STATISTIK-Check ad Kubinger, Rasch & Yanagida (2011). Statistik

STATISTIK-Check ad Kubinger, Rasch & Yanagida (2011). Statistik in der Psychologie – vom Einführungskurs bis zur Dissertation. Göttingen: Hogrefe.
Alle 35 Aufgaben punkten gleichwertig „1“ Punkt für „richtig“, „0“ für falsch“; es handelt sich um das
Antwortformat „1 aus 4“, d.h. alle Aufgaben enthalten 4 Antwortoptionen, genau eine davon ist die
Lösung, sie ist deutlich anzukreuzen; im Fall einer Korrektur ist das Kreuz samt Text deutlich durchzustreichen und eine andere Option anzukreuzen. Für falsche Antworten gibt es keine Punktabzüge.
Für ein „genügend“ müssen 18 der 35 Aufgaben richtig markiert sein. Prüfungsdauer: 60 Minuten. Die
Aufgaben sind explizit nicht nach Stoffgebieten geordnet!
1) Der Pearson-Korrelationskoeffizient (Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient) ergibt auf Daten
eines intervallskalierten y und eines dichotomen Merkmals x angewendet
a) niemals den Wert 0
b) bei ungleicher Anzahl der beiden Merkmalsausprägungen von x immer die Meldung in
SPSS: „nicht definiert“
c) niemals einen negativen Wert
d) niemals den Wert 1, sobald y zumindest drei verschiedene Merkmalsausprägungen realisiert
2) Der Phi-Koeffizient
a) unterschätzt immer die Stärke des Zusammenhangs
b) unterschätzt dann die Stärke des Zusammenhangs, wenn die beiden Randsummenpaare nicht
gleich sind
c) erfordert immer eine Korrektur an Hand von Phi-max
d) ergibt im Fall gleicher Paare von Randsummen immer den Wert 1
3) Der Median ist gegenüber dem Mittelwert vorzuziehen, wenn
a) es sich um eine zweigipfelige Verteilung handelt
b) der Mittelwert dem Modalwert entspricht
c) es sich um eine extrem schiefe Verteilung handelt
d) es sich um ein nominalskaliertes Merkmal handelt
4) Bei folgenden Merkmalen handelt es sich um ein intervallskaliertes:
a) Nummern auf Trikots von Fußballspielern
b) Schulnoten
c) IQ-Werte von Intelligenztests
d) Rangplätze eines Wettkampfs
5) Ein Lagemaß reicht zur Beschreibung einer Stichprobe deshalb nicht aus, weil
a) es bei Vergrößerung des Stichprobenumfangs meistens einen anderen Wert annimmt
b) es nicht immer den am häufigsten beobachtbaren Wert beschreibt
c) es nicht den Vergleich mit anderen Stichproben ermöglicht
d) damit nicht beschrieben wird, wie sehr sich die beobachteten Werte unterscheiden
6) Unter einem Parameter versteht man
a) eine bestimmte Größe einer Stichprobe
b) eine feste Größe einer Grundgesamtheit
c) einen bestimmten typischen Wert einer Zufallsstichprobe
d) die Bezeichnung mit einem griechischen Buchstaben
7) Eine Zufallsstichprobe
a) ist immer repräsentativ für die Grundgesamtheit
b) ist nur in 5% aller Fälle nicht repräsentativ für die Grundgesamtheit
c) muss auch noch ziemlich groß sein, um repräsentativ zu sein
d) ist meistens nicht mittelwertrozentig repräsentativ
8) Eine Untersuchungsplanung (Stichprobengrößenvorausberechnung) ist nicht möglich
a) beim (Pearson-) Korrelationskoeffizienten
b) bei der Varianzanalyse
c) beim Zwei-Stichproben t-Test
d) bei einem rangskalierten Merkmal
9) Das Bestimmtheitsmaß berechnet sich als
a) Wurzel des Pearson-Korrelationskoeffizienten mal 100
b) Quadrat des Pearson-Korrelationskoeffizienten mal 100
c) Quadrat des P-Werts bei der Signifikanzprüfung
d) Wurzel der Testgröße t bei der Signifikanzprüfung
10) Die Testgröße des Kruskal-Wallis-Test is asymptotisch
a) F-verteilt
b) t-verteilt
c) normalverteilt
d) Chi-Quadrat-verteilt
11) Ein Maß für die Effektgröße gibt es für den
a) Zwei-Stichproben t-Test
b) U-Test
c) Kruskal-Wallis-Test
d) Friedman-Test
12) Im Fall eines exakt linearen Zusammenhangs
