Why is it D? I would say it is B.
Ich hätte hier A genommen, denn Moderation (interaction) allows for conditional hypothesis; allows for changes, situational effects, boundary conditions, contingencies, etc.
du meinst D oder?
Ich finde hier liegt klar ein non-respondense Bias vor, welcher ja ein Sampling issue ist. Hätte deshalb für a) argumentiert. Common method bias zielt doch auf die Art der Datenerhebung, Construcs etc. ab. Was meint ihr?
it's c multicausality. There may be many causes for the grades.
Sollte das hier nicht B sein?
Ich hätte auch A gesagt soweit ich weiß deutet ne hohe standard diviation evtl auf nen outlier hin
Kann mir jemand bitte erklären wie man darauf kommt?
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Bei market volatility ist aber kein Stern o.ä. angegeben...
0,002/0,004 = 0,5 Aber 0,5 ist doch gar nicht in den Werten bei Aufgabe 10 angegeben... Es ist too high weil 0,5 50% sind oder? Ich verstehe das irgendwie nicht. Kann mich jemand aufklären?
Can someone explain, why C for Questions 36? If Y depends on X there is nothing said about a linear relationship or a squared relationship. Am I wrong here?
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Hätte hier b) gesagt. Berechnet man die t-values aller parameter, bekommt man für "GPA in current term" mit 11,28 den größten Wert.
würde hier beides nehmen (C)
in economics darf man den Teilnehmer nicht betrügen
Was weißt hier auf qualitative hin ?
process
i would suggest answer C to be correct , as the Eigenvalue indicates 2 factors and the Cumulative share 3 factors Anyone with me?
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I would argue for D). I think "The clearly dominant selection criterion" formulation is too strong since there is no superior factor extraction rule. Depending on how the "percentage of variance" criterion is used, it could also suggest to combine 2 instead of three variables in a factor rendering C) incorrect as well
FK17 valid, yet according to the lecture the poc criterion assumes >60%, therefore giving us 3 factors --> statement c is correct --> d is incorrect --> a is the right answer :)
15: Könnte das jemand kurz erklären? Ich verstehe nicht wie mean und standard deviation bei binary variables zusammenhängen.
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wäre D hier dann richtig ? A müsste ja eigentlich dann falsch sein oder ?
Ja, D ist hier richtig.
Can someone explain why D is correct here?
Genau die gleiche Frage kommt im SS18 (50) dran, wobei nur Antwortmöglichkeiten A & D unterschiedlich sind. D widerspricht sich, weshalb nach Ausschlussverfahren A richtig sein muss
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wieso sollte D sich widersprechen???
@Maximilian weil in SS18 die D - all of the above ist und in WS18 D - None of the above
Wieso hast du die wichtigen Teile der Zusammenfassung weggelassen?
Ich benutze die Zusammenfassung als cheat sheet für Kapitel 1 bis 6 für die klausur. Alles ausgelassene in 1 bis 6 kann man schnell in den Vorlesungsunterlagen suchen. Falls du etwas spezielles vermisst kann ich es gerne noch einfügen
Can someone explain why it is 15 B ?
I would go for a
I think this should be A as religion is not something you can order. How would you rank different religions and what would a mean of 3.4 tell you then? Calculating the mode is the only answer that is useful i guess.
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to be honest me neither but just enter ERM 2018 into lecturio... There you will find it
Because the variables are transformed into dummy variables (binary). It makes sense to get the mean afterwards. If religion 1 has 30 out of 100 people marked as 1 and 70 as not one (other religion) then its mean is 0.3. This tells you a lot more about the distribution than the mode of 0.
Warum passt hier das SEM besser als zb OLS
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stimmt ja. Also SEM macht in meinen Augen defenitiv keinen Sinn, bzw haben wir ja mediation nur ganz kurz mal angesprochen. Hast du vielleicht eine Ahnung wann SEM angewendet wird bze Mediation allg ?
So wie ich es verstanden habe verwenden wir SEM wenn es viele verschiedene Effekte gibt die sich unter anderem auch gegenseitig beeinflussen und wir darstellen wollen wie stark die Beeinflussung ist. Ein Beispiel aus der Vorlesung. Warum hat jemand viele instagram follower? Reiche Leute haben viel Geld und geben mit Besitztümern an --> interessantes Profil --> Mehr follower --> Viele Follower führen zu mehr einfluss --> mehr Werbeverträge --> Profil wird interessanter + Mehr Geld --> Mehr follower etc. Wir wissen also nicht genau was es letztendlich ausmacht, dass man viele follower hat, aber es gibt verschiedene Effekte die unterschiedlich stark dazu beitragen.
Warum D? Könnte nicht auch C der Grund sein dass bei höherem Einkommen mehr Kaffee konsumiert wird und somit die Betas abhängig sind von X?
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hätte auch D gesagt, da ich vllt ein optimum erhalte und somit die linearity verletzt ist
hätte B gesagt, weil es sehr wahrscheinlich ist, dass andere variablen den Kaffeekonsum zusätzlich beeinflussen. Diese werden aber laut der Fragestellung nicht untersucht. Somit sind diese im error term enthalten und beeinflussen den Kaffeekonsum was zu exogeneity führt
Shouldn't the right answer be B? Since we are talking about noise, not accuracy here.
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You always ask for Validity: am I measuring what I claim to be measuring? So if your measure is very noise for what you claim to measure the validity is challanged hope that helps
Validity is the only answer that makes sense in this context. In other words, the reviewer asks the question if you could really measure what you want to measure with the way you operationalized a construct. Hope that helps
probit is used when dealing with dichom independent variables. --> A any opinions on that ?
I would have picked A as well.
