Quiz
PTE Fragenkatalog 4,5-7
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Questions in this quiz (197)
1Eine MDS kann mit Daten auf Ordinalskalenniveau durchgeführt werden
- ATrue
- BFalse
2Metrische MDS wird mit Ähnlichkeiten durchgeführt
- ATrue
- BFalse
3Mit einer MDS kann Aufschluss über die wahrgenommene Verteilungsdichte von Stimuli
gegeben werden- ATrue
- BFalse
4Die MDS wird zur Ermittlung von Urteilsdimensionen eingesetzt
- ATrue
- BFalse
5Bei der metrischen MDS wird ein (linearer) Zusammenhang zwischen Ähnlichkeiten &
Distanzen festgelegt- ATrue
- BFalse
6Eine inferenzstatistische Interpretation der Objektkonfigurationen ist aufgrund der
unbekannten Verteilung und der daraus resultierenden Problematik eine Nullhypothese zu
formulieren unzulässig- ATrue
- BFalse
7Gefundene Dimensionen einer MDS sind stets intervallskaliert
- ATrue
- BFalse
8Stresswerte von 0,02 – 0,05 entsprechen einer guten Lösung
- ATrue
- BFalse
9Degenerative Objektkonfigurationen sind Konfigurationen, bei denen die wahre
Konfiguration Cluster von Objekten enthält, welche die MDS nicht unterscheiden kann- ATrue
- BFalse
10Für eine Skalierung sollten höchstens drei Dimensionen herangezogen werden
- ATrue
- BFalse
11Die phänomenologische Deutung von Dimensionen ist für die Interpretation empfohlen
- ATrue
- BFalse
12Über INDSCAL wird die Gewichtung einer Urteilsdimension durch einen Urteiler ermittelt,
schwache Berücksichtigung führt dabei zu einer Streckung, starke zu einer Stauchung
einzelner Dimensionen- ATrue
- BFalse
13Als Ausgangsmaterial für INDSCAL können Ähnlichkeits-Paarvergleiche dienen
- ATrue
- BFalse
14Für Ratingskalen werden 5 +/- 2 Skalenstufen empfohlen
- ATrue
- BFalse
15Ratingskalen sind Beurteilungsskalen, bei denen eine objektive Einschätzung gegeben
werden soll- ATrue
- BFalse
16Forcierte Ratingskalen besitzen eine ungerade Anzahl von Kategorien (mit Mittelpunkt als
mittlere Ausprägung)- ATrue
- BFalse
17Unipolare Skalen weisen zwei Bezugspunkte geringster und größter Intensität auf
- ATrue
- BFalse
18Balancierte Skalen sind symmetrische Skalen mit gleicher Kategorienzahl für Zustimmung
und Ablehnung und garantieren eine angemessene Gleichabständigkeit der Skalenpunkte im
Vergleich zu unbalancierten- ATrue
- BFalse
19Die Eigenschaften der Skalen können durch die Nutzung statistischer Tests festgelegt werden
- ATrue
- BFalse
20Durch die Steigerung der Stufenzahl einer Ratingskala können Reliabilität und Validität
gesteigert werden- ATrue
- BFalse
21Bei der Ratingtechnik handelt es sich um eine Einzelreizmethode
- ATrue
- BFalse
22Die Skalenqualität von Daten wird bedeutsam, wenn sich wichtige statistische Maße wie der
Mittelwert sinnvoll interpretieren lassen- ATrue
- BFalse
23Eine Voraussetzung für die Annahme intervallskalierter Messwerte sind äquidistante
Skaleneinheiten- ATrue
- BFalse
24Bipolare Skalen sind problematisch, wenn die verwendeten Gegensatzpaare (semantisch)
von den Beurteilern nicht als solche empfunden werden- ATrue
- BFalse
25Zu den reliabilitätssenkenden Fehlerquellen gehört zum Beispiel der Halo-Effekt, bei dem
gesellschaftlich positiv bewertete Meinungen vermehrt angegeben werden- ATrue
- BFalse
26Der Normanpassungseffekt beschreibt die Vermeidung von Extremwerten
