Volberg an der Bergische Universität Wuppertal | Karteikarten & Zusammenfassungen

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TESTE DEIN WISSEN
Beispiel für eine einfaktorielle ANOVA
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TESTE DEIN WISSEN
Haben Biolabels einen Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft? (FAKTOR)

3 Arten von Burger werden getestet 
Regional - Bio - Demeter (3 FAKTORSTUFEN)

Zahlungsbereitschaft (in €) für die Burger wird abgefragt (AV)
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TESTE DEIN WISSEN
Was ist der empirische F-Wert
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TESTE DEIN WISSEN
F ist die statistische Prüfgröße, also der Wert, zu dem ein p ermittelt wird. Wenn p< 0.05, weißt man die H0 zurück 
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TESTE DEIN WISSEN
Was sagen Freiheitsgrade aus
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TESTE DEIN WISSEN
Freiheitsgrade gibt die Anzahl frei wählbarer Werte für einen Parameter an. 

Die Anzahl der Freiheitsgrade steigt mit zunehmender Stichprobengröße und sind mit der Anzahl geschätzter Parameter. 
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TESTE DEIN WISSEN
Test zur Testung der Verletzung der sphärizität?
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TESTE DEIN WISSEN
Mauchly-Test
Nur bei Testung ab drei Faktorstufen

Zweifaktorielle ANOVA mit Messwiederholung
liegt die nullhypothese zugrunde, dass die fehlervarianz der abhängigen Variable über die Gruppen hinweg gleich sind (wenn p nicht signifikant -> Korrektur mit Greenhouse-geisser eta (Wert liegt zwischen 0 und 1 (keine Korrektur bei eins und je näher null desto höher ist die Korrektur)). 

Bei signifikantem Ergebnis ist Sphärizitätsannahme verletzt (hier marginal signifikant, p < .1). 

wenn signifikant -> Sphärizität verletzt -> korrigieren mit Greenhouse Korrektur

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TESTE DEIN WISSEN
Was passiert bei der Greenhouse-Geisser Korrektur?
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TESTE DEIN WISSEN
die Korrektur verändert die df und MS aber nicht F, da der Zähler und Nenner um den gleichen korrekturfaktor verändert wird.

Der Unterschied durch die Korrektur besteht in dem df -> F (df Zähler, df Nenner) -> anderes p -> durch die Korrektur wird der Test nicht mehr so schnell signifikant.
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TESTE DEIN WISSEN
Beispiel: Greenhouse-Geisser-Korrektur 
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TESTE DEIN WISSEN
dfFehler = 44, eta. = .83
Korrigierte dfFehler = 44 • 0.83 = 36.531
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TESTE DEIN WISSEN

Wie viele Effekte kann ein 5x2 Design haben?

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TESTE DEIN WISSEN

3

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TESTE DEIN WISSEN

Welches Skalenniveau hat die abhängige Variable?


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TESTE DEIN WISSEN

AV metrisch

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TESTE DEIN WISSEN

Wie groß ist der F-Wert, wenn die Fehlervarianz doppelt so groß ist wie die Treatmentvarianz?


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TESTE DEIN WISSEN

MSbetween/ 2x MSwithin =1/2 = 0.5


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TESTE DEIN WISSEN

Was ist ein Haupteffekt?


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TESTE DEIN WISSEN
  1. Faktor allgemein ohne stufen 
  2. Isolierte Wirkung von Faktor A
  3. Nur bei der mehrfachen Varianzanalyse
  4. Die isolierten Effekte der Faktoren bezeichnet man bei der mehrfaktoriellen Varianzanalyse als Haupteffekte (main effects) zur Unterscheidung von den Interaktionseffekten.
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TESTE DEIN WISSEN

Was trifft auf Interaktionseffekte zu?


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TESTE DEIN WISSEN
  1. Sie schränken die Haupteffekte in ihrer Interpretation ein 
  2. Reduzieren die Haupteffekte
  3. Sind Fehlereffekte von der Varianzanalyse 
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Was besagt die Nullhypothese der ANOVA?


