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Experimentierendes Lernen in der Bau- und Holztechnik

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403<br />

procedurales 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 PROC2<br />

2 PROC3<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 />

Procedurales Wissen 2. Vortest KG 6,86 4,45 7<br />

EG Lernexperiment 2,70 2,55 37<br />

Gesamt 3,36 3,25 44<br />

Procedurales Wissen 1. Nachtest KG 6,86 1,95 7<br />

EG Lernexperiment 10,51 4,34 37<br />

Gesamt 9,93 4,26 44<br />

Multivariate Tests<br />

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

FAKTOR1 Pillai-Spur ,320 19,751 1,000 42,000 ,000 ,320<br />

Wilks-Lambda ,680 19,751 1,000 42,000 ,000 ,320<br />

Hotell<strong>in</strong>g-Spur ,470 19,751 1,000 42,000 ,000 ,320<br />

Größte charakteristische Wurzel nach Roy ,470 19,751 1,000 42,000 ,000 ,320<br />

FAKTOR1 * EXP Pillai-Spur ,320 19,751 1,000 42,000 ,000 ,320<br />

Wilks-Lambda ,680 19,751 1,000 42,000 ,000 ,320<br />

Hotell<strong>in</strong>g-Spur ,470 19,751 1,000 42,000 ,000 ,320<br />

Größte charakteristische Wurzel nach Roy ,470 19,751 1,000 42,000 ,000 ,320<br />

a Exakte Statistik<br />

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

Anlage V

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