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Questions and Answers
Was repräsentiert der Ausdruck 'b1m' in der Gleichung?
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Der Index 'n' bezeichnet eine Level-2 Einheit.
Der Index 'n' bezeichnet eine Level-2 Einheit.
False
Was ist die Gleichung zur Berechnung von 'b1m'?
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b1m = c10 + u1m
Der Index 'n' steht für die Level-1 ______.
Der Index 'n' steht für die Level-1 ______.
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Ordne die folgenden Begriffe den entsprechenden Definitionen zu:
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Welches der folgenden Elemente ist in der Gleichung nicht vorhanden?
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Welche Variablen sind in der Gleichung zur Berechnung von 'b1m' beteiligt?
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'c10' ist eine Variable in der Gleichung für 'b1m'.
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Was bezeichnet man in der Multilevel-Literatur häufig als fixed effects?
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Die Varianzen werden häufig als fixed effects bezeichnet.
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Was wird häufig in Matrixform zusammengefasst?
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Die Kovarianz von u0m und u1m wird als _____ bezeichnet.
Die Kovarianz von u0m und u1m wird als _____ bezeichnet.
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Ordne die Begriffe den richtigen Bedeutungen zu:
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Welche Variable wird häufig mit „γ“ geschrieben?
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Die Matrix Σ fasst random effects zusammen.
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Nenne eine der beiden Variablen, die in der Matrix Σ dargestellt wird.
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Was beschreibt die Gleichung b1m = c10 + u1m?
Was beschreibt die Gleichung b1m = c10 + u1m?
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Die Variable 'n' steht für die Anzahl der Schulen in einem bestimmten Gebiet.
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Was bedeutet der Index n in Bezug auf die Level-1 Einheit?
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Der Index n ist wichtig für die __________ der Daten.
Der Index n ist wichtig für die __________ der Daten.
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Ordne die Begriffe den jeweiligen Bedeutungen zu:
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Welche der folgenden Variablen ist Teil der Gleichung b1m = c10 + u1m?
Welche der folgenden Variablen ist Teil der Gleichung b1m = c10 + u1m?
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Die Gleichung b1m = c10 + u1m enthält mehr als zwei Variablen.
Die Gleichung b1m = c10 + u1m enthält mehr als zwei Variablen.
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Welche Rolle spielt die Variable u1m in der Gleichung b1m = c10 + u1m?
Welche Rolle spielt die Variable u1m in der Gleichung b1m = c10 + u1m?
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Was repräsentiert das Symbol $ in der Informatik oft?
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Das Symbol % wird in der Mathematik normalerweise für Division verwendet.
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Was bedeutet das Zeichen & in den meisten Programmiersprachen?
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In der Programmierung wird der Ausdruck ______ verwendet, um einen Fehler darzustellen.
In der Programmierung wird der Ausdruck ______ verwendet, um einen Fehler darzustellen.
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Ordnen Sie die Symbole ihren Bedeutungen zu:
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Welches dieser Zeichen repräsentiert einen Operator für Ungleichheit?
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In den meisten Programmiersprachen wird % für Modulo-Operationen verwendet.
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Welches Symbol wird häufig verwendet, um die Adresse eines Operators anzuzeigen?
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Was beschreibt c00 in einem Multilevel-Modell?
Was beschreibt c00 in einem Multilevel-Modell?
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U0m bezeichnet die Abweichung einer Level-1 Einheit von c00.
U0m bezeichnet die Abweichung einer Level-1 Einheit von c00.
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Was ist das Residuum in einem Multilevel-Modell?
Was ist das Residuum in einem Multilevel-Modell?
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Die Gesamtmodellformel auf Populationsebene lautet: Ynm = c00 + c10 · Xnm + u0m + u1m · Xnm + ________.
Die Gesamtmodellformel auf Populationsebene lautet: Ynm = c00 + c10 · Xnm + u0m + u1m · Xnm + ________.
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Ordne die Begriffe den passenden Beschreibungen zu:
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Welche der folgenden Aussagen ist über Multilevel-Modelle korrekt?
