A. Einführung und Grundlagen 2. Methoden der Differentiellen Psychologie Flashcards
- Klassifikation/Typisierung von Personen
▪ Einteilung auf Nominalskalenniveau (in Kategorien)
▪ Beispiel: Vorliegen einer bestimmten Diagnose oder nicht?
Was ist mit intersubjektiver Objektivität gemeint?
Klassifikationen sind objektiv, wenn unterschiedliche Beurteiler unabhängig voneinander die Klassifikationsregel gleich anwenden
Prüfung der intersubjektiven Objektivität
(= Übereinstimmung der Beurteiler in ihrem Urteil) erfolgt mit bestimmten statistischen Kennwerten, die um die zufällige Übereinstimmung korrigieren (z.B. Cohens κ → Psychologische Diagnostik)
- Verteilung von individuellen Messwerten auf kontinuierlichen Merkmalen
▪ Ziel:
Bestimmung der Unterschiedlichkeit zwischen Individuen
Merkmal → Variable
Empirisches Relativ
Numerisches Relativ
- Verteilung von individuellen Messwerten auf kontinuierlichen Merkmalen
▪ Einteilung auf (zumeist angenommenen) Intervallskalenniveau, z.B.
Zustimmung (Bsp. Freizeitinteressen): Wie gerne?
-2 = gar nicht, -1 = eher nicht, 0 = unentschieden, +1 = eher ja, +2 = voll und ganz
Subjektive Häufigkeit (Bsp. Freizeitaktivitäten): Wie häufig?
- Verteilung von individuellen Messwerten auf kontinuierlichen Merkmalen
▪ Einteilung auf Verhältnis- bzw. Absolutskalenniveau, z.B.
Zeitbezogene Häufigkeit (Bsp. Freizeitaktivitäten): Wie oft in h/Woche?
Body-Mass-Index = Gewicht in kg/(Größe in m)2
Erfahrung seltener Ereignisse
- Verteilung von individuellen Messwerten auf kontinuierlichen Merkmalen
▪ Ab Intervallskalenniveau ?
▪ Ab Intervallskalenniveau → Bestimmung von Varianz und Standardabweichung (Streuung) von individuellen Messwerten
Varianz: Summe der quadrierten Abweichungen der Messwerte von ihrem Mittelwert geteilt durch die Anzahl der Messungen minus 1.
Standardabweichung: Wurzel aus der Varianz
▪ Intervallskalierte Messwerte x lassen sich immer als z-Werte ausdrücken (z-Transformation):
zi = (xi – MX)/SDX
▪ Dadurch lassen sie sich in einer einheitlichen Sprache (Normwerte) beschreiben und zwischen verschiedenen Messverfahren direkt vergleichen.
- Bestimmung von Zusammenhängen zwischen Merkmalen
Cattells Datenwürfel
Cattells Datenwürfel ist ein Forschungsschema, das Personen, Merkmale und Messzeitpunkte miteinander kreuzt und sechs Möglichkeiten bivariater Zusammenhänge veranschaulicht.
- Bestimmung von Zusammenhängen zwischen Merkmalen
Korrelation zwischen zwei Variablen X und Y
Der lineare Zusammenhang zwischen zwel Intervall- oder rationalskalierten Variablen X,Y wird durch ihre Korrelation r beschrieben, die zwischen -1 und 1 variieren kann. r ist umso positiver, je enger der lineare Zusammenhang zwischen
X und Y ist. Es ist
r = 1 genau dann, wenn die z-Werte aller Personen identisch sind,
r = 0, wenn kein linearer Zusammenhang zwischen X und Y besteht,
r= -1, wenn die beiden z-Werte sich nur im Vorzeichen unterscheiden, r wird berechnet, indem für jede Person der z-Wert in X mit dem in Y multipliziert wird; der Mittelwert dieser z-Wert-Produkte über alle Personen ist die Korrelation r.
Den Zusammenhang von zwel ordinalskalierten Variablen kann man messen, indem man die Rangplätze korreliert, auch Spearman-Korrelation p (griech, »rho«) genannt.
4-7 Nur auf Folien verständlich!!
ANGUCKEN!
- Variablenreduktion zum Zwecke der Beschreibungsökonomie
▪ Um die Persönlichkeit eines Menschen möglichst breit, aber auch sparsam abzubilden, wird ein Set aus möglichst wenigen latenten Variablen zur Abbildung komplexer Merkmalsunterschiede benötigt.
- Variablenreduktion zum Zwecke der Beschreibungsökonomie
▪ 3 Strategien:
Rationale Variablenreduktion
Act-Frequency-Approach (Prototypenansatz)
Analytische/Statistische Variablenreduktion (Faktorenanalyse)
7.1. Rationale Variablenreduktion
Zuordnung oder Zusammenfassung verschiedener Eigenschaftswörter (Adjektive) oder Verhaltensweisen nach bestimmten Regeln konzeptueller Ähnlichkeit:
(1)Verhaltensweisen/Eigenschaftszuschreibungenbesitzen inhaltliche Ähnlichkeiten
(2) VerhaltensweisenhabendieselbenKonsequenzen (3) GemeinsameProzessesindanverschiedenen
Verhaltensweisen beteiligt
7.1. Rationale Variablenreduktion
▪ Probleme bei/Kritik an diesem Ansatz:
Resultierende Konstrukte hängen stark vom Sprachverständnis und
den Konstrukten des Konstrukteurs ab
Aggregation von Verhaltensweisen zu Eigenschaftskonstrukten ist sehr subjektiv und schwer zu objektivieren
Eine Verhaltensweise kann indikativ/kennzeichnend für verschiedene Konstrukte sein (Bsp. Schlafstörungen)
7.2. Der Act-Frequency-Approach (Prototypenansatz)
Zuordnung oder Zusammenfassung verschiedener Verhaltensweisen auf der Basis der Analyse von Handlungshäufigkeiten in folgenden Schritten:
(1) Zunächst werden Probanden gebeten, sich drei Personen aus ihrem Bekanntenkreis vorzustellen, bei denen bestimmte Eigenschaften (z.B. Geselligkeit oder Dominanz) besonders ausgeprägt sind.
(2) Dann sollen die Probanden solche Verhaltensweisen aufschreiben, die von ihren Bekannten schon einmal gezeigt worden sind und die jeweilige Eigenschaft besonders gut charakterisieren.
(3) Die Liste der so gesammelten Verhaltensweisen wird schließlich einer anderen Stichprobe von Personen zur Beurteilung danach vorgelegt, wie prototypisch jede genannte Verhaltensweise für eine Eigenschaft ist.
