Statistik II Kahoots an der Universität Bochum

Karteikarten und Zusammenfassungen für Statistik II Kahoots an der Universität Bochum

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Beispielhafte Karteikarten für Statistik II Kahoots an der Universität Bochum auf StudySmarter:

Bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse untersucht man ...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. zwei nominalskalierte unabhängige Variablen

  2. zwei metrische unabhängige Variablen

  3. zwei nominalskalierte abhängige Variablen

  4. zwei ordinalskalierte unabhängige Variablen

Beispielhafte Karteikarten für Statistik II Kahoots an der Universität Bochum auf StudySmarter:

Wenn ein Haupteffekt B vorliegt, dann ... 

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. unterscheiden sich min. zwei Spaltenmittelwerte voneinander.

  2. liegt auch ein Interaktioneseffekt vor.

  3. liegt kein Haupteffekt A vor.

  4. unterscheiden sich die Zeilenmittelwerte vom Gesamtmittelwert.

Beispielhafte Karteikarten für Statistik II Kahoots an der Universität Bochum auf StudySmarter:

In welche Quadratsummen lässt sich die Gesamtquadratsumme zerlegen?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. QS_A + QS_B + QS _ AxB + QS _ inn

  2. QS_A + QS_B + QS _ inn

  3. QS_A + QS_B + QS _ AxB + QS _ zw

  4. QS_A + QS_B + QS _ AxB

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Die Innerhalb-Quadratsumme gibt ... an.

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. die Variation innerhalb der Zellen

  2. die Variation innerhalb der Fehlervarianz

  3. die Variation innerhalb der Spalten und Zeilen

  4. die Variation innerhalb der Gesamtquadratsumme

Beispielhafte Karteikarten für Statistik II Kahoots an der Universität Bochum auf StudySmarter:

Die Quadratsumme des Faktors A wird umso größer, je mehr ...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. … sich die Zeilenmittelwerte von Gesamtmittelwert unterscheiden

  2. … sich die Spaltenmittelwerte von Gesamtmittelwert unterscheiden

  3. … sich die Zeilenmittelwerte von den Spaltenmittelwerten unterscheiden

  4. … sich die Zeilenmittelwerte von den Zeilenmittelwerten unterscheiden

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Wie viele Signifikanztests werden bei einem 3x4-Design durchgeführt?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. 3

  2. 7

  3. 9

  4. 12

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Wie viele Freiheitsgrade für Interaktionseffekte gibt es in einem 2x4-Design?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. 3

  2. 6

  3. 5

  4. 8

Beispielhafte Karteikarten für Statistik II Kahoots an der Universität Bochum auf StudySmarter:

Wie berechnet man die mittlere Quadratsumme für den Haupteffekt von Faktor B?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. QS_B / df_B

  2. QS_B / QS_total

  3. QS_B / (QS_B + QS_inn)

  4. QS_B / QS_inn

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Wann sollte man das partielle eta² als Effektgröße verwenden?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Bei Vergleich eines Faktors über verschiedene Studien hinweg

  2. Wenn man mehrere Effekte innerhalb einer Studie vergleicht

  3. Wenn mehrere Interaktionen vorliegen

  4. Bei Designs mit starken Interkorrelationen

Beispielhafte Karteikarten für Statistik II Kahoots an der Universität Bochum auf StudySmarter:

Im Vergleich zum nicht-partiellen eta² ist das partielle eta² ...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. immer größer oder gleich groß

  2. immer kleiner

  3. mal größer, mal kleiner

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Im Vergleich zu eta² ist das omega² ...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. immer kleiner

  2. mal größer, mal kleiner

  3. immer größer

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Was ist eine Interaktion?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Der Effekt eines Faktors hängt von der Ausprägung des anderen Faktors ab.

  2. Die Ausprägung von Faktor A beeinflusst die Ausprägung von Faktor B.

  3. Die abhängige Variable beeinflusst die beiden unabhängigen Variablen.

  4. Der Haupteffekt von Faktor B hängt vom Haupteffekt des Faktor A ab.

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Bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse untersucht man ...

  1. zwei nominalskalierte unabhängige Variablen

  2. zwei metrische unabhängige Variablen

  3. zwei nominalskalierte abhängige Variablen

  4. zwei ordinalskalierte unabhängige Variablen

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Wenn ein Haupteffekt B vorliegt, dann ... 

  1. unterscheiden sich min. zwei Spaltenmittelwerte voneinander.

  2. liegt auch ein Interaktioneseffekt vor.

  3. liegt kein Haupteffekt A vor.

  4. unterscheiden sich die Zeilenmittelwerte vom Gesamtmittelwert.

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In welche Quadratsummen lässt sich die Gesamtquadratsumme zerlegen?

  1. QS_A + QS_B + QS _ AxB + QS _ inn

  2. QS_A + QS_B + QS _ inn

  3. QS_A + QS_B + QS _ AxB + QS _ zw

  4. QS_A + QS_B + QS _ AxB

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Die Innerhalb-Quadratsumme gibt ... an.

  1. die Variation innerhalb der Zellen

  2. die Variation innerhalb der Fehlervarianz

  3. die Variation innerhalb der Spalten und Zeilen

  4. die Variation innerhalb der Gesamtquadratsumme

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Die Quadratsumme des Faktors A wird umso größer, je mehr ...

  1. … sich die Zeilenmittelwerte von Gesamtmittelwert unterscheiden

  2. … sich die Spaltenmittelwerte von Gesamtmittelwert unterscheiden

  3. … sich die Zeilenmittelwerte von den Spaltenmittelwerten unterscheiden

  4. … sich die Zeilenmittelwerte von den Zeilenmittelwerten unterscheiden

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Wie viele Signifikanztests werden bei einem 3x4-Design durchgeführt?

  1. 3

  2. 7

  3. 9

  4. 12

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Wie viele Freiheitsgrade für Interaktionseffekte gibt es in einem 2x4-Design?

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  2. 6

  3. 5

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Wie berechnet man die mittlere Quadratsumme für den Haupteffekt von Faktor B?

  1. QS_B / df_B

  2. QS_B / QS_total

  3. QS_B / (QS_B + QS_inn)

  4. QS_B / QS_inn

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Wann sollte man das partielle eta² als Effektgröße verwenden?

  1. Bei Vergleich eines Faktors über verschiedene Studien hinweg

  2. Wenn man mehrere Effekte innerhalb einer Studie vergleicht

  3. Wenn mehrere Interaktionen vorliegen

  4. Bei Designs mit starken Interkorrelationen

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Im Vergleich zum nicht-partiellen eta² ist das partielle eta² ...

  1. immer größer oder gleich groß

  2. immer kleiner

  3. mal größer, mal kleiner

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Im Vergleich zu eta² ist das omega² ...

  1. immer kleiner

  2. mal größer, mal kleiner

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Was ist eine Interaktion?

  1. Der Effekt eines Faktors hängt von der Ausprägung des anderen Faktors ab.

  2. Die Ausprägung von Faktor A beeinflusst die Ausprägung von Faktor B.

  3. Die abhängige Variable beeinflusst die beiden unabhängigen Variablen.

  4. Der Haupteffekt von Faktor B hängt vom Haupteffekt des Faktor A ab.

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