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Test

Expertengruppe 6: Inferenzstatistik 2

fr_ 15 preguntas

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Preguntas del test (15)

  1. 1Welche Aussagen zum t-Test sind korrekt? (2/4)
    1. ADas Signifikanzniveau kann beliebig vor oder nach der Durchführung des Testes festgelegt werden
    2. BDer t-Test ist eins der gängigsten Analyseverfahren
    3. CGrundlage für den t-Test ist die Intervallskala
    4. DEs können Mittelwerte von mehr als zwei Gruppen verglichen werden
  2. 2Welche Schlussfolgerungen zu Richtung, Stärke und Bedeutsamkeit können aus den gegebenen Daten gezogen werden? Korrelation: -0,175, Signifikanz 0,001 bei einem Niveau von 0,01 (1/4)
    1. APositiv, stark, hoch signifikant
    2. BPositiv, schwach, nicht signifikant
    3. CNegativ, schwach, hoch signifikant
    4. DNegativ, mittel, hoch signifikant
  3. 3Welche Schlussfolgerungen zu Richtung, Stärke und Bedeutsamkeit können aus den den gegebenen Daten gezogen werden? Korrelation: 0,751, Signifikanz 0,005 bei einem Niveau von 0,01 (1/4)
    1. APositiv, stark, hoch signifikant
    2. BPositiv, mittel, hoch signifikant
    3. CPositiv, kein Zusammenhang, nicht signifikant
    4. DPositiv, stark, nicht signifikant
  4. 4Welche Aussagen sind korrekt? (3/4)
    1. AParametrische Testverfahren werden verwendet, wenn die gegebenen Daten nicht intervallskaliert, normalverteilt sind und keine Varianzhomogenität besteht
    2. BSpearman‘s Rho ist ein bekanntes non-parametrisches Testverfahren
    3. CAls Grundlage für das Spearman’s Rho Verfahren reichen ordinalskalierte Daten aus
    4. DNon-parametrische Testverfahren können auch als verteilungsfreie Verfahren bezeichnet werden
  5. 5Welche Aussagen über den T-Test sind wahr? (3/4)
    1. AEr untersucht, ob sich 2 empirisch gefundene Mittelwerte systematisch voneinander unterscheiden
    2. BDie empirische Mitteldifferenz ist signifikant, wenn die ermittelte Wahrscheinlichkeit größer ist, als der angenommene Alpha-Fehler
    3. CDer T-Test hat mathematische Voraussetzungen, d.h. das untersuchte Merkmal muss intervallskaliert sein
    4. DEr prüft, ob eine empirische Mittelwertdifferenz signifikant ist oder auf Zufall beruht
  6. 6Was kann über Effekte / Effektgrößen gesagt werden? (3/4)
    1. AMacht Zusammenfassen von Ergebnissen mehrerer Studien möglich
    2. BEs gibt einen Effekt, wenn in statistischen Test die Nullhypothese abgelehnt wird
    3. CEffektgrößen treffen keine Aussage zur praktischen Relevanz von signifikanten Ergebnissen
    4. DEffektstärke trifft eine Aussage über die Größe des Effekts
  7. 7Welches sind die Voraussetzungen für eine einfaktorielle Varianzanalyse? (3/4)
    1. ANormalverteilung
    2. BUnabhängigkeit
    3. CVarianzhomogenität
    4. DMindestens Intervallskaliert
  8. 8Wie viele Hypothesenduos werden bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse aufgestellt? (1/4)
    1. A0
    2. B1
    3. C2
    4. D3
  9. 9Wie werden die Hypothesenduos der zweifaktoriellen Varianzanalyse gebildet? (Reihenfolge der Hypothesen spielt keine Rolle) (3/4)
    1. AUV A hat einen signifikanten Effekt auf die AV
    2. BUV B hat einen signifikanten Effekt auf die AV
    3. CDie Interaktion von UV A und UV B hat einen signifikanten Effekt auf die AV
    4. DUV B hat einen signifikanten Effekt auf die UV A
  10. 10Voraussetzungen der Parametrischen Daten? (2/4)
    1. AMindestens intervallskaliert
    2. BMindestens ordinalskaliert
    3. CKeine Normalverteilung
    4. DVarianzhomogenität

Información

Descripción
Unterschiede zwischen Gruppen, Testverfahren für nominal‐& ordinalskalierte Daten, Effektgrößen
Autor
fr_
Idioma
Deutsch
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