Forschung und Empirie Flashcards

1
Q

Warum Forschen wir?

Gesunder Menschenverstand nicht genug?

A
  • Alltagstheorien sind oft widersprüchlich (z.B. Gleich und gleich gesellt sich gerne, Gegensätze ziehen sich an)
  • Wir sind nicht immer objektiv und akkurat (wir schätzen uns meist zu hoch ein)
  • Generalisieren aufgrund von Einzelfällen ist problematisch (es gibt immer Ausnahmen!)
  • Fundamentaler Attributionsfehler (s. unten)
  • Hindsight bias – Rückseitenverzerrung, nachdem wir das Resultat kennen denken wir, dass wir dies ja eh schon vorher gewusst haben
  • Um Entwicklungen aufzuzeigen
  • Um Fakten und Wissen zu generieren
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2
Q

Fundamentaler Attributionsfehler

A

• Fundamentaler Attributionsfehler
o Externale Attribution: externer Grund (umgefallen im Bus, weil Bus abrupt anhält  betrachtet soz. Umfeld z.B. ist Kind plötzlich über die Strasse gerannt
o Internale Attribution: Busfahrer ist schuld, er ist ein Vollidiot, auf seine Persönlichkeit bezogen
o Als erster Impuls attribuieren wir gerne internal und suchen die Schuld bei der betroffenen Person. Wir überschätzen internal und unterschätzen external

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3
Q

Forschung vs. Journalismus

A
  • Journalismus: Meinung, politisch, an Werte & Normen gebunden
  • Forschung: neutral, allgemein, Fakten, standardisiert, objektiv
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4
Q

Empirische Forschungsmethoden?

A
  • Systematisches Sammeln von Daten und Infos
  • Reglementiertes Vorgehen
  • Angestrebt wird Objektivität
  • Intersubjektiv nachvollziehbar
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5
Q

Empirie

A

• Sammeln von Daten und Informationen (Interviews, Umfragen etc.)

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6
Q

Was versteht man unter Theorie, was unter Hypothese

A
  • Theorie: Übergeordnete grosse Frage, die aus Hypothesen besteht
  • Hypothese: stützt die Theorie und ist ihr untergeordnet
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7
Q

Güterkriterien

A

• Objektivität (standardisiert, kein zufälliges Vorgehen, unabhängig von den Rahmenbedingungen (z.B. Zeit, Raum etc.), möglichst alles standardisiert (Durchführungs-, Auswertungs- & Interpretationsobjektivität), damit die Gefahr für Subjektivität möglichst klein ist)
• Reliabilität (zuverlässig zu verschiedenen Zeitpunkten in der Messung)
• Validität (Gültigkeit) – logischer Zusammenhang, misst das Instrument auch wirklich das, was es vorgibt zu messen?
Bsp. wo objektiv und reliabel gemessen wird ohne Validität: Gewicht systematisch messen, um auf die Fitness zu schliessen -> vom Gewicht alleine kann nicht auf die Fitness geschlossen werden -> nicht valide

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8
Q

Interrater Reliabilität

A

Unterschiedliche Beobachter stimmen mit Urteil gleich

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9
Q

Test-Retest-Reliabilität

A

• Wenn Leute mehrmals befragt werden, schauen, ob sie auf die gleichen Resultate kommen (z.B. Test einen Monat später)

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10
Q

Externe Validität

A

• Ergebnisse haben praktischen Nutzen ausserhalb des Labors; sind auf die Realität übertragbar

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11
Q

Interne Validität

A

• Konnte gemessen werden, was gemessen werden sollte? (Aufs Labor und den Versuch bezogen)

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12
Q

Ethische Richtlinien

A

• Bei der Wissenschaft der Psychologie besonders wichtig, weil Psychologen an Lebewesen forschen
• Ethische Richtlinien für alle Psychologen werden vom Berufsverband für CH Psychologie herausgegeben.
• Freiwillige Zustimmung nach Aufklärung (Einverständniserklärung)
• Risiko/Nutzen-Abwägung
• Abschlussgespräch
• Vollumfängliche Infos
• Debriefing
• Absicht der Forschung darlegen
Vorsätzliche Täuschung
• Einsicht in Forschungsergebnisse
• Kantonale Ethikkommissionen: Experimente müssen bei ihnen eingereicht werden und sie geben das definitive GO und stellen allenfalls Rückfragen
• Stanford Prison Experiment: heute nicht mehr denkbar solche Experimente durchzuführen) – Zimbardo

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13
Q

Qualitativ

A
  • Informationen in Tiefe, nicht grosse Datenmenge
  • Beschreiben, interpretieren von Zusammenhängen, differenzierte Information, subjektive Perspektiven
  • Oft Texte oder Verbales
  • Auswertung: inhaltliche Analyse, Interpretationen
  • Vorteile: Flexibel, passt sich dem Untersuchungsgegenstand an, offen für neue unvorhergesehene Erkenntnisse (explorativ), Reliabilität, interne Validität, Subjektivität (vollständige Angaben)
  • Nachteile: zeit und kostenintensiv, Auswertung aufwändig, Daten vom Interviewer abhängig
  • führt zu Generalisierung
  • Ob qualitativ oder quantitativ zum Zug kommt, hängt von der Forschungsfrage ab. Methoden können sich auch ergänzen.
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14
Q