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TESTE DEIN WISSEN
  1. Es besteht kein Zusammenhang zwischen AV und UV
  2. H0: Mindestens ein Faktor hängt nicht mit der AV zusammen
  3. Die Nullhypothese besagt, dass alle Mittelwerte der Grundgesamtheiten (Mittelwerte der Faktorstufen) gleich sind, während die Alternativhypothese besagt, dass sich mindestens ein Mittelwert von den anderen unterscheidet.
  4. Die Nullhypothese besagt, dass es keinen Unterschied zwischen den Mittelwerten der einzelnen Gruppen gibt. Daher: es existiert kein Effekt.
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Q:
Beispiel für eine einfaktorielle ANOVA
A:
Haben Biolabels einen Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft? (FAKTOR)

3 Arten von Burger werden getestet 
Regional - Bio - Demeter (3 FAKTORSTUFEN)

Zahlungsbereitschaft (in €) für die Burger wird abgefragt (AV)
Q:
Was ist der empirische F-Wert
A:
F ist die statistische Prüfgröße, also der Wert, zu dem ein p ermittelt wird. Wenn p< 0.05, weißt man die H0 zurück 
Q:
Was sagen Freiheitsgrade aus
A:
Freiheitsgrade gibt die Anzahl frei wählbarer Werte für einen Parameter an. 

Die Anzahl der Freiheitsgrade steigt mit zunehmender Stichprobengröße und sind mit der Anzahl geschätzter Parameter. 
Q:
Test zur Testung der Verletzung der sphärizität?
A:
Mauchly-Test
Nur bei Testung ab drei Faktorstufen

Zweifaktorielle ANOVA mit Messwiederholung
liegt die nullhypothese zugrunde, dass die fehlervarianz der abhängigen Variable über die Gruppen hinweg gleich sind (wenn p nicht signifikant -> Korrektur mit Greenhouse-geisser eta (Wert liegt zwischen 0 und 1 (keine Korrektur bei eins und je näher null desto höher ist die Korrektur)). 

Bei signifikantem Ergebnis ist Sphärizitätsannahme verletzt (hier marginal signifikant, p < .1). 

wenn signifikant -> Sphärizität verletzt -> korrigieren mit Greenhouse Korrektur

Q:
Was passiert bei der Greenhouse-Geisser Korrektur?
A:
die Korrektur verändert die df und MS aber nicht F, da der Zähler und Nenner um den gleichen korrekturfaktor verändert wird.

Der Unterschied durch die Korrektur besteht in dem df -> F (df Zähler, df Nenner) -> anderes p -> durch die Korrektur wird der Test nicht mehr so schnell signifikant.
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Q:
Beispiel: Greenhouse-Geisser-Korrektur 
A:
dfFehler = 44, eta. = .83
Korrigierte dfFehler = 44 • 0.83 = 36.531
Q:

Wie viele Effekte kann ein 5x2 Design haben?

A:

3

Q:

Welches Skalenniveau hat die abhängige Variable?


A:

AV metrisch

Q:

Wie groß ist der F-Wert, wenn die Fehlervarianz doppelt so groß ist wie die Treatmentvarianz?


A:

MSbetween/ 2x MSwithin =1/2 = 0.5


Q:

Was ist ein Haupteffekt?


A:
  1. Faktor allgemein ohne stufen 
  2. Isolierte Wirkung von Faktor A
  3. Nur bei der mehrfachen Varianzanalyse
  4. Die isolierten Effekte der Faktoren bezeichnet man bei der mehrfaktoriellen Varianzanalyse als Haupteffekte (main effects) zur Unterscheidung von den Interaktionseffekten.
Q:

Was trifft auf Interaktionseffekte zu?


A:
  1. Sie schränken die Haupteffekte in ihrer Interpretation ein 
  2. Reduzieren die Haupteffekte
  3. Sind Fehlereffekte von der Varianzanalyse 
Q:

Was besagt die Nullhypothese der ANOVA?


A:
  1. Es besteht kein Zusammenhang zwischen AV und UV
  2. H0: Mindestens ein Faktor hängt nicht mit der AV zusammen
  3. Die Nullhypothese besagt, dass alle Mittelwerte der Grundgesamtheiten (Mittelwerte der Faktorstufen) gleich sind, während die Alternativhypothese besagt, dass sich mindestens ein Mittelwert von den anderen unterscheidet.
  4. Die Nullhypothese besagt, dass es keinen Unterschied zwischen den Mittelwerten der einzelnen Gruppen gibt. Daher: es existiert kein Effekt.
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