Was wird mit dem Levene-Test �berpr�ft

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Was wird mit dem Levene-Test �berpr�ft Powered By Docstoc
					Liebe Kolleginnen und Kollegen,
hier ist die spss2006.doc mit den Beispielaufgaben. In ihr sind die Richtiglösungen
gekennzeichnet. Sie sollte aber nur ganz am Ende herangezogen werden, um die Richtigkeit
Ihrer Lösung zu überprüfen.
Daneben gibt es noch an gleicher Stelle die Datei spss2006.pdf. In ihr sind die
Richtiglösungen nicht gekennzeichnet.
In der Klausur werden die gleichen Themen abgefragt, aber mit etwas verändert formulierten
Aufgaben.
Die Formatierung (z.B. Seitenumbruch) ist noch nicht perfekt, aber ich hoffe, Sie kommen
auch so zurecht.
Mit freundlichen Grüßen
Werner Schubö


1.   Was wird mit dem Levene-Test überprüft?
        Heteroskedastizität
        Die Voraussetzung „Normalverteilung“ für den t-Test
        Ausreichender Stichprobenumfang
        Varianzhomogenität
        Ob die Nullhypothese gleicher Erwartungswerte in beiden Populationen erfüllt ist.

2.   Handelt es sich um eine leptokurtische Verteilung, dann ist die Kurtosis
         >0
         <0
         =0
         spitz

3.   Was versteht man unter Modus?
        gibt an, in welchem Modus sich der Computer befindet
        Derjenige Wert einer Verteilung, der am häufigsten vorkommt.
        Der Wert, der bei Anordnung der Werte nach Größe in der Mitte einer Verteilung steht
        Ein Maß der Streuung

4.   Welche Aussagen treffen auf die Einfaktorielle ANOVA zu??
        Die Prozedur „Einfaktorielle ANOVA“ führt eine einfaktorielle Varianzanalyse durch.
        Mit der Varianzanalyse wird die Hypothese überprüft, dass mehrere Erwartungswerte
           gleich sind.
        Mit der Varianzanalyse wird die Nullhypothese geprüft, dass die Populationsvarianzen der
           AV auf den verschiedenen Stufen des Faktors gleich sind.
        Die Einfaktorielle ANOVA ist im SPSS Daten-Editor z.B. unter dem folgenden Pfad zu
           finden: Analysieren – Mittelwerte vergleichen – Einfaktorielle ANOVA

5.   Die zwei Reiter, die im Fenster des SPSS Daten-Editors unten links zu finden sind, heißen:
         Variablenlabel und Wertelabel
         Messniveau und Ausrichtung
         Datenansicht und Variablenansicht
         Spaltenformat und Dezimalstellen

6.   Welche Aussagen treffen auf den Datentyp „String“ zu?
        Die Werte von String-Variablen sind numerisch.
        Die Werte von String-Variablen sind nicht numerisch.
 Diese Art von Variable wird auch als alphanumerische Variable bezeichnet.
 Es können Ketten von Zahlenwerten gespeichert werden.
7.    Welche Aussage über den Menüpunkt „Transformieren“ trifft zu?
         Über den Menüpunkt „Transformieren“ können Werte für bisher nicht vorhandene
            Variablen berechnet werden.
         Über den Menüpunkt „Transformieren“ können auch völlig neue Variablen erzeugt
            werden.
         Über den Menüpunkt „Transformieren“ können Variablen berechnet, aber nicht umkodiert
            werden.
         Über den Menüpunkt „Transformieren“ können Variablen berechnet und umkodiert
            werden.

8.    Was kann man über das Intervall „Stichprobenmittelwert minus 1,96 Standardfehler bis
      Stichprobenmittelwert plus 1,96 Standardfehler“ sagen?
           Darin liegen ungefähr 64 % der Werte.
           Die Wahrscheinlichkeit, dass ein einzelner Wert in diesem Intervall liegt, ist etwa 95 %.
           Die Wahrscheinlichkeit, dass der Stichprobenmittelwert in diesem Intervall liegt, ist 100
             %.
           Das ist das Konfidenzintervall für den Erwartungswert einer Variablen mit einer
             Konfidenzwahrscheinlichkeit von 95 %

9.    Welche Diagramme sind bei diskreten Variablen sinnvoll?

            Säulendiagramm
            Polygonzug
            Kreisdiagramm
            Screeplot

10.   Wie nennt die Kurve einer Dichtefunktion, die einen breiteren Gipfel als die der Normalverteilung
      hat?
           leptokurtisch
           platykurtisch
           bimodal

11.   Der t-Test für abhängige Stichproben wird typischerweise benutzt:
          bei Groß-Klumpen-Stichproben
          bei Messwiederholungen
          bei vorher-nachher- Untersuchungen
          bei zwei verschiedenen Gruppen, die an der gleichen Untersuchung teilnehmen
          bei Zwillingsstudien

12.   Welche Erweiterungen sind standardmäßig dem Programm SPSS zugewiesen:
         *.sav
         *.dat
         *.sps
         *.jpg
         *.bat
13.   Welche von diesen Signifikanztests werden von SPSS den „nichtparametrischen“ zugeordnet?
         Einstichproben-Chi-Quadrat-Test
         U-Test von Mann-Whitney
         Einfaktorielle ANOVA
         McNemar-Test
         Levene F-Test

14.   Mit welchem Befehl kann man in der Syntax-Sprache das Aufteilen der Datei z.B. nach dem
      Geschlecht aufheben?
          SPLIT OFF
          FILE OFF
          DATA OFF
          WEIGHT OFF
          GESCHLECHT OFF

15.   Was trifft auf die Varianz zu?
         Sie ist ein Maß für die Streuung
         Sie ist ein Maß für die Steigung einer Funktion
         Sie ist die Wurzel der Standardabweichung
         Sie ist die quadrierte Standardabweichung

16.   Welches sind die gängigsten Signifikanzniveaus?
         Das 5 %-Signifikanzniveau
         Das 10 %-Signifikanzniveau
         Das 2 %-Signifikanzniveau
         Das 50 %-Signifikanzniveau
         Das 1 %-Signifikanzniveau

17.   Welche File Extensions werden von SPSS-Dateien verwendet?
         .sav
         .dot
         .txt
         .spo
         .sps

18.   Unter welcher Hypothese wird von SPSS die ausgegebene „Signifikanz“ berechnet?
          Neyman-Pearson-Hypothese
          Alternativhypothese
          Nullhypothese

19.   Vorteile der Ansteuerung von SPSS durch die Syntaxsprache sind
          Einfachere Datentransformationen
          Dokumentation
          Sich häufig wiederholende Anweisungen gehen leichter
          Es gibt zusätzliche Möglichkeiten

20.      Welche Aussagen über nicht-parametrische Tests treffen zu?
          Nicht-parametrische Tests besitzen eine geringere Teststärke als parametrische Tests.
          Nicht-parametrische Tests setzen keine bestimmte Verteilungsform voraus
          Nicht-parametrische Tests werden zuweilen auch „verteilungsfreie Tests“ genannt
          t-Test und F-Test sind nicht-parametrische Tests
21.   Die Bravais-Pearson-Korrelation...
          hat das gleiche Vorzeichen wie die Kovarianz
          heißt auch Produkt–Moment–Korrelation
          ist gleich der Kovarianz der z–transformierten (=standardisierten) Variablen
          ist ein anderer Begriff für ANOVA

22.   Was steht am Ende von jeder Syntax-Anweisung?
         Das Wort FINISH
         ein Punkt
         ein Ausrufezeichen
         das Zeichen *


23.   Wie viele Unterteilungen haben Quantile?
          3
          4
          5
          Keine

24.   Was ist eine Scheinkorrelation?
         Eine nicht signifikante Korrelation
         Kein wirklicher Zusammenhang
         ein durch dritte Variablen vermittelter Zusammenhang
         bei genauerer Berechnung wäre die Korrelation Null


25.   Das Schiefemaß sei 0,76. Dann gilt:
          Die Verteilung ist linksschief.
          Der Modalwert der empirischen Verteilung liegt rechts vom Median.
          Die Verteilung ist linkssteil.
          Die Verteilung ist rechtsschief.
          Der Modalwert der empirischen Verteilung liegt links vom Median.
          Die Verteilung ist rechtssteil.

