Korrelations- und Regressionsanalysen: Zusammenhänge und Vorhersagen verstehen

Question 1

Welche statistische Methode eignet sich am besten, um die Vorhersage eines stetigen Kriteriums zu treffen?

Accepted Answer

Regressionsanalyse

Answer

Varianzanalyse (ANOVA)

Answer

t-Test

Answer

Chi-Quadrat-Test

Question 2

Welches Maß drückt den Anteil der Varianz der abhängigen Variablen aus, der durch die unabhängige Variable erklärt wird?

Accepted Answer

Bestimmtheitsmaß (R²)

Answer

Korrelationskoeffizient (r)

Answer

Regressionskoeffizient (b)

Answer

Standardfehler der Schätzung (SE)

Question 3

Was ist das Ziel einer multiplen Regression?

Accepted Answer

Vorhersage eines Kriteriums anhand mehrerer Prädiktoren

Answer

Untersuchung des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen

Answer

Prüfung von Hypothesen über Mittelwertunterschiede

Answer

Analyse kategorialer Daten

Question 4

Was wird in der Regressionsanalyse als Ausreißer bezeichnet?

Accepted Answer

Ein Datenpunkt, der deutlich vom Regressionsmodell abweicht

Answer

Ein Datenpunkt, der nahe am Regressionsmodell liegt

Answer

Ein Datenpunkt, der auf der Regressionslinie liegt

Answer

Ein Datenpunkt mit hohem Leverage-Wert

Question 5

Welche Aussage über Korrelationen ist falsch?

Accepted Answer

Korrelationen implizieren zwangsläufig Kausalität

Answer

Korrelationen können Werte zwischen -1 und +1 annehmen

Answer

Korrelationen können durch Ausreißer beeinflusst werden

Answer

Korrelationen messen den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen

Question 6

Was ist der Unterschied zwischen einer positiven und einer negativen Korrelation?

Accepted Answer

Positive Korrelationen zeigen einen positiven Zusammenhang an, negative Korrelationen einen negativen Zusammenhang

Answer

Positive Korrelationen zeigen einen negativen Zusammenhang an, negative Korrelationen einen positiven Zusammenhang

Answer

Positive Korrelationen zeigen eine starke Beziehung an, negative Korrelationen eine schwache Beziehung

Answer

Positive Korrelationen zeigen eine lineare Beziehung an, negative Korrelationen eine nichtlineare Beziehung

Question 7

Welche Aussage über lineare Regression ist nicht korrekt?

Accepted Answer

Lineare Regression kann verwendet werden, um nichtlineare Beziehungen zwischen Variablen zu modellieren

Answer

Die Regressionsgerade minimiert die Summe der quadrierten Abstände zwischen Datenpunkten und der Geraden

Answer

Der Steigungskoeffizient der Regressionsgeraden gibt die Änderung der abhängigen Variablen pro Einheit der unabhängigen Variablen an

Question 8

Welcher Statistikwert wird verwendet, um die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen zu messen?

Accepted Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Kovarianz

Answer

Varianz

Question 9

Welche Aussage beschreibt die Nullhypothese bei einem Hypothesentest auf einen signifikanten Zusammenhang zwischen zwei Variablen korrekt?

Accepted Answer

Es besteht kein signifikanter Zusammenhang zwischen den Variablen

Answer

Es besteht ein signifikanter Zusammenhang zwischen den Variablen

Question 10

Welche Aussage beschreibt den Korrelationskoeffizienten?

Accepted Answer

Ein Maß für die Stärke des linearen Zusammenhangs zwischen zwei metrischen Variablen

Answer

Ein Maß für die Vorhersagekraft einer Variablen auf eine andere

Answer

Ein statistischer Test, um festzustellen, ob ein signifikanter Unterschied zwischen Gruppen besteht

Answer

Eine Methode zur Schätzung des mittleren Werts einer Variablen

Question 11

Welche der folgenden Aussagen ist eine Voraussetzung für die Berechnung der Pearson-Korrelation?

Accepted Answer

Die Variablen müssen metrisch sein

Answer

Die Variablen müssen normalverteilt sein

Answer

Die Daten dürfen keine Ausreißer enthalten

Answer

Die Variablen dürfen nicht korreliert sein

Question 12

Was ist das Bestimmtheitsmaß (R²)?

Accepted Answer

Der Anteil der Varianz der abhängigen Variablen, der durch die unabhängige Variable erklärt wird

Answer

Der Korrelationskoeffizient zum Quadrat

Answer

Der Mittelwert der quadrierten Abweichungen von der Regressionslinie

Answer

Die Anzahl der Datenpunkte in der Stichprobe

Question 13

Welche Aussage beschreibt eine multiple Regression?

