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Dieses Thema hat 99 Antworten
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StatistikHannes Offline

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Beiträge: 22

14.02.2008 14:51
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Hallo!

1. Frage von cgz29:

Kann mir jemand sagen, wie ich bei der MANOVA mit der SPSS-Ausgabe "Unzureichende Anpassung" (bei "Optionen" > "Deskriptive Statisik" einzustellen) umgehen muss? Es klingt für mich nach Voraussetzungsverletzung, ich hab aber keine Ahnung ob (!) und wie sich das auswirkt.

Du meinst sicherlich den „Test auf fehlende Anpassung“ in der Schaltfläche "Optionen" -> "Deskriptive Statistik"? Wenn man diesen Test anklickt, kommen in der SPSS-Ausgabe Kästchen mit der Überschrift „unzureichende Anpassung“.

Aber soweit ich mich erinnern kann, haben wir diesen Test, der zu den Ergebnissen „unzureichende Anpassung“ führt, in der Vorlesung nicht besprochen und nicht verwendet. Diesen Test klickst Du deshalb auch nicht an.

Wichtig sind nur die beiden Kästchen „Multivariate Tests“ und die „Tests der Zwischensubjekteffekte“. Herr Dr. Augustin hat empfohlen, aus dem Kästchen „Multivariate Tests“ das Ergebnis aus der Zeile „schicht -> Pillai-Spur“ herauszulesen (am Beispiel „spss6+aufsatz.sav erklärt), dort steht F(6,22)=2.049 und ein Sig(p)=.102 -> also insgesamt ist alles ns., und das spricht für die Nullhypothese (H0 siehe Vorlesung).

Aber in den Kästchen „Tests der Zwischensubjekteffekte“ scheint für die AV „Wortwahl“ ein signifikantes Ergebnis auf (p=.007), obwohl die MANOVA insgesamt zu einem ns. Ergebnis geführt hat. Hingegen übereinstimmend mit dem Ergebnisses der MANOVA sind die einzelnen Tests für die AV’s „Länge“ (p=.222) und „Konstruktion“ (p=.376) beide ns.

Aber (um es noch einmal deutlich zu sagen): über den „Test auf fehlende Anpassung“ und die Kästchen „unzureichende Anpassung“ haben wir in der Vorlesung nicht gesprochen, und deshalb verwendest Du den „Test auf fehlende Anpassung“ auch nicht.

2. Frage von tigermaus:

ich hätte da auch eine Frage: wann genau muss ich eine Alpha Adjustierung durchführen? welche Ergebnisse muss ich da bekommen?

Eine Alpha-Adjustierung muss / sollte man immer dann durchführen, wenn die Signifikanzprüfungen aus mehreren / vielen statistischen Tests zusammengenommen ein Gesamtergebnis bilden sollen. Jedem einzelnen Test liegt ein Alpha von üblicherweise .05 zu Grunde. Aber bei mehreren / vielen statistischen Tests multipliziert sich dieser Alpha-Fehler sozusagen, die Alpha-Fehler-Wahrscheinlichkeit wird immer größer, je mehr statistische Tests man durchführt.

Die Alpha-Adjustierung ist dann eine Möglichkeit, die Alpha-Fehler-Wahrscheinlichkeit für alle statistischen Tests zusammengenommen in den Grenzen von z.B. .05 zu halten. Mit der obigen Formel:

alpha* = 1 - (1-alpha)*hoch 1/k
(also 1/k gehört hochgestellt)

alpha=.05, k ... Anzahl der Tests

kann man sich das alpha* für jeden einzelnen statistischen Test dahingehend ausrechnen, dass für alle k Tests zusammengenommen die Wahrscheinlichkeit, einen Alpha-Fehler zu machen, nicht größer als .05 werden kann.

Ich hoffe, meine Antworten sind präzise genug und auch hilfreich, wenn nicht, werde ich noch einmal in meiner Vorlesungsmitschrift nachschauen und die Antworten entsprechend verbessern.

