Publications by Nathanael Lutz & Roger Hilfiker
MSc FM1 Exercise Criterion Validity
About this exercise This is an exercise on criterion validity. Different statistics can be used to test the criterion validity (both for concurrent and predictive validity), depending on the measurement scale of the tests. These approaches are listed in table 2 Figure 1: Table 6.2, chapter 6, page 163 from COMSIN book The goal of this exercise...
7443 sym 6 img
MSc FM1 Construct Validity
About this exercise This is an exercise on construct validity and hypotheses testing. In the course of this exercise, you will see a lot of new R-code. We suspect that portions of this code are not fully traceable at this time. Nevertheless, we show the code so that you can use it in due time (e.g. for the master thesis). So the main goal of thi...
7416 sym 5 img 3 tbl
MSc Stats Exercise Repeated Measures
Datensatz In einer randomisierten, kontrollierten Studie wurde untersucht, ob das «Beat the Blues» Programm zur Behandlung von Menschen mit Depression effektiver ist als die Standardbehandlung. Bei den vorliegenden Daten handelt es sich um einen Teildatensatz. Mehr Informationen zur Methodik dieser Studie finden Sie hier. Der Datensatz umfasst ...
8219 sym 7 img
MSc Stats Exercise Power
Übung 1 Aufgabe In einer Placebo-kontrollierten Studie soll untersucht werden, ob ein neues Medikament die Anzahl Todesfälle bei Herzkreislauferkrankungen reduzieren kann. Die Forscher berechnen, dass pro Gruppe 200 Personen nötig sind, um eine 15%ige Differenz zwischen den Gruppen aufzuzeigen (alpha-Level = 0.01, Power = 90%, erwartete Prop...
5588 sym
MSc FM1 Exercise Data cleaning
Introduction In this exercise you will learn how to import data from an online survey (google forms) into R and to clean the data. For this exercise we will use the Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ). The goal of the GPAQ is to estimate the amount of physical activity for a person in a normal week. You can download the questionnaire he...
9068 sym 4 img 2 tbl
Vertrauensintervalle
Graphische Darstellung mit dem package “ggplot2” Mit den folgenden Funktionen werden Vertrauensintervalle graphisch dargestellt. Es wird nicht erwartet, dass diese Funktionen nachvollzogen werden können. Die Syntax ist so kommentiert, dass man diese einfach kopieren und auf die eigenen Bedürfnisse anpassen kann. Damit die Funktionen funktio...
9324 sym R (4212 sym/17 pcs) 4 img
z-Transformation
Übung 1 Aufgabe Die Variable “Körpergrösse”" ist mit einem Mittelwert von 176 cm und einer Standardabweichung von 8 cm normalverteilt. Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit, dass jemand zwischen 175 cm und 180 cm gross ist? Lösung z1 <- (175 - 176)/8 p1 <- pnorm(z1) z2 <- (180 - 176)/8 p2 <- 1-pnorm(z2) p <- 1-(p1 + p2) p ## [1] 0.241200...
4245 sym R (368 sym/10 pcs)
T-Test
Zum Datensatz Für diese Übung widmen wir uns den australischer Possums und deren morphometrischen Eigenschaften. Der Datensatz “possum” enthaelt verschiedene morphometrische Daten von australischen Possums. Aus didaktischen Gründen habe ich den Datensatz etwas angepasst. Den originalen Datensatz findest du hier. Übung 1 Aufgabe Wie imme...
17370 sym R (4877 sym/24 pcs) 9 img
Linear regression
Um die lineare Regression durchzuspielen, widmen wir uns wieder den australischen Possums. Aus den vorangehenden Analysen wissen wir bereits, dass der Bauchumfang und die Koerperlaenge mit einander korrelieren. Nun moechten wir anhand der linearen Regression herausfinden, inwiefern, bzw. wie gut sich der Bauchumfang von der Gesamtkoerperlänge vo...
7745 sym R (1541 sym/12 pcs) 4 img
MSc Stats Exercise LE1.1
Generelles zu den Übungen Niemand kann alle R-Funktionen auswendig. Daher ist es ganz normal, dass man spickt (z.B. R-Cheat Sheet oder in den Skripten zu den Workshops). Alle Aufgaben sind mit den Codes aus den R-Workshops lösbar. Wenn du eine Aufgabe nicht auf Anhieb lösen kannst, versuche dir zuerst Hilfe im Internet oder den Unterrichtsm...
5418 sym R (46602 sym/45 pcs) 3 img