Accepted Answer

Eine Regressionsanalyse mit mehreren unabhängigen Variablen

Answer

Eine Regressionsanalyse mit mehreren abhängigen Variablen

Answer

Eine Regressionsanalyse, bei der die abhängige Variable kategorial ist

Answer

Eine Regressionsanalyse, bei der die unabhängigen Variablen nicht korreliert sind

Question 14

Was ist die Hauptaufgabe einer Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Vorhersagemodelle zu erstellen

Answer

Zusammenhänge zwischen Variablen zu identifizieren

Answer

Statistische Tests durchzuführen

Answer

Daten zu visualisieren

Question 15

Welche Aussage beschreibt die Normalverteilungsannahme in der Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Die Residuen müssen normalverteilt sein

Answer

Die unabhängigen Variablen müssen normalverteilt sein

Answer

Die abhängige Variable muss normalverteilt sein

Answer

Es gibt keine Normalverteilungsannahme in der Regressionsanalyse

Question 16

Was ist eine multiple Korrelation?

Accepted Answer

Die Korrelation zwischen einer Variablen und mehreren anderen Variablen

Answer

Die Korrelation zwischen mehreren Variablen

Answer

Die Vorhersagekraft einer einzelnen Variablen auf eine andere Variable

Answer

Die Differenz zwischen zwei Korrelationskoeffizienten

Question 17

Nennen Sie eine Situation, in der eine Korrelationsanalyse zu falschen Ergebnissen führen kann, und erläutern Sie, warum.

Accepted Answer

Eine Korrelation zwischen zwei Variablen kann durch eine dritte Variable verursacht werden, die mit beiden korreliert.

Answer

Eine Korrelation zwischen zwei Variablen beweist immer eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen ihnen.

Answer

Korrelationsanalysen sind immer zuverlässig, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Question 18

Was ist die wesentliche Voraussetzung für eine hohe Korrelation zwischen zwei Variablen?

Accepted Answer

Eine lineare Beziehung zwischen den Variablen

Answer

Eine starke positive Beziehung zwischen den Variablen

Answer

Eine starke negative Beziehung zwischen den Variablen

Answer

Eine nichtlineare Beziehung zwischen den Variablen

Question 19

Welche Aussage über Regressionsanalysen ist zutreffend?

Accepted Answer

Ermöglichen die Erstellung von Prognosemodellen

Answer

Bestimmen den Grad des Zusammenhangs zwischen Variablen

Answer

Überprüfen die Signifikanz von Korrelationen

Answer

Berechnen die Kovarianz zweier Variablen

Question 20

Was versteht man unter einem Residuum in einer Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Die Differenz zwischen dem vorhergesagten und dem beobachteten Wert

Answer

Der Mittelwert der abhängigen Variablen

Answer

Die Steigung der Regressionslinie

Answer

Der y-Achsenabschnitt der Regressionslinie

Question 21

Wann beträgt der Korrelationskoeffizient r exakt 1?

Accepted Answer

Wenn die Variablen perfekt positiv korrelieren

Answer

Wenn die Variablen perfekt negativ korrelieren

Answer

Wenn die Variablen nicht korrelieren

Answer

Wenn die Variablen eine lineare Beziehung aufweisen

Question 22

Welcher statistische Test dient zur Überprüfung der Signifikanz einer Korrelation?

Accepted Answer

z-Test

Answer

t-Test

Answer

F-Test

Answer

Chi-Quadrat-Test

Question 23

Was ist der Zweck einer multiplen Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Die Vorhersage einer abhängigen Variablen anhand mehrerer unabhängiger Variablen

Answer

Die Bestimmung der Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen

Answer

Die Berechnung der Kovarianz zwischen zwei Variablen

Answer

Die Überprüfung der Signifikanz einer Korrelation

Question 24

Was ist der Unterschied zwischen dem Bestimmtheitsmaß (R²) und dem angepassten Bestimmtheitsmaß (R²adj)?

Accepted Answer

Das angepasste Bestimmtheitsmaß berücksichtigt die Anzahl der Prädiktoren im Modell

Answer

Das angepasste Bestimmtheitsmaß ist immer niedriger als das Bestimmtheitsmaß

Answer

Das Bestimmtheitsmaß ist immer höher als das angepasste Bestimmtheitsmaß

Answer

Es gibt keinen Unterschied zwischen den beiden Maßen

Question 25

Welche Aussage beschreibt die Korrelationsanalyse am treffendsten?

