Statistik Psychologie HS20 an der University Of Basel | Karteikarten & Zusammenfassungen

Lernmaterialien für Statistik Psychologie HS20 an der University of Basel

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TESTE DEIN WISSEN

Welche Ergebnisse erbrachte das Reproducibility Project: Psychology?


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TESTE DEIN WISSEN
  • Schätzung der Replikationsquote
  • Durchsnittliche Power, war 0,92 (höher als die mind. Power)—> Betafehler 8% —> im Durchschnitt 8%
  • 36% der Replikationsstudien signifikant in gleicher Richtung
  • In Kognitionspsychologie 50% Replikation Sozpsych 25%
  • Kleiner p Wert —> grosse Effektgrösse = öfters Replizierbar
  • Mittlere Effektgrössen von r= .4 sanken auf .2
  • 83% der Studien war die Effektstärke kleiner als. Bei Originalstudie
  • Wenn das Originalergebnis überraschend war, dann meist auch weniger gut replizierbar
  • Wenn ein sehr spezielles Studiendesigne aufweisten dann war meist schwieriger zu replizieren
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TESTE DEIN WISSEN

Welche Forschungsbedingungen führen zu einem niedrigeren positiven Vorhersagewert eines signifikanten Resultats?


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TESTE DEIN WISSEN

Wenn Basisraten der korrekten Hypothesen tief sind —> Richtig positive Ergebnisse werden kleiner


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TESTE DEIN WISSEN

Wie beeinflussen Verletzungen der Voraussetzungen die Ergebnisse des t-Tests?


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TESTE DEIN WISSEN

Auch wenn die abhängige Variable nicht Normalverteilt ist, kommt es nicht zu einer starken Veränderung aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes


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TESTE DEIN WISSEN

Was bedeutet ein p-Wert von 0.03 in einer einfaktoriellen Varianzanalyse bei einem Signifikanzniveau von 0.05?


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TESTE DEIN WISSEN

P-Wert ist kleiner, d.h die Mittelwerte sind signifikant verschieden

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Welche Voraussetzungen macht der t-Test für unabhängige Stichproben?


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TESTE DEIN WISSEN

Varianz sollte in beiden Gruppen gleich gross sein (-> Varianzhomogenität)

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TESTE DEIN WISSEN

Angenommen man prüft anhand eines klassischen t-Tests für unabhängige Stichproben (nicht die Variante des t-Tests von Welch), ob zwei Gruppen (A und B) in einer abhängigen Variable y unterschiedliche Mittelwerte haben. Mit welchen anderen Signifikanztests würde man das gleiche Ergebnis erhalten?


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TESTE DEIN WISSEN

Signifikanztets des Beta Gewichts der Gruppierungsvariable in einer einfachen linearen Regression (Unterschied der Messwerte signifikant?)


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Welche Eigenschaften hat der F-Wert bzw. die F-Verteilung in einer ANOVA?


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  • Prüfgrösse: gerechnet: Bruch zwischen Varianz der Mittelwerte durch Varianz innerhalb jeder Gruppe (Varianz= Wquersumme: Freiheitsgrade)
  • Kleinerer F-Wert ergibt einen höheren P Wert —> Ergebnis weniger Signifikant
  • Je Stärker sich die Varianzen zwischen den Gruppen unterscheiden und je weniger sich die Varianzen innerhalb der Gruppen unterscheiden desto grösserer F Wert—> desto Signifikanter wird das Ergebnis der ANOVA
  • F-Verteilung durch zwei Freiheitsgrade bestimmt
  • F Verteilung kann nicht negativ sein
  • Hypothesenprüfung ist immer Einseitig (Weil F Werte immer positiv sind —> deswegen nur auf der einen Seite einen kritischen F-Wert)
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TESTE DEIN WISSEN

Was versteht man unter der Teststärke bzw. Power?


