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Quantitave Forschungsmethoden (Subject) / Mügge (Lesson)

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• In der Metaanalyse von Fanelli konnte ein Großteil der Varianz der Effektgrößen zwischen den Studien durch 3 methodische Faktoren/Unterschiede erklärt werden 1: Fragt die Studie nach eigenem oder Fehlverhalten eines Kollegen; 2: Wurde der Fragebogen gemailt oder persönlich übergeben; 3: Kamen explizit die Wörter „fabrication“ und „falsification“ vor.
• Wie erklärt Fanelli, dass er in seiner Metaanalyse keinen signifikanten Effekt bezüglich Nationalität oder beruflicher Position gefunden hat? Methodische Gründe. Nicht alle Fragebögen haben diesen Unterschied untersucht
• Welche 2 Hauptgründe führt Fanelli an um zu erklären dass die Einschätzung von Verfälschungen durch Kollegen problematisch ist? ·         Soziale Erwartungen sind nicht klar einschätzbar. ·  Wollen Wissenschaftler den Ruf ihres eigenen Forschungsfeldes schützen? Manche Fälle können auch mehrmals berichtet werden und so die Daten verfälschen.
• 4. Benennen und erklären Sie kurz die 3 Formen wissenschaftlichen Fehlgehens, in denen der Großteil wissenschaftlicher Institutionen übereinstimmen? Was wird als Schlüsselelement der Datenfälschung/-generierung gesehen? ·         Fabrication: Daten werden erfunden ·         Falsification: Daten/Ergebnisse werden willentlich gefälscht ·         Plagiarism: Ideen, Daten oder Wörter werden kopiert ohne sie dem eigentlichen Autor zuzuschreiben Schlüsselelement: Wille zur Täuschung
• 5. Warum gibt es keine klare Definition für Datenfälschung in der Wissenschaft? Erklären Sie kurz den Begriff QRP ·         Die Fälschung von Daten beschreibt ein riesiges Kontinuum: es ist unmöglich eine einheitliche Definition von „fehlerhaftem Praktizieren in der Wissenschaft“ zu geben QRP bedeutet questionableresearchpractices und beschreibt eher schwächere Formen wissenschaftlichen Fehlverhaltens wie z.B. Unsorgfältigkeit
• Wie wurde die Robustheit der Daten in Fanellis Metaanalyse überprüft? Zu welchem Ergebnis kam Fanelli? ·         Durch eine Sensitivitätsanalyse: „leave-one-study-out-test“: Dabei wurde jeweils eine Studie mit der Gesamtheit der anderen Studien verglichen und auf Abweichungen untersucht. Fanelli kam zu dem Ergebnis, dass die Daten robust sind
• 7. Erklären Sie den sozialen Erwartungseffekt und den Muhammed Ali Effekt. Wie wirken sich diese beiden Effekte auf die Ergebnisse von Fanellis Metaanalyse aus? ·         Soziale Erwartungen: Forscher wollen den Erwartungen ihrer Rolle gerecht werden und signifikante Ergebnisse hervorbringen ·         Muhammed Ali Effekt: Ich selbst halte mich für ehrlicher/moralischer als meine Kollegen à Diese beiden Effekte geben eine mögliche Erklärung dafür, dass der Anteil von beobachteten Fälschungen bei Kollegen viel höher liegt als das Geständnis selbst Daten gefälscht zu haben
• 8. Was unterscheidet das Plagiat von den anderen Formen wissenschaftlichen Missbrauchs? Plagiate haben einen qualitativen Unterschied zu den beiden anderen Formen (fabrication und falsification), da es das wissenschaftliche Wissen nicht verdreht/verfälscht. Es hat aber große Konsequenzen für die Karrieren der involvierten Personen und somit auch für die gesamte Wissenschaftsgemeinde
• 9. Warum ist es so schwierig, wissenschaftlichen Betrug zu beweisen, selbst wenn er aufgedeckt wurde? Auch wenn der Betrug aufgedeckt wurde, ist es sehr schwer dies dem Wissenschaftler nachzuweisen, da er behaupten kann er hätte einen unschuldigen/unabsichtlichen Fehler gemacht. Die Unterscheidung zwischen einer absichtlichen Verfälschung und einem tatsächlichen Fehler ist also sehr schwierig, besonders wenn die Verfälschung subtil erfolgte oder die Originaldaten zerstört wurden.
