit?

Answer 14

Die Wahrscheinlichkeit für das gemeinsame Auftreten zweier Ereignisse gleich dem Produkt ihrer Wahrscheinlichkeiten

Question 15

U-Test + Hypothese

Answer 15

H0 :prüft, ob die Daten von zwei unabhängigen Stichproben aus identischen Verteilungen stammen (Verteilungen sind identisch F1=F2)

Der U-Test wird als verteilungsfreie Alternative des Student- t-Tests eingesetzt. Es soll also überprüft werden, ob sich zwei unabhängige Gruppen hinsichtlich ihrer zentralen Ten- denz unterscheiden

Question 16

Definiere Eigenwert

Answer 16

Die Spaltensummer der quadrierten Ladungen.
Die Eigenwerte geben die Menge der Varianz an, die ein Faktor erklärt, also dessen Relevanz

Je größer der Eigenwert, desto mehr Relevanz hat der Faktor.

Question 17

Definierte Kommunalität

Answer 17

Zeilensumme der quadrierten Ladungen.
Gibt an, welcher Varianzanteil einer Variablen durch alle Faktoren insgesamt erklärt wird.

Question 18

Varimax?

Answer 18

Roationstechnik (Verbesserung der Interpretierbarkeit) - orthogonal, Faktoren sind nach der Rotation unkorreliert

Question 19

Promax?

Answer 19

Roationstechnik (Verbesserung der Interpretierbarkeit) - oblique (schiefwinklig), nach Rotation ergeben sich korrelierte Faktoren

Question 20

Wie lege ich die benötigte Faktorenzahl fest?

Answer 20

Scree-test (Scree-Plot) - Eigenwerteverlauf einer Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Eigenwert muss über eins sein (ab dem “knick” schauen wie viele Faktoren über 1 liegen)

Question 21

Faktorenanalyse?

Answer 21

Mulitvariate Analyse:
Ziel: korrelative Beziehungen zwischen einer größeren Anzahl von Beobachteten Variablen auf eine kleine Zahl von nicht beobachtbaren Faktoren zurückzuführen , aus denen sich die Variablen linear zusammensetzen

Question 22

Welche Verteilungen kennst du?

Answer 22

1. Häufigkeitsverteilung
2. Normalverteilung
   3.Binominalverteilung
3. t-Verteilung
4. Chi²- Verteilung
5. Standardnormalverteilung
6. F-Verteilung

Question 23

Definiere Beta Gewichte/ Standardpartialregressionskoeffizienten

Answer 23

Geben Richtung und Ausmaß des Einflusses der UVn innerhalb des gegebenen Modells an

Zusammenhang der jeweiligen UV und der AV wieder, wobei aus UV alle anderen UVn auspartialisiert werden

Question 24

Was ist ein fester Faktor

Answer 24

Vergleich der tatsächlich realisierten Stufen des Faktors

ZB Gibst es Unterschiede zwischen Verhaltens-, Gestalt - und analytischer Therapie?

Question 25

Was ist ein zufälliger Faktor? Random Factor

Answer 25

Geht nicht um vergleiche

Es soll auf alle möglichen, auch nicht realisierten Stufen des Faktors geschlossen werden.

z.B. Gibt es einen Einfluss von Therapeuten auf den therapieerfolg? → Therapeuten = zufällige Stichprobe

Question 26

Kovarianzanalyse

Answer 26

Die Kovarianzanalyse (ANCOVA) bietet die Möglichkeit, ne- ben der UV den potentiellen Einfluss einer weiteren Variablen (Kontrollvariable bzw. Kovariate) auf die AV zu berücksichti- gen. Die Kontrollvariable (KV) muss intervallskaliert sein und wird zusätzlich zur AV an jedem Probanden mit erhoben.
Die ANCOVA ist eine Varianzanalyse über Regressionsresi-duen, die aus Regressionen der AV auf die KV resultieren. Die Frage ist also, ob die UV Mittelwertsunterschiede in den Daten erklärt, wenn der (lineare) Einfluss der KV herausgenommen wurde.
Bei der ANCOVA werden adjustierte Mittelwerte der AV ge-testet, die zu erwarten wären, wenn die KV keinen Einfluss hätte.

