Karteikarten
Einführung Forschungsmethoden Psychologie
Karten in diesem Stapel (45)
- 1Pygmalion-Effekt RosenthaleffektLeistungserwartung und -benotung durch Lehrer an Schülern
- 2naiver Empirismus/InduktivismusNaturgesetze durch Beobachten und Experiment entdecken und auf Theorie schließen
- 3kritischer Rationalismus(Karl R. Popper, 1902-1994) Antwort auf naiven Empirismus (Induktivismus): Theorien müssen überprüft und falsifiziert werden
- 4raffinierter Falsifikationismus(Popper, Lakatos): nicht mehr Theorie widerlegen, sondern höherer empirischer Gehalt kann eine Theorie bewähren
- 5Methodologie wissenschaftlicher Forschungsprogramme(Lakatos) Harter Kern, Schutzgürtel, Negative und positive Heuristik
- 6Domain-Programme(Theo Herrmann) Problemfed vorhanden (Domäne) -> Suche nach brauchbarer Theorie
- 7Quasi-Paradigma(Theo Herrmann) Theorie vorhanden ->Suche nach Anwendungsmöglichkeiten
- 8Paradigmenwechsel(Thomas Kuhn, 1922-1996) Kuhn´sche Phasenlehre
- 9wissenschaftliche BegriffsbildungBegriffsumfang (Extension), Begriffsinhalt (Intension)
- 10DefinitionskriterienEliminierbarkeit,
Nicht-Kreativität, Explikation, vollständige/partielle und bedingte Definition - 11Kriterien zur Beurteilung einer TheorieDeskriptive Angemessenheit, Präzision und Interpretierbarkeit, Kohärenz und Konsistenz, Vorhersage und Falsifizierbarkeit, Erklärungswert, Einfachheit, Originalität, Breite, Angewandte Relevanz, Rationalität
- 12Modell probabilistischer Kausalerklärungen nach Humphrey (1989)Y in S zur Zeit (tritt auf, lag vor) aufgrund F trotz I
Y:Ausdruck, der sich auf eine Eigenschaft oder eine Änderung in einer Eigenschaft bezieht
S: Ausdruck, der sich auf ein System bezieht
F: (nicht-leere) Liste von Ausdrücken, die sich auf zu Y beitragende Ursachen bezieht
I: (uU leere) Liste von Ausdrücken, die sich auf Y entgegenwirkende Ursachen beziehen - 13InduktionBeobachtung+Fall ->Regel
"B F Rinduktion" - 14DeduktionRegel+Fall -> Beobachtung
"R F Bdeduktion" - 15AbduktionRegel+Beobachtung -> Fall
"R B Fabduktion" - 16HypothesenartenKausal-, Unterschieds-, Zusammenhangs-, Veränderungs-, Aggregat-Hypothesen
- 17InferenzstatistikPrüfung von Nullhypothese zu Alternativhypothese
- 18t-TestSignifikanztest: Schluss von Stichprobe auf Grundgesamtheit
- 19Messtheoretisches KardinalproblemRepräsentativitätsproblem (Abbildung der Merkmalsausprägung als Messwerte),
Eindeutigkeitsproblem (Transformation der Messwerte), Bedeutsamkeitsproblem (Umgang mit Messwerten) - 20ReliabilitätMessgenauigkeit (am besten: mehrere Items für ein Merkmal)
- 21ValiditätMisst der Test inhaltlich, was er messen soll?
