Beziehungen zwischen Variablen: Online-Quiz für Statistik für Psychologen

Question 1

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Kovarianz zweier Variablen X und Y am besten?

Accepted Answer

Das Ausmaß der gemeinsamen Variation der Werte von X und Y

Answer

Das Ausmaß, in dem Änderungen in X Änderungen in Y verursachen

Answer

Das Ausmaß der Assoziation zwischen X und Y

Answer

Das Ausmaß, in dem Y von X abhängt

Question 2

Welcher der folgenden Korrelationskoeffizienten zeigt eine starke positive Korrelation an?

Accepted Answer

0,8

Answer

0,2

Answer

-0,5

Answer

-0,9

Question 3

Welche der folgenden Voraussetzungen muss für die Berechnung der Korrelation erfüllt sein?

Accepted Answer

Die Variablen müssen metrisch skaliert sein

Answer

Die Variablen müssen unabhängig voneinander sein

Answer

Die Verteilung der Variablen muss normal sein

Answer

Die Variablen müssen dichotom sein

Question 4

Welche der folgenden Methoden wird verwendet, um die Stärke der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen zu testen?

Accepted Answer

Korrelationsanalyse

Answer

T-Test

Answer

ANOVA

Answer

Chi-Quadrat-Test

Question 5

Welche der folgenden Bedingungen muss erfüllt sein, damit eine Korrelation als statistisch signifikant gilt?

Accepted Answer

Alle der oben genannten Aussagen sind richtig

Answer

Der Korrelationskoeffizient muss signifikant von Null verschieden sein

Answer

Die Stichprobengröße muss ausreichend groß sein

Answer

Die Beziehung muss linear sein

Question 6

Welche der folgenden Grafiken stellt eine positive Korrelation dar?

Accepted Answer

Eine Gerade mit positiver Steigung

Answer

Eine Gerade mit negativer Steigung

Answer

Ein Kreisdiagramm

Answer

Ein Säulendiagramm

Question 7

Welche der folgenden Aussagen beschreibt eine Anwendung der Korrelationsanalyse in der Psychologie am besten?

Accepted Answer

Alle der oben genannten Aussagen sind richtig

Answer

Zur Vorhersage von Verhalten und Merkmalen

Answer

Zur Identifizierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen

Answer

Zur Entwicklung von Theorien

Question 8

Welche der folgenden Überlegungen ist bei der Interpretation von Korrelationsergebnissen am wichtigsten?

Accepted Answer

Alle der oben genannten Aussagen sind wichtig

Answer

Die Richtung der Korrelation

Answer

Die Stärke der Korrelation

Answer

Die statistische Signifikanz der Korrelation

Question 9

Nennen Sie die drei wesentlichen Einschränkungen von Korrelationsanalysen und erläutern Sie anhand konkreter Beispiele, wie diese die Interpretation der Ergebnisse beeinflussen.

Accepted Answer

Korrelationsanalysen können keine Kausalität nachweisen.

Accepted Answer

Korrelationsanalysen können durch Ausreißer verzerrt werden.

Accepted Answer

Korrelationsanalysen können den Einfluss von Störvariablen nicht berücksichtigen.

Question 10

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten die Kovarianz zweier Variablen?

Accepted Answer

Sie misst den gemeinsamen Varianzanteil der beiden Variablen.

Answer

Sie gibt den Grad der linearen Abhängigkeit der beiden Variablen an, der mit dem Korrelationskoeffizienten gemessen wird.

Answer

Sie ist ein Maß für die Stärke der Beziehung zwischen den beiden Variablen, das Werte zwischen -1 und 1 annehmen kann.

Question 11

Ein Wert des Korrelationskoeffizienten von -0,8 deutet auf eine?

Accepted Answer

Starke negative lineare Beziehung an.

Answer

Starke positive lineare Beziehung an.

Answer

Keine lineare Beziehung an.

Answer

Schwache positive lineare Beziehung an.

Question 12

Welcher der folgenden Tests wird verwendet, um die statistische Signifikanz einer Korrelation zu testen?

Accepted Answer

t-Test für Korrelationskoeffizienten

Answer

z-Test

Answer

F-Test

Answer

Chi-Quadrat-Test

Question 13

Welcher der folgenden Begriffe beschreibt die Tendenz, dass zwei Variablen in die entgegengesetzte Richtung zusammenhängen?

