Ausgewählte Methoden

Question

Die Hypothesenprüfung (F-Test) der einfaktoriellen Varianzanalyse...

Answer 1

basiert auf einem Omnibustest

Answer 2

ist einseitig, aber ungerichtet

Answer 3

kontrolliert den familywise error

Answer 4

ist zweiseitig, aber gerichtet

Answer 5

basiert auf einem sequentiellen Vergleich aller Mittelwerte

Answer 6

Sich zumindest zwei Mittelwerte signifikant voneinander unterscheiden

Answer 7

sich alle Mittelwerte signifikant voneinander unterscheiden

Answer 8

es keine Mittelwertsunterschiede gibt

Answer 9

die Testmacht zu gering war

Answer 10

ein großer Effekt in den Daten nachgewiesen werden konnte

Answer 11

Eignen sich für ein hypothesengeleitetes Vorgehen

Answer 12

Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant unterscheiden

Answer 13

Beruhen auf Linearkombinationen der Gruppenmittelwerte

Answer 14

Sollten nur für ein exploratives Vorgehen genutzt werden

Answer 15

Erlauben nur die Testung ungerichteter Hypothesen

Answer 16

Dient der Kontrolle des familywise errors

Answer 17

Führt dazu, dass die H0 häufiger beibehalten wird

Answer 18

Vermindert die Testmacht

Answer 19

Führt dazu, dass die H0 häufiger verworfen wird

Answer 20

Ist unabhängig von der Anzahl der durchgeführten Tests

Answer 21

Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant unterscheiden

Answer 22

Sollten nur für ein exploratives Vorgehen genutzt werden

Answer 23

Erlauben nur die Testung ungerichteter Hypothesen

Answer 24

Eignen sich für ein hypothesengeleitetes Vorgehen

Answer 25

Beruhen auf orthogonalen Tests

Answer 26

Homogenität der Varianzen

Answer 27

Unabhängigkeit der Gruppen

Answer 28

Sphärizität

Answer 29

Das Messniveau der AV ist zumindest ordinal

Answer 30

Das Messniveau der UV ist zumindest metrisch

Answer 31

Die Verletzung der Varianzhomogenität

Answer 32

Die Verletzung der Normalverteilungsannahme

Answer 33

Die Verletzung der Unabhängigkeit der Messungen

Answer 34

Ein zu geringes Messniveau der AV

Answer 35

Ungleiche Stichprobengrößen

Answer 36

Abweichung

Answer 37

Wiederholt

Answer 38

Abweichung

Answer 39

Wiederholt

Answer 40

Disordinal

Answer 41

Der Haupteffekt von Faktor A darf ebenso interpretiert werden

Answer 42

Der Haupteffekt von Faktor B darf ebenso interpretiert werden

Answer 43

Der Haupteffekt von Faktor A darf nicht interpretiert werden

Answer 44

Der Haupteffekt von Faktor B darf nicht intrepretiert werden

Answer 45

Kein Haupteffekt darf mehr interpretiert werden

Answer 46

Der Haupteffekt von Faktor A darf ebenso interpretiert werden

Answer 47

Der Haupteffekt von Faktor B darf ebenso interpretiert werden

Answer 48

Der Haupteffekt von Faktor A darf nicht interpretiert werden

Answer 49

Der Haupteffekt von Faktor B darf nicht interpretiert werden

Answer 50

Kein Haupteffekt darf mehr interpretiert werden

Answer 51

Entstehen durch Messwiederholung

Answer 52

Entstehen durch Parallelisierung

Answer 53

Bringen gegenüber unabhängigen Daten im Allgemeinen eine Verminderung der Testmacht mit sich

