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Experimentierendes Lernen in der Bau- und Holztechnik

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398<br />

deklartives Wissen<br />

Allgeme<strong>in</strong>es L<strong>in</strong>eares Modell (2. Vortest - 1. Nachtest)<br />

Innersubjektfaktoren<br />

Maß: MASS_1<br />

FAKTOR1 Abhängige Variable<br />

1 DEC2<br />

2 DEC3<br />

Zwischensubjektfaktoren<br />

Wertelabel N<br />

Experiment - Teilnahme 0 KG 7<br />

1 EG Lernexperiment 37<br />

Deskriptive Statistiken<br />

Experiment - Teilnahme Mittelwert Standardabweichung N<br />

Deklaratives Wissen 2. Vortest KG 7,43 ,98 7<br />

EG Lernexperiment 6,49 1,66 37<br />

Gesamt 6,64 1,60 44<br />

Deklaratives Wissen 1. Nachtest KG 6,00 ,58 7<br />

EG Lernexperiment 7,16 1,40 37<br />

Gesamt 6,98 1,37 44<br />

Multivariate Tests<br />

Effekt Wert F Hypothese df Fehler df Signifikanz Partielles Eta-Quadrat<br />

FAKTOR1 Pillai-Spur ,028 1,189 1,000 42,000 ,282 ,028<br />

Wilks-Lambda ,972 1,189 1,000 42,000 ,282 ,028<br />

Hotell<strong>in</strong>g-Spur ,028 1,189 1,000 42,000 ,282 ,028<br />

Größte charakteristische Wurzel nach Roy ,028 1,189 1,000 42,000 ,282 ,028<br />

FAKTOR1 * EXP Pillai-Spur ,181 9,291 1,000 42,000 ,004 ,181<br />

Wilks-Lambda ,819 9,291 1,000 42,000 ,004 ,181<br />

Hotell<strong>in</strong>g-Spur ,221 9,291 1,000 42,000 ,004 ,181<br />

Größte charakteristische Wurzel nach Roy ,221 9,291 1,000 42,000 ,004 ,181<br />

a Exakte Statistik<br />

b Design: Intercept+EXP Innersubjekt-Design: FAKTOR1<br />

Anlage V

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