Can also refer to disagreeing: "Refer to the propensity for respondents to agree (or disagree) with questionnaire items independent of their content." (~Podsakoff et al.) Hence D could be right too
Yes I also think D is right, because they may also disagree regardless of the content
"Acquiescence (yea-saying or nay-saying). Winkler, Kanouse, and Ware (1982, p. 555) have defined acquiescence response set as the “tendency to agree with attitude statements regardless of content”" - Podsakoff
I would argue it is the Reviewer (D) actually deciding if it gets published.
The reviewer reviews the paper, but has no authority to chose what gets published. There are multiple reviewers. The Editor decides with the insights presented by the reviewers.
Thank you! That totally makes sense.
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51: Is it not based on similarity? Or can you say you group similar groups based on dissimilarity? Thanks in advance
Kann mir jemand sagen, weshalb B falsch ist? Liegt es daran, dass der F-Value nur die Varianzhomogenität ausdrückt?
A - boring research question or D - omitted quotation marks -> may lead to plagiatism... What is worse?
A is worse! He always mentioned the importance of a research question which is new, interesting and relevant. Here it's obviously always the opposite... "an old <--> an new" "an irrelevant <--> an relevant" and "an uninteresting <--> an interesting" question ;-)
Can anyone explain those 2 questions? (42, 43)
Are all the statements true for sure? Otherwise I'd go for C) ...
I'm not sure either... can someone pls help?
I think D is true - all of the above A is true because when you want realism (=system character of context) then researchers should be as unobstrusive as possible and just observe. B is true because you want realism C is true. C stands for Context according to McGrath.
Ist ne blöde Frage, aber ich glaube dass er hier auf Another Brick in the wall hinaus möchte (Theorien bauen aufeinander auf - corroboration) usw.
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Meine Begründung warum All you need is love korrekt ist: B und C sind corroborated statements, d.h. das hat jemand bereits herausgefunden und ist nur eine Bestätigung dafür das die These höchstwahrscheinlich nicht falsch ist --> deshalb heißt es ja "Another one bzw. brick" und ist damit kein "Most useful to advance knowledge". D ist auch nicht most useful to advance knowledge da man es mit ja nein beantworten kann. Deshalb bleibt nur A übrig.
Ich hätte tatsächlich zu C - another one bites the dust, tendiert. Hat Popper nicht die These aufgestellt, dass oft wichtige Vertreter einer Schule sterben müssen, bevor sich die Theorie weiterentwickeln kann?
Shouldn't meta analysis be helpful to confirm our assumption? Meta analysis refers to the process of aggregating data from multiple studies/research projects to gain statistical significance. Assuming that in our research project, we were just unlucky and could not observe a statistically significant effect, we may find other papers where a significant relationship was found.
Ich würde hier D vorschlagen (Frage 41). Stimmt jemand zu oder gibt es andere Vorschläge?
I would go for B
why? The factors are already roteated
ha se: i think the same, therefore i would choose a and check the cronbachs alpha
B?
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But doesnt "if not by lottery" mean that they are randomly assigned
@Ha se, yes, but we want to enhance realism, therefor moving to a more natural quasi-experiment.
Why D? Are all coef. standardized in an R Output? Because if not, i think C would be the correct answer?
I agree also the p value of pcths is very high and hence not significant
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Bei Frage 30 wäre meiner Meinung die B falsch. Da Heteroscedasticity nicht zu bias sondern eher zu weniger effizienz der Regression führt laut der Vorlesung
Warum A?
A wäre richtig wenn R = 0.2
b
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obviously only people who participate in the evaluation are part of the sample --> a smapling issues
a is true. since you can only falsify theory and not proove it
Is it 10: B) or D) ? (In SS14 solutions D) is marked...)
With Cronbachs Alpha you check the reliability not the validity :)
I would choose D, because I can imagine all other answer options to be a reason for seeing few replication studies
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but the prof mentioned multiple times that replication is a huge problem so would go for D
also transparency is very important D +1
I would say it's C. A does not make any sense. Acquiescence bias means that the respondant has a tendency to say yes or no regardless of the content. The researcher can't influence this natural tendency. Leniency bias is the bias when the respondent attribute socially desireable traits to someone he/she know and likes. I don't see why this should be the result of purposeful unethical behavior by the researcher?! It must be C
Isn't it 12 c) ?
The Question word „to what extend“ is an indicator for quantitative research. We are trying to measure the size of an effect.
thanks :)
Shouldn't this be A? I can see no violation of homoskedasticity as the variance does not become larger with higher x values. You can see a certain clustering which is typical for autocorrelation.
It shows a “three”-dimensional conceptual illustration of heteroscedasticity so B is totally fine
Shouldn t it be answer D ? Because mean, median and mode refer tpo central tendency (First Mover Statistics)
but the mean is not suitable for nominal variables
thanks
why not D ?
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When you look at the slides the response rates for electronic surveys are the lowest of all. Which ecxludes A and C
thanks :)
can someone explain the reason for choosing answer a more detailed pls thanks :)
Because a proposition is a causale statement linking two constructs e.g. intelligence and performance, while hyp. is a testable statement derived from theory linking two or more measurable variables (e.g. IQ score)
Can't be C, because: "can I find dimensions (i.e., constructs) underlying multiple variables so that I can express a certain number N of variables using at most M
but they ask for the incorrect one and there can never be more factors than variables
oh haha didn't see that
Q. 43 C could be the right answer as well Lecture 7 Slide 51 Variable 2 shows Cross-Loading (not assignable to Component 1 or 2) Slides say: 'Drop the variable and run the factor analysis process again' So the 'most likely' is a shit formulation since there are two possible steps to follow
but then 42 d) would not really make sense...
or do you mean 43 b) ?
Warum nicht antwort B) ?
Habe hier auch Antwort B
i don t know which answer to pick, maybe D?
D would be my guess as well
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