Effekte und Effektgrößen

Question 1

Übersicht nach Kirk (2006)

Answer 1

Question 2

Effektgrößen für Mittelwertsunterschiede bei unabhängigen Messungen

Answer 2

generelles Prinzip: Mittelwertsunterschied an der Streuung innerhalb der Gruppen
relativieren:

Question 3

Effektgrößen für Mittelwertsunterschiede bei unabhängigen Messungen - generelles Maß & allgemeine Form

Answer 3

generelles Maß: Cohens d

Question 4

Effektgrößen für Mittelwertsunterschiede bei unabhängigen Messungen - Streuung Variante 1

Answer 4

gemittelte (gepoolte) Streuung der Stichprobendaten der beiden Gruppen
verwenden

–>diese Effektgröße würde sich nur auf die Stichprobe selbst beziehen

Question 5

Effektgrößen für Mittelwertsunterschiede bei unabhängigen Messungen - Streuung Variante 2

Answer 5

gemittelte (gepoolte) geschätzte Populations-Streuung der beiden Gruppen
verwenden

–>dabei wird bei der Berechnung der Streuungen durch N-1 statt durch N geteilt
–>liefert eine Schätzung der Effektgröße in der Population!
–>manchmal als Hedges g bezeichnet

Question 5

Effektgrößen für Mittelwertsunterschiede bei unabhängigen Messungen - Streuung Variante 3

Answer 5

nur die Populations-Streuung von einer Gruppe (meist Kontrollgruppe)
verwenden

–>meist in klinischen Studien, wenn die Vermutung besteht, dass sich das Treatment
auf die Streuung auswirken könnte

–>manchmal als Glass’Δ (Delta) bezeichnet

Question 7

Effektgrößen für Mittelwertsunterschiede bei abhängigen Messungen - generelles Prinzip

Answer 7

Mittelwert aller Messwerteunterschiede an der Streuung der
Messwerteunterschiede pro Person relativieren:

Question 8

Effektgrößen für Mittelwertsunterschiede bei abhängigen Messungen - Variante 1

Answer 8

Streuung der Stichprobendaten verwenden

Question 9

Effektgrößen für Mittelwertsunterschiede bei abhängigen Messungen - Variante 2

Answer 9

geschätzte Streuung in der Population verwenden

Question 10

Effektgrößen für Unterschiede – mehr als 2 Messungen: Effektgröße Eta-Quadrat η2

Answer 10

Verhältnis zweier Streuungen
bestimmt, nämlich zwischen der Streuung der Mittelwerte und der Gesamtstreuung

Question 11

Effektgröße Eta-Quadrat η2: Maß für Streuung

Answer 11

als Maß für die Streuung wird hier nicht die Varianz selbst verwendet, sondern ihre Vorstufe, die Quadratsummen (QS)

Question 12

Effektgrößen für Mittelwertsunterschiede bei (un)abhängigen Messungen (mehr als 2)

Answer 12

–>Eta-Quadrat gibt die aufgeklärte Varianz wieder

–>kann also zwischen 0 und 1 liegen

Question 13

Effektgrößen für Zusammenhänge: Korrelationen

Answer 13

Korrelationskoeffizienten sind bereits Effektgrößen, weil der Effekt hier bereits an der
Streuung relativiert ist:

–>alle Korrelationskoeffizienten (r, Rho ρ, Tau τ, Phi φ) sind Effektgrößen
–>die unstandardisierte Form ist die Kovarianz (selten verwendet)

Question 14

Effektgrößen für Zusammenhänge: Lineare Regression

Answer 14

hier sollte das unstandardierte b immer interpretiert werden, optional zusätzlich das standardisierte β

Question 15

Effektgrößen für Zusammenhänge: Logistische Regression

Answer 15

der Effekt wird immer durch das Odds Ratio ausgedrückt – eine Standardisierung entfällt, weil das Kriterium nur zwei Ausprägungen hat

Question 16

Absolute Risiko-Reduktion (ARR)

Answer 16

Eine positive ARR weist auf die Überlegenheit des Treatments hin

Question 17

Number Needed to Treat (NNT)

Answer 17

• sie gibt die Anzahl von Personen an, die zusätzlich „behandelt“ werden müssen, damit eine weitere Person einen Nutzen hat
• da es um Personen geht, wird die NNT immer aufgerundet

Question 18

Beispiel NNT

Answer 18

NNT= 1/ARR –>1/0,4

3 Personen müssten mehr in die VL kommen, damit insgesamt eine Person mehr die Prüfung besteht

Question 19

Effektgrößen Zusammenfassung

Answer 19

Question 20

Effektgrößen Berechnungsmöglichkeiten

Answer 20

Question 21

Effektinterpretation: bei konfirmatorischen Studien

Answer 21

Bei konfirmatorischen Studien (es gibt eine Theorie mit einer präzisen Punktprognose)
- Vergleich des empirischen Effekts mit der Prognose – stimmen die beiden im Rahmen des Messfehlers miteinander überein?
- falls ja, gilt die Theorie als bestätigt / falls nein, muss sie überarbeitet werden

Question 22

Effektinterpretation: bei explorativen Studien

Answer 22

bei explorativen Studien (es gibt keine präzise Erwartung)
- Interpretation der theoretischen/praktischen Bedeutsamkeit des unstandardisierten Effekts – das verlangt eine gute Kenntnis des Forschungsgebietes, inhaltliche Überzeugungskraft sowie eine angemessene Diskussion der Ungenauigkeit von Effekten (siehe Vorlesung Vertrauenswürdigkeit)
- bei latenten Merkmalen: eventuell zusätzlich Effektgrößen verwenden um die relative Größe des Effektes zu verdeutlichen

Question 23

Cohens Konventionen

Answer 23

Question 25

Was sind Effekte in psychologischen Studien?

