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Name | Mastery | Learn | Test | Matching | Spaced | Call with Kai |
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Informationsgehalt von Effektstärken
Quantifizierung der praktischen Bedeutsamkeit & Größe des Effekts
Unabhängigkeit von der Stichprobengröße, Standardisierung, praktische Relevanz, Zusammenhang vs. Unterscheid
Überlappung vs. Mittelwertsdifferenz
Überlappung: Wie stark überschneiden sich Werte von zwei Gruppen
Mittelwertsdifferenz: praktische Bedeutsamkeit eines Unterschieds zwischen zwei Gruppen
Effektstärken für zwei normalverteilte Variablen - Cohen’s U1
= Nicht-Überlappung für Häufigkeitsverteilungen
Voraussetzung: 2 normalverteilte (intervallskalierte) Variablen
U1 nimmt Werte zwischen 0 (Nulleffekt) & 1 (maximaler Effekt) an
kleiner Effekt: U1=0,15; moderater Effekt: U1=0,33; großer Effekt: U1=0,47
Effektstärken für zwei normalverteilte Variablen - Cohen’s d
Unterscheid zwischen Hochpunkten
kann Werte zwischen -∞ & +∞ annehmen; je weiter d weg von 0, desto stärker ist Effekt; d=0 ist Nulleffekt
kleiner Effekt: d=0,2; moderater Effekt: d=0,5; großer Effekt: d=0,8
Effektstärken für zwei nicht-normalverteilte Variablen - Cliff’s d (Rangbiseriale Korrelation)
jeden Punkt in x mit jedem Punkt in y vergleichen & entscheiden, ob xi<yi , xi=yi , xi>yi
Cliff’s d = #Abwärtsvergleiche - #Aufwärtsvergleiche / #Alle Vergleiche
maximal 1; minimal -1; 0, wenn gleich viele Aufwärts & Abwärts