26.   Was gehört bei SPSS zu den parametrischen Tests?
         Kruskal-Wallis-Test
         Chi-Quadrat-Test
         Levene – Test
         U-Test von Mann-Whitney
         T-Test

27.   Wie viele Quintilsgrenzen gibt es?
          Fünf
          Sechs
          Vier

28.   Welche Ziele können bei der Anwendung einer einfachen Regressionsanalyse im Vordergrund
      stehen?
           Der Zusammenhang zweier Variablen kann beschrieben werden.
           Wenn man den Wert einer Variable kennt, kann man die andere Variable schätzen.
          Reduktion einer Vielzahl von Variablen auf eine.

29.   Welche Aussage bzgl. der Rotation von Faktoren im Rahmen einer Faktorenanalyse ist richtig?
         Bei einer orthogonalen Rotation stehen die einzelnen Faktoren senkrecht aufeinander.
         Bei einer orthogonalen Rotation besteht keine Korrelation zwischen den einzelnen
            Faktoren.
         Bei einer obliquen Rotation besteht Unabhängigkeit zwischen den rotierten Faktoren.
         Bei einer obliquen Rotation werden abhängige Faktoren erzeugt.

30.   Wo liegen das arithmetische Mittel, der Modus und der Median bei einer linkssteilen Verteilung
      typischerweise?
           Das arithmetische Mittel liegt rechts vom Modus.
           Der Median liegt rechts vom Modus.
           Das arithmetische Mittel liegt rechts vom Median
           Der Modus liegt links vom Median und vom arithmetischen Mittel.

31.   Was versteht man unter Kommunalität?
         Die Korrelation zwischen Faktor und Variable.
         Die aufsummierten quadrierten Ladungen aller Variablen über einen Faktor.
         Die aufsummierten quadrierten Ladungen einer Variable über alle Faktoren, falls diese
            orthogonal sind.
         Die von der Variablen durch alle Faktoren erklärte Varianz.

32.   Was gilt für die Hauptkomponentenanalyse?
         Ein Ziel ist die Datenreduktion.
         Sie macht Aussagen über Verhältnisse in der Stichprobenkorrelationsmatrix.
         In die Diagonale der Korrelationsmatrix werden quadrierte multiple Korrelationen
             eingesetzt.
         In die Diagonale der Korrelationsmatrix bleibt der Wert 1 stehen.

33.   Welche Aussagen zur Rotation bei der Faktorenanalyse treffen zu?
         Orthogonale Rotation ist nur bei unkorrelierten Ausgangsvariablen zulässig.
         Varimax entspricht einer SPSS-Einstellung, die korrelierte Faktoren erzeugt.
         Varimax entspricht einer SPSS-Einstellung, die eine orthogonale Rotation durchführt und
            die zu orthogonalen Faktoren führt.
         Promax entspricht einer SPSS-Einstellung, die eine oblique Rotation durchführt.
         Durch die Rotation ändert sich der Anteil der Varianz, mit der die Items durch die
            Faktoren insgesamt erklärt werden.

34.   Welche Aussagen bezüglich einfaktorieller Varianzanalyse treffen zu?$$$
         Der ANOVA-Test setzt die Homogenität der Populationsvarianzen voraus.
            Die einfache Varianzanalyse kann als Erweiterung des t-Tests für unabhängige
            Stichproben auf mehr als zwei Gruppen angesehen werden
         Post Hoc-Test ist ein nachträglicher Test, der dann angewendet werden darf, falls der
            ANOVA- Test einen signifikanten Unterschied zwischen allen Gruppen nachgewiesen hat
         es müssen mindestens 10 Personen pro Gruppe sein, damit eine einfaktorielle
            Varianzanalyse durchgeführt werden kann
35.   Für die Faktorenanalyse ist bekannt, dass...
          die Varimax-Rotation die Interpretierbarkeit der Faktoren erleichtert
          die Rotationskoeffizienten auch als Faktorladungen bezeichnet werde
          bei einer rechtwinkligen Rotation die Achsen nur insgesamt gedreht werden, sie bleiben aber
           rechtwinklig zueinander

36.   Was ist der Unterschied zwischen einer univariaten und einer multivariaten ANOVA?
         Bei der univariaten ANOVA liegt nur eine Unabhängige Variable vor
         Bei der univariaten ANOVA liegt nur eine Abhängige Variable vor
         Bei der multivariaten ANOVA liegen mehrere AVs vor
         Bei der multivariaten ANOVA liegen mehrere UVs vor
         Bei der multivariaten ANOVA müssen sowohl mehrere AVs als auch mehrere UVs
             vorliegen

37.   Wieviele Perzentilsgrenzen gibt es?
          100
          3
          99

38.   Welche Aussagen zum Thema Regression treffen zu?
         Unter R versteht man die multiple Korrelation
         Unter R versteht man die Korrelation zwischen Kriterium und dessen Schätzung

39.   Welcher Ausschluss von fehlenden Werten sollte bei der Berechnung einer multiplen Regression
      mit SPSS gewählt werden?
           Paarweiser Fallausschluss
           Listenweiser Fallausschluss

40.   Was gilt für Residuen?
         Sie sind die Differenz zwischen den beobachteten Werten der abhängigen Variablen und
             den aus dem Modell errechneten Schätz- oder Vorhersagewerten.
         Fälle mit großen Residuen sind Fälle, die durch das betreffende Modell nicht gut erklärt
             werden.
         Fälle mit kleinen Residuen sind Fälle, die durch das betreffende Modell nicht gut erklärt
             werden.
         Sie sind die Differenz zwischen den beobachteten Werten der unabhängigen Variablen.