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TESTE DEIN WISSEN
  • Wahrscheinlichkeit einen Effekt zu finden wenn einer vorhanden ist
  • Wenn eine Power zu klein dann wäre die Aussage über die Signifikanz beim Signifikanztest nicht Aussagekräftig
  • Power sollte mind 0,8 sein
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Wie hängt die Power bei einem t-Test für unabhängige Stichproben mit der Effektstärke in der Population, Stichprobengrösse, α-Fehler, und einseitiger vs. zweiseitiger Hypothesentest zusammen?


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Einseitige vs zweiseitige Hypothesentest: bei einseitiger mehr Power als bei zweiseitiger

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Wie unterscheidet sich der Anpassungstest vom Unabhängigkeitstest?


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Anpassungstest: 1 Variable (Nominalskaliert) wird analysiert

Unabhängigkeitstest: 2 Variablen (Nominalskaliert) werden analysiert

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Angenommen man vergleicht 3 unabhängige Stichproben mit jeweils 20 Versuchspersonen mittels einer einfaktoriellen ANOVA und berechnet einen F-Wert von 4.2. Wie kann man anhand der F-Verteilung herausfinden, ob das Ergebnis auf einem Signifikanzniveau von α = 0.05 signifikant ist?


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TESTE DEIN WISSEN
  • Freihgeitsgrad zwischen ist 3-1 =2
  • Freiheitsgrade inn = 20-3 = 17
  • Daraus berechnet sich die F Verteuilung
  • Mit diesem F Wert kommt man auf einen p-Wert von 0,0329 deswegen wäre das Ergebniss statistisch signifikant (Einen solchen Wert zu erhalten wäre zu 3,3% Möglich deswegen kann die Nullhypothese abgelehnt werden und die Alternativhypothese angenommen werden
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Was hat es für Konsequenzen, wenn signifikante Ergebnisse eher zur Veröffentlichung akzeptiert werden als nicht-signifikante Ergebnisse?


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TESTE DEIN WISSEN
  • Publizierte Ergebnisse sind nicht repräsentativ (Problem für die Metaanalyse)
  • Falschpositive Ergebnisse werden nicht identifiziert und somit gibt es auch keine Selbst-Korrektur im Forschungsprozess
  • Durchschnittlicher Effekt in den Studien überschätzt systematisch den wahren Effekt
  • Wissenschaftler stehen unter enormen Konkurrenzdruck
  • Ohne Publikationen kriegt man weniger Forschungsgelder, keine Anstellung, keine Beförderung, kein Presitige und Ruhm
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Q:

Welche Ergebnisse erbrachte das Reproducibility Project: Psychology?


A:
  • Schätzung der Replikationsquote
  • Durchsnittliche Power, war 0,92 (höher als die mind. Power)—> Betafehler 8% —> im Durchschnitt 8%
  • 36% der Replikationsstudien signifikant in gleicher Richtung
  • In Kognitionspsychologie 50% Replikation Sozpsych 25%
  • Kleiner p Wert —> grosse Effektgrösse = öfters Replizierbar
  • Mittlere Effektgrössen von r= .4 sanken auf .2
  • 83% der Studien war die Effektstärke kleiner als. Bei Originalstudie
  • Wenn das Originalergebnis überraschend war, dann meist auch weniger gut replizierbar
  • Wenn ein sehr spezielles Studiendesigne aufweisten dann war meist schwieriger zu replizieren
Q:

Welche Forschungsbedingungen führen zu einem niedrigeren positiven Vorhersagewert eines signifikanten Resultats?


A:

Wenn Basisraten der korrekten Hypothesen tief sind —> Richtig positive Ergebnisse werden kleiner


Q:

Wie beeinflussen Verletzungen der Voraussetzungen die Ergebnisse des t-Tests?


A:

Auch wenn die abhängige Variable nicht Normalverteilt ist, kommt es nicht zu einer starken Veränderung aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes


Q:

Was bedeutet ein p-Wert von 0.03 in einer einfaktoriellen Varianzanalyse bei einem Signifikanzniveau von 0.05?


A:

P-Wert ist kleiner, d.h die Mittelwerte sind signifikant verschieden

Q:

Welche Voraussetzungen macht der t-Test für unabhängige Stichproben?


