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Experimentierendes Lernen in der Bau- und Holztechnik

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408<br />

Problemlösungswissen<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 PROB2<br />

2 PROB3<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 />

Problemlösungswissen 2. Vortest KG ,86 1,07 7<br />

EG Lernexperiment ,22 ,53 37<br />

Gesamt ,32 ,67 44<br />

Problemlösungswissen 1. Nachtest KG ,71 ,76 7<br />

EG Lernexperiment ,57 1,17 37<br />

Gesamt ,59 1,11 44<br />

Multivariate Tests<br />

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

FAKTOR1 Pillai-Spur ,006 ,260 1,000 42,000 ,613 ,006<br />

Wilks-Lambda ,994 ,260 1,000 42,000 ,613 ,006<br />

Hotell<strong>in</strong>g-Spur ,006 ,260 1,000 42,000 ,613 ,006<br />

Größte charakteristische Wurzel nach Roy ,006 ,260 1,000 42,000 ,613 ,006<br />

FAKTOR1 * EXP Pillai-Spur ,034 1,462 1,000 42,000 ,233 ,034<br />

Wilks-Lambda ,966 1,462 1,000 42,000 ,233 ,034<br />

Hotell<strong>in</strong>g-Spur ,035 1,462 1,000 42,000 ,233 ,034<br />

Größte charakteristische Wurzel nach Roy ,035 1,462 1,000 42,000 ,233 ,034<br />

a Exakte Statistik<br />

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

Anlage V

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