MP4 - Multivariate Verfahren at Universität Marburg

Flashcards and summaries for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg

Arrow Arrow

It’s completely free

studysmarter schule studium
d

4.5 /5

studysmarter schule studium
d

4.8 /5

studysmarter schule studium
d

4.5 /5

studysmarter schule studium
d

4.8 /5

Study with flashcards and summaries for the course MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Ziele der CFA

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Zielkriterium für die Parameterschätzung und Berechnung (nach OLS)

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Mediationsanalyse: Bootstrapping-Methode

This was only a preview of our StudySmarter flashcards.
Flascard Icon Flascard Icon

Millions of flashcards created by students

Flascard Icon Flascard Icon

Create your own flashcards as quick as possible

Flascard Icon Flascard Icon

Learning-Assistant with spaced repetition algorithm

Sign up for free!

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Multikolinearität

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Sequentielle (hierarchische) Regression

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Mediationsanalyse: Schema von Baron & Kenny

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Die Nützlichkeit eines Prädiktors (Ui)

This was only a preview of our StudySmarter flashcards.
Flascard Icon Flascard Icon

Millions of flashcards created by students

Flascard Icon Flascard Icon

Create your own flashcards as quick as possible

Flascard Icon Flascard Icon

Learning-Assistant with spaced repetition algorithm

Sign up for free!

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

MR mit einem polytomen Prädiktor

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Ökologischer Fehlschluss (Robinson Effect)

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Feste Effekte bei der HLM

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Die 6 zu schätzenden Modellparameter der HLM

This was only a preview of our StudySmarter flashcards.
Flascard Icon Flascard Icon

Millions of flashcards created by students

Flascard Icon Flascard Icon

Create your own flashcards as quick as possible

Flascard Icon Flascard Icon

Learning-Assistant with spaced repetition algorithm

Sign up for free!

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

Kriterium der kleinsten Quadrate (Ordinary Least Squares)

Your peers in the course MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg create and share summaries, flashcards, study plans and other learning materials with the intelligent StudySmarter learning app.

Get started now!

Flashcard Flashcard

Exemplary flashcards for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg on StudySmarter:

MP4 - Multivariate Verfahren

Ziele der CFA

1. Die freien Faktorladungen (und die sonstigen freien Modellparameter) schätzen (Punktschätzer) und inferenzstat. gegen 0 absichern (Signifikanztest) 

2. Nur bei überidentifizierten Modellen (df> 0) Modellevaluation vornehmen: die Passung des Modells mit seinen Annahmen (z.B. hinsichtlich des Ladungsmusters) zu den Daten evaluieren. 

3. Bereitstellung von Faktoren (latente Variablen), um sich Effekte zwischen Faktoren auf latenter Ebene ansehen zu können (Strukturgleichungsmodelle und ‐analyse).

MP4 - Multivariate Verfahren

Zielkriterium für die Parameterschätzung und Berechnung (nach OLS)

Die Modellparameter werden derart geschätzt, dass die Summe der quadrierten Regressionsresiduen über alle n Personen minimal ist.

MP4 - Multivariate Verfahren

Mediationsanalyse: Bootstrapping-Methode

Die Stichprobenkennwerteverteilung für den indirekten Effekt wird „empirisch generiert“

  • gegeben: Originaldaten aus einer Stichprobe der Größe n 
  • (1) Zufallsziehung mit Zurücklegen eines ersten „resamples“ („künstliche Stichprobe“) derselben Größe n aus Originaldaten (jede Person ist eine Kugel in einer Urne)
  • (2) Berechnung des indirekten Effekts für erstes resample: b12 ꞏ b13 (X auf Mediator x Mediator auf Y) 
  • (3) Die Schritte 1‐2 werden k mal (k ≥ 5000) wiederholt: k resamples und k indirekte Effekte
  • (4) Erstellung einer „empirischen“ Häufigkeitsverteilung der k indirekten Effekte und Behandlung dieser wie Stichprobenkennwerteverteilung des indirekten Effekts
  • (5) Bestimmung eines Konfidenzintervalls für den indirekten Effekt, z.B. 95% CI (two‐tailed), auf jeder Seite 2,5% abschneiden
  • (6) Statistische Entscheidung: stat. sig., wenn das 95%‐CI (z.B. two-tailed) für den indirekten Effekt den Wert „0“ nicht beinhaltet

