Flashcards in 1. Multiple Korrelation Deck (27)
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1
Multiple Korrelation
Zusammenhänge zwischen mehr als zwei Variablen
2
Partial Korrelation
herauspartialisierung eines dritten Merkmals aus BEIDEN Variablen
3
Methoden zur "Neutralisierung"
- Partialkorrelation
4
Partial Korrelation: Voraussetzungen
x, y, z:
— mind. intervallskaliert
— NORMALVERTEILT
5
Partial Korrelation: Methode zur Signifikanzprüfung
F-Test
6
Partiell Korrelation: Höherer Ordnung
rekursive allgemeine Formell für den Partialkoeffizienten der m-ten Ordnung
7
Semipartialkorrelation
die Korrelation eines Residuums mit einer ursprunglichen Variablen nachdem Z nur aus Y herauspartialisiert wurde
8
Semipartialkorrelation: Anwendung
es soll geprüft werden wie viel Varianz der Variablen X durch die Variablen Y und Z erklärt werden kann
9
Multiple Korrelationskoeffizient
Zusammenhang zwischen mehreren Prädiktorvariablen und einem Kriterium
10
Inkrementelle Validität
Eine Variable besitzt IV wenn ihre Aufnahme als zusätzlicher Prädiktor in einer Multiplen Regression mit mehreren Prädiktoren den Anteil der aufgeklärten Varianz im Kriterium SIGNIFIKANT ERHÖHT
11
Multikollinearität
- Prädiktoren korrelieren miteinander
12
Multikollinearität: Folge
- Varianzanteile des Kriteriums werden von versch. Prädiktoren erklärt
- die Summe der einzelnen Determinationskoeffizienten ist größer als der Multiple Determinationskoeffizient
13
Bedingungen für den Suppressor Xk
- korreliert NICHT mit Y
- korreliert mit mind. 1 Prädiktor
- Inkrement/Dekrement ist größer als der Determinationskoeffizient
14
Inkrement
Zunahme der erklärten Varianz
(durch Prädiktor)
15
Suppressor-Effekt
- wenn die Hinzunahme einer Variablen x2 durch die Erhöhung des Anteils der erklärbaren Varianz, die Vorhersage VERBESSERT
- OBWOHL x2 nicht mit dem Kriterium korreliert
16
Suppressor-Effekt: Erklärung
- die Varianz von x1 wird von x2 unterdrückt
- Varianz von x1 und x2 wird verbunden
17
Suppressor-Effekt: Wodurch kann es belegt werden?
Sempipartial Korrelation
18
Regression
Vorhersage eines Kriteriums durch einen Prädiktor mit Hilfe einer linearen Gleichung
19
Relevanz für die Psychologie?
psych. variablen hängen von VIELEN Variablen ab
z.B. Diathese Stress Modell
20
Was ist eine Multiple Regression?
Vorhersage eines Kriteriums durch 2 oder mehr Variablen
21
Warum verwendet man eine Partialkorrelation?
Konstanthalten von Störvariablen
22
kriteriumsvariable
die zu vorhersagende Variable
23
Prädiktorvariable
die vorhersagende Variable
24
allgemeine funktion einer gerade =
y = b • x + a
25
wie wird die Regressionsgerade hergeleitet?
methode der kleinsten Quadrate
26
methode der kleinsten quadrate
die regressionsgerade wird so gewählt
dass der quadrierte Vorhersagefehler über alle Probanden minimal ist
27
