M2 Statistik an der FernUniversität in Hagen

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Beispielhafte Karteikarten für M2 Statistik an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

α-Fehler-Inflation / α-Fehler-Kumulation

Beispielhafte Karteikarten für M2 Statistik an der FernUniversität in Hagen auf StudySmarter:

„Replikationsrezept“ von Brandt et al. (2014) - 5 Punkte 

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Kruskal-Wallis-Test

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Wilcoxon-Test

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Mann-Whitney-U-Test / U-Test

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Idee von non-parametrischen Tests

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Bei der einfachen Regression muss die abhängige Variable mindestens...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. nominalskaliert sein.

  2. ordinalskaliert sein.

  3. intervallskaliert sein.

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Bei der einfaktoriellen Varianzanalyse muss die abhängige Variable mindestens...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. nominalskaliert sein.

  2. ordinalskaliert sein.

  3. intervallskaliert sein.

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Bei dem Mann-Whitney-Test muss die abhängig Variable mindestens...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

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Bei dem F-Test muss die abhängige Variable mindestens...

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Bei dem Chi-Quadrat-Test muss die abhängige Variable mindestens...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

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Voraussetzungen für einfaktorielle Varianzanalyse 

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M2 Statistik

α-Fehler-Inflation / α-Fehler-Kumulation

– normalerweise: Signifikanzprüfung mit einem t-Test, geplante Irrtumswahrscheinlichkeit a = 5%, d.h. wir wollen uns zu 95% sicher sein
– Vergleich von 3 Gruppen -> p‘= .95•.95•.95 = .857 -> Power ist auf 85% gefallen -> Irrtumswahrscheinlichkeit ist damit 1-.875 = .143 = 14,3%
=> anderes Verfahren als t-Test wird benötigt => Einfaktorielle Varianzanalyse

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„Replikationsrezept“ von Brandt et al. (2014) - 5 Punkte 

1. Die Methoden und Effekte, die repliziert werden sollen, sind klar definiert.
2. Die Replikation folgt den Methoden so genau wie möglich.
3. Die Replikation verfügt über eine hohe statistische Power.
4. Alle Materialien und Daten aus der Replikation werden öffentlich verfügbar gemacht.
5. Die Ergebnisse der Replikation werden nach vorab definierten Kriterien kritisch mit den Ergebnissen der Originalstudie verglichen 

M2 Statistik

Kruskal-Wallis-Test

– um mehrere unabhängige Stichproben miteinander zu vergleichen
– non-parametrische Pendant zur einfaktoriellen Varianzanalyse
– zuerst Daten unabhängig von Gruppenzugehörigkeit in Rangfolge gebracht -> Rangsumme für jede Gruppe gebildet -> Test wird mit Rangsumme durchgeführt

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Wilcoxon-Test

– um die Werte in 2 abhängigen Messungen miteinander zu vergleichen
– non-parametrische Pendant zum t-Test für Abhängige Stichproben
– Beträge der Different zwischen den beiden Messungen in eine Rangfolge gebracht -> Rangsumme für positive und Rangsumme für negative Differenzen berechnet -> Vergleich dieser beiden Rangsummen

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Mann-Whitney-U-Test / U-Test

– werte von 2 unabhängigen Gruppen miteinander zu vergleichen
– non-parametrische Pendant zu t-Test für unabhängige Stichproben
– werte unabhängig von Gruppenzugehörigkeit in Rangfolge gebracht -> Rangsumme bzw. rangmittelwert berechnet und verglichen 

M2 Statistik

Idee von non-parametrischen Tests

Idee, nicht die Ursprungsdaten für die Analyse zu verwenden, sondern diese in eine neue Reihenfolge bringen & mit dieser weiterzuarbeiten
-> Problem für manche nicht parametrische Verfahren: Rangbindungen

M2 Statistik

Bei der einfachen Regression muss die abhängige Variable mindestens...
  1. nominalskaliert sein.

  2. ordinalskaliert sein.

  3. intervallskaliert sein.

M2 Statistik

Bei der einfaktoriellen Varianzanalyse muss die abhängige Variable mindestens...
  1. nominalskaliert sein.

  2. ordinalskaliert sein.

  3. intervallskaliert sein.

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Bei dem Mann-Whitney-Test muss die abhängig Variable mindestens...
  1. nominalskaliert sein.

  2. ordinalskaliert sein.

  3. intervallskaliert sein.

M2 Statistik

Bei dem F-Test muss die abhängige Variable mindestens...
  1. nominalskaliert sein.

  2. ordinalskaliert sein.

  3. intervallskaliert sein.

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Bei dem Chi-Quadrat-Test muss die abhängige Variable mindestens...
  1. nominalskaliert sein.

  2. ordinalskaliert sein.

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Voraussetzungen für einfaktorielle Varianzanalyse 

– Intervallskalenniveau der AV
– Unabhängigkeit der Stichproben
– Normalverteilung der AV in der Population
– Varianzhomogenität

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