Lösungen 09 / 2022 – Kurzlösungen

Achtung! Die Klausur gab es in mehreren Varianten – inhaltlich identisch, aber mit jeweils unterschiedlichen Reihenfolgen. Sowohl die Reihenfolge der Aufgaben kann abweichend sein, als auch die Reihenfolge der einzelnen Aussagen innerhalb einer Aufgabe.

Die Reihenfolge wird in Kürze der ↗️ PDF-Datei angepasst und diese Lösungen mit ausführlichen Erläuterungen ergänzt.

Aufgabe 1

"Eine auf die Behandlung von Migräne spezialisierte Ärztin…"

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Korrelation ist nicht Kausalität!! Über die Ursache ist nichts bekannt! ☝️ Merke: Wann immer in einer Aussage von einer Ursache (einem Grund) oder einem Kausalzusammenhang die Rede ist, ist die Aussage vermutlich als falsch zu bewerten..
  • 💡  B ist falsch:  Erstens ist Cramers Phi ein Zusammenhangsmaß für nominale Merkmale und zweitens ist Cramers Phi laut Sedlmeier S.564 nicht ausschließlich von der Stärke des Zusammenhangs abhängig und fällt somit auch theoretisch als Effektgröße aus.
  • 💡  C ist falsch:  Richtig wäre t-Test für abhängige Stichproben.
  • 💡  D ist richtig:  Die Anzahl der Migräne-Tage ist die AV und der Unterschied von Vorher zu Nachher wäre der Effekt. Wenn man eine Vermutung (eine H1) aufstellt, dass dieser Unterschied grundsätzlich im Durchschnitt 5 Tage betragen müsste, dann kann man mit einer A-prioi Poweranalyse berechnen, wie groß die WSK ist, diesen Effekt mit einer gegebenen SP-Größe aufzudecken.
  • 💡  E ist richtig:  Die Ärztin "hat die Hypothese, dass ihre Behandlung … zu weniger Migräne-Tagen" führt.
Aufgabe 2

"Eine Forschungsgruppe untersucht die Wirkung von Lavendeltee…"

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Diese (unerwünschte) Praxis nennt man HARKing (Hypothesizing After Results are Known). Siehe Seldmeier S.636.
  • 💡  B ist richtig:  Es ist ok, eine neue Studie durchzuführen, weil man die Ergebnisse der neuen Daten ja noch nicht weiß. Woher man seine Hypothesen hat, spielt hier keine Rolle.
  • 💡  C ist richtig:  Man kann diese Variablen aus den Ergebnissen herauslassen. In der Studie geht es ja eigentlich um die Schlafqualität. Ob das eine gute Idee ist, ist vielleicht subjektiv, aber alles was nicht gegen die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis ist, entspricht ihnen.
  • 💡  D ist richtig:  Nichts spricht dagegen, diese Daten weiter zu untersuchen. Man sollte sie nur nicht verwenden, um eine nachträglich konstruierte Hypothese zu bestätigen.
  • 💡  E ist falsch:  Das ist quasi das Gegenteil von Optional Stopping. Genauso wie es keine gute Praxis ist, die Stichprobe zu vergrößern, bis man das gewünschte Ergebnis erhält, so ist es auch keine gute Praxis, die Stichprobe zu verkleinern, bis man das gewünschte Ergebnis erhält.
Aufgabe 3

"Es soll untersucht werden, ob die Schulsysteme verschiedener Länder…"

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Der Datensatz ist plf.
  • 💡  B ist richtig:  Es ist eine Varianzanalyse.
  • 💡  C ist richtig:  Der dargestellte p-Wert ist kleiner als 0,05.
  • 💡  D ist falsch:  Es sind drei Freiheitsgrade, also wurden vier Länder miteinander verglichen.
  • 💡  E ist richtig:  Die Spalte Mean Sq enthält die Werte für VARzw und VARinn. Aus diesen Werten kann der F-Wert berechnet werden als: VARzw / VARinn.
Aufgabe 4

Welche Aussagen sind richtig?

Es geht um Randomisierungstests, non-parametrische Alternativen und Voraussetzungen für die Varianzanalyse.

Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  Ein Randomisierungstest ist immer eine Alternative zu einem "normalen" Signifikanztest.
  • 💡  B ist falsch:  Eine A-priori Poweranalyse wird immer durchgeführt bevor ich überhaupt eine Stichprobe habe, denn ich will ja wissen, wie groß die Stichprobe sein soll.
  • 💡  C ist richtig:  Der U-Test ist die Alternative für unabhängige Stichproben.
  • 💡  D ist richtig:  Die Normalverteilung in den Populationen gilt als Voraussetzung für die Varianzanalyse.
  • 💡  E ist falsch:  Wie bei jedem anderen Signifikanztest, so wird auch beime Randomisierungstest ein p-Wert berechnet.
Aufgabe 5

Welche Aussagen sind richtig?

Es geht um die WSK-Rechnung und die verschiedenen WSK-Begriffe.

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  P(A | B) ist die WSK für A wenn B eingetreten ist.
  • 💡  B ist richtig:  Bei unabhängigen Ereignissen gilt: P(A ∩ B) = P(A) x P(B).
  • 💡  C ist richtig  Für den klassischen Ansatz der WSKen siehe Sedlmeier S.313.
  • 💡  D ist richtig:  Die für einen Signifikanztest verwendete WSK-Verteilung (etwa um den p-Wert zu ermitteln) leitet sich aus der Häufigkeitsverteilung in der Stichprobe ab (Mittelwert, Varianz, etc.).
  • 💡  E ist richtig:  Die Bayes-Statistik stützt sich auf subjektive (sog. "Bayesianische") WSKen.
Aufgabe 6

"Im Folgenden sehen Sie den Notenspiegel…"

Bei dieser Aufgabe soll der Modalwert für eine gegebene Häufigkeitstabelle ermittelt werden.

Der Modalwert ist der Wert mit der größten Häufigkeit. Das ist die 3.

Aufgabe 7

"In einer Firma wurden die Zusammenhänge zwischen den (vollendeten) Jahren…"

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Der Koeffizient a ist der Schnittpunkt mit der Y-Achse. Der ist bei der grünen Linie ungefähr bei 2,3 (die Y-Achse müsste man da einzeichnen, wo X=0 ist).
  • 💡  B ist richtig:  Da es nur bei den wenigen Diversen eine fallende Gerade gibt, kann man per Augenmaß durchaus sagen, dass es für alles zusammen einen positiven Zusammenhang gibt.
  • 💡  C ist falsch:  Es ist ein Streudiagramm / Scatterplot. Bei einem Histogramm handelt es sich um die Häufigkeitsverteilung einer Variable. Hier geht es um den Zusammenhang von zwei Variablen.
  • 💡  D ist falsch:  Der Koeffizient b ist die Steigung der Gerade. Die ist bei den männlichen Angestellten flacher, also kleiner.
  • 💡  E ist falsch:  Mit anderen Worten lautet die Frage, ob die Steigung der Gerade, also der Koeffizient b gleich eins ist (wenn die Anzahl der Jahre um eins zunimmt, dann nimmt auch der Zufriedenheitswert um eins zu). Im dargestellten Diagramm würde das bedeuten: Ein Kästchen nach rechts – zwei Kästchen nach oben (jeweils eine Maßeinheit). Das ist bei den männlichen Angestellten nicht der Fall.
Aufgabe 8

"Eine Studie (Schroeder, J. & Epley, N.(2015)). The sound of intellect…"

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Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  Es werden zwei t-Tests für abhängige Stichproben berichtet: "paired t(17) = 1.20, p = .25" und "paired t(17) = 0.80, p = .44". Bei den beiden t-Tests ging es offenbar nicht um die Bewertungen der Bewerber durch die Arbeitgeber (jeweils für das gesprochene und geschriebene Wort) und die Einstellungschancen, sondern um die von den Bewerbern erwarteten Bewertungen und Einstellungschancen. Die Wertepaare sind also die eigenen Erwartungen für jeweils das gesprochene und das geschriebene Wort.
  • 💡  B ist falsch:  "These participants did not predict that they would be evaluated differently … p = .25".
  • 💡  C ist falsch:  Erwartungen bezüglich der Evaluation: "… that they woud be evaluated differently … d = 0.45". Erwartungen bezüglich der Einstellungschancen: "… likelihood of getting hired … d = 0.29".
  • 💡  D ist falsch:  "On average, they had already given their pitches 1.44 (SD = 1.58) times". Wenn es eine Standardabweichung ungleich null gibt, dann wurde der jeweilige Pitch auch nicht gleich häufig gehalten.
  • 💡  E ist falsch:  t(17) deutet daraufhin, dass es 17 Freiheitsgrade sind. Ergo sind es 18 Studierende.
Aufgabe 9