Answer 25

Effekte quantifizieren Unterschiede oder Zusammenhänge und liefern die direkte Antwort auf die Forschungsfrage. Sie liegen meist zunächst in unstandardisierter Form vor, z. B. als Mittelwertsunterschiede, Kovarianzen oder Regressionskoeffizienten.

Question 26

Welche Probleme können bei unstandardisierten Effekten auftreten?

Answer 26

Zwei Probleme sind: 1) fehlende eindeutige Skalierung bei latenten Merkmalen, was die Interpretation erschwert; 2) Vergleichbarkeit von Effekten aus unterschiedlichen Studien mit verschiedenen Skalen.

Question 27

Welche Vorteile bietet die Standardisierung von Effekten?

Answer 27

Sie macht die relative Bedeutsamkeit des Effektes deutlich und ermöglicht den Vergleich und die einheitliche Interpretation von Effekten aus verschiedenen Studien.

Question 28

Was sind standardisierte Effekte?

Answer 28

Standardisierte Effekte, auch Effektgrößen genannt, beschreiben die standardisierte Größe von Mittelwertsunterschieden oder Zusammenhängen und machen Effekte skalierungsunabhängig und vergleichbar.

Question 29

Was ist Cohens d und wann wird es verwendet?

Answer 29

Cohens d ist eine Effektgröße für Mittelwertsunterschiede bei unabhängigen Messungen. Es relativiert den Mittelwertsunterschied an der Streuung innerhalb der Gruppen.

Question 31

Welche Varianten von Cohens d gibt es und wann werden sie verwendet?

Answer 31

Varianten von Cohens d umfassen: 1) gepoolte Streuung der Stichproben (auf Stichprobe bezogen); 2) gepoolte geschätzte Populations-Streuung (Schätzung für die Population, manchmal Hedges g genannt); 3) Populations-Streuung einer Gruppe (meist in klinischen Studien, als Glass’ Δ bezeichnet).

Question 32

Wie wird die Effektgröße bei Mittelwertsunterschieden bei abhängigen Messungen berechnet?

Answer 32

Der Mittelwert aller Messwerteunterschiede wird an der Streuung der Messwerteunterschiede pro Person relativiert, entweder anhand der Stichprobendaten oder geschätzter Populations-Streuung.

Question 33

Was ist Eta-Quadrat (η²) und wann wird es verwendet?

Answer 33

Eta-Quadrat ist eine Effektgröße für Mittelwertsunterschiede bei mehr als zwei Messungen. Es gibt das Verhältnis der Streuung der Mittelwerte zur Gesamtstreuung wieder und beschreibt die aufgeklärte Varianz.

Question 34

Welche Korrelationskoeffizienten gelten als Effektgrößen für Zusammenhänge?

Answer 34

Korrelationskoeffizienten wie r, Rho (ρ), Tau (τ), und Phi (φ) sind Effektgrößen, da sie den Effekt bereits an der Streuung relativieren. Die unstandardisierte Form ist die Kovarianz.

Question 35

Was ist die Number Needed to Treat (NNT) und wie wird sie berechnet?

Answer 35

NNT gibt die Anzahl von Personen an, die zusätzlich behandelt werden müssen, damit eine weitere Person einen Nutzen hat. Sie wird aus der Absoluten Risiko-Reduktion (ARR) berechnet und immer aufgerundet.

Question 36

Wie werden Effekte in konfirmatorischen und explorativen Studien interpretiert?

Answer 36

In konfirmatorischen Studien wird der empirische Effekt mit der Prognose verglichen. In explorativen Studien wird die theoretische und praktische Bedeutsamkeit des Effekts interpretiert, oft unter Verwendung von Effektgrößen, wenn die Interpretation schwierig ist.

Question 37

Was ist der Unterschied zwischen Effekten und Effektgrößen?

Answer 37

Effekte sind unstandardisierte Messergebnisse, die direkt die Forschungsfrage beantworten. Effektgrößen sind standardisierte Maße, die relative Vergleiche ermöglichen und über verschiedene Studien hinweg vergleichbar sind.

Question 39

Wann ist eine Standardisierung von Effekten nicht nötig?

Answer 39

Eine Standardisierung ist nicht nötig, wenn die Skala eindeutig ist, z. B. bei Messungen von Alter in Jahren, da die Interpretation der Bedeutsamkeit des Effektes unproblematisch ist.