41.   Was sind orthogonale Faktoren?
         Unkorrelierte Faktoren
         Null-Korrelation zwischen Faktor und Ursprungsvariable
         Sie entstehen durch starre Rotation

42.   Welchen Test kann man anwenden, um auf „Normalverteilung“ zu testen?
         Kolmogorov-Smirnov
         Chiquadrat-Test
         T-Test
         McNemar-Test
43.   Welche Aussage über die Teststärke ist richtig?
         Die Teststärke ist die Wahrscheinlichkeit für einen β-Fehler
         Je kleiner die Stichprobe desto größer die Teststärke
         Die Teststärke ist die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese bei Gültigkeit einer
            spezifischen Alternativhypothese zu verwerfen
         Die Teststärke ist die Wahrscheinlichkeit, die H0 bei Gültigkeit der Nullhypothese zu
            verwerfen

44.   Welche Aussage kann man nach Durchführung eines Fisherschen Signifikanz-Tests
      gegebenenfalls machen?
          Die H0 wird bestätigt
          Die H0 wird verworfen
          Eine spezielle H1 wird bestätigt

45.   Wie kann man einen Kommentar zwischen die Anweisungen der Syntax einfügen?
          Man muss den Kommentar in Anführungszeichen setzen
          Mit dem Befehl „comment“ vor dem Kommentar
          Mit dem Befehl „text“ vor dem Kommentar
          Indem man ein * vor den Kommentar setzt

46.   Welche Aussagen über die Pearson’sche Korrelation sind zutreffend?
         Pearson’sche = Produkt-Moment-Korrelation
         Durch lineare Transformationen wird der Absolutbetrag der Korrelation verändert.
         Durch lineare Transformationen, z.B. x’=-3x+2, wird der Wert der Korrelation keinesfalls
            verändert
         -1 ≤ r ≤ 1

47.   Der Großbuchstabe „R“ steht bei der Regressionsanalyse für
          den Regressionskoeffizienten
          den Determinationskoeffizienten
          den Koeffizienten einer multiplen Korrelation
          die Korrelation zwischen Kriterium und Schätzer
          den Quotienten „s2 / r”

48.   Was versteht man bei einer Faktorenanalyse unter „Kommunalität“
         Die gemeinsame und gleich gerichtete Rotation von 2 Faktoren
         Den Varianzanteil einer Variablen, der durch die Faktoren erklärt wird.
         Den Varianzanteil eines Faktors der durch das Zusammenspiel von 2 Variablen erklärt
            wird.
         Die Summen von Faktorladungen der Variablen, die durch ihr Zusammenwirken den
            größten Teil an Varianz aufklären.

49.   Was lässt sich mit Hilfe der Prozedur CROSSTABS unter anderem prüfen?
         Ob zwischen den Mittelwerten von zwei Variablen ein signifikanter Unterschied besteht.
         Ob die Verteilung einer dichotomen Variablen in zwei unabhängigen Stichproben
             signifikant verschieden ist.
         Ob sich zwei Variablen hinsichtlich ihrer zentralen Tendenz signifikant unterscheiden.
50.   Welche Korrelationskoeffizienten lassen sich mit der Prozedur CORRELATIONS berechnen?
         Pearsonsche Produkt-Moment Korrelationskoeffizienten.
         Rangkorrelationskoeffizienten.
         Partial-Korrelationskoeffizienten.

51.   Was versteht man unter „geronnenen Spuren“?
         Daten aus der amtlichen Statistik, die sich in wissenschaftlichen Forschungen nicht
            bestätigt haben
         Bei der multivariaten Varianzanalyse nach dem Hotelling-Spur-Kriterium signifikante
            Effekte
         Daten aus vorhergehenden Forschungen, die weiter verwendet werden

52.   Welchen Wert hat die Schiefe bei einer normalverteilten Stichprobe?
         1
         0

53.   Wann macht es Sinn, eine „Gewichtung“ der Daten vorzunehmen?
         Wenn die Stichprobe, aus der die Daten stammen, nicht der Verteilung in der
           Bevölkerung entspricht.
         Wenn die Stichprobengröße vergrößert werden soll, damit die Effekte signifikant werden.
         Wenn die empirisch gewonnenen Daten nicht das gewünschte Ergebnis erzeugen.
         Wenn die Daten aus Tabellen in der Literatur mit publizierten Stichprobenumfängen
           vorliegen..

54.   Welche der folgenden Tests sind bei SPSS unter nicht-parametrische Tests zu finden?
         U-Test von Mann-Whitney
         Chi-Quadrat-Test
         T-Test
         Binomial-Test
         z-Test

55.   Was versteht man unter einem „getrimmten Mittel“?
         Der Mittelwert wird nur für die äußeren 5% der Werte berechnet
         Einen geschätzten Mittelwert
         Der Mittelwert wird nur für die der Größe nach mittleren 95% der Werte berechnet
         Ein Mittelwert, bei dem die Stellen nach dem Komma abgeschnitten sind
         Der Mittelwert wird ohne die höchsten 2,5% und kleinsten 2,5% der Werte berechnet

56.   Was gehört zu den Maßen der Dispersion?
         Median
         Interquartilsabstand
         Range/ Spannweite
         Varianz
         Standardabweichung

57.   Die Spearman-Rangkorrelation ist gleich der :
          Punkt-biserialen Korrelation
          Produkt-Moment-Korrelation
          Kendalls-Tau
          Bivariaten Korrelation mit Rangplätzen
58.   Was wird im Rahmen des t-Tests mit dem Levene-Test überprüft?
         Heteroskedastizität
         Normalverteilung
         Stichprobenumfang
         Varianzhomogenität
         Ob die Nullhypothese gleicher Erwartungswerte in beiden Populationen erfüllt ist.


59.   Welche Aussage für die Journaldatei trifft zu?
         Die Journaldatei kann mit verschiedenen Programmen geöffnet werden.
         Es sind alle SPSS-Anweisungen protokolliert.
         Es sind alle SPSS-Daten protokolliert.
         Ihr Dateiname endet mit der Namenserweiterung „.jnl“
         Ihr Dateiname endet mit der Namenserweiterung „.jou“

60.   Was versteht man unter listenweisem Fallausschluss?
         Mögliche Paare werden trotz fehlender Werte berücksichtigt
         Fehlende Werte werden ignoriert
         Sobald ein Wert für eine der ausgesuchten Variablen fehlt, wird die Untersuchungseinheit
            aus der Berechnung ausgeschlossen
         Bei Fehlen einer Variable wird die Liste nicht berücksichtigt

61.   Welche der folgenden Tests sind nicht-parametrische Tests?
         U-Test von Mann-Whitney
         Chi-Quadrat-Test
         T-Test
         Binomial-Test
         z-Test

62.   Was versteht man unter einem „ getrimmten Mittel „?
         Der Mittelwert wird nur für die äußeren 5% der Werte berechnet
         Einen geschätzten Mittelwert
         Der Mittelwert wird nur für die mittleren 95% der Werte berechnet
         Der Mittelwert wird nur für die mittleren 5% der Werte berechnet
         Der Mittelwert wird ohne die höchsten 2,5% und kleinsten 2,5% der Werte berechnet

63.   Was gehört zu den Maßen der Dispersion?
         Median
         Interquartilsabstand
         Range/ Spannweite
         Varianz
         Standardabweichung

64.   Welche Aussagen bezüglich der einfaktoriellen Varianzanalyse treffen zu?
         Der ANOVA-Test setzt die Homogenität der Varianz voraus.
         Post Hoc-Test ist ein nachträglicher Test, der dann angewendet werden darf, falls der
            ANOVA- Test einen signifikanten Unterschied zwischen allen Gruppen nachgewiesen hat
         es müssen mindestens 10 Personen pro Gruppe sein, damit eine einfaktorielle
            Varianzanalyse durchgeführt werden kann
         Die einfache Varianzanalyse kann als Erweiterung des t-Tests für unabhängige
            Stichproben auf mehr als zwei Gruppen angesehen werden
65.   Aus der Faktorenanalyse ist es bekannt, dass...
          dasVarimax Verfahren die Interpretierbarkeit der Faktoren erhöht
          die Rotation auch als Faktorladung bezeichnet wird
          bei einer rechtwinkliger Rotation die Achsen nur insgesamt gedreht werden, sie bleiben aber
           rechtwinklig zueinander

66.   Welche Aussagen treffen zu? Wenn das Schiefemaß...
         negativ ist, ist die Verteilung linksschief und rechtssteil.
         negativ ist, ist die Verteilung rechtsschief und linkssteil.
         positiv ist, ist die Verteilung rechtsschief und linkssteil.
         positiv ist, ist die Verteilung linksschief und rechtssteil.

