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AM Altfragen Flashcards

(52 cards)

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1
Q

Die Hypothesenprüfung (F-Test) der einfaktoriellen Varianzanalyse…

A
  • basiert auf einem Omnibustest
  • ist einseitig, aber ungerichtet
  • kontrolliert den familywise error
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2
Q

Wird im Rahmen einer einfaktoriellen Varianzanalyse die H0 verworfen, dann bedeutet das im Allgemeinen, dass…

A
  • sich zumindest 2 Mittelwerte signifikant voneinander unterschieden
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3
Q

Einzelvergleiche (Kontraste) im Rahmen einer Varianzanalyse—

A
  • eignen sich für ein hypothesengeleitetes Vorgehen
  • Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant voneinander unterscheiden
  • beruhen auf Linearkombinationen der Gruppenmittelwerte
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4
Q

Die Bonferroni-Korrektur…

A
  • dient der Kontrolle des familywise error

- führt dazu, dass H0 häufiger beibehalten wird

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5
Q

Post-Hoc-Tests im Rahmen einer Varianzanalyse…

A
  • erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant voneinander unterscheiden
    . sollten nur für ein exploratives Vorgehen genutzt werden
  • erlauben nur die Testung ungerichteter Hypothesen
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6
Q

Die Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse sind…

A
  • Homogenität der Varianzen

- Unabhängigkeit der Gruppen

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7
Q
  • Robuste F-Tests (Brown- Forsythe, Welche) in der einfaktoriellen Varianzanalyse kompensieren…
A
  • Die Verletzung der Varianzhomogenität
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8
Q

Orthogonale Kontraste der Varianzanalyse:

A
  • Differenz

- Helmert

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9
Q

Nicht Orthogonale Kontraste der Varianzanalyse:

A
  • Abweichung
  • Einfach
  • Wiederholt
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10
Q

Klassifikation von Interaktionen in mehrfaktoriellen varianzanalytischen Designs:

A
  • Ordinal
  • Hybrid
  • Disordinal
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11
Q

Das Vorliegen einer signifikanten ordinalen Interaktion in einer zweifaktoriellen Varianzanalyse (Faktor A und B) hat allgemein folgende Auswirkungen auf die Interpretation signifikanter Haupteffekte der Faktoren A und B…

A
  • Der Haupteffekt von Faktor A darf ebenso interpretiert werden
  • Der Haupteffekt von Faktor B darf ebenso interpretiert werden
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12
Q

Das Vorliegen einer signifikanten disordinalen Interaktion in einer zweifaktoriellen Varianzanalyse (Faktor A und B) hat allgemein folgende Auswirkungen auf die Interpretation signifikanter Haupteffekte der Faktoren A und B…

A
  • Der Haupteffekt von Faktor A darf nicht interpretiert werden
  • der Haupteffekt von Faktor B darf nicht interpretiert werden
  • Kein Haupteffekt darf mehr interpretiert werden
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13
Q

Abhängige Datenstrukturen…

A
  • Entstehen durch Messwiederholung

- Entstehen durch Parallelisierung

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14
Q

Voraussetzungen des t-Tests für abhängige Daten

A
  • metrisches Skalenniveau der AV

- Normalverteilung

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15
Q

Mixed design ANOVA enthält…

A
  • eine oder mehrere AV

- eine oder mehrere UV

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16
Q

Voraussetzungen einer mixed design ANOVA

A
  • multivariate Normalverteilung
  • Sphärizität
  • Homogenität der Varianzen
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17
Q

Signifikante Wechselwirkung in einer varianzanalytischen Untersuchung belegt…

A
  • , das der kombinierte Effekt mehrerer Faktoren nicht additiv ist.
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18
Q

Der X2-Test über eine Vier-Feldertafel…

A

-kann gerichtet durchgeführt werden.

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19
Q

Der Phi-Koeffizient—

A
  • Kann den monotonen Zusammmenhang zwischen 2 Merkmalen bestimmen
  • kann den atonen Zusammenhang zwischen 2 Merkmalen bestimmen
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20
Q

Aussagen die auf OR und RR zutreffen:

A
  • OR und RR liegen für seltene Ereignisse numerisch nahe beieinander
  • OR ist eine Verhältniszahl
  • RR ist eine Verhältniszahl
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21
Q

RR…

Study These Flashcards
A
  • Hat einen Wertebereich von 0 bis unendlich
  • wird mithilfe von bedingten Wahrscheinlichkeiten berechnet
  • eignet sich für longitudinale Studien
22
Q

