Multivariate Verfahren.txt

Card Set Information

Author:
Pizza
ID:
229406
Filename:
Multivariate Verfahren.txt
Updated:
2013-08-07 08:57:17
Tags:
Multivariate Statistik
Folders:

Description:
Folien
Show Answers:

Home > Flashcards > Print Preview

The flashcards below were created by user Pizza on FreezingBlue Flashcards. What would you like to do?


    • author "Patricia"
    • tags "Multivariate Verfahren, Statistik"
    • description "Klausur Master Psychologie Universität Trier"
    • fileName "Multivariate Verfahren"
    • freezingBlueDBID -1.0
    • Was sind multivariate Methoden ?
    • Multivariate Methoden untersuchen Multikausalität,d. h. komplexe Einflüsse verschiedener Faktoren.
    • Es werden mehrere UVS und mehrere AVs untersucht.
    • Der einfachste Fall ist die Beziehung zwischen 3 Variablen.
    • Multivariate Verfahren können flexiblere Modelle testen als dies mit der bivarianten Statistik möglich ist.
  1. Welche Typen multivariater Beziehungen gibt es?
    • unabhängige Einflüsse
    • Interaktion
    • Zirkularität
    • Mehrfache Einflüsse
    • Mediation
    • Moderation
  2. Welche Variablen spielen bei der Mediation eine Rolle?
    Prädiktor (= UV)

    Kriterium (= AV)

    Mediatorvariable
  3. Was lässt sich über die Mediatorvariable sagen?
    • Der Mediator wird durch den Prädiktor (UV) beeinflusst
    • und beeinflusst selbst das Kriterium (AV)

    ⇒ Der Mediator verdeutlicht wie A C beeinflusst.

    ⇒ Er ist oft eine Prozessvariable .
  4. Beispiel für Mediation?
    Unterrichtsmethode → Motivation im Unterricht ( Prozess ) → Lernerfolg


    Durchschnittliche Pausenzeit (UV) → Kaffeemenge → Arbeitsleistung (AV)
  5. Welche Effekte sind in die Mediation involviert?
    • Totaler Effekt: b AC
    • Direkter Effekt: b'AC
    • Indirekter Effekt Mediationseffekt : b Med = b AB * b BC

    ⇒b steht für den unstandardisierten Regressionskoeffizienten.
  6. Welche Beziehungen bestehen zwischen den Effekten?
    • ⇒ zwischen den Effekten gibt es additive Relationen (Beziehungen) 1) Abnahme der A- C- Beziehung, wenn für B kontrolliert wird.⇒ Also: Die Beziehung zwischen Prädiktor und Kriterium nimmt ab, wenn die Mediatorvariable kontrolliert wird!
    • ⇒ b MED = b AB - b ' AC

    • ⇒ Summe von indirektem Effekt und direkten Effekt. ⇒ Also: Der Einfluss des Prädiktors auf das Kriterium wird errechnet, indem der Einfluss der Mediatorvariable kontrolliert wird und dies mit dem indirekten Effekt des Prädiktors auf das Kriterium addiert wird!
    • ⇒ b AC = b' AC + bMED

    • ⇒ Kombinierter Effekt der beiden indirekten Pfade ⇒ Also: Der (indirekte Effekt) des Prädiktors auf den Mediator und der (indirekte Effekt) werden miteinander multipliziert, um der Mediationseffekt zu errechnen.
    • ⇒ b MED = b AB * b Bc
  7. Welche Schritte Mediation zu testen gibt es nach Baron & Kenny?
    • 4 Schritte:
    • 1) Gibt es einen totalen Effekt von A auf C? ⇒ Gibt es einen totalen Effekt des Prädiktcrs auf das Kriterium?
    • 2) Gibt es einen Effekt von A auf B? ⇒ Gibt es einen Effekt des Prädiktors auf die Mediatorvariable?
    • 3) Gibt es einen Effekt von B auf C? ⇒ Gibt es einen Effekt von der Mediatorvariable auf das Kriterium?
    • 4) Ist bAB * bBC ungleich 0? ⇒ Sind der Effekt von Prädiktor auf Mediator * Effekt Mediator auf Kriterium ungleich Null?
  8. Welches Grundproblem besteht beim Testen von Mediation?
    ⇒ Grundsätzlich könnte es passieren, dass bAB Und bBC ungleich Null sind, jedoch b Med Null ist. ⇒ Also: Die Beziehung des Prädiktors auf den Mediator ist von Null verschieden und die Beziehung des Mediators ist von Null verschieden.

