AM

Question 1

Voraussetzungen: Einfaktorielle ANOVA

Answer 1

• AV metrisch
• UV unabhängig
• Varianz der AV homogen
• AV nv

Question 2

Voraussetzungen: t-Test unabhängig

Answer 2

• AV metrisch
• UV unabhängig
• Varianz der AV homogen
• AV nv

Question 3

Voraussetzungen: Mehrfaktorielle (factorial) ANOVA

Answer 3

• AV metrisch
• UV unabhängig
• Varianz der AV homogen
• AV nv

Question 4

Voraussetzungen: Mixed design; mixed ANOVA

Answer 4

• AV metrisch
• UV-Gruppen unabhängig, an denen zumindest 2 abhängige Messungen vorgenommen
• Sphärizität
• Multivariate NV

Question 5

Voraussetzungen: t-Test abhängig

Answer 5

• AV metrisch
• UV abhängig
• AV(Differnzen) nv

Question 6

Voraussetzungen: X2-basierte Analyse von 4_felder-Tafeln

Answer 6

• Unabhängigkeit

- Erwartete Häufigkeiten nihct zu klein (alle e >5)

Question 7

Voraussetzungstest(s) für Normalverteilung

Answer 7

• Kolmogorov-Smirnov-Test

- Shapiro-Wilk-Test

Question 8

Voraussetzungstest(s) für Varianzhomogenität

Answer 8

• Levene Test

Question 9

Parametrische Tests 7

Answer 9

• Einfaktorielle ANOVA
• Mehrfaktorielle (factorial) ANOVA
• ANCOVA
• Mixed design; mixed ANOVA
• Mauchly-Test
• t-Test für unabhängige Stichproben
• t-Test für abhängige Stichproben

Question 10

Nicht parametrische Tests 10

Answer 10

• McNemar-Test
• Vorzeichentest
• Q-Test von Cochran
• Bowker-Test
• Jonckheere-Tepstra-Test
• Kruskal-Wallis-Test (H-Test)
• Friedmann Test (Rangvarianzanalyse)
• Wilcoxon-Test (Vorzeichenrangtest)
• Mediantest
• U-Test (Wilcoxon-Rangsummentest)

Question 11

Nicht-parametrisches Pendant zu Einfaktorieller ANOVA

Answer 11

• Kruskal-Wallis-Test (H-Test)

-Jonckheere-Tepstra-Test

Question 12

Nicht-parametrisches Pendant zu Einfaktorieller abhängiger ANOVA

Answer 12

• Friedmann-Test (Rangvarianzanalyse)

Question 13

Nicht-parametrisches Pendant zu t-Test für abhängige Stichproben

Answer 13

• Wilcoxon-Test (Vorzeichenrangtest)

Question 14

Nicht-parametrisches Pendant zu t-Test für unabhängige Stichproben

Answer 14

• Mediantest

- U-Test (Wilcoxon-Rangsummentest)

Question 15

Voraussetzungstests… 4

Answer 15

• helfen, zu entscheiden, ob parametrische oer nihct-parametrische Verfahren angewendet werden sollen
• sind konfirmatorische TEsts –> wenn testergebnis nicht-signifikant ist Voraussetzung erfüllt (gut!)
• beruhen auf parametrsichen Voraussetzungen
• abhängig von Stichprobengröße

Question 16

ICC Intraklassenkorrelation 7

Answer 16

= Maß zu Bestimmung der Interraterreliabillittät

• metrische Ratingskalen
• Maß der Varianzaufklärung
• Wertebereich 0-1
• für 2 oder mehr Rater
• Bestimmung der absoluten oder relativen Gleichheit von Urteilen
• in Multilevel-Modellen

Question 17

Fleiss Kappa 2

Answer 17

• Urteile von mehr als 2 Ratern

- Mittlere Konkordanz aller Rater über alle Objekte

Question 18

Cohens Kappa 8

Answer 18

• zufallsbereinigtes Maß der Beurteilerüberienstimmung (Konkordanz) von 2 Ratern
• aus Randverteilungen geschätzt
• nimmt Unabhängigkeit der Urteiel an
• ist Anteild er über den Zufall hinausgeheneden konkordanten Urteile gemessen an den theoretsiche möglichen
• Wertebereich -1-1
• Signifikanz vorausgesetzt
• Effekte gehen in gelcihe Rihctung –> Unterschätzung der Konkordanz
• nihct auf dichotome Kategoriesysteme beschränkt

Question 19

Wodurch wird Cohens Kappa beeinflusst? 3

Answer 19

• Randverteilungen: ungleich –> Unterschätzung
• Anzahl der Kategorien und der Bestzung von Zellen –> geringe Anzahl an Kategorien und/oder nur geringe Zellbesetzungen –> Unterschätzung
• Prävalenz des Merkmals: niedrige Prävalen –> Unterschätzung

Question 20

Gewichtetes Kappa 5

Answer 20

• für ordinale Kategoriensysteme!
• Maß der relativen (nihct mehr absoluten!) Gleichheit
• kleine nihct-Übereinstimmungen tragen positiv zur relativen Gleichheit bei
• linear ode rquadratisch
• in Regelvall höher als ungewichtetes Kappa

Question 21

Was wird bei Beurteilerübereinstimmung gemessen? 6

Answer 21

• Reliabilität
• -> metrische Skalen
• -> bezieht sich auf Ähnlichkeit (relative Gleichheit) von Urteilen
• Konkordanz
• -> nominale/ordinale Skalen
• -> bezieht sich auf absolute Gleichheit von Urteilen

Question 22

Annahmen von Cohens d 2

Answer 22

• NV

- Homogenität der Varianzen

Question 23

Effektstärken der d- Familie 3

Answer 23

• Cohens d
• Hedge g
• Glass “Delta”

Question 24

Was kann ineinander umgerechnet werden?

Answer 24

d, r und OR

Question 25

Effektstärken der r-Familie 4

Answer 25

- Produkt-Moment-Korrelation r - Phi-Koeffizient - punkt-biserale Korrelation - Rangkorrelation

Question 26

Anforderungen von r

Answer 26

- bivariate NV | - linearer Zusammenhang

Question 27

Annahmen der Eta2 2

Answer 27

- unabhängige Gruppen | - Designs ohne Kovariaten

Question 28

Annahmen der partiellen Eta2 1

Answer 28

mehrfaktorielle Designs

Question 29

Partielles Eta2 ungünstig für

Answer 29

Beschreibung der Varianzaufklärung innerhalb einer Studie

Question 30

Eta2 ungünstig für

Answer 30

Vergleich der Varianzaufklärung zwischen Studien

Question 31

Eta2 5

Answer 31

- standardisiertes, natürluches Effektmaß varianzanalytischer Untersuchungen - Maß dafür, wie viel der Gesamtvarianz der AV durch interessierenden Faktor (=UV) erklärt wird - Globalmaß für Gesamteffekt eines Faktors oder einer Wechselwirkung - Wertebereich 0-1 - deskriptives Maß --> beschriebt Varianzaufklärung in vorliegende Stichprobe, aber überschätzt Varianzaufklärung in Population