Lektion 2

• ähnlich, je nach Vorgehen (induktiv vs. deduktiv) und Forschungsmethoden (qualitativ vs. quantitativ)

• ethische Aspekte sollten bei jedem Schritt berücksichtigt werden, spätestens aber vor der Datenerhebung

  • Ethikvotum einer Ethikkommission

• Arbeitsschritt können gleichzeitig, vorwärts und rückwärts ablaufen

• bei qualitativen Methoden üblich: Analyse zeitgleich zu Erhebung

• s.o. auch bei quantitativen möglich, um Datenqualität zu verbessern

1. Forumlierung der Fragestellung(en)

2. Formulierung von Hypothesen

3. Auswahl Methoden zur Erhebung und Analyse

4. Ethikvotum

5. Erhebung

6. Analyse

7. Verschriftlichung

• Formulierung der Fragestellung(en)

• Auswahl Methoden zur Erhebung und Analyse

• Ethikvotum

• Erhebung

• Analyse

• Ableitung von Theorien und Hypothesen

• Verschriftlichung

1. Interesse am Thema = Motivation

2. Vorkenntnisse = Experten bei interdisziplinären Arbeiten

3. Forschungsstand = relevante Forschungsarbeiten identifizieren

4. Wissenschaftliche Relevanz = neuwertiger Beitrag

5. praktische Relevanz = wichtige Informationen für Entscheidungen und Maßnahmen in den Anwedungsfeldern (angewandte Forschung)

6. empirische Untersuchbarkeit des Themas = Ehtik, Aufwand, Zielgruppe, Hilfsmittel…

• wissenschaftliche Untersuchung von psychologischen Mechanismen und Funktionen

• indirekt praktisch relevant, da sie das notwenige Wissen für die Durchführung von angewandter Forschung liefert

= exakte Widerholung einer früheren Studie

• neu Publiziertes und Preprints (Fachartikel, Fachdatenbanken): aktuelle Ergebnisse

• Studienregister: Studienprotokolle (aktuelle Forschung, bereits geprüft, keine F-D-P)

• narrative Reviews: wichtige Erkenntnisse einer Problemstellung von Experten zusammengefasst

• systematische Übersichtsarbeiten: Publikationen aus Dachdatenbanken zu bestimmten Themen zusammengefasst

• Metaanalyse: Ergebnisse mehrerer Untersuchungen zu einem Thema rechnerisch zusammengefasst

• von sehr vagen Aussagen zu konkreten Fragestellungen

• erst wenn Themenbereich ausgewählt wird, können konkrete Forschungslücken festgestellt werden

• Beispiel: “ Verändern angstbezogene Informationen die Angsterwartung von Kindern ?”

1. Aus Interesse: Themenauswahl: Phobien

2. allgemeines Fachnuch: konkreter: Tierphobien

3. spezifisches Fachbuch: Auswahl einer Theorie: angstbezogene Infos fördern Phobien

4. Übersichtsartikel Fachzeitschrift: Stand der Forschung: bisher nur an Erwachsenen geprüft

5. Originalarbeit Fachzeitschrift: konkrete Ergebnisse: keine experimentellen Studien an Kindern

6. Formulierurng Fragestellung: Verändern angstbezogene Informationen das Angstverhalten von Kindern?

1. Induktion vs. Deduktion

   • Information vorhanden oder nicht?

   • im Beispiel: Theorie existent, daher deduktives Vorgehen

2. Forschungsmethoden

   • qualitativ vs. quantitativ

   • sunjektiv vs. objektiv

   • Zielgruppe, Anzahl der Probanden, Zeitraum der Erhebung, Ethik

3. Materialvorbereitung

   • Infoblätter, Einverständniserklärung, Fragebögen, Protokolle, Apparaturen

   • Rekrutierung von Teilnehmern

4. Erhenung und Analyse

   • wichtig: Dokumentation, um ggf. systematische Fehler zu identifizieren

   • Analyse: quantitativ (Datenmasken und Auswertungsprogramme, Statistik) vs. qualitativ (Transkription und Systematisierung)

Interpretation:

• Wie können die aktuellen Ergebnisse in den Stand der Forschung eingeordnet werden?

• Hypothesen bestätigt oder falsifiziert?

