Wiederholung

Question 1

Was ist der Unterschied zwischen Signifikanz und Effektgröße?

Answer 1

Signifikanz erlaubt Wahrscheinlichkeitsaussage
Alpha = Signiv
p<Alpha -> Signifikant
p = Wahrscheinlichkeit diesen oder noch extremeren Wert zu bekommen
-> sagt nix über größe des Effekts

Effektgröße
rein deskriptiv, Maß für Effekt
keine Aussage über Präzision

Question 2

Worin unterscheiden sich statistische Modelle?

Answer 2

• Anzahl und Art der Variablen
• Modellannahmen
• Art der Parameterschätzung

Question 3

Welche gemeinsamen Bausteine haben statistische Modelle?

Answer 3

• statistische Parameter:
  Mittelwerte, Korrelationen, Koeffizienten -> Werte eine Aussage über die Daten ermöglichen
• Inferenzstatistische Tests, zB Signifikanz
• Modellpassung

Question 4

Wovon ist die Teststärke abhängig? Welcher Wert sollte angepeilt werden?

Answer 4

1 - Beta = Power
80% Power idR angepeilt

abhängig von:
- Testart
- Stichprobengröße
- Effektgröße
- Signifikanzniveau

Question 5

Wofür wird Teststärke verwendet?

Answer 5

Um im Vorhinein einer Studie abzuschätzen wie groß die Stichprobe sein sollte
Wissen aus Vorgängerstudien und Pilotstudien berücksichtigen: Wie groß Effekt?

Question 6

Wie sind Odds Ratios zu interpretieren? Welchen Wertebereich können sie annehmen?

Answer 6

= [0,∞]
OR>1 Zunahme der Chance für Y=1
OR=1 Gleichbleiben der Chance für Y=1, keine Assoziation
OR<1 Abnahme der Chance für Y=1

Wertebereich >1 ist größer! -> zur Interpretation sollten ORs umgerechnet werden mittels Kehrwert
1/OR = Kehrwert
-> interpretierbar für umgepoltes outcome oder umgepolten Prädiktor
-> gleiches OR für doppelt umgepolte Aussage

zB jüngere werden glücklicher = ältere werden trauriger -> umgepolt:
ältere werden glücklicher = jüngere werden trauriger

Question 7

Was sind Odds?

Answer 7

Wahrscheinlichkeit Erfolg : Wahrscheinlichkeit Misserfolg

Question 8

Was bedeutet Linearität?

Answer 8

Effekt von Prädiktor auf Outcome ist überall gleich
= Regressionsgerade hat konstanten Steigeparameter

Question 9

Was ist das GenLins?

Answer 9

Generalisierte Lineare Modelle
Erweiterung des ALM
modellieren linearen Zusammenhang aber über link function
f^-1(x)
unterscheiden sich in der Art der link Funktionen

Question 10

Welche Maße der Varianzerklärung gibt es und wie können sie interpretiert werden?

Answer 10

R²
0.02 klein
0.13 mittel
0.26 groß

η²
0.01 klein
0.06 mittel
0.14 groß

f²
0.02 klein
0.15 mittel
0.35 groß

Question 11

Generell, wenn N steigt was passiert mit p?

Answer 11

p steigt
mit großem N steigt die Wahrscheinlichkeit signifikantes Ergebnis in den Daten zu finden