67.   Welche Aussagen zur Kurtosis treffen zu? Ist der Kurtosiswert...
         negativ, ist die Verteilungskurve eher leptokurtisch.
         negativ, ist die Verteilungskurve eher platykurtisch.
         positiv, ist die Verteilungskurve eher platykurtisch.
         = 0, ist die Verteilungsform die einer Normalverteilung.

68.   Voraussetzung für den Signifikanztest bei einer linearen Regression sind
          Normalverteilung der UVs (also der Prädiktorvariablen)
          Linearität (d.h. Erwartungswert der Fehler ist überall Null)
          Homoskedastizität der Fehler
          Normalverteilung der Fehler
          Normalverteilung der AV (also der Kriteriumsvariablen)

69.   Die Standardabweichung ist
          die Differenz zwischen minimalem und maximalem Wert
          gleich dem quadrierten Mittelwert plus/minus 1,96
          die Wurzel aus der Varianz
          stets kleiner als der Interquartilsabstand

70.   Welche Unterschiede bestehen in SPSS zwischen der Eingabe "ok" und
      "Einfügen"
          es gibt keinen Unterschied
          bei "ok" wird der Befehl ohne Eintrag in der Syntaxdatei ausgeführt
          bei "ok" wird der Befehl ohne Eintrag in der Journaldatei ausgeführt
          bei "ok" schließen sich die Syntaxdatei und das Programm nach Ausführen des Befehls
             automatisch
          der Befehl wird bei "Einfügen" in die Syntaxdatei eingesetzt

71.   Was versteht man unter „Listenweisem Fallausschluss“?
         Sobald ein Wert der ausgesuchten Variable fehlt, wir diese Untersuchungseinheit aus der
            Berechnung ausgeschlossen
         Man fertigt verschiedene Listen für Variablen an, aus welchen man die benötigten
            Variablen dann aussucht
         Die Berechnung der ausgeschlossenen Untersuchungseinheit bilden eine eigene Liste

72.   Was versteht man unter „Paarweisem Fallausschluss“?
         Alle Versuchspersonen, die einen Partner haben, müssen zur Wahrung der Unabhängigkeit
            der Stichproben ausgeschlossen werden
          Bei der Untersuchung des Zusammenhangs zweier Variablen müssen beide Variablen
           gültige Werte aufweisen
          Alle ähnlichen Werte werden unabhängig von der Variablen gepaart dargestellt
          Falls eine der beiden Variablen einen ungültigen Wert aufweist werden beide für den
           betreffenden Fall ausgeschlossen

73.   Was bedeutet der Begriff „Teststärke“ im Rahmen der Neyman-Pearsonschen Konzeption des
      Signifikanztests?
          Die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese unter der Bedingung einer zutreffenden,
              spezifischen Alternativhypothese verworfen wird
          Sie gibt die Wahrscheinlichkeit für eine richtige Entscheidung an.
          Sie ist gleich 1 - Alpha-Risiko

74.   Wie fügt man einen Kommentar „Kommentar“ in die Syntaxdatei ein?
          Nach einer Anweisung mit *Kommentar.
          Nach einer Anweisung mit COMMENT Kommentar.
          Man kann jederzeit hineinschreiben was man möchte, da das Programm selbstständig
             filtert was von Bedeutung ist und was nicht
          Innerhalb einer Anweisung mit /*Kommentar*/

75.   Welcher Test kann verwendet werden, um die Nullhypothese „Unabhängigkeit von zwei
      Variablen“ zu prüfen?
          Der t-Test
          Der Einstichproben-Chiquadrat-Test
          Der Mediantest
          Der Mehrstichproben-Chi-Quadrat-Test
          Der U-Test von Mann-Whitney

76.   Welche der folgenden Aussagen trifft zu?$$$
         Die Standardabweichung ist die Varianz zum Quadrat
         Die Varianz ist die Standardabweichung zum Quadrat
         Die Standardabweichung ist additiv für unabhängige Zufallsvariablen
         Die Varianz ist additiv für unabhängige Zufallsvariablen

77.   Das aus einer Stichprobe berechnete 95% Konfidenzintervall für den Populations-Erwartungswert
      ist
           Stichprobenmittelwert minus bzw. plus 1,96 Standardfehler
           zwischen 1,64 Standardabweichungen links und rechts vom Stichprobenmittelwert
           zwischen 1,96 Standardabweichungen links und rechts vom Stichprobenmittelwert
           zu 95% über dem Mittelwert der Grundgesamtheit
           immer über dem Mittelwert der Grundgesamtheit

78.   Welchen Test kann man anwenden, um auf Normalverteilung zu testen?
         Kolmogorow-Smirnov
         T-test
         Varianzanalyse
         Chi-Quadrattest
         F-test

79.   Was versteht man unter listenweisem Fallausschluß?
         Falls ein Wert für eine ausgesuchte Variable fehlt, wird die Variable aus dem Test
            ausgeschlossen
           Fehlende Werte werden ignoriert
           Falls ein Wert für eine einzelne Variable fehlt, wird die Untersuchungseinheit für alle
            Variablen der Liste aus der Berechnung ausgeschlossen
           Fehlende Werte werden in einer eigenen Liste geführt

80.   Das Schiefemaß ist -1. Daraus folgt:
          Die Verteilung ist linkssteil.
          Die Verteilung ist linksschief.
          Die Verteilung ist rechtsschief.
          Die Verteilung ist rechtssteil.

81.   Was muss man bei der Pearson’schen Korrelation beachten?
         Ihre Interpretation ist von der Skalierung der Variablen abhängig.
         Sie darf nur bei Ordinalskalenniveau berechnet werden.
         Lineare Transformationen einer oder beider Variablen z.B. x’ = 2x verändern den
           Absolutbetrag der Korrelation nicht.
         Transformationen einer oder beider Variablen z.B. x’ = x*x verändern den Wert der
           Korrelation nicht.

82.   Was wird im Rahmen des t-Tests mit dem Levene-Test überprüft?
         Heteroskedastizität
         Normalverteilung
         Stichprobenumfang
         Varianzhomogenität
         Ob die Nullhypothese gleicher Erwartungswerte in beiden Populationen erfüllt ist.

83.   Welche Aussagen zum Begriff „Residuum“ treffen zu?
         Jedes Residuum muss eine Ziehung aus einer Normalverteilung sein, wenn ich den
            Signifikanztest bei Regression und Varianzanalyse interpretieren will.
         Die Regressionskoeffizienten bzw. varianzanalytischen Parameterschätzungen werden so
            berechnet, dass die Summe der quadrierten Residuen möglichst klein ist.
         Die Residuen sind bei der Varianzanalyse die Abweichungen zu den
            Gruppenmittelwerten.
         Bei der einfachen Regressionsanalyse sind die Residuen die Abweichungen der Werte der
            abhängigen Variablen zu ihren Schätzungen durch die Regressionsgerade.
         Bei der Varianzanalyse ist „mean-square within“ eine Schätzung der Varianz der
            Residuen.
84.

