Hypothese
Aussagen, die aus Theorien abgeleitet wurden oder sich auf Ereignisse früherer Studien beziehen
wenn möglich gerichtet formuliert
Typen
Verändeurngshypothese
Unterschiedshypothese
Zusammenhangshypothese
Effektgröße (spezifisch/ unspezifisch)
Richtung (gericht/ ungerichtet)
Kausalität (kausal/nicht-kausal)
“Echtes” Experiment
Vergleich von min. zwei Bedingungen in Bezuge auf eine interessierende Variable (AV)
systematische Manipulation einer UV
Kontrolle der Störwariablen
Varianz
beschreibt wie weit die Merkmalsausprägungen vom Mittelwert der Verteilung entfernt sind
(mittlere quadrierte Abweichung vom Mittelwert)
Berechnung:
Summe aus (x1-arithemetisches Mittel)^2+ …/ geteilt durch Anzahl aller Werte (N)
Population
Gesamtheit aller Fälle, über die in einer Studie wissenschaftlich etwas ausgesagt werden soll
Störvariable
alle Größen, die die AV beeinflussen, aber in der geplanten Studie nicht von Interesse sind
Einfluss
mit UV konfundiert -> systematischer Fehler
nicht mit UV konfundiert -> zufälliger Fehler
Art
personenbezogen
Vpn unterscheiden sich bzgl. stabiler Merkmale
untersuchungsbezogen
Unterschiede bzgl. Ort/ Zeit/ Versuchsleiter
motivated reasoning
Reaktivität
Kontrollgruppe
Gruppe die keine Behandlunge erhält
steht der EG gegenüber -> dient als Vergleich um die Wirkung der Behandlung zu evaluieren
einfaktoriell
gibt Auskunft über Anzahl an UV
-> 1 UV
min 2 UV= mehrfaktoriell
(gehört zur Klassifikation von Versuchsdesigns nach Anazhl der Variablen)
Reifung
altersbedingte psychische u. körperliche Veränderung durch
Zunahme an Wissen/ Erfahrung
Abnahme von Motivation/ körperlicher Fitness
v.a. bei Studien über langen Zeitraum o. bei Kindern relevant
multivariat
Anzahl an AV
min. 2 AV ->mulitvariat
1 AV = univariat
interne Validität
können die Ergebnisse eindeutig kausal interpretiert werden?
die Effekte in den AV können zweifelsfrei auf die Wirkung der UV zurückgeführt werdenr
steigt durch die Kontrolle von Störvariablen (personen-/ untersuchungsbezogen)
v.a. bei Laborexperimenten hoch
Quasi-Experiment
1. und 2. Bedingung erfüllt
Vergleich min. zweier Bedingungen in Bezug auf eine interessierende Variable
keine Kontrolle von Störvariablen
v.a. personenbezogene
Querschnittstudie
eine Stichprobe wird zu einem Zeitpunkt untersucht
“Korrelationsstudie”, “cross-sectional-study”
Reliabilität
Genauigekit mit der das Merkmal gemessen wird
diskrete Variable
gehört zur Zählbarkeit der Ausprägungen
diskontinuierliche
es gibt eine zählbare Anzahl an Merkmalsausprägungen
stetig
kontinuierlich
überabzählbare Anzahl an Merkmalsausprägungen in einem Intervall
ordinalskaliert
Aussage über
Verschiedenheit (gleich/ ungleich)
größer-kleiner-Relation -> Rangordnung
Messregeln
Exklusivität u. Exhaustivität
dominierende Merkmalsausprägungen
Transformation
monoton
Likert-Skala
“Methode der summierten Ratings”
Likert-Items repräsentieren unterschiedliche Intensitäten des gemessenen Merkmals
ein Merkmal wird mit mehreren Items abgefragt
Grad der Zustimmung wird mittels Ratingskala abgefragt
Ratings werden summiert o. gemittelt -> Skalenwert der Likert-Skala
Items haben meist Abstufungen (ganzzahlig, 1-5)
Distraktor-Item
Ablenkung vom Untersuchungsthema
Befragung
Art der Datenquelle
Einteilung in
Art des Kontakts (persönlich, telefonisch, schriftlich)
Anzahl der Befragten (Einzel- vs. Gruppenbefragung)
Grad der Strukturierung (wenig-/ teil-/ stark-strukturiert) -> Vorgaben Ablauf u. Formulierungen
Repräsentativität
Strukturgleichheit zwischen Stichprobe und Grundgesamtheit (Population)
Stichprobe hat gleiche Zusammensetzung wie Population
Klumpenstichprobe
Population besteht aus vielen natürlichen Teilpopulationen
-> zufällige Auswahl der Klumpen
-> werden dann vollständig erhoben
Vorteil: es wird kein Gesamtregiszter für alle Populationsmitglieder gerbaucht
bessere Schätzung der Populationsparameter wenn,
mehr Klumpen gezogen werden
die Klumpen untereinander ähnlich sind
die Klumpen in sich heterogen sind
Planung Untersuchungsdurchführung
wer wird zur Teilnahme eingeladen?