Accepted Answer

Negative Korrelation

Answer

Positive Korrelation

Answer

Lineare Beziehung

Answer

Nichtlineare Beziehung

Question 14

Die Korrelation ist ein Maß für:

Accepted Answer

Die Stärke und Richtung des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen

Answer

Die Variabilität innerhalb einer Variablen

Answer

Die Abhängigkeit einer Variablen von einer anderen

Question 15

Die Kovarianz misst:

Accepted Answer

Die gemeinsame Variabilität zwischen zwei Variablen, unabhängig von deren Maßeinheit

Answer

Nur gemeinsame positive Variabilität

Answer

Die Maßeinheit der Variablen

Question 16

Welche grafische Darstellung eignet sich am besten, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu visualisieren?

Accepted Answer

Streudiagramm

Answer

Balkendiagramm

Answer

Kreisdiagramm

Answer

Histogramm

Question 17

Bei einer positiven Korrelation:

Accepted Answer

Steigen beide Variablen gemeinsam an oder fallen gemeinsam ab

Answer

Steigt die eine Variable an, während die andere abfällt

Answer

Besteht kein Zusammenhang zwischen den Variablen

Question 18

Bei einer negativen Korrelation:

Accepted Answer

Steigt die eine Variable an, während die andere abfällt

Answer

Steigen beide Variablen gemeinsam an oder fallen gemeinsam ab

Answer

Besteht kein Zusammenhang zwischen den Variablen

Question 19

Die Interpretation des Korrelationskoeffizienten (r) ist:

Accepted Answer

r = 0 bedeutet keinen Zusammenhang, r = +1 perfekten positiven Zusammenhang und r = -1 perfekten negativen Zusammenhang

Answer

r = 0 bedeutet perfekten positiven Zusammenhang

Question 20

Die Pearson-Korrelation setzt voraus, dass die Variablen:

Accepted Answer

Metrisch skaliert und normalverteilt sind

Answer

Eine nicht-lineare Beziehung aufweisen

Answer

Nominal skaliert sind

Question 21

Die Regression ist eine statistische Methode, die:

Accepted Answer

Den Wert einer abhängigen Variablen anhand einer oder mehrerer unabhängiger Variablen vorhersagt

Answer

Den Korrelationskoeffizienten bestimmt

Question 22

Die logistische Regression:

Accepted Answer

Modelliert eine nichtlineare Beziehung zwischen der abhängigen und der unabhängigen Variablen

Answer

Erfordert eine metrisch skalierte abhängige Variable

Question 23

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Korrelation am besten?

Accepted Answer

Sie quantifiziert den Grad der linearen Abhängigkeit zwischen zwei numerischen Variablen.

Answer

Sie ist immer positiv.

Answer

Sie ist eine Maßeinheit für den Abstand zwischen zwei Variablen.

Question 24

Welche der folgenden Aussagen über Kovarianz ist richtig?

Accepted Answer

Sie misst die Stärke und Richtung der linearen Beziehung zwischen zwei metrischen Variablen auf einer gemeinsamen Skala.

Answer

Sie ist ein Maß für die Unabhängigkeit zweier Variablen.

Question 25

Welcher Korrelationskoeffizient stellt den stärksten linearen Zusammenhang dar?

Accepted Answer

+1,00 oder -1,00

Answer

0,25

Answer

0,50

Answer

-0,75

Question 26

Welche der folgenden Variablenpaare weist am ehesten keine Korrelation auf?

Accepted Answer

Augenfarbe und Körpergröße

Answer

Alter und Einkommen

Answer

Größe und Gewicht

Answer

Bildungsniveau und Einkommen

Question 27

Was ist der Hauptzweck der Regressionsanalyse?

Accepted Answer

Vorhersage des Wertes einer abhängigen Variable anhand einer oder mehrerer unabhängiger Variablen.

Answer

Sie ist eine statistische Methode, die nur für qualitative Variablen anwendbar ist.

Question 28

Was ist ein Moderator?

Accepted Answer

Eine Variable, die die Stärke oder Richtung des Zusammenhangs zwischen zwei anderen Variablen beeinflusst.