• 10. Gibt es mehr Verfälschungen im biomedizinischen oder klinischen Bereich und welche Argumentationsmöglichkeit gibt Fanelli für diesen Unterschied ·         Höhere Verfälschungsraten wurden im klinischen Bereich gefunden,  was nach Fanelli an dem Bewusstsein von der Existenz und Problematik  von Verfälschungen und der größeren Bereitwilligkeit liegen kann,  diese auch zuzugeben.
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• Beschreiben Sie den Begriff W.E.I.R.D aus dem Artikel “The weirdest people in the world” Der Begriff bedeutet Western Educated Industrializes Rich Democratic undbeschreibt die Attribute der hauptsächlich verwendeten Stichprobenpsychologischer Untersuchungen. Genauer handelt es sich dabei häufig umPsychologiestudenten.
• Welches Ziel verfolgte die Metaanalyse (WEIRD) Die Forscher wollten herausfinden, ob es ethisch korrekt und sinnvoll istErgebnisse zu generalisieren, die anhand der oben beschriebenenStichproben erhoben werden. In weiterer Folge wurden unter anderemUnterschiede zwischen den westlichen und nicht-westlichen Populationenaufgezeigt.
• Nennen Sie die vier Kontraste, welche im Artikel (WEIRD) verglichen wurden! Industrialized vs. Small-scale SocietyWestlich vs. Nicht-WestlichContemporary Americans vs. Rest of the WestAmerikanische Studenten vs. Amerikanische Nicht-Studenten
• Erklären Sie kurz einen untersuchten Kontrast (in der WEIRD Studie) anhand eines Beispiels genauer. Industrialized Societies: Es gibt Unterschiede zwischen Menschen ausindustrialisierten Populationen und Naturvölkern, wie bspw. die visuelleWahrnehmung. Einige Urstämme in der Kalaharigegend sind gegen Müller-Lyer Illusion immun.
• Nennen Sie fünf Komponenten anhand derer die vier Kontraste (in der WEIRD Studie) untersucht wurden. Visuelle Warhnehmung, Kooperation, Fairness, Moral, Motivation, IQ,Selbstkonzept,...
• Welche Kritikpunkte könnte es an der WEIRD Studie geben? Was wird eventuell nicht berücksichtigt? Menschliches Verhalten als Ganzes soll verstanden werden, aber einigeBereiche werden hier nicht zur Genüge berücksichtigt (Umwelteinflüsse,soziale Komponenten etc.), außerdem gibt es Gemeinsamkeiten:Lebensumstände, Big Five, Partnerwahl, Attributionsstile bei Depression,Zusammenhang zwischen Intentionen-Einstellungen-Normen etc. !
• Nennen Sie vier Bereiche in denen sich Unterschiede bei der Metaanalyse ergaben. (WEIRD Studie) Visuelle Wahrnehmung, Kooperation, Selbstkonzepte/Motivation, Fairness
• Warum wird eine der drei Entwicklungsphasen nach Kohlberg in einigen Populationen nicht erreicht? Weil sich in nicht-westlichen Kulturen die Moral auch anhand vonkonstruktivistischen und spirituellen Ethiken entwickelt. Dadurch wird die drittePhase, die post-konventionelle Ebene, nicht erreicht. Diese bezieht sich nichtmehr auf Falsch oder Richtig sondern auf abstrahierte ethische Prinzipien wieGerechtigkeit und individuelle Rechte.
