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Ausgewählte Methoden

Description

Quiz on Ausgewählte Methoden , created by Max Anton on 20/11/2014.
Max Anton
Quiz by Max Anton, updated more than 1 year ago
Max Anton
Created by Max Anton over 9 years ago
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Resource summary

Question 1

Question
Die Hypothesenprüfung (F-Test) der einfaktoriellen Varianzanalyse...
Answer
  • basiert auf einem Omnibustest
  • ist einseitig, aber ungerichtet
  • kontrolliert den familywise error
  • ist zweiseitig, aber gerichtet
  • basiert auf einem sequentiellen Vergleich aller Mittelwerte

Question 2

Question
Wird im Rahmen einer einfaktoriellen Varianzanalyse die H0 verworfen, dann bedeutet dies im Allgemeinen, dass...
Answer
  • Sich zumindest zwei Mittelwerte signifikant voneinander unterscheiden
  • sich alle Mittelwerte signifikant voneinander unterscheiden
  • es keine Mittelwertsunterschiede gibt
  • die Testmacht zu gering war
  • ein großer Effekt in den Daten nachgewiesen werden konnte

Question 3

Question
Einzelvergleiche (Kontraste) im Rahmen einer Varianzanalyse...
Answer
  • Eignen sich für ein hypothesengeleitetes Vorgehen
  • Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant unterscheiden
  • Beruhen auf Linearkombinationen der Gruppenmittelwerte
  • Sollten nur für ein exploratives Vorgehen genutzt werden
  • Erlauben nur die Testung ungerichteter Hypothesen

Question 4

Question
Die Bonferri-Korrektur...
Answer
  • Dient der Kontrolle des familywise errors
  • Führt dazu, dass die H0 häufiger beibehalten wird
  • Vermindert die Testmacht
  • Führt dazu, dass die H0 häufiger verworfen wird
  • Ist unabhängig von der Anzahl der durchgeführten Tests

Question 5

Question
Post-Hoc-Tests im Rahmen einer Varianzanalyse...
Answer
  • Erlauben die Untersuchung, welche Mittelwerte sich signifikant unterscheiden
  • Sollten nur für ein exploratives Vorgehen genutzt werden
  • Erlauben nur die Testung ungerichteter Hypothesen
  • Eignen sich für ein hypothesengeleitetes Vorgehen
  • Beruhen auf orthogonalen Tests

Question 6

Question
Die Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse sind...
Answer
  • Homogenität der Varianzen
  • Unabhängigkeit der Gruppen
  • Sphärizität
  • Das Messniveau der AV ist zumindest ordinal
  • Das Messniveau der UV ist zumindest metrisch

Question 7

Question
Robuste F-Tests (Brown, Forsysthe, Welche) in der einfaktoriellen Varianzanalyse kompensieren...
Answer
  • Die Verletzung der Varianzhomogenität
  • Die Verletzung der Normalverteilungsannahme
  • Die Verletzung der Unabhängigkeit der Messungen
  • Ein zu geringes Messniveau der AV
  • Ungleiche Stichprobengrößen

Question 8

Question
Folgende Kontraste der Varianzanalyse sind orthogonal:
Answer
  • Abweichung
  • Einfach
  • Differenz
  • Helmert
  • Wiederholt

Question 9

Question
Folgende Kontraste der Varianzanalyse sind nicht orthogonal:
Answer
  • Abweichung
  • Einfach
  • Differenz
  • Helmert
  • Wiederholt

Question 10

Question
Interaktionen in mehrfaktoriellen varianzanalytischen Designs können folgendermaßen klassifiziert werden:
Answer
  • Ordinal
  • Hybrid
  • Disordinal
  • Metrisch
  • Anhybrid