• Erwartung für zukünftiges Arbeiten

• Grenzen der eigenen Studie

in Berichten, Zeitschiften, Abschlussarbeiten:

1. Abstract/ Zusammenfassung

   • Überblick über Hintergrund und Ziele einer Untersuchcung, die Methoden, die wichtigsten Ergebnisse sowei die damit verbundenen Schlussfolerungen

2. Einleitung/Theorie

   • Stand der Forschung zum Forschungsthema zusammengefasst, Forschungsbedarf und die Relevanz des Themas, wichtigste Konstrukte, Hypothese und Erwartungen

3. Methoden

4. Ergebnisse

   • keine Interpretation

5. Diskussion

   • Einordnung der Ergebnisse in den aktuellen Forschungsstand, Hypothese bestötigt?, Ursachen für Ergebnisse, Limitationen und Stärken der Untersuchung, wissenschaftliche und praktische Implikationen

1.

• Auswahl einer Zielgruppe von personen, Organisationen, Strukturen etc., die untersucht werden

• in quantitativer Forschung = Merkmalsträger

• Auswahl der Zielgruppe kann Ergebnisse und Aufwand beeinflussen

2.

• Einschluss-/ Ausschlusskriterien zur Teilnahme:

  • demografische Merkmale (Alter, Geschlecht…)

  • spezifische Merkmale (z.B. psych. Störung)

  • ethische Merkmale (besteht eine Gefahr bei der Teilnahme?)

Dann:

• Entscheidung auch abhängig davon, ob quantitative oder qualitative Methoden angewandt:

  • quantitativ:

    • relevante Merkmale variieren

    • Merkmale dürfen heterogen sein

    • Träger sollen sich anhand anderer beeinflussender Merkmale nicht unterscheiden, ansonst Einfluss statistische kontrollieren

  • qualitativ:

    • Ziel: anahnd kleiner Gruppe, viele relevante Themen untersuchen

    • Daher manchmal sinnvoll heterogene Stichprobe zu verwenden, um möglichst viele Meinungen zu hören

Grundgesamtheit = alle Fälle einer Zielgruppe, die untersucht werden soll

• Genau difiniert, auch in Ort und Zeit

• Bsp.: alle Studierenden der IUBH

Totalerhebung = Befragung der Grundgesamtheit

• hoher Zeit-, Arbeits- und Kostenaufwand, Motivation schwer zu erhalten

Daher:

Teilerhebung = Befragung einer Stichprobe

• bei größerer Grundgesamtheit: größere Stichprobe = Verhältnisse besser abgebildet

• in quantitativer Forschung: statistische Methode, um idealen Umfang der Stichprobe zu bestimmen (Power-Analyse)

• bei qualitativer Forschung: kleine Stichprobe

Zufallsstichprobe

• Personen werden mittels eines unabhägigen Zufallsprizips aus der Grundgesamtheit ausgwählt ( auch probabilistische Stichprobe)

• alle haben die gleichen Chancen

• Bsp.: Münze werden

• Auswahl unabhängig von demografischen Merkmalen und Merkmalausprägungen

• meist computergestützt aus Listen (z.B. Melderegister, Krankenkassenregister etc.)

• vorausgesetzt für viele Datenanalysemethoden der quantitativen Forschung (inderenzstatistische Verfahren)

• Inferenzstatistische Verfahren: unter Annahme einer Fehleranfälligkeit Schlussfolgerung von Ergebnissen in der Stichprobe auf die Grundgesamtheit (aufgrund von Schwierigkeiten mit der Ziehung einer Zufallsstichprobe häufig nicht erfüllt)

• alle Personen einer Grundgesamtheit zu identifizieren (Lösung: Klumpenstichprobe)

• bei großer Grundgesamtheit und relativ kleiner Stichprobe untersuchtes Merkmal ggf. sehr heterogen verteilt = bei der Aufdeckung von kleinen Effekten problematisch (Lösung: stratifizierte Stichprobe)

1. Grundgesamtheit wird in Gruppen aufgeteilt:

   • Bsp.: Grundgesamtheit = alle Studierenden des Faches Psychologie in Deutschland

   • Gruppen = einzelene Universitätetn und alle Psychologie Studenten dieser

2. zufällige Auswahl der Klumpen (Cluster):

   • auch möglich innerhalb Klumpen neue Gruppen zu bilden und zufällig auszuwählen: Psychologie Studenten der IUBH und RWTH

3. Auflistung der Studenten der ausgewählten Klumpen und hieraus zufällige Auswahl für Studie:

   • IUBH: Thomas, Petra

   • RWTH: Kevin, Chantal

1. Personen aus Grundgesamtheit in Schichten einordnen

2. aus jeder Schicht (strata) Zufallsstichprobe

   • Schichten durch ein Merkmal gekennzeichnet, das für Studie relevant ist (z.B. Bildungsstand, Herkunft etc.)

   • Verhältnis der ausgewählten Anzahl an Perosnen je Schicht entpsircht Verteilung des Schichtungsmerkmals in der Grundgesamtheit

Beispiel: “Wie stark ausgeprägt sind Angstzustände bei Stduierenden?”

