Varianzanalyse mit Messwiederholung Flashcards
Was ist das Ziel der Varianzanalyse?
Unterschiede in Mittelwerten zwischen Gruppen zu überprüfen.
Wann wird eine einfaktorielle Varianzanalyse angewendet?
Wenn nur eine unabhängige Variable untersucht wird.
Was ist eine mehrfaktorielle Varianzanalyse?
Eine Analyse, bei der mehrere unabhängige Variablen gleichzeitig betrachtet werden.
Was wird bei der Varianzanalyse geprüft?
Ob es signifikante Unterschiede in den Gruppenmittelwerten gibt.
Welche Hypothesen werden in der Varianzanalyse getestet?
Die Nullhypothese (keine Unterschiede) und die Alternativhypothese (Unterschiede bestehen).
Wie wird die Signifikanz in der Varianzanalyse ermittelt?
Durch den F-Test, der die Varianz zwischen und innerhalb der Gruppen vergleicht.
Was sind A-priori-Kontraste?
Gezielte Vergleiche von Gruppenmittelwerten auf Basis vorheriger Hypothesen.
Was sind Post-hoc-Tests?
Tests, die nach einer signifikanten ANOVA durchgeführt werden, um herauszufinden, welche Gruppen sich unterscheiden.
Wann werden Post-hoc-Tests durchgeführt?
Wenn die Varianzanalyse signifikante Unterschiede zeigt.
Was ist der Vorteil von A-priori-Kontrasten?
Sie sind teststärker, da sie auf vorab formulierten Hypothesen basieren.
Wie können Varianzen zwischen Gruppen interpretiert werden?
Durch Vergleich der Varianz ‘zwischen’ den Gruppen und ‘innerhalb’ der Gruppen.
Was ist der F-Wert in der Varianzanalyse?
Das Verhältnis der Varianz zwischen den Gruppen zur Varianz innerhalb der Gruppen.
Was zeigt ein hoher F-Wert an?
Dass die Mittelwerte der Gruppen signifikant unterschiedlich sind.
Was ist die Quadratsummenzerlegung?
Die Zerlegung der Gesamtvarianz in Varianz ‘zwischen’ und ‘innerhalb’ der Gruppen.
Welche Voraussetzung muss für die Varianzanalyse erfüllt sein?
Homoskedastizität, also gleiche Varianzen in allen Gruppen.
Was ist Varianzhomogenität?
Die Annahme, dass die Varianzen in allen Gruppen gleich sind.
Was passiert bei Verletzung der Varianzhomogenität?
Die Ergebnisse der ANOVA können verzerrt sein; der Welch-Test kann eine Alternative sein.
Was ist der Welch-Test?
Ein Verfahren, das bei Verletzung der Varianzhomogenität verwendet wird.
Was ist Sphärizität?
Eine Voraussetzung in Varianzanalysen mit Messwiederholung, die gleiche Varianzen der Differenzen zwischen den Messwerten verlangt.
Wie wird Sphärizität getestet?
Mit dem Mauchly-Test.
Wie wird die Effektstärke in der Varianzanalyse berechnet?
Durch das Eta-Quadrat (η²).
Was ist das Eta-Quadrat?
Ein Maß für die erklärte Varianz der unabhängigen Variablen an der abhängigen Variablen.
Was bedeutet ein hohes Eta-Quadrat?
Dass ein großer Anteil der Varianz durch die unabhängigen Variablen erklärt wird.
Was ist das partielle Eta-Quadrat?
Ein Maß für die Effektstärke in mehrfaktoriellen ANOVAs.
Wann wird das partielle Eta-Quadrat verwendet?
In Varianzanalysen mit mehreren unabhängigen Variablen.
Was ist eine Kontrastanalyse?
Ein Verfahren zur gezielten Überprüfung von Mittelwertsunterschieden zwischen Gruppen.
Was ist der Unterschied zwischen a-priori-Kontrasten und Post-hoc-Tests?
A-priori-Kontraste werden vor der Analyse festgelegt, Post-hoc-Tests explorativ nach der ANOVA durchgeführt.
Was ist der Tukey-HSD-Test?
Ein Post-hoc-Test, der alle Paarvergleiche von Gruppen durchführt.
Wann wird der Tukey-HSD-Test verwendet?
Wenn alle Gruppenpaare nach einer signifikanten ANOVA verglichen werden sollen.
Was ist der Bonferroni-Test?
Ein Post-hoc-Test, der das α-Niveau an die Anzahl der Vergleiche anpasst.
Warum ist die α-Korrektur wichtig?
Um das Risiko von Typ-I-Fehlern bei mehreren Vergleichen zu verringern.
Was ist ein Typ-I-Fehler?
Das fälschliche Ablehnen der Nullhypothese, obwohl sie wahr ist.
Was ist ein Typ-II-Fehler?
Das fälschliche Beibehalten der Nullhypothese, obwohl sie falsch ist.
Was ist der Unterschied zwischen Typ-I- und Typ-II-Fehler?
Typ-I-Fehler ist das fälschliche Ablehnen, Typ-II-Fehler das fälschliche Beibehalten der Nullhypothese.
Was ist der Levene-Test?
Ein Test zur Überprüfung der Varianzhomogenität.
Was zeigt ein signifikanter Levene-Test an?
Dass die Varianzen zwischen den Gruppen unterschiedlich sind.
Wie wird auf Heteroskedastizität reagiert?
Durch Verwendung robuster Tests wie dem Welch-Test oder durch Transformation der Daten.
Was ist eine Daten-Transformation?
Eine mathematische Umwandlung der Daten, um Annahmeverletzungen zu korrigieren.
Wann werden logarithmische Transformationen durchgeführt?
Wenn es starke positive Schiefe in den Daten gibt.
Was ist eine Wurzeltransformation?
Eine Methode zur Reduktion der Varianzheterogenität, besonders bei Zähldaten.