FOST 1 - Erkenntnisgewinnung und Datenerhebung in der Psychologie

Description

FOST (FOST 1 -4) Flashcards on FOST 1 - Erkenntnisgewinnung und Datenerhebung in der Psychologie , created by Kathy H on 22/07/2016.
Kathy H
Flashcards by Kathy H, updated more than 1 year ago
Kathy H
Created by Kathy H almost 8 years ago
814
61

Resource summary

Question Answer
Determinismus (streng) die einzelnen Teile des Organismus gehorchen einfache Gesetze und sind dadurch perfekt funktionierende biologische Maschinen
Qualia Subjektive Qualität, die man objektiv nicht an andere weitergeben kann
Methaphysik Annahme, dass es etwas über den Dingen stehendes gibt, quasi die erste Ursache des Ursprung (z.B. Gott)
Struktur der Wissenschaften Wissenschaften teilen sich auf in Formalwissenschaften/ Einzelwissenschaften (aufgrund Menschen erdachter Regeln) und den Erfahrungswissenschaften (real gegebener Untersuchungsgegenstand): Natur- und Geisteswissenschaften
Universalwissenschaft z.B. Philosophie – steht außerhalb aller anderen Wissenschaften
Hintergrund zu Philosophie Deuten Verstehen von Zusammenhängen
Hintergrund zu Naturwissenschaften empirisch-analytische Methoden Erklären von Phänomene
Hintergrund der Psychologie vorrangig eine empirisch Wissenschaft. Interpretation der Erkenntnisse hat auch mit der menschlichen Sinnsuche zu tun
Wissenschaftliches Vorgehen zeichnet sich aus durch - Systematische Beobachtung unter kontrollierten Bedingungen - Die Organisation gewonnenen Wissens in Hypothesen, Theorien, Gesetzen und Modellen - Die Systematisierung und Formalisierung der Theorien, um gewährleisten zu können, dass es eine weltweit eindeutige Kommunikation und Überprüfbarkeit der Erkenntnisse gibt
Rationalistisches Weltbild es gibt eine objektive Wahrheit; Menschen sind dazu in der Lage diese zu erkennen  Grundlage für Psychologie und Großteil ihrer Methoden
Konstruktivimus Welt existiert nur real im menschlichen Bewusstsein; objektive Beschreibung ist nicht möglich  qualitativen Forschungsmethoden beruhen Großteils auf diesem Ansatz
Prozess der Erkenntnisgewinnung
Operationalisierung Art und Weise, wie ein Begriff oder eine psychologische Größe gemessen werden soll
Hypothesen Vermutungen über Ereignisse bzw. vorläufiges Antworten auf wissenschaftliche Fragen; gerichtete Behauptungen über Beziehung zwischen Variablen
Deterministische Hypothesen Sachverhalt / Ereignis tritt mit Sicherheit ein, wenn bestimmte Bedingung vorliegt
Probabilitische / Statistische Hypothesen Sachverhalt / Ereignis tritt mit gewisser Wahrscheinlichkeit ein, wenn bestimmte Bedingung vorliegt
Zusammenhangshypothese - Je - Desto Form (z.B. Wer mehr raucht, wird früher sterben) - Überführbar in Unterschiedshypothese
Unterschiedshypothese - beschreiben Unterschied zwischen Personen / Merkmalen einer Person - Überführbar in Zusammenhangshypothese
Messen Zuordnung von Zahlen zu Objekten, Phänomenen oder Ereignissen; Die Zahlen repräsentieren die Beziehung zwischen den Objekten, Phänomenen oder Ereignissen
Empirisches Relativ bezieht sich auf die wahren Verhältnisse / Tatsachen in der Welt
numerisches Relativ die Zahlen geben möglichst gut die tatsächliche Stärke wieder
Zusammenhang empirisches und numerisches Relativ  Unterschiede / Verhältnisse können dadurch besser beschrieben werden
Repräsentativitätsproblem wie repräsentativ ist die Messung, für das was gemessen hätte werden sollen – Problem bei der „Überführung empirisches zu numerisches Relativ“
Wie löst man das Repräsentativitätsproblem - Qualitative Methoden (Weitgehend auf Messen und Zahlen verzichten - Mensch lediglich beschreiben, daraus Bedeutung suchen & verallgemeinern); ABER: Mangelnde Gütekriterien; können alleine nicht Erleben und Verhalten erklären - Quantitative Methoden (Methoden, die mit Zahlen und Messen zu tun haben) - Prozess des Messens so gut und genau wie möglich gestalten (Ziel: geeignete Messinstrumente zu finden, um es auf eine numerische Skala abbilden zu können)
