02 Methoden, Wissenschaftsdesign, Ethische Fragen

o Genauigkeit: Sorgfältige, präzise Aufzeichnung von Informationen

o Objektivität: unvoreingenommene Auswertung von Daten

o Skeptizismus: Prüfbare Theorien, Replizierbarkeit von Daten

o Aufgeschlossenheit: Ansichten können/ dürfen geändert werden -> sind falsifizierbar

Beobachtung

Korrelation

Experiment

Das Maß an Übereinstimmung zweier unterschiedlichen Versuchsleiter, ( Cohen’s Kappa )

Stellvertreter für Objektivität

Ziel: Schnappschuss der aktuellen Situation, Beobachtung oft von Menschen in ihrem Alltag, allerdings kann man sie auch in besonderen Szenarien beobachten (The Prison Study)

Vorteil:

▪ Vollständige Erfassung zu diesem Zeitpunkt

▪ Unaufdringlich & ökologisch valide (werden in natürlichen Umgebung mit nat. Bedingungen durchgeführt und haben keinen Bias durch das fehlen einer natürlichen Umgebung)

▪ Manchmal einzige Möglichkeit sinnvoll Daten zu sammeln

Nachteile:

▪ Verbindungen zwischen versch, Variablen sind schwierig einzuschätzen

▪ Grenzen: seltene bzw. private Verhaltensweisen

Das Verhalten wird systematisch beobachtet und aufgezeichnet

• Naturalisitische Beobachtung: Verhalten im nat. Setting

• Archivanalyse: Sammlung schriftlicher Dokumente

• Umfragen: Große Stichprobe befragt zu Verhalten und Einstellung

Reliabilität (Genauigkeit)

o Ziel: Einschätzung von Beziehungen zwischen zwei/ mehreren Variablen

o Vorteile:

▪ Erlaubt das Testen von erwarteten Beziehungen zwischen Variablen/ Vorhersagen machen

▪ Ökologisch Valide (Aufzeichnen ohne in Geschehen eingreifen zu müssen)

▪ Repräsentativ -> Zufallsstichprobe

o Nachteile:

▪ Nicht möglich, Schlussfolgerungen über kausale Zusammenhänge von Variablen zu ziehen -> Korrelation ≠ Kausalität!!!, dritte Variablen Problem

Arten der Korrelation:

o Positive Korrelation: zwei Variablen verlaufen in dieselbe Richtung -> Wenn mehr Zeit ins Studium gesteckt wird, ist die Punktzahl in den Klausuren höher!

Negative Korrelation: Zwei Variablen verlaufen in verschiedene Richtungen -> Wenn mehr Zeit ins Studium gesteckt wird, nimmt die Anzahl an Fehlern in einer Klausur ab

o Umgekehrte Korrelation:

▪ Bei positiver Korrelation gibt es mehrere Gründe, warum:

- Anstieg von A verursacht Anstieg von B (verstärkter Gruppenzusammenhalt verbesserte die Gruppenperformance)

- B kann auch Verursacher von A gewesen sein (eine gute Gruppenperformance stärkt den Gruppenzusammenhalt)

▪ Fazit: Es lässt sich kein Kausalschlussziehen, weil unklar ist welches Merkmal auf das andere gewirkt hat

Pearson Korrelationskoeffizient:

▪ Zusammenfassung & Vermittlung der Stärke und Richtung einer Assoziation zwischen

2 Variablen = Zahl, die eine Richtung und die Stärke der beobachteten Assoziation angibt

▪ Werte von r= -1 bis r= +1 (je extremer desto stärker die positive/negative Korrelation)

Ziel: Veränderung/Manipulation von einer unabhängigen Variable während man alle anderen Variablen konstant hält -> Beurteilung der Veränderung der abhängigen Variable -> Kausalzusammenhang

o Vorteile:

▪ Erlaubt Rückschlüsse über kausale Beziehungen zwischen Variablen

o Nachteile:

▪ Viele wichtige Variablen (die von Interesse sind) können nicht experimentell verändert werden

▪ Niedrige ökologische Validität (da künstliche Umgebung) -> wenn möglich

Feldexperimente = höhere Validität!

o Kriterien für ein gutes Experiment:

▪ Zufallszuweisung in Gruppen: alle Teilnehmer haben dieselbe Chance, zu jeder Situation/Gruppe zugewiesen zu werden

▪ Konstanthalten der konfundierten Variablen (Störvariablen): können externe Faktoren (Tageszeit) oder Merkmale von VP sein

▪ Verhindern von Versuchsleitereffekten (z.B. Rosenthal Effekt): Der Forscher beeinflusst unabsichtlich die Teilnehmer seiner Studie -> durch zb. Erwartungen, Überzeugungen oder Vorurteile des Versuchsleiters.

o Interpretieren von Ergebnissen:

▪ Inferenzstatistik: Bestimmung ob Ergebnisse/Zusammenhänge real oder zufällig entstanden

➢ Signifikant, wenn Wahrscheinlichkeit für zufällige Entstehung der Ergebnisse unter 5%

▪ Ergebnisse sind solange provisorisch bis sie repliziert wurden

▪ Meta-Analyse: Bewertung von Richtung und Stärke der Ergebnisse

Methode, um ein theoretisches Konstrukt in Zahlen zu erfassen

• Selbstberichtsmaße:

o Individuen sollen Fragen von einem Interviewer oder Fragebogen beantworten

▪ Operationale Definition: Durchschnitt der Antworten

o Problem: Personen können oder wollen nicht immer die Wahrheit sagen

• Verhaltensmaße:

o Große Vielfalt

o Akkurater als Selbstberichtsmaße, v.a. wenn:

▪ Teilnehmer nicht wissen, dass sie beobachtet werden

▪ Teilnehmer ihre Reaktionen nicht verändern können um ihre Ergebnisse zu verfälschen (z.B. implizite Maße)

o Beispiele:

▪ Frequenz (des Stotterns -> Maß der Ängstlichkeit)

▪ Dauer (der Arbeit an einer Aufgabe -> Maß des Interesses=

▪ Intensität (wie stark klatscht eine Person in die Hände?)

▪ Latenz (wie viele Tage vor Klausur lernt man -> Maß der Aufschiebung)

▪ Geschwindigkeit (wie lange braucht Gruppe für eine Aufgabe? -> Effizienzmessung)

Aus einzelnen Beobachtungen wird auf allgemeingültige Gesetze geschlossen

o Beobachtung vergangener Ereignisse -> Schlussfolgerung für zukünftige Ereignisse

o Allgemeine Gültigkeit der Begründung: Vorraussetzung für die Methode ist Annahme, dass sich Ereignisse

in Zukunft IMMER so verhalten wie beobachtet -> es muss also unmöglich sein, dass die Vorraussetzung nicht zutrifft

• Popper – Falsifizierungstheorie:

▪ Induktionsproblem“: man darf aus Einzelfällen kein allgemeines Gesetz ableiten, sondern kann nur allgemeine Sätze widerleben

▪ wir bewerten Zusammenhänge aufgrund UNSERER Assoziation (menschl. Verstand) deshalb muss es noch lange nicht in der realen Welt so sein

▪ Vorschlag: willkürliches Aufstellen von Theorien -> überprüfen im Experiment -> Theorien können widerlegt werden, wenn ihre Folgerungen sich im Experiment nicht bestätigen

➢ Evolutionsartiger Selektionsprozess: Die Theorien setzen sich durch, deren Falsifizierung nicht gelingt

• Lakatos, Musgrave – Raffinierter Falsifikationismus (Weiterentwicklung von Popper):

o Eine Theorie muss nicht vollkommen aufgegeben werden, wenn sie falsifiziert wurde -> es existieren mehrere Theorien, aber keine reine Beobachtung (Beobachtung/Experiment auch nur von Menschen konstituiert!)

Fazit: wir können auch nicht mit Sicherheit falsifizieren, auf die Falsifikation sollte ein generativer Prozess und das Testen von neuen Hypothesen folgen!

Früher nicht möglich, da Versuchsleiter = VP

o Definition Täuschung:

▪ Ausdrückliche und absichtliche Verbreitung falscher Informationen, NICHT: Zurückhalten von Informationen (Forschungshypothesen, experimentelle Manipulationen)

o Kosten von Täuschung:

▪ Vertrauensverlust der VP

▪ Misstrauen gegenüber zukünftiger Studien

▪ Distress

▪ Zweifel

▪ Gefährdet Kontrolle über das Experiment