Welche der folgenden Aussagen ist über Multilevel-Modelle korrekt?
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Das Residuum εnm ist ein Teil der Abweichung des Regressionsgewichts.
Das Residuum εnm ist ein Teil der Abweichung des Regressionsgewichts.
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Das ________ von c10 wird durch u1m dargestellt.
Das ________ von c10 wird durch u1m dargestellt.
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Ordne die Variable ihrer Bedeutung zu:
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Welche Funktion hat das Level-1 Residuum εnm in einem Multilevel-Modell?
Welche Funktion hat das Level-1 Residuum εnm in einem Multilevel-Modell?
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U0m ist die Abweichung einer Level-1 Einheit von c10.
U0m ist die Abweichung einer Level-1 Einheit von c10.
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In welcher Grundformel wird das Regressionsgewicht c10 verwendet?
In welcher Grundformel wird das Regressionsgewicht c10 verwendet?
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Was beschreibt die Abweichung der Regressionskonstante einer Level-2 Einheit?
Was beschreibt die Abweichung der Regressionskonstante einer Level-2 Einheit?
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Das Level-1 Residuum wird mit εnm bezeichnet.
Das Level-1 Residuum wird mit εnm bezeichnet.
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Welche Abweichung beschreibt u1m?
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Das Regressionsgewicht einer Level-2 Einheit wird durch __________ dargestellt.
Das Regressionsgewicht einer Level-2 Einheit wird durch __________ dargestellt.
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Ordnen Sie die folgenden Variablen ihren Beschreibungen zu:
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Welche der folgenden Aussagen ist korrekt?
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Die Regressionskonstante c00 ist levelspezifisch.
Die Regressionskonstante c00 ist levelspezifisch.
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Was steht für die Regressionskonstante in einem Modell?
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Das Symbol für das Level-1 Residuum ist __________.
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Welche Variable bezieht sich auf die Abweichung der Regressionsgewichte?
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C10 ist die Regressionskonstante einer Level-2 Einheit.
C10 ist die Regressionskonstante einer Level-2 Einheit.
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Wofür steht das Symbol εnm?
Wofür steht das Symbol εnm?
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Die __________ beschreibt die konstante Abweichung auf Level 2.
Die __________ beschreibt die konstante Abweichung auf Level 2.
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Ordnen Sie die Begriffe den richtigen Symbolen zu:
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Welches Symbol repräsentiert eine level-unspezifische Regressionskonstante?
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U0n und u1m sind identisch.
U0n und u1m sind identisch.
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Study Notes
Vorlesungsinhalt Multivariate Statistik und Datenanalyse
- Thema: Multivariate Statistik und Datenanalyse
- Semester: Wintersemester 2024/25
- Dozent: Florian Scharf
- Datum: 26. November 2024
- Vorlesungsthemen:
- Allgemeine Lineare Modelle I & II
- Logistische Regression I & II
- Lineare Mixed Models (LMM)
- LMM I: Grundidee, Modelltypen
- LMM II: Modellschätzung, Interpretation
- LMM III: Modellierung wiederholter Messungen
Hierarchische Daten
- Schüler*innen sind in Schulen geschachtelt („genestet")
- Hierarchische Daten liegen vor, wenn jede Level-1 Einheit nur einer Level-2 Einheit angehört
- Die Anzahl der Level-1 Einheiten innerhalb einer Level-2 Einheit kann unterschiedlich sein.
Multilevel-Modelle
- Gesamtmodell auf Populationsebene für einen Level-1 Prädiktor
- Prädiktoren auf Level 1 und 2
- Indizes: m (Level-2 Einheit, z.B. Schule), n (Level-1 Einheit, z.B. Person)
- Level-unspezifische Regressionskonstante und -gewicht (C00, C10)
- Abweichung der Konstante einer Level-2 Einheit von C00 (U0m)
- Abweichung des Regressionsgewichts einer Level-2 Einheit von C10 (U₁m)
- Level-1 Residuum (€nm)
Multilevel-Modelle (fortgesetzt)
- Basale Idee von Multilevel-Modellen: Schätzen der Parameter des Zwei-Schritt-Vorgehens in einem Schritt.
