Aufgaben - Quasiexperimentelle Versuchspläne: Unterschied zwischen den Versionen

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
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{QuestionA
{Quasiexperimente…
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+ Correct answer.
+ besitzen einen geringeren kausaltheoretischen Status als Experimente.
- Incorrect answer.
- kontrollieren mögliche Auswahlverzerrungen durch Randomisierung.
+ Correct answer.
+ werden mit einem Q gekennzeichnet.
- Incorrect answer.
+ können im Vergleich zu Experimenten häufig eine höhere externe Validität erzielen.
- sind durch eine geringe Sekundärvarianz gekennzeichnet.
+ kontrollieren mögliche Auswahlverzerrungen z.B. durch eine Vorhermessung.


{QuestionB
{Quasiexperimente…
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+ Correct answer.
+ sind häufig Feldexperimente.
- Incorrect answer.
- zeichnen sich durch die Kontrollstrategie der Randomisierung aus.
+ Correct answer.
+ beinhalten eine Manipulation der UV.
- Incorrect answer.
+ kontrollieren mögliche Auswahlverzerrungen durch Mehrfachmessungen.
- besitzen einen höheren kausaltheoretischen Status als Experimente.
- können im Vergleich zu Experimenten häufig eine höhere interne Validität erzielen.


{QuestionB
{Welche Untersuchungsdesigns zählen zu den quasiexperimentellen Designs?
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+ Correct answer.
+ Zeitreihenversuchspläne
- Incorrect answer.
- Schrotschussdesign
+ Correct answer.
+ ausbalancierte Pläne
- Incorrect answer.
- Randomisierungsdesign
+ Nichtäquivalenter Kontrollgruppenplan
- Ex-post-Facto-Designs
+ Regression-Discontinuity-Design
- Statischer Gruppenvergleich


{QuestionB
{Welche Untersuchungsdesigns zählen nicht zu den quasiexperimentellen Designs?
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+ Correct answer.
+ Schrotschussdesign
- Incorrect answer.
- Zeitreihenversuchspläne
+ Correct answer.
+ Statischer Gruppenvergleich
- Incorrect answer.
- ausbalancierte Pläne
 
- Regression-Discontinuity-Design
{QuestionB
+ Randomisierungsdesign
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- Nichtäquivalenter Kontrollgruppenplan
+ Correct answer.
+ Ex-post-Facto-Designs
- Incorrect answer.
+ Correct answer.
- Incorrect answer.
 
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+ Correct answer.
- Incorrect answer.
+ Correct answer.
- Incorrect answer.
 
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+ Correct answer.
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+ Correct answer.
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+ Correct answer.
- Incorrect answer.


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Aktuelle Version vom 30. Oktober 2019, 18:39 Uhr

Der folgenden Bereich enthält Fragen zu quasi-experimentellen Versuchsplänen. Alle Fragen sind Multiple Choice Fragen, d.h. es können immer mehrere Antworten richtig sein. Klicken Sie zur Beantwortung einer Frage die korrekten Antwortmöglichkeiten an. Um Ihre Ergebnisse auszuwerten, wählen Sie bitte den Button "Speichern" am unteren Ende der Seite.

Für jede vollständig richtig beantwortete Frage erhalten Sie einen Punkt. Für falsche beantwortete Fragen werden Ihnen keine Punkte abgezogen. Sie können diese Einstellung jedoch beliebig verändern. Ihre Gesamtpunktzahl finden Sie am unteren Seitenende.


  

1 Quasiexperimente…

kontrollieren mögliche Auswahlverzerrungen durch Randomisierung.
werden mit einem Q gekennzeichnet.
sind durch eine geringe Sekundärvarianz gekennzeichnet.
besitzen einen geringeren kausaltheoretischen Status als Experimente.
kontrollieren mögliche Auswahlverzerrungen z.B. durch eine Vorhermessung.
können im Vergleich zu Experimenten häufig eine höhere externe Validität erzielen.

2 Quasiexperimente…

können im Vergleich zu Experimenten häufig eine höhere interne Validität erzielen.
sind häufig Feldexperimente.
zeichnen sich durch die Kontrollstrategie der Randomisierung aus.
beinhalten eine Manipulation der UV.
kontrollieren mögliche Auswahlverzerrungen durch Mehrfachmessungen.
besitzen einen höheren kausaltheoretischen Status als Experimente.

3 Welche Untersuchungsdesigns zählen zu den quasiexperimentellen Designs?

Nichtäquivalenter Kontrollgruppenplan
Regression-Discontinuity-Design
Zeitreihenversuchspläne
ausbalancierte Pläne
Ex-post-Facto-Designs
Schrotschussdesign
Statischer Gruppenvergleich
Randomisierungsdesign

4 Welche Untersuchungsdesigns zählen nicht zu den quasiexperimentellen Designs?

Randomisierungsdesign
ausbalancierte Pläne
Nichtäquivalenter Kontrollgruppenplan
Zeitreihenversuchspläne
Schrotschussdesign
Ex-post-Facto-Designs
Statischer Gruppenvergleich
Regression-Discontinuity-Design