MP4 - Multivariate Verfahren

Multikolinearität

Korrelation/Konfundierung zwischen den Prädiktoren. Gibt es immer, ist aber nur ein Problem, wenn sie hoch ist, da dann die Regressionsgewichte unpräzise geschätzt und die Standardfehler vergrößert sind.

  • Diagnose: Vorsicht bei TOL (<.10) und VIF (>10)

MP4 - Multivariate Verfahren

Sequentielle (hierarchische) Regression

Unter einer sequentiellen (hierarchischen) Multiplen Regression versteht man eine MR mit sequentiellem Einschluss (bzw. Ausschluss) von einzelnen Prädiktoren oder Prädiktorkombinationen mit dem Ziel:

  • die Veränderung von R² durch die jeweiligen Prädiktoren bzw. Prädiktorkombinationen zu analysieren
  • oder ein möglichst sparsames Modell mit einer dennoch hinreichend guter Vorhersagegüte zu finden (schauen, was man wegnehmen kann)

MP4 - Multivariate Verfahren

Mediationsanalyse: Schema von Baron & Kenny

4 Bedingungen um einen indirekten Effekt indirekt gegen 0 abzusichern

  • Die UV (X) muss die AV (Y2) in einfacher Regressino sig. beeinflussen
  • Die UV (X) muss den Mediator (Y1) in einfacher Regression sig. beeinflussen
  • Der Mediator (Y1) muss die AV (Y2) sig. beeinflussen, wenn für die UV (X) stat. kontrolliert wird
  • Bei stat. Kontrolle des Mediators (Y1) ist der Einfluss der UV (X) auf die AV (Y2) nicht sig. von 0 verschieden (vollständige Mediation) oder zumindest kleiner als vorher (partielle Mediation)


Sollte man eher nicht nutzen, da Bed. 1 für eine Mediation nicht erfüllt sein muss.

MP4 - Multivariate Verfahren

Die Nützlichkeit eines Prädiktors (Ui)

  • Semipartialdetermination höchstmöglichster Ordnung
  • Die Varianz, die ein Prädiktor zusätzlich zu allen anderen Prädiktoren im Gesamtmodell am unbereinigten Y aufklärt (wenn er also an letzter Stelle aufgenommen wird),

MP4 - Multivariate Verfahren

MR mit einem polytomen Prädiktor

  • Polytomer Prädiktor (Nominalskalenniveau) mit c Kategorien
  • Dummy- oder Effekt-Kodierung zum Berechnen der MR

MP4 - Multivariate Verfahren

Ökologischer Fehlschluss (Robinson Effect)

Ein vorhandenes Befundmuster wird fälschlicherweise auf der Individualebene (Level 1) interpretiert, obwohl es auf einen "ökologischen" (kollektiven) Effekt auf der Strukturebene (Level 2) zurückzuführen ist.

MP4 - Multivariate Verfahren

Feste Effekte bei der HLM

  • fixed intercept: durchschnittlicher intercept gemittelt über alle Level-2-Einheiten bei x=0
  • fixed slope: durchschnittlicher slope gemittelt über alle Level-2-Einheiten wenn x um eine Einheit ansteigt

MP4 - Multivariate Verfahren

Die 6 zu schätzenden Modellparameter der HLM

Feste Modellparameter

  • fixed intercept
  • fixed slope


Zufällige Modellparameter

  • Varianz der random intercepts: zeigt an, in welchem Ausmaß sich die intercepts der Level-2-Einheiten unerklärt unterscheiden
    • Reduktion durch zusätlichen Level-2-Prädiktor
  • Varianz der random slopes: zeigt an, in welchem Ausmaß sich die slopes der Level-2-Einheiten unerklärt unterscheiden
    • Reduktion durch Aufnahme eines zusätlichen Level-2-Präditkors oder einer Cross-Level-Interaktion
  • Varianz der Level-1-Residuen: zeigt an, in welchem Ausmaß sich die innerhalb der Level-2-Einheiten ermittelten Level-1-Resiuden (individuelle Vorhersagefehler) über alle Level-2-Einheiten hinweg unterscheiden
    • Reduktion durch Aufnahme eins weiteren Level-1-Prädktors
  • Kovarianz zwischen random intercepts und random slopes (positiv oder negativ)