                                                     Screeplot


                   2,5




                   2,0
       Eigenwert




                   1,5




                   1,0




                   0,5


                             1   2   3   4   5   6   7   8      9    10 11 12 13 14 15 16 17 18
                                                             Faktor

      Was zeigt dieser Screeplot aus einer exploratorischen Faktorenanalyse?
         16 wenig bedeutsame Faktoren im „Geröllfeld“.
         Zwei zu interpretierende Faktoren.
         Einen Faktors 1 mit Eigenwert größer als 2.
         Die Korrelationen zwischen Faktor und Eigenwert.
         Keinerlei herausragende Eigenwerte.


85.                                                                 Test bei unabhängigen Stichproben

                                                                           Levene-Test der
                                                                           Varianzgleichheit            T-Test für die Mittelwertgleichheit



                                                                           F          Signifikanz       T             df         Sig. (2-seitig)
       AbwWunschBMI                      Varianzen sind gleich                 ,417            ,519      6,793             340                ,000
                                         Varianzen sind nicht
                                         gleich                                                          7,242       133,783                  ,000



      Welche Zeile wird bei der Prüfung der H0 interpretiert: „Erwartungswerte der beiden durch
      AbwWunschBMI definierten Populationen sind gleich“?

                        Es ist nur der Levene-Test zu interpretieren.
                        Nur die Zeile „Varianzen sind gleich“.
                        Nur die Zeile „Varianzen sind nicht gleich“.
                        Nur die Zeile mit dem größten Wert für „T“.
                        Nur die Zeile mit der kleinsten Zahl von Freiheitsgraden „df“.
86.   Welche Aussagen über die Wechselwirkungseffekte zweier varianzanalytischer Faktoren A und
      B trifft zu?
           Sie dürfen nur interpretiert werden, wenn keine Haupteffekte der Faktoren signifikant sind
           Sie sind umso größer, je stärker der Zusammenhang zwischen A und B
           Wenn die Mittelwerte aller durch die Faktoren definierten Stichproben gleich sind, gibt es
               keine Wechselwirkungseffekte.
           Sie messen das Ausmaß, in dem die Wirkung von A auf die abhängige Variable davon
               abhängt, auf welcher Stufe des Faktors B sie untersucht wird.
           Weicht nur ein Mittelwert von denen der übrigen Teilstichproben ab, die ihrerseits alle
               gleich sind, gibt es sowohl Wechselwirkungseffekte als auch Haupteffekte.

87.   Wieso kommt es bei folgender Syntax für die Berechnung der Korrelation zu einer
      Fehlermeldung?

      EXECUTE .
      CORRELATIONS
       /VARIABLES=V13 Alter Geschlecht
       /PRINT=TWOTAIL NOSIG
       /STATISTICS DESCRIPTIVES
       /MISSING=LISTWISE
      EXECUTE .

            Weil vor VARIABLES ein „*“ fehlt.
            Weil hinter CORRELATIONS ein „:“ fehlt.
            Weil die einseitige Prüfung durch TWOTAIL nicht angefordert wird.
            Weil hinter LISTWISE ein „.“ fehlt.
            Weil das Divisions-Zeichen „/“ nur bei COMPUTE auftreten darf.

88.   Was bezeichnet die bei vielen Prozeduren ausgegebene Standardabweichung?
         Die Streuung einer Statistik
         Die Wurzel aus der Summe der quadrierten Abweichungen der Werte vom Mittelwert
         Die quadrierte Varianz einer Stichprobe
         Die Wurzel aus der Streuung der Werte
         Die Abweichung der aus den empirischen Daten berechneten Standardwerte

89.   Welche Aussage für die Journaldatei trifft zu?
         Die Journaldatei kann mit verschiedenen Programmen geöffnet werden.
         Es sind alle SPSS-Anweisungen protokolliert.
         Es sind alle SPSS-Daten protokolliert.
         Ihr Dateiname endet mit der Namenserweiterung „.jnl“
         Ihr Dateiname endet mit der Namenserweiterung „.jou“

90.   Welche der folgenden Regeln gelten für die Syntax?
         Jeder Befehl muss auf einer neuen Zeile beginnen und mit einem Punkt „.“ Auf der
            gleichen Zeile oder einer der folgenden Zeilen enden.
         Variablennamen müssen vollständig ausgeschrieben werden.
         Zeilen mit Befehlssyntax sollen nicht länger als 255 Zeichen sein.
         Schlüsselwörter müssen vollständig ausgeschrieben werden.
         Die meisten Unterbefehle werden durch Schrägstriche „/“ voneinander getrennt.
91.
       60,0
                                          2

                                          5
                                          8

                                           12
       50,0




       40,0




       30,0




       20,0




       10,0


                                       Alter


      Was sehen Sie im oberen Teil dieses Boxplot-Diagramms?
         Ausreißer
         Extremwerte
         Casenumbers
         „Raindrops“ zur Kennzeichnung der Elastizität
         Signifikanzniveaus in Prozent

92.   Was bewirkt der Syntax-Befehl: MISSING=SYSMIS im Rahmen einer RECODE-Anweisung?
         Benutzerdefinierte und systemdefinierte fehlende Werte werden zu systemdefinierten
            fehlenden Werten umkodiert.
         Fehlenden Werten wird ein Zufallswert zugeordnet.
         Die Bedingung ist nur für systemdefinierte fehlende Werte erfüllt.
         Unplausible Werte werden nicht berücksichtigt.
         Es wird gezählt, wie viele systemdefinierte Werte fehlen.

93.   Was bewirkt „MISSING=SYSMIS“?
         Das ist ein bei SPSS zulässiger logischer Ausdruck, der einer Variablen zugewiesen
            werden kann.
         Fehlende Werte werden bei der Berechnung berücksichtigt.
         Es werden alle Fälle berücksichtigt, bei denen sowohl benutzerdefinierte als auch
            systemdefinierte fehlende Werte vorkommen.
         Beim Umkodieren werden „system- u. benutzerdefiniert fehlende Werte“ als
            „systemdefiniert fehlend“ gewählt.
         Das ist falsch.

94.   Was wird mit folgendem Syntax-Befehl berechnet bzw. ausgeführt?
      CORRELATIONS
      /VARIABLES=Extraversion FAC1_1
      /PRINT=TWOTAIL NOSIG
      /MISSING=PAIRWISE .

            Spearman-Rho-Korrelation
            Korrelation nach Pearson
            Der PAIRWISE-Test
            Kendall-tau-Korrelation
            Produkt-Moment-Korrelation


95.   Was versteht man unter listenweisem Fallausschluss?
         Mögliche Paare werden trotz fehlender Werte berücksichtigt
         Fehlende Werte werden ignoriert
         Sobald ein Wert für eine der ausgesuchten Variablen fehlt, wird die Untersuchungseinheit
            aus der Berechnung ausgeschlossen
         Bei Fehlen einer Variable wird die Liste nicht berücksichtigt


96.   Wie kann man Kommentare in der Syntax einfügen?
          Innerhalb einer Kommandozeile mit /*Kommentar*/
          In einer eigenen Zeile zwischen „*“ und „.“
          In Klammern wie bei „(Kommentar)“
          Zwischen Anführungsstrichen “Kommentar“
          Innerhalb einer Kommandozeile mit *Kommentar*

97.   Was sind Faktorladungen bei unkorrelierten Faktoren der explorativen Faktorenanalyse nach
      dem Hauptkomponentenmodell?
          Die Gewichte der Faktoren für die Schätzung der Standardwerte der Ausgangsvariablen
          Die Korrelationen zwischen den Faktoren und den Variablen
          Die Beziehung zwischen der Ladung und dem Faktor
          Für die Interpretation der Faktoren wichtige Statistiken
          Die Wurzeln aus den Eigenwerten

