Lösung zur Klausur Anwendungsprojekte WS 06/07 (3. Termin) Name
Matr.nr.
regulär Sonderpunkte erreicht
1 Abbildungs/Tabellenüberschriften zu unpräzise
2
2 Abb. + Tabellen einfach aus SPSS übernommen (Achsen/Spalten/Zeilenbezeichnung, Zeilenumbruch)
2
3 einige Elemente der Tabelle nicht erklärt; enthalten überflüssige Angaben
2
4 Formeln nicht nummeriert
2
5 Zutaten der Formeln nicht beschrieben (kein Symbolverzeichnis)
2
6 nicht alle Maße/Graphiken beschrieben (2 Pkte)/ in Kap. 3 Maße beschrieben, die nicht verwendet werden (2 P)
4
7 Inhaltsverzeichnis Literaturverzeichnis fehlt
1
8 keine Zitierung im gesamten Text
1
9 Zusammenfassung / Fazit fehlt
1
10 Einleitung Zusammenfassung ist angekündigt, fehlt aber in der Arbeit
s. 9
11 falsche Hauptergebnisse dargestellt: Ausbildungsort hat Einfluss
1
12 Problemstellung 1. Abschnitt ist Wiederholung aus Einleitung
1
13 Untersuchung ist Vollerhebung (...Daten aller Absolventen...), keine mehrstufige Zufallsauswahl
2
14 Aussagen zu Repräsentativität sehr gewagt
1
15 Beschreibung + Definition des Merkmals "Geschlecht" fehlt
1
16 Merkmal Arbeitsleistung ordinal (kann als metrisch angesehen werden)
2
17 Merkmal Geschlecht nominal, nicht metrisch
1
18 Varianzanalyse nur für metrische abhängige Variablen; hier nicht ganz angemessenes Verfahren
2
19 zusammenfassende Beurteilung Datenqualität fehlt
1
20 Kap. 3.1 Lorenzkurve nur für Konzentrationsmessung (Zusatzpkt), nicht für genannten Zweck einzusetzen
1 1
21 Median: Muss keine tatsächliche Merkmalsausprägung sein
1
22 Median: Skalenniveau für Median mindestens ordinal
1
23 Median: teilt geordnete Reihe der Beobachtungsreihe in 2 gleiche Teile, nicht in 4
1
24 Modus: hat nichts mit Median zu tun
1
25 Modus: mindestens nominal skaliertes Merkmal
1
26 Modus: ist häufigste Merkmalsausprägung; gegebene Definition ist vom p-Quantil
2
27 Modus: Wie mit mehreren Modi umgehen?
1
28 xquer: Formel falsch (Indexierung i=1,...,n falsch; statt Summe(xi*yi) ---> Summe(xi))
2
29 Streuungsmaß: beobachtet allg. Streuung der Beobachtungswerte um ein Lagemaß, nicht speziell den Mittelwert
1
30 Streuungsmaß: Gini ist Konzentrationsmaß, kein Streuungsmaß; nutze Varianz oder Standardabweichung
2
31 Streuungsmaß: Statt Formel von Gini, müsste Formel für Varianz erscheinen
s. 30
32 Gini: kein normiertes Maß; Wertebereich von 0<=G<=(n-1)/n
2
33 Gini: hat keine Maßeinheit (Zusatzpunkt); Varianz hat quadrierte Maßeinheit
1 1
34 Streuungsmaß: s ist Standardabweichung und nicht Varianz; Varianz=s²; Varianz hat nichts mit G zu tun
3
Standardabweichung s ist pos. Quadratwurzel der Varianz s²
1
35 Streuungsmaß: -unendlich bis +unendlich ist kein fester Wertebereich
1
36 Standardabw.: Wertebereich 0 bis +unendlich
2
37 Standardabw.: Wert kann nie negativ sein (s. 36); nicht als Schiefemaß interpretieren
1
38 Variationskoeffizient: dieser setzt Standardabweichung und xquer in Beziehg. (nicht Gini)
1
39 Schiefe: mindestens metrisch skaliert
1
40 Schiefe: für Lageregeln xmod, xquer und xmed heranziehen, Gini hat dort nichts verloren
1
41 Schiefe: xquer=xmed=xmod ---> Symmetrie
1
42 Schiefe: xquer>xmed>xmod ---> linkssteil=rechtsschief
1
43 Schiefe: xquer<xmed<xmod ---> rechtssteil=linksschief
s. 42
44 Schiefe: Korrelation hat nichts mit Schiefe zu tun
1
45 Schiefe: >0 ---> linkssteil; <0 ---> rechtssteil (nicht rechtsschief)
1
46 Kap. 3.2 bestimmte Modellelemente/Notationen nicht erläutert (g, epsilon_ig, yquer_g, y_ig, Schätzer für epsilon usw.)
