1. Multiple Korrelation Flashcards Preview

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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

wieso wird der Vorhersagefehler quadriert?

damit...
— abweichungen immer positiv sind
— große Abweichungen stärker berücksichtigt werden