98.                                                                     a
                                                          Korr elatione n

                                                                                   Frauen/
                                                                                   Männer
                                                                                   w urden
                                                                                 benachteiligt   Ges chlec ht    A lter
         Kendall-Tau-b      Frauen/Männer            Korrelationskoef f izient          1,000           ,087**       ,060*
                            w urden benachteiligt    Sig. (2-seitig)                           .        ,003         ,028
                            Ges chlec ht             Korrelationskoef f izient           ,087**       1,000          ,116**
                                                     Sig. (2-seitig)                     ,003               .        ,000
                            A lter                   Korrelationskoef f izient           ,060*          ,116**     1,000
                                                     Sig. (2-seitig)                     ,028           ,000             .
         Spearman-Rho       Frauen/Männer            Korrelationskoef f izient          1,000           ,088**       ,066*
                            w urden benachteiligt    Sig. (2-seitig)                           .        ,003         ,028
                            Ges chlec ht             Korrelationskoef f izient           ,088**       1,000          ,126**
                                                     Sig. (2-seitig)                     ,003               .        ,000
                            A lter                   Korrelationskoef f izient           ,066*          ,126**     1,000
                                                     Sig. (2-seitig)                     ,028           ,000             .
           **. Die Korrelation is t auf dem 0,01 Niveau signif ikant (zw eiseitig).
           *. Die Korrelation is t auf dem 0,05 Niveau signif ikant (zw eiseitig).
           a. Listenw eises N= 1108
      Was bedeuten die Sterne in der obigen Tabelle?

             Bei einem * fehlt ein Wert
             Bei zwei ** fehlen zwei und mehr Werte
             Bei einem * ist der Wert auf dem Signifikanzniveau von .05 signifikant
             Bei einem * ist der Wert auf dem Signifikanzniveau von .01 signifikant
             Bei zwei ** ist der Wert auf dem Signifikanzniveau von .01 signifikant


99.   Was gilt für Wertelabels?
         Fehlende Werteetiketten erzeugen bei der Prozedurausgabe eine Fehlermeldung
         Für jede Variable müssen Wertelabels vergeben werden
         Als Wertelabel dürfen auch Schlüsselwörter wie z.B. “COMPUTE“ verwendet werden
         In Wertelabels dürfen keine Ziffern verwendet werden

100. Was gehört zu den nicht-parametrischen Tests?
        F-Test
        Chi-Quadrat-Test
        Wilcoxon-Test
        U-Test von Mann-Whitney
        Kruskal-Wallis-Test

101. Welche Tests können für unabhängige Stichproben angewandt werden?
        F-Test
        Chi-Quadrat-Test
        Wilcoxon-Test
        U-Test von Mann-Whitney
        Kruskal-Wallis-Test

102. Sie führen eine univariate zweifaktorielle Varianzanalyse durch. Welche varianzanalytischen
     Effekte können geprüft werden?
          Erster Haupteffekt
          Zweiter Haupteffekt
          Dritter Haupteffekt
          Zusammenhang zwischen erstem und zweitem Faktor
          Interaktion zwischen erstem und zweitem Faktor

103. Der Binomialtest bei SPSS
         Prüft die Übereinstimmung zweier nominaler Variablen
         Gehört zu den nicht-parametrischen Verfahren
         Vergleicht den Lageunterschied von Populations-Mittelwerten
         Kann sowohl exakt als auch asymptotisch durchgeführt werden

104. Die Verwendung der SPSS-Syntax ist wichtig für
         regelmäßig wiederholte Analysen mit verschiedenen Daten
         die Dokumentation der Auswertungen
         Einheitlichkeit der SPSS-Ausgaben bei wiederholten Analysen

105. Was kann man über die Wahrscheinlichkeit eines alpha-Fehlers beim Signifikanztest sagen?
          Sie muss exakt auf 0,01 oder 0,05 festgelegt werden.
          Sie hängt direkt vom beta-Risiko ab
          Sie ist die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 1. Art
          Sie ist eine bedingte Wahrscheinlichkeit
          Es handelt sich um die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese zu verwerfen, unter der
           Bedingung, das sie richtig ist
          Sie gibt die Wahrscheinlichkeit eines Fehler 2. Art an

106. Was lässt sich über einen Haupteffekt bei einer 2-faktoriellen Varianzanalyse sagen?
        Er kann sich bei beiden Faktoren unabhängig voneinander ergeben
        Er entsteht durch die Wechselwirkung beider Faktoren
        Er entsteht unabhängig von den Ausprägungen der abhängigen Variablen

107. Was bedeutet es, wenn in einer SPSS-Ausgabe unter Signifikanz 0,000 steht?
        Der beobachtete Wert der Prüfgröße ist signifikant
        Es bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eines alpha-Fehlers kleiner als 0,0005 ist
        Es bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eines alpha-Fehlers größer als 0,0005 ist
        Die Nullhypothese ist zu verwerfen.
        Der Signifikanzwert erspart uns das Nachschauen in einer Tabelle.

108. Die Teststärke beim t-Test für 2 Stichproben ist unter sonst gleichen Bedingungen um so größer,
         Je größer  ist
         Je kleiner die Standardabweichung in der Population ist
         Je größer der Stichprobenumfang in beiden Gruppen ist
         Je größer die Differenz der Populationsmittelwerte unter der Alternativhypothese ist
         Je kleiner  ist

109. Wozu dient die einfache lineare Regression
        Prüfung der Heteroskedastizität
        zur Abschätzung eines Trends im Falle einer Zeitreihenuntersuchung
        um eine Schlüsseldatei zu erstellen
        zur Beschreibung des Zusammenhangs zweier quantitativer Variablen
        zur kontinuierlichen Rückführung frühkindlicher Frustrationen

110. Die Explorative Datenanalyse EXAMINE bei SPSS verwendet man:
         Sowohl für quantitative als auch qualitative Daten
         Für Scheffé-Test und Varianzanalyse
         Nur für quantitative Daten
         Für das Feststellen der Teststärke
         Für den t-Test für unabhängige Stichproben

111. Wie viele Quartilsgrenzen gibt es?
         Eins
         Zwei
         Drei
         Vier

112. Welchen Test kann man anwenden, um auf Normalverteilung zu testen?
        Kolmogorow-Smirnov
        T-Test
        McNemar-Test
          Chi²-Test

113. Welcher Korrelationskoeffizient wird für die Beschreibung des Zusammenhangs zweier stetiger
     quantitativer Zufallsvariablen eingesetzt?
         Produkt-Moment-Korrelation
         Biseriale-Korrelation
         4-Felder-Korrelation
         Korrelation nach Bravais-Pearson

114. Zur Prüfung der Hypothese „es gibt gleich viele Männer wie Frauen in der Population“ können
     welche Signifikanztests verwendet werden?
         Varianzanalyse
         T-Test
         Binomialtest
         Chi²-Test

115. Was kann man mit einem Chi²-Test prüfen?
        Ob die Verteilung einer dichotomen Variablen in Stichproben aus zwei Populationen
           signifikant verschieden ist.
        Ob die Streuung einer quantitativen Variablen in zwei unabhängigen Stichproben
           signifikant verschieden ist
        Inwieweit ein alternatives Merkmal gleichverteilt ist.
        Ob sich die Mittelwerte einer intervallskalierten Variablen in zwei unabhängigen
           Stichproben signifikant unterscheiden.