A:

Varianz sollte in beiden Gruppen gleich gross sein (-> Varianzhomogenität)

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Q:

Angenommen man prüft anhand eines klassischen t-Tests für unabhängige Stichproben (nicht die Variante des t-Tests von Welch), ob zwei Gruppen (A und B) in einer abhängigen Variable y unterschiedliche Mittelwerte haben. Mit welchen anderen Signifikanztests würde man das gleiche Ergebnis erhalten?


A:

Signifikanztets des Beta Gewichts der Gruppierungsvariable in einer einfachen linearen Regression (Unterschied der Messwerte signifikant?)


Q:

Welche Eigenschaften hat der F-Wert bzw. die F-Verteilung in einer ANOVA?


A:
  • Prüfgrösse: gerechnet: Bruch zwischen Varianz der Mittelwerte durch Varianz innerhalb jeder Gruppe (Varianz= Wquersumme: Freiheitsgrade)
  • Kleinerer F-Wert ergibt einen höheren P Wert —> Ergebnis weniger Signifikant
  • Je Stärker sich die Varianzen zwischen den Gruppen unterscheiden und je weniger sich die Varianzen innerhalb der Gruppen unterscheiden desto grösserer F Wert—> desto Signifikanter wird das Ergebnis der ANOVA
  • F-Verteilung durch zwei Freiheitsgrade bestimmt
  • F Verteilung kann nicht negativ sein
  • Hypothesenprüfung ist immer Einseitig (Weil F Werte immer positiv sind —> deswegen nur auf der einen Seite einen kritischen F-Wert)
Q:

Was versteht man unter der Teststärke bzw. Power?


A:
  • Wahrscheinlichkeit einen Effekt zu finden wenn einer vorhanden ist
  • Wenn eine Power zu klein dann wäre die Aussage über die Signifikanz beim Signifikanztest nicht Aussagekräftig
  • Power sollte mind 0,8 sein
Q:

Wie hängt die Power bei einem t-Test für unabhängige Stichproben mit der Effektstärke in der Population, Stichprobengrösse, α-Fehler, und einseitiger vs. zweiseitiger Hypothesentest zusammen?


A:

Einseitige vs zweiseitige Hypothesentest: bei einseitiger mehr Power als bei zweiseitiger

Q:

Wie unterscheidet sich der Anpassungstest vom Unabhängigkeitstest?


A:

Anpassungstest: 1 Variable (Nominalskaliert) wird analysiert

Unabhängigkeitstest: 2 Variablen (Nominalskaliert) werden analysiert

Q:

Angenommen man vergleicht 3 unabhängige Stichproben mit jeweils 20 Versuchspersonen mittels einer einfaktoriellen ANOVA und berechnet einen F-Wert von 4.2. Wie kann man anhand der F-Verteilung herausfinden, ob das Ergebnis auf einem Signifikanzniveau von α = 0.05 signifikant ist?


A:
  • Freihgeitsgrad zwischen ist 3-1 =2
  • Freiheitsgrade inn = 20-3 = 17
  • Daraus berechnet sich die F Verteuilung
  • Mit diesem F Wert kommt man auf einen p-Wert von 0,0329 deswegen wäre das Ergebniss statistisch signifikant (Einen solchen Wert zu erhalten wäre zu 3,3% Möglich deswegen kann die Nullhypothese abgelehnt werden und die Alternativhypothese angenommen werden
Q:

Was hat es für Konsequenzen, wenn signifikante Ergebnisse eher zur Veröffentlichung akzeptiert werden als nicht-signifikante Ergebnisse?


A:
  • Publizierte Ergebnisse sind nicht repräsentativ (Problem für die Metaanalyse)
  • Falschpositive Ergebnisse werden nicht identifiziert und somit gibt es auch keine Selbst-Korrektur im Forschungsprozess
  • Durchschnittlicher Effekt in den Studien überschätzt systematisch den wahren Effekt
  • Wissenschaftler stehen unter enormen Konkurrenzdruck
  • Ohne Publikationen kriegt man weniger Forschungsgelder, keine Anstellung, keine Beförderung, kein Presitige und Ruhm
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