Variablen nach Art der Ausprägung - Dichotome Variablen - Kategoriale Variablen - Kontinuierliche Variablen
Dichotome Variablen nur zwei mögliche Ausprägungen z.B. Geschlecht, Raucher/Nichraucher
Kategoriale Variablen mehrere Ausprägungen möglich, die verschiedene Kategorien entsprechen z.B. Schulabschluss, Musikgeschmack
Kontinuierliche Variablen stufenlos messbare Ausprägung z.B. Alter, Intelligenz
Variablen nach Ihrer Messbarkeit - Manifeste Variablen - Latente Variablen
Manifeste Variablen direkt messbar oder beobachtbar z.B. Alter, Geschlecht
Latente Variablen nicht direkt messbar oder beobachtbar, muss erschlossen werden z.B. Intelligenz, Einstellung gegenüber Ausländer
Variablen nach ihrer Rolle im Forschungsprozess - unabhängige Variablen - abhängige Variablen
unabhängige Variablen wird beobachtet oder systematisch variiert z.B. Personaltraining im Unternehmen A, aber nicht in Unternehmen B
abhängige Variablen wird als Effekt der unabhängigen Variable gemessen z.B. Umsatz der Unternehmen A und B
Zusammenhang abhängige und unabhängige Variablen Abhängig Variable ist die Variable an deren Erklärung man interessiert ist. Betrachtungsweise: - Beschreiben der Variable (eher selten) - Erklären der Variable (warum ist das Ergebnis der abhängigen Variable so -> Grund = Urbanisierungsgrad = unabhängige Variable) Ziel der Forschungsmethoden: Zusammenhang zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen mathematisch zu beschreiben & verallgemeinern
Nominalskala o Messniveau: nominal o Dichotome und kategoriale Variablen o Stellt Gleichheit und Ungleichheit dar o Keine Berechnungen möglich o Keine hierarchische Ordnung o Lassen nur qualitative Aussagen zu
Ordinalskala / Rangskala o Messniveau: ordinal o Größer / Kleiner Darstellung o Lasst auch quantitative Aussage zu o Hierarchische Ordnung o Informationsgehalt nur über relativer Unterschied (Plätze bei Wettkampf) und nicht den absoluten Unterschied (größe des Unterschieds)
Intervallskala o Messniveau: metrisch o Gleichheit oder Ungleichheit von Differenzen beschreibbar o Absolute Differenz bestimmbar o Hierarchische Ordnung o Daten inhaltlich interpretierbar und berechenbar o Mittelwerte sind interpretierbar
Verhältnisskala o Messniveau: metrisch o natürlicher Nullpunkt vorhanden -> Verhältnisse von Messwerten können angegeben werden o Gleichheit oder Ungleichheit von Verhältnissen
häufigst verwendete Skala in der Psychologie Intervallskala Begründung: - Erst Intervallskalen lassen statistische Kennwerte zu - Daten können im Nachhinein von einem höheren auf niedrigerem Messniveau transformiert werden
Problem bei Verhältnisskalen in der Psychologie z.B. bei Fragebogen entsteht ein künstlicher Nullpunkt. Es ist kein natürlicher Nullpunkt vorhanden
Ratingskala - um Urteile über bestimmten Urteilsgegenstand zu erfragen - Ablauf: Merkmalskontinuum wird vorgegeben, der Befragte markiert seine subjektive Merkmalsausprägung
Arten von Ratingskalen - grafisch - numerisch - verbal - semantisches Differenzial - bipolar
Vor- und Nachteile von grafischen Ratingskalen + man kommt ohne Zahlen und Wörter aus + Bedeutung ist unmittelbar klar - Umsetzung der Symbole in Zahlen -> schwierige Überführung in Intervallskala seltener Einsatz
Vor- und Nachteile von numerischen Ratingskalen + Ankreuzen des Zahlwertes -> Weiterverwendung in statistische Berechnungen - subjektives Urteil in Zahlenwert übersetzen - unterschiedlicher Zahlenwert bei gleichem Urteil zwischen Personen sehr beliebt; häufigste Verwendung
Vor- und Nachteile von verbalen Ratingskalen + kein Übersetzungsproblem - Zuordnung von Zahlen zu den Antwortalternativen - Streitfall: sind verbale Skalen Intervall- oder Ordinalskalen?