Answer 54

Können nur mit parametrischen Methoden analysiert werden

Answer 55

Können nur mit nicht- parametrischen Methoden analysiert werden

Answer 56

Metrisches Skalenniveau der AV

Answer 57

Normalverteilung

Answer 58

Homogenität der Varianzen

Answer 59

Unabhängige Messungen

Answer 60

Homosekdastizität

Answer 61

Einen oder mehrere AV

Answer 62

Einen oder mehrere UV

Answer 63

Keinen abhängigen Faktor

Answer 64

Keinen unabhängigen Faktor

Answer 65

Keine Wechselwirkungsterme

Answer 66

Multivariate Normalverteilung

Answer 67

Sphärizität

Answer 68

Homogenität der Varianzen

Answer 69

Gleiche Stichprobengrößen der unabhängigen Gruppen

Answer 70

Ein zumindest ordinales Messniveau der AV

Answer 71

Belegt, dass der kombinierte Effekt mehrerer Faktoren nicht additiv ist

Answer 72

Ist ein Hinweis auf eine Voraussetzungsverletzung der Varianzanalyse

Answer 73

Kann nicht gleichzeitig mit einem signifikanten Haupteffekt auftreten

Answer 74

Kann in einem einfaktoriellen Design nachgewiesen werden

Answer 75

Belegt, dass der kombinierte Effekt mehrere Faktoren additiv ist

Answer 76

Kann gerichtet durchgeführt werden

Answer 77

Ist ein parametrischer Test

Answer 78

Kann nur ungerichtet durchgeführt werden

Answer 79

Hat zwei Freiheitsgrade

Answer 80

Ist für seine Durchführung an keine Voraussetzungen gebunden

Answer 81

Kann nur für vier- Feldertafeln bestimmt werden

Answer 82

Kann den monotonen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen bestimmen

Answer 83

Kann den atonen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen bestimmen

Answer 84

Kann für alle k x m Tafeln bestimmt werden (k, m ≥ 2)

Answer 85

Ist unbeeinflusst von ungleichen Randverteilungen

Answer 86

Ist ein Maß des bivariaten Zusammenhangs

Answer 87

Hat einen Wertebereich von -1 bis +1

Answer 88

Hat einen Wertebereich von 0 bis 1

Answer 89

Ist für Vier- Feldertafeln undefiniert

Answer 90

Ist ein symmetrisches Maß

Answer 91

Das OR erlaubt Aussagen dazu, ob die Auftrittswahrscheinlichkeit eines Ereignisses durch ein vorhandenes Merkmal verändert wird

Answer 92

Das RR erlaubt Aussagen dazu, ob die Chancen eines Ereignisses durch ein vorhandenes Merkmal verändert werden

Answer 93

OR und RR liegen für seltene Ereignisse numerisch nahe beieinander

Answer 94

Das OR ist eine Verhältniszahl

Answer 95

Das RR ist eine Verhältniszahl

Answer 96

Hat einen Wertebereich von 0 bis unendlich

Answer 97

Wird mithilfe von bedingten Wahrscheinlichkeiten berechnet

Answer 98

Eignet sich für longitduniale Studien

Answer 99

Wird mithilfe von unbedingten Wahrscheinlichkeiten berechnet

Answer 100

Ist ein symmetrisches Maß

Answer 101

Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird

Answer 102

Dass ein negativer Fall im diagnostischen Test erkannt wird

Answer 103

Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test als negativ erscheint

Answer 104

Dass ein negativer Fall im diagnostischen Test als positiv erscheint

Answer 105

Dass z.B. eine Krankheit vorliegt, wenn der diagnostische Test positiv ausfiel

Answer 106

Dass ein negativer fall im diagnostischen Test erkannt wird

Answer 107

Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird

Answer 108

Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test als negativ erscheint

Answer 109

Dass ein negativer Fall im diagnostischen Test als positiv erscheint

Answer 110

Dass z.B. eine Krankheit nicht vorliegt, wenn der diagnostische Test negativ ausfiel

Answer 111

ist abhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals

Answer 112

bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass z.B. eine Krankheit vorliegt, wenn der diagnostische Test positiv ausfilel

Answer 113

bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird

Answer 114

ist unabhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals

Answer 115

bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein negativer Fall im diagnostischen Test erkannt wird

Answer 116

Geben die Größe (und Richtung) eines Effekts an

Answer 117

Dienen der Abschätzung der inhaltlichen Relevanz von Studienergebnissen

Answer 118

Dienen der inferenzstatistischen Absicherung von Studienergebnissen

Answer 119

Können standardisiert und unstandardisiert sein

Answer 120

Sind irrelevant für die Planung von Studien

Answer 121

Ist abhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals

Answer 122

Bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass z.B. eine Krankheit nicht vorliegt, wenn der diagnostische Test negativ ausfiel

