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Theorien, Gestaltungsempfehlungen und Forschung
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Drittvariablen IIIDrittvariablen III
  BerichterstellungBerichterstellung

Berücksichtigung von Drittvariablen

Zusammenfassung

Zusammenfassender Überblick

Tabelle 3 fasst Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Kovarianzanalyse, dem Median-Split bzw. dem Extremgruppenvergleich, der Regressionsanalyse sowie neuronaler Netze zusammen. Die aufgeführten Eigenschaften der vier verschiedenen statistischen Verfahren – wie etwa Overfitting der Daten – beruhen auf eigenen Erfahrungswerten. Ergänzende Simulationsstudien könnten durchgeführt werden, um diese zu stützen oder zu widerlegen.

Tabelle 3: Tabellarische Darstellung ausgewählter Eigenschaften für die statistischen Verfahren Kovarianzanalyse, Median-Split/Extremgruppenvergleich, Regressionsanalysen und neuronale Netze.
Kovarianz-analyse Median-Split / Extremgrup-penvergleich Regressions-analysen Neuronale Netze
Statistischer Ansatz Rechnerische Konstanthaltung Aufteilung des Datensatzes in zwei Teile Erfassung (zumeist) linearer Zusammenhänge Erfassung (zumeist) komplexer, non-linearer Zshg.
Aufdeckung komplexer Zu- sammenhänge Sehr gering Gering Mittel Hoch
Informations-verlust Sehr hoch Hoch Gering Sehr gering
Overfitting der Daten Sehr gering Gering Mittel Hoch
Interpretier-barkeit der Ergebnisse Sehr einfach Einfach Mittel Schwierig
Benötigte statistische Expertise Gering Gering Gering Hoch
Unterstützung durch Statis- tiksoftware Hoch Hoch Sehr hoch Gering
Vorteile Einfaches Verfahren; Gefahr des Overfittings gering Einfaches Verfahren; Gefahr des Overfittings gering Relativ einfaches, gut unterstütztes, statistisches Verfahren Aufdeckung komplexer, in- teressanter Zu- sammenhänge
Nachteile Keine Aufdeckung komplexer Zu- sammenhänge Nahezu keine Aufdeckung komplexer Zu- sammenhänge Nonlineare Zu- sammenhänge schwieriger aufzudecken Schwierig anzu- wenden; Gefahr des Overfittings besonders hoch
Drittvariablen IIIDrittvariablen III
  BerichterstellungBerichterstellung

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