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Ordnerverwaltung für Statistische Verfahren in der Psychologie
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Für was steht SEM?
SEM steht für "Structural Equation Models" und wird dabei als Überbegriff für alle in dieser Vorlesung verwendeten Modelle verstanden:
- einfaches lineares Regressionsmodell
- Multiples lineares Regressionsmodell
- Pfadmodell
- Messmodell (konfirmatorisches Faktorenmodell)
- Hybridmodell
- Latentes Wachstumsmodell
- Mehrgruppemodell
Wie sind multiple lineare Regressionsmodelle aufgebaut?
enthalten immer genau eine Zielvariable und zwei oder mehrere Prädiktorvariablen. "Multiples" bezieht sich auf die Anzahl Prädiktoren, nicht Zielvariablen.
Was bedeutet univariates und multivariates Regressionsmodell?
Begriffe, die soch auf die Zielvaribale bezieht, also ob das Modell eine oder mehrere Zielvariablen enthält. Somit sind das einfach und das multiple lineare Regressionsmodell beides univariate Modelle.
SEMs, können im Prinzip viele Zielvariablen enthalten und sind somit multivariate Modelle
Nenne Beispiele für univariate und multivarite Modelle
Univariate: ANOVA, multiple Regression
multivariate: Faktorenanalysem MANOVA
beide Modellarten können als spezielle (vereinfachte) Fälle von SEMs angeschaut wrden.
Was sind beobachtete Variablen?
werden auch manifeste Variablen gennante und beziehen sich auf direkt gemessene Daten, wie wir sie z.B. in Regressionsmodellen verwenden.
können kontinuierlich oder kategorial sein
werden in SEMs als Rechtecke dargestellt
Was sind latente Variablen?
sind nicht direkt beobachtbar und stellen deshalb theoretische Konstrukte dar
diese können anhand von mehreren beobachtbaren Variablen (indikatoren) gemessen werden
In SEMs als Ellipsen dargestellt
Was ist die Kovarianz?
die zentrale statistische Grösse im rahmen der Berrechnung von SEMs
werden jeweils zwischen zwei Variablen x und y berechnet und kennzeichnen deren unstandardisierten Zusammenhang.
nimmt Werte zwischen - und + unendlich an
Wie sieht der Zusammenhang zwischen der Kovarianz und der Korrelation aus?