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Questions and Answers
Wie viele Dummy-Variablen sind für die Firmenzugehörigkeit notwendig, wenn es drei Firmen gibt?
Wie viele Dummy-Variablen sind für die Firmenzugehörigkeit notwendig, wenn es drei Firmen gibt?
Die Firma A ist die Referenzkategorie in der Analyse.
Die Firma A ist die Referenzkategorie in der Analyse.
True
Was repräsentiert die Variable V in den gegebenen Daten?
Was repräsentiert die Variable V in den gegebenen Daten?
Vorgesetztenbeurteilung
Die Anzahl der Stufen für Firma B ist __________.
Die Anzahl der Stufen für Firma B ist __________.
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Ordnen Sie die folgenden Bezeichnungen den entsprechenden Abkürzungen zu:
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Was ist eine falsche Vorstellung über kategoriale Prädiktoren?
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Kategoriale Variablen können durch die Zuweisung von Zahlen verstetigt werden.
Kategoriale Variablen können durch die Zuweisung von Zahlen verstetigt werden.
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Nennen Sie ein Beispiel für einen kategorischen Prädiktor in der angegebenen Tabelle.
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Der Prädiktor ___ kann in moderierten Analysen verwendet werden.
Der Prädiktor ___ kann in moderierten Analysen verwendet werden.
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Ordnen Sie die Begriffe den richtigen Definitionen zu:
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Was beschreibt der Einfluss von Prädiktoren auf ein metrisches Kriterium?
Was beschreibt der Einfluss von Prädiktoren auf ein metrisches Kriterium?
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Kategoriale Prädiktoren können nicht in ein ALM aufgenommen werden.
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Was ist ein ALM?
Was ist ein ALM?
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Die Interaktion zwischen Prädiktoren und einem Kriterium kann dazu beitragen, __________ besser zu verstehen.
Die Interaktion zwischen Prädiktoren und einem Kriterium kann dazu beitragen, __________ besser zu verstehen.
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Welche dieser Aussagen beschreibt am besten die Interaktion von Prädiktoren?
Welche dieser Aussagen beschreibt am besten die Interaktion von Prädiktoren?
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Die Interpretation der ALM-Parameter ist unwichtig für kategoriale Prädiktoren.
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Nenne ein Beispiel für einen kategorialen Prädiktor.
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Ordne die folgenden Begriffe den passenden Beschreibungen zu:
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Was beschreibt die Grundgleichung des ALM für eine Person i?
Was beschreibt die Grundgleichung des ALM für eine Person i?
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Der Parameter $b0$ in der Gleichung repräsentiert die Auswirkung der unabhängigen Variablen $x1$.
Der Parameter $b0$ in der Gleichung repräsentiert die Auswirkung der unabhängigen Variablen $x1$.
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Was ist der Zweck der Zentrierung in der ALM?
Was ist der Zweck der Zentrierung in der ALM?
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In der ALM steht ALM für _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ .
In der ALM steht ALM für _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ .
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Welcher Test wird typischerweise in ALM verwendet?
Welcher Test wird typischerweise in ALM verwendet?
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Ordne die folgenden ALM-Parameter ihren jeweiligen Bedeutungen zu:
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Die Interpretation der Parameter in einer ALM ist unverändert, unabhängig von der Zentrierung der Daten.
Die Interpretation der Parameter in einer ALM ist unverändert, unabhängig von der Zentrierung der Daten.
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Nenne einen Vorteil der Verwendung von ALM.
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Welcher Faktor wird hier als moderierender Prädiktor hervorgehoben?
Welcher Faktor wird hier als moderierender Prädiktor hervorgehoben?
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Der Einfluss von Gewissenhaftigkeit auf Vorgesetztenurteile bleibt konstant, unabhängig vom Vorliegen eines Hochschulabschlusses.
Der Einfluss von Gewissenhaftigkeit auf Vorgesetztenurteile bleibt konstant, unabhängig vom Vorliegen eines Hochschulabschlusses.
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Was wird untersucht, um festzustellen, ob der Einfluss von Gewissenhaftigkeit variabel ist?
Was wird untersucht, um festzustellen, ob der Einfluss von Gewissenhaftigkeit variabel ist?
