Multis: Uebungsaufgaben

Multikollinearität ist an den Prädiktor-Interkorrelationen abzulesen (nicht an den Beta-Gewichten)
Bivariate lineare Zusammenhänge sind durch Streudiagramme/Scatterplots zu veranschaulichen (nicht durch Liniendiagramme oder Histogramme)
Nein: Korrelationen sind nicht einfach kausal interpretierbar (Falsch ist deswegen beispielsweise folgende Interpretation "die Schlaflosigkeit trägt am meisten dazu bei, dass die Befindlichkeit schlecht ist" - kausal kann es genauso gut auch umgekehrt sein, dass nämlich die schlechte Befindlichkeit zu Schlaflosigkeit führt!)
Wer noch nicht mitbekommen hat, was eine z-Transformation bzw. z-Standardisierung oder ein Regressionsresiduum oder eine Varianzaufklärung ist - bitte machen Sie sich schlau, das sind absolute Basics, die wir schon mehrfach besprochen haben!

Fünfte Aufgabe

Lösung 5

Ergebnisse (n=17)

Range=9,5-1
Mo=3,5, Md=4
M=5,32 (SD=2,42)

Verbreitete Miskonzeptionen:

Eigenwerte sind Faktoren, nicht Variablen zugeordnet!
Der erste PCA-Faktor ist eine künstliche Variable und nicht identisch mit der ersten Variablen im Variablensatz (das selbe gilt für die anderen Faktoren)
Der Prädiktor-Typ ist nicht am Beta-Gewicht abzulesen, sondern nur durch die gemeinsame Betrachtung von Beta-Gewicht, Validität und Prädiktor-Interkorrelation
Das Kaiser-Guttman-Kriterium allein reicht nicht zur Begründung einer Faktor-Auswahl.
Die empirische Irrtumswahrscheinlichkeit halbiert sich beim einseitigen Test nur dann, wenn der empirische Effekt tatsächlich in der vorhergesagten Richtung eintritt.

Sechste Aufgabe

Lösung 6

Ergebnisse (n=11)

Range=5-1 [8 Punkte waren erreichbar]
Mo=3,5, Md=3,5
M=3,00 (SD=1,30)

Verbreitete Miskonzeptionen:

Markiervariablen sind Variablen, die klar einem Faktor zuzuordnen sind (hohe Ladung auf dem betreffenden Faktor und geringe Ladungen auf den anderen Faktoren im Modell). Markiervariablen werden zur Interpretation des jeweiligen Faktors herangezogen.
Faktorwerte (Werte der einzelnen Personen auf den durch die Faktorisierung erzeugten neuen künstlichen Variablen=Faktoren) sind etwas völlig anderes als Eigenwerte (Varianzen der Faktoren).

Siebte Aufgabe

Als siebte Aufgabe wird die sechste Aufgabe erneut gestellt.

Diejenigen Personen, die die sechste Aufgabe bereits eingereicht hatten (es waren nicht viele) haben die Möglichkeit zur Nachbesserung (Punkte, die in der ersten Lösung erzielt wurden, werden zu den Punkten, die in der nachgebesserten Lösung erzielt werden, hinzuaddiert).

Lösung 7

Ergebnisse (n=15)

Range=7,5-1 [10 Punkte waren erreichbar]
Mo=4,5, Md=4,5
M=4,63 (SD=2,01)

Verbreitete Miskonzeptionen:

"Interpretierbarkeit" als Kriterium für die Faktorauswahl bezieht sich auch und vor allem auf den theoretischen Hintergrund einer Studie. Wenn man sich etwa für ein Zwei-Faktoren-Modell entscheidet, dann wäre es gut, wenn man laut Theorie auch von zwei Teil-Konzepten in dem Gegenstandsbereich ausgehen kann.

Achte Aufgabe

Lösung 8

Ergebnisse (n=10)