Answer 123

Ist unabhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals

Answer 124

Bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein negativer Fall im diagnostischen Test erkannt wird

Answer 125

Bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein positiver Fall im diagnostischen Test als negativ erscheint

Answer 126

Ein standardisiertes Effektmaß

Answer 127

Ein Maß für Mittelwertsunterschiede

Answer 128

Ein undstandardisiertes Effektmaß

Answer 129

Nur für unabhängige Stichproben geeignet

Answer 130

Bezüglich seiner Anwendung an keinerlei Voraussetzungen gebunden

Answer 131

Bedeutet, dass der Abstand zwischen zwei Verteilungen 0,5 Standardabweichungen beträgt

Answer 132

Kann sowohl mit einem signifikanten als auch mit einem nichtsignifikanten Mittelwertsunterschied einhergehen

Answer 133

Bezeichnet einen kleinen Effekt

Answer 134

Bezeichnet einen großen Effekt

Answer 135

Ist ein Hinweis auf ein signifikantes Ergebnis

Answer 136

Eta- Quadrat

Answer 137

Omega- Quadrat

Answer 138

Odds Ratio

Answer 139

Ist ein standardisiertes Effektmaß

Answer 140

Kann in Cohens d umgerechnet werden

Answer 141

Ist ein unstandardisiertes Effektmaß

Answer 142

Ist nur für unabhängige Stichproben geeignet

Answer 143

Ist bezüglich seiner Anwendung an keinerlei Voraussetzungen gebunden

Answer 144

Ist ein standardisiertes Effektmaß

Answer 145

Ist ein Maß der Varianzaufklärung

Answer 146

Ist ein unstandardisiertes Effektmaß

Answer 147

Hat einen Wertbereich von 0 bis 1

Answer 148

Ist ein gültiger Schätzer für den Populationsparameter

Answer 149

Eta- Quadrat = 0,07

Answer 150

Eta- Quadrat = 0,03

Answer 151

Ist ein comparative Maßzahl

Answer 152

Kann zum Vergleich der Effektivität zweier Behandlungsmethoden herangezogen werden

Answer 153

Hat einen Wertebereich von 0 bis 1

Answer 154

Hat einen Wertebereich von -1 bis 1

Answer 155

Wird üblicherweise abgerundet, wenn sie nicht ganzzahlig ist

Answer 156

Kann dazu herangezogen werden, Cohens d anschaulicher zu machen

Answer 157

Wird üblicherweise in Prozent angegeben

Answer 158

Ist klein, wenn der Effekt groß ist

Answer 159

Ist klein, wenn der Effekt klein ist

Answer 160

Kann dazu herangezogen werden, ein Risk Ratio anschaulicher zu machen

Answer 161

Wird jeder beliebige statistische Test signifikant

Answer 162

Kann ein Effekt beliebig klein werden und dennoch statistisch nachweibar sein

Answer 163

Nimmt die Effektgröße zu

Answer 164

Sinkt die Testmacht

Answer 165

Steigt die Wahrscheinlichkeit eines Alpha- Fehlers

Answer 166

Berücksichtigt nicht, dass Übereinstimmungen zufällig sein können

Answer 167

Neigt zu einer Überschätzung der Konkordanz

Answer 168

Berücksichtigt auch, dass übereinstimmungen zufällig sein können

Answer 169

Neigt zu einer Unterschätzung der Konkordanz

Answer 170

Kann nur für dichotome Kategoriensysteme berechnet werden

Answer 171

Ist ein Maß der Beurteilerübereinstimmung

Answer 172

Ist ein zufallsbereinigtes Maß

Answer 173

Hat einen Wertebereich von 0 bis 1

Answer 174

Kann nur auf dichotome Kategoriensysteme angewandt werden

Answer 175

Kann wie ein Korrelationskoeffizient interpretiert werden

Answer 176

Die beobachtete Beurteilerübereinstimmung

Answer 177

Die Prävalenz des untersuchten Merkmals

Answer 178

Ungleiche Randverteilungen

Answer 179

Die Art der Nicht- Übereinstimmungen

Answer 180

Die Anzahl der Rater

Answer 181

Stellen Voraussetzungen an die Verteilung der Daten

Answer 182

Sind – wenn ihre Voraussetzungen zutreffen – in der Regel effizienter als nicht- parametrische Tests