MP4 - Multivariate Verfahren

Kriterium der kleinsten Quadrate (Ordinary Least Squares)

Die Regressionsgerade soll derart durch den Punkteschwarm gelegt, dass die Summe der quadrierten Regressionsresiduen über alle n Personen minimal ist.

Sign up for free to see all flashcards and summaries for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg

Singup Image Singup Image
Wave

Other courses from your degree program

For your degree program MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg there are already many courses on StudySmarter, waiting for you to join them. Get access to flashcards, summaries, and much more.

Back to Universität Marburg overview page

LEM-a

Organisationspsychologie

Emotion und Motivation

Versuchsplanung und -auswertung

Arbeitspsychologie

Vorlesung lernen

Statistik ll

MP2 - Heck - SoSe 2021

B-PV: Psychosomatik und Verhaltensmedizin

Persönlichkeitspsychologie

Einführung klinische a

MP2 Methodenlehre

Hirnnerven

Lernen

LEM-b

Klinische B

Biopsychologie

LEM b

Forschungsmethoden

italiano univers.italia

Wahrnehmung

Entwicklungspsychologie

EP Fragen

B-LEMb

LEM a

Statistik Testverfahren

B-WKb Kognition

Public Health

B-TTK

Neuropsychologie

B-PD2

Intelligenz

Statistik

B-MP1: Einführung in die Forschungsmethoden der Psychologie und in die Versuchsplanung

B-MP3: Versuchsplanung und Versuchsauswertung

B-MP4: Multivariate Verfahren

B-TTK: Testtheorie und Testkonstruktion

B-LME: Lernen, Motivation und Emotion

B-EKP: Einführung in die Klinische Psychologie

B-BM: Beratung und Mediation

B-KJ2: Grundlagen der klinischen Kinder- und JugendpsychologieB-

Sozialpsychologie

Biopsychologie

Entwicklungspsychologie

B-EP Entwicklungspsychologie

B-EKJ: Einführung in die Kinder-& Jugendpsychologie

Wahrnehmung

Biopsychologie🧬🧠

B-LEMb - Lernen

Kognition

01 SP Selbst

Biologie

Multivariate Verfahren at

Universität Bielefeld

Multivariate Verfahren at

SRH Hochschule Heidelberg

Verfahren at

EBS Universität für Wirtschaft und Recht

multivariate Analyseverfahren at

Leuphana Universität

Multivariate Verfahren at

Universität Kassel

Similar courses from other universities

Check out courses similar to MP4 - Multivariate Verfahren at other universities

Back to Universität Marburg overview page

What is StudySmarter?

What is StudySmarter?

StudySmarter is an intelligent learning tool for students. With StudySmarter you can easily and efficiently create flashcards, summaries, mind maps, study plans and more. Create your own flashcards e.g. for MP4 - Multivariate Verfahren at the Universität Marburg or access thousands of learning materials created by your fellow students. Whether at your own university or at other universities. Hundreds of thousands of students use StudySmarter to efficiently prepare for their exams. Available on the Web, Android & iOS. It’s completely free.

Awards

Best EdTech Startup in Europe

Awards
Awards

EUROPEAN YOUTH AWARD IN SMART LEARNING

Awards
Awards

BEST EDTECH STARTUP IN GERMANY

Awards
Awards

Best EdTech Startup in Europe

Awards
Awards

EUROPEAN YOUTH AWARD IN SMART LEARNING

Awards
Awards

BEST EDTECH STARTUP IN GERMANY

Awards