Vor- und Nachteile von semantischen Ratingskalen + echten stufenlosen Ausprägung der Variable + entspricht am ehesten der Intervallskala + Ausmessung des Grades über den Computer Nimmt bei Befragungen am PC immer mehr zu
Vor- und Nachteile einer bipolaren Ratingskala - wird mit sehr negativen Ausprägungen assoziiert -> linke Seite wird vermieden & Urteile variieren nur im positiven Bereich - Verschiebung der Werte in positive Richtung bei stark negativ ausgeprägten Einstellungen / extremen Urteilen
Unipolare Skalen - Beginn bei 0 oder 1 mit aufsteigendem Wert - ausschließliche Verwendung der positiven rechten Seite
Urteilsfehler bei Ratingskalen - Halo-Effekt - Tendenz zur Mitte - Ankereffekt
Ankereffekt bei Ratingskalen - Beschriftung der Skala setzt Anker für Interpretation (z.B. Anker "0" bei bipolare Skalen) - Beschriftung von realen Skalen hat Auswirkungen auf Antwortverhalten -> durch Skalenbeschriftung kann unterschiedliche Urteile bei gleicher Meinung erzielt werden
Test Verfahren zur Untersuchung von Merkmalen einer Person (empirisch abgrenzbar --> individuelle Merkmalsausprägung quantitativ erfassbar)
Item = Aufgabe, Frage Tests bestehen aus Items Items müssen gelöst werden
Arten von Tests - Leistungstests / Persönlichkeitstests - Psychometrische Tests / Projektive Tests - Zustandstests / Prozesstests
Leistungstests Messen der individuellen Leistung; maximales Können unter Beweis stellen Zeit ist ein wichtiger Faktor Antworten können richtig / falsch sein z.B. Intelligenztests
Persönlichkeitstests beschreiben der Person (typische Eigenschaften oder Verhaltensweisen) kein richtig/falsch, kein Zeitfaktor z.B. Persönlichkeitsinventare (beschreiben mit wenig aussagekräftigen Dimensionen z.B Big Fives)
Psychometrische Tests objektive Tests --> klar interpretierbare Aussagen; sind ökonomisch auswertbar
Projektive Tests Menschen projizieren etwas in ein Bild hinein (zB Tintenklecks) --> Auswertung durch Spezialisten - nicht objektiv, keine verbindlichen Regeln, aufwendig zum konstruieren und auszuwerten
Zustandstests Momentaufnahme von Merkmalen/Eigenschaften eine Person häufigste angewandte Variante
Prozesstests Verhalten einer Person in bestimmter Situation bestimmen - schwierig auszuwerten seltene Anwendung
Gütekriterien für Tests Objektivität Reliabilität Validität
Objektivität = Durchführung, Auswertung und Interpretation ist Personenunabhängig = grundlegendste Gütekriterium, muss erfüllt werden --> Standardisierung z.B. über Handbuch oder Schulung
Reliabilität = Genauigkeit / Zuverlässigkeit einer Messung
Ein Test ist reliabel, wenn... - zu verschiedenen Zeitpunkten - in verschiedenen Varianten - bei verschiedenen Anwendern zum gleichen Ergebnis führt
Inter-Rater-Reliabilität / Rater-Übereinstimmung Übereinstimmung bei subjektiven Tests zwischen den Beurteilern --> sollte möglichst hoch sein
Split-Half-Reliabilität Test kann in der Mitte geteilt werden, da zu jeder Eigenschaft mehrere Fragen vorhanden sind und man dadurch zum gleichen Ergebnis kommen sollte --> kommen beide auf identische Ergebnisse = gute Reliabilität
Validität = Gültigkeit einer Messung = Test misst das Merkmal, das er messen soll
Augenschein- / Inhaltsvalidität augenscheinliche Übereinstimmung zwischen gemessenem Merkmal und dem was gemessen werden soll leicht herstellbar
Kriteriumsvalidität = Test ist gültig, da er mit theoretischen / praktischen Kriterien in Verbindung steht, d.h. es existieren Kriterien die im Test nicht erfasst werden, aber der Test mit ihnen in Beziehung stehen sollte
Übereinstimmungsvalidität = Test kann direkt mit einem Kriterium in Verbindung gebracht werden
prognostische Validität = Kriterium kann erst später erhoben werden
Konstruktvalidität = Test wird mit mehreren Kriterien in Verbindung gebracht, die untereinander eine Beziehung haben = wie gut ist der Test theoretisch eingebettet
Zusammenhang der Gütekriterien
Arten von Testverfälschungen - Raten - faking good (besonders gut darstellen) - faking bad (besonders schlecht darstellen) - Selbstdarstellung - Ja-sage-Tendenz
