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Methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS 2009 1 Das Allgemeine lineare Modell (ALM) - Varianz als Schlüsselkonzept "The main technical.

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Präsentation zum Thema: "Methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS 2009 1 Das Allgemeine lineare Modell (ALM) - Varianz als Schlüsselkonzept "The main technical."—  Präsentation transkript:

1 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS Das Allgemeine lineare Modell (ALM) - Varianz als Schlüsselkonzept "The main technical function of research design is to control variance." (Kerlinger, 1973) Die Logik des Experimentes: Varianz künstlich erzeugen Experimental- vs. Kontrollgruppe Treatment vs. Nicht-Treatment z.B. bei Befragungen: oder bei Experimenten:

2 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS Multiple Regression und ALM ALM: Multiple Regression: konkreter Wert einer Person geschätzter Wert einer Person da der Fehler nicht bekannt ist, kann y nur geschätzt werden

3 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS 2009 Was Sie schon kennen: einfache lineare Regression Bei mehreren Prädiktoren: multiple Regression 3 Das Allgemeine lineare Modell Prädiktor 1 Prädiktor 2 usw. Schätzwert

4 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS 2009 Und nun die Verallgemeinerung zum ALM 4 Das Allgemeine lineare Modell FehlerKonkreter Wert

5 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS Das Allgemeine lineare Modell

6 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS Das Allgemeine lineare Modell

7 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS Das Allgemeine lineare Modell Die Variable, die die Gruppen definiert, dient als Prädiktor! (z.B. Exp.-Gruppe: 1, KG: 0)

8 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS Das Allgemeine lineare Modell - Grundaussage Das bedeutet: Alle Verfahren (Varianzanalyse, t-Test, Korrelation) beruhen auf ein und derselben Grundlage – der Multiplen Regression...if you were going to a desert island to do psychology research and could take only one computer program with you to do statistical tests, you would want to choose multiple regression. (Aron & Aron, 2002)

9 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS 2009 Zusammenhänge müssen linear sein Streudiagramme und Lowess-Kurven begutachten wenn nötig Potenzleiter anwenden Modell ist möglichst vollständig: keine wichtigen Prädiktoren vergessen Daten sollten hinreichend multi-normalverteilt sein Residuen sollten gleichverteilt sein (Homoskedastizität) Prädiktoren sollten nicht zu stark korrelieren (Multikolinearität) 9 Wiederholung: Voraussetzungen für die multiple Regression

10 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS 2009 alle Variablen müssen in ihrer Kombination normalverteilt sein Beispiel: bivariate Normalverteilung 10 Multinormalverteilung

11 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS 2009 Moderation und Mediation sind Möglichkeiten zur Prüfung komplexerer Zusammenhänge zwischen Variablen sowie zur Entwicklung von Theorien – sie beruhen auf der (multiplen) Regression Mediation: der Zusammenhang zwischen zwei Variablen ist durch eine dritte Variable vermittelt, d.h., der Zusammenhang kommt völlig oder teilweise durch diese Mediatorvariable zustande Moderation: Die Höhe des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen verändert sich in Abhängigkeit der Ausprägung einer dritten Variable, der Moderatorvariable 11 Moderation und Mediation

12 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS Mediation der Zusammenhang zwischen IQ und Berufserfolg ist durch das Arbeitsgedächtnis vermittelt

13 methodenlehre ll – ALM und Regression Thomas Schäfer | SS Moderation der Zusammenhang zwischen IQ und Berufserfolg verändert sich je nach Jobkomplexität


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