a) schneiden sich die beiden Regressionsgeraden im Punkt Mittelwert von x und Mittelwert
von y
b) stimmen die beiden Regressionsgeraden völlig überein
c) stehen die beiden Regressionsgeraden senkrecht aufeinander
d) nehmen die beiden Regressionsgeraden einen Winkel von 45 Grad ein
13) Das Bestimmtheitsmaß gibt an, wieviel Prozent
a) der Vorhersagen von y aus x richtig sind
b) der beobachteten Wertepaare exakt auf der Regressionsgeraden liegen
c) an Varianz des einen Merkmals (infolge des Zusammenhang der beiden) durch das andere
Merkmal erklärt werden kann
d) die Varianz von y gemessen an der Varianz von x ausmacht
14) Mittelwert plus/minus einmal die Standardabweichung eines normalverteilten Merkmals erfasst
denjenigen Teil der Verteilung, innerhalb von welchem
a) ein grundsätzlich unbekannter Anteil aller Merkmalsträger liegt
b) immer exakt 50% aller Merkmalsträger liegen
c) ungefähr 90% aller Merkmalsträger liegen
d) ungefähr 2/3 aller Merkmalsträger liegen
15) Wenn der Pearson-Korrelationskoeffizient 0,5 beträgt, dann
a) beläuft sich das Bestimmtheitsmaß auf ungefähr 70%
b) beläuft sich das Bestimmtheitsmaß auf ungefähr 25%
c) beläuft sich das Bestimmtheitsmaß auf ungefähr 50%
d) beläuft sich das Bestimmtheitsmaß auf exakt 50%
23) Ein nicht-signifikantes Ergebnis kann auftreten, wenn zwar die Alternativhypothese richtig ist,
a) aber das Risiko 1. Art zu groß gewählt wurde
b) aber der Stichprobenumfang zu klein ist
c) aber das Risiko 2. Art zu klein ist
d) aber der Stichprobenumfang zu groß ist
16) Sie haben ein rangskaliertes Merkmal und ein dichotomes; welches Korrelationsmaß ist angebracht?
a) Pearson-Korrelationskoeffizient
b) Eta-Koeffizient
c) Spearman-Rangkorrelationskoeffizient
d) Kontingenzkoeffizient
24) Warum ist es gar nicht sinnvoll, eine Varianzanalyse anzuwenden, wenn das Verhältnis größter zu
kleinster Stichproben-Standardabweichung > 1,5 ist? Weil
a) dann der alleinige Vergleich der Stichprobenmittelwerte ohnehin nicht aussagekräftig ist
b) es für diesen Fall keine Effektgröße zu schätzen gibt
c) dann keine post-hoc Tests durchgeführt werden können
d) in diesem Fall keine Normalverteilung vorliegt
17) Ein Risiko 2. Art von 20% bedeutet, dass
a) im Schnitt mit 1 von 5 Fällen zu rechnen ist, die Alternativhypothese fälschlich zu akzeptieren
b) im Schnitt mit 1 von 5 Fällen zu rechnen ist, die Nullhypothese fälschlich beizubehalten
c) im Schnitt mit 1 von 5 Fällen zu rechnen ist, die Alternativhypothese richtigerweise zu akzeptieren
d) im Schnitt mit 1 von 5 Fällen zu rechnen ist, die Nullhypothese richtigerweise beizubehalten
18) Unter Festlegung der Genauigkeitsforderungen versteht man die Entscheidung für
a) sequentielles Testen
b) einen Fehler 1. Art von 5% oder 1%
c) eine bestimmte Effektgröße
d) das Risiko 1. und 2. Art sowie für den relevanten Mindesteffekt
19) Die Varianzanalyse ist nur einsetzbar, wenn
a) alle Stichprobenumfänge gleich sind
b) mindestens drei Stichproben vorliegen
c) höchstens 15 Stichproben vorliegen
d) das Merkmal intervallskaliert ist
20) Sog. „Freiheitsgrade“ bestimmen sich bei t-Test und Varianzanalyse im Wesentlichen aus
a) dem Stichprobenumfang
b) der Größe der Varianz
c) der Differenz zwischen Mittelwert und Median
d) der Höhe des Korrelationskoeffizienten zwischen Merkmal und Faktor
21) Unter „ergebnisbasiertem Risiko 2. Art“ versteht man
a) 1 - α
b) die nachträgliche Berechnung des Risikos 2. Art für die geschätzte Effektgröße
c) den berechneten P-Wert
d) den Fehler 2. Art
22) Eine statistische Kennzahl
a) der Stichprobe entspricht dem Parameter der Grundgesamtheit
b) ist eine andere Bezeichnung für Parameter
c) beschreibt die Signifikanz eines Parameters