• nach vorliegenden Studien ist Geschlecht von Bedeutung, daher Einteilung nach Geschlecht und dann Zufallsstichprobe

• Grundgesamtheit enthält 20% Männer und 80% Frauen, Stichprobe soll 100 Studierende umfassen = je Schicht 20% Männer und 80% Frauen auswählen

• Teilerhebung

• umfasst Personen, die zur Verfügung stehen

• nicht-probabilistisch, da Teilnehmer freiwilig

• Einteilung in Kontroll- und Versuchsgruppe per Zufall

• Ziel: Erfassung der Veränderung der abhängigen Variable nach Manipulation der unabhängigen Variable

Beispiel: Veränderung der Wahnnehmung von Stresssymptomen nach einen achtwächigen Meditationskurs

• Vorteil: ökonomisch und praktikabel

• Nachteil: ggf. keine Aussagen über Grundgesamtheit möglich, da Stichprobe homogen, daher: Quotenstichprobe

• ähnelt geschichteter Stichprobe, jedoch ohne zufällige Auswahl

• Personen aus einer bestimmten Untergruppe werden rekrutiert, bis Quote für Stichprobe erreicht

• für Studie relevantes Merkmal wird gleich verteilt wie in der Grundgesamtheit = Quotenmerkmal

• Nachteil: Gefahr, dass andere relevante Merkmale nicht die Situation in der Grundgesamtheit widerspiegeln

Beispiel: “Bevorzugen weibliche und männliche Psychologiestudenten jeweils andere Filmgenres?”

• Vorwissen:

  • Stichprobe soll 200 Psychologiestudenten umfassen

  • Grundgesamtheit der Psychologiestundenten: 80% weiblich und 20% männlich

• Ablauf:

  • Rekrutierung der Teilnehmer im Kino

  • Wenn Männerquote von 20% erreicht, werden nur noch Frauen rekrutiert

• Qualitätsmerkmal

• keine einheitlichen Standards

• Hoch = Stichprobe stellt gute Abbildung der Grundgesamtheit dar

  
  

Merkmalsspezifisch-repäsentative Stichprobe

• spezifische Merkmale gleich verteilt wir in Grundgesamtheit

• Quotenstichprobe, geschichtete Stichprobe

• Auswahl der Merkmale abhängig von Entscheidung der Forschenden und Kenntnis über Verteilung der Grundgesamtheit

• Hilfe: DESTATIS oder andere Institutionen

Global-repräsenative Stichprobe

• alle Merkmale und Merkmalskombinationen gleich verteilt wie in Grundgesamtheit

• einzige Möglivhkeit: zufällige Stichprobe mit ausreichender Größe

• nicht alle Zufallsstichproben sind automatisch global-repräsentativ

• Standardfehler mathematisch berechenbar und durch Vergrößerung der Stichprobe verringerbar

Beispiel:

1936: zwei unabhängige Schätzung des Wahlergebnisse US-amerikanischer Präseident (Landon gegen Roosevelt)

1.) Zeitschrift “Literary Digest”:

• Einschätzung anhand Stichprobe von 2,3 Millionen Menschen

• zehn Millionen Anfragen an Personen, die zufällig aus KFZ-Anmelderegistern, Telefonbücher worden waren

• 55%: Landon

2.) George Gallup:

• 3000 Personen

• Quoten für wahlbeeinflussende Merkamle (z.B.: Geschlecht, Alter, Einkommen)

• 54%: Roosevelt

• Ergebnis: Roosevelt mit 61% gewonnen

• Viele kleiner Studien= bessere Einschätzung - großer Stichprobenumfang nicht immer = höhere Repräsentativität

Gründe: Stichprobenverzerrungen (Stichprobenbias), wie z.B. arme Menschen, die R. gewählt haben, wurden nicht eingeladen, weil sie kein Auto haben

Unterabdeckungs-Fehler: nicht alle Personen aus der Grundgesamtheit eingeladen

Non-Response-Fehler: nicht alle Personen, die ausgewählt wurden, nehmen teil (nicht erreicht oder Teilnahme aufgrund mangelnder Motivation, Vertrauen oder Zeit verweigert), daher Ausschöpfungsrate angeben

Selektionseffekte: systematische Verzerrung bei Auswahl der Stichprobe sowie Selbstselektion der Teilnehmenden (z.B. statt Kindern nehmen Eltern teil)

fehlende Werte: Informationen von Teilnehmern fehlen (z.B. durch Abbruch), prüfen auf systematische Fehler wie Fragen unklar, zu schwer oder zu persönlich, wenn unsystematische statistische Schätzung der fehlenden Werte

