QEC ALL Flashcards

1
Q

Q: Was ist Wissenschaftstheorie? Welche Vorgehensweisen werden unterschieden?

A

Grundfrage: „Wie geht die Wissenschaft vor?“ (Philosophische Frage) -> Sparte der Philosophie: Wissenschaftstheorie

  • Wie funktioniert Fortschritt von Wissen?

Wissenschaftstheorie (Definition) -> Anwendung der Erkenntnistheorie auf die Wissenschaft

  • Die Wissenschaft von der Wissenschaft „science of science“, „philosophy of science“
  • „Die Wissenschaftstheorie ist eine Metawissenschaft. Ihr Gegenstandsbereich sind die Prinzipien, Ziele, Wege und Ergebnisse der einzelnen Real- oder Substanzwissenschaft.“ (Westermann, 2000 S.20)

2 Vorgehensweisen der Wissenschaftstheorie:

  1. Normative Vorgehensweise: postulieren, wie die ideale Wissenschaft funktioniert -> Wissenschaftstheorie als Wissenschaftslogik ->
  2. **Deskriptive Vorgehensweise **tatsächliche Wissenschaften untersuchen, wissenschaftshistorisch, soziologisch analysieren, wie dort vorgegangen wird (deskriptiv) -> Wissenschaftstheorie als Wissenschaftsgeschichte -> Thomas Kuhn (Paradigmenwechsel)
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2
Q

Q: Welche Position vertritt David Hume bezüglich der Wissenschaft?

A

Formalwissenschaften: Logik und Mathematik

Empirische Wissenschaften: Naturwissenschaften

Was könnte ein Kriterium für Wissenschaftlichkeit sein?

Text: Abstrakte logische Begründungen. Begründungen durch Experimente.

-> Experimental Reasoning

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3
Q

Q: Erläutern Sie die Grundzüge des Logischen Positivismus (Wiener Kreis) Welche Wissenschaftstheorie lag zu grunde? Was besagt das Sinnkriterium?

A
  • M. Schlick -> Physiker + Philosoph
  • L. Carnap -> Philosoph
  • B. Russell -> Mathematiker / Philosoph
  • L. Wittgenstein -> Philosoph
  • K. Gödel -> Mathematiker
  • > Versuchen mit Mitteln der Logik und Erkenntnistheorie zu spezifieren, wie man sinnvolle empirische Wissenschaft erkennt

Kernaussagen:

  1. Reduktion der Philosophie auf Wissenschaftstheorie (dh. Übrige Gegenstände fallen weg)
  2. Aufspaltung der Wissenschaften in 2 Klassen (vgl. D. Hume)
    1. Analytische (Logik & Mathematik)
    2. Synthetische (alle empirischen)
  3. ‚Logizismus‘ (Mathematik auf Logik reduzieren)
  4. ‚Physikalismus‘ alle empirischen Disziplinen auf die Physik reduzieren -> inklusive deren Methoden
    - > Wie begründet man Erkenntnisse in der Wissenschaft? -> Wissenschaftstheoie Wiener Kreis

Wissenschaftliche Aussagen müssen verifiziert werden (Verifizierbarkeit) -> Sinnkriterium

  • Nur Aussagen, welche man verifizieren kann sind sinnvoll -> auf gegebenes zurückführen
  • Aussagen, die nicht verifizierbar sind, sind folglich sinnlos. BEISPIEL?
  • Empirische Aussagen müssen letztlich auf erlebnismässig gegebenes rückführbar sein
  • Das wird in Form von Protokollsätzen (Neurath) festgehalten
    • > „Wissenschaftler X hat zum Zeitpunkt t,dieses und jenes wahrgenommen“ Beispiel Ellermeier (Akustikexperiment)
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4
Q

Q: Wieso beweist die Protokollaussage eine Theorie? Was besagt die Induktionsprinzip? Welches Problem tritt auf?

A

Die Begründung des Wissens geschieht mithilfe des Induktionsprinzips
Hypothesen / Gesetze müssen auf Protokollaussagen rückführbar sein

     - Theorien auf bestätige Hypothesen

Theorie: Besteht oftmals aus mehreren Hypothesen / Gesetze

Hypothesen/Gesetzen: Ableitung aus den Protokollaussagen desto mehr die Hypothese bewiesen wird -> desto eher entsteht ein Gesetz
Verifizierung der Hypothesen durch Sammlung von „basalen“ Aussagen aus dem Protokoll

Protokollaussagen: konkrete Situation

**INDUKTION (Vom besonderen zum Allgemeinen) **

Induktionsproblem:

Problem: Unbegrenzte Allsätze sind durch Induktion nicht begründbar

  • Eine Theorie ist mehr als die Zusammenfassung der Beobachtungen
  • Theorie macht Allaussagen auch über nicht untersuchte in der Zukunft zu beobachtende Phänomene

Bsp: Alle Rechtshänder haben ihr Sprachzentrum in der linken Hemisphäre

(Müsste strenggenommen alle testen, auch früher oder in Zukunft geborene:)

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5
Q

Q: Erläutern Sie Poppers Kritik des Logischen Positivismus. Was verstehen wir unter dem Deduktionsprinzip? Q: Was besagt Poppers ‚kritischer Rationalismus‘?

A

Lösung des Induktionsproblems durch Karl Popper:

-Allgemeine Aussagen sind nicht zwingend aus singulären Sätzen ableitbar, aber sie können durch singuläre Sätze widerlegt werden

Bsp: Genügt einen Rechtshänder zu finden dessen Sprachzentum in der rechten Hirnhälfte ist.

  • > Wir “können nicht als wahr beweisen, aber alles als falsch”
    • > Abgrenzungskriterium: (zw. wissenschaftlichen und unwissenschaftlichen Aussagen): Falsifizierbarkeit (‚Logik der Forschung‘, 1934)
      • > Wir können neue ‚gültige Theorien‘ testen, bis wir evtl. etwas zum Widerlegen finden

Ersetzt Induktionsprinzip durch Deduktionsprinzip -> so geschieht nun Begründung von Wissen

Induktionsprinzip:Von den Beobachtungsaussagen zur Verallgemeinerung

Deduktionsprinzip: Vom Allgemeinen auf die Einzelfälle schließen

Deduktionsschluss (wahrheitskonservierend):

Beispiel: Alle Menschen sind sterblich. Sokrates ist sterblich. Also ist Sokrates sterblich.

Es kommt daher zu einer Umkehrung der bisherigen Logik:

Begründung von Wissen nach Popper:

 - Primat der Ideen / Theorien (Rationalismus)
 - Ableitung von Hypothesen
 - Ernsthafter Versuch der Falsifikation
 - Aussonderung der widerlegten Theorien

Beispiel:

Theorie = kortikale Organisation

Hypothese = Alle RH sind links sprachlateralisiert

Basissatz: Patient X konnte auch bei vollstände Betäubung der linken Hemisphäre noch Sprache verstehen -> Theorie ist widerlegt.

-> Läuft nach dem Prinzip der Deduktion: Vom Allgemeinem zum Besonderen

Man geht aus von einer Theorie, leitet verschiedene Aussagen ab und versucht sie zu widerlegen.

Logisch funktioniert das besser als Induktion.

