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versuchsplanung (Subject) / Alternative Fragen (Lesson)
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- Konfundierung Liegt vor, wenn eine unbekannte Variable, systematisch mit den Stufen der UV korreliert und eine alternative Erklärung für den Effekt bieten kann. ->Paradebeispiel Vorbereitungsintervall bei McDowd (Grund für Exp2)
- Operationalisierung Die Zuordnung von messbaren Größen zu theoretischen Begriffen in der Hypothese "Was will ich messen um meine Vermutung zu untersuchen?"
- Mediation Der Effekt einer UV auf eine AV wirkt nicht direkt, sondern wird über eine Mediatorvariable vermittelt
- Moderation Der Einfluss einer UV auf eine AV wird durch eine Moderatorvariable verändert/moderiert
- Reliabilität Die Genauigkeit/Verlässlichkeit einer wissenschaftlichen Messung -Paralleltest-Reliabilität: Die Korrelation zweier Parallelformen eines Tests -Retest-Reliabilität: Korrelation der Messwerte über zwei Testzeitpunkte -Interne Konsistenz: Cronbachs-Alpha, Testhälften Reliabilität (Split-Half)
- Validität Validität ist gegeben bei inhaltlicher Übereinstimmung einer empirischen Messung mit einem logischen Messkonzept -interne Validität: Der Effekt geht eindeutig auf die Manipulation der UV zurück -externe Validität: Die Ergebnisse lassen sich auf andere Situationen, Personen und Operationalisierungen übertragen. (Für Grundlagenforschung aber irrelevant) -Konstruktvalidität: Liegt vor wenn die Operationalisierung der UVs und AVs das intendierte Konstrukt indizieren -statistische Validität: Liegt vor wenn korrekt gewählte inferenzstatistische Verfahren eine faire und strenge Testung der statistischen Vorhersage erlauben
- Rosenthal-Effekt Versuchsleiter (Stör-)Effekt: Erwartungen des VL übertragen sich auf die VPn und können das Ergebnis beeinflussen. (schlaue vs. dumme Ratten obwohl alle Ratten gleichschlau waren nur Instruktion für Vl war dahingehend unterschiedlich)
- Gute Prä-Post-Pläne Solomon 4 Gruppen Plan: Wechselwirkungseffekte von Selektion und den Störvariablen deszwischenzeitlichen Geschehens können fast vollständig getestet werden EG: B1->X->B2 KG1: B1->->B2 KG2: ->X->B2 KG3: -> ->B2 Cross-Over Design: Wichtige Treatment müssen nicht vorenthalten werden (etisch vorteilhaft) Regressions-Diskontinuitätsdesign: • Zuweisung zu den Gruppen durch Cut-Off-Wert • Eine Regression zur Mitte ist hier wahrscheinlich (-) • Maximal nicht-äquivalente Gruppen!• Trotzdem relativ hohe interne Validität! (+)• Zuteilung von Maßnahmen an Bedürftige oder nach Verdienst (+)• Verwendung bereits vorhandener Zuweisungsvariablen(z.B. Schulnoten) (+) Interpretation der Effekte/WW anhand Steigung (IA) und Position (HE) relativ zur Y-Achse der Regressionsgeraden ab Cut-Off
- Lateinisches Quadrat Methode zum systematischen, unvollständigen ausbalancieren von Bedingungssequenzen bei Faktoren mit gleich vielen Stufen. -Kontrolliert Positionseffekte erster Ordnung -Kontrolliert nicht Positionseffekte höherer Ordnung
- Orthogonale und (un)balancierte Versuchspläne Orthogonale VP: Vorteil: unkorrelierte (orthogonale) Effekte (HE/WW) durch gleiche Zellfrequenz Unbalanciert und orthogonal: konstantes Verhältnis der Beobachtungen pro Zeile/Spalte ->Bei orthogonalen VP ist Blockrandomisierung der VPn am besten geeignet Unbalanciert und nicht-orthogonal: ungleiche Anzahl an Beobachtungen pro Zelle
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- Arten von Störvariablen Situationsbedingte: Versuchsleiterverhalten, apparativer Aufbau, Versuchsmaterial, physische Umgebung, psychologische Situation (Tageszeit, Wochentag), Attraktivität des Versuchs Probandenmerkmale: Organismusvariablen (Fähigkeiten, Eigenschaften, Zustände, etc.), Erwartungen bekannte vs unbekannte Variablen
- Kontrolle von Störeffekten bekannte: eliminieren, konstanthalten/parallelisieren, systematisch variieren unbekannte: randomisieren
- Wie verwendet man das R-D-Design? Bei Zuweisungsvariable Cut-Off Wert bestimmen + Outcomevariable bestimmen, dann Regressionsgerade bestimmen
- Quasiexperiment Systematische Beobachtung einer oder mehrerer AVs unter versch. Bedingungen einer oder mehrerer UVs bei gleichzeitiger Kontrolle der Störvariablen, wobei die zufällige Zuordnung der VPn zu den Bedingungen nicht realisiert ist (z.B. bei Zuteilung aufgrund von Organismusvariablen)
- Aggregationsprinzip Die Reliabilität der Messung erhöht sich, wenn weitere paralelle Messungen hinzugeommen und gemittelt werden. -> Die Fehler "mitteln" sich raus
- Wie kann man einen Versuchsplan vereinfachen? Je nach Fragestellung (z.B. bei dreistufiger UV) Differenz zwischen 2 Stufen bilden, sodass eine neue AV entsteht und ein Faktor wegfällt.