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Der Einfluss von Gewissenhaftigkeit (G) auf Vorgesetztenurteile (V) wird abhängig vom Vorliegen eines ____________.
Der Einfluss von Gewissenhaftigkeit (G) auf Vorgesetztenurteile (V) wird abhängig vom Vorliegen eines ____________.
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Ordnen Sie die folgenden Begriffe ihren Beschreibungen zu:
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Was ist die bekannteste Methode zur Abbildung kategorialer Prädiktoren?
Was ist die bekannteste Methode zur Abbildung kategorialer Prädiktoren?
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Kategoriale Prädiktoren können direkt als stetige Prädiktoren verwendet werden.
Kategoriale Prädiktoren können direkt als stetige Prädiktoren verwendet werden.
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Nennen Sie eine Eigenschaft von Dummy-Kodierungen.
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Die Kodiervariablen werden im _________ statt der ursprünglichen, kategorialen Variable berücksichtigt.
Die Kodiervariablen werden im _________ statt der ursprünglichen, kategorialen Variable berücksichtigt.
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Ordnen Sie die folgenden Begriffe den passenden Definitionen zu:
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Welches Beispiel zeigt einen kategorialen Prädiktor?
Welches Beispiel zeigt einen kategorialen Prädiktor?
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Die Idee, kategorialen Variablen Zahlen zuzuweisen, führt stets zu korrekten Ergebnissen.
Die Idee, kategorialen Variablen Zahlen zuzuweisen, führt stets zu korrekten Ergebnissen.
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Was ist das Ziel der Dummy-Kodierung?
Was ist das Ziel der Dummy-Kodierung?
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Kategoriale Prädiktoren müssen über _________ abgebildet werden.
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Welcher der folgenden Prädiktoren ist metrisch?
Welcher der folgenden Prädiktoren ist metrisch?
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Moderationseffekte können das Ergebnis bei der Regression beeinflussen.
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Wie wird die Vorhersage einer abhängigen Variable ausgedrückt?
Wie wird die Vorhersage einer abhängigen Variable ausgedrückt?
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Die Ausprägungen der kategorialen Variablen werden im ALM durch _________ ersetzt.
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Ordnen Sie die folgenden Personen ihren Vorgesetztenbeurteilungen zu:
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Study Notes
Vorlesung: Multivariate Statistik und Datenanalyse
- Semester: Wintersemester 2024/25
- Dozent: Florian Scharf
- Datum: 29. Oktober 2024
- Thema: Kategoriale Prädiktoren und Interaktionen in ALM II
Themen der Vorlesung
- Allgemeines Lineares Modell I: Modell, Interpretation & Inferenz (22.10.)
- Allgemeines Lineares Modell II: Kategoriale Prädiktoren & Interaktionen (29.10.)
- Logistische Regression I: Modell, Interpretation der Modellparameter (05.11.)
- Logistische Regression II: Schätzung, Modellgüte und stat. Inferenz (12.11.)
- LMM I: Grundidee, Modelltypen (19.11.)
- LMM II: Modellschätzung, Interpretation (26.11.)
- LMM III: Modellierung wiederholter Messungen (03.12.)
- CFA I: Grundmodell und Modellmatrix (10.12.)
- CFA II: Schätzung und Modellgültigkeit (17.12.)
- SEM I: Grundidee, Schätzung und Parameterinterpretation (14.01.)
- SEM II: Flexibilität von SEMs, Pfadanalyse und Probleme von SEMs (21.01.)
- Längsschnittliche SEMs I: Latente Wachstumskurvenmodelle (28.01.)
- Längsschnittliche SEMs II: Messinvarianz und weitere Modelle (04.02.)
- Statistik und Kausalität (11.02.)