Popper wendet sich auch konkret gegen den „Psychologismus“, der in den Protokollaussagen steckt

(was heißt „wahrgenommen“ oder „festgestellt“?). Basissätze sollen davon

frei sein

D.h. es muss eine ‚Einigung‘ unter kompetenten Beobachtern / Wissenschaftlern möglich sein.

„An der Raum-Zeit-Stelle ((x,y,z), t) gibt es das und das.“

Um seine Hypothese vor eindeutiger Falsifizierung zu schützen können Forscher sich vor allem auf Randbedingungen und Störvariablen beziehen -> Beispiel: Sprachlateralisierung: Betäubung einer Hemisphäre hat nicht geklappt.

Es ist ungeklärt ob Theorie eindeutig falsifiziert werden kann!

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6
Q

Q: Unterscheiden sie zwischen „naiven“ und „raffinierten“ Falsifikationismus?

A

Kritik an

**Funktioniert in der Praxis nicht immer (Störvariablen); **

Vorgehen entspricht nicht der Intuition, wie Wissenschaftler arbeiten. -> Wissenschaftler würde ja nur damit beschäftigt sein die Theorie zu falsifizieren.

-> keine Praxis; Wissenschaftlicher Fortschritt nur schwer möglich.

verschiebe Schwerpunkt ->

Konzept der Bewährung (corrobation)

  • Theorie, die einen Falsifikationsversuch überstanden hat, hat sich 1x bewährt.

Bewährungsgrad (ein Bericht die bisherigen Leistungen einer Theorie)

  • Grad der Prüfbarkeit (Reliabilität des Fragebogens; Gütekriterien des Tests)
  • Strenge der Prüfungen (man muss ein Experiment, indem alle Störvariablen eliminiert sind / Test wird mit hohem Signifikanzniveau ausgeführt)
  • Art und Anzahl der bestanden Prüfungen (Stichprobengröße)

-> Bericht über bisherige Leistungen der Theorie

Insgesamt: Vergleich von Theorien, statt Theorien mit Beobachtungen. Welche Theorien sind „bewährter“?

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7
Q

Q: Was machen gute erfahrungswissenschaftliche Theorien aus?

A

Folgende Forderungen werden an erfahrungswissenschaftliche Theorien gemacht und dienen zugleich als Kriterium für den Vergleich von Theorien!

  1. Widerspruchsfreiheit (einfach bei axiomatischen Theorien, schwieriger bei psychologischen)
  2. Präzision: Quantitative Theorien (mathematische Formeln) besser als eine qualitative
  3. Einfachheit (Ockams Rasiermesser): Die weniger komplexe Theorie ist besser
  4. Objektivierbarkeit: Keine Introspektion (Selbstbeobachtung), keine Interpretation, Begriffe müssen operationalisierbar sein -> zB. Durch physiologische Maße
  5. Empirischer Gehalt: Die Theorie mit dem größten empirischen Gehalt ist besser
  6. Falsifizierbarkeit (Kritisierbarkeit) -> Theorie muss im Prinzip Falsifizierbar sein, außer sie macht Ausnahmen (zB: Ödipuskomplex)

POWEEF

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8
Q

Q: Erläutern Sie die Theorie von Thomas Kuhn. Wie entsteht laut diesem wissenschaftlicher Fortschritt?

A

WDH: 2 Arten Wissenschaft zu betrachten

  • normative -> Wie sollte Wissenschaft ablaufen? -> Wiener Kreis, Karl Popper
  • deskriptive -> Wie geht Wissenschaft tatsächlich vor? (Thomas Kuhn): „Die Struktur wissenschaftlicher Revolutionen”
             - \> untersucht anerkannte wissenschaftliche Entdeckungen/Entwicklungen
                  * *-\>C: Fortschritt der Erkenntnis kann mit keiner der gängigen Wissenschaftstheorien erklärt werden.  (Logischer Positivismus, Kritischer Rationalismus -\> alles falsch)**
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9
Q

Q: Erläutern Sie die Hauptthesen Thomas Kuhns!

A
  • Normale Wissenschaft vollzieht sich in einem Paradigma. Diese umfasst:
    - Ansicht über die Beschaffenheit des Forschungsgegenstands
    - die Art des methodischen Vorgehens (bei uns im Institut empirisch)
    - den Bereich annehmbarer Lösungen
    - und potentieller Anwendungen

**Zwei Stadien der Wissenschaft **

  • Normale Wissenschaft: lösen von Rätseln, Ausarbeitung dominierende Theorie, Ausdehnung des Anwendungsbereich, keine Kritik an vorhandenen Konzepten
    • > „Strebt nicht nach neuen Tatsachen und Theorien und findet auch keine, wenn sie erfolgreich ist”

-wissenschaftliche Revolution

Behaviorismus -> Rückte zB. Nach zahlreichen Experimenten, die zeigen, dass Kognition eine entscheidende Rolle spielt.

Normale Wissenschaftsaktivität kann in eine Krise führen:

  • Anomalien werden entdeckt
  • gesteigerte Häufigkeit von Fehlern in Anwendung und Aufwendung
  • Theorie muss modifiziert werden
  • gehäuftes auftreten von Anomalien führt zu Krise des Paradigmas
  • Symptome sind dann zB. grundsätzliche Methodendiskussionen
  • > Paradigma wird solange nicht aufgegeben, bis ein Ersatz zur Verfügung steht.

Krise -> Wissenschaftlicher Revolution (alte Theorie wird durch eine neue ersetzt)

  • > geschieht nicht nach streng logischen Regeln oder Empirie
  • Alte und neue Theorie sind logisch unvergleichbar (inkommensurabel) -> „sprechen verschiedene Sprachen“
  • Annahme des neuen Paradigmas ist ein ‚Glaubensakt‘

Mechanismen der Ersetzung einer alten Theorien durch eine neue:

  • Junge Wissenschaftler begründen neue Theorie
  • einige konvertieren
  • dem alten Paradigma verpflichtete Wissenschafter sterben / werden Pensioniert

Beispiel für Anomalie

  • Wende vom ptolemäischen zum kopernikanischen Weltbild
  • Übergang von der Newtonschen Teilchen Theorie tur Wellentheorie (Huygens) des Lichts
  • Darwins Evolutionstheorie

Psychologie Behaviorismus Kognitive Wende Neurowissenschaftliche Seite

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10
Q

Q: Was ist eine Hypothese? Welche Arten von Hypothesen unterscheiden wir?

A

Hypothesen = Vermutungen über Gesetzesmäßigkeiten

Bei Hypothesen unterscheiden wir die folgenden Arten:

  • Universelle
  • Existentielle
  • Hypothesen über Anteile

Grundaussage der universellen Hypothesen ist („Für alle Fälle gilt…“) -> Allquantor

Beispiel Müller Lyer Täuschung bei jedem Menschen beobachtbar..

ggf. Unterscheidung

strikt universelle Hypothese

nicht strikt universelle Hypothese (Einschränkung auf bestimmte Bereiche -> „betrifft alle Personen die in bestimmten Umfeld leben“

Grundaussage der existentiellen Hypothesen ist („Es gibt einen..“) -> Existenzquantor

Beispiele: „Es gibt Absoluthörer“, „Es gibt Anorexien bei Männern“

Grundaussage der Hypothesen über Anteile ist (“X% der Y sind/tun Z“ / „etwas ändert die Wahrscheinlichkeit X zu tun“)

Beispiele:

„92% der Rechtshänder sind Sprachdominant in linker Hemisphäre“

„Mentales Training erhöht WK. auf sportlichen Erfolg“

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11
Q

Q: Wie überprüfen wir Hypothesen? Welche Möglichkeiten gibt es diese zu verifizieren/falsifizieren?