Verringerung von Testverfälschungen * Kontrollfragen: - mehrere Items zum gleichen Thema - Antwortalternativen ohne Hinweis auf soziale Erwünschtheit * Sensibilisierung der TN: - Ziel beschreiben - auf anonyme Verarbeitung hinweisen
Testkonstruktion Pool aus Items --> Stichprobe mit Itemanalyse --> Testrevision --> Normierung
Itemanalyse bei der Testkonstruktion wie brauchbar ist ein Item? - Schwierigkeit (mittlere Schwierigkeit um zwischen Personen differenzieren zu können) - Trennschärfe (wie gut weist ein Item ein Zusammenhang zum Gesamtergebnis auf)
Testrevision bei der Testkonstruktion Anpassung des Tests aufgrund der Itemanalyse
Normierung in der Testkonstruktion große & repräsentative Stichprobe --> Berechnung der Reliabilität, Validität und mittleren Werte --> dienen als Vergleichsmaß
Methoden der Datenerhebung Befragung Beobachtung Experiment
Probleme bei Befragungen - Zeitintensität bei mündlicher Befragung - geringe Rücklaufquote bei schriftlicher Befragung - bestimmte Aussage verweigern - Beeinflussung durch Interviewer - Urteilsfehler
unstandardisierte Befragungen - offen & ohne Vorgaben - keine Standards und Kriterien gültig - hoher Aufwand - schwierig auszuwerten
Standardisierte Befragungen - Fragen & Antwortmöglichkeiten weitmöglichst festgelegt - Erleichterung der Durchführung und Auswertung - Erhöhung der Objektivität
teilstandardisierte Befragungen - grober Verlaufsplan - Liste von Fragen vorhanden, Person kann uneingeschränkt antworten
vollstandardisierte Befragung - Wortlaut der Fragen festgelegt - nur klar interpretierbare Antwortmöglichkeiten --> schnell und leicht auswertbar
Arten der Beobachtung - teilnehmende / nicht-teilnehmende Beobachtung - Selbstbeobachtung / Fremdbeobachtung - Offene Beobachtung / Verdeckte Beobachtung
Reaktivität Personen verändern ihr Verhalten, wenn sie wissen, dass sie beobachtet werden
Kausalität = Ursache-Wirkungs-Beziehung zweier Ereignisse / Variablen (dafür bedeutend: zeitliches Nacheinander von Ursache und Wirkung)
Kriterien der Kausalität A verursacht B kausal, wenn - A zeitlich vor B auftritt - A und B kovariieren - Einfluss von Drittvariablen ausgeschlossen ist
Experiment = künstlicher Eingriff in die natürliche Welt - Ziel: systematische Veränderung einer UV hervorzurufen, die ursächlich zur Veränderung der AV führt. Alternativerklärungen werden dabei ausgeschlossen
Störvariablen = Merkmale, die evtl ebenfalls die AV beeinflussen - soll im Experiment nicht zum Tragen kommen, da Effekte auf UV stören könnten --> experimentelle Kontrolle
Konstanthalten / Parallelisieren = Gleichmäßiges / paralleles Verteilen der Störvariablen hinsichtlich der Merkmale, um Störvariable als Variable ausschließen zu können
Probleme des Konstanthalten - viele potenzielle Störquellen (Geschlecht, Alter, Intelligenz...) - Störvariablen oftmals nicht bekannt
Randomisierung = Versuchspersonen werden den verschiedenen Versuchsbedingungen zufällig zugeordnet --> Kontrolle des Effekt der Störvariablen
Ablauf der Randomisierung
Quasiexperiment Gruppeneinteilung ist von Natur aus vorgegeben - eine Randomisierung ist nicht möglich --> Konstanthalten der Störvariablen notwendig
zu beachten bei der Grundlagenforschung UV sind meist manipulierbar bzw. induzierbar --> Konstanthalten der Störvariablen oftmals nicht möglich --> Unterschied muss rechnerisch kontrolliert werden können (Ausprägung der Störvariablen erheben und dokumentieren)
unabhängige Variable bei Experimenten Faktor
Faktorstufen Ausprägung von Faktoren
mehrfaktiorielles Design Experiment mit mehreren zu berücksichtigenden Faktoren
univariate Designs Experimentelle Designs mit einer AV
multivariate Designs experimentelle Designs mit mehreren AV
Feldexperiment Experiment in lebensnahen Situationen, gewisse Störeinflüsse sind nicht vermeidbar / kontrollierbar --> müssen dokumentiert werden
