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Master Psychologie: Rechtspsychologie (Subject) / Meta Analyse Oberlader: Methode, Ergebnisse, Implikationen (Lesson)
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- Exklusions- und Inklusionskriterien (5) > mind. 1 Gruppe wahr und Lüge je Studie > mind. 1 inhaltsbasierte Methode > kategoriale Häufigkeit oder Summenwert mit SD > keine Studien zu suggestiver Erinnerung > Feldstudien ja da sehr ökologisch valide
- Wie wurde die Effektstärke berechnet? (2) > standart. Mittelwertsunterschiede mit Cohens d und Hedges g > Hitraten (Trefferraten) und False Alarm berechnet
- Meta-analytische Modelle: (3) > Schätzung allgemeinen Effektstärke inhaltsbasierter Methoden: random-effects Modelle verwendet> Einfluss von Moderatoren: mixed-effects Modelle verwendet> Die Stichprobe von Studien wurde nach Ausreißern untersucht
- Ergebnisse: Effektstärke (3) > Effektstärke g = 1.03 (95% Konfidenzintervall [0.78, 1.27], p< .001, k= 56, N= 3,429)> Hitrate von 69.70% und False-Alarm-Rate von 30.30% > Je höher die Sensitivität und Spezifität, desto stärker wächst die FA Rate im Vergleich zur HR
- Ergebnisse zu Moderatorvariablen? (3) > Studien, die die gesamten 19 CBCA Kriterien verwenden, zeigen signifikant höhere Effektstärken (p= .017)> Studien, die Diskriminationsanalysen zur Klassifikation von Aussagen verwenden, zeigen signifikant höhere Effektstärken als Studien, die sich auf Scores beziehen (p< .001)> Unveröffentlichte Studien zeigen höhere Effektstärken als in peer-reviewed Journals veröffentlichte Studien (p= .019)
- Sind inhaltsbasierte Methoden valide? (3) > Starke Hinweise, dass inhaltsbasierte Methoden überzufällig gut zwischen wahren und erfundenen Aussagen unterscheiden können > nach Cohen großer Effekt von g = 1.03-> impliziert eine notwendige Bedingung für die praktische Anwendung im forensischen Setting > 95% Konfidenzintervall CI [0.78, 1.27] beinhaltet mittlere bis starke Effekte
- CBCA und Rm getrennt betrachtet: (2) > können beide überzufällig gut zwischen wahren und gelogenen Aussagen unterscheiden; > kein signifikanter Unterschied zwischen RM und CBCA, obwohl deskriptiv RM besser abschneidet als CBCA (Kriterien womöglich einfacher zu operationalisieren)
- Was sind günstige Abgrenzungsbedingungen für die Validität von inhaltsbasierten Methoden? (4) > signifikant bessere Unterscheidung zwischen wahren und erfundenen Aussagen, wenn man das komplette Set von CBCA Kriterien verwendet > aber: Effektstärke der 14-Item Version der CBCA Kriterien weist keinen signifikanten Unterschied zu dem kompletten oder einem unvollständigen Set auf > signifikanten Unterschied zwischen den verwendeten abhängigen Daten (AVs): Diskriminationsanalyse besser als Summenwerte > unveröffentlichte Studien etwa doppelt so große Effektstärken wie die in veröffentlichten Studien
- Zwischen unveröffentlichten und veröffentlichten Studien unterschieden sich die Moderatoren nur signifikant hinsichtlich der Art des Raters: in unveröffentlichten höherer Anteil an Experten als in veröffentlichten, was bedeutet das? o Deshalb stellt sich die Frage, ob die hohe Variabilität in den Ergebnissen zumindest teilweise mit der spezifischen Interpretation der Kriterien erklärt werden kann (die sich auch zwischen Experten unterscheiden könnte); aber: Art des Raters kein Effekt, abgesehen von Konfundierung mit Publikationsstatus
- Was sollte bei zukünftiger Forschung berücksichtigt werden? (3) > Standardisierte Entscheidungsregeln wären notwendig > Außerdem können inhaltsbasierte Methoden durch Einbezug weiterer vielversprechender Kriterien anderer Ansätze verbessertwerden > In zukünftiger Forschung muss die ökologische Validität von Studien ein zentrales Ziel sein; auch wenn kein Moderationseffekt gefunden wurden/kein signifikanter Unterschied zwischen Labor- und Feldstudien
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- Fuller, Biros & Delen (2011) (3) > automatisierte, textbasierte Täuschungs-Entdeckungs-Methode (deception-detection method) entwickelt > beinhaltet Cues von verschiedenen methodologischen Hintergründen (z.B. RM, linguistische Untersuchung, Wortanzahl) > Diskriminationsrate von 74% -> dieser Ansatz könnte die prädiktive Kraft von etablierten inhaltsbasierten Methoden verbessern
- Welche praktischen Implikationen können aus den Ergebnissen abgeleitet werden? (4) > Trefferrate (korrekte Ablehnung) von 70% -> erhebliches Potential der Methoden > Empirischer Fakt, dass CBCA und RM besser sind als unstandardisierte Entscheidung lediglich basierend auf der subjektiven Abwägung des Richters, welche kaum besser ist als der Zufall > Inhaltsbasierte Methoden gehören derzeit zu den besten verfügbaren empirisch validierten Methoden zur Beurteilung des Wahrheitsgehalts einer Aussage > aber: CBCA und RM nicht dafür da, als einzige Basis der Beurteilung da zu sein