A

Hypothesen können wir grundlegend:

           - Verifizieren:
           - Falsifizieren:

Dies geschieht in der Regel entweder anhand:

Einer Stichprobe

Der gesamten Population (eher selten)

Überprüfung der Hypothesenarten:

Universalhypothesen:

Beispiele:

Gesamte Population -> Opfer eines Geiseldramas („Alle Opfer haben psychische Schäden erlitten“) -> kann verifiziert/falsifiziert werden

Population zu große -> „Alle Kinder unter 5 Jahren sind XY“ -> können wir nicht verifizieren, aber durch ein Gegenbeispiel falsifizieren

Existentielle Hypothesen:

Beispiele:

Gesamte Population („Unter den Opfern des Geiseldramas gibt es einige Personen mit Psycholog. Belastungsstörung“) -> sowohl verifizierbar als auch falsifizierter

Stichprobe („Es gibt mindestens einen Menschen, der PI bis auf eine Nachkommastelle aufsagen kann“) -> Lieg Person in Stichprobe?? / -> kann nur verifiziert werden

Hypothesen über Anteile:

Beispiele:
Gesamte Population („40% der Bäume im Herrengarten durch sauren Regen geschädigt“)  -\> verifizierbar oder falsifizierbar

Stichproben: („90% der Studierenden sind Rechtshänder“) -> führt nicht zu sicherem Wissen, deswegen weder verifizierbar oder falsifizierter -> lediglich Wahrscheinlichkeitsaussage

-> es ist auch Möglich, dass nur Linkshänder in der Stichprobe, wenn auch unwahrscheinlich

C:

Falsifikation ist herstellbar durch ein statistisches Falsifikationskritierum

  • >Bildung einer Nullhypothese -> Untersuchung dieser anhand von statistischen Verfahren
  • > Wenn die Wahrscheinlichkeit unter 5% liegt, dass die Daten durch Zufall entstanden sind - verwerfe ich die Nullhypothese (Irrtumswahrscheinlichkeit ist unter 5%)
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12
Q

Q: Unterscheiden sie die grundlegenden Arten von Forschungsmethoden!

A

Quantitative Forschung:

 - \>Fallstudien(case studies)
 - \>Ethnographische Methoden 

Nichtexperimentelle quantitative Forschung

 - \>Beobachtungsmethoden
 - \>Fragebogen-Erhebungen 
 - \>Quer und Längsschnittuntersuchungen

Experimentelle Forschungsmethoden

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13
Q

Q: Wodurch definiert sich die Qualitative Forschung? Nennen Sie 2 Beispiele für Qualitative! Welche Probleme treten bei der Qualitativen Forschung auf?

A

Qualitative Forschung:

  • > basieren auf nicht-numerischen Daten
  • > ist interpretativ
  • > oftmals mehrere Methoden (‚multi-method‘)
  • > Feldforschung

->Beispiele:

 Freuds Psychoanalyse

 Definierte Gedächtnisausfälle

 Begabungen & Talente

Qualitative Methode: FALLSTUDIEN
Fallstudien können zur Bestätigung existentieller Hypothesen herangezogen werden und zur Falsifizierung von universellen Hypothesen

Verifikation: „Gibt es Eidetische Personen?“ -> Eidektik -> herausragendes Gedächtnis, lese Details wie von Vorlage ab -> EXISTENTIELL

Falsifizierung: „Übertragung vom Kurzzeit- ins Langzeitgedächtnis geschieht im Hippocampus „ (universell, brauche nur einen Patienten mit Läsionen im Hippocampus zu finden, der kein Korsakoff-Syndrom hat). -> UNIVERSELL

Ansonsten erfüllen sie eine „heuristische Funktion“, indem sie das Aufstellen von Hypothesen für weitere Forschung ermöglichen

Ethnographische Methoden

  1. Erwachsenwerden in bestimmten Kulturen
  2. Gesellschaft an bestimmten Orten
  3. Bräuche / Traditionen in X

Methoden sind die Beobachtung aus erste Hand, das nachvollziehen genetischer Entwicklungen (Stammbäume), tiefe Interviews, sowie Teilnehmende Beobachtung (wobei diese oftmals problematisch sein kann)

-> Meistens Retrospektiv

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14
Q

Q: Erläutern Sie die grundlegenden Aspekte von Beobachtungsmethoden und nennen sie Beispiele für diese!

A

Beobachtungsmethoden:

1. Was wird beobachtet?

** -> Was wollen wir beobachten für die Fragestellung unserer Forschung?**

 -\>Beispiele: Mutter-Kinder-Verhalten / Entscheidungsverhalten in Gremien

Es gibt bestimmte „Beobachtungssysteme“ - Beispiele:

Bales Interaktionsanalyse: Geschulte Beobachter, beobachten Gruppe und klassifizieren die Verhaltensweisen (12 Kategorien, am Ende erhalten wir Graph)
FACS (facial action coding system): Gesicht ist aufgeteilt in verschiedene Action Units, durch verschiedene Aktivitätmuster lassen sich Emotionen bestimmen. Zur Auswertung ist ein geschulter Beobachter nötig -> echtes Lächen: 12/6

C: Beobachtung kann sehr präzise / detailliert sein und erfordert oftmals Training für bestimmte Schemata der Beobachtung

  1. Wie wird Beobachtet?
    - Verhaltensstichprobe
    - > fortlaufend (ungenau, Zeitdruck, Kosten)

Alternativ:

-time-sampling -> zB. in jeder 3. Minuten

-event-sampling -> zB. nur auf Trotzverhalten

3. Schlussfolgerung:

  • > Beobachter müssen trainiert sein
  • > Reliabilität der Beobachtungen
  • > evtl Aufzeichnung von Ton/Bildmaterial
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15
Q

Q: Welche Probleme können bei Beobachtungen auftreten? Und wie können diese gelöst werden?

A

Probleme bei Beobachtungen:

-> Reaktivität der Messung (observer Influence)

Beobachter hat Einfluss auf das Geschehen

Beobachtungsstudien sind relativ (Observer influence)

Versuchspersonen verhalten sich anders, wenn ein Beobachter anwesend ist

Lösungsversuch 1 Habituieren

 - \>d.h. es wird regelmäßig gefilmt oder beobachtet, die VPs achten so irgendwann nicht mehr drauf (wie Big Brother)

Lösungsversuch 2 Unwissentlich beobachten

 -\>Problem hier sind die Ethischen Grenzen! (Daher seltener verwendet)

Verzerrung durch den Beobachter (observe bias)

Beobachtet das, was er beobachten möchte oder sich wünscht/erhofft (Ist der Beobachter ein gutes „Messinstrument“?)