Question 11

Question
Das Vorliegen einer signifikanten ordinalen Interaktion in einer zweifaktoriellen Varianzanalyse (Faktor A und B) hat allgemein folgende AUsiwkrungen auf die Interpretation signifikanter Haupteffekte der Faktoren A und B...
Answer
  • Der Haupteffekt von Faktor A darf ebenso interpretiert werden
  • Der Haupteffekt von Faktor B darf ebenso interpretiert werden
  • Der Haupteffekt von Faktor A darf nicht interpretiert werden
  • Der Haupteffekt von Faktor B darf nicht intrepretiert werden
  • Kein Haupteffekt darf mehr interpretiert werden

Question 12

Question
Das Vorliegen einer signifikanten disordinalen Interaktion in einer zweifaktoriellen Varianzanalyse (Faktor A und B) hat allgemein folgende Auswirkungen auf die neue Interpretation signifikanter Haupteffekte der Faktoren A und B
Answer
  • Der Haupteffekt von Faktor A darf ebenso interpretiert werden
  • Der Haupteffekt von Faktor B darf ebenso interpretiert werden
  • Der Haupteffekt von Faktor A darf nicht interpretiert werden
  • Der Haupteffekt von Faktor B darf nicht interpretiert werden
  • Kein Haupteffekt darf mehr interpretiert werden

Question 13

Question
Abhängige Datenstrukturen…
Answer
  • Entstehen durch Messwiederholung
  • Entstehen durch Parallelisierung
  • Bringen gegenüber unabhängigen Daten im Allgemeinen eine Verminderung der Testmacht mit sich
  • Können nur mit parametrischen Methoden analysiert werden
  • Können nur mit nicht- parametrischen Methoden analysiert werden

Question 14

Question
Die Voraussetzungen des t-Tests für abhängige Daten sind...
Answer
  • Metrisches Skalenniveau der AV
  • Normalverteilung
  • Homogenität der Varianzen
  • Unabhängige Messungen
  • Homosekdastizität

Question 15

Question
Eine mixed design ANOVA enthält…
Answer
  • Einen oder mehrere AV
  • Einen oder mehrere UV
  • Keinen abhängigen Faktor
  • Keinen unabhängigen Faktor
  • Keine Wechselwirkungsterme

Question 16

Question
Die Voraussetzungen einer mixed design ANOVA sind im Allgemeinen
Answer
  • Multivariate Normalverteilung
  • Sphärizität
  • Homogenität der Varianzen
  • Gleiche Stichprobengrößen der unabhängigen Gruppen
  • Ein zumindest ordinales Messniveau der AV

Question 17

Question
Eine signifikante Wechselwirkung in einer varianzanalytischen Untersuchung…
Answer
  • Belegt, dass der kombinierte Effekt mehrerer Faktoren nicht additiv ist
  • Ist ein Hinweis auf eine Voraussetzungsverletzung der Varianzanalyse
  • Kann nicht gleichzeitig mit einem signifikanten Haupteffekt auftreten
  • Kann in einem einfaktoriellen Design nachgewiesen werden
  • Belegt, dass der kombinierte Effekt mehrere Faktoren additiv ist

Question 18

Question
Der X²- Test über eine Vier- Feldertafel
Answer
  • Kann gerichtet durchgeführt werden
  • Ist ein parametrischer Test
  • Kann nur ungerichtet durchgeführt werden
  • Hat zwei Freiheitsgrade
  • Ist für seine Durchführung an keine Voraussetzungen gebunden

Question 19

Question
Der Phi- Koeffizient…
Answer
  • Kann nur für vier- Feldertafeln bestimmt werden
  • Kann den monotonen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen bestimmen
  • Kann den atonen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen bestimmen
  • Kann für alle k x m Tafeln bestimmt werden (k, m ≥ 2)
  • Ist unbeeinflusst von ungleichen Randverteilungen

Question 20

Question
Das Odds Ratio
Answer
  • Ist ein Maß des bivariaten Zusammenhangs
  • Hat einen Wertebereich von -1 bis +1
  • Hat einen Wertebereich von 0 bis 1
  • Ist für Vier- Feldertafeln undefiniert
  • Ist ein symmetrisches Maß

