Regressionseffekt: Unterschied zwischen den Versionen

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Auch wenn man Versuchspersonen anhand eines Pretests für dei Untersuchung auswählt, besteht erhöhtes Risiko für einen Regressionseffekt. Denn die Probanden mit schlechten Werten könnten einfach einen "schlechten Tag" gehabt haben.  
Auch wenn man Versuchspersonen anhand eines Pretests für dei Untersuchung auswählt, besteht erhöhtes Risiko für einen Regressionseffekt. Denn die Probanden mit schlechten Werten könnten einfach einen "schlechten Tag" gehabt haben.  


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Aktuelle Version vom 21. Dezember 2021, 18:30 Uhr

Statistische Regressionseffekte (regression to the mean) können bei Wiederholungsmessungen entstehen. Wenig retestreliable Messinstrumente führen dazu, dass extreme Werte aus der ersten Messung bei einer wiederholten Messung weniger extrem ausfallen und eine allgemeine Verschiebung der Merkmalsausprägung zu mittleren Werten auftritt. Diese Gefahr besteht vor allem dann, wenn man vorgegebene Gruppen untersucht (quasiexperimentelle Untersuchungen), denn hier ist die Chance größer, dass bei der ersten Messung extreme Werte auftreten. Auch wenn man Versuchspersonen anhand eines Pretests für dei Untersuchung auswählt, besteht erhöhtes Risiko für einen Regressionseffekt. Denn die Probanden mit schlechten Werten könnten einfach einen "schlechten Tag" gehabt haben.

Ausgelagerte Bildbeschreibung von Regressionseffekt

Lösung: Randomisierung, Kontrollgruppen