Schöne Grüße und einen guten Lernerfolg wünscht Euch Hannes.

tigermaus Offline

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Beiträge: 688

14.02.2008 15:41
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Hallo Hannes!
Danke mir hast du sehr geholfen!!!!
StatistikHannes Offline

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Beiträge: 22

14.02.2008 16:15
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"... Beispiel im Skriptum bezogen die Interaktion zwischen Covariare und UV. Also brauchst du eine WW ..."

Das gehört nicht (direkt) zur MANOVA, sondern dabei geht es um die WW zwischen UV und Kovariate bei der Kovarianzanalyse. Das stellt man ganz anders ein, nämlich unter Allgemeines lineares Modell -> univariat
-> ... -> Modell -> Anpassen. Dort wird die WW mit (diet, initial und) diet*initial getestet.

Allerdings kann auch eine MANOVA Kovariaten beinhalten (gehört aber nicht zum Vorlesungsstoff).

Liebe Grüße, Hannes.
cgz29 Offline

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Beiträge: 3

15.02.2008 13:37
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boah, danke für die ausführliche antwort, hat mir sehr geholfen.

LG CGZ
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

19.02.2008 11:23
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hi,

kann mir jemand sagen, ob das zentrale grenzwerttheorem auch bei einer MANOVA zum tragen kommt (also nicht vorhandene NV kein problem darstellt) oder nicht??

danke im voraus
StatistikHannes Offline

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Beiträge: 22

19.02.2008 17:24
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7.) Die Vorraussetzung dafür dass man eine MANOVA rechnen darf, ist dass es sich um eine multivariate Normalverteilung handelt. Wann könnte man diese Voraussetzung vernachlässigen? (oder so ähnlich)
-> Verletzung der multivariaten Normalverteilung
(Johnson & Wichern). Wann kann man eine MANOVA
rechnen auch wenn die Voraussetzungen verletzt sind?
(-> siehe Unterlagen zur VO, ist immer wieder eine Prüfungsfrage)
"Nach Ito (1969) und Stevens (1979) sind Verletzungen dieser Voraussetzungen bei großen Stichproben zu vernachlässigen, wenn die zugrundeliegenden Stichproben gleich groß sind."

Gruß, Hannes.
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

20.02.2008 10:20
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Vielen Dank

LG CGZ
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

25.02.2008 09:22
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Hallo, habe eine Frage zur multiplen Regression. Vielleicht kann sie jemand beantworten.

Angabe: Beispiel mit 4 UVs gegeben: Intelligenz (iq), Abschluss (a) (ja=1, nein=0), irgend etwas noch (sonst), und geschlecht (g) (frau=0, mann=1), AV = Bruttoverdienst (bv)
Regressionsgleichung für ln(bv) aufstellen
Ausrechnen: Frau mit IQ von 100 mit Abschluss ... Welchen bv hat sie?
--------------------------------------------------

Lautet die Regressionsgleichung dann:

ln(bv)=beta0 + beta1*iqn + beta2*an + beta3*sonstn + beta4*gn + fehlern

oder lautet sie:

ln(bv)= ln(beta0 + beta1*iqn + beta2*an + beta3*sonstn + beta4*gn + fehlern)

oder geht das überhaupt ganz anders?

Würde mich über jede hilfe freuen!

Danke und glg Kerstin!
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

25.02.2008 19:14
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Hallo,

habe eine Frage zur Faktorenanalyse:

Korrelationen gegeben: (XY)=0,99 (XZ)=0,02 (YZ)=0,03; wie viele Faktoren ergeben sich und warum.

