1.Leicht
Reliabilität bezeichnet:
- AOb Ergebnisse auf andere Situationen übertragbar sind
- BOb ein Verfahren misst, was es zu messen vorgibt
- CDie Zuverlässigkeit (Konsistenz) einer Messung
- DOb Teilnehmende eingewilligt haben
2.Leicht
Das in der Psychologie übliche Signifikanzniveau, nach dem ein Ergebnis als statistisch signifikant gilt, ist:
- Ap < 0,05
- Bp > 0,95
- Cp < 0,50
- Dp < 0,20
3.Leicht
Warum sollte eine Korrelation nicht als Beweis für Kausalität gelten?
- AEine dritte Variable oder umgekehrte Kausalität könnte den Zusammenhang erklären
- BKorrelationskoeffizienten sind immer zu schwach, um einen echten Zusammenhang anzuzeigen
- CKorrelationen sind nie statistisch signifikant
- DKorrelationen können nur negativ sein
4.Mittel
Welche Kennzahl eignet sich für den Zusammenhang zwischen zwei Rangreihen, etwa den Rangfolgen von Gemälden durch Juroren?
- AChi-Quadrat
- Bt-Test für unabhängige Stichproben
- CPearsons r
- DSpearmans Rho
5.Mittel
Aufforderungscharakteristika (Demand Characteristics) sind:
- AStatistische Voraussetzungen eines Tests
- BMerkmale der Stichprobe
- CHinweise, die Teilnehmende das Ziel erraten und ihr Verhalten ändern lassen
- DDie förmlichen Anforderungen einer Ethikkommission, bevor eine Studie beginnen darf
6.Mittel
Welches Design verwendet in jeder Bedingung andere Teilnehmende?
- AMesswiederholungsdesign
- BWithin-Subjects-Design
- CDesign mit unabhängigen Gruppen
- DParallelisiertes Design mit denselben Personen
7.Schwer
Eine größere Stichprobe in einer Studie bewirkt am direktesten:
- AEine höhere statistische Teststärke (Power), um einen echten Effekt zu entdecken
- BDas Entfernen jeder Verzerrung aus der Stichprobe
- CEin garantiert signifikantes Ergebnis, sofern ein Effekt existiert
- DEine größere Effektgröße
8.Schwer
Effektstärkemaße wie Cohens d werden berichtet, weil sie:
- AZeigen, ob das Ergebnis beim gewählten Alpha-Niveau signifikant ist
- BJede Hypothese überflüssig machen
- CZeigen, wie groß ein Effekt ist, unabhängig von der Stichprobengröße
- DAngeben, wie viele Teilnehmende ausgestiegen sind
Lösungsschlüssel
- 1. C · Die Zuverlässigkeit (Konsistenz) einer Messung
- 2. A · p < 0,05
- 3. A · Eine dritte Variable oder umgekehrte Kausalität könnte den Zusammenhang erklären
- 4. D · Spearmans Rho
- 5. C · Hinweise, die Teilnehmende das Ziel erraten und ihr Verhalten ändern lassen
- 6. C · Design mit unabhängigen Gruppen
- 7. A · Eine höhere statistische Teststärke (Power), um einen echten Effekt zu entdecken
- 8. C · Zeigen, wie groß ein Effekt ist, unabhängig von der Stichprobengröße
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