Kausales Denken, Bayes-Netze und die Markov-Bedingung

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Vorhersage. Die empirische Vorhersage leitet sich aus der Vorhersage des Modells
für den Fall der Anwesenheit der Ursache ab. Hierfür wird zum einen erwartet,
dass die Anzahl der als anwesend beobachteten weiteren Effekte einen deutlichen
Einfluss auf die Bewertungen haben sollte (Haupteffekt N E+ ), und zum anderem
wird erwartet, dass dieser Einfluss in der „Wände“-Bedingung deutlich
schwächer ausgeprägt ist, als in der „Offene-Türen“-Bedingung (Interaktionseffekt
EXT x N E+ ).
5.3.8 Experiment 7: Ergebnisse
Die Ergebnisse von Experiment 7 sind in Tabelle 9 und in Abbildung 35 dargestellt;
die detaillierten varianzanalytischen Ergebnisse finden sich in Tabelle J-1 in
Anhang J.
Wie in Abbildung 35 gut zu erkennen, hängt die Wahrscheinlichkeitseinschätzung
bezüglich der Anwesenheit des Zieleffekts deutlich von der Anzahl der
als anwesend beobachteten weiteren Effekte ab (Haupteffekt N E+ : F 2,46 =7.08,
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