Lösungsversuch 1 Blinding (Blindversuch)

->Beobachter kennt die echte Hypothese nicht

Lösungsversuch 2 Spezifische Kategorien

->Um so spezifischer die Hypothese gestellt ist, desto weniger kann man sie verfälschen

Beispiel:

lost letter technique‘ -> „Objektiv“

Milgram: Briefe wurden verstreut und waren an unterschiedliche Gruppen (Privat/med. Einrichtungen ; Nazis/Kommunisten) adressiert

Wieviele von den Briefen wurden aufgesammelt und in US Mailbox getan?

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16
Q

Q: Was versteht man unter einem Test? Nennen Sie die zentralen Testgütekritierien nach der klassischen Testtheorie! Was bedeuten sie?

A

Befragung :
Mündliche Befragung
Schriftliche Befragung
Internet Befragung

Ein Test ist ein standardisiertes Verfahren zur Messung latenter Variablen. Er genügt bestimmten Testgütekritieren.

Testgütekriterien:

  • *Objektivität:** Ergebnis muss unabhängig vom Testleiter sein
  • *Reliabilität:** Zuverlässigkeit / Messgenauigkeit: wie genau der Test das misst, was er misst (egal was er misst)
  • *Validität:** Ausmaß, in dem der Test das misst, was er messen soll.
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17
Q

Q: Was ist die zentrale Annahme der klassischen Testtheorie? Was besagen ihre Axiome? Bezüglich der Reliabilität?

A

Klassische Teststheorie Messwert X besteht aus T und E.
X = T + E

1) Messwert E schwankt um 0 -> Erw(E) = 0
2) Korrelation zwischen T und E = 0

3) Korrellation zwischen anderen Variablen und E ist gleich Korr(Ty,E) = 0
4) Korrelation zwischen E und anderen Störvariablen = 0

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18
Q

Q: Was bedeutet Objektivität? Welche Arten von Objektivität werden unterschieden?

A

Objektivität = Ergebnis ist unabhängig vom Versuchsleiter

Arten von Objektivität:

  • Durchführungsobjektivität: ist gefährdet wenn zB. Verschiedene Testleiter, verschiedene Erklärungen geben
  • Auswertungsobjektivtät: betrifft zB. die Kodierung der Antworten -> am besten automatisiere
  • Interpretationsobjektivität: es muss klar sein wie das Ergebnis zu interpretieren ist -> zB. durch Normierungen für bestimmte Altersgruppen, die sagen was überdurchschnittlich ist.
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19
Q

Q:Was bedeutet Reliabilität? Welche Arten von Reliabilität werden unterschieden?

A

Reliabilität = Zuverlässigkeit / Messgenauigkeit: wie genau der Test das misst, was er misst. (egal, was er misst)

  • Retest Reliabilität:
    Wiederholung der Tests und Bestimmung der Korrellation zwischen den Messwerten.
    Beachten: Übungseffekte, Erinnerungseffekte, Veränderungen des zu testenden Merkmals >mehrere Wochen verstreichen lassen zwischen Test und Retest
  • Paralleltest Reliabilität:
    Wiederholung mit einer parallelen oder äquivalenten Form
  • Testhalbierungs-Reliabilität / Interne Konsistenz:
    Korrelation zwischen den einzelnen Testhälften vgl even/odd
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20
Q

Q: Was bedeutet Validität? Welche Arten von Validität werden unterschieden?

A
  • Inhaltsvalidität:
    Sind die Testitems eine repräsentative Stichprobe aus der Grundgesamtheit aller Items? zB. alle Rechenoperationen im Zahlenraum bis 100, ist meist nicht formal zu bestimmen daher: Zuordnung der Items zu Testbereichen -> Vergleich der Konstruktstruktur mit Struktur des Tests
  • Kriteriumsvalidität: Zusammenhang zwischen Testwerten und Kriterien
    Herbeinehmen eines externen Kriteriums zB. Studiumserfolg oder Vorgesetzten Beurteilung -> Übereinstimmungsvalidität /
    Vorhersagevalidität
  • ODER: Validierierung an einem anderen Test, der dasselbe Merkmal misst
  • Konstruktvalidität: Zusammenhang mit anderen Merkmalen, Testen von Hypothesen über das Konstrukt
    • Konvergente Validität -> Planungkompetenz – Studienerfolg
    • Divergente Validität -> Planungskompetenz – soziale Fähigkeiten
    • Multitrait-Multimethod Ansatz
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21
Q

Q: Erläutern Sie die relevanten Schritte der Testkonstruktion

A
  1. Eingrenzung des zu erfassenden Merkmals: Was soll untersucht werden
    1. geschieht mit Hilfe der Literatur, Voruntersuchung, Befragung von Experten
  2. Entscheidung über Form des Fragebogens
    1. verschiedene Optionen. zB Multiple Choice, Zuordnung, Art der Skalen
  3. Generierung eines Item Pools
    1. hierbei sollte für jedes zu messende Konstrukt, mindestens 2 Items vorliegen
  4. Itemanalyse:
    1. Antwortverteilung: Boden/Deckeneffekte, Schiefe -> Messfehler durch Über bzw. Unterschreitung des Messbereichs (MESSUNGEN AM RAND beachten)
    2. Itemschwierigkeit: Anteil der Stichprobe, welcher das Item löst (positiv beantwortet)
    3. Trennschärfe: Inwiefern korreliert das Item mit dem Gesamtergebnis des Tests?
    4. -> Ziel ist es mit Hilfe dieser Kriterien das bestmögliche Ergebnis zu wählen
  5. Revision des Tests
    1. Auswahl der besten Items
  6. Reliabillitätsbestimmung
  7. Validitätsbestimmung
  8. **Normierung: **Erhebung repräsentativer Vergleichsstandards
    1. anhand bestimmter Personengruppen Alter, Geschlecht, Kenntnisstand
    2. Umwandlung unserer Rohwerte in Standardwerte (zB IQ)
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22
Q

Q: Welcher Zusammenhang besteht zwischen den Gütekriterien?

A

Die 3 Kriterien bauen logisch aufeinander auf.

Dabei ist Objektivität die Vorraussetzung für Reliabilität und diese letzendes für Validität

Das erstellen von Tests ist eine Kunst (lege artis)

Ein Test ist keine willkürliche Aufsummierung von Antworten

Auch ist ein Test keine Sammlung von Einzelitems, welche einzeln interpretiert werden sollen.

Maßgeblich ist in der Tat der Testscore

23
Q

Q: Erläutern Sie die wesentlichen Grundzüge der Item-Response Theorie von Rasch!

Q: Wo liegen die Vorteile Item-Response-Theorie gegenüber der klassischen Testtheorie?

Q: Warum wurde die Item-Response-Theorie bei der Erstellung von der PISA-Studie verwendet?

A
24
Q

Q: Was bedeutet Korrelative Forschung? Was sind die zentralen Größen dieser?

A

**-Nicht experimentelle, beobachtende Forschung -> methodische Vorgehen **

  • Soll Zusammenhänge untersuchen
    • > Zusammenhang zu Korrelation lediglich „vage“
  • >nur beobachtet, nicht manipuliert
  • >Kriterium ist wie, Daten gewonnen werden (Versuchsplan, Design), nicht wie sie analysiert werden.

