Welcher Test dient zur Untersuchung der Normalverteilungsannahme?
Shapiro-Wilk-Test (ist der Test signifikant, ist die Normalverteilungsannahme verletzt, H0=normalverteilt
Welcher Test dient zur Untersuchung der Sphärizität-Annahme?
Mauchly Test
Welcher Test dient zur Untersuchung der Varianzhomogenität?
Levene Test
Die 4 Eigenschaften des Bayes Faktors
- Positivität (kann nur positive Werte annehmen)
- Reziprozität (Evidenz für beide Hypothesen durch den Kehrwert)
- Transitivität (bei 3 Hypothesen BFab= BFac/BFbc (c kürzt sich raus)
- Relativität: immer ein Maß der relativen Evidenz
Bayes Faktor Stärke Konvention
Evidenz für H1
1-3: schwach
3-10: moderat
10-30: stark
analog für Kehrwerte (1/10, 1/30, 1/3) Evidenz für H0
Nenne 4 verschiedene Verteilungen
Gleichverteilung
Normalverteilung
Cauchy-Verteilung
Betaverteilung
t-Verteilung , ab df>30 annähernd Normalverteilt
Vor- & Nachteile der bayesianischen HT
- besser interpretierbar
- Einbringung von Vorwissen
- Beschleunigung der Forschung
- ehrlicher Umgang mit Unsicherheit
- kein multiples-Test-Problem
nachteile
- Probleme bei der Einigung auf a-priori-Verteilung
- keine Standardverfahren
- keine formalen Optimalitätskriterien (zB Signifikanzniveau)
- oft aufwändiger, mehr Planung
Nenne zwei Freiheitsgrad-Korrekturen im Falle verletzter Sphärizität
- Greenhouse-Geisser-Korrektur (konservativere df-Verringerung)
- Huynh-Feldt-Korrektur (stärkere df Verringerung (geringere Teststärke))
Welches Problem gibt es beim Shapiro Wilk Test?
- bei kleinen Stichproben zu geringe Teststärke,
- bei zu großen Stichproben wird von der Verletzung der Normalverteilungsannahme ausgegangen
Was ist Homoskedastizität?
gleiche Residualvarianzen in den Gruppen
Vergleiche Within- und Between-Subject Designs (3)
Within:
- teststärker
- weniger Testsubjekte
- idR höhere Effektstärke, nicht auf In-Between übertragbar
Was ist Sphärizität?
ab 3 Messwiederholungs-faktorstufen
- Homogenität der Varianzen zwischen zwei Messpunkten über alle möglichen Paare von Zeitpunkten hinweg (1&2, 2&3, 3&1)
Warum ist der Begriff der ANOVA bei der bayesianischen ANOVA unpassend?
da keine Varianzen sondern Modelle// Bayes-Faktoren von Modellen verglichen werden
Wie funktionieren der Friedman- und der Quade-Test
nichtparametrische Tests für einfaktorielle Unterschiedshypothesen mit mehr als 2 (abhängigen) Gruppen, deren Daten nicht normalverteilt sind
Vergleiche Friedman- und den Quade-Test (3)
- der Quade Test ist für kleine Anzahlen an Faktorstufen (p<5) teststärker als der Friedman Test
- Friedman und Kruskal-Wallis sind Chi-verteilt
- Quade ist F-verteilt
Was sind der Friedman-, der Quade-, und der Kruskal-Wallis-Test
nichtparametrische einfaktorielle ANOVA Tests
Rangsummentests zur Untersuchung des Einfluss eines Faktors auf (un-)abhängige, ordinalskalierte Werte
vergleich parametrischer und nichtparametrischer Verfahren (3)
- parametrisch: höhere Teststärke
- nicht-para: weniger Annahmen, höhere Robustheit
- nicht para: Informationsverlust (geringere Teststärke)
Wie heißt die Methode zur Berechnung der Regressionsgewichte?
“Methode kleinster Quadrate”
Minimierung der Summe der quadratischen Abweichungen
Was sind a und b in der linearen Regression
b: Steigung, Slope
a: Intercept, y-Achsenabschnitt
Determinationskoeffizient ist die quadrierte Korrelation (nenne den Pearson-Korrelationskoeffizienten)
r=sxy/sy*sx
s steht für sigma (Standardabweichung)
Was ist die Covarianz
Kovarianz ist das Ausmaß, in dem Variablen gemeinsam variieren
Summe der multiplizierten Abweichungen von zwei Variablen, geteilt durch die Freiheitsgrade
nenne zwei Arten von Merkmalen
kategoriale und kontinuierliche Merkmale
Korrelation ist die standardisierte Kovarianz
Kovarianz ist abhängig von der Einheit der Variable