Answer 183

Können zur Analyse von Daten aller Skalenniveaus herangezogen werden

Answer 184

Können zur Analyse von ordinalskalierten Daten herangezogen werden

Answer 185

Sind auch immer problemlos bei kleinen Stichproben einsetzbar

Answer 186

Varianzanalyse

Answer 187

Kolmogorov- Smirnov- Test

Answer 188

Wilcoxon- Test

Answer 189

Varianzanalyse

Answer 190

Bildet die Lage einer Verteilung grafisch ab

Answer 191

Bildet die Dispersion einer Verteilung grafisch ab

Answer 192

Kann zur Ausreißerdiagnostik verwendet werden

Answer 193

Bildet direkt den Mittelwert grafisch ab

Answer 194

Gibt keine Hinweise zur Verteilungsform (z.B. linksschief/ rechtsschief)

Answer 195

Kann auf ordinalskalierte abhängige Daten angewandt werden ?? abhängige Daten = AV?

Answer 196

Ist robust gegenüber Ausreißern

Answer 197

Kann auf kategoriale abhängige Daten angewandt werden

Answer 198

Hat in der Regel eine größere Testmacht als der U- Test

Answer 199

Benötigt homomere Datenverteilungen

Answer 200

Nutzt mehr Information aus den Daten als der Mediantest

Answer 201

Kann auf metrische abhängige Daten angewandt werden ??? Abhängige Daten = AV?

Answer 202

Nutzt weniger Information aus den Daten als der Mediantest

Answer 203

Hat in der Regel eine größere Testmacht als der t- Test

Answer 204

Kann auf kategoriale abhängige Daten angewandt werden

Answer 205

McNemar- Test

Answer 206

Einfaktorielle ANOVA

Answer 207

Friedman- Test

Answer 208

Erlaubt nur eine ungerichtete Hypothesenprüfung

Answer 209

Ist ein nicht- parametrisches Pendant des t- Tests

Answer 210

Erlaubt eine gerichtete Hypothesenprüfung

Answer 211

Stellt keine Anforderungen an die Daten

Answer 212

Basiert auf der Analyse von Häufigkeiten

Answer 213

Setzt voraus, dass die Gruppe a priori in eine zu testende Rangreihe gebracht wurden

Answer 214

Kann sowohl mit parametrischen als auch nicht- parametrischen Testverfahren erfolgen

Answer 215

Kann nur mit nicht- parametrischen Testverfahren erfolgen

Answer 216

Kann nur mit parametrischen Testverfahren erfolgen

Answer 217

Kann a posteriori zum Beleg einer empirisch gefundenen Rangreihe benutzt werden

Answer 218

Der Wilcoxon- Test nutzt die Ranginformation aus den Daten

Answer 219

Der McNemar- Test nutzt die Ranginformation aus der Daten

Answer 220

Der U- Test nutzt die Ranginformation aus den Daten

Answer 221

Der Wilcoxon- Test benötigt zumindest ordinalskalierte Daten

Answer 222

Der U- Test benötigt zumindest ordinalskalierte Daten

Answer 223

Vorzeichentest und Vorzeichenrangtest stellen gleiche Voraussetzungen an die Daten

Answer 224

Der U- Test hat immer eine höhere Testmacht als der Mediantest

Answer 225

Die H0 im Kruskal- Wallis- Test und im Friedman- Test bezieht sich auf Mediane

Answer 226

Die H0 im Vorzeichentest bezieht sich auf mediane

Answer 227

Der McNemar- Test kann gerichtet und ungerichtet durchgeführt werden ???

	Criado por Max Anton aproximadamente 10 anos atrás

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