Laborexperiment Experiment, bei dem alle Störvariablen ausgeschlossen werden; immer gleiche Bedingungen und hohe Kontrollierbarkeit (aber: künstliche Situationen)
Messwiederholungsdesign Experimente, bei denen die AV zu zwei Messzeit-punkten gemessen wird
Arten von Messwiederholungen - Messwiederholung zu einem späteren Zeitpunkt - Vorher-Nachher Vergleiche
Between-subject-Design = Vergleich von Personen (Subjekte) zwischen verschiedenen Gruppen - verschiedene Ausprägungen der UV bei unterschiedlichen Personen --> jede Person hat nur eine Ausprägung
Within-subjects-Design = Vergleich unterschiedlichen Situationen innerhalb der selben Person - jede Person nimmt an allen Ausprägungen der UV teil
Vorteile Within-subject-Design + Teilnahme derselben Person an allen Ausprägungen --> weniger Personal wird benötigt + personenbezogene Störvariablen sind in allen Stufen vorhanden --> Parallelisierung nicht notwendig + manche Fragestellung sind nur so untersuchbar
Nachteile Within-Subject-Design - Positionseffekte (Nachteile, das man alle Ausprägungen des UV mitläuft z.B. Lerneffekte) - Ermüdungseffekt (durch Wiederholen: sinken der Motivation) - Carry-over Effekt (Manipulation hat anhaltenden Effekt und beeinflusst weiterhin)
gemischte Designs Anwendung von Between-subject-Designs und Within-Subject-Desings in einem Experiment
Effekt des durchgeführten Trainings Vorher-Nachher Design / Berechnung der Unterschiede der vorher/Nachher Werte möglich Aber: Veränderung ist nicht zwangsläufig auf UV zurückzuführen
Kontrollgruppen in Experimente / kontrollierten Studien - erhalten keine Intervention / Treatment --> dadurch ist ersichtlich ob der Effekt in der Experimentalgruppe aufgrund der Intervention / Treatment ist - notwendig wenn UV nur eine inhaltlich bedeutsame Ausprägung hat
Potenzielle Probleme bei Experimenten - Versuchspersonenerwartungen und Blindversuche - Versuchsleitereffekte und Doppelblindversuche - Hawthorne-Effekte
Versuchspersonenerwartungen Versuchsteilnehmer haben Erwartung über den wahrscheinlich zu erforschenden Effekt und beeinflussen das Ergebnis entsprechend --> Versuchteilnehmer im Unklaren über Studie halten: Blindversuche
Versuchsleitereffekte (Rosenthal-Effekt) Versuchsleiter beeinflusst unbewusst seine eigenes Experiment aufgrund seiner Erwartung/Hypothese --> Versuchleiter ist nicht Forscher; Forscher lässt Versuchleiter im Unklaren: Doppelblindversuch
Hawthorne-Effekt Versuchsteilnehmer verhalten sich anders als sonst, da sie wissen das sie sich in einer Studie befinden --> Kontrollgruppen bilden
Gütekriterien für Experimente - Objektivität - Reliabilität - Validität (Inhalts-, Kriteriums-, Konstrukt, interne und externe Validität
interne Validität = Veränderung der AV eindeutig auf Veränderung der UV zurückzuführen ist (durch Randomisierung und Kontrollgruppen) - muss durch technische Umsetzung des Experiments umgesetzt werden
repräsentative Stichprobe Die Teilnehmer des Experiments sind repräsentativ für die Population und kann deswegen generalisiert werden
selektive Stichprobe nur bestimmte Personengruppen waren Bestandteil des Experiments. Aus diesem Grund kann das Ergebnis nicht auf die komplette Population generalisiert werden.
Zufallsstichprobe Auswahl der Teilnehmer durch Zufall
Externe Validität das ermittelte Ergebnis einer repräsentativen Studie wird auf die Population generalisiert - muss durch technische Umsetzung des Experiments umgesetzt werden
zu beachten bei Planung und Durchführung von Experimenten
Zusammenhang Beobachtung, Befragung und Experiment Beobachtung und Befragung sind meist in Experimenten enthalten
Show full summary Hide full summary

Similar

FOST 2 Deskriptive und explorative Datenanalyse
Kathy H
FOST 4 - Inferenzstatistik 2 und qualitative Methoden
Kathy H
GPSY ALPS
Simon Wirsching
GPSY ALPS
hf.meyer
GPSY ALPS
jennifertittmann
GPSY ALPS
meike höfliger
GPSY ALPS
Malte Ni
GPSY ALPS (Lösung während dem bearbeiten sichtbar)
Mischa Kräutli
GPSY ALPS
Michelle Rmmen
GPSY ALPS Frage-Antwort
Carina Stocker
GPSY ALPS
Gerrit Schulte