Accepted Answer

Sie misst das Ausmaß des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen.

Answer

Sie ermittelt die Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen zwei Variablen.

Answer

Sie erstellt ein prädiktives Modell für eine abhängige Variable.

Answer

Sie analysiert multivariate Daten und identifiziert zugrundeliegende Strukturen.

Question 26

Welcher Korrelationskoeffizient zeigt an, dass zwei Variablen vollständig positiv korreliert sind?

Accepted Answer

1

Answer

0

Answer

0,5

Answer

-1

Question 27

Welches Maß quantifiziert den Teil der Varianz der abhängigen Variablen, der durch die unabhängige Variable erklärt wird?

Accepted Answer

R-Quadrat

Answer

p-Wert

Answer

Beta-Gewicht

Answer

Korrelationskoeffizient

Question 28

Welcher Diagrammtyp wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen grafisch darzustellen?

Accepted Answer

Streudiagramm

Answer

Säulendiagramm

Answer

Liniendiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Question 29

Wie wird die statistische Signifikanz von Korrelations- und Regressionskoeffizienten überprüft?

Accepted Answer

Durch den Vergleich mit dem p-Wert.

Answer

Durch den Vergleich mit dem Bestimmtheitsmaß (R²).

Answer

Durch den Vergleich mit dem Standardfehler des Schätzers.

Answer

Durch den Vergleich mit dem Konfidenzintervall.

Question 30

Das primäre Ziel von Korrelationsanalysen besteht darin:

Accepted Answer

Zusammenhänge zwischen Variablen zu untersuchen

Answer

Vorhersagemodelle zu entwickeln

Answer

Statistische Signifikanz zu testen

Answer

Daten grafisch darzustellen

Question 31

Welcher Korrelationskoeffizient beschreibt eine lineare Beziehung zwischen Variablen und reicht von -1 bis +1?

Accepted Answer

Pearson-Korrelationskoeffizient

Answer

Kendall-Tau-Koeffizient

Answer

Spearman-Rangkorrelationskoeffizient

Answer

Phi-Koeffizient

Question 32

Eine lineare Regression ist ein statistisches Modell, das:

Accepted Answer

Die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen beschreibt

Answer

Eine nichtlineare Beziehung zwischen Variablen beschreibt

Answer

Zur Berechnung von Korrelationskoeffizienten dient

Answer

Ein Signifikanztest ist

Question 33

Welcher Wert in der Regressionsgleichung gibt die vorhergesagte Punktzahl auf der abhängigen Variablen für einen gegebenen Wert der unabhängigen Variablen an?

Accepted Answer

y-Achsenabschnitt

Answer

Steigung

Answer

Residualwert

Answer

Korrelationskoeffizient

Question 34

Welche Methode zur Modellselektion zielt darauf ab, die Anzahl der Prädiktoren im Modell zu minimieren?

Accepted Answer

Schrittweise Regression

Answer

Hierarchische Regression

Answer

Automatische Variablenselektion

Answer

Kreuzvalidierung

Question 35

Was ist der Unterschied zwischen Explorations- und Konfirmationsdatenanalyse?

Accepted Answer

Explorationsdatenanalyse generiert Hypothesen, während Konfirmationsdatenanalyse diese testet

Answer

Konfirmationsdatenanalyse generiert Hypothesen, während Explorationsdatenanalyse diese testet

Answer

Explorationsdatenanalyse verwendet größere Stichproben, während Konfirmationsdatenanalyse kleinere Stichproben verwendet

Answer

Konfirmationsdatenanalyse verwendet größere Stichproben, während Explorationsdatenanalyse kleinere Stichproben verwendet

Question 36

Eine positive Korrelation bedeutet, dass:

Accepted Answer

mit steigenden Werten der einen Variable steigen auch die Werte der anderen Variable.

Answer

die Werte der einen Variable keinen Einfluss auf die Werte der anderen Variable haben.

Answer

mit steigenden Werten der einen Variable sinken die Werte der anderen Variable.

Question 37

Die Regressionsanalyse zielt darauf ab:

Accepted Answer

die Stärke des linearen Zusammenhangs zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu schätzen.

Answer

die Signifikanz von Unterschieden zwischen Gruppen zu prüfen.

Question 38

Welcher Wert gibt den Anteil der Varianz in der abhängigen Variable an, der durch die unabhängige Variable aufgeklärt wird?