- ATrue
- BFalse
27Der Ähnlichkeitsfehler tritt auf, wenn Urteiler mit extremer Merkmalsausprägung die
Ausprägung anderer in Richtung der eigenen Ausprägung verschätzen- ATrue
- BFalse
28Beim Pygmalion-Effekt handelt es sich um ein Versuchsleiterartefakt
- ATrue
- BFalse
29Die Verhaltensänderung einer Kontrollgruppe aufgrund des Vergleichs mit der
Experimentalgruppe wird als John-Henry-Effekt bezeichnet- ATrue
- BFalse
30Das Polaritätsprofil des semantischen Differenzials besteht aus etwa 20 bis 30 bipolaren Ratingskalen mit je sieben
Abstufungen- ATrue
- BFalse
31Dem semantischen Differential liegen drei voneinander abhängige Dimensionen zugrunde:
Bewertung (evaluation), Möglichkeit (potency) und Aktivität (activity)- ATrue
- BFalse
32Die Retest-Reliabilität und Konstruktvalidität des semantischen Differentials sind als
zufriedenstellend einzustufen- ATrue
- BFalse
33Bei einer Testskala handelt es sich um ein Set von Items, das zur Erfassung eines Merkmals
eingesetzt wird- ATrue
- BFalse
34Nach der klassischen Testtheorie spiegelt das Testergebnis den wahren, durch Messfehler
verfälschten Ausprägungsgrad des untersuchten Merkmals wider- ATrue
- BFalse
35Die probabilistische Testtheorie ist deterministisch
- ATrue
- BFalse
36Nach der Item Response Theorie haben Personen mit höheren Fähigkeiten höhere
Wahrscheinlichkeiten, schwierige Aufgaben zu lösen als Personen mit niedrigerer Fähigkeit- ATrue
- BFalse
37Nach der Probabilistischen Testtheorie wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit für
eine latente (beobachtbare) Reaktion auf ein Item von der Ausprägung einer manifesten
Merkmalsdimension abhängt- ATrue
- BFalse
38Von einem guten Test werden Reliabilitätskoeffizienten von mindestens 0,8 erwartet
- ATrue
- BFalse
39Hohe Validitäten liegen über 0,6, akzeptabel sind Werte von 0,4 – 0,6
- ATrue
- BFalse
40Testskalen sollten möglichst mehrdimensionale Items erfassen
- ATrue
- BFalse
41Testskalen sollten möglichst gut zwischen Personen mit schwacher und starker
Merkmalsausprägung differenzieren können (hohe Testobjektivität- ATrue
- BFalse
42Grundlage einer Thurstone-Skala ist eine Sammlung von Items in Form von Behauptungen
formuliert- ATrue
- BFalse
43Die Werte einer Guttman-Skala sind intervallskaliert
- ATrue
- BFalse
44Bei der Rasch-Skalierung wird die Wahrscheinlichkeit für die Lösung einer Aufgabe von der
Ausprägung eines beobachtbaren Merkmals abhängig gemacht- ATrue
- BFalse
45Bei der Coombs-Skala werden Itemparameter geschätzt als Produkt der Wahrscheinlichkeit,
mit der einzelne Personen ein Item richtig beantworten- ATrue
- BFalse
46Die Likert-Skalierung ist ein personen-orientiertes Verfahren insbesondere zur
Einstellungsmessung- ATrue
- BFalse
47Die Einstellungsskalen einer Likert-Skala werden als latentes Kontinuum von extrem negativ
zu extrem positiv verstanden- ATrue
- BFalse
48Einzelne Positionen des Kontinuums werden als Statements bezeichnet, denen die Personen
bis zu einem gewissen Grad zustimmen kann- ATrue
- BFalse
49In der Regel werden bei Likert-Skalierung sieben Stufen vorgelegt
- ATrue
- BFalse
50Von einer Likert-Skala zu sprechen setzt eine angemessene Skalenkonstruktion (nach
vorgesehenen Prinzipien) voraus- ATrue
- BFalse