• um Repräsentativität der Studie zu gewährleisten, SPB bereits in der Planung berücksichtigen

• geeigneten Plan zur Rekrutierung und Motivation aufstellen

• auch Details wie der Titel der Studie können die Teilnehmer beeinflussen

• Repräsenativität bei Interpretation der Ergenisse berücksichtigen

• Asuwahl abhängig von qualitativen vs. quantitativen Methoden

• Primärdaten neu erheben bs. Sekundärdaten analysieren

• durch Open-Science-Quellen Zugang zu den SD leicht

• bei SK kann Datenerhebung übersprungen werden

• SK enthält jedoch manchmal nicht die notwendigen Infos

Primärdaten:

• Befragung

• Tests zu Fähigkeiten

• Beobachtungen und Messungen

Skundärdaten:

• interne/externe Dokumentation

• Berichte

• Akten

• Daten früherer Untersuchungen

Schriftlich:

• qunatitativ

• besonders für sensible Themen und Planelstudien geeignet

• digital möglich, eigenes Gerät

• Forschender muss nicht anwesend sein

• autoamtische Übertraung in Datenmaske

• kostengünstig

• starke Selektionseffekte

• Ausschöpfungsrate schwer zu bestimmen

• Teilnehmer unklar (geheimer Link)

Mündlich:

• persönlich, telefonisch, Videocall

• standardisiert = quantitativ; unstandardisiert = qualitativ

• Einzelinterview, Gruppendiskussion, Expertenbefragung

• Datengenauigkeit

• Interviewerbias

• zeit- und konstenintensiv

• Eigenschaften werde anhand standardisierter Aufgabe erfasst

• latente Varibalen werden durch manifeste sichtbar gemacht

• objekte Erhebung, deren Ergebnisse miteinander vergleichbar sind

• mit Testleiter oder am PC

• Testleiter gibt Anweisungen, führt Beispiele und test durch

• Aussagen des Testleiters standardisiert

• Testsituation ablenkungsfrei

• im natürlichen Umfeld oder experimenteller Situation

• Dokumentation oder Video-/Audioaufnahmen

• Standardisiert vs. nicht-standardisiert (betrifft Dokumentation der Informationen)

• offen vs. verdeckt (Vermeidung sozialer Erwünschtheit vs. Ethik)

• teilnehmend vs. nicht teilnehmend

Vorteile:

• keine verbale Fähigkeiten notwenig

• meist kein Einfluss bei technischer Unterstützung

• Erfassung von Merkmalen, die bei Planung unbekannt waren

Nachteile:

• nur aktuelles Verhalten wird erhoben

• mögliche Beobachtungseffekte

• Selektivität der Wahrnehmung bei Dokumentation und Analyse

• biophysiologische Maße (z.B. Reaktionszeit)

• ggf. mithilfe einer Apparatur

• in Psych. meist bio-/neurophysiologische Veränderung unter best. Bedingungen (z.B. frustrierende Aufgabe)

• Vorteil: objektiv und wenig vom Interviewser abhängig

Forschungsprojekte:

• Themenbereich und Fragestellungen formulieren

• wissenschaftliche und praktische Relevanz

• Übersicht über aktuellen Forschungsstand

• Bestimmung Forschungsbedarf und -lücken

• Recherche in Fachzeitschriften und Fachdatenbank, Lehr- und Fachbüchern, Übersichtsartikel und Metaanalysen, Preprints und aktuell registrierten Studien

• ggf. Ableitung Theorie und Hypothesen

• Ethik

• Ergebnisse in wissenschaftlichen Artikeln oder Abschlussarbeiten zusammenfassen: Hintergrund und Ziele, Methoden, Ergebnisse, Diskussion einschließlich Reflexion der Implikationen

Stichprobenziehung und Methoden der Datensammlung und -analyse:

• Gelegenheitsstichproben vs. Zufallsstichproben (Personen, die gerade zur VErfügung stehen vs. zufällige PErsonen aus Grundgesamtheit)

• Zufallsstichproben = Klumpenstichproben und stratifizierte Stichproben

• Gelegenheitsstichprobe = Quotenstichprobe

• Repräsentativität = Ausmaß, inwieweit eine Stichprobe ein Abbild der Grundgesamtheit darstellt (global-repräsentativ vs. merkmalsspezifisch- repräsentativ)

Techniken der Datensammlung:

• Sekundärdaten analysieren vs Primärdaten erheben

• Primärdaten = Befragung anahnd Interviwes oder Fragebögen, psychologisches Testen, Beobachtungen und Messungen

• Sekundärdaten = bereits bestehende Daten