s. 5 oder 6
47 Unkorreliertheit: cov(epsilon_ig,epsilon_ig')=0; cov(epsilon_ig,epsilon_i'g)=0
1
48 Einfaktoriell: y ist abhängige Variable, nicht unabhängig
1
49 Freiheitsgrade: nicht definiert oder Anzahl erläutert
s. 6
50 je kleiner (größer) MSb im Vergleich zu MSw, desto geringer (größer) Erklärungsanteil des Faktors A
1
51 je größer MSb/MSw, desto eher ist eine Wirkung des Faktors A anzunehmen
1
52 Gesamtmodell der einfaktoriellen ANOVA der GG & Parameter der GG nicht definiert
s. 6
53 Test: Hypothesen werden über Parameter der GG gebildet, nicht der Stichprobe
2
54 Test: H1=mindestens eine Faktorstufe hat einen Einfluss
1
55 Gilt H0, so unterscheiden sich die Faktorstufen nicht --->kein Einfluss des Faktors
1
56 Gilt H1, unterscheidet sich mind. 1 Faktorstufe bzgl. µg und µ (Nicht yquer_g und yquer)--->Einfluss des Faktors
2
57 Alpha= Fehler 1. Art oder Signifikanzniveau
2
58 Alpha=Irrtum, wenn H0 abgelehnt wird, obwohl H0 richtig (nicht: H0 annehmen|H0 richtig)
1
59 Fehler 2. Art ungleich Signifikanzniveau (H0 annehmen|H1 richtig)
2
60 1-Alpha ist nicht der Fehler 2 Art
1
61 1-Alpha=In 95% der Fälle Annahme von H0 (nicht H1)|H0 richtig; 5% Irrtum wenn H1 angen. (nicht H0)
1
62 Femp>Fkrit: H1 annehmen (H0 ablehnen)---> Faktor A hat Einfluss
2
63 Femp<Fkrit (nicht alpha): H1 verwerfen (H0 annehmen) ---> kein signifikanter Einfluss
2
64 Alternative Testentscheidung: Vergleiche alpha (nicht Femp) mit p-Wert
2
65 p>=alpha: H0 annehmen; Faktor A hat keinen Einfluss
1
66 p<alpha: H1 annehmen; Faktor hat Einfluss
1
67 Kontraste: Tests (z.B. multiple t-Tests) sind entwickelt worden
1
68 Mehrfaktorielle ANOVA: Gesamtmodell nicht beschrieben
s. 52
69 Plot der Faktorstufenmittelw. parallel --> keine Wechselwirkg. ---> kein Wirkungsunterschied der Faktorstufen
1
70 Kap. 4.1 deskriptive Kennzahlen stehen in Tabelle 2 (nicht Tabelle 3)
1
71 Tabelle 2: deskriptive Analyse für nominale Merkmale sinnlos (ausser Modus)
2
72 Geschlecht/Uni: Interpretation des Modus benötigt Angabe der Datenkodierung
1
73 wie bei mehreren Modi vorgehen?
s. 27
74 wo taucht Variationskoeffizient auf?; was ist Standardfehler der Schiefe? Was ist Kurtosis?
s. 6
75 Tabelle 2: mehrere Tabellen unter 1 Überschrift
s. 1
76 Tabellen mit relativen Häufigkeiten sinnlos
1
77 Interpretation xquer: nicht möglich für männliche Absolventen + Universitäten
1
78 Tabelle 2: Vergleich der Standardabweichungen sinnlos, da unterschiedliche Einheiten (und z.T. nominale Skalen)
1
79 Tabelle 2: obwohl sinnlos, Schiefemaß für Geschlecht & Uni =0 ---> wäre symmetrisch
1
80 Abbildung 1: Histogramm falsche Darstellungsart für Uni & Geschlecht; Dichtekurve nicht erklärt
2
81 Tabelle 3: MLU hat Performance nahe Gesamtdurchschnitt, nicht überdurchschnittlich
1
82 Abbildung A1: Ausreißer + Asymmetrie bei Geschlecht & Unis erkennbar
2
83 Abbildung A1: aus Boxplots keine Normalverteilung ablesbar
2
84 Kap. 4.2 Korrelation: nicht in Kap. 3 erklärt; Test nicht beschrieben; signifikante Korrelation nicht erklärt
s. 6
85 Korrelation: Lin. Zusammenhang keine Voraussetzung für ANOVA; nur für metrische Merkmale rechenbar
2
86 Korrelation: obwohl sinnlos: schwache Zusammenhänge; bei Geschlecht nahe 0 (falscher Wert 0.468 abgelesen)
1
87 Varianzanalyse: warum erst 2 einfaktorielle Analysen? Alles in einem Schritt!
2
88 Varianzanalyse: Überprüfung der Annahmen über epsilon erfolgt überhaupt nicht
2
89 Tabelle 5: Dargestellt ist Varianzanalyse von Geschlecht, nicht von Uni
1
90 Tabelle 5: Levene-Test nicht erklärt; Voraussetzung für ANOVA nicht erfüllt (2 Punkte)
s. 6 2
91 Tabelle 5: Uni hat signif. Wirkung auf Perform., denn alpha>p --> es kann davon ausgegangen werden, dass
3
die Absolventen der 5 Unis untersch. Perform. haben; Faktorstufenmittelwertunterschiede sind NICHT zufällig92 Tabelle 6: Dargestellt ist Varianzanalyse von Uni, nicht von Geschlecht
s. 89
93 Tabelle 6: Geschlecht hat keinen sign. Einfluss, da alpha<p. Dies bedeutet keine Unterschiede zwischen
2
weiblichen und männlichen Absolventen94 Tabelle 7: Interaktionseffekt ist wegen INSIGNIFIKANZ zu verwerfen (H0 annehmen), da alpha<p
1
95 Annahmen der Varianzanalyse können mit SPSS überprüft werden
1
96 Abkürzungsverz. sinnlos bei keiner Abkürzung
1
97 Anhang Abb.-Überschrift unzureichend
s. 1
98 A2: Plots der Faktorstufenmittelwerte für welches Modell?
1
99 A3 ohne Bezug zum Text
1
100 25 0
Nr. Kapitel Beschreibung Punkte
