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Statistik2 > Typische ANOVA-Terminologie > Flashcards

Typische ANOVA-Terminologie Flashcards

1
Q

Faktor

A

kategorische Variable, die einen Vergleich definiert

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Q

kategorische Variable, die einen Vergleich definiert

A

Faktor

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Q

Stufe

A

jeder Faktor hat mindestens 2 Stufen (Bedingung: Manipulation; oder Ausprägungen)
–> ANOVA wird danach gestaltet wie viele Faktoren das Design aufweist und wie viele Stufen jeder Faktor besitzt

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4
Q

faktorielles Design

A

–> auch vollständig gekreuztes Design

experimentelles Design mit zwei o. mehreren Faktoren, bei denen alle Stufen aller Faktoren vollständig miteinander kombiniert werden (vollständig gekreuzt)

–> z.B. regelmäßige Kaffeetrinker werden nicht unter der Bedingung “kein Kaffee verabreicht“ untersucht, dann kein faktorielles Design

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5
Q

Zellen

A

Faktorstufenkombinationen

–> jede Zelle eine bestimmte Kombination von Stufen aller Faktoren

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6
Q

Replikation

A

Messwerte innerhalb einer bestimmten Faktorstufenkombination (also innerhalb einer Zelle)

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7
Q

Messwerte einer bestimmten Faktorstufenkombination

A

Replikation

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8
Q

Anderes Wort für Faktoratufenkombination

A

Zelle

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9
Q

Anzahl der Replikationen pro Zelle

A

Zellengröße

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10
Q

Menge von Untersuchungseinheiten

A

Gruppe

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11
Q

Verschiedene Typen von Faktoren

A
  • zwischen verschiedenen VPN: between-subjects
  • innerhalb derselben VPN: within-subjects

–> davon ist Berechnung der ANOVA abhängig

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12
Q

Faktor ohne Messwiederholung

A

Faktor, bei dem jede Person nur auf genau einer der Stufen gemessen wird

–> between subjects : Stufen werden zwischen verschiedenen VPN erhoben

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13
Q

Faktor, bei den jede Person nur auf genau einer der Stufen gemessen wird

A

Faktor ohne Messwiederholung

–> between subjects

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14
Q

Faktor mit Messwiederholung

A

Faktor, bei den jede Person “wiederholt“ auf allen Stufen gemessen wird
–> within subjects : Stufen innerhalb der selben VPn erhoben

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15
Q

Design ohne Messwiederholung

A

Versuchsplan, in dem alle Faktoren ohne Messwiederholung erhoben werden

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16
Q

Messwiederholungsdesign

A

Versuchsplan, in dem alle Faktoren mit Messwiederholung erhoben werden

17
Q

Gemischtes Design

A

Versuchsplan, in dem Faktoren sowohl mit als auch ohne Messwiederholung auftreten

18
Q

Die Verwendung des ALM im Kontext der ANOVA Rahmen erfüllt folgende fünf Zwecke

A
  1. repräsentiert die Struktur des Experiments
    1. misst den Haupteffekt eines jeden Faktors
    2. misst die Interaktionseffekte des Zusammenwirkens verschiedener Faktoren
    3. misst die Größe des Stichprobenfehlers
    4. prüft relevante Hypothesen auf der Basis der angestellten Beobachtungen
19
Q

Notation Y

A

abhängige Variable, also die einzelnen Messwerte

20
Q

Notation μ

A

Baseline;(Gesamtmittelwert) = allen Werten/Messungen gemeinsamer Aspekt beeinflusst numerische Messwerte (AV) in für alle Werte gleichförmiger Weise

  • -> → „alle Werte beginnen bei dieser gemeinsamen Baseline + weichen von ihr durch Faktoreneffekte und Zufallsfehler ab“
  • -> z.B.konkrete Messmethode, Licht- und Lärmpegel, bestimmte Instruktionen
21
Q

Notation A,B,C…

A

Faktor-Effekt

  • -> repräsentiert jeden Faktor durch Haupteffekt, den dieser auf Messwerte ausübt (also Abweichung von der Baseline)
  • -> für jeden Faktor werden so viele Abweichungen von der Baseline berechnet wie er Stufen hat
22
Q

Notation AB

A

Interaktionseffekt

reflektiert spezifisches Zusammenwirken einer bestimmten Kombination von Faktoren (Wechselwirkung zwischen Faktoren)

23
Q

Notation S(Gruppe)

A

Zufallsfehler
zufälliger Unterschied der bestimmten Individuen innerhalb einer Zelle.
–> Verschiedene Arten: z.B. durch Test/Instrument, Stichprobenfehler

24
Q

Anwendung des allgemeinen linearen Modells:

A
  1. die numerische Größe jeder Komponente aus den Daten schätzen
    1. Hypothesen darüber prüfen, welche dieser Komponenten zu groß ist, um bloß durch Zufallsfehler zustande gekommen zu sein
25
Q

Prinzip des ALM

A

Jeder einzelne Messwert besteht aus Summe verschiedener Komponenten/Teileffekte
Messwert = Baseline + Faktor Effekt + Interaktion + Fehler
Y = μ + A + B + . . . + AB + AC + . . . + S(Gruppe)
Das ALM repräsentiert die verschiedenen Aspekte eines Experimentes in einer additiven Form  Struktur des Experiments wird durch einzelne Komponenten repräsentiert, deren Summe den beobachteten Messwert ergibt

26
Q

Indices

Yij = μ + Ai + S(A)ij

A

–> Modell gibt eigene Gleichung für jeden einzelnen Messwert
–> Indices für Unterscheidung dieser verschiedenen Gleichungen
Index i steht für die Gruppe
Index j steht für Versuchsperson innerhalb der Gruppe
z.B. Y23 = die dritte Person aus Gruppe 2

Statistik2 (3 decks)

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