"Eine Studie (Cleland Woods, H., Scott, H. (2016). #Sleepyteens…"

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Über die Anzahl der untersuchten Jugendlichen wird nichts gesagt. Die sechs Tabellenzeilen stellen die ersten sechs Variablen dar. Insgesamt gibt es 7 Variablen, deren Zusammenhang mit jeweils einer anderen Variable untersucht wird.
  • 💡  B ist falsch:  Der Zusammenhang zwischen den beiden Variablen 6 und 7 ist plus 0,53.
  • 💡  C ist richtig:  Die Korrelation zwischen den beiden Variablen 1 und 3 ist positiv (plus 0,34), wobei eine hohe "poor sleep quality" für einen schlechten Schlaf steht.
  • 💡  D ist richtig:  Die Korrelation zwischen den beiden Variablen 2 und 3 ist positiv (plus 0,67).
  • 💡  E ist falsch:  In der Tabelle gibt es auch Korrelationen, die (betragsmäßig) kleiner als 0,3 sind. Also in jedem Fall mittel oder sogar klein.
Aufgabe 10

Es ist die Kurve einer (vermutlich) Normalverteilung abgebildet.

Es handelt sich um eine WSK-Verteilung, weil die Y-Achse mit "Density" (für die WSK-Dichte) beschriftet ist.

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Diese Kurve hat nur einen Modalwert.
  • 💡  B ist falsch:  Auf der Y-Achse ist die WSK-Dichte abgetragen.
  • 💡  C ist richtig:  Die Verteilung ist symmetrisch, weil die rechte Seite ein exaktes Spiegelbild der linken Seite ist.
  • 💡  D ist falsch:  Die Chi-Quadrat-Verteilung ist auf der linken Seite durch die Null begrenzt. Das würde bedeuten, dass es auf der X-Achse keinen negativen Werte geben kann.
  • 💡  E ist richtig:  Es ist eine WSK-Verteilung. Bei jeder WSK-Verteilung ist die Summe aller WSKen immer gleich 1.
Aufgabe 11

"In einer Studie (Twenge, J. M., Baumeister, R. F. et al. (2007)). Social exclusion…"

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Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  Nur die "future-alone" Gruppe unterscheidet sich von den anderen. Siehe oben.
  • 💡  B ist falsch:  Die Anzahl der aufgehobenen Stifte wurde mit einer Varianzanalyse verglichen. Danach wurde noch ein Chi-Quadrat-Test gerechnet, bei dem nicht nach der Anzahl der Stifte geschaut wurde, sondern nur danach ob überhaupt Stifte aufgehoben wurden. "Only 15% of the future-alone paricipants helped pick up any pencils at all…"
  • 💡  C ist richtig:  F(3, 45) heißt 3 Zählerfreiheitsgrade (also 4 Gruppen) und 45 Nennerfreiheitsgrade. Für die Nennerfreiheitsgrade muss man für jede Guppe eine Eins abziehen. Also 49-4=45. Außerdem ist das Gesamt N auch nochmal beim Chi-Quadrat-Test angegeben: X2(1, N = 49).
  • 💡  D ist falsch:  "On average, they helped pick up less than one pencil". Die 4.83 ist der F-Wert aus der Varianzanalyse.
  • 💡  E ist falsch:  Cohens d kann Werte zwischen plus und minus unendlich annehmen.
Aufgabe 12

Welche Aussagen sind richtig?

Es geht um die Poweranalyse.

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Die Poweranalyse geht auf Neyman und Pearson zurück, siehe Sedlmeier S.378. Bei Fisher gibt es keine Poweranalyse.
  • 💡  B ist richtig:  Bei einer kleinen Power ist die WSK gering, einen vorhandenen Effekt aufzudecken. Obwohl es einen Effekt in der Population gibt, wird er nicht aufgedeckt, weil das Ergebnis nicht signifikant ist. Also ist das Ergebnis wenig aussagekräftig.
  • 💡  C ist richtig:  Bei jeder Poweranalyse (nicht nur bei A-priori) muss man angeben, welchen Effekt man "entdecken" möchte. Bei A-priori möchte man wissen, welche SP-Größe notwendig ist und bei Post-hoc möchte man wissen, wie die Power war.
  • 💡  D ist richtig:  Post-hoc heißt: Sag mir mal die Power für einen bestimmten Effekt bei der gegebenen Stichprobengröße.
  • 💡  E ist falsch:  Je größer Alpha, desto größer die Power. Je größer Alpha, desto kleiner Beta. Und die Power ist Eins minus Beta.
Aufgabe 13

