3915204
Frage 1
Frage
Welche Aussagen zum t-Test sind korrekt? (2/4)
Antworten
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Das Signifikanzniveau kann beliebig vor oder nach der Durchführung des Testes festgelegt werden
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Der t-Test ist eins der gängigsten Analyseverfahren
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Grundlage für den t-Test ist die Intervallskala
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Es können Mittelwerte von mehr als zwei Gruppen verglichen werden
Frage 2
Frage
Welche Schlussfolgerungen zu Richtung, Stärke und Bedeutsamkeit können aus den gegebenen Daten gezogen werden? Korrelation: -0,175, Signifikanz 0,001 bei einem Niveau von 0,01 (1/4)
Antworten
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Positiv, stark, hoch signifikant
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Positiv, schwach, nicht signifikant
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Negativ, schwach, hoch signifikant
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Negativ, mittel, hoch signifikant
Frage 3
Frage
Welche Schlussfolgerungen zu Richtung, Stärke und Bedeutsamkeit können aus den den gegebenen Daten gezogen werden? Korrelation: 0,751, Signifikanz 0,005 bei einem Niveau von 0,01 (1/4)
Antworten
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Positiv, stark, hoch signifikant
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Positiv, mittel, hoch signifikant
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Positiv, kein Zusammenhang, nicht signifikant
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Positiv, stark, nicht signifikant
Frage 4
Frage
Welche Aussagen sind korrekt? (3/4)
Antworten
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Parametrische Testverfahren werden verwendet, wenn die gegebenen Daten nicht intervallskaliert, normalverteilt sind und keine Varianzhomogenität besteht
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Spearman‘s Rho ist ein bekanntes non-parametrisches Testverfahren
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Als Grundlage für das Spearman’s Rho Verfahren reichen ordinalskalierte Daten aus
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Non-parametrische Testverfahren können auch als verteilungsfreie Verfahren bezeichnet werden
Frage 5
Frage
Welche Aussagen über den T-Test sind wahr? (3/4)
Antworten
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Er untersucht, ob sich 2 empirisch gefundene Mittelwerte systematisch voneinander unterscheiden
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Die empirische Mitteldifferenz ist signifikant, wenn die ermittelte Wahrscheinlichkeit größer ist, als der angenommene Alpha-Fehler
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Der T-Test hat mathematische Voraussetzungen, d.h. das untersuchte Merkmal muss intervallskaliert sein
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Er prüft, ob eine empirische Mittelwertdifferenz signifikant ist oder auf Zufall beruht
Frage 6
Frage
Was kann über Effekte / Effektgrößen gesagt werden? (3/4)
Antworten
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Macht Zusammenfassen von Ergebnissen mehrerer Studien möglich
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Es gibt einen Effekt, wenn in statistischen Test die Nullhypothese abgelehnt wird
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Effektgrößen treffen keine Aussage zur praktischen Relevanz von signifikanten Ergebnissen
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Effektstärke trifft eine Aussage über die Größe des Effekts
Frage 7
Frage
Welches sind die Voraussetzungen für eine einfaktorielle Varianzanalyse? (3/4)
Antworten
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Normalverteilung
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Unabhängigkeit
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Varianzhomogenität
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Mindestens Intervallskaliert
Frage 8
Frage
Wie viele Hypothesenduos werden bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse aufgestellt? (1/4)
Antworten
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0
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1
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2
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3
Frage 9
Frage
Wie werden die Hypothesenduos der zweifaktoriellen Varianzanalyse gebildet? (Reihenfolge der Hypothesen spielt keine Rolle) (3/4)
Antworten
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UV A hat einen signifikanten Effekt auf die AV
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UV B hat einen signifikanten Effekt auf die AV
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Die Interaktion von UV A und UV B hat einen signifikanten Effekt auf die AV
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UV B hat einen signifikanten Effekt auf die UV A
Frage 10
Frage
Voraussetzungen der Parametrischen Daten? (2/4)
Antworten
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Mindestens intervallskaliert
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Mindestens ordinalskaliert
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Keine Normalverteilung
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Varianzhomogenität
Frage 11
Frage
Voraussetzungen für Pearson’s Korrelationskoeffizient? (1/4)
Antworten
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mindestens ordinalskalierte Daten
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mindestens intervallskalierte Daten
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mindestens nominalskalierte Daten
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mindestens verhältnisskalierte Daten
Frage 12
Frage
Eigenschaften der Effektstärke: (3/4)
Antworten
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Wird die Nullhypothese in einem statistischen Test angenommen liegt ein Effekt vor
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Wird die Nullhypothese in einem statistischen Test abgelehnt liegt ein Effekt vor
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Die Standardisierung ermöglicht den Vergleich von Effektstärken aus verschiedenen Studien
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Sie gibt die relative Größe eines Effekts vor
Frage 13
Frage
Welche der folgenden Werte trifft nicht auf Cohen´s D zu? (1/4)
Antworten
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d = 0,2: kleiner Effekt
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d = 0,3: kleiner Effekt
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d = 0,5: mittlerer Effekt
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d = 0,8: starker Effekt
Frage 14
Frage
Wann wird der T-Test für unabhängige Stichproben eingesetzt? (2/4)
Antworten
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Man vergleicht 2 Stichproben aus unterschiedlichen Versuchspersonen
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Beide Stichproben sind paarweise miteinander assoziiert
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Das untersuchte Merkmal ist nominalskaliert
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Das untersuchte Merkmal ist intervallskaliert
Frage 15
Frage
Was trifft auf die Varianzanalyse zu?
Antworten
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Die Mittelwerte von 2 Gruppen müssen verglichen werden
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Die Mittelwerte mehrerer Gruppen müssen verglichen werden
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Die Nullhypothese besagt, dass Alle Gruppenmittelwerte gleich sind
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Die Nullhypothese besagt, dass alle Gruppenmittelwerte unterschiedlich sind
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