grobe fragen

Question 1

Anova

Answer 1

überprüfen ob die mittlwerte einer METRISCHEN AV, sich über die verschiedenen BEDINGUNGEN der KATEGORISCHEN UV unterscheiden.

Question 2

Varianz

Answer 2

Maß für die Streuung.

Faktoreffekt: varianz zwischen den Gruppen
Fehler: Varianz innerhalb der Gruppe

Question 3

Freiheitsgrade

was wird mit ihnen gemacht?

Answer 3

• Anzahl von unabhängig geschätzten Parametern
• je mehr die df desdo größer die QS
• QS muss man relativieren an ihrem jeweiligen df = MQ
• mit MQ kann man INNERHALB, AUßERHALB in Verhältnis setzen.

Question 4

die f-verteilung steht in besonderer beziehung zur T-verteilung, wenn

Answer 4

• ein f-wert mit dem df zähler = 1 ( also mit zwei Faktorstufen
  ) und df Nenner = x entspricht STETS dem QUADRAT DES ENTSPRECHENDEN T-WERTES.
• t-test und f-test müssen beim vergleich von zwei gruppen zum selben ergebnis kommen.

Question 5

wann wird die Ho verworfen?

Answer 5

wenn der beobachtete F-wert größer ist als der Krittische F-wert.

Question 6

MQ korreg.total = Varianz

erkläre

Answer 6

das Korregierte Total quantifiziert die variation der Daten um den Gesammtmittelwert herum.

Question 7

welche effektstärkemaße gibt es?

Answer 7

• cohen´s d

- n hoch 2

Question 8

was für einzelvergleiche gibt es?

Answer 8

• scheffe test

- Kontraste

Question 9

Effektstärke

definition?
wozu dienen sie?

Answer 9

• maß für die stärke des TREATMENTS (UV) im zusammenhang mit der VERÄNDERUNG der AV
• dient dem VERGLEICH der Stärke über mehrere Studien hinweg.
• Experimente mit vielen Vps haben eine größerer Teststärke. das heißt praktisch kleine (unbedeutende) Effekte können SIGNIFIKANTER WERDEN.

Question 10

Cohen´s d

Answer 10

• cohen´s d = standartisierte Mittelwertsdifferenz
• d-wert gibt die DIFFERENZ DER MITTELWERTE IN STANDARTABWEICHUNGEN AN
• NUR FÜR 2 GRUPPEN GEEIGNET

Question 11

N hoch 2

Answer 11

• nur für 1 gruppe geeignet

- Kann als MAß DER VARIANZAUFKLÄRUNG verstanden werden.

Question 12

Einzelvergleiche

Answer 12

man kann mit dem T-test (normale Anova) nicht sagen welche Faktorstufen sich voneinander unterschiden.

• deshalb braucht man Einzelvergleiche

Question 13

Einfache Vergleiche

Answer 13

• einzelne Gruppenvergleiche bei einfaktoriellen Anova-Design.
• t-test für vgleiche von 2 gruppen

Question 14

Komplexe Vergleiche

Answer 14

• dient zur erkennung, ob eine bestimmte gruppe sich von einer kombination von gruppen unterscheiden.
• dafür verwendet man Kontraste

Question 15

welche Kontraste gibt es?

Answer 15

• Linearer Kontrast
• alpha fehler Inflation (Alpha niveau muss korregiert werden)
• geht zb mit dem scheffe test

Question 16

Hypothesen

Answer 16

a priori Hypothese ( vorher )
- überlegung bereits vorher ausgestellt. theoretische Überlegung

a posteriori Hypothese ( nachher )
- post-hoc werden nach den ergenissen ausgestellt, weil sie keinen plan haben.