Question 21

Question
Folgende Aussagen treffen auf Odds Ratio und Risk Ratio zu
Answer
  • Das OR erlaubt Aussagen dazu, ob die Auftrittswahrscheinlichkeit eines Ereignisses durch ein vorhandenes Merkmal verändert wird
  • Das RR erlaubt Aussagen dazu, ob die Chancen eines Ereignisses durch ein vorhandenes Merkmal verändert werden
  • OR und RR liegen für seltene Ereignisse numerisch nahe beieinander
  • Das OR ist eine Verhältniszahl
  • Das RR ist eine Verhältniszahl

Question 22

Question
Das RR
Answer
  • Hat einen Wertebereich von 0 bis unendlich
  • Wird mithilfe von bedingten Wahrscheinlichkeiten berechnet
  • Eignet sich für longitduniale Studien
  • Wird mithilfe von unbedingten Wahrscheinlichkeiten berechnet
  • Ist ein symmetrisches Maß

Question 23

Question
Die Sensitivität bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, …
Answer
  • Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird
  • Dass ein negativer Fall im diagnostischen Test erkannt wird
  • Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test als negativ erscheint
  • Dass ein negativer Fall im diagnostischen Test als positiv erscheint
  • Dass z.B. eine Krankheit vorliegt, wenn der diagnostische Test positiv ausfiel

Question 24

Question
Die Spezifität bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, …
Answer
  • Dass ein negativer fall im diagnostischen Test erkannt wird
  • Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird
  • Dass ein positiver Fall im diagnostischen Test als negativ erscheint
  • Dass ein negativer Fall im diagnostischen Test als positiv erscheint
  • Dass z.B. eine Krankheit nicht vorliegt, wenn der diagnostische Test negativ ausfiel

Question 25

Question
Der positive Vorhersagewert (positive predictive value)
Answer
  • ist abhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals
  • bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass z.B. eine Krankheit vorliegt, wenn der diagnostische Test positiv ausfilel
  • bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein positiver Fall im diagnostischen Test erkannt wird
  • ist unabhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals
  • bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein negativer Fall im diagnostischen Test erkannt wird

Question 26

Question
Effektstärken
Answer
  • Geben die Größe (und Richtung) eines Effekts an
  • Dienen der Abschätzung der inhaltlichen Relevanz von Studienergebnissen
  • Dienen der inferenzstatistischen Absicherung von Studienergebnissen
  • Können standardisiert und unstandardisiert sein
  • Sind irrelevant für die Planung von Studien

Question 27

Question
Der negative Vorhersagewert (negative preditive value)
Answer
  • Ist abhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals
  • Bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass z.B. eine Krankheit nicht vorliegt, wenn der diagnostische Test negativ ausfiel
  • Ist unabhängig von der Prävalenz des interessierenden Merkmals
  • Bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein negativer Fall im diagnostischen Test erkannt wird
  • Bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass ein positiver Fall im diagnostischen Test als negativ erscheint

Question 28

Question
Cohens d ist
Answer
  • Ein standardisiertes Effektmaß
  • Ein Maß für Mittelwertsunterschiede
  • Ein undstandardisiertes Effektmaß
  • Nur für unabhängige Stichproben geeignet
  • Bezüglich seiner Anwendung an keinerlei Voraussetzungen gebunden

Question 29

Question
Ein Cohens d von 0,5
Answer
  • Bedeutet, dass der Abstand zwischen zwei Verteilungen 0,5 Standardabweichungen beträgt
  • Kann sowohl mit einem signifikanten als auch mit einem nichtsignifikanten Mittelwertsunterschied einhergehen
  • Bezeichnet einen kleinen Effekt
  • Bezeichnet einen großen Effekt
  • Ist ein Hinweis auf ein signifikantes Ergebnis