51Einflüsse sozialer Erwünschtheit sollten, wenn möglich, immer verhindert oder wenigstens
kontrolliert werden- ATrue
- BFalse
52Explorative Untersuchungen können theorie-, methoden- und empiriebasiert sein
- ATrue
- BFalse
53Explanative Untersuchungen sind explorativen logischen nachgeschaltet
- ATrue
- BFalse
54Exploration im klinischen Kontext kann auch eine Datenerhebungsform sein
- ATrue
- BFalse
55Alltagstheorien entstammen der publizierten Fachliteratur; sie sollten möglichst über
Reviews überprüft werden- ATrue
- BFalse
56Durch Integrationsversuche lassen sich Theorieansätze vergleichen und in Erklärungswert,
empirischem Gehalt und Bestätigungsgrad kontrastieren- ATrue
- BFalse
57Durch theoriebasierte Exploration können neue Erklärungsmodelle bzw. Theorien entwickelt
werden- ATrue
- BFalse
58Durch Methodenvariationen können neue theoretische Konzepte über einen
Untersuchungsgegenstand entstehen- ATrue
- BFalse
59Beim Multitrait-Multimethod-Ansatz handelt es sich um eine Möglichkeit empiriebasierter
Exploration- ATrue
- BFalse
60Bei quantitativen Analysen bietet sich die Triangulation an
- ATrue
- BFalse
61Beim Multitrait-Multimethod-Ansatz gelten übereinstimmende Ergebnisse verschiedener
Operationalisierungen als Indiz für die Validität der Methode- ATrue
- BFalse
62Durch Methodenvariation können Abweichungen von Methoden zum Anlass für
Verbesserungen verwendet werden- ATrue
- BFalse
63Empiriebasierte Exploration soll dazu beitragen, die potentielle Abhängigkeit von Methoden
und Erkenntnissen aufzudecken- ATrue
- BFalse
64Bei empiriebasierter Exploration ist exploratives Signifikanztesten zulässig
- ATrue
- BFalse
65Tendenziell gehen in (empiriebasierte) Explorationsstudien weniger Variablen ein als in
explanative- ATrue
- BFalse
66Die Exploration quantitativer Daten kann durch eine EDA oder auch Faktorenanalysen
erfolgen- ATrue
- BFalse
67Die Exploration qualitativer Daten richtet sich eher nach der wissenschaftlichen Theorie
- ATrue
- BFalse
68Non-reaktiv sind Datenerhebungen dann, wenn die Daten bereits vor der Untersuchung
vorlagen und vom Forschungsprozess unbeeinflusst bleiben- ATrue
- BFalse
69Stichprobenuntersuchungen können bei einer sehr großen Grundgesamtheit und heterogener Merkmalszusammensetzung problematisch sein
- ATrue
- BFalse
70Für die Definition einer Grundgesamtheit sollten leicht erhebbare Merkmale verwendet werden, um eine eindeutige Abgrenzung zu garantieren
- ATrue
- BFalse
71Erkenntnis- und Verwertungsinteresse bestimmen die in der Erhebung einbezogenen Merkmalsträger und damit die Kriterien der Grundgesamtheit
- ATrue
- BFalse
72Die angestrebte Grundgesamtheit (frame population) bezeichnet die faktisch erhobene Grundgesamtheit
- ATrue
- BFalse
73Bei Teilerhebungen wird die Erhebungsgrundgesamtheit auch als Auswahlgrundgesamtheit bezeichnet
- ATrue
- BFalse
74Auch bei Vollerhebungen muss auf die mögliche Diskrepanz zwischen angestrebter und Erhebungsgrundgesamtheit immer geachtet werden
- ATrue
- BFalse
75Im klinischen Kontext kann ein Sonderfall einer Vollerhebung eine Einzelfallstudie sein
- ATrue
- BFalse
76Große Stichproben müssen unter konstanten Ziehungskriterien und mit konstanter Größe gezogen werden
- ATrue
- BFalse