• Die Stichproben psychologischer Untersuchungen sind sehr häufig amerikanische Studenten. Welche Problematik ergibt sich daraus? Die Ergebnisse sind meistens nicht auf die Weltpopulation generalisierbar,aufgrund der Unterschiede bei Bildung, Individualismus, Unabhängigkeit,Ganzheitlichkeit, Offenheit gegenüber anderer sozialer Gruppen...
• Wie würden Sie aufgrund dieses Artikels (WEIRD Studie) die Generalisierbarkeit von einer westlichen Studie bewerten, bzw. wo sehen Sie eine Problematik? Ich würde mir die Stichprobe anschauen und gucken, ob es sich dabei umamerikanische Studenten handelt und ob sie nur in einem Land durchgeführtoder repliziert wurde. Wenn es sich um eine westliche Studie handelt solltendie Ergebnisse im Kontext der untersuchten Stichprobe verstanden werden.
• Von welchen drei Faktoren hängt es ab, dass ein Ergebnis als „wahr“ angesehen werden kann? Von der A-priori Wahrscheinlichkeit, der Teststärke und dem Signifikanzenniveau
• Warum führt es zu einer Verzerrung der Ergebnisse, wenn mehrere Forscherteams die selbe Forschungsfrage bearbeiten? Weil durch die häufige Prüfung die Wahrscheinlichkeit steigt, signifikante Ergebnisse zu finden, welche jedoch nicht wirklich existieren
• Was haben Interessenskonflikte mit veröffentlichten bzw. „falschen“ Ergebnissen zu tun? Interessenskonflikte führen dazu, dass signifikante Ergebnisse nicht veröffentlicht werden, weil sie der Forschungsausrichtung des Editors oder auch des Forschers selbst nicht entsprechen
• Was ist das Proteus Phänomen? Schnell wechselnde, extreme Untersuchungsergebnisse in einem Feld. Entstehen bei Konkurrenz verschiedener Forscher in einem aktuellen „heissen“ Thema
• Was sind reverse bias? Wenn ein wahrer Zusammenhang aufgrund von Verzerrungen/ Messfehlern nicht gefunden wird
• Warum ist es inadäquat, ein Thema aufgrund einzelner (statistisch signifikanter) Studien zu beurteilen? Veröffentlichte Studien stellen nur einen Bruchteil der Untersuchungen dar. Man hat keinen Einblick in die Testungen außerhalb der berichteten Ergebnisse. Man weiss nicht, inwiefern die Studie und die Ergebnisse manipuliert wurden.
• Was ist die Bedeutung von „R“? „R“ entspricht dem Verhältnis von „echten Zusammenhängen zu „keinen Zusammenhängen“ in den Untersuchungen eines Feldes.
• Was ist ein „Null-Feld“ ? Ein theoretisches Feld, welches absolut keine auffindbaren Ergebnisse beinhaltet. Gefundene Ergebnisse sind rein aufgrund von Bias/Verzerrungen und Vorurteilen zu beurteilen.
• . Bei welchen Untersuchungsdesigns ist es vorteilhaft, die Studien bzw. Datenerhebngen zu registrieren? Bei hypothesengenerierenden Untersuchungen
• Was ist ein PPV und wozu dient dieser? PPV = positive predictive value Die Wahrscheinlichkeit, ob ein Ergebnis „wahr“ ist.  Als Funktion aus den „Pre-Study Odds“ in Abhängigkeit von n (Anzahl der durchgeführten Studien) bzw. in Abhängigkeit von den unterschiedlichen Bias-Levels
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• Bei welchen Fachdisziplinen war die self-admission rate signifikant? Neuropsychologie, Sozialpsychologie, Kognitive Psychologie
• Wie beurteilen die Probanden die Integrität der Forschung der eigenen Mitarbeiter bzw. Kollegen und wie jene von anderen Institutionen? Wissenschaftler zweifelten eher an der Seriosität der