Question 30

Question
Ein standardisiertes Maß für Mittelwertsunterschiede ist …
Answer
  • Cohens d
  • Hedges g
  • Eta- Quadrat
  • Omega- Quadrat
  • Odds Ratio

Question 31

Question
Der Korrelationskoeffizient r
Answer
  • Ist ein standardisiertes Effektmaß
  • Kann in Cohens d umgerechnet werden
  • Ist ein unstandardisiertes Effektmaß
  • Ist nur für unabhängige Stichproben geeignet
  • Ist bezüglich seiner Anwendung an keinerlei Voraussetzungen gebunden

Question 32

Question
Eta- Quadrat
Answer
  • Ist ein standardisiertes Effektmaß
  • Ist ein Maß der Varianzaufklärung
  • Ist ein unstandardisiertes Effektmaß
  • Hat einen Wertbereich von 0 bis 1
  • Ist ein gültiger Schätzer für den Populationsparameter

Question 33

Question
Folgende Effekte haben zumindest eine mittlere Größe
Answer
  • Eta- Quadrat = 0,07
  • r = 0,12
  • d = 0,85
  • r = 0,31
  • Eta- Quadrat = 0,03

Question 34

Question
Die Number Needed to Treat (NNT)
Answer
  • Ist ein comparative Maßzahl
  • Kann zum Vergleich der Effektivität zweier Behandlungsmethoden herangezogen werden
  • Hat einen Wertebereich von 0 bis 1
  • Hat einen Wertebereich von -1 bis 1
  • Wird üblicherweise abgerundet, wenn sie nicht ganzzahlig ist

Question 35

Question
Der Nonoverlap von zwei Verteilungen…
Answer
  • Kann dazu herangezogen werden, Cohens d anschaulicher zu machen
  • Wird üblicherweise in Prozent angegeben
  • Ist klein, wenn der Effekt groß ist
  • Ist klein, wenn der Effekt klein ist
  • Kann dazu herangezogen werden, ein Risk Ratio anschaulicher zu machen

Question 36

Question
Mit steigendem N
Answer
  • Wird jeder beliebige statistische Test signifikant
  • Kann ein Effekt beliebig klein werden und dennoch statistisch nachweibar sein
  • Nimmt die Effektgröße zu
  • Sinkt die Testmacht
  • Steigt die Wahrscheinlichkeit eines Alpha- Fehlers

Question 37

Question
Die prozentuale Übereinstimmung (Beurteilerübereinstimmung)
Answer
  • Berücksichtigt nicht, dass Übereinstimmungen zufällig sein können
  • Neigt zu einer Überschätzung der Konkordanz
  • Berücksichtigt auch, dass übereinstimmungen zufällig sein können
  • Neigt zu einer Unterschätzung der Konkordanz
  • Kann nur für dichotome Kategoriensysteme berechnet werden

Question 38

Question
Cohens Kappa
Answer
  • Ist ein Maß der Beurteilerübereinstimmung
  • Ist ein zufallsbereinigtes Maß
  • Hat einen Wertebereich von 0 bis 1
  • Kann nur auf dichotome Kategoriensysteme angewandt werden
  • Kann wie ein Korrelationskoeffizient interpretiert werden

Question 39

Question
Cohens Kappa wird beeinflusst durch
Answer
  • Die beobachtete Beurteilerübereinstimmung
  • Die Prävalenz des untersuchten Merkmals
  • Ungleiche Randverteilungen
  • Die Art der Nicht- Übereinstimmungen
  • Die Anzahl der Rater

Question 40

Question
Parametrische Tests
Answer
  • Stellen Voraussetzungen an die Verteilung der Daten
  • Sind – wenn ihre Voraussetzungen zutreffen – in der Regel effizienter als nicht- parametrische Tests
  • Können zur Analyse von Daten aller Skalenniveaus herangezogen werden
  • Können zur Analyse von ordinalskalierten Daten herangezogen werden
  • Sind auch immer problemlos bei kleinen Stichproben einsetzbar

