11. Kovarianzanalyse Flashcards Preview

Statistik II > 11. Kovarianzanalyse > Flashcards

Flashcards in 11. Kovarianzanalyse Deck (22)
Loading flashcards...
1

was ist die Kovarianyanalyse?

ein Kombinationsverfahren
(verbindet Regressionsanalyse mit ANOVA)

2

Ziel einer Kovarianzanalyse?

Kontrolle von Störvariablen

3

Wie führt eine ANCOVA zu einer erhöhten Teststärke?

reduziert die Fehlervarianz

4

Was sind Störvariablen

Variablen, die nichts mit der inhaltlichen Hypothese zu tun haben aber dennoch die aV beeinflussen

5

Wie werden Störvariablen sonst genannt?

Konfundierende Variablen
Drittvariablen

6

Nenne die Möglichkeiten mit Störvariablen um zu gehen

1) KONSTANTHALTUNG über alle Bedingungen
2) AUFNAHME der Störvariablen als zusätzlicher Faktor im Versuchsplan
3) STATISTISCHE KONTROLLE z.B. ANCOVA

7

Konstanthaltung: Nachteil

ethische, praktische Gründe

8

Aufnahme im Versuchsplan: Nachteil

unökonomisch
Anzahl der nötigen VPN steigt deutlich

9

wann ist es sinnvoll eine Kovarianzanalyse einzusetzen?

1) großer Zusammenhang zwischen cV und uV
2) große Kovarianz zwischen aV und cV

10

Wie kann Hinzunahme einer Kovariaten problematisch sein?

"Überlappung"
wenn die cV Varianz erklört, die schon von der uV erklärt wird

11

Grundidee der ANCOVA

1. Störvariable wird erhoben
2. Ihr Einfluss wird "neutralisiert"

12

Voraussetzungen der ANCOVA

1. Summe der Fehler und mittlerer Fehler = 0
2. Fehler der einzelnen Gruppen korrelieren nicht miteinander
3. normalverteilung der Fehler

Zusätzlich:
- homogene Steigungskoeffizienten
- Regressionsgeraden sind innerhalb/zwischen Gruppen gleich
- messfehlerfreie Erhebung der Kovariate
- randomisierte Erhebung

13

wofür steht ANCOVA?

Analysis of Covariance

14

Vorgehen: grob

1. Regressionsanalyse
- entfernt die Varianz der cV aus der aV

2. Regressionsresiduen gehen als neue aV in die ANOVA

15

Was sind Regressionsresiduen?

Anteil der aV, der nicht durch die Kovariate erklärt werden kann

16

Erfasse die Schritte des Vorgehens zur ANCOVA

1. Quadratsummenzerlegung beider Variablen
2. Produktsummen berechnen
3. Modifizierte Quadratsummen
4. F-Test

17

Wieso gibt es 2 verschiedene F-Tests

1 für den Faktor (uV)
1 für die Kovariate (cV)

18

Ziel des F-Tests?

überprüft...
-- Einfluss der cV auf aV
-- Einfluss der uV auf aV (bei eliminierter cV-Einfluss)

19

Wie kann man eine ANCOVA bei SPSS erkennen

F-Test:
2 Faktoren werden auf signifikanz geprüft
- doch keine Interaktion

20

F-Test: NACHTEIL

es geht ein Freiheitsgrad verloren

21

das partielle Eta-Quadrat

nur effekt des interessierenden Faktors

22

erfasse wie matching mit störvariablen umgeht

es werden Versuchspersonen-„Zwillinge“ gebildet