Answer

Eine Variable, die von einer anderen Variable abhängt.

Question 29

Was ist ein Mediator?

Accepted Answer

Eine Variable, die den Zusammenhang zwischen zwei anderen Variablen erklärt.

Answer

Eine Variable, die von einer anderen Variable abhängt.

Answer

Eine Variable, die durch eine andere Variable verursacht wird.

Question 30

Welches Kriterium ist für die Feststellung von Kausalität unerlässlich?

Accepted Answer

Nachweis einer zeitlichen Abfolge, eines Zusammenhangs und Ausschluss alternativer Erklärungen.

Answer

Kausalität kann nur durch Experimente nachgewiesen werden.

Question 31

Welche Forschungsmethode ist für die Untersuchung von Kausalzusammenhängen am besten geeignet?

Accepted Answer

Experimentelles Design mit Kontrollgruppe

Answer

Quasi-experimentelles Design

Answer

Fallstudie

Answer

Korrelationsstudie

Question 32

Welche Voraussetzung ist für die Berechnung der Kovarianz erforderlich?

Accepted Answer

Metrische Skalierung der Variablen.

Answer

Lineare Beziehung der Variablen.

Answer

Normalverteilung der Variablen.

Answer

Starke Korrelation der Variablen.

Question 33

Was trifft auf eine positive Korrelation zu?

Accepted Answer

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

Answer

Mit sinkenden Werten der einen Variable steigen die Werte der anderen.

Answer

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

Question 34

Welche Methode dient der Untersuchung der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen?

Accepted Answer

Regressionsanalyse

Answer

Varianzanalyse

Answer

Chi-Quadrat-Test

Question 35

Was trifft auf partielle Korrelation zu?

Accepted Answer

Sie bestimmt die Korrelation zwischen zwei Variablen unter Kontrolle des Einflusses anderer Variablen.

Answer

Sie ist immer größer als die einfache Korrelation.

Question 36

Welche Aussage über Kovarianz und Korrelation ist nicht korrekt?

Accepted Answer

Kovarianz und Korrelation sind immer identisch.

Answer

Korrelation ist unabhängig von den Maßeinheiten der Variablen.

Answer

Kovarianz kann negativ sein, Korrelation jedoch nicht.

Answer

Kovarianz kann die Richtung der Beziehung zwischen zwei Variablen bestimmen.

Question 37

Welche Annahme ist für die Pearson-Korrelation erforderlich?

Accepted Answer

Linearität und Normalverteilung der Variablen.

Answer

Gleiche Varianzen und gleiche Anzahl von Beobachtungen in den Gruppen.

Answer

Abwesenheit von Ausreißern und Homoskedastizität.

Answer

metrische Skalierung und Unabhängigkeit der Variablen.

Question 38

Welche Aussage beschreibt die Korrelation am besten?

Accepted Answer

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

Answer

Ein Maß für den Unterschied zwischen zwei Mittelwerten.

Question 39

Welche Interpretation einer Korrelation von r = -0,7 ist zutreffend?

Accepted Answer

Ein starker negativer linearer Zusammenhang zwischen den Variablen.

Answer

Eine starke positive lineare Korrelation zwischen den Variablen.

Answer

Kein linearer Zusammenhang zwischen den Variablen.

Question 40

Was ist der Hauptunterschied zwischen Korrelation und Kovarianz?

Accepted Answer

Die Korrelation ist ein standardisiertes Maß für den linearen Zusammenhang, während die Kovarianz dies nicht ist.

Answer

Die Korrelation wird für nominalskalierte Variablen verwendet, während die Kovarianz für intervallskalierte Variablen verwendet wird.

Answer

Die Kovarianz ist ein Maß für die Richtung des Zusammenhangs, während die Korrelation ein Maß für die Stärke ist.

Question 41

Welche Voraussetzung muss für die Berechnung der Pearson-Korrelation erfüllt sein?

Accepted Answer

Die Variablen müssen mindestens intervallskaliert sein.

Answer

Die Variablen müssen normalverteilt sein.

Answer

Die Variablen müssen unabhängig voneinander sein.

Question 42

Was bedeutet es, wenn ein Streudiagramm eine positive Steigung aufweist?

