Statistik at SRH Hochschule für Gesundheit

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abhängige Anova: F- Wert

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Einfaktorielle Anova within: Verwendung

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Einfaktorielle Anova within: Vorgehensweise

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eta² Bedeutung

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partielles eta quadrat: ηp²

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einfaktorielle Anova between: Verwendung

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einfaktorielle Anova between:  F- Wert (Vorgehensweise)

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Interaktionsanalyse: Verwendung

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Was ist die Teststärke (Power)

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Was ist der Stichprobenfehler (SE)

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Statistik

abhängige Anova: F- Wert

Faktorvarianz: Messpunkt MW variieren um den GMW

Fehlervarianz: Residualvarianz, wenn von der Gesamtvarianz die Varianz der Personen und UV abgezogen wird

Statistik

Einfaktorielle Anova within: Verwendung

Prüfung von Unterschieden aus abhängigen Messungen (mehr als 2 Messpunkte möglich)

Statistik

Einfaktorielle Anova within: Vorgehensweise

Varianzreglung II: systematisch (Varianz durch UV), (Varianz der Person) + unsystematisch


weniger Fehlervarianz, da homogenere Gruppen

- pro Person (oder verbundenen Personen) sind die Differenzen zwischen den Messpunkten bekannt)

- jede Person hat eine Personenvarianz (MW Person um GMW)

Statistik

eta² Bedeutung

Wieviel Varianz der AV kann die UV erklären?

η²: Varianzaufklärung durch Faktor

Statistik

partielles eta quadrat: ηp²

partielles eta quadrat: ηp²

ηp²: „isolierte“ Varianzaufklärung durch Faktor Wertebereich: 0 bis 1 (0% bis 100% Varianzaufklärung)

Cohens Größenkonventionen: 

klein:>.01 mittel:>.06 groß:>.14

Statistik

einfaktorielle Anova between: Verwendung

Prüfung von Unterschieden aus unabhängigen Messungen

man kann also mehr als 2 Gruppen vergleichen anhand deren MW

Statistik

einfaktorielle Anova between:  F- Wert (Vorgehensweise)

Faktorvarianz: QS-Gruppen um GMW                                              dfGruppen (Anzahl der Gruppen - 1) 


Fehlervarianz:.   QS-innerhalb der Gruppen                  dfinnerhalb (Probanden - Anzahl der Gruppen) 



wie wahrscheinlich ist der F- Wert unter der Annahme der H0

p, Alpha, Signifikanz

Statistik

Multipel Regression Erweiterungen

- Dummy Kodierung

- schrittweise Regression

- Interaktionsanalyse

Statistik

Interaktionsanalyse: Verwendung

Interagieren zwei unabhängige Variablen? 

die Wirkung einer UV auf eine AV kann durch eine weitere UV beeinflusst werden (Interaktionseffekt)

Statistik

Interaktionsanalyse: Vorgehensweise

- zunächst muss ein Interaktionsterm gebildet werden, der als Prädiktor im Regressionsmodell geprüft werden kann

Interaktionsterm: zentrieren [xin- xn] (aufgrund der Niveaus sonst nicht interpretierbar)

- Produkt der beiden UVs

- der Prädiktor wird normal ins ein Regressionsmodel genutzt und ß sagt mir dann den Interaktionseffekt- p wert prüft auf signifikanz


Statistik

Was ist die Teststärke (Power)

wenn es tatsächlich eine Effekt gibt wie groß ist die Wahrscheinlichkeit diesen zu finden

Statistik

Was ist der Stichprobenfehler (SE)

Streuung der Stichprobenverteilung

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