Multivariate Datenanalyse at Universität Jena | Flashcards & Summaries

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TESTE DEIN WISSEN

Was versteht man unter multivariaten Verfahren im engeren Sinne?

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TESTE DEIN WISSEN

Allgemein unterscheidet man zwischen multivariaten Verfahren im engeren Sinne, die der Analyse mehrerer abhängiger Variablen dienen, wie z.B.
• Multivariate Varianz-/ Regressionsanalysen
• Faktorenanalysen
• Strukturgleichungsmodell

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Arten von der Maximum Likelihood Methode gibt es?

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TESTE DEIN WISSEN

Full-Maximum-Likelihood-(FML)-Methode

Restricted-Maximum-Likelihood-(RML)-Methode

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TESTE DEIN WISSEN

Was ist ein Strukturmodell?

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TESTE DEIN WISSEN

Strukturmodell
definiert die Beziehungen zwischen den
latenten Variablen (analog zur Pfadanalyse
oder Regressionsanalyse)

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TESTE DEIN WISSEN

Nach welchen unterschiedlichen Zielsetzungen kann man multivariate Verfahren einteilen?

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TESTE DEIN WISSEN

Analyse von Gruppenunterschieden

Analyse von Zusammenhangshypothesen

Analyse von Dimensionsreduktion

Analyse der Gruppenzugehörigkeit (Klassifikationsverfahren)


Struktursuchende oder -entdeckende Verfahren

Strukturprüfende Verfahren

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TESTE DEIN WISSEN

Womit  analysiert man Dimensionsreduktion?

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TESTE DEIN WISSEN

• exploratorische und konfirmatorische Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse

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TESTE DEIN WISSEN

Womit analysiert man Gruppenzugehörigkeit?

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TESTE DEIN WISSEN

Klassifikationsverfahren


Logistische Regression, Diskriminanzanalyse, Clusteranalyse, Latente Klassenanalyse

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TESTE DEIN WISSEN

Womit analysiert man Zusammenhangshypothesen?

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TESTE DEIN WISSEN

• Korrelations-/Regressionsanalysen, hierarchische lineare Modelle, Pfadanalyse,
Strukturgleichungsmodelle

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TESTE DEIN WISSEN

Was sind strukturprüfende Verfahren?

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TESTE DEIN WISSEN

• eher konfirmatorisches Vorgehen
• Apriori Theorien und Hypothesen über die a) Anzahl von Faktoren/Klassen oder b)
Zusammenhänge der Einflussfaktoren mit der AV.
• Konfirmatorische Faktorenanalysen, Pfadanalyse und Strukturgleichungsmodelle, blockweises und theoriegeleitetes Vorgehen der Prädiktorauswahl in der multiplen Regression

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Was versteht man unter Festen Effekten bei Mehrebenenmodelle?

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TESTE DEIN WISSEN

Feste Effekte beschreiben die mittlere Regressionsgerade (bzw. -ebene etc.)

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TESTE DEIN WISSEN

Was versteht man unter zufälligen Effekten bei den Mehrebenenmodelle?

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TESTE DEIN WISSEN

Zufällige Effekte beschreiben die gruppenspezifischen Abweichungen von der mittleren Regressionsgerade (L2-Residuen) bzw. die individuellen Abweichungen von ihrer gruppenspezifischen Regressionsgerade (L1-Residuum)

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TESTE DEIN WISSEN

Was ist das Ziel von Pfadanalysen oder Mediationsanalysen?

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TESTE DEIN WISSEN

Ziel: Analyse von direkten, indirekten, und totalen Effekten

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TESTE DEIN WISSEN

Was sind struktursuchende oder -entdeckende Verfahren?

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TESTE DEIN WISSEN

• eher exploratives bzw. datengetriebenes Vorgehen
• Keine etablierte Theorien über die a) Anzahl von Faktoren/Klassen oder b) Zusammenhänge der Einflussfaktoren mit der AV.
• Beispiele: Explorative Faktorenanalysen, Latente Klassenanalyse, Clusteranalyse,
Diskriminanzanalyse, datengetriebene Prädiktorauswahl in der multiplen Regression

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Q:

Was versteht man unter multivariaten Verfahren im engeren Sinne?

A:

Allgemein unterscheidet man zwischen multivariaten Verfahren im engeren Sinne, die der Analyse mehrerer abhängiger Variablen dienen, wie z.B.
• Multivariate Varianz-/ Regressionsanalysen
• Faktorenanalysen
• Strukturgleichungsmodell

Q:

Welche Arten von der Maximum Likelihood Methode gibt es?

A:

Full-Maximum-Likelihood-(FML)-Methode

Restricted-Maximum-Likelihood-(RML)-Methode

Q:

Was ist ein Strukturmodell?

A:

Strukturmodell
definiert die Beziehungen zwischen den
latenten Variablen (analog zur Pfadanalyse
oder Regressionsanalyse)

Q:

Nach welchen unterschiedlichen Zielsetzungen kann man multivariate Verfahren einteilen?

A:

Analyse von Gruppenunterschieden

Analyse von Zusammenhangshypothesen

Analyse von Dimensionsreduktion

Analyse der Gruppenzugehörigkeit (Klassifikationsverfahren)


Struktursuchende oder -entdeckende Verfahren

Strukturprüfende Verfahren

Q:

Womit  analysiert man Dimensionsreduktion?

A:

• exploratorische und konfirmatorische Faktorenanalyse, Hauptkomponentenanalyse

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Q:

Womit analysiert man Gruppenzugehörigkeit?

A:

Klassifikationsverfahren


Logistische Regression, Diskriminanzanalyse, Clusteranalyse, Latente Klassenanalyse

Q:

Womit analysiert man Zusammenhangshypothesen?

A:

• Korrelations-/Regressionsanalysen, hierarchische lineare Modelle, Pfadanalyse,
Strukturgleichungsmodelle

Q:

Was sind strukturprüfende Verfahren?

A:

• eher konfirmatorisches Vorgehen
• Apriori Theorien und Hypothesen über die a) Anzahl von Faktoren/Klassen oder b)
Zusammenhänge der Einflussfaktoren mit der AV.
• Konfirmatorische Faktorenanalysen, Pfadanalyse und Strukturgleichungsmodelle, blockweises und theoriegeleitetes Vorgehen der Prädiktorauswahl in der multiplen Regression

Q:

Was versteht man unter Festen Effekten bei Mehrebenenmodelle?

A:

Feste Effekte beschreiben die mittlere Regressionsgerade (bzw. -ebene etc.)

Q:

Was versteht man unter zufälligen Effekten bei den Mehrebenenmodelle?

A:

Zufällige Effekte beschreiben die gruppenspezifischen Abweichungen von der mittleren Regressionsgerade (L2-Residuen) bzw. die individuellen Abweichungen von ihrer gruppenspezifischen Regressionsgerade (L1-Residuum)

Q:

Was ist das Ziel von Pfadanalysen oder Mediationsanalysen?

A:

Ziel: Analyse von direkten, indirekten, und totalen Effekten

Q:

Was sind struktursuchende oder -entdeckende Verfahren?

A:

• eher exploratives bzw. datengetriebenes Vorgehen
• Keine etablierte Theorien über die a) Anzahl von Faktoren/Klassen oder b) Zusammenhänge der Einflussfaktoren mit der AV.
• Beispiele: Explorative Faktorenanalysen, Latente Klassenanalyse, Clusteranalyse,
Diskriminanzanalyse, datengetriebene Prädiktorauswahl in der multiplen Regression

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