Beispiel: Befragung / Beobachtung -> Es wird kein Einfluss genommen

Zusammenhang zwischen zwei Werten = Korrellation
Determinationskoeffizient: Anteil an gemeinsamer Varianz zwischen den Variablen (mehr Aussagekräftig)

      -\> Alternativ Grafische Darstellung

Zusammenhang Beispiele:

Lärmpegel - Herzkrankheit -> experimentell: Schlaf und Lärm: Test der Gefäßreaktionen als Vorhersagefaktor für Durchblutungsstörungen

Handybenutzung im Auto - Unfallhäufigkeit -> experimentell: Fahrsimulator

Maße:

Pearson Produkt-Moment-Korrelation: Produkt der Momente (gemeinsame Variation) / Wurzel der Produkt der quadratischen Abweichungen (separate Variation)

  • > lediglich Maß des LINEAREN Zusammenhangs -> es entsteht immer eine Gerade
  • > problematisch auch bei eingeschränktem Wertebereich

C: Oftmals beide Varianten einer Untersuchung möglich.

 Kriterium: Methode -\> nicht Auswertung
25
Q

Q: Welche Probleme hat die korrellative Forschung?

A

Richtungsproblem:
A->B oder B->A zB. soziale Schicht – Schizophreniehäufigkeit

Das Problem dritte Variable:
Korrelative Forschung ist nicht geeignet um Kausalzusammenhänge aufzuweisen.

C: Korrelative Forschung ist ungeeignet für Kausalzusammenhänge -> Experiment

26
Q

Q: Nennen Sie die ihnen bekannten Definitionen von klassischen Experimenten:

A

_Definition nach Mill -> Feststellung von Kausalität: _

  • Die Ursache muss dem Effekt vorausgehen
  • Die Ursache muss mit dem Effekt zusammenhängen-> es gibt eine plausible Verknüpfung
  • Es darf keine alternativen Erklärungsmöglichkeiten als die Ursache geben (!)

_Definition von Wundt: _

-Experiment = Willkürliche Einwirkung auf Beobachtung

3 Ws von Wundt

-Willkürlichkeit -> Absichtliche, planmäßige Herbeiführung des Ergebnisses unter kontrollierten Bedingungen

-Wiederholbarkeit -> Reproduzierbarkeit der Ausgangsbedingungen und Ergebnisse

-Variierbarkeit -> Einflussgrößen können in verschiedenen Ausmaßen eingesetzt werden

27
Q

Q: Was sind die wesentlichen Bestandteile eine modernen Experiements? Welche 2 grundsätzlichen Vorgehen werden verwendet?

A
  1. Manipulation einer unabhängigen Variablen
  2. Kontrolle von Störvariablen

Arten von Variablen im Experiment:

  1. Unabhängige Variablen (UV) -> werden vom Versuchsleiter manipuliert
  2. Abhängige Variablen (AV) -> Das wird gemessen
  3. Störvariablen (SV) -> alles andere
                      Variablen der VP (Alter, Geschlecht, Erfahrung,...)
    
                      Externe Bedingungen (Tageszeit, Umgebung)
  4. Randomisierung -> Lösung zur Kontrolle von Störvariablen
  5. Konfundiert: -> Zusammengegossen

C: Werden Störvariablen nicht kontrolliert so können Ergebnisse konfundierend -> meistens erfolgt die Kontrolle über Randomisierung!

28
Q

Q: In welchen Fällen ist ein Experiment nicht möglich?

A

Die Manipulation einer unabhängigen ist gefährdet.
Nicht möglich: Alter, Geschlecht, Händigkeit, Erfahrung

Ethisch nicht vertretbar:
zB. Schmerz, Stress, Hörschaden, Mobbing, Lärmpegel!

In solchen Situationen ist beobachtende / korrelationale Forschung angezeigt!

29
Q

Q: Welche Arten von Experimenten werden unterschieden? Wo liegt der Unterschied zwischen in einem „Between-Subjects Design“ und einem „Within-subjects Design“?

A
  1. Experimente nach Anzahl der UV: einfaktoriell vs mehrfaktoriell
  2. Experimente nach Anzahl der AV: univariat vs. multivariat
  3. Nach Zuorndung der VPN zu Bedingungen
    1. Within-Subjects Design -> Messwiederholungen ->
      mehrere Versuchsbedingungen pro VP
    2. Between-Subjects Design -> Plan zwischen Gruppen

C: je nach Design unterschiedliche statische Verfahren und Mechanismen zur Kontrolle von Störvariablen (Randomisierung / Ausbalancieren)

30
Q

Q: Welcher Unterschied im Bezug auf statische Methoden wird zwischen einem zwischen in einem „Between-Subjects Design“ und einem „Within-subjects Design“ gemacht? Was gilt bezüglich der Power?

A

Experimente werden nach der abhängigen und unabhängigen sowie nach der Störvariablen unterschieden. Ebenso ist die Unterscheidung nach Zuordnung der VP üblich (Between-subjects design vs. within-subjects design)

Warum ist diese Unterscheidung wichtig?

Je nach Design sind unterschiedliche statistische Methoden angemessen. (z.B. t-test für unabhängige Stichproben vs. t-test für abhängige Stichproben) (Statistik-VL)
Je nach design sind andere Techniken zur Kontrolle von Störvariablen angezeigt. (z.B. Randomisieren vs. Ausbalancieren) (diese VL)

Statistisch hat das within-subjects design eine höhere Power als das between-subjects design.

Dabei handelt es sich um die Wahrscheinlichkeit, einen tatsächlich vorhandenen Effekt auch zu finden. Der beta-Fehler ist die Wahrscheinlichkeit, einen Effekt zu übersehen. Power ist in der Statistik 1-beta.

  1. Größere Power des Within-Subject Designs, weil VP selbst als Kontrolle
  2. Individuelle Unterscheide fallen nicht mehr ins Gewicht
31
Q

Q: Welche Methoden zur Kontrolle können bei einem Between-subject Design angewendet werden? Erläutern Sie diese kurz und machen sie ggf. ein Beispiel!

A

Zunächst einmal, würden wir keine Kontrolle machen, so kommt es zu einer Auswahlverzerrung (selection) Bias.

Die beiden hier gemachten Anpassungen sind:

Randomisierung:

  • Vorgehen: Versuchspersonen zufällig den Versuchsbedingungen zuteilen
  • Vorteile: Leicht durchzuführen, zeitsparend / Kontrolle auch nach unbekannten Störvariablen
  • Nachteile: Gruppen können immer noch ungleich sein, wobei sich das Risiko mit steigenden N mininiet

Matching:

  1. Vorgehen: Messen der Störvariable, Ordne die Teilnehmer nach dieser Variable, Bilde Paare von beieinanderliegenden Werten zwischen den VPN, Ordne dann jeweils zufällig die Mitglieder gematchten Paare auf die beiden Versuchsbedingungen zu
  2. Vorteile: Variable ist kontrolliert (und ist dem VL bekannt)
  3. Nachteile: Schließt nicht die Wirkung unbekannter Störvariablen aus + Unökonomisch, da ein Vortest benötigt wird.
32
Q

Q: Welche Methoden zur Kontrolle können bei einem Within-subject Design angewendet werden? Erläutern Sie diese kurz und machen sie ggf. ein Beispiel!