116. Die Schiefe einer empirischen Verteilung (engl.: Skewness) gibt an, wie stark die Verteilung der
     Datenwerte von einer symmetrischen Verteilung abweicht. Man spricht von einer rechtsschiefen
     Verteilung, wenn
         der Modalwert der empirischen Verteilung links vom Median liegt.
         der Mittelwert der empirischen Verteilung kleiner als der Median ist

117. Der t-Test für unabhängige Stichproben testet, ob zwei Gruppen sich in einer Variablen im Mittel
     unterscheiden. Sie wollen einen zweiseitigen Signifikanztest auf dem 5%-Niveau durchführen.
     Interpretieren Sie folgendes Ergebnis aus der SPSS-Ausgabe:
     t- Wert= –2,137 ; Signifikanz = ,013
          da der t-Wert kleiner 0 ist, verwerfen wir die Nullhypothese.
          da der t-Wert kleiner 0 ist, verwerfen wir die Nullhypothese nicht.
          da die „Signifikanz“ kleiner 0,05 ist, verwerfen wir die Nullhypothese.
          da die „Signifikanz“ kleiner 0,05 ist, verwerfen wir die Nullhypothese nicht.
118. Sie haben folgende Ausgabe bei SPSS erhalten:
                                                               Tests der Zwischensubjekteffekte

     Abhängige Variable: Gesamtnote
                           Quadratsumme                   Mittel der                              Nichtzentralitäts-   Beobachtete
      Quelle                vom Typ III         df        Quadrate         F       Signifikanz       Parameter          Schärfe(a)
      Korrigiertes
                                 45,298(b)           3       15,099       18,523          ,000              55,568           1,000
      Modell
      Konstanter Term            4170,855            1     4170,855    5116,395           ,000            5116,395           1,000
      alterdicho                    21,116           1       21,116       25,902          ,000              25,902             ,999
      semesterdicho                   8,963          1        8,963       10,995          ,001              10,995             ,912
      alterdicho *
      semesterdicho                   2,443          1        2,443        2,997          ,084                2,997            ,409
      Fehler                       863,290      1059            ,815
      Gesamt                     6377,000       1063
      Korrigierte
      Gesamtvariation              908,589      1062

     a Unter Verwendung von Alpha = ,05 berechnet
     b R-Quadrat = ,050 (korrigiertes R-Quadrat = ,047)

     Welche Aussagen treffen zu?
        Es wurde eine multiple Regression berechnet
        Es wurde eine univariate Varianzanalyse berechnet
        Es wird der Zusammenhang zwischen den Faktoren alterdicho und semesterdicho mit der
           Gesamtnote untersucht
        Alle Effekte sind auf dem 5%-Niveau signifikant
        Die Wechselwirkung ist auf dem 5%-Niveau signifikant
        Es liegen 1063 Beobachtungen der Gesamtnote vor

119. Welche Aussage über die Quartile trifft zu?
        Unterhalb dem 1. Quartilsgrenze liegen etwa 25 % der Werte
        Die 2. Quartilsgrenze ist der Median
        Die 1.Quartilsgrenze trennt die unteren zwei Viertel der Datenwerte von den oberen zwei
           Vierteln.
        unterhalb der 3. Quartilsgrenze liegen etwa 75% der Werte
        die Quartilsgrenzen sind Maßzahlen der Dispersion

120. Was bedeutet die Kennzeichnung „string“ unter Variablentyp?
        Kennzeichnung von numerischen Daten.
        Dateneingabe von Zeichenketten ist vorgesehen.
        Die Variable kann sowohl Ziffern als auch Buchstaben enthalten.
        Nur stringente Wertelabels sind zulässig.
        Sie dient zur Festlegung der Spaltenbreite.

121. Was passt zur Aussage, dass laut Interpretation der SPSS-Ausgabe der Kolmogorov-Smirnov-
     Test auf Normalverteilung auf dem Signifikanzniveau 5% „signifikant ist“?
         Es liegt sicher eine Normalverteilung zugrunde.
         Die Daten können keinesfalls eine Ziehung aus einer Normalverteilung sein.
         Es muss sich um eine F-Verteilung handeln.
         Es darf kein parametrischer Signifikanztest wie die im Zusammenhang von Regressions-
            und Varianzanalyse durchgeführt werden.
         Wir verwerfen die Nullhypothese Normalverteilung.
122. Worin besteht der Unterschied zwischen den Eingaben „OK“ und „Einfügen“ bei einem SPSS-
     Auswahlfenster?
         Bei „OK“ wird der Befehl in der Journaldatei protokolliert, aber bei „Einfügen“ noch
           nicht.
         Bei „OK“ wird der Befehl in die Syntaxdatei eingesetzt, bei „Einfügen“ in die
           Journaldatei
         Bei „OK“ wird der Befehl sofort ausgeführt, ohne einen Eintrag in der Syntaxdatei
         Bei „Einfügen“ wird der Befehl in die Syntaxdatei eingesetzt

123. Was versteht man unter einer Breakvariablen?$$$
        Sie bricht die aktuelle Auswertung ab
        Sie beendet das Programm, ohne die Dateien zu speichern
        Sie teilt die Daten für die Datenaggregation in Unterstichproben ein
        Sie beendet das Programm und speichert die Dateien

124.     Welche Stichproben-Effekte lassen sich in der folgenden Graphik erkennen?


                                               Geschätztes Randmittel von Gesamtnote


                                    2,6
                                                                                     semester_umk
                                                                                           1,00
                                                                                           2,00



                                    2,4
           Geschätztes Randmittel




                                    2,2




                                     2




                                    1,8


                                              bis 20   21-25   26-30   31-40   >40
                                                               Alter

                                         Haupteffekt Alter
                                         Haupteffekt Semesterzahl
                                         Interaktion Alter und Semesterzahl
                                         Haupteffekt Gesamtnote
                                         Kein Effekt

125. Die Wahrscheinlichkeit, dass bei einer normalverteilten Zufallsvariablen ein zufällig gezogener
     Wert zwischen Mittelwert +/-2 Standardabweichung liegt beträgt etwa
         99%
         68%
          95%
          5%
          0,5%

126. Gültige Dateitypen für SPSS:
         .sav für Syntax-Dateien
         .sav für Datendateien
         .spo für Viewer-Dateien
         .sps für Datendateien
         SPSS kann Dateityp .txt auch „einlesen“

127. Welche Dateinamenserweiterungen kennzeichnet eine Dateien, in denen Daten stehen können,
     die SPSS ohne vorherige Umwandlung einlesen oder importieren kann?
          txt
          sav
          pdf
          xls
          exe

128. In welchem Fall ist die Gewichtung von Fällen sinnvoll?
          Auswertung von Daten in einer publizierten Häufigkeitsverteilung
          Wenn ich geschichtete Stichproben habe
          Wenn der Stichprobenumfang zu klein ist und die postulierten Effekte sonst nicht
            signifikant werden

129. Sie sehen den Eintrag
     CROSSTABS
      /TABLES=Armut BY Arbeitslosigkeit.

     in der Syntax. Was erwarten Sie als Ausgabe?
          Eine Varianzanalyse mit der Variablen „Armut“ als Abhängige Variable und
             „Arbeitslosigkeit“ als Faktor
          Eine Kreuztabelle mit mindestens vier Zellen
          Einen Chiquadrat-Test für mehrere Stichproben
          Eine Gegenüberstellung von beobachteten und erwarteten Häufigkeiten
          Eine Tabelle mit Häufigkeiten und Randhäufigkeiten

130. Was passiert, wenn Sie bei SPSS Daten „transponieren“?
        Die Rollen von Zeilen und Spalten in den Daten werden vertauscht.
        Es wird eine neue Datendatei im Daten-Editor erstellt.
        Die Daten- und Variablenansicht werden ausgetauscht.
        Die Daten werden auf eine höhere Ebene transformiert.