Accepted Answer

Bestimmtheitsmaß (R²)

Answer

p-Wert

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Standardfehler der Schätzung

Question 39

Ein negativer Korrelationskoeffizient bedeutet:

Accepted Answer

mit steigenden Werten der einen Variable sinken die Werte der anderen Variable.

Answer

mit steigenden Werten der einen Variable steigen auch die Werte der anderen Variable.

Answer

es besteht kein Zusammenhang zwischen den Variablen.

Question 40

Welche Methode wird zur Messung der Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen verwendet?

Accepted Answer

Korrelationsanalyse

Answer

Varianzanalyse

Answer

t-Test

Answer

Chi-Quadrat-Test

Question 41

Was geben standardisierte Regressionskoeffizienten (Beta-Gewichte) an?

Accepted Answer

Die relative Bedeutung jeder unabhängigen Variable bei der Vorhersage der abhängigen Variable.

Answer

Sie können Werte größer als 1 annehmen.

Question 42

Welche Aussage über die ANOVA (Varianzanalyse) ist falsch?

Accepted Answer

Die ANOVA kann verwendet werden, um den Zusammenhang zwischen zwei Variablen zu testen.

Answer

Die ANOVA ist ein parametrisches Verfahren.

Answer

Die ANOVA prüft, ob die Mittelwerte mehrerer Gruppen signifikant unterschiedlich sind.

Question 43

Welche der folgenden Aussagen beschreibt korrekt die Interpretation eines Korrelationskoeffizienten von r = 0,50?

Accepted Answer

Es besteht eine mittlere positive Korrelation zwischen den beiden Variablen, was darauf hindeutet, dass sie in die gleiche Richtung tendieren.

Answer

Es besteht keine Korrelation zwischen den beiden Variablen, was darauf hindeutet, dass sie unabhängig voneinander sind.

Answer

Es besteht eine starke negative Korrelation zwischen den beiden Variablen, was darauf hindeutet, dass sie in entgegengesetzte Richtungen tendieren.

Question 44

Welcher der folgenden Werte gibt den Anteil der Varianz der abhängigen Variable an, der durch das Regressionsmodell erklärt wird?

Accepted Answer

R-Quadrat

Answer

Regressionskoeffizient

Answer

Standardfehler der Schätzung

Answer

t-Statistik

Question 45

Welches der folgenden Verfahren wird verwendet, um die Güte eines Korrelations- oder Regressionsmodells zu testen?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Konfirmatorische Faktorenanalyse

Answer

ANOVA

Answer

Diskriminanzanalyse

Question 46

Welche der folgenden Aussagen trifft auf eine **positive** Korrelation zu?

Accepted Answer

Je höher die Werte der einen Variable, desto **höher** die Werte der anderen Variable.

Answer

Es besteht kein Zusammenhang zwischen den Variablen.

Answer

Je höher die Werte der einen Variable, desto **niedriger** die Werte der anderen Variable.

Question 47

Welche der folgenden Korrelationskoeffizienten stellt die **stärkste** positive Korrelation dar?

Accepted Answer

0,9

Answer

-0,3

Answer

0,5

Answer

-0,8

Question 48

Was ist das **Ziel** einer Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Ein mathematisches Modell zu erstellen, das die abhängige Variable **anhand** der unabhängigen Variablen vorhersagt.

Answer

Hypothesen über den Zusammenhang zwischen Variablen zu testen.

Question 49

Welche der folgenden Annahmen wird bei einer **linearen** Regressionsanalyse getroffen?

Accepted Answer

Der Zusammenhang zwischen den Variablen ist **linear**.

Answer

Die Variablen sind normalverteilt.

Answer

Es gibt keine Ausreißer in den Daten.

Question 50

Welches Maß gibt die Variabilität der Residuen in einem Regressionsmodell an?

Accepted Answer

**Standardfehler** der Schätzung

Answer

Regressionssumme der Quadrate

Answer

Determinationskoeffizient

Answer

Korrelationskoeffizient

Question 51

Was ist ein **multivariates** Regressionsmodell?

Accepted Answer

Ein Regressionsmodell, das die abhängige Variable anhand von **zwei oder mehr** unabhängigen Variablen vorhersagt.

Answer

Ein Regressionsmodell, das die abhängige Variable anhand einer **einzelnen** unabhängigen Variable vorhersagt.

Question 52

Welche der folgenden Methoden kann verwendet werden, um die Güte eines Regressionsmodells zu beurteilen?