- 22ValiditätstypenInhaltsvalidität,
Kriteriumsvalidität,
Konstruktvalidität - 23psychometrische HauptkriterienObjektivität,
Reliabilität,
Validität - 24ExperimentVersuchs- und Kontrollgruppe,
gleiche Rahmenbedingungen,
Vpn müssen aus derselben Grundgesamtheit stammen,
EG und KG unterscheiden sich nur durch anderes Treatment - 25Störvariabelnkönnen eliminiert, konstant gehalten (Randomisierung/Parallelisierung) oder als weitere UV untersucht werden
- 26Quasi-Experimentkeine vollständige Kontrolle aller experimentellen Bestandteile (R)
- 27within-subject-designVP absolvieren alle experimentellen Bedingungen nacheinander
- 28between-subject-designjede Vp wird nur einer Stufe der unabhängigen Variable zugeordnet
- 29Validität experimenteller UntersuchungenInterne Validität: wenn kausale Interpretation der Ergebnisse inhaltlich eindeutig sind,
externe Validität: wenn Verallgemeinerbarkeit der Untersuchungsergebnisse vorliegt, statistische Validität: passende statistische Verfahren, Konstruktvalidität: Sind theoretische Konzepte in der Untersuchung angemessen erfasst? - 30Störvariablen in experimentellen UntersuchungenAuswahlverfahren, Experimenteller Dropout, Testeffekte, Veränderung der verwendeten Hilfsmittel, Reaktive Effekte (Versuchsleitererwartungseffekte (Pygmalion-), Placebo, Hawthorne-Effekt) zwischenzeitliches Geschehen, "natürliche" Änderungsprozesse, statistische Regression
- 31Quasi-experimentelles Designkeine Randomisierung -> Ungleichverteilung der Störvariablen
- 32Evaluationsforschunguntersucht Zusammenhänge zwischen bestimmten (extern durchgeführten) Maßnahmen und erwarteten Effekten (Strukturveränderungen)
- 33Korrelatives Designuntersucht Zusammenhänge zwischen zwei oder mehr bereits existierenden Merkmalen, dürfen nicht kausal interpretiert werden
- 34Untersuchung bivariater Zusammenhangs-hypothesenvermuten Assoziationen zwischen zwei Merkmalen;
ungerichtete/gerichtete Zusammenhangshypothese, Auswertung mithilfe Korrelationskoeffizienten (pos/neg linearer bzw. nicht-linearer Zusammenhang) - 35Korrelationskoeffizient(-1> r >+1)
+- .10: schwacher
+- .30: mittlerer
+- .50: starker Zusammenhang - 36LängsschnittstudieCross-Panel-Design
- 37Differentielle Stabilitätresultierende Korrelation eines Merkmals (zum Zeitpunkt t1 und t2)
- 38nomothetischer AnwendungsfallRangordnung mehrerer Personen einer Stichprobe in Bezug auf ein Merkmal über die Zeit t1 und t2
- 39idiographische VarianteKorrelation über mehrere Merkmale innerhalb einer Person
- 40ipsativ-differentielle StabilitätStabilität einer Person, Bestimmung von Profilmerkmalen auf denselben Positionen über die Zeit
- 41multivariate Zusammenhangs-hypothesenmehrere Prädiktoren zur Vorhersage mehrerer Kriterien -> kanonische Korrelation
- 42Moderator-HypotheseModeratorvariable, wenn sie den Einfluss einer unabhängigen auf die abhängige Variable verändert
- 43Mediator-VariableMediatorvariablen vermitteln die Wirkung der unabhängigen Variable auf die abhängige Variable.
Eine Mediatorvariable zählt zu den Kovariablen, d.h. sie ist nicht Bestandteil der Untersuchunsghypothese, übt aber trotzdem einen Einfluss auf diese aus. Sie vermittelt den Effekt der unabhängigen Variable (UV) auf die abhängige Variable (AV). Würde der Einfluss der Mediatorvariable wegfallen, würde dies den Zusammenhang zwischen UV und AV aufheben - 44FaktorenanalyseVerfahren der multivariaten Statistik. Es dient dazu, aus empirischen Beobachtungen vieler verschiedener manifester Variablen (Observablen, Statistische Variablen) auf wenige zugrunde liegende latente Variablen („Faktoren“) zu schließen. Die Entdeckung dieser voneinander unabhängigen Variablen oder Merkmale ist der Sinn des datenreduzierenden (auch dimensionsreduzierenden) Verfahrens.
Unterschieden wird die Faktorenanalyse in die explorative und die konfirmatorische Faktorenanalyse. Die konfirmatorische Faktorenanalyse ist ein inferenz-statistisches Verfahren und kann als Spezialfall eines Strukturgleichungsmodells aufgefasst werden. - 45LängsschnittstudieCross-lagged-panel designs