77Zur Korrektur einer geringen Reliabilität können große Stichproben herangezogen werden
- ATrue
- BFalse
78Pro Faktor sollten möglichst mehr als fünf Items vorliegen
- ATrue
- BFalse
79Bei einer Kommunalität von ~ 50 sollten mehr als 300 Personen erhoben werden (n > 300)
- ATrue
- BFalse
80Die Datenauswertung anhand einer explorativen Faktorenanalyse hängt hinsichtlich der
Wahl des Stichprobenumfangs von Itemqualität, -zahl und -verteilung ab- ATrue
- BFalse
81Kleine Stichproben werden bei differenzierter Merkmalsbetrachtung benötigt
- ATrue
- BFalse
82Große Effekte erwarten große Stichproben zur Absicherung des Effekts
- ATrue
- BFalse
83Kleine Stichproben sind für die Verwendung nicht-verteilungsgebundener Tests angemessen
- ATrue
- BFalse
84Probabilistische Stichproben verwenden zufallsgesteuerte Auswahlverfahren
- ATrue
- BFalse
85Die Quotenstichprobe gehört zu den probabilistischen Stichproben
- ATrue
- BFalse
86Globale Repräsentativität ist gegeben, wenn die Stichprobe in spezifischen Merkmalen mit
der Grundgesamtheit übereinstimmt- ATrue
- BFalse
87Eine perfekte Repräsentativität ist aufgrund des fehlenden Wissens über die
Grundgesamtheit kaum zu erreichen- ATrue
- BFalse
88Komplexere Zufallsstichproben können zu präziseren Schätzungen der interessierenden
Parameter der Grundgesamtheit führen- ATrue
- BFalse
89Inferenzstatistische Verfahren können auch bei nicht-zufälliger Stichprobenwahl angewendet
werden, sind allerdings inhaltlich zu überdenken- ATrue
- BFalse
90Bei einer Likelihood wird deduktiv von einem Stichprobenergebnis auf die Plausibilität
verschiedener Populationsparameter geschlossen- ATrue
- BFalse
91Bei einer Wahrscheinlichkeit wird aus einer Population das Auftreten einander
ausschließender Stichprobenergebnisse bestimmt- ATrue
- BFalse
92Optimal ist ein Stichprobenumfang dann, wenn die interessierenden Parameter mit
gewünschter Präzision geschätzt werden können- ATrue
- BFalse
93Stratifizierte Stichproben sollten in den einzelnen Schichten möglichst ähnlich, innerhalb
aber sehr unähnlich sein- ATrue
- BFalse
94Die Untersuchungsobjekte innerhalb der Cluster sollten in Bezug auf das untersuchte
Merkmal sehr heterogen sein- ATrue
- BFalse
95Die Population sollte möglichst in wenige große Cluster zerlegt werden
- ATrue
- BFalse
96Paneleffekte bezeichnen die Problematik des schmalen Grates zwischen zunehmender
Sicherheit und zu viel Routine- ATrue
- BFalse
97Panelkontrollstudien sind wiederholte Befragungen zu gleichen oder verschiedenen Themen
- ATrue
- BFalse
98Von einer willkürlichen Auswahl wird bei definierter Grundgesamtheit und bekannter
Wahrscheinlichkeit für das Gezogenwerden gesprochen- ATrue
- BFalse
99Die willkürliche Auswahl wird auch als Gelegenheitsstichprobe (z.B. bei Umfragen)
bezeichnet- ATrue
- BFalse
100Die bewusste Auswahl verwendet Kriterien zur Auswahl, die in Zusammenhang des
Forschungsprojektes sinnvoll erscheinen- ATrue
- BFalse
101Die Auswahl typischer Fälle kann z.B. im klinischen Kontext angewendet werden
- ATrue
- BFalse
102Um das cut-off-sampling anwenden zu können, müssen die Grenzen bestimmt und die
Ausprägung der Merkmalsträger bekannt sein- ATrue
- BFalse
103Inferenzschlüsse sind bei einfachen Quotenstichproben zulässig
- ATrue
- BFalse
