THOENES, Joshua
FB2823GR814
Psychologie (B.Sc.) (8 Sem.) PO:04/21
Einsendeaufgabe
Statistik 1 - Deskriptive Verfahren - Das lineare Modell
Aufgabe 1
Bearbeiten Sie das Kapitel 11 des swirl-Kurses „R Programmieren“. [....] Am Ende des
Kapitels erhalten Sie wiederum ein Codewort. Geben Sie dieses Codewort in Ihrem
Antwortdokument an.
Das Codewort lautet: „`ÜbeRfliegeR` „
Hintergrundinformationen für Aufgabe 2 und 3
[....]
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Psychologie (B.Sc.) (8 Sem.) PO:04/21
Aufgabe 2
Wenn es schon im Vorschulalter möglich wäre, vorherzusagen, ob Kinder in den
nächsten vier Jahren Dyslexie entwickeln werden, könnte schon frühzeitig interveniert
werden.
a) Mit einer Regression soll ein einfaches Vorhersagemodell für Dyslexie (gemessen
mit dem RAD Test) erstellt werden. Welche der Variablen könnten bei dieser
Fragestellung als Prädiktor und welche als Kriterium herangezogen werden? Nennen
Sie diese.
Die Variablen BPVT_std (standardisierte Werte des British Picture Vocabulary Test, einem
Wortschatztest), Pegboardav (Mittelwert von fünf verschiedenen Tests mit Stecktafeln zur
Erfassung motorischer Fähigkeiten), Prep_score (Wissenstest zu Präpositionen) sowie in
geringerem Maße sex (das Geschlecht) können als unabhängige Variable oder Prädiktor für
die davon abhängige Variable oder dem Kriterium RAD (Reading Age Deficiency Wert oder
die Leseschwäche vier Jahre nach den vorrangegangenen Tests) herangezogen werden.
b) Berechnen Sie die paarweisen bivariaten Korrelationen zwischen den Variablen
BPVT, Pegboardav, Prep_score und RAD. Stellen Sie die Ergebnisse in einer 4x4
Tabelle dar.
Hinweis: Der Befehl cor() lässt sich auch auf ganze Datensätze anwenden.
Um die Werte für die bivariaten Korrelationen zwischen den Variablen bpvt_std, pegboardav,
preps_score und RAD in der unten stehenden 4x4 Tabelle zu erhalten lässt sich das
Programm R-Studio mit den folgenden Befehlen nutzen:
1. LinModEA1_cor <- subset(Dyslexie, select = c(bvpt_std, pegboardav,
preps_score, rad))
2. cor(LinModEA1_cor)
3. LinModEA1 <- cor(LinModEA1_cor)
4. data.frame(LinModEA1)
5. write.csv2(LinModEA1, file="LinModEA1.csv")
bpvt_std pegboardav preps_score RAD
bpvt_std 1 0,01232211 0,37341235 0,51187852
pegboardav 0,01232211 1 -0,1085147 0,04289279
preps_score 0,37341235 -0,1085147 1 0,18699705
RAD 0,51187852 0,04289279 0,18699705 1
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Statistik 1 - Deskriptive Verfahren - Das lineare Modell
Aufgabe 1
Bearbeiten Sie das Kapitel 11 des swirl-Kurses „R Programmieren“. [....] Am Ende des
Kapitels erhalten Sie wiederum ein Codewort. Geben Sie dieses Codewort in Ihrem
Antwortdokument an.
Das Codewort lautet: „`ÜbeRfliegeR` „
Hintergrundinformationen für Aufgabe 2 und 3
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Aufgabe 2
Wenn es schon im Vorschulalter möglich wäre, vorherzusagen, ob Kinder in den
nächsten vier Jahren Dyslexie entwickeln werden, könnte schon frühzeitig interveniert
werden.
a) Mit einer Regression soll ein einfaches Vorhersagemodell für Dyslexie (gemessen
mit dem RAD Test) erstellt werden. Welche der Variablen könnten bei dieser
Fragestellung als Prädiktor und welche als Kriterium herangezogen werden? Nennen
Sie diese.
Die Variablen BPVT_std (standardisierte Werte des British Picture Vocabulary Test, einem
Wortschatztest), Pegboardav (Mittelwert von fünf verschiedenen Tests mit Stecktafeln zur
Erfassung motorischer Fähigkeiten), Prep_score (Wissenstest zu Präpositionen) sowie in
geringerem Maße sex (das Geschlecht) können als unabhängige Variable oder Prädiktor für
die davon abhängige Variable oder dem Kriterium RAD (Reading Age Deficiency Wert oder
die Leseschwäche vier Jahre nach den vorrangegangenen Tests) herangezogen werden.
b) Berechnen Sie die paarweisen bivariaten Korrelationen zwischen den Variablen
BPVT, Pegboardav, Prep_score und RAD. Stellen Sie die Ergebnisse in einer 4x4
Tabelle dar.
Hinweis: Der Befehl cor() lässt sich auch auf ganze Datensätze anwenden.
Um die Werte für die bivariaten Korrelationen zwischen den Variablen bpvt_std, pegboardav,
preps_score und RAD in der unten stehenden 4x4 Tabelle zu erhalten lässt sich das
Programm R-Studio mit den folgenden Befehlen nutzen:
1. LinModEA1_cor <- subset(Dyslexie, select = c(bvpt_std, pegboardav,
preps_score, rad))
2. cor(LinModEA1_cor)
3. LinModEA1 <- cor(LinModEA1_cor)
4. data.frame(LinModEA1)
5. write.csv2(LinModEA1, file="LinModEA1.csv")
bpvt_std pegboardav preps_score RAD
bpvt_std 1 0,01232211 0,37341235 0,51187852
pegboardav 0,01232211 1 -0,1085147 0,04289279
preps_score 0,37341235 -0,1085147 1 0,18699705
RAD 0,51187852 0,04289279 0,18699705 1
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