Accepted Answer

**Kreuzvalidierung**

Answer

Clusteranalyse

Answer

Schichtung

Answer

Zufallsstichprobe

Question 53

Was bedeutet es, wenn ein Regressionsmodell eine **heteroskedastische** Varianz aufweist?

Accepted Answer

Die Varianz der Residuen ist über den Wertebereich der unabhängigen Variablen **unterschiedlich**.

Answer

Das Modell ist **linear**.

Answer

Die Residuen sind **normalverteilt**.

Question 54

Welche der folgenden Aussagen trifft auf eine **Autokorrelation** zu?

Accepted Answer

Die Werte einer **Zeitreihe** sind miteinander korreliert.

Answer

Die Werte einer Zeitreihe sind **zufällig**.

Answer

Die Werte einer Zeitreihe sind **unabhängig** voneinander.

Question 55

Welche Aussage beschreibt den primären Zweck der Korrelationsanalyse am zutreffendsten?

Accepted Answer

Ermittlung des Ausmaßes und der Richtung des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen

Answer

Feststellung, ob eine Variable die andere kausal beeinflusst

Answer

Vorhersage des Wertes einer Variablen anhand einer anderen

Question 56

Welcher Korrelationskoeffizient eignet sich zur Messung des Zusammenhangs zwischen zwei ordinalen Variablen?

Accepted Answer

Rangkorrelationskoeffizient (z. B. Spearmans Rho)

Answer

Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient (r)

Answer

Contingency-Koeffizient

Question 57

Was bedeutet ein negativer Korrelationskoeffizient?

Accepted Answer

Die Variablen weisen einen umgekehrten linearen Zusammenhang auf

Answer

Die Variablen sind nicht linear miteinander verbunden

Answer

Die Variablen weisen eine positive lineare Beziehung auf

Question 58

Welche Aussage über das R-Quadrat in der Regressionsanalyse ist korrekt?

Accepted Answer

Es repräsentiert den prozentualen Anteil der Variabilität in der abhängigen Variablen, der durch die unabhängige Variable erklärt wird

Answer

Es ist gleichbedeutend mit dem Korrelationskoeffizienten zwischen der abhängigen und der unabhängigen Variablen

Question 59

Wie ist die korrekte Interpretation einer multiplen Regression mit einem signifikanten p-Wert für den Gesamtmodelltstest, aber einem nicht signifikanten p-Wert für einen einzelnen Regressor?

Accepted Answer

Das Modell ist statistisch signifikant, aber der betreffende Regressor trägt nicht signifikant zur Vorhersage der abhängigen Variablen bei

Answer

Das Modell ist nicht statistisch signifikant, aber der betreffende Regressor trägt signifikant zur Vorhersage der abhängigen Variablen bei

Question 60

Welche Aussage über die Vorhersagegenauigkeit von Regressionsmodellen ist zutreffend?

Accepted Answer

Im Allgemeinen verbessert sich die Vorhersagegenauigkeit mit zunehmender Anzahl von Prädiktoren

Answer

Die Vorhersagegenauigkeit nimmt mit abnehmender Anzahl von Prädiktoren zu

Answer

Die Vorhersagegenauigkeit wird von der Anzahl der Prädiktoren nicht beeinflusst

Question 61

Welche Art von Residuen gibt Aufschluss darüber, wie gut die Regressionslinie die Datenpunkte beschreibt?

Accepted Answer

Standardisierte Residuen

Answer

Hebelresiduen

Answer

Rohe Residuen

Answer

Studentisierte Residuen

Question 62

Was ist das Ziel einer Mediationsanalyse?

Accepted Answer

Ermittlung des indirekten Einflusses eines unabhängigen Faktors auf eine abhängige Variable über eine vermittelnde Variable

Answer

Bestimmung des direkten Effekts eines unabhängigen Faktors auf eine abhängige Variable

Question 63

Welche Aussage beschreibt am besten die Produkt-Moment-Korrelation?

Accepted Answer

Sie misst die Stärke und Richtung eines linearen Zusammenhangs zwischen zwei metrischen Variablen.

Answer

Sie kann nur zwei kategoriale Variablen miteinander vergleichen.

Answer

Ihr Wertbereich liegt immer zwischen -1 und 1.

Question 64

Was ist die Nullhypothese bei einem Signifikanztest einer Korrelation?

Accepted Answer

Die Korrelation zwischen den Variablen ist gleich Null.

Answer

Die Variablen sind voneinander abhängig.

Answer

Die Variablen sind normalverteilt.

Answer

Die Korrelation zwischen den Variablen ist signifikant.