104Die Forschungshypothese wird meist als Alternativhypothese bezeichnet
- ATrue
- BFalse
105Zusammengesetzte Hypothesen sind Hypothesen, die mehrere Parameter repräsentieren
- ATrue
- BFalse
106Für den beta-Fehler existiert keine Konvention, obwohl eine Konvention von 0,05 sinnvoll
wäre- ATrue
- BFalse
107Bleibt die Höhe eines Zusammenhangs eines Unterschieds unbekannt, liegt eine spezifische
Hypothese vor- ATrue
- BFalse
108Die statistische Signifikanz bewertet die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Stichprobenergebnis
die Population beschreibt- ATrue
- BFalse
109Operationale Hypothesen sind Forschungshypothesen nachgeschaltet
- ATrue
- BFalse
110Spezifische Hypothesen sind meist mit ungerichteten Hypothesen kombiniert
- ATrue
- BFalse
111Statistische Signifikanz kann zur Bewertung der Wichtigkeit eines gefundenen Effekts
herangezogen werden- ATrue
- BFalse
112Nachträgliche Korrekturen des alpha-Niveaus sind aufgrund der Verwendung statistischer
Verfahren unzulässig- ATrue
- BFalse
113Der alpha-Fehler kann nur bei spezifischer Hypothese überprüft werden
- ATrue
- BFalse
114Bei zwei intervallskalierten Merkmalen X und Y kann Pearson’s r bestimmt werden
- ATrue
- BFalse
115Unterschiedshypothesen können in Zusammenhangshypothesen überführt werden
- ATrue
- BFalse
116Interdependenzanalysen sind Untersuchungen zur Überprüfung von
Zusammenhangshypothesen- ATrue
- BFalse
117Bivariate Zusammenhangshypothesen werden über multivariate Interdependenzanalysen
geprüft- ATrue
- BFalse
118Bivariate Korrelationskoeffizienten sind auf non-lineare Zusammenhänge beschränkt
- ATrue
- BFalse
119Unterschiedshypothesen erfordern eine Stichprobenziehung, mit der die ganze
Merkmalsbreite einer Population abgedeckt wird- ATrue
- BFalse
120Für multivariate Zusammenhangshypothesen können Partial-Korrelationen genutzt werden,
bei denen der Einfluss einer Kontrollvariable aus einem der untersuchten Merkmale
auspartialisiert wird- ATrue
- BFalse
121Multiple Zusammenhänge liegen vor, wenn korrelative Zusammenhänge von mehreren
intervall- oder nominalskalierten Prädiktoren und einem intervallskalierten Kriterium
überprüft werden sollen- ATrue
- BFalse
122Nominale Merkmale bei Prädiktoren lassen sich in Indikatorvariablen transformieren
- ATrue
- BFalse
123Bei einer Dummy-Kodierung (0, 1 und -1) wird die Referenzkategorie mit -1 kodiert
- ATrue
- BFalse
124Die Effektkodierung folgt den Regeln eines a-priori-Einzelvergleichs, bei dem die Summe der
Gewichte 0 ergeben muss- ATrue
- BFalse
125Die Paarvergleiche einer Kontrastkodierung sind paarweise orthogonal
- ATrue
- BFalse
126Über Korrelationen lassen sich keine Kausalmodelle bestätigen, da für einfache
Zusammenhänge prinzipiell unendlich viele Kausalmodelle konstruiert werden können- ATrue
- BFalse
127Eine Korrelation, bei der die Abhängigkeit zweier Variablen x1 und x2 teilweise auf den
Einfluss einer exogenen Größe zurückgeht, ist nur partiell kausal interpretierbar- ATrue
- BFalse
128Cross-Lagged-Panel-Designs sind eine Form korrelativer Querschnittuntersuchungen
- ATrue
- BFalse
129Aus Korrelationen lassen sich keine Plausibilitäten der einzelnen Erklärungsmodelle ableiten
- ATrue
- BFalse
130Mithilfe von Pfadanalysen/ Strukturgleichungsmodellen lassen sich kausale Annahmen