A

Hierbei durchlaufen die VPn mehrere Bedingungen, was man auch repeated-measures design nennt.

Hierbei können Reihefolgeeffekte (aufgrund der Position in der Abfolge, Übungseffekt) und „carry-over“-Effekte (Bedingung beeinflusst inhaltlich eine andere) auftreten.

Kontrolltechniken:

Ausbalancieren (counterbalancing)

Spiegelbildmethode (ABBA)
Vollständiges Ausbalancieren: n! -> alle möglichen Reihenfolgen
Lateinisches Quadrat

Randomisierung

Die Reihenfolge der Bedingungen wird rein zufällig gewählt à nur bei großen N.

Durch beide Kontrollmechanismen werden Reihenfolgeeffekte (Positionseffekte) und lineare Carry-over-Effekte kontrolliert, nicht jedoch differentielle carry-over-Effekte (A à B, aber nicht B à A)

33
Q

Q: Was ist der Unterschied zwischen carry-over und Positionseffekten?

A

Naja positionseffekt sind auf die Position zurückzuführen vor allem bei within subjects. Dazu zählen erinnerungs übungs und Ermüdungseffekte. Carry over sind Effekte die unabhängig von der Position auftreten also effektr die nicht von der Reihenfolge abhängen wann welches Experiment gemacht wird
Z.b. Wäre ein positionseffekz bei drei Durchgängen dass du im letzten immer müde bist oder weniger konzentriert im ersten aber nicht
Ein carry ovet Effekt ist wenn du z.b. Eine bestimmte letnstrategie entwickelst und das immeregal ob du vorher Experiment v1 oder v2 gemacht hast du hast in jedem Fall beim nächsten Experiment ein verändertes verhalten
Z.b. Beim auswendig lernen von Wörtern
Sozusagen dass du bereits gewisse Dinge weißt weil du jetzt weißt was gefragt werden wird

Positionseffekte hängen von der Reihenfolge in der Abfolge ab, das heißt, hierzu zählen also Effekte durch Ermüdung, Durst, Übung und so weiter.
Carry-Over-Effekte treten auf, wenn die Bedingungen sich inhaltlich beeinflussen. Hierzu zählen also Lerneffekte (die sind unabhängig von der Reihenfolge, das sind die linearen, glaube ich). Differentielle Carry-Over-Effekte treten auf, wenn eine Bedingung die andere beeinflusst, aber nicht umgekehrt
Außerdem denke ich, dass Positionseffekte und Carry-Over-Effekte sich nicht gegenseitig ausschließen.
Also kann zum Beispiel ein Carry-Over-Effekt, wenn ich durch die Bearbeitung der ersten 10 items das 11te leichter lösen kann, gleichzeitig ein Positionseffekt sein (denn dann hängt ja das Ergebnis des 11ten items von der Position ab)
Ah oke, Carry-Over-Effekte sind unabhängig von der konkreten Position sondern abhängig von den vorangegangenen Bedingugen

34
Q

Q: Fassen Sie die wesentlichen 3 Möglichkeiten der Kontrolle im Experiment zusammen!

A
  1. Über die UV: Alle VPn werden auf identische Weise manipuliert. Manchmal kommen hierzu „Konföderierte“ zum Einsatz, also Eingeweihte des Versuchsleiters. Hierzu zählt aber auch Kalibrierung etc.
  2. Über potentielle Störvariablen (Lärm, Tageszeit): Störvariablen werden idealerweise eliminiert, ansonsten versucht, konstant zu halten oder durch Randomisieren zu entkräften.
  3. Über Unterschiede zwischen VPn: Hierbei werden Randomisieren oder Matching im Falle des between-subjects design und alle Versuchsbedingungen in jeder Reihenfolge (ABBA, Ausbalancieren) im within-subjects design verwendet.
35
Q

Q: Welche 2 Effekte treten prinzipiell bei sozialen Situationen im Experiment auf?

A

Humanwissenschaften sind meist eine soziale Situation, sodass sowohl Experimentator/in meist nicht so kühl und unbeteiligt handeln, wie dies vielleicht nötig wäre. Ebenfalls gehen die Versuchspersonen mit einer gewissen Einstellung in das Experiment, fangen ggf. an Hypothesen zu generieren -> unsere bisherigen Kontrolltechniken erfassen dies nicht.

Wir unterscheiden prinzipiell zwischen:

  1. Versuchspersoneneffekte
  2. Versuchsleitereffekte
36
Q

Q: Erläutern Sie die Ihnen bekannten Versuchspersonen-Effekte und wie man für diese kontrolliert!

A

Erwartungen der Versuchsperson

Erwartungen wie eine experimentelle Bedingung wirkt

Erwartung der VP darf nicht mit der UV konfundieren (Beispiel: Wirkung eines Betäubungsmittels)

-> LÖSUNG: DoppelblindPlaceboVersuch: Eine Gruppe Treatment / Eine Gruppe Placebo -> VL wissen auch nicht, was sie den Probanden geben

Erwartungen aufgrund von Aufforderungsvariablen (demand characteristics):

VPn interpretieren alle Aspekte der Versuchssituation ->

Beispiel: Orne & Scheib: Sensorisches Deprivationsexperiment: Wenn vor Experiment medizinische Anamnese erhoben, Notfallkoffer in Sichtweise oder Panikknopf erklärt -> dann mehr Berichte über „Wände schienen zu wanken“ oder ähnliches -> LÖSUNG: geeignetes Setting finden

Erwartung über die soziale Erwünschtheit von Verhalten:

zB. Befragungen über Sexualverhalten / Antisemitismus

LÖSUNG: Aufklärung der Vpn, Lügenskalen; ‚faking-good’-Antworten; ‚Randomized-response’-Technik (statistisches Verfahren zur Schätzung der wahren Antworten);Bogus Pipeline (falscher Lügendetektor)

Motive der Versuchspersonen -> die Verhalten beeinflussen

  1. Testangst/Bewertungsangst
  2. Bedürfnis nach sozialer Anerkennung -> (positive self presentation -> Selbstdarstellungstendenzen) vgl. Versuch mit Hand in Eiswasser
37
Q

Q: Erläutern Sie die Ihnen bekannten Versuchsleiter-Effekte und wie man für diese kontrolliert!

A

Versuchsleiter-Effekte:

Versuchsleiter-Erwartungs-Effekt(Rosenthal-Effekt)
VL erwartet bestimmten Ausgang (zB. Bestätigung der Sachhypothese) und kann VP unbeabsichtigt im Sinne dieser Erwartung beeinflussen
Beispiel: Grundlage -> Versuche von Rosenthal: Labyrinthaufgaben bei dummen/schlauen Ratten (die eigentlich gleich waren) je 6 bei 12 VL -> dumme Ratten schnitten dennoch schlechter ab, da sie anders behandelt wurden.

  • *Kontrollmechanismen:**
    1) Standardisierung des VB
    2) Automatisierung / Durchführung ohne VL
    3) Manipulation der VL Erwartungen
    4) Training des VL auf nonverbale Kommunikation

5) Blinding des VL

38
Q

Q: Wie wird eine Untersuchung durchgeführt? Was muss bei den einzelnen Schritten beachtet werden?