Question 40

Warum kann die Interpretation eines unstandardisierten Effektes schwierig sein, wenn die Skala nicht eindeutig ist?

Answer 40

Bei Skalen ohne festen Nullpunkt oder klar definierten Skaleneinheiten (z. B. Skalenpunkte) ist die Interpretation schwieriger, weil die Bedeutung eines Unterschieds nicht klar ist. Eine Standardisierung kann hier helfen.

Question 42

Wie soll der Effekt bei latenten Merkmalen interpretiert werden?

Answer 42

Bei latenten Merkmalen, die keine eindeutige Skalierung haben, ist die Interpretation des Effekts schwieriger. Standardisierte Effektgrößen können helfen, die relative Größe des Effekts zu verdeutlichen.

Question 43

Wie können Effekte aus unterschiedlichen Studien vergleichbar gemacht werden?

Answer 43

Durch Standardisierung der Effekte werden sie skalierungsunabhängig und damit über verschiedene Studien hinweg vergleichbar und einheitlich interpretierbar.

Question 44

Warum sollten standardisierte Effekte nie allein interpretiert werden?

Answer 44

Standardisierte Effekte sollten nie allein interpretiert werden, weil sie den absoluten Effekt und die Streuung kombinieren. Nur unstandardisierte Effekte können die Forschungsfrage direkt beantworten.

Question 45

Unter welchen Bedingungen sind Effektgrößen sinnvoll?

Answer 45

Effektgrößen sind sinnvoll ab Intervallskalenniveau, da sie die Standardabweichung zur Standardisierung verwenden, was bei niedrigeren Skalenniveaus nicht anwendbar ist.

Question 46

Welche Varianten der Streuungsbestimmung gibt es für Cohens d?

Answer 46

Es gibt drei Varianten: 1) gepoolte Streuung der Stichprobendaten, 2) gepoolte geschätzte Populations-Streuung (Hedges g), 3) Populations-Streuung einer Gruppe (Glass’ Δ).

Question 48

Welche spezielle Effektgröße wird in klinischen Studien verwendet und warum?

Answer 48

Glass’ Δ (Delta) wird verwendet, wenn vermutet wird, dass sich das Treatment auf die Streuung auswirken könnte. Dabei wird die Populations-Streuung nur einer Gruppe verwendet.

Question 49

Wie wird eine Effektgröße bei mehr als zwei Messungen berechnet?

Answer 49

In diesem Fall wird das Verhältnis der Streuung der Mittelwerte zur Gesamtstreuung bestimmt. Dieses Streuungsverhältnis wird durch Eta-Quadrat (η²) ausgedrückt und gibt die aufgeklärte Varianz wieder.

Question 49

Welche Effektgrößen werden in der linearen Regression verwendet?

Answer 49

In der linearen Regression sollte immer das unstandardisierte b interpretiert werden. Optional kann zusätzlich das standardisierte β verwendet werden.

Question 49

Wie wird der Effekt in der logistischen Regression ausgedrückt?

Answer 49

Der Effekt wird durch das Odds Ratio (OR) ausgedrückt. Eine Standardisierung entfällt, da das Kriterium nur zwei Ausprägungen hat.

Question 50

Was ist die Absolute Risiko-Reduktion (ARR) und wie wird sie verwendet?

Answer 50

ARR ist die Berechnungsgrundlage für die Number Needed to Treat (NNT). Eine positive ARR weist auf die Überlegenheit des Treatments hin.

Question 51

Wie wird NNT in einem Beispiel berechnet?

Answer 51

Wenn 3 Personen mehr an einer Vorlesung teilnehmen, damit eine Person mehr die Prüfung besteht, beträgt die NNT 3. Sie gibt an, wie viele Personen zusätzlich behandelt werden müssen, damit eine weitere Person profitiert.

Question 52

Wie sollten Effektgrößen in explorativen Studien interpretiert werden?

Answer 52

Effektgrößen sollten zur Verdeutlichung der relativen Größe des Effekts verwendet werden, insbesondere bei latenten Merkmalen. Zudem kann ein Vergleich mit anderen Effektgrößen aus ähnlichen Bereichen hilfreich sein.

Question 53

Was tun, wenn keine spezifische Theorie zur Interpretation von Effektgrößen vorliegt?

Answer 53

Man kann sich an Konventionen für große, mittlere und kleine Effekte orientieren, die jedoch themenfeld-spezifisch sein sollten.

Question 54

Was ist der Hauptunterschied zwischen unstandardisierten und standardisierten Effekten?

Answer 54

Unstandardisierte Effekte liefern die direkte Antwort auf die Forschungsfrage, während standardisierte Effekte (Effektgrößen) relative Vergleiche ermöglichen und über Studien hinweg vergleichbar sind.

Question 55

Was fasst die Bedeutung von Effekten und Effektgrößen zusammen?

Answer 55

Effekte quantifizieren Unterschiede oder Zusammenhänge; unstandardisierte Effekte beantworten die Forschungsfrage direkt, während standardisierte Effekte über Studien hinweg Vergleiche und Interpretationen erleichtern.