Lernset mit 28 Fragen

Methodenlehre II (Prof. Voelkle, HU Berlin) 05: mehrfaktorielle Versuchspläne

Dieses Lernset basiert auf den Vorlesungsfolien von Prof. Dr. Manuel Voelkle aus der Lehrveranstaltung "Methodenlehre II" im Bachelor-Studiengang an der Humboldt-Universität zu Berlin. Für die Bereitstellung der Folien bedanken wir uns herzlich bei Prof. Voelkle, die inhaltliche Verantwortung liegt aber allein bei uns. Inhalte: Haupteffekte und Interaktionen, F-Werte, Quadratsummenzerlegung, Eta-Quadrat, Mittlere Quadrate. Es werden auch Rechenbeispiele gegeben
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Übersicht über alle enthaltene Fragen

Dieses Lernset enthält 28 einzelne Fragen. Du kannst in der Übersicht auf eine Frage klicken, um alle Fragen durchzublättern. Um eine begrenzte Zahl an Fragen zu beantworten und eine Auswertung zu erhalten, nutze bitte die LERNEN- oder WISSEN TESTEN-Funktion oben.

Unbalancierte Designs: Was gilt für Typ I Quadratsummen?
Richtige Antwort:
  • Quadratsummen addieren sich zur totalen Quadratsumme
  • Reihenfolge, in der die Variablen berücksichtigt werden, ist von Bedeutung
  • Nutzt gewichtete Mittelwerte
305x ich: 0x
36%
Unbalancierte Designs: Was gilt für Typ II Quadratsummen?
Richtige Antwort:
  • Nutzt ungewichtete Mittelwerte
  • Kontraste sind nicht orthogonal
280x ich: 0x
27%
Wie nennt man Varianzanalysen mit ungleichen Stichprobengrößen?
Richtige Antwort:
  • Nicht-orthogonale Varianzanalysen
  • Unbalancierte Varianzanalysen
297x ich: 0x
43%
Was gilt im gemischten Modell im zweifaktoriellen Fall?
Richtige Antwort:
  • Ein Faktor ist fest, der andere Faktor ist zufällig
  • Die Interaktion wird als zufällig behandelt
  • Die zufälligen Effekte sind voneinander unabhängig
259x ich: 0x
40%
350x ich: 0x
36%
Welche Modelle unterscheidet man bei mehrfaktoriellen Versuchsplänen?
Richtige Antwort:
  • Modell mit festen Effekten
  • Modell mit zufälligen Effekten
  • Modell mit gemischten Effekten
225x ich: 0x
49%
Was gilt für die hybride Interaktion?
Richtige Antwort: Nur ein Haupteffekt ist interpretierbar
444x ich: 0x
75%
Welche Interaktion wird hier beschrieben?
Richtige Antwort: Disordinale Interaktion
363x ich: 0x
55%
Wie lauten die Nullhypothesen (H0) in diesem Fall?
Richtige Antwort:
  • Die Populationsmittelwerte der Stufen des Faktors „Schule“ sind gleich
  • Die Populationsmittelwerte der Stufen des Faktors „Geschwister“ sind gleich
  • Die Zellenmittelwerte der Faktorstufenkombinationen setzen sich additiv aus den Haupteffekten zusammen
267x ich: 0x
37%
Was gilt für die mittleren Quadrate?
Richtige Antwort:
  • Man ermittelt sie, indem man die Quadratsumme durch die Freiheitsgrade teilt
  • Sie sind notwendig, um eine Signifikanztestung durchzuführen
287x ich: 0x
42%
298x ich: 0x
38%
186x ich: 0x
82%
Wie ermittelt man die Quadratsumme der Interaktion?
Richtige Antwort:
  • Differenz zwischen erwarteten und beobachteten Zellenmitteln
  • QS_total – (QS_A + QS_B + QSe)
348x ich: 0x
29%
Welche Quadratsumme wird hier beschrieben?
Richtige Antwort: Quadratsumme der Haupteffekte
193x ich: 0x
82%
231x ich: 0x
61%
Was wäre die Interaktion in folgendem Beispiel?
Richtige Antwort: Wenn Schüler in Schule 1 mit mehr Geschwistern bessere Noten schreiben und Schüler in Schule 2 und 3 mit weniger Geschwistern bessere Noten schreiben
236x ich: 0x
59%
Notation: Mehr faktorielle Versuchspläne: Wofür steht Y134 in folgendem Beispiel?
Richtige Antwort: Schulleistung des 4. Schülers, der Schule 1 besucht und 2 Geschwister hat
197x ich: 0x
44%
Was sind Ziele der mehrfaktoriellen Varianzanalyse?
Richtige Antwort:
  • Reduktion der Fehlervarianz
  • Untersuchung weiterer Einflussfaktoren
  • Möglichkeit der Prüfung von Interaktionen
242x ich: 0x
64%
Welche Strategien zur Reduktion der Fehlervarianz gibt es?
Richtige Antwort:
  • Variablen konstant halten
  • Variablen statistisch kontrollieren
  • Variablen systematisch variieren und als weitere Faktoren aufnehmen
285x ich: 0x
37%
Was kann der Grund für eine nicht-signifikante einfaktorielle Varianzanalyse sein?
Richtige Antwort:
  • Der Faktor übt tatsächlich keinen Einfluss auf die abhängige Variable aus
  • Die Fehlervarianz ist im Vergleich zur Treatmentwirkung zu groß
  • Die Nullhypothese ist wahr
246x ich: 0x
57%

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