prinzipiell bestätigen, aber nicht widerlegen- ATrue
- BFalse
131Nur durch Replikationen können Kausalhypothesen empirisch validiert werden
- ATrue
- BFalse
132Aus dem metaanalytischen Vergleich von Ergebnissen vergleichbarer Untersuchungen kann die generelle Stärke von Kausaleffekten und die Gegebenheit einer Übertragbarkeit abgeschätzt werden
- ATrue
- BFalse
133Auch wenn Gruppen vorgegeben sind (z.B. durch eine Unterteilung nach Geschlecht) können echte experimentelle Untersuchungen durchgeführt werden
- ATrue
- BFalse
134Matched Samples können mithilfe von t-Tests für abhängige Stichproben und non- parametrischen Tests ausgewertet werden
- ATrue
- BFalse
135Non-parametrische Tests für Extremgruppenvergleiche überschätzen häufig den Effekt einer uV, da der mittlere Bereich unbeachtet bleibt
- ATrue
- BFalse
136A-posteriori-Einzelvergleiche sind angezeigt, wenn vor der Untersuchung gezielte Einzelvergleichshypothesen formuliert wurden
- ATrue
- BFalse
137Im Fall intervallskalierter Variablen können Trendtests bestimmte Veränderungen überprüfen
- ATrue
- BFalse
138Mehr-faktorielle Pläne entstehen bei simultaner Betrachtung der Wirksamkeit mehrerer uVs und können Interaktionen überprüfen
- ATrue
- BFalse
139Bei Additivität der Faktoren verlaufen die Linien der Faktoren parallel, bei einer Abweichung kann von einer Interaktion ausgegangen werden
- ATrue
- BFalse
140Ordinale Interaktionen erlauben die Interpretation eines Haupteffektes, nicht aber beider
- ATrue
- BFalse
141Bei Vorliegen einer disordinalen Interaktion kann eine Interpretation nur differenziert auf
Zellebene stattfinden- ATrue
- BFalse
142Ziel einer Kovarianzanalyse ist unter anderem die Reduktion der Fehlervarianz in der aV
- ATrue
- BFalse
143Intervallskalierte Kontrollvariablen können als Dummy-Kodierung kovarianzanalytisch
betrachtet werden- ATrue
- BFalse
144Hierarchische Pläne sind unvollständige Pläne, die nur bestimmte
Faktorstufenkombinationen berücksichtigen- ATrue
- BFalse
145Durch hierarchische Pläne werden Stichproben gespart, allerdings fehlen dadurch
Interpretationen von Interaktionen, da diese nicht statistisch überprüft werden können- ATrue
- BFalse
146Multivariate Pläne berücksichtigen Beziehungen zwischen abhängigen Variablen
- ATrue
- BFalse
147Veränderungshypothesen betrachtet klassischerweise Fragestellungen, die überprüfen, ob
ein Treatment eine Veränderung der abhängigen Variable bewirkt- ATrue
- BFalse
148Ein Sequenzeffekt kann geprüft werden, indem verschiedene Abfolgen je einer
Zufallsstichprobe zugewiesen werden- ATrue
- BFalse
149Sequenzeffekte entstehen als Folge von Interaktionen zwischen Untersuchungsbedingungen
und Abfolgen (z.B. durch Ermüdung, Gewöhnung)- ATrue
- BFalse
150Für eine Steigerung der internen Validität experimenteller Untersuchungen sollten möglichst
mehr als zwei Messzeitpunkte erfasst werden, die im mittleren Bereich stärker konzentriert
sein sollten- ATrue
- BFalse
151Die Streuung der Differenzwerte gilt als Indikator für die Reliabilität von Differenzmaßen, ein
größerer Unterschied weist dabei auf eine größere Reliabilität hin- ATrue
- BFalse
152Eine schwache Reliabilität führt zu einer niedrigen Reliabilität der Differenzen
- ATrue
- BFalse
