Einführung Forschungsmethoden Psychologie

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03401

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Question Answer
Pygmalion-Effekt Rosenthaleffekt Leistungserwartung und -benotung durch Lehrer an Schülern
naiver Empirismus/Induktivismus Naturgesetze durch Beobachten und Experiment entdecken und auf Theorie schließen
kritischer Rationalismus (Karl R. Popper, 1902-1994) Antwort auf naiven Empirismus (Induktivismus): Theorien müssen überprüft und falsifiziert werden
raffinierter Falsifikationismus (Popper, Lakatos): nicht mehr Theorie widerlegen, sondern höherer empirischer Gehalt kann eine Theorie bewähren
Methodologie wissenschaftlicher Forschungsprogramme (Lakatos) Harter Kern, Schutzgürtel, Negative und positive Heuristik
Domain-Programme (Theo Herrmann) Problemfed vorhanden (Domäne) -> Suche nach brauchbarer Theorie
Quasi-Paradigma (Theo Herrmann) Theorie vorhanden ->Suche nach Anwendungsmöglichkeiten
Paradigmenwechsel (Thomas Kuhn, 1922-1996) Kuhn´sche Phasenlehre
wissenschaftliche Begriffsbildung Begriffsumfang (Extension), Begriffsinhalt (Intension)
Definitionskriterien Eliminierbarkeit, Nicht-Kreativität, Explikation, vollständige/partielle und bedingte Definition
Kriterien zur Beurteilung einer Theorie Deskriptive Angemessenheit, Präzision und Interpretierbarkeit, Kohärenz und Konsistenz, Vorhersage und Falsifizierbarkeit, Erklärungswert, Einfachheit, Originalität, Breite, Angewandte Relevanz, Rationalität
Modell 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
Induktion Beobachtung+Fall ->Regel "B F Rinduktion"
Deduktion Regel+Fall -> Beobachtung "R F Bdeduktion"
Abduktion Regel+Beobachtung -> Fall "R B Fabduktion"
Hypothesenarten Kausal-, Unterschieds-, Zusammenhangs-, Veränderungs-, Aggregat-Hypothesen
Inferenzstatistik Prüfung von Nullhypothese zu Alternativhypothese
t-Test Signifikanztest: Schluss von Stichprobe auf Grundgesamtheit
Messtheoretisches Kardinalproblem Repräsentativitätsproblem (Abbildung der Merkmalsausprägung als Messwerte), Eindeutigkeitsproblem (Transformation der Messwerte), Bedeutsamkeitsproblem (Umgang mit Messwerten)
Reliabilität Messgenauigkeit (am besten: mehrere Items für ein Merkmal)
Validität Misst der Test inhaltlich, was er messen soll?
Validitätstypen Inhaltsvalidität, Kriteriumsvalidität, Konstruktvalidität
psychometrische Hauptkriterien Objektivität, Reliabilität, Validität
Experiment Versuchs- und Kontrollgruppe, gleiche Rahmenbedingungen, Vpn müssen aus derselben Grundgesamtheit stammen, EG und KG unterscheiden sich nur durch anderes Treatment
Störvariabeln können eliminiert, konstant gehalten (Randomisierung/Parallelisierung) oder als weitere UV untersucht werden
Quasi-Experiment keine vollständige Kontrolle aller experimentellen Bestandteile (R)
within-subject-design VP absolvieren alle experimentellen Bedingungen nacheinander
between-subject-design jede Vp wird nur einer Stufe der unabhängigen Variable zugeordnet
Validität experimenteller Untersuchungen Interne 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?
Störvariablen in experimentellen Untersuchungen Auswahlverfahren, Experimenteller Dropout, Testeffekte, Veränderung der verwendeten Hilfsmittel, Reaktive Effekte (Versuchsleitererwartungseffekte (Pygmalion-), Placebo, Hawthorne-Effekt) zwischenzeitliches Geschehen, "natürliche" Änderungsprozesse, statistische Regression
Quasi-experimentelles Design keine Randomisierung -> Ungleichverteilung der Störvariablen
Evaluationsforschung untersucht Zusammenhänge zwischen bestimmten (extern durchgeführten) Maßnahmen und erwarteten Effekten (Strukturveränderungen)
Korrelatives Design untersucht Zusammenhänge zwischen zwei oder mehr bereits existierenden Merkmalen, dürfen nicht kausal interpretiert werden
Untersuchung bivariater Zusammenhangs-hypothesen vermuten Assoziationen zwischen zwei Merkmalen; ungerichtete/gerichtete Zusammenhangshypothese, Auswertung mithilfe Korrelationskoeffizienten (pos/neg linearer bzw. nicht-linearer Zusammenhang)
Korrelationskoeffizient (-1> r >+1) +- .10: schwacher +- .30: mittlerer +- .50: starker Zusammenhang
Längsschnittstudie Cross-Panel-Design
Differentielle Stabilität resultierende Korrelation eines Merkmals (zum Zeitpunkt t1 und t2)
nomothetischer Anwendungsfall Rangordnung mehrerer Personen einer Stichprobe in Bezug auf ein Merkmal über die Zeit t1 und t2
idiographische Variante Korrelation über mehrere Merkmale innerhalb einer Person
ipsativ-differentielle Stabilität Stabilität einer Person, Bestimmung von Profilmerkmalen auf denselben Positionen über die Zeit
multivariate Zusammenhangs-hypothesen mehrere Prädiktoren zur Vorhersage mehrerer Kriterien -> kanonische Korrelation
Moderator-Hypothese Moderatorvariable, wenn sie den Einfluss einer unabhängigen auf die abhängige Variable verändert
Mediator-Variable Mediatorvariablen 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
Faktorenanalyse Verfahren 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.
Längsschnittstudie Cross-lagged-panel designs
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