Tutorium

Aufgabe 1 Informationen in Designmatrix in: - Darin sind die Prädiktoren enthalten - Aber sagt uns noch mehr! Untersuchungsdesign darin festgelegt – durch fixe Prädiktoren - Aus jeder Zeile von kann man die Wertkombinationen der Regressoren + Konstante für den jeweiligen Fall ablesen - Man kann die Anzahl der Fälle ablesen- Anzahl von Zeilen in

Aufgabe 2 Modelannahmen, die das ALM definieren: - - Homoskedastizitätsannahme: Residuen sind unkorreliert und haben gleiche Varianzen. da = multivariat normalverteilt ( ist feste Zahl, kein Vektor) inhaltlich: Gleichheit der Varianz von Y für jede Kombination der Prädiktoren & Gleichheit der Varianz in allen Gruppen (Varianzen sind also Gleichverteilt)

Aufgabe 3 Schätzung und Testung der Modelparameter durch das ALM: - da keine variierende Zufallszahl ist sondern eine experimentelle Bedingung (durch als fixen Prädiktor) legt man hier das Design des Modells fest, und kann somit die Hypothesen testen durch - Varianz des Ergebnisses variiert aufgrund der Fehler und nicht der Regressoren

Aufgabe 4 Testung von Hypothesen im Rahmen des ALM durch a)

Aufgabe 4 b) Wenn KEINE Interaktion besteht sind Bedingungen Z=0 und Z=1 gleich

Aufgabe 4 In der Form kann man Hypothesen testen … muss nur den genauen Zusammenhang der definieren in Hypothesen formulieren – dabei jede Hypothese mindestens eine Zeile (kann auch mehr Zeilen haben), in könnte man spezifische Hypothesen (gegen bst. Wert testen)

Aufgabe 5 a) verschiedene Verfahren zur Testung der Fragestellung Abhängigkeit der Mathepunkte (Y) von der Teilnahme am Mathetool (X) gegeben der anfänglichen Mathefähigkeit (Z) keine richtige oder falsche Antwort. Alle Verfahren können zur Untersuchung verwendet werden, aber die Begründung für das ausgewählte Verfahren ist wichtig!!!

Aufgabe 5 b) bedingte lineare Regression (saturierte Parametrisierung möglich) Mathetool wirkt nur in Gruppe Z=2 (inhaltlich: nur die, die vorher schlecht waren profitieren von der Übung. Die, die vorher normale oder gute Werte hatten verbessern sich durch die Übung nicht)

Aufgabe 5 c) Effect Lite: die g Funktionen werden getestet & einzelne Parameter gegen 0 Hypothesen:

Aufgabe 5 Hypothesis Chi-sq DF Prob No average treatment effect: E(g1-0) = No covariate effect in control group: g0 = constant No treatment*covariate interaction: g1-0 = constant Noch viel mehr Output !!! Signifikanter Effekt von Z und Interaktionseffekt X und Z

Aufgabe 5 zusätzliche Info es werden die adjustierten MW geschätzt!!! Auf diese kommt man, indem man richtig gewichtet (mit der unbedingten Wahrscheinlichkeit und nicht ) somit bekommt man den Effekt heraus, wie wenn man richtig randomisiert hätte – stochastische Unabhängigkeit von X und Z

Aufgabe 5 d) neuer Kennwert Dieser kann mithilfe des SPSS Outputs auch berechnet werden. allerdings hat man dann nur den Wert und keinen entsprechenden Signifikanztest hierfür!!! Testen kann man nur mithilfe von Effect Lite

Aufgabe 5

Bis Bald!!!