Kann mir bitte jemand helfen. Ich habe keine Ahnung wie das geht, braucht man dazu nicht die Eigenwerte?

glg und Danke!!!
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

25.02.2008 21:45
Fragen antworten
Naja also bei der Faktorenanalyse rechnest du ja im Grunde Korrelationen um den "Zusammenhang" zwischne 2 Variablen herauszufinden. in dem Fall hast du 3 Variablen und Korrelationen gegebem
Du willst praktisch wissen, ob 2 Variablen das selbe Messen und wenn du dir die korelationen anschaust, also die Werte merkst du das die ersten sehr hoch miteinander korrelierne, das heißt die beiden bilden schon mal 1. Faktor. (X undY) und wenn du dir die korrelationen mit Z anschaust dann merkst du das X bzw. Y nicht sehr hoch korrelier. wenn du dir das grafich aufzeichnest siehst du es besser

X ------- Y (bilden 1 Faktor) - X und Y werden
zusammengefasst
Z

und dann hast du 2 Faktoren weil das andere verbindet sich ja nicht, würde es mit Z auch noch hoch korrelieren hättest du nur 1. Faktor.

So ich hoffe das ist einigermassen gut verständlich ist leider so etwas schwer zu erklären
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

26.02.2008 09:07
Fragen antworten
Hi, danke für deine Hilfe zur Faktorenanalyse. Hast mir damit sehr weitergehofen.
Jetzt klingts für mich auch logisch. Aber alleine wäre ich nicht darauf gekommen.

danke und glg
tigermaus Offline

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Beiträge: 688

26.02.2008 10:47
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gerne ich hoffe es war nicht zu kompliziert erklärt ist a bissi schwer schriftlich was zu erklären
StatistikHannes Offline

Besucher

Beiträge: 22

26.02.2008 11:32
Fragen antworten
Angabe: Beispiel mit 4 UVs gegeben: Intelligenz (iq), Abschluss (a) (ja=1, nein=0), irgend etwas noch (sonst), und geschlecht (g) (frau=0, mann=1), AV = Bruttoverdienst (bv)
Regressionsgleichung für ln(bv) aufstellen
Ausrechnen: Frau mit IQ von 100 mit Abschluss ... Welchen bv hat sie?

Ich halte den ersten Lösungsvorschlag

„ln(bv) = beta0 + beta1*iqn + beta2*an + beta3*sonstn + beta4*gn + fehlern“

für den Richtigen.

Für die weiteren Berechnungen wird die Regressionsgleichung umgeformt:

bv = exp(gleichung),

wobei die Rechenregel

exp(a+b+c) = exp(a) * exp(b) * exp(c)

anzuwenden ist (der Term “+ fehlern“ wird weggelassen):

bv = exp (beta0 + beta1*100 + beta2*1 + beta3*sonstn + beta4*0)

bv = exp (beta0 + beta2 + beta1*100 + beta3*sonstn)

bv = exp(beta0 + beta2) * exp(beta1*100) * exp(beta3*sonstn)

Weiß vielleicht jemand, ob dieses Beispiel im SPSS-Buch, das Herr Dr. Augustin immer in der Vorlesung empfiehlt, enthalten ist?

Ich hätte aber auch eine Frage, und zwar ob jemand eine Ahnung hat, was mit der folgenden Prüfungsfrage gemeint war?

X ist ein p-dimensionaler Vektor, definieren Sie folgende univariate Begriffe:
a) X ist F-verteilt, wobei gilt:
b) Kovarianzmatrix von X
c) Erwartungswert von X
d) Definierte Normalverteilung mit:

(4. Termin WS 2002/03)

Schöne Grüße, Hannes.
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

26.02.2008 12:00
Fragen antworten
Danke an StatistikHannes!

Bei deiner Frage kann ich dir leider auch nicht weiterhelfen.

glg Kerstin!
Gelöschtes Mitglied
Beiträge:

26.02.2008 19:54
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Hallöchen, habe eine Frage zur linearen Regression.
Er hat in der VO gesagt, dass das R-Quadrat auskunft über die Modellanpassung gibt. Also der Wert soll aussagen wie das Modell die Daten fittet.
Bei dem foodconsumption Beispiel ist dieser Wert z.B. 0,306. Weiß jemand ab welchem Wert ein Modell gut angepasst ist oder bei welchem Wert ein Modell gar nicht angepasst ist?

Vielleich hat das jemand in der VO mitgekrigt? Danke und liebe Grüße!
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