VO Ausgewählte Methoden | Learn flashcards online

All main topics / Psychologie / Statistik

VO Ausgewählte Methoden (175 Cards)

Say thanks

8
Cardlink

Wie erfolgt die Signifikanztestung der Varianzanalyse?

Tags: ANOVA, Signifikanz, Varianzanalyse
Source: VO01

118
Cardlink

Wofür spielt die Spezifizierung der Größe von Effekten eine wichtige Rolle?

Spezifizierung der Größe von Effekten wichtig für die Planung (prospektiv) und zur Einschätzung der methodischen Güte (post hoc) von Studien - Festlegung eines N, das zum statistisch signifikanten Nachweis eines Effekts bestimmter Größe benötigt wird.

Tags: Effektgröße, Planung, Signifikanz
Source: VO07

119
Cardlink

Was bedeutete diese Grafik:

Wie können die einzelnen Parameter festgelegt werden?

Zusammenhang zwischen den einzelnen Parameter.

Kennt man 3 der 4 Parameter (oder legt sie fest), kann der 4. berechnet werden.

Festgelegt werden zur Ermittlung von N

Signifikanzniveau (plus Entscheidung: einseitig/zweiseitig)
Testmacht
Effektgröße

Signifikanzniveau wird festgelegt basierend auf der Hypothese. (Häufig: 1% oder 5%)

Testmacht

Wahrscheinlichkeit, dass H0 verworfen wird, wenn sie nicht gilt
= 1 − β; β = Fehler 2. Art = Wahrscheinlichkeit, dass H0 nicht verworfen wird, obwohl sie in der Population nicht gilt
Testmacht wird üblicherweise mit .80 festgelegt

Größe des Effekts kann üblicherweise

inhaltlich begründet festgelegt werden
aus Vorstudien erschlossen werden
anhand konventioneller Cutoffs festgelegt werden (z.B. Cutoffs von Cohen):

Festlegung der Effektgröße macht aus einer ansonsten unspezifischen H1 eine spezifische H1.

Um eine spezifische H1 bestmöglich (d.h. mit bekannter Power) zu testen, kann ein optimaler Stichprobenumfang bestimmt werden hilfreich für die Planung jeder empirischen Studie.

Bestimmung optimaler Stichprobenumfänge mithilfe von Tabellen (z.B. Bortz & Döring, 2002) oder Formeln (z.B. Bortz, 2008)

Direkt anwendbar für alle möglichen Analysearten (z.B. t-Test, ANOVA, Korrelation, Regression, etc.)
Empfehlenswertes frei verfügbares Programm: G*Power

Tags: Effektgröße, Optimaler Stichprobenumfang, Signifikanz, Testmacht
Source: VO07

121
Cardlink

Was ist der Zusammenhang zwischen der Stichprobengröße (N) und das Verwerfen der H0?

Wechselseitige Zusammenhänge zwischen N, Power, Effektgröße und Signifikanzniveau veranschaulichen noch ein weiteres Phänomen:
Mit steigendem N wird jede beliebige H0 mit Sicherheit verworfen

Ist Stichprobe groß genug, kann jeder beliebig kleine Effekt signifikant werden
Andererseits: selbst wenn ein Effekt existiert, kann die Stichprobe schlicht zu klein sein, um Signifikanz erreichen zu können underpowered study
Verwerfen der H0 bedeutet nicht unbedingt, dass ein bedeutsamer Effekt gefunden wurde
Beibehalten der H0 bedeutet nicht unbedingt, dass kein Effekt existiert

Veranschaulichung Zusammenhang N und p
Bsp.: Mittelwertsvergleich, t-Test für unabhängige Stichproben
M1= 100, M2 = 105, SDpooled = 25
...kleiner Effekt (d = 0.2)

Ist inhaltliche Interpretation, dass Effekt von d = 0.2 im gegebenen Fall bedeutsam, dann sind Studien dieser Größe schlicht zu klein und underpowered, um ihn zu belegen.

Unterste zwei Zeilen:
Ist inhaltliche Interpretation, dass Effekt von d = 0.2 im gegebenen Fall unbedeutend, dann erbringen Studien dieser Größe irrelevante signifikante Ergebnisse.

Tags: Effektgröße, Optimaler Stichprobenumfang, Signifikanz, Stichprobe
Source: VO08

122
Cardlink

Was versteht man unter underpowered study?

Selbst wenn ein Effekt existiert, kann die Stichprobe schlicht zu klein sein, um Signifikanz erreichen zu können ... underpowered study:
Beibehalten der H0 bedeutet nicht unbedingt, dass kein Effekt existiert.

Tags: Optimaler Stichprobenumfang, Signifikanz
Source: VO08

123
Cardlink

Inwiefern hilft die Effektgröße hinsichtlich des korrekten Verwerfens bzw. Beibehalten der H0?

Verwendung von Effektgrößen hilft

inhaltlich unbedeutende Effekte (trotz ihrer möglichen Signifikanz) als solche zu erkennen
Hinweise auf das Vorliegen hypothesenkonformer Effekte zu erhalten, selbst wenn Studie möglicherweise underpowered war (nicht-signifikantes Ergebnis)

Wichtig: Eine Einschätzung von Effektgrößen ist keine willkürliche, sondern soll empirisch betrieben werden (gut begründen)

Tags: Effektgröße, Signifikanz
Source: VO08