d) beschreibt die Verteilung der Grundgesamtheit
25) Die Effektgröße Eta-Quadrat
a) bestimmt den Grad der Homogenität der Varianzen
b) bestimmt das Ausmaß an Wechselwirkung
c) bezieht sich auf den Zusammenhang zwischen Faktor und untersuchtem Merkmal
d) drückt die Größe des Mittelwertsunterschieds aus in Einheiten der Standardabweichung
26) Von Wechselwirkung spricht man, wenn
a) die Mittelwertsunterschiede bestimmter Kombinationen von Faktorstufen linear ansteigen
b) die Mittelwertsunterschiede bestimmter Kombinationen von Faktorstufen monoton anwachsen
c) die Mittelwertsunterschiede bestimmter Kombinationen von Faktorstufen nicht durch generelle Faktorenstufenunterschiede erklärt werden können
d) die Mittelwertsunterschiede bestimmter Kombination von Faktorstufen eine kleinere Varianz
aufweisen als jene der Faktorenstufen eines Faktors
27) Zur Prüfung, welche Mittelwerte sich genau unterscheiden im Fall einer zweifachen Varianzanalyse, ist folgendes Verfahren geeignet:
a) der Zweistichproben t-Test
b) der Welch-Test
c) die Newman-Keuls Prozedur
d) der Kruskal-Wallis Test
28) Die fehlerhafte Festlegungen von Faktoren als fest oder zufällig
a) kann bei einer einfachen Varianzanalyse zu einem falschen P-Wert führen
b) führt bei einer einfachen Varianzanalyse immer zu einem falschen P-Wert
c) kann bei einer zweifachen Varianzanalyse zu einem falschen P-Wert führen
d) führt bei einer zweifachen Varianzanalyse immer zu einem falschen P-Wert
29) Im Fall (mindestens dreier) einander zugeordneter Beobachtungswerte eines intervallskalierten
Merkmals kann zur Prüfung von Mittelwertsunterschieden
a) das gemischte Modell einer zweifache Varianzanalyse herangezogen werden
b) am besten der Friedman-Test herangezogen werden
c) am besten der Kruskal-Wallis Test herangezogen werden
d) eine zweifache Varianzanalyse für zwei feste Faktoren herangezogen werden
30) Das Signifikanzniveau beim Hypothesenprüfen entspricht
a) dem Risiko 1. Art
b) dem Risiko 2. Art
c) dem Quadrat des Risikos 1. Art
d) dem Fehler 1. Art
31) Mit einem Einstichproben t-Test vergleicht man
a) eine Stichprobe mit einer anderen Stichprobe
b) eine Grundgesamtheit mit einer anderen Grundgesamtheit
c) eine Stichprobe mit einer Grundgesamtheit
d) ein Merkmal mit einem anderen Merkmal
32) Die Entscheidung zugunsten einer einseitigen Fragestellung hat zur Konsequenz, dass
a) eine etwas größere Stichprobe erhoben werden muss, um Signifikanz zu erreichen
b) im Fall der Geltung der Alternativhypothese auch schon kleinere Abweichungen von der
Nullhypothese zur Signifikanz führen
c) im Fall der Geltung der Nullhypothese nur sehr große Abweichungen von der Nullhypothese
zur Signifikanz führen
d) das Risiko 2. Art größer wird
33) In einer zweifachen Varianzanalyse kann die Wechselwirkung signifikant werden,
a) unabhängig davon ob die Haupteffekte signifikant sind oder nicht
b) wenn höchstens ein Haupteffekt signifikant ist
c) wenn beide Haupteffekte signifikant sind
d) wenn kein Haupteffekt signifikant ist
34) In der Statistik beschreibt α zumeist
a) den Fehler 1. Art
b) das Signifikanzniveau
c) die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese fälschlich beizubehalten
d) die Effektgröße
35) Der Stichprobenumfang ist dann zu groß, wenn
a) auch inhaltlich irrelevante Effekte sehr wahrscheinlich zur Signifikanz führen
b) ein signifikantes Ergebnis resultiert
c) der P-Wert größer als α ist
d) man sequentiell testet
© Klaus D. Kubinger, verantwortlich im Sinne des Mediengesetztes: Univ.-Prof. Dr. Klaus Kubinger, c/o
Universität Wien, Fakultät für Psychologie, Arbeitsbereich Psychologische Diagnostik

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