153Die Verteilung und Anzahl der Messzeitpunkte gehört zu den drei Einflussgrößen für die als
Veränderungsmaße geltenden Differenzen zwischen den ermittelten Durchschnittswerten- ATrue
- BFalse
154Wenig (retest)reliable Messinstrumente führen v.a. bei quasi-experimentellen
Untersuchungen dazu, dass eine Verschiebung der zuvor extremen Merkmalsausprägung zu mittleren Werten auftritt- ATrue
- BFalse
155Mit dem Solomon-Vier-Gruppen-Plan lassen sich Treatment-, Pretest- und Zeiteffekte kontrollieren
- ATrue
- BFalse
156Das Einsetzen mehrerer abhängiger Variablen bei einer quasi-experimentellen Untersuchung kann die externe Validität erhöhen
- ATrue
- BFalse
157Epochale Effekte sind durch den Geburtszeitpunkt bedingt
- ATrue
- BFalse
158Zeiteffekte sind an neurophysiologische Reifungsprozesse gebunden, durch die sich das
Verhalten im Laufe des Lebens verändert- ATrue
- BFalse
159Alterseffekte können nur untersucht werden, wenn epochale Effekte vernachlässigbar sind
und vice versa- ATrue
- BFalse
160Sequentielle Modelle zeigen, dass sich die wechselseitige Konfundierung von Epochen- und
Alterseffekten nicht (untersuchungstechnisch) beseitigen lässt- ATrue
- BFalse
161Bei der Time-Sequential-Method werden ohne Messwiederholungen verschiedene Epochen
und das Alter systematisch variiert- ATrue
- BFalse
162Bei der Cross-Sequential-Method werden Epochen- und Generationsfaktor variiert und das
Alter ignoriert- ATrue
- BFalse
163Veränderungshypothesen lassen sich beispielsweise durch Vorhersagemodelle (im Sinne von
Veränderungen in Zeitreihen durch andere Zeitreihen) untersuchen- ATrue
- BFalse
164Indirekte Veränderungsmessungen sind Messungen, die lediglich auf einer einmaligen
Erhebung beruhen- ATrue
- BFalse
165Direkte Veränderungsmessungen stellen eine besondere Form der Veränderungshypothesen
dar, bei der Messungen zu wiederholten Zeitpunkten vorgenommen werden, um das
Ausmaß der Veränderungen und deren Stabilität zu beurteilen- ATrue
- BFalse
166Die Reliabilität der Differenzen ist höher, je höher die Reliabilität der Einzeltestungen
- ATrue
- BFalse
167Hohe Reliabilitäten von Differenzwerten sind z.B. zu erwarten, wenn Subtests reliabel, aber
Skalen unkorreliert sind- ATrue
- BFalse
168Nach dem Ausgangswertgesetz ist die Höhe des Anfangswertes aufgrund von Skalen- oder
Reliabilitätsproblemen negativ mit dem Zuwachs korreliert- ATrue
- BFalse
169Das Physikalismus-Subjektivismus-Dilemma beschäftigt sich mit der Annahme, dass
numerisch identische Veränderungen auf den Abschnitten des Merkmalskontinuums das
gleiche bedeuten- ATrue
- BFalse
170Die power gibt die Wahrscheinlichkeit (1 – alpha) an, mit der ein Signifikanztest bei Gültigkeit
der Alternativhypothese zu einem signifikanten Ergebnis führt- ATrue
- BFalse
171Die Nullhypothese als theoretische Aussage (Nulleffekt) ist quasi chancenlos, da sie nie exakt
auf die Realität zutrifft- ATrue
- BFalse
172Aus der Gleichsetzung der Fehlerwahrscheinlichkeiten (alpha und beta) resultieren größere
Stichprobenumfänge als bei Herabsetzen des beta-Fehlers- ATrue
- BFalse
173Für die Effektgrößenbestimmung müssen erwartete Differenzen an der Streuung relativiert
werden- ATrue
- BFalse
174Eine Stichprobe muss so groß sein, dass sie hinsichtlich eines spezifischen Effektes (Schätzung