Definition der Grundgesamtheit
Festlegung Stichprobenart
Stichprobenumfangsplanung
Wie werden die Teilnehmer eingeladen?
Aushang/ Flyer
SONA
Was wird benötigt?
Experimentalprogramm
Apparate
Geld, Süßigkeiten
Ordner mit allen benötigten Dokumenten (Einverständniserklärung, Debriefing, Fragebögen…)
Wann wird erhoben?
beste Erhebungszeit: Anfang des WS
Wo wird erhoben?
Online vs Labor
Umkodierung
=invertieren
wenn der Fragebogen Items enthält, die gegenteilig formuliert sind, aber auf derselben Skala gemessen werden
Items müssen invertiert werden, um einen Mittelwert erzeugen zu können
Bsp.: eine hohe Zahl steht manchmal für einen hohen Selbstwert u. manchmal für einen niedrigen
SPSS vs R
SPSS
Vorteile
leicht zu erlernen (umfangreiche Literatur)
automatisierte Auswertungen (geringere Methodenkenntnis erforderlich)
durch Module erweiterbar
zusätzliche Ausgabe mit Syntax
Nachteile
Updates erst nach 12 Monaten
Integrierbarkeit in andere Anwendungen problematisch
keine intuitiven Änderungen möglich
R
kostenlos
sehr aktuell
gutes Datenmanagement
sehr gut geeignet zur Automatisierung von Abläufen
große Anzahl an Paketenm die kontinuierlich durch Entwickler Community aktualisiert wird
längere Einarbeitungszeit in die R-Befehle
Methodenkenntnis erforderlich
Pakete zum Teil noch nicht ausgereift
Forschungsethik
Schutz der Würde u. Wohlergehens der Versuchspersonen
Konfundierung
eine dritte Variabel, die mit der UV u. AV zusammenhängt
mit UV konfundiert -> systematische Fehler
Intervallskala
mögliche Aussagen
größer-kleiner-Relation
Verhältnis von Differenzen
Messregel:
das Verhältnis der Zahlendifferenz zweier Variablen spiegelt das Verhältnis der Unterschiede der Merkmalsausprägungen der Variablen wider
Transformationen
positiv linear
Bsp.: Temperaturmessung in Celcius, alle psychologischen Konstrukte
p-Wert
die WK ein empirisches Ergebnis oder ein Ergebis zu erhalten, dass noch stärker gegen die Nullhypothese spricht, unter der Annahme, dass die Nullhypothese wahr ist
p(beobachteter Wert (noch extremerer Wert)| H0)
Signifikanzniveau= Grenze der WK, ab der ein Ergebnis als signifikant erklärt wird
meist 5% (d.h. Ergebnis muss <= 0,05 sein)
signifikant= statistisch bedeutsam
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