Rückblick
- Fragestellung: Einfluss metrischer Variablen auf ein metrisches Kriterium
- Grundgleichung (ALM): Yin = bi0 + bi1Xi1n + … + bipXipn + εin
- Interpretation ALM-Parameter: Erklärung der Parameter
- Interpretation ALM-Parameter bei Zentrierung: Die Interpretation der Parameter, wenn die Variablen zentriert sind
- Welche Tests im ALM?: Erläuterung der Tests, die im ALM verwendet werden
Überblick
- Einfluss metrischer und kategorialer Prädiktoren auf ein metrisches Kriterium
- Einbindung kategorialer Prädiktoren in ein ALM
- Interpretation von ALM-Parametern bei kategorialen Prädiktoren
- Intepretation von ALM-Parametern bei metrischen und kategorialen Prädiktoren zusammen
- Auswahl des richtigen Modells
Kategoriale Prädiktoren
- Unterschiedliche Interpretation kategorialer Prädiktoren gegenüber stetigen Prädiktoren
- Arten kategorialer Prädiktoren: dichotom (z.B. ja/nein), polytom
- Beispiele für kategoriale Prädiktoren (Experimentelle Gruppen etc.)
Beispiel
- Daten zum Hochschulabschluss, Firmenzugehörigkeit und Vorgesetztenbeurteilung
- Darstellung in Tabellenform (Person, Hochschulabschluss, Firma, Vorgesetztenbeurteilung)
Kategoriale Prädiktoren (intuitive aber falsche Idee)
- Problematische „Verstetigung“ kategorialer Variablen
- Anwenden der Dummy-Kodierung zur korrekten Modellierung
Dummy-Kodierung
- Einführung des Konzepts der Dummy-Kodierung
- Wahl einer Referenzkategorie
- Erzeugung von Dummy-Variablen
- Bedeutung der Referenzkategorie für die Interpretation
Beispiel (Zusammenhang von Firmenzugehörigkeit (F) und Vorgesetztenbeurteilung (V))
- Ausprägungen von F: A, B, C
- Tabellenform zur Darstellung der Daten und der Dummy-Variablen
Interpretation Dummy-Kodierung
- Korrekte Einführung kategorialer Variablen im ALM
- Interpretation der Regressionskonstante (b0)
- Interpretation der Regressionsgewichte (bj)
Beispiel (Zusammenhang Firmenzugehörigkeit(F) und Vorgesetztenbeurteilung(V))
- Berechnung von angepassten/adjustierten Mittelwerten für die verschiedenen Firmen
Kategoriale Prädiktoren (Zusammenfassung)
- Notwendigkeit der Dummy-Kodierung
- Berücksichtigung der Kategorie für verschiedene Ausprägungen
- Interpretation der Modellparameter
Moderierte Regression
- Einfluss des Moderators auf den Zusammenhang zwischen Prädiktor und Kriterium
- Visualisierung mit Diagrammen, die unterschiedliche Steigungen zeigen
- Konzept der Interaktion in Moderated Regression
- Erläuterung wie sich der Effekt eines Prädiktors bei verschiedenen Ausprägungen des Moderators verändert
Moderierte Regression (Zusammenfassung)
- Interpretation der Ergebnisse von Moderierter Regression.
- Berücksichtigung Interaktionen.
- Visualisierung der Interaktionsterme, Beispiele für Moderierte Regressionen
- Interpretation der Koeffizienten in Moderierter Regression.
Vokabeln & Wiederholung
- verschiedene Arten von ALM Modellen
Beispiel (Moderierte Regression)
- Beispiele für Moderierte Regressionen, Interpretation von Koeffizienten, Tabellenform mit Daten
Moderierte Regression (Zusammenfassung)
- Zusammenfassung der Prinzipien der Moderierten Regression
- Wichtigkeit der Produktvariablen
- Unterschiede zu additiven Modellen
Interpretationskoeffizienten
- Herleitung von Formeln für Interpretation
- Kodierung von kategorialen Prädiktoren
- Anwendung in verschiedenen ALM Modellen
Beispiel
- Tabellenform und Interpretation der Daten aus dem Beispiel
Zusammenfassung
- Zusammenfassung der wichtigsten Konzepte und Techniken
Studying That Suits You
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Description
Testen Sie Ihr Wissen über Dummy-Variablen und kategoriale Prädiktoren in der statistischen Analyse. Beantworten Sie Fragen zur Firmenzugehörigkeit, zur Referenzkategorie und zur Verwendung von kategorialen Variablen. Dieses Quiz hilft Ihnen, die Konzepte besser zu verstehen.