Accepted Answer

Die Werte der beiden Variablen steigen oder fallen gemeinsam.

Answer

Die Werte der einen Variable steigen, während die Werte der anderen fallen.

Answer

Die Werte der beiden Variablen sind unabhängig voneinander.

Question 43

Welche Aussage zur Bestimmung der Zusammenhangsstärke ist falsch?

Accepted Answer

Der p-Wert gibt Auskunft über die Stärke des Zusammenhangs.

Answer

Die Kovarianz kann zur Bestimmung der Zusammenhangsstärke herangezogen werden.

Answer

Die Korrelation ist ein Maß für die Stärke des Zusammenhangs.

Answer

Das Streudiagramm bietet Hinweise auf die Form und Stärke des Zusammenhangs.

Question 44

Was ist das zentrale Unterscheidungsmerkmal zwischen einer perfekten positiven und einer perfekten negativen Korrelation?

Accepted Answer

Bei einer perfekten positiven Korrelation bewegen sich die Werte der beiden Variablen immer in die gleiche Richtung, während sie sich bei einer perfekten negativen Korrelation in entgegengesetzte Richtungen bewegen.

Answer

Eine perfekte positive Korrelation hat einen Korrelationskoeffizienten von 0, während eine perfekte negative Korrelation einen Korrelationskoeffizienten von 1 hat.

Question 45

Welche Aussage beschreibt die Beziehung zwischen Kovarianz und Varianz am besten?

Accepted Answer

Die Kovarianz ist ein Maß für die gemeinsame Varianz zweier Variablen.

Answer

Die Kovarianz ist die Varianz der Summe zweier Variablen.

Answer

Die Kovarianz ist die Varianz des Unterschieds zweier Variablen.

Question 46

Welcher Vorteil ergibt sich aus der Verwendung eines Streudiagramms im Vergleich zu einem Korrelationskoeffizienten?

Accepted Answer

Ein Streudiagramm liefert zusätzliche Informationen über die Form und Stärke des Zusammenhangs sowie mögliche Ausreißer.

Answer

Ein Streudiagramm ist einfacher zu interpretieren als ein Korrelationskoeffizient.

Answer

Ein Streudiagramm kann für alle Arten von Daten verwendet werden, während ein Korrelationskoeffizient nur für intervallskalierte Daten verwendet werden kann.

Question 47

Welche Aussage zur Beziehung zwischen Korrelation und Kausalität ist zutreffend?

Accepted Answer

Korrelation impliziert nicht zwangsläufig Kausalität.

Answer

Eine negative Korrelation deutet immer auf einen kausalen Zusammenhang hin.

Answer

Eine positive Korrelation deutet immer auf einen kausalen Zusammenhang hin.

Answer

Eine starke Korrelation deutet immer auf einen kausalen Zusammenhang hin.

Question 48

Bei einer positiven Korrelation gilt:

Accepted Answer

Wenn sich eine Variable erhöht, erhöht sich auch die andere Variable.

Answer

Wenn sich eine Variable verringert, verringert sich auch die andere Variable.

Answer

Wenn sich eine Variable erhöht, verringert sich die andere Variable.

Question 49

Was gibt der Bestimmtheitskoeffizient (R²) an?

Accepted Answer

Den Anteil der durch die unabhängige Variable erklärten Varianz in der abhängigen Variable.

Answer

Die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen.

Answer

Die Richtung des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen.

Question 50

Was ist eine lineare Regression?

Accepted Answer

Eine Regressionsanalyse, die eine lineare Beziehung zwischen der abhängigen und der unabhängigen Variable annimmt.

Answer

Eine Regressionsanalyse, die eine nicht-lineare Beziehung zwischen der abhängigen und der unabhängigen Variable annimmt.

Question 51

Was ist der Zweck einer ANOVA?

Accepted Answer

Mittelwertunterschiede zwischen mehr als zwei Gruppen zu testen.

Answer

Den Zusammenhang zwischen zwei Variablen zu untersuchen.

Answer

Die abhängige Variable vorherzusagen.

Question 52

Welche Form der ANOVA testet die Varianzgleichheit?

Accepted Answer

Levene-Test

Answer

t-Test für unabhängige Stichproben

Answer

Chi-Quadrat-Test

Question 53

Was ist der Unterschied zwischen einer gerichteten und einer ungerichteten ANOVA?