eines bestimmten Populationsparameters) und statistischen Testverfahrend bei spezifischer
Zielsetzung optimal ist- ATrue
- BFalse
175Die Effektgröße liefert ein inhaltliches Maß für das statistische Ausmaß eines Effektes
- ATrue
- BFalse
176Die Effektgröße dient als Schätzer der Relevanz eines durch statistische Tests
nachgewiesenen Effekts- ATrue
- BFalse
177Praktisch kann jede Mittelwertsdifferenz signifikant werden, wenn der Stichprobenumfang
ausreichend groß ist- ATrue
- BFalse
178Anhand von Klassifikationstabellen können Effektgrößen als klein, mittel und groß eingestuft werden
- ATrue
- BFalse
179Cohens d relativiert die Differenzen zweier Mittelwerte an der Standardabweichung und wird oft beim t-Test für unabhängige Stichproben verwendet
- ATrue
- BFalse
180R2 ist ein korrigierter Index für Varianzaufklärung
- ATrue
- BFalse
181Eta2 ergibt sich aus den Quotienten aus erklärter Quadratsumme zu gesamter QS
- ATrue
- BFalse
182Das adjustierte R2 korrigiert die Effektgröße um den Standardfehler
- ATrue
- BFalse
183Der alpha-Fehler wiegt etwa 3 mal so schwer wie der beta-Fehler
- ATrue
- BFalse
184Omega-Quadrat sollte angewendet werden, wenn Inferenzen über spezifische Kategorien
einer Nominalvariable gezogen werden sollen- ATrue
- BFalse
185Bei random effect models (Abweichungen vom Mittelwert eines Panels sind eine
normalverteilte Zufallsvariable) wird der Intraclass-Korrelationskoeffizient angewendet- ATrue
- BFalse
186Kelleys Epsilon2 ist das um die Freiheitsgrade korrigierte Äquivalent zu eta2
- ATrue
- BFalse
187Ein optimaler Stichprobenumfang führt zu einer Teststärke von 1-ß, für die H0 zu
entscheiden, wenn die H0 zutrifft- ATrue
- BFalse
188Je größer der Alpha-Fehler angesetzt wird, desto größer muss n werden
- ATrue
- BFalse
189Der Stichprobenumfang ist kleiner bei einseitiger als bei zweiseitiger Testung
- ATrue
- BFalse
190Die ARE vergleicht einen parametrischen mit einem verteilungsfreien Test, die besten non-
parametrischen Tests erreichen etwa 95,5% korrekter Zurückweisungen der parametrischen
Tests- ATrue
- BFalse
191Effizienzindizes müssen vorsichtig angewendet werden, wenn der Test nicht auf Daten
angewendet wird, die perfekt die Bedingungen einer parametrischen Auswertung erfüllen- ATrue
- BFalse
192Bei Verletzung parametrischer Voraussetzungen und bei kleinem n sind verteilungsfreie Tests
effizienter- ATrue
- BFalse
193Für Unterschiedshypothesen werden randomisierte Zwei- oder Mehrgruppen-Pläne
verwendet- ATrue
- BFalse
194Zusammenhangshypothesen werden über Zwei- oder (mehr)faktorielle Pretest-Posttest-
Pläne untersucht- ATrue
- BFalse
195In die Reliabilität der Differenzwerte gehen die Reliabilität der Rohwerte und die
Korrelationen der Testwerte ein- ATrue
- BFalse
196Die Berechnung der Reliabilität der Differenzwerte setzt voraus, dass sich Varianz und
Reliabilität zwischen Messzeitpunkten nicht verändert- ATrue
- BFalse
197Über Delta-Maße können Effektgrößen vereinheitlicht werden
- ATrue
- BFalse
Information
- Description
- Psychologie Quiz on PTE Fragenkatalog 4,5-7, created by Jonas Hinze on 16/02/2018.
- Author
- Jonas Hinze
- Language
- Deutsch
- Views
- 10
- Tags
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