Quiz
Expertengruppe 6: Inferenzstatistik 2
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Perguntas do quiz (15)
1Welche Aussagen zum t-Test sind korrekt? (2/4)
- ADas Signifikanzniveau kann beliebig vor oder nach der Durchführung des Testes festgelegt werden
- BDer t-Test ist eins der gängigsten Analyseverfahren
- CGrundlage für den t-Test ist die Intervallskala
- DEs können Mittelwerte von mehr als zwei Gruppen verglichen werden
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)
- APositiv, stark, hoch signifikant
- BPositiv, schwach, nicht signifikant
- CNegativ, schwach, hoch signifikant
- DNegativ, mittel, hoch signifikant
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)
- APositiv, stark, hoch signifikant
- BPositiv, mittel, hoch signifikant
- CPositiv, kein Zusammenhang, nicht signifikant
- DPositiv, stark, nicht signifikant
4Welche Aussagen sind korrekt? (3/4)
- AParametrische Testverfahren werden verwendet, wenn die gegebenen Daten nicht intervallskaliert, normalverteilt sind und keine Varianzhomogenität besteht
- BSpearman‘s Rho ist ein bekanntes non-parametrisches Testverfahren
- CAls Grundlage für das Spearman’s Rho Verfahren reichen ordinalskalierte Daten aus
- DNon-parametrische Testverfahren können auch als verteilungsfreie Verfahren bezeichnet werden
5Welche Aussagen über den T-Test sind wahr? (3/4)
- AEr untersucht, ob sich 2 empirisch gefundene Mittelwerte systematisch voneinander unterscheiden
- BDie empirische Mitteldifferenz ist signifikant, wenn die ermittelte Wahrscheinlichkeit größer ist, als der angenommene Alpha-Fehler
- CDer T-Test hat mathematische Voraussetzungen, d.h. das untersuchte Merkmal muss intervallskaliert sein
- DEr prüft, ob eine empirische Mittelwertdifferenz signifikant ist oder auf Zufall beruht
6Was kann über Effekte / Effektgrößen gesagt werden? (3/4)
- AMacht Zusammenfassen von Ergebnissen mehrerer Studien möglich
- BEs gibt einen Effekt, wenn in statistischen Test die Nullhypothese abgelehnt wird
- CEffektgrößen treffen keine Aussage zur praktischen Relevanz von signifikanten Ergebnissen
- DEffektstärke trifft eine Aussage über die Größe des Effekts
7Welches sind die Voraussetzungen für eine einfaktorielle Varianzanalyse? (3/4)
- ANormalverteilung
- BUnabhängigkeit
- CVarianzhomogenität
- DMindestens Intervallskaliert
8Wie viele Hypothesenduos werden bei der zweifaktoriellen Varianzanalyse aufgestellt? (1/4)
- A0
- B1
- C2
- D3
9Wie werden die Hypothesenduos der zweifaktoriellen Varianzanalyse gebildet? (Reihenfolge der Hypothesen spielt keine Rolle) (3/4)
- AUV A hat einen signifikanten Effekt auf die AV
- BUV B hat einen signifikanten Effekt auf die AV
- CDie Interaktion von UV A und UV B hat einen signifikanten Effekt auf die AV
- DUV B hat einen signifikanten Effekt auf die UV A
10Voraussetzungen der Parametrischen Daten? (2/4)
- AMindestens intervallskaliert
- BMindestens ordinalskaliert
- CKeine Normalverteilung
- DVarianzhomogenität
11Voraussetzungen für Pearson’s Korrelationskoeffizient? (1/4)
- Amindestens ordinalskalierte Daten
- Bmindestens intervallskalierte Daten
- Cmindestens nominalskalierte Daten
- Dmindestens verhältnisskalierte Daten
12Eigenschaften der Effektstärke: (3/4)
- AWird die Nullhypothese in einem statistischen Test angenommen liegt ein Effekt vor
- BWird die Nullhypothese in einem statistischen Test abgelehnt liegt ein Effekt vor
- CDie Standardisierung ermöglicht den Vergleich von Effektstärken aus verschiedenen Studien
- DSie gibt die relative Größe eines Effekts vor
13Welche der folgenden Werte trifft nicht auf Cohen´s D zu? (1/4)
- Ad = 0,2: kleiner Effekt
- Bd = 0,3: kleiner Effekt
- Cd = 0,5: mittlerer Effekt
- Dd = 0,8: starker Effekt
14Wann wird der T-Test für unabhängige Stichproben eingesetzt? (2/4)
- AMan vergleicht 2 Stichproben aus unterschiedlichen Versuchspersonen
- BBeide Stichproben sind paarweise miteinander assoziiert
- CDas untersuchte Merkmal ist nominalskaliert
- DDas untersuchte Merkmal ist intervallskaliert
15Was trifft auf die Varianzanalyse zu?
- ADie Mittelwerte von 2 Gruppen müssen verglichen werden
- BDie Mittelwerte mehrerer Gruppen müssen verglichen werden
- CDie Nullhypothese besagt, dass Alle Gruppenmittelwerte gleich sind
- DDie Nullhypothese besagt, dass alle Gruppenmittelwerte unterschiedlich sind
Informações
- Descrição
- Unterschiede zwischen Gruppen, Testverfahren für nominal‐& ordinalskalierte Daten, Effektgrößen
- Autor
- fr_
- Idioma
- Deutsch
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- Etiquetas
- Avaliação
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