Question 41

Question
Folgende Verfahren sind parametrische Testverfahren
Answer
  • Varianzanalyse
  • F- Test
  • t- Test
  • U- Test
  • Kolmogorov- Smirnov- Test

Question 42

Question
Folgende Verfahren sind nicht- parametrische Testverfahren
Answer
  • U- Test
  • Wilcoxon- Test
  • Varianzanalyse
  • F- Test
  • t- Test

Question 43

Question
Ein Box- Plot
Answer
  • Bildet die Lage einer Verteilung grafisch ab
  • Bildet die Dispersion einer Verteilung grafisch ab
  • Kann zur Ausreißerdiagnostik verwendet werden
  • Bildet direkt den Mittelwert grafisch ab
  • Gibt keine Hinweise zur Verteilungsform (z.B. linksschief/ rechtsschief)

Question 44

Question
Der Mediantest
Answer
  • Kann auf ordinalskalierte abhängige Daten angewandt werden ?? abhängige Daten = AV?
  • Ist robust gegenüber Ausreißern
  • Kann auf kategoriale abhängige Daten angewandt werden
  • Hat in der Regel eine größere Testmacht als der U- Test
  • Benötigt homomere Datenverteilungen

Question 45

Question
Der U- Test
Answer
  • Nutzt mehr Information aus den Daten als der Mediantest
  • Kann auf metrische abhängige Daten angewandt werden ??? Abhängige Daten = AV?
  • Nutzt weniger Information aus den Daten als der Mediantest
  • Hat in der Regel eine größere Testmacht als der t- Test
  • Kann auf kategoriale abhängige Daten angewandt werden

Question 46

Question
Welche der folgenden Verfahren erlauben eine gerichtete Hypothesentestung?
Answer
  • U- Test
  • McNemar- Test
  • t- Test
  • Einfaktorielle ANOVA
  • Friedman- Test

Question 47

Question
Der Kruskal- Wallis- Test
Answer
  • Erlaubt nur eine ungerichtete Hypothesenprüfung
  • Ist ein nicht- parametrisches Pendant des t- Tests
  • Erlaubt eine gerichtete Hypothesenprüfung
  • Stellt keine Anforderungen an die Daten
  • Basiert auf der Analyse von Häufigkeiten

Question 48

Question
Die Analyse von Trends (Vergleich von k > 2 Gruppen hinsichtlich ihrer Lage)
Answer
  • Setzt voraus, dass die Gruppe a priori in eine zu testende Rangreihe gebracht wurden
  • Kann sowohl mit parametrischen als auch nicht- parametrischen Testverfahren erfolgen
  • Kann nur mit nicht- parametrischen Testverfahren erfolgen
  • Kann nur mit parametrischen Testverfahren erfolgen
  • Kann a posteriori zum Beleg einer empirisch gefundenen Rangreihe benutzt werden

Question 49

Question
Welche der folgenden Aussagen sind korrekt?
Answer
  • Der Wilcoxon- Test nutzt die Ranginformation aus den Daten
  • Der McNemar- Test nutzt die Ranginformation aus der Daten
  • Der U- Test nutzt die Ranginformation aus den Daten
  • Der Wilcoxon- Test benötigt zumindest ordinalskalierte Daten
  • Der U- Test benötigt zumindest ordinalskalierte Daten

Question 50

Question
Welche der folgenden Aussagen sind korrekt?
Answer
  • Vorzeichentest und Vorzeichenrangtest stellen gleiche Voraussetzungen an die Daten
  • Der U- Test hat immer eine höhere Testmacht als der Mediantest
  • Die H0 im Kruskal- Wallis- Test und im Friedman- Test bezieht sich auf Mediane
  • Die H0 im Vorzeichentest bezieht sich auf mediane
  • Der McNemar- Test kann gerichtet und ungerichtet durchgeführt werden ???
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