- Ziel: Festlegung von festen Effekten und Varianz der Zufallseffekte.
- Berücksichtigung von Kovarianzen zwischen U0m und U₁m.
Terminologie
- In der Multilevel-Literatur werden oft „Mittelwerte“ als fixed effects bezeichnet, und anstelle von "c" wird oft "τ" verwendet.
- Varianzen und Kovarianzen werden häufig als random effects bezeichnet.
- Random effects werden oft in Matrixform zusammengefasst (Σ).
In welcher Matrix leben wir?
- Matrix A und B werden als Beispiele vorgestellt.
- Die Kovarianz zwischen den spezifischen Konstanten und Gewichten der Level-2 Einheiten wird mit S01 dargestellt.
- S01 = 0 bedeutet keinen Zusammenhang.
- S01 > 0 bedeutet positiven Zusammenhang, bzw. S01 < 0 einen negativen.
- Der Effekt kann in Abhängigkeit vom mittleren Effekt verstärkt oder abgeschwächt werden
(Extrem-)Beispiele
- Graphische Darstellung von C10 > 0, S01 > 0 usw.
- Illustrieren verschiedene Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen und festen bzw. zufälligen Effekten.
Überblick (Linear Mixed Models II)
- Wie werden LMMs geschätzt?
- Welche statistischen Tests gibt es in LMMs?
- Wie werden verschiedene LMMs untersucht und interpretiert?
Beispiel (HSB-Daten)
- Zusammenhang zwischen numerischer Intelligenz (IQ) und der Matheleistung (M) von Schüler*innen in verschiedenen Schulen.
- Variablen: Schule, Schüler*in, IQ, M, SES
Beispiel (fortgesetzt)
- Weitere Beispiele mit Graphen und Tabellen, die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen und festen bzw. zufälligen Effekten zeigen.
- Zusammenhänge zwischen sozioökonomischem Status (SES) und der Matheleistung (M)
Random Intercept-Only Modell
- Modellgleichungen: Level-1 und Level-2
- Interpretation der Modellparameter (fester Effekt C00, Varianzparameter s²).
- Intraklassen-Korrelation (ICC) und Bedeutung
- Design-Effekt (DEFT), Faustregel, Verschachtelung beachten!
- Beispiele
Random Intercept-Fixed Slope Modell
- Modellgleichungen: Level-1 und Level-2
- Interpretation der Modellparameter (feste Effekte C00 and C10, Varianzparameter s²)
- Beispiele
Random Intercept-Random Slope Modell
- Modellgleichungen: Level-1 und Level-2
- Interpretation der Modellparameter (feste Effekte, Varianzparameter, Kovarianz)
- Beispiele
Modelle mit Level-2 Prädiktoren
- Ziel: Unterschiede in Regressionskoeffizienten der Level-2 Einheiten erklären
- Level-2 Prädiktoren für Unterschiede in Regressionskonstanten
- Achtung: Interpretation abhängig vom Skalenniveau und von der Anzahl der Prädiktoren
Zusammenfassung
- LMM ist eine Methode für hierarchische Daten.
- Parameter werden mit (restricted) Maximum-Likelihood geschätzt.
- Lokale und globale Tests sind vorhanden.
- Hinweis: Modellvergleiche nur bei Maximum-Likelihood-Schätzungen interpretierbar.
- Klassisch untersuchte Modelle (Random Intercept-only, Random Intercept-Fixed Slope, Random Intercept-Random Slope).
- Modelle mit Level-1 und Level-2 Prädiktoren
Fragen
- Offene Fragen zum Thema, die im Kurs behandelt wurden.
Literatur
- Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017). Statistik und Forschungsmethoden. Beltz: Weinheim, Basel. Kap. 20 (relevante Abschnitte).
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Teste dein Wissen über mathematische Gleichungen und Variablen in diesem Quiz. Finde heraus, was der Ausdruck 'b1m' repräsentiert und welche Variablen beteiligt sind. Die Fragen helfen dir, ein besseres Verständnis der Konzepte zu entwickeln.