131. Für welche dieser Auswahlverfahren kann der von SPSS aus der Stichprobe berechnete
     Standardfehler des Mittelwerts als Schätzung des Populations-Standardfehlers herangezogen
     werden?
         Uneingeschränkte Zufallsauswahl
         Klumpenauswahl
         Quotenauswahl
         Ad-hoc Auswahl
132. Für welche Art von Variablen wird als Kennzeichnung der Wahrscheinlichkeitsverteilung die
     Dichte-Funktionen angegeben?
         Für dichotome Variablen.
         Für diskrete Variablen.
         Für stetige Variablen.

133. Welche Möglichkeiten hat man, um auf Normalverteilung zu testen?
        Über Schiefe/Exzess
        Univariate Varianzanalyse
        ²-Test
        t-Test

134. Was kann man mit einem Chi²-Test testen?
        Man vergleicht die Mittelwerte innerhalb der verschiedenen Stichprobengruppen
        Man testet auf Normalverteilung
        Man vergleicht die Häufigkeitsverteilung einer Stichprobe mit einer theoretischen
           Wahrscheinlichkeitsverteilung
        Man prüft, ob die Sichprobenkennwerte valide sind
        Man prüft, ob es Unterschiede zwischen den beobachteten und den nach der
           Nullhypothese zu erwarteten Häufigkeiten gibt

135. Was heißt dichotomisieren?
        Dichter analysieren
        Einen quantitative Variable mit verschiedenen Ausprägungen auf genau zwei
           Ausprägungen zusammenfassen
        Eine Dichtefunktion berechnen
        Einen Faktor mit mindestens 4 verschiedenen Ausprägungen in ein faktorielles Design
           umformen
        Eine Variable mit Hilfe eines Trennwertes umkodieren

136. Mit der interaktiven Eingabe „Analysieren“ -> „deskriptive Statistik“ -> „Häufigkeiten“ lassen
     sich bei SPSS folgende Ausgaben erzeugen:
          Streuungsmaße
          Quantile
          Lagemaße
          Signifikanzen
          Verschiedene Diagramme

137. Was ist der Standardfehler des Mittelwerts?
        Wurzel aus der Varianz
        Die Standardabweichung der Werte
        Die Standardabweichung der Werte geteilt durch die Wurzel aus dem Stichprobenumfang


138. Was muss der Anwender tun, wenn bei einem auf dem Signifikanzniveau von 5 Prozent
     durchgeführten „Chi2-Test für mehrere Stichproben“ mehr als 20 Prozent der erwarteten
     Häufigkeiten unter 5 liegen?
         Einen erneuten Chi2-Test durchführen und den Mittelwert der beiden Chi2-Werte
            berechnen und mit dem aus der Tabelle entnommenen kritischen Chi2-Wert vergleichen.
         Er kann sofort aufhören, da der Test bei einem Signifikanzniveau von 5 Prozent nie
            signifikant werden kann.
            Er darf den Test nicht interpretieren.
            Er sollte neue Kategorien bilden bzw. die alten zusammenfassen.
            Er verwirft die Nullhypothese.
            Den exakten Test durchführen.


139. Was versteht man unter explorativer Datenanalyse?
        Im Gegensatz zu den anderen Analysen werden alle Daten gleichermaßen berücksichtigt.
        Extreme Daten werden identifiziert.
        Nicht signifikante Daten werden weggelassen.
        Es werden auch nicht im Datensatz enthaltene Variablen untersucht.


140. Welche der Aussagen über die folgenden Zusammenhangsmaße sind zutreffend?
        Die Pearson’sche Korrelation kann nur im Wertebereich von 0 bis 1 liegen.
        Die Produkt-Moment-Korrelation ist gegenüber intervallerhaltenden Transformationen
           invariant.
        Beim Korrelationskoeffizienten Kendall-Tau-b werden nur Rang-Informationen genutzt.
        Der Spearman-Korrelationskoeffizient kann nicht für Paare von Variablen sondern nur für
           mindestens drei Variablen berechnet werden.
        Die Spearman-Korrelation nutzt über die Rang-Informationen hinausgehende metrische
           Informationen der Variablen.


141. Was versteht man unter MANOVA
        Eine Varianzanalyse mit mehreren Abhängigen Variablen
        Eine Varianzanalyse mit mehreren Faktoren
        Eine multivariate Varianzanalyse
        Eine multifaktorielle Varianzanalyse
        Multivariate Analysis of Variance


142. Was versteht man bei der Faktorenanalyse unter Kommunalität?
        Den Varianzanteil einer Variablen, der durch die Faktoren erklärt wird
        die Korrelation zweier Leitvariablen
        das Prinzip, nach dem mehrere gemeinsame Faktoren rotiert werden
        im Achsensystem der Faktoren die quadrierte Distanz der Variablen zum Ursprung
        die gemeinsame Distanz der Variablen zur Mitte


143. Nehmen wir an, dass für einen Datensatz die Voraussetzungen für den t-Test für zwei
     unabhängige Stichproben vorliegen. Welche weiteren Tests können für diese Daten auch
     verwendet werden?
         Kruskal-Wallis-H-Test
         U-Test von Mann-Whitney
         Wilcoxon-Test
         Friedmans Rangvarianzanalyse
         Einfaktorielle Varianzanalyse


144. Die Befehls-Syntax, die in der Syntax-Datei zusammengestellt und in der Journaldatei
     protokolliert wird, eignet sich dazu,
          eingegebene Anweisungen vor der Ausführung zu überprüfen
          die Reihenfolge interaktiver Eingaben abzulesen
          auch solche Anweisungen einzugeben, die man interaktiv nicht auswählen kann
          nachträglich zusätzliche zu bearbeitende Variablen einzugeben
          regelmäßig auszuführende Analyse-Ausgaben zu vereinheitlichen

145. Inwiefern kann es besser sein, bestimmte Befehle direkt in die Syntax einzugeben?
         Bessere Fehlerkontrolle durch Übersichtlichkeit
         Bessere Nachvollziehbarkeit der Befehlseingabe
         Man macht bei der Zusammenstellung der Auswertungsanweisungen weniger leicht
            Fehler.
         Exakte Wiederholung der Auswertungen ist möglich

146. Nach welchen der folgenden Anweisungen muss die Anweisung EXECUTE folgen, damit die
     Anweisungen vollständig ausgeführt werden?
         COUNT
         COMPUTE
         FREQUENCIES
         RECODE
         NPAR TEST

147. Führt man nach anderen Anweisungen den Syntax-Befehl „EXECUTE .“ aus,
         wird der Originaldatensatz möglicherweise verändert
         wird eine Prozedur wie FREQUENCIES oder FACTOR ausgeführt
         Beendet man das SPSS-Programm
         Werden möglicherweise vorgemerkte Anweisungen ausgeführt
         Korrigiert man die letzte Anweisung

				
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