Methodenlehre
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Zusatzblatt von Pascal Kieslich (TutFSS2009) Anova- Systatoutput

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Zusatzblatt von Pascal Kieslich (TutFSS2009) Anova- Systatoutput Empty Zusatzblatt von Pascal Kieslich (TutFSS2009) Anova- Systatoutput

Beitrag  linan Do Mai 03, 2012 8:37 pm

1. Bei der ersten Aufgabe, soll man alle Felder des Outputs ergänzen, aber irgendwie komme ich nicht darauf wie die Freiheitsgrade genau lauten, bzw. wie p und q sind. Weil eig müsste ja df(lärm)=q-1 also müsste q doch 4 sein oder? Und wie genau komme ich auf N gesamt?

Bei der dritten AUfgabe auf diesem Blatt lautet die Frage, wieviel Varianz der Arbeitsleistung durch Licht und Lärm aufgeklärt werden. Im tutorium haben wir dann einfach QSLicht + QS Lärm / QS tot gerechnet. Aber klärt die WW nicht auch noch was auf? Oder lassen wir sie hier bei der Berechnung weg, weil sie nicht sig ist?

Nun noch eine Frage zu dem Zusatzblatt ANOVA in SPSS und Kontrastkodierung:
A1) a) WOran kann ich festmachen wieviele Personen die Stichprobe umfasst`?
b)hat die UV 6 Stufen? also 5+1?
c) wieso ist die MQSe die MQS von der WithinGroups?
e) wie groß ist denn der aufgeklärte teil der varianz bzw wo steht der?

-->sorry also ist ja fast die ganze lösung für das blatt....ist mir irgendwie alles noch nicht so klar...

Lg Lina

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Beitrag  daniel So Mai 06, 2012 4:54 pm

1.)
df(licht)=2
denn df(licht x lärm)=(p-1)(q-1)=df(lärm)*df(licht)

und dann hat lärm 4 und licht 3 stufen.

mit den fehler df kann man N aus rechnen (N=92, noch umstellen):
df(error)=N- p*q

Bei der dritten AUfgabe auf diesem Blatt lautet die Frage, wieviel Varianz der Arbeitsleistung durch Licht und Lärm aufgeklärt werden. Im tutorium haben wir dann einfach QSLicht + QS Lärm / QS tot gerechnet. Aber klärt die WW nicht auch noch was auf? Oder lassen wir sie hier bei der Berechnung weg, weil sie nicht sig ist?
=> die aufgabe ist schlecht formuliert: wenn man nur die effekte der haupteffekte will, macht man es so wie du geschireben hast
=> wenn man auch die interaktion zusätzlich will, nimmt man oben im bruch QS_interaktion dazu (und dann landet man bei R²)


KONTRASTKODIERUNG
1.) N=df(error)+p=84+6=90
2.) ja, die UV hat 6 stufen
3.) "wieso ist die MQSe die MQS von der WithinGroups?"
=> SPSS benennt das einfach anders. es ist rechnerisch genau das gleiche (die varianz ist within, da sie innerhalb der gruppe ist, aber man kann sie auch fehlervarianz nennen, da sie unerwünscht ist)
4.) e) =>R²=QS_A/QS_tot=3.608/76.484=0.047

hoffe, jetzt ist es klarer
daniel
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