17808342
Description
Flashcards by Christian Ringwelski, updated more than 1 year ago
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Created by Kathy H
over 8 years ago
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Copied by Christian Ringwelski
over 5 years ago
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| Question | Answer |
| Unabhängigkeitstests bei Messwiederholungen (=Mc-Nemar-X²-Test) | X² = (b-c)²) / (b+c) --> signifikantes Ergebnis = Verhältnis ist deutlich anders |
| Übersicht parametrische und nonparametrischer Verfahren bei Ordinalskalen | |
| Mögliche Darstellung von Kontrasten und Kontrastgewichte | |
| Aufklären von Variablen in der multiplen Regression | = Summe von Variablen wollen konkreten Wert einer Person vorhersagen X = genaue Ausprägung der Variablen |
| multiplen Determinationskoeffizient R² | gibt den Anteil der Varianz des Kriteriums an, der durch alle Prädiktoren gemeinsam erklärt wird max. Wert = 1 |
| Standardschätzfehler bei der multiplen Regression | wie stark weichen die vorhergesagten Werte vom tatsächlichen Wert des Kriteriums ab |
| Prüfung des einzelnen Regressionsgewicht auf Signifikanz | t-Wert mit n -2 Freiheitsgraden auf Signifikanz prüfen |
| t-Test bei zwei unabhängigen Stichproben | = prüft die Signifikanz eines Unterschiedes - Mittelwertsunterschied der Stichprobe wird verglichen mit Mittelwertsunterschied von H0 |
| Freiheitsgrade bei unabhängigen Stichproben | |
| Berechnung des t-Werts bei abhängigen Messungen | |
| t-Test bei einer Stichprobe / Einstichprobenfall | = Mittelwert einer Gruppe wird gegen zweite theoretische Gruppe verglichen |
| Abstandsmaße beim t-Test (unabhängige Stichprobe) | |
| Korrelation bei t-Tests (unabhängige Stichprobe) | ist identisch mit Korrelationskoeffizienten |
| Effektgrößen bei abhängigen Stichproben | - Abstandsmaße d und g identisch bei Einstichprobenfall |
| Berechnung der Gesamtvarianz bei einfaktorieller ANOVA | =X ist der gemeinsame Mittelwert aller Daten |
| Berechnung der systematischen Varianz (einfaktorielle ANOVA) | = Streuung der Stichprobe - Streuung sollte möglichst groß sein, da wir ja wollen, dass sich unsere Mittelwerte unterscheiden |
| Fehlervarianz bei einfaktoriellen ANOVA | Mittelwert der jeweiligen Gruppe wird verwendet, da wir wissen wollen wie stark die Werte innerhalb der Gruppe variieren |
| Freiheitsgrade bei einfaktorieller ANOVA | k = Anzahl von Gruppen N = Gesamtstichprobe |
| Berechnung der Interaktion | Varianz AxB = Gesamtvarianz minus alle bekannten Varianzen |
| Varianzanalyse mit Messwiederholungen | = Abhängige Messungen |
| Freiheitsgrade bei abhängigen Messungen (F-Verteilung) | |
| Eta-Quadrat bei einfaktorieller ANOVA | |
| Eta-Quadrat für alle Arten von Effekte | - für F-Werte von Haupteffekte, Interaktionen oder Messwiederholungen |
| F-Test als Signifikanztest bei Regressionsrechnung | = kann das Ergebnis der Regressions-rechnung auf Population übertragen werden - signifikantes Ergebnis = >0 |
| erklärte Varianz zur Berechnung des F-Wertes bei der Regressionsrechnung | |
| Fehlervarianz zur Berechnung des F-Wertes bei der Regressionsrechnung | |
| Alternative zur Berechnung des F-Wertes bei Regressionsrechnung | |
| U-Test nach Mann und Whitney (nonparametrisches Verfahren) | Erstellung einer gruppenunabhängigen Rangreihenfolge --> Erstellung der Rangsumme (T) je Gruppe --> Erstellung des durchschnittliches Ranges (T/n) (=deskriptives Ergebnis) U = Berechnung der Signifikanz des Unterschieds |
| U-Test bei großen Stichproben (nonparametrisches Verfahren) | |
| Berechnung von X² Unabhängigkeitstest (nominalskalierte Variable) | Formel für beide Variablen (deswegen zwei Summenzeichen) |
| Bestimmung der Häufigkeit, wenn keine Gleichverteilung vorliegt (X² Unabhängigkeitstest (nominalskalierte Variable)) | Z = Zeilensumme in Kreuztabelle S = Spaltensummen in Kreuztabelle |
| Effektgröße bei Nominaldaten | = Omega für alle X²-Test |
| Kontrastanalyse bei unabhängigen Stichproben | - Varianz durch Kontrast ist max, wenn beide Muster identisch sind |
| Effektgröße bei Kontrastanalyse für unabhängige Stichproben | = Korrelation r (effect size) - Interpretation wie Pearson-Korrelation - F (ANOVA) = normale F-Wert Berechnung |
| L-Wert auf Signifikanz prüfen | - Unterscheidet sich der durchschnittliche L-Wert signifikant von 0 --> Prüfung durch t-Test |
| Effektgröße bei der Kontrastanalyse für abhängige Stichproben | Hedge berechnet ob der Durchschnitt der L-Werte sich von 0 unterscheidet |
| Berechnung bei der Metaanalyse (Unterschiedsfragestellung) | - Unterschiedliche Werte der Studien auf eine gemeinsame Effektgröße bringen |
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