OR…

Study These Flashcards
A
  • Ist ein Maß des bivariaten Zusammenhangs

- Ist ein symmetrisches Maß

23
Q

Sensitivität = WSK, dass

Study These Flashcards
A
  • ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird.
24
Q

Spezifität = WSK, dass

Study These Flashcards
A
  • ein negativer Fall im diagnostischen Test erkannt wird.
25
Der positive Vorhersagewert (PPV)
- ist abhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals - bezeichnet die WSK, dass zB eine Krankheit vorliegt, wenn der diagnostische Test positiv ausfiel.
26
Der negative Vorhersagewert (NPV)
- ist abhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals - bezeichnet die WSK, dass zB eine Krankheit nicht vorliegt, wenn der diagnostische Test negativ ausfiel.
27
Effektstärken...
- geben die Größe (und Richtung) eines Effets an Dienen der Abschätzung der inhaltlichen Relevanz von Studienergebnissen - Können standardisiert und unstandardisiert sein
28
Cohens d ist...
- ein standardisiertes Effektmaß | - Ein Maß für Mittelwertsunterschiede
29
Ein Cohens d von 0,5
- bedeutet, dass der Abstand zwischen 2 Verteilungen 0,5 Standardabweichungen beträgt
30
Standardisierte Maße für Mittelwertsunterschiede=
- Cohens d | - Hedges g
31
Korrelationskoeffizient R =
- standardisiertes Effektmaß | - kann in Cohens d umgerechnet werden
32
Eta-Quadrat
- ist ein standardisiertes Effektmaß - ist ein Maß der Varianzaufklärung - Hat einen Wertebereich von 0-1
33
Effekte mit min. mittlerer Größe:
- Eta-Quadrat = 0.07 - d= 0.85 - r = 0.31
34
Number Needed to Treat =
- ist eine komparative Maßzahl | - kann zum Vergleich der Effektivität zweier Behandlungsmethoden herangezogen werden
35
Der Non-overlap von 2 Verteilungen...
- Kann dazu herangezogen werden, Cohens d anschaulicher zu machen - wird üblicherweise in Prozent angegeben - ist klein, wenn der Effekt klein ist
36
Mit steigendem N
wird jeder beliebige statistische Test signifikant
37
Die prozentuale Übereinstimmung (Beurteilerübereinstimmung)...
- berücksichtigt nicht dass Übereinstimmungen zufällig sein können - neigt zu einer Überschätzung der Konkordanz
38
Cohens Kappa...
- ist ein Maß der Beurteilerübereinstimmung | - ist ein zufallsbereinigtes Maß
39
Cohens Kappa wird beeinfluss durch...
- die beobachtete Beurteilerübereinstimmung - die Prävalenz des untersuchten Merkmals - Ungleiche Randverteilungen
40
Parametrische Tests
- Stellen Voraussetzungen an die Verteilung der Daten | - Sind, wenn ihre Voraussetzungen zutreffen, in der Regel effizienter als nicht-parametrische Tests
41
Parametrische Testverfahren:
- t-Test - F-Test - Varianzanalyse
42
Nicht-parametrische Testverfahren:
- U-Test | - Wilcoxon-Test
43
Der Box-Plot...
- bildet die Lage einer Verteilung grafisch ab - bildet die Dispersion einer Verteilung grafisch ab - Kann zur Ausreißerdiagnostik verwendet werden
44
Der Mediantest
ist robust gegenüber Ausreißern.
45
Der U-Test
nutzt mehr Informationen aus den Daten als der Mediantest
46
Verfahren die gerichtete Hypothesentestung erlauben:
- U-Test - McNemar-Test - t-Test
47
Kruskal-Wallis-Test
erlaubt nur ungerichtete Hypothesenprüfung
48
Die Analyse von Trends (Vergleich von k > 2 Gruppen hinsichtlich ihrer Lage)...
- setzt voraus, dass die Gruppen a priori in eine zu testenden Rangreiche gebracht wurden - kann sowohl mit parametrische, als auch nicht-parametrischen Testverfahren erfolgen
49
Welche Tests benutzen Ranginformation aus den Daten?
- Wilcoxon-Test | - U-Test
50
Welcher Test benötigt zumindest ordinalskalierte Daten?
- U-Test
51
Wo bezieht sich die H0 auf Mediane?
- Kruskal-Wallis-Test | - Friedmann-Test
52
McNemar Test...
- kann gerichtet und ungerichtet durchgeführt werden

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