A
  1. Spezifizieren von Hypothesen
  2. Auswahl einer Population&Stichprobe
  3. Operationalisierung der UV
  4. Operationalisierung der AV -> Skalen / physiologische Maße
  5. Versuchsplan erstellen:
    1. M /R
    2. Beobachtung O
    3. Treatment X
  6. Durchführung des Experiments
  7. Statistische Interpretation
  8. Veröffentlichung im APA Format
39
Q

Q: Was bedeutet Validität bei Versuchsplänen? Warum ist diese so wichtig?

A

Drei Arten von Validität werden unterschieden:

  1. Interne Validität
  2. Externe Validität
    1. Stichprobenvalidität
    2. Ökologische Validität
  3. Validität statistischer Schlussfolgerungen
40
Q

Q: Was bedeutet Interne Validität bei Versuchsplänen?

A

Es geht hierbei um Versuchspläne, bei denen VPn wiederholt getestet werden.

Ein Experiment ist „intern valide“ wenn der gemessene Effekt eindeutig auf die UV zurückzuführen ist.

Der Versuchsplan ist schlüssig, alle Störvariablen sind kontrolliert und Alternativerklärungen wurden ausgeschlossen.

41
Q

Q: Welche Gefahrenquellen für die interne Validität können beim Within-Subjects Design auftreten, welche beim Between-Subjects Design?

A
  1. Reifung (maturation): meint alle Veränderungen über die Zeit; Ermüdung, Übung, Altern, Hunger
    1. zB. bei Pretest/Posttest Designs -> kann schon Trainingseffekt aufgetreten sein, sofern das gleiche getestet wird.
    2. LÖSUNG Kontrollgruppe ohne Treatment ( O1 X O2 & O1 O2)
  2. Effekt der Testung (testing):
    1. bei Mehrfachmessungen verbessert sich die Leistung in späteren Tests (Vertrautheit mit Format/Gedächtnis)
  3. Veränderungen in den Messinstrumenten (Instrument Decay)
    1. Bezieht sich auf physikalische ebenso wie menschliche Messinstrumente.
    2. Beispiele: 1. Analoge Eletronik (Aufwärmzeit) 2. Bei Personen Erfahrungswert: werden empfindlicher und klassifizieren Verhalten anders (zB. nach erstem psychotischen Schub Patienten -> werden Details ignoriert)
  4. Regression auf den Mittelwert:
    1. Extremwerte tendieren bei nochmaliger Messung wieder zum Mittelwert. Dieser Fehler wird problematisch, wenn Extremgruppen untersucht. Denn gemäß der klass. Testtheorie schwankt jede Messung X mit einem Fehler e um den wahren Wert T. Daher können an sich „normale“ VP zufällig in die Extremgruppe kommen.
    2. Beispiel der VL -> Würfel
  5. Geschichtliche Faktoren (history):
    Historische Einwirkungen zwischen Vorher- und Nachhermessungen können das Ergebnis invalidieren. Daher darf zwischen den Messungen kein Ereignis stattfinden, dass Einfluss die Meinung der VPN hat.
  6. Auswahlverzerrungen:
    Jeder systematische Unterschied zwischen Experimental und Kontrollgruppe macht die Messung ungültig.
    Freiwilligkeit ist fast immer ein Problem! -> da so bestimmte Personengruppen sich eher melden als andere
    Selection-Bias als generelles Problem -> es entstehen Quasi-Experimente ohne Randomisierung
  7. Differentieller Ausfall von VPN in bestimmten Gruppen (experimental mortality / differential attrition)
    Differentieller Verlust von Versuchsteilnehmern in den verschiedenen Versuchsbedingungen (Gruppen) / Meist auf systematische Effekte zurückzuführen
    zB. Raucherentwöhnung vs. Warteliste gruppe -> Aussteigen der stärksten Raucher propagiert Therapieffekt, der gar nicht da ist
  8. Diffusion:
    Informationen vom Versuch kommen nach außen. zB. bestimmte Details aus der Treatmentgruppe gelangen in die Kontrollgruppe und die Probanden verhalten sich dann entsprechend (zB. bei Studenten sehr verbreitet, die sich von Versuchen erzählen)
  9. Rivalität zwischen Versuchsgruppen (compensatory rivalry)
    zB. bei Pädagogischen Maßnahmen, ob spezielle Veranstaltungen den Studenten Vorteile bringen. Die Kontrollgruppe fordert dann ein Recht auf Gleichberechtigung und strengt sich entsprechend mehr an um den Unterschied wettzumachen. Die Effekte des treatments können so verloren gehen.
42
Q

Q: Was wird versucht durch „Solomons 4 Gruppen“ zu erreichen?

A

Das klassische pretest-posttest-design kann durch Solomons 4-Gruppen-Plan gegen die oben beschriebenen Fehlerquellen abgesichert werden.

Solomons 4-Gruppen Plan

  1. R O1 X O2
  2. R O1 O2
  3. X O2
  4. O2

Ein sehr aufwändiger Versuchsplan mit 4 Gruppen. Statt den klassischen zwei Zeilen Testgruppe und Kontrollgruppe werden zusätzlich Zeile 3 und 4 hinzugefügt.

Zeile 3 beschreibt nur die Anwendung der Behandlung und einem Test danach, damit wird die 1. Zeile geprüft und das Problem des Testing angegangen. Zeile 4 beschreibt nur eine einzige Messung zum 2. Zeitpunkt und prüft damit Zeile 2. Damit wird das Problem der Reifung und der History angegangen.

43
Q

Q: Was versteht man unter externe Validität? Welche Arten werden unterschieden?

A

Definition: Ein Versuchsplan besitzt externe Validität, wenn die gefunden Effekte über den Rahmen der Untersuchung hinaus generalisierbar sind.

Darunter zählt:

  1. Stichproben Validität: Kann man vom Verhalten der Stichprobe auf die Zielpopulation verallgemeinern?
  2. Ökologische Validität: Kann man vom Forschungssetting auf andere Umwelten generalisieren? (andere Aufgaben, Umgebungen, soziale Zusammenhänge)
44
Q

Q: Was versteht man unter Stichprobenvalidität? Welche Arten von Stichproben werden unterschieden?

A

Stichproben Validität: Kann man vom Verhalten der Stichprobe auf die Zielpopulation verallgemeinern?

Idealvorstellung: Die Stichprobe ist eine Zufallsauswahl aus der Population (random sampling)
Realistischer: Zielpopulation -> verfügbare Population -> Stichprobe

Problem: 2 Generalisierungsschritte bedeutet 2 Fehlerquellen, was die Validität beeinflusst

Unterscheidung in 2 generelle Stichproben Risikofaktoren:

Leicht verfügbare Stichproben (samples of convenience):

Weiße Ratten
Psychologie Studierende
Freiwillige (in der Regel gebildet, höherer IQ, höhere Schicht)

RISIKO: Wechselwirkung zwischen treatment und Auswahl (sampling) -> Behandlung wirkt stärke/geringer in der Sub-Population

Klinische Stichproben:

Patienten die eine Therapie aufsuchen sind systematische anders als die intendierte Population der Betroffenen (Raucherentwöhnung vs Gesamtheit der Raucher)
Beispiel: Raucherentwöhnung 80-90% Rückfall nach einem Jahr -> widerspricht Erfahrung des erfolgreichen Aufhörens -> Hypothese: Lediglich die „verzweifelten“ Extremfälle

45
Q

Q: Was versteht man unter Ökologischer Validität? Welche Arten von werden unterschieden?