Question 27

Was ist mir Redundanz gemeint? Wann liegt diese vor?

Answer 27

Wenn die Information einer redundantes variable zur Vorhersage der av durch einen andere variable geliefert wurde

Bei gleichen oder ähnlichen. Korrel.zum Kriterium Beta = geringer & multiple Korrelation geringer Wenn prädiktoren hoch korrelieren

Question 28

Suppression
Bedeutet?
Liegt wann vor?

Answer 28

Je verschiedener die Korrelationen = bessere Vorhersage (hohe Korrelation zw. Prädiktoren & geringe Korrelation zum Kriterium )

Wenn eine Variable kaum mit dem Kriterium zusammenhängt aber irrelevante Varianz der anderen Variablen unterdrückt, & somit Vorhersage der av verbessert = suppressorvariable

Question 29

Adjustierte Mittelwerte “adjusted means”

Answer 29

Werte die zu erwarten wären, wenn sich die kv-werte zwischen den Gruppen im Mittel nicht unterscheiden ‘
Die Adj. Mittelwerte geben also die mittleren Unterschiede zwischen den Gruppen wieder, die nicht auf Unterschiede in den kovariaten zurückge
führt werden können

Adjustierte Mittelwerte sind Stufenmioelwerte der AV, die man beobachten würde, wenn die Stufen der UV dieselben Mioelwerte der KV aufweisen würden.
Sofern die Stufen keine Mioelwertunterschiede in der KV haben, unterscheiden sich die adjustierten Mioelwerte auch nicht von den beobachteten Mioelwerten der AV.
Die InformaLon ist also: Wie wären die Mioelwerte der AV, wenn die Stufen sich hinsichtlich der KV im Mittel nicht unterscheiden würden.

Question 30

Totale qs der kovarianzanalyse

Answer 30

… ist die Unterschiedlichkeit aller y-Werte, die nicht
durch die Unterschiedlichkeit der x-Werte erklärt werden kann.

Dies ist die Summe der quadrierten Residuen der Re- gression von y auf x.

Question 31

Fehlerquadratsumme der kovarianzanalyse qs* Fehler

Answer 31

wird jeweils die Unterschiedlichkeit innerhalb 𝐹𝑒h𝑙𝑒𝑟
der Gruppen betrachtet, die nicht mit der KV erklärt werden kann.

Bei der ANCOVA wird angenommen, dass dieser Ein- fluss linear und in allen Gruppen gleich ist. Es wird ein ge- meinsames Regressionsgewicht 𝑏𝑖𝑛 bestimmt

Question 32

Qs a der kovarianzanalyse

Answer 32

Kann nur indirect bestimmt werden.

Muss nicht mit qs zwischen der geschätzten adjustiere Mitteln übereinstimmen

Question 33

Vorzeichenrangtest von Wilcoxon ist ?

Answer 33

Eine Verteilungsfreie Alternative zum t-Test für abhängige Stichproben

Question 34

Was ändert sich nach der Rotation?

Answer 34

Die Aufteilung der aufgeklärten Varianz auf die Faktoren verändert sich.

Kommunalität und die Gesamtvarianz verändern sich nicht

Question 35

Freiheitsgerade?

Answer 35

Freiheitsgerade bestimmen, wie viele Werte frei variieren dürfen, damit es genau zu einem besonderen Ergebnis kommt

Question 36

Definiere Interaktion

Answer 36

Interaktion oder Wechselwirkung kennzeichnet einen über die summen der haupteffekt hinausgehenden Effekt, du dadurch zu erklären ist, dass mit Kombination einzelner faktorstufen eine eigenständige Wiking oder eigenständiger Effekt verbunden ist.

Question 37

Einfaktoriellv.a.:

Wie zeugt sich der Einfluss einer uv?

Answer 37

Der Einfluss einer uv zeigt sich in unterschiedlichen Mittelwerten & kann über eine Summe von abweichungsQuadraten (quadratsumme) der Effekte ausgedrückt werden

Question 38

Korrelation zwischen Av&kv innerhalb der faktorstufen führt zu…?

Answer 38

Reduktion der fehlevarianz