Accepted Answer

Eine gerichtete ANOVA prüft eine spezifische Hypothese, während eine ungerichtete ANOVA alle möglichen Gruppenunterschiede prüft.

Answer

Eine gerichtete ANOVA verwendet eine strengere Signifikanzgrenze.

Question 54

Welche Aussage beschreibt den Hauptunterschied zwischen Kovarianz und Korrelationskoeffizient?

Accepted Answer

Kovarianz misst die Richtung und Stärke der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen, während der Korrelationskoeffizient die Stärke der Beziehung standardisiert, sodass sie unabhängig von den Maßeinheiten der Variablen ist.

Answer

Kovarianz misst die Stärke der Beziehung, während der Korrelationskoeffizient die Richtung der Beziehung misst.

Question 55

Ein Korrelationskoeffizient von -0,6 deutet darauf hin, dass...

Accepted Answer

es eine mäßig starke negative lineare Beziehung zwischen den Variablen gibt.

Answer

es keine Beziehung zwischen den Variablen gibt.

Answer

es eine schwache positive lineare Beziehung zwischen den Variablen gibt.

Question 56

Welche Aussage bezüglich der Korrelation ist FALSCH?

Accepted Answer

Eine hohe Korrelation impliziert immer eine kausale Beziehung zwischen den Variablen.

Answer

Eine Korrelation kann zwischen -1 und +1 liegen.

Answer

Eine Korrelation von 0 bedeutet, dass es keinen linearen Zusammenhang zwischen den Variablen gibt.

Question 57

Ein Streudiagramm zeigt eine klare, positive lineare Beziehung zwischen zwei Variablen. Welcher Korrelationskoeffizient ist am wahrscheinlichsten?

Accepted Answer

0,8

Answer

0,2

Answer

-0,8

Question 58

Wenn die Kovarianz zwischen zwei Variablen negativ ist, bedeutet dies, dass...

Accepted Answer

die Variablen dazu tendieren, sich in entgegengesetzte Richtungen zu bewegen.

Answer

es keinen Zusammenhang zwischen den Variablen gibt.

Answer

die Variablen dazu tendieren, sich in die gleiche Richtung zu bewegen.

Question 59

Welche Aussage beschreibt am besten den Begriff 'partielle Korrelation'?

Accepted Answer

Partielle Korrelation misst den Zusammenhang zwischen zwei Variablen, wobei der Einfluss einer oder mehrerer anderer Variablen statistisch kontrolliert wurde.

Answer

Partielle Korrelation ist eine Art von Korrelation, die nur für nicht-lineare Beziehungen verwendet wird.

Question 60

Sie untersuchen den Zusammenhang zwischen der Körpergröße und dem Gewicht von Personen. Was ist ein möglicher Störfaktor, der die Korrelation beeinflussen könnte?

Accepted Answer

Geschlecht

Answer

Lieblingsfarbe

Answer

Anzahl der Geschwister

Question 61

Welche der folgenden Aussagen beschreibt eine positive Korrelation korrekt?

Accepted Answer

Wenn eine Variable zunimmt, nimmt auch die andere zu.

Answer

Wenn eine Variable zunimmt, nimmt die andere ab.

Answer

Es besteht kein Zusammenhang zwischen den Variablen.

Question 62

Was ist die Kovarianz zweier Variablen?

Accepted Answer

Das gemeinsame Maß der Abweichung der Variablen von ihren Mittelwerten

Answer

Das Produkt der Mittelwerte der Variablen

Answer

Die Differenz zwischen den Mittelwerten der Variablen

Question 63

Welche der folgenden Methoden kann verwendet werden, um die Stärke und Richtung eines linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen zu messen?

Accepted Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Kovarianz

Answer

Streudiagramm

Answer

Regressionsanalyse

Question 64

Was bedeutet ein Korrelationskoeffizient von -0,7?

Accepted Answer

Es besteht eine starke negative lineare Beziehung zwischen den Variablen.

Answer

Es besteht eine schwache positive lineare Beziehung zwischen den Variablen.

Answer

Es besteht eine starke positive lineare Beziehung zwischen den Variablen.