A
  1. Generalisierbarkeit des Forschungssettings:
    1. Ist die Laborumgebung generalisierbar auf die intendierte Alltagsumgebung (zB. Fahrsimulator vs. Fahren im realen Leben)
    2. Ist die Aufgabe generalisierbar auf die intendierte Umgebung? -> Lärmbewertung im Labor vs Lärmbelästigung bei der Arbeit
  2. Validität des Untersuchungszeitpunkts
    1. Ist die historische Situation der Untersuchung auf andere Zeitpunkte generalisierbar? (Schülerleistung vor und nach PISA / Gedächtnisleistung in Klausurenphase) -> es gibt teilweise Experimentierverbote in der letzten Semesterwoche
46
Q

Q: Was sind Maßnahmen die externe Validität zu erhöhen?

A
  1. Repräsentativere Stichproben
  2. Feldexperimente
    1. Größere ökologische Validität
    2. Typischerweise erkauft durch geringere Kontrolle
  3. Meta-Analysen
    1. Kombiniert Untersuchungen mit verschiedenen Stichproben, Aufgaben und Settings
    2. Bestimmen ein gewichtetes Mittel (nach VP-Zahl, Variabilität der Daten) der Effektgröße
      4.
47
Q

Q: Wo liegen die Probleme der Querschnittsuntersuchung?

A

Querschnittsuntersuchungen (cross-sectional designs):

Untersuchung von Stichproben aus verschiedenen Altersgrupppen (zB. 20,30,40,50,60,70,80-jährige) -> Hauptrisiko Selection Bias

Probleme:

  1. Unterscheiden sich die Stichproben nur in der interessenden Variable (Alter), oder auch in anderer Hinsicht?
  2. Selection bias -> verschiedene Rekrutierungsmethoden für verschiedene Altersgruppen (Neugeborene in Klinik, Schulkinder, Berufstätige)
  3. Selektiver Ausfall von VPN: zB.wenn Aufgaben unterschiedlich schwierig für verschiedene Altersgruppen
  4. Schwierigkeit, Gruppen zu parallelisieren -> in Bezug auf Schulausbildung (Ältere hatten im vorherigen Jahrhundert in der Regel kürzere Ausbildungszeiten

Fundamentales Problem 1:
Konfundierung von Alter und Kohorte (Generation)

-Zum gleichen Zeitpunkt Untersuchte Menschen müssen unter verschiedenen Lebensbedingungen aufgewachsen sein

Fundamentales Problem 2:

Individuelle Entwicklung nicht untersuchbar (Generation):
-Age changes vs. Age difference -> Wer sagt, dass das schlauste Kind mit 6 auch noch mit 18 das schlauste ist

48
Q

Q: Was sind Längsschnittstudien? Wo liegen die Probleme?

A

Längsschnittuntersuchungen (longtitudinal designs):

Gleiche Stichprobe zu mehreren Zeitpunkten untersucht (zB. 1990 5 jährige, 1995,2000,2015,2010)

Probleme:

  1. Unterscheiden sich die Stichproben nur in der interessierenden Variable (Alter), oder auch in anderer Hinsicht?
  2. Es tritt kein Selection bias auf – warum?
  3. Selektiver Ausfall (attrition / mortality): oft systematisch zB. in der IQ Untersuchung fallen die mit anfangs niedrigen Werten eher aus (positiver bias fürs alter)
  4. Testing: Wiederholt geteste Person werden besser in den Tests.
  5. Veränderung der Messinstrumente (test obsolence): Tests werden verändert (PISA 2003 vs PISA 2006 oder neue Diagnosemöglichkeiten)
  6. Dauer/Kosten: 10-50 Jahre Dauer

Fundamentales Problem: Entwicklung über die Zeit – wird der Abstand zwischen 20 und 25 gemessen oder der Abstand zwischen 2011

und 2016? Ändert sich die Person oder die Umwelt?

49
Q

Q: Wie können die Probleme von Längs/Querschnittstudien umgangen werden?

A
50
Q

Q: Welche ethischen Probleme können in der psychologischen Forschung auftreten?

A

Ursache für Ethik-Richtlinien waren die Nürnberger Prozess,da zur NS Zeit viele moralisch-ethisch fragwürdigen Forschungen unternommen wurdem.
Es entstand der Nürnberger Code -> 10 Prinzipien der Forschung (zB. voluntary informed consent / valid research design)
Jede Disziplin hat seine eigenen Richtlinien, da diese ganz speziell sein müssen.
Für Psychologen gelten:
Ethical Principles in the conduct of research with human participants (APA)

Ethische Richtlinien der Deutschen Gesellschaft für Psychologie und des BDP

Probleme:

  1. Schädigung der Versuchsperson:
    1. Schmerz
    2. Hohe Schallpegel
    3. Angstinduktion
    4. Misserfolgserlebnisse
  2. Täuschung
    1. zB. in Aschs Experimenten zum „Gruppendruck“
  3. Unfreiwillige Teilnahme:
    1. Praktikanten / Studierende
    2. Kinder
    3. Tiere
  4. Verletzungen der Vertrautlichkeit / des Datenschutzes:
    1. Datenerhebung
    2. Publikationen
  5. Wissenschaftliches Fehlverhalten der Publikation
    1. Datenverfälschung
    2. Plagiate
51
Q

Q: Welche Lösungsmöglichkeiten bieten sich an um bekannte ethische Probleme vernünftig zu lösen?

A

Lösungen

Informed consent: Die VPn müssen über Ziele, mögliche Schädigungen und Abbruchbedingungen informiert werden. Ebenso ist ein debriefing ratsam, bei dem VPn nachträglich aufgeklärt werden (besonders bei Täuschung)

Ebenso ist es geboten, Versuchstiere ethisch zu behandeln. Dies umfasst die artgerechte Haltung sowie die Minimierung von Schmerz, Unwohlsein und Krankheit.

Kosten-Nutzen-Analyse:

Die negativen Aspekte des Experiments für die einzelne VPn kann durch Belohnung, Bildung oder späteren Therapieplatz aufgewogen werden. Alternativ kann auch für die Untersuchung im Ganzen argumentiert werden, z.B. mit Wissenszuwachs etc.

52
Q

Q: Welche Probleme für die statistische Validität können auftreten?

A
  1. Niedrige Teststärke
    1. größerer Alpha Fehler -> führt zu größerer Teststärke
    2. mehr VPN führen zu größerer Teststärke
    3. größere Effektstärke -> größere Teststärke
  2. Fishing für Signifikanzen
    1. Je mehr Hypothesen wir auf einem Datensatz testen, desto größer ist die WK einen Fehler 1. Art zu begehen
  3. Verletzung von Testannahmen
    1. Ignorieren der Vorraussetzungen
      1. Normalverteilung
      2. Varianzhomogenität
    2. Lösung des Problems durch
      1. Transformation der Daten
      2. Nicht-Parametrischer Tests
53
Q
A