    ⇒Haben wir zwei sehr kleine Werte für diese Beziehung, so könnten die sich durch die Multiplikation auf Werte verkleinern, die fast = O sind.

    ⇒Beispiel: 0,2 * 0,2 = 0,04 (→ also fast 0)
  9. Was ist der Sobel-Test der Mediation?
    Bekannt sind: b als BMED = bAB* bßC

    2=b / SEb ⇒ Z-Test bzw. z-Standardisierung

    Wie ärmer gilt hier: -1,96
  10. Was heißt Moderation?
    Lenkung ⇒ Moderator bei einer Show

    Mässigung → moderat
  11. Welche Variablen sind bei der Moderation wichtig?
    • ⇒ Prädiktcr = UV →A
    • ⇒ Kriterium = AV →C
    • ⇒ Moderator variable →B
  12. Was lässt sich über die Moderatorariable sagen?
    • Die Moderatorariable beeinflusst die Beziehung zwischen A (Prädiktor) und C (Kriterium).
    • Sie bestimmt, WANN der Prädiktor das Kriterium beeinflusst.
    • Z. B. Aptitude - Treatment - Interaction - (ATI) -Effects → Eignungstests
  13. Was passiert bei verschiedenen Ausprägungen des Moderators?
    • ⇒ Wenn der Moderator hoch ausgeprägt ist, hat die UV einen EnfLuss auf die AV.
    • ⇒ Hohe und niedrige Ausprägungen des Moderators = dichotome Variablen
  14. → Bilder auf Folie 35, VL 1 → auch Beispiele für Interaktionseffekte !
    Folien stellen jeglichen Test einer UV × Moderator-Interaktion auf die AV und alle Möglichkeiten wie eine UV und Moderator zusammenwirken können dar.
  15. Wie Wird Moderation getestet?
    → Jeglicher Test einer UV x Moderation-Interaktion auf AV alle Möglichkeiten, wie UV und Moderator zusammenwirken können.
  16. Welche Skaterniveaus haben die Variablen beim Test der Moderation? Und welcher Test verwendet man?
    UV und Moderator = Dichotom und AV = Intervallskaliert ⇒ 2*2 ANOVA

    UV, AV und Moderator = Intervallskaliert ⇒ Regression in General Linear Model (GLM)

    Dichtome AV = Logistische Regression
  17. Übersicht: Mediation vs. Moderation ~ Bedeutung
    • Bedeutung:
    • → Mediation ⇒ Vermittlung
    • → Moderation ⇒ Lenkung
  18. Übersicht: Mediation vs. Moderation ~ Variable beeinflusst
    • Variable beeinflusst ...
    • → die AV bei der Mediation
    • → die Beziehung zwischen KV und AV bei der Moderation
  19. Übersicht: Mediation vs. Moderation ~ Forschungsfrage & typische Studien
    • Forschungsfrage . . .
    • → bei der Mediation = WIE beeinflusst die UVDIEAV? ⇒ typische Studie = PROZESSANALYSEN

    → bei der Moderation = WANN beeinflusst die UV die AV? (oder besser noch: UNTER WELCHEN BEDINGUNGEN beeinflusst die UV die AV?) ⇒ typische Studie = ATI-Studien
  20. Übersicht: Mediation vs. Moderation ~ Test
    • Test der . . .
    • ⇒ Mediation = Sobel-Test

    ⇒ Moderation = Tests der UV × Moderator - Interaktion
  21. Wann wird die Kovarianz größer?
    ⇒ Wenn beide Variablen indie gleiche Richtung von ihrem Mittelwert abweichen.
  22. Wann wird die Kovarianz kleiner?
    ⇒ Wenn beide Variablen ün unterschiedliche Richtungen von ihrem Mittelwert abweichen.
  23. Was passiert mit der Kovarianz, wenn es keinen systematischen Zusammenhang gibt?
    ⇒ Ihre Summenden gleichen sich aus.
  24. Wann ist die Kovarianz klein?
    ⇒ Wenn beide Variablen kaum Von ihren Mittelwerten abweichen
  25. Welche Regel gilt für Konstanten?
    ⇒ Ein Wert x - den Mittelwert der Stichprobe ist = 0 und in der Folge ist auch die Kovarianz Er (x,y) = 0 (slope)
  26. Wann ist die Kovarianz negativ?
    qe. Kovarianz ist negativ, wem zwei Kurven SpiegelbildLich verlaufen.
  27. Wie geht die Kovarianz mit Ausreißern um?
    • ⇒ Insgesamt ist die Kovarianz sehr anfällig für Ausreißer.
    • Grund: Die Abweichungen werden quadriert und damit große Abweichungen noch größer.
  28. Wie wirkt sich Addition auf die Kovarianz aus?
    ⇒ wenn eine Variable an den Wert a n erhöht wird bleibt die kovarcärz unverändert. Dies liegt daran, dass sich durch die Addition nicht die Abweichungen der Variable von ihrem Mittelwert ändert.
  29. Wie wirkt sich Multiplikation auf die Kovarianz aus?
    wenn eine Variable un der Wert a verändertsind, so verändert sich auch ihre Korarian um der Faktor a.

    • Beispiel:
    • ⇒ Ratingskala A: 0-50 und Ratingskala B: O-100 ⇒ zur Standardisierung wird A mit 2 multipliziert. Und damit sind beide S Skater von 0-100
    • ⇒ Kovarianz CA, B) = 846
    • ⇒ Kovarianten hängen ab von der Metrik der gemessenen Variablen und können nicht über unterschiedliche Skalen hinweg verglichen werden.
  30. Was haben Kovarianz und Varianz miteinander zu tun?
    Die Varian2 entspricht der Kovarianz eines wertes mit sich selbst.⇒ Damit ist die Varianzein spezieller Typ der Kovarianz.
  31. Welche Werte nimmt die Kovarianz?
    • ⇒ Die max. Höhe der Kovarianz hängt von den Streuungen derbeiden Variablen × und y ab.
    • Also: Würden die beiden Variablen zwischen 0 und 1 schwanken, wäre die Kovarianz klein . Bei Schwankungen zwischen 0 und 100 wäre sie 10000-fach größer.
  32. Wie wird die Kovarianz standardisiert?
    ⇒ zur Standardisierung wird die Korarianz durch die Streuung (s) der beiden Variablen geteilt.
  33. Was für ein Maß ist die Standardisierte Kovarianz?
    ⇒ Zusammenhangs maß und zwar der Korrelationskoeffizient r
  34. Welche Werte hat die standardisierte Kovarianz?
    zwischen -1 und 1
  35. Was haben Kovarianz und Korrelation miteinander zu tun?
    • Eigentlich messen sie beide das Selbe.gm Grunde ist die Korrelation eine Kovarianz, die an den Streuungen der beiden Variablen standardisiert wurde.
    • Es gibt jedoch einen Unterschied: Korrelation ist über Skalen hinweg vergleichbar (→ ist ja auch standardisiert)
  36. Was sind Beispiele für Scheinkorrelationen?
    • 1) In den Monaten, in denen mehr Eis gegessen Wird, ertrinken mehr Per
    • 2) In Landkreisen, in denen es mehr Störche gibt, kommen mehr Kinder zur Welt.
    • 3) gmokiy is one of the leading causes of statistics.

What would you like to do?

Home > Flashcards > Print Preview