"Eine internationale Forschungsgruppe möchte untersuchen, ob ein Zusammenhang zwischen dem Heimat-Kontinent… "

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Einen solchen Zusammenhang gibt es dann, wenn die Ernährungsweise auf den verschiedenen Kontinenten unterschiedlich ist.
  • 💡  B ist falsch:  Kruskal-Wallis ist die non-parametrische Alternative zur Varianzanalyse. Richtig wäre Chi-Quadrat-Test für zwei Variablen.
  • 💡  C ist falsch:  Es gibt insgesamt nur zwei Variablen, den Heimatkontinent und die Ernährungsweise.
  • 💡  D ist falsch:  Den Phi-Koeffizient könnte man nur dann berechnen, wenn es sowohl für den Heimatkontinent als auch für die Ernährungsweise nur zwei verschiedene Ausprägungen gäbe.
  • 💡  E ist richtig:  Es kann ein Chi-Quadrat-Test für zwei Variablen verwendet werden.
Aufgabe 14

Welche Aussagen sind richtig?

Es geht um die Regeln einer guten Wissenschaft und die Probleme in der Forschungspraxis.

Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  Dieser Satz über das p-Hacking wurde (mehr oder weniger wortgleich) aus dem Sedlmeier S.638 übernommen.
  • 💡  B ist falsch:  Publikationsbias ist, wenn z.B. signifikante Ergebnisse bei der Veröffentlichung bevorzugt werden. Siehe Sedlmeier S.632.
  • 💡  C ist falsch:  Das "Reproducibility Projekt" hat das Gegenteil gezeigt. Siehe Sedlmeier S.615. Oder der grüne Kasten auf S.647.
  • 💡  D ist richtig:  Die dichotome Unterscheidung in "signifikant" und "nicht signifikant" gilt als ein Problem des NHST.
  • 💡  E ist richtig:  Ob die Nullhypothese unrealistisch oder wenig informativ ist, ist vielleicht etwas interpretationsbedürftig, aber dieser Satz stammt aus der Vorlesung.
Aufgabe 15

Es ist das Ergebnis einer Landtagswahl als Säulendiagramm dargestellt.

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Es gibt keinen Chi-Quadrat-Test für eine Stichprobe, sondern nur für eine Variable. Der Chi-Quadrat-Test für eine Variable wäre z.B. geeignet, um zu prüfen, ob die Häufigkeitsverteilung in der Stichprobe von einer bestimmten erwarteten Verteilung abweicht.
  • 💡  B ist richtig:  Es ist ein Säulendiagramm.
  • 💡  C ist richtig:  Das ist eine nominale Variable.
  • 💡  D ist falsch:  Bei einer Varianzanalyse werden die Mittelwerte der AV verglichen. Was sollte hier die UV und die AV sein? Wir sehen hier die Häufigkeiten der einzelnen Ausprägungen einer einzigen nominalen Variable.
  • 💡  E ist richtig:  Man kann die jeweils gewählte Partei in R als Faktor-Datentyp ablegen.
Aufgabe 16

"Eine Forschungsgruppe interessiert sich für den Zusammenhang zwischen Extraversion…"

Es ist das Ergebnis eines t-Tests für den Regressionskoeffizienten dargestellt:

summary( lm (pers$iq ~ pers$extra) )

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  In der Tabelle "Residuals" findet man nicht der Verteilungskennwerte der AV, sondern nur die der Residuen.
  • 💡  B ist falsch:  Der p-Wert für den Zusammenhang zwischen Extraversion und Intelligenz ist 0.715.
  • 💡  C ist falsch:  Extraversion ist der Prädiktor und Intelligenz ist das Kriterium.
  • 💡  D ist falsch:  Der Anteil der aufgeklärten Varianz ist der Wert bei R-squared.
  • 💡  E ist falsch:  Der IQ hat eine andere Maßeinheit als die Extraversion.
Aufgabe 17

Welche Aussagen sind richtig?

Es geht um Standardnormalverteilung, p-Wert, Stichprobenverteilung, Gesetz der großen Zahlen, Standardfehler.

Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  Die Standardnormalverteilung ist eine Normalverteilung mit dem Mittelwert 0 und der Standardabweichung 1.
  • 💡  B ist richtig:  Das ist genau die Definition des p-Werts.
  • 💡  C ist richtig:  Das ist der ZGS, siehe Sedlmeier S.337.
  • 💡  D ist richtig:  Das empirische Gesetz der großen Zahlen, siehe Sedlmeier S.335.
  • 💡  E ist richtig:  Der Standardfehler ist die Standardabweichung der Stichprobenverteilung.
Aufgabe 18

Welche Aussagen sind richtig?

Es geht um Quartile, Median, Standardabweichung, Stamm-Blatt-Diagramm, z-Werte.

Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  Das zweite Quartil ist dasselbe wie der Median.
  • 💡  B ist richtig:  Der Median ist robuster.
  • 💡  C ist richtig:  Die Standardabweichung ist immer die Wurzel der Varianz.
  • 💡  D ist richtig:  Die Stammbreite muss man angeben. Siehe Eid S.153.
  • 💡  E ist richtig:  Um einen Z-Wert auszurechnen, braucht man die Standardabweichung der Verteilung.
Aufgabe 19

Welche Aussagen sind richtig?

Es geht um die Bayes-Statistik.

Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  Das Ergebnis bei Bayes sind die Posteriors. Das sind die WSKen für die einzelnen Hypothesen.
  • 💡  B ist falsch:  Die Likelihood wird aus den Daten berechnet. Siehe den obersten Abschnitt im Sedlmeier S.689.
  • 💡  C ist richtig:  Die Präzision ist der Kehrwert der Varianz der Priorverteilung. Das findet man in der ℹ️ Pflichtlektüre.
  • 💡  D ist richtig:  Siehe Sedlmeier S.707 – "Klassisch vs. Bayesianisch".
  • 💡  E ist richtig:  Das entspricht (mehr oder weniger) dem Wortlaut der ℹ️ Vorlesung.
Aufgabe 20

"Eine Hackerin gelangt an die im Personalausweis abgespeicherten Angaben…"

Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  Wenn man z.B. einfach mal davon ausgeht (hypothetisch), dass sowohl die Postleitzahlen als auch die Körpergrößen der Menschen zum Süden hin tendenziell ansteigend sind, und sei dieser Zusammenhang auch nur minimal vorhanden (r=0,02), dann kann dieser Zusammenhang bei einer so großen Stichprobe durchaus signifikant werden.
  • 💡  B ist falsch:  Wie der Effekt in der Population ist, wissen wir nicht. Aber da der Effekt in der sehr großen Stichprobe (40.000) sehr klein ist, kann man ziemlich sicher davon ausgehen, dass es in der Populationen keinen großen Effekt gibt. Aufgrund der sehr großen Stichprobe werden auch sehr kleine Effekte signifikant.
  • 💡  C ist falsch:  1% ist nicht unüblich hoch.
  • 💡  D ist falsch:  Wenn man die Postleitzahlen nicht etwa als Textvariable ablegt, sondern als numerische Werte, oder wenn man sie einfach in numerische Werte umwandelt, dann kann man mit R natürlich auch einen PMK berechnen. Ob der PMK in diesem Fall auch irgend einen Sinn ergibt, ist für R egal. Mit R kann man alles berechnen.
  • 💡  E ist richtig:  Siehe oben. Große Stichproben werden bereits bei kleinen Effekten signifikant.
Aufgabe 21

Welche Aussagen sind richtig?

Es geht um Bootstrapping und Konfidenzintervalle.

Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  Bootstrapping funktioniert auch, wenn die Daten nicht normalverteilt sind.
  • 💡  B ist richtig:  "Ein Konfidenzintervall überlappt…". Vermutlich möchte der Lehrstuhl diese Aussage als richtig bewerten, weil eine nahezu identische Aussage schon in der letzten Klausur ebenfalls als richtig bewertet wurde. Aber wie schon bei der letzten Klausur (zu Aufgabe 10) erläutert, wäre das aus meiner Sicht eine  fehlerhafte Klausurbewertung . Bei dieser Aussage gilt wiederum alles genauso, was schon bei der letzten Klausurlösung erläutert wurde. Trotzdem an dieser Stelle noch einmal in kompakter Form ℹ️ die völlig eindeutigen Fakten, über die man nicht diskutieren muss. Und auch noch ein ℹ️ zusätzlicher Hinweis
  • 💡  C ist richtig:  Je größer die Stichprobe, desto kleiner der Standardfehler und desto schmaler das KI.
  • 💡  D ist richtig:  Genau das gilt als einer der Vorteile von Resampling-Verfahren. Siehe Sedlmeier S.590 und/oder den grünen Kasten auf S.609.
  • 💡  E ist richtig:  Es gibt auch einseitige Konfidenzintervalle, die auf einer Seite bis unendlich gehen.
Aufgabe 22

"In einem Datensatz-Objekt namens klinikA in R sind die Daten von 230 Patient:innen einer psychosomatischen Klinik…"

Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  So wie der Befehl da steht, wird er nicht funktionieren, weil die Anführungszeichen falsch sind (einmal unten und einmal oben). Aber ich vermute, dass das nur ein Versehen war. klinikA[2, "geschlecht"] würde in jedem Fall so funktionieren, wie beschrieben.
  • 💡  B ist richtig:  Wenn es fehlende Werte gibt, die als NA erfasst sind, müsste man noch den Parameter na.rm angeben. Zum Beispiel so: mean(klinikA$alter, na.rm=T).
  • 💡  C ist falsch:  Da es sich bei zielBeginn um ein frei formuliertes Textfeld handelt, ergibt es keinen Sinn, diese Variable als Faktor-Datentyp abzulegen.
  • 💡  D ist falsch:  R unterscheidet zwischen Groß- und Kleinschreibung. Eine MEAN()-Funktion mit großen Buchstaben gibt es nicht.
  • 💡  E ist richtig:  Man kann praktisch alle Objekte in einer .RData-Datei abspeichern.
Aufgabe 23

"Eine Studentin berechnet im Rahmen eines Mittelwertvergleichs zweier unabhängiger Gruppen…"

Lösungen:

  • 💡  A ist richtig:  Effektgrößen sind dazu geeignet, die Ergebnisse verschiedener Studien miteinander zu vergleichen.
  • 💡  B ist richtig:  Das Vorzeichen der Effektgröße für die Mittelwert-Differenz ist genauso wie das Vorzeichen der Mittelwert-Differenz selbst. Das bedeutet, dass die Reihenfolge der beiden Gruppen bei der Berechnung eine Rolle spielt.
  • 💡  C ist richtig:  Aus dem t-Wert kann man mithilfe der beiden Stichproben-Größen für die beiden Gruppen die Effektgröße berechnen. ℹ️ Beispiel
  • 💡  D ist falsch:  Ein Cohens d von 0,5 gilt gemäß Cohen als mittlerer Effekt. Siehe Sedlmeier, S.304. Auch wenn die Konventionen von Cohen eigentlich nicht für Hedges g gelten (sondern für Cohens d) und wenn Hedges g tatsächlich immer etwas kleiner ausfällt als Cohens d, so wird ein Hegdes g von 0,41 mit einiger Sicherheit (sofern die beiden Stichproben nicht sehr sehr klein sind) nicht als großer Effekt gelten.
  • 💡  E ist richtig:  Nicht nur Cohens d kann man in r umrechnen, sondern auch Hedges g. Siehe die entsprechende Umrechnungsformel im Sedlmeier S.300.
Aufgabe 24

"Im Folgenden sehen Sie einen mittels des describe()-Befehls in R erzeugten Output."

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Der getrimmte Mittelwert ist gleich dem "normalen" Mittelwert. ℹ️ Hinweis
  • 💡  B ist richtig:  Eine negative Kurtosis bedeutet, dass die Verteilung "breitgipfeliger" ist als eine NV.
  • 💡  C ist falsch:  Die Spannweite / Range ist 4.
  • 💡  D ist falsch:  mad ist nicht das "winsorisierte Mittel", sondern der "Median der absoluten Abweichungen vom Median".
  • 💡  E ist richtig:  sd ist Standard Deviation / Standardabweichung.
Aufgabe 25

"In einer Studie (Granderath, J. S., Sondermann, C., Martin, A. & Merkt, M. (2021)). Acual and perceived knowledge about COVID-19… "

Lösung: 27,31

Aufgabe 26

"Mit R wird eine A-priori-Power-Analyse durchgeführt… "

Lösungen:

  • 💡  A ist falsch:  Es handelt sich um eine Poweranalyse für einen t-Test für Korrelation.
  • 💡  B ist falsch:  alternative = greater.
  • 💡  C ist falsch:  Der angenommene Effekt ist r = 0.25.
  • 💡  D ist falsch:  sig.level = 0.05.
  • 💡  E ist falsch:  power = 0.8.

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