Quantitativ

A
  • Gibt schnell viele Daten
  • Zahlen, messbare Grössen
  • Testen von Hypothesen
  • Zusammenhänge und Unterschiede aufzeigen
  • Statistische Verarbeitung/Auswertung
  • Vorteile: Exakte Ergebnisse, Gütekriterien (hohe externe Validität, Objektivität und Vergleichbarkeit), statistisch relevante Zusammenhänge
  • Nachteile: wenig Flexibilität, keine spontanen Beiträge
  • Umfragen
  • Deskriptive Statistik: Wirklichkeit festhalten und abbilden, keine Hintergrundinfos und Erklärung
  • Inferenzstatistik/schliessende Statistik: Unterschiede und Korrelationen berechnen (Korrelationsstudien)
  • Likert-Skala: Skala von 1-10 zum ankreuzen; „trifft zu“, „trifft nicht zu“, „trifft manchmal zu“ Kreuze werden in Zahlenwerte übersetzt und ausgewertet.
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15
Q

Messen

A
  • Introspektion: über mentale Prozesse, können nur „indirekt“ gemessen werden, Personen geben Auskunft über ihr Empfinden (Fragebogen, Tests, Physiologische Hilfen (Puls, Hautwiderstand, etc. messen)
  • Feldforschung/Verhalten in natürlichen Situationen: im Bahnhof, Bus, öffentlich natürlicher Ort (z.B. Kind direkt im Kindergarten beobachten)  Interview, Umfragen, Beobachtung
  • Labor/ Verhalten in künstlichen Situationen: Experiment (für Kausalität), Beobachtung (für Beschreibung), Korrelationsstudien (für Vorhersagen)
  • Item: Einzelner Frageteil der Umfrage
  • Fallstudien: einzelne Biografien werden detailliert beschrieben, oft im klinischen Kontext, dient der Beschreibung von Phänomenen, sehr tief, aber Verallgemeinerungen sind schwierig (bsp. eine Biographie zählt nicht für die ganze Menschheit), Hypothese prüfen ist schwierig
  • Produkte menschlicher Tätigkeit: Inhaltsanalyse, Dokumentenanalyse (z.B. Tagebücher von früher lesen)
  • Schwierigkeiten: Soziale Erwünschtheit (Normen, Werte, Religion etc. definieren was erwünscht ist und man kreuzt eher das an auch wenn man anderer Meinung ist)
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16
Q

Auswerten der Daten

A

• Qualitative Daten: inhaltliche Analyse

Quantitative Daten: Statistik (deskriptive und schliessende)

17
Q

Korelationsstudien

A

• 2 Verhalten einander gegenüberstellen und den Zusammenhang prüfen
• Klare Definition der Variablen ist notwendig (z.B. Variable A=TV schauen und Variable B=aggressives Verhalten)
• Korrelation kann Wert -1 bis +1 betragen
o Bei 0 besteht überhaupt keinen Zusammenhang
o +1 grosser Zusammenhang der Behauptung (pos. Korrelation)
o -1 gegensätzlich zur Behauptung (neg. Korrelation)
• Korrelation beweist keine Kausalität (Zusammenhang ist bewiesen, Ursache ist noch nicht begründet  Problem der Kausalität  oft muss dritte Variable berücksichtigt werden um die Ursache zu finden)

18
Q

Unabhängige Variabel

A

• Manipuliert (bsp. Placebo-Medikament), wenn ich die Wirkung eines echten Medikamentes testen will (Veräppelung)
Kontrollgruppe, Versuchsgruppe

19
Q

Abhängige Variabel

A

• Abhängig für die Ursache (z.B. tatsächliches neues Medikament verabreicht)
Messung und dann den Unterschied anschauen. Schauen ob es einen Signifikanten Unterschied gibt.

20
Q

Konfidenten

A

• Eingeweihte Personen, die über unabhängige Variable Bescheid wissen

21
Q

Mögliche Probleme bei der Forschung

A
  • Verallgemeinerung der Resultate, Übertragung
  • Versuchsleitereffekt (unbewusste Beeinflussung, ich verhalte mich anders, weil ich weiss, dass ich getestet werde)
  • Konfundierung (eine Variable hat ungewollt einen systematischen Einfluss, z.B. Geschlecht eines Interviewpartners)
  • Falsch gewählte Variablen (z.B. Gewicht kann nicht Fitness messen)
  • Falsche Auswertungsmethode
  • „saubere“ Durchführung des Experiments
22
Q

Aufbau eines wissenschaftlichen artikels

A

• Titel, Abstract, Introduction, Method, Results, Discussion, References

23
Q

Forschungsmethoden

A

Methode. Fokus. Fragestellung
Beobachten. Beschreibung. Welcher Art ist das Phänomen
Korrelation. Vorhersage. Können wir, wenn wir X kennen, Y vorhersagen
Experiment. Kausalität. Ist Variable X eine Ursache für Variabel Y?

24
Q

Between-subject

A

• Zwei verschiedene Personen müssen je einen Fall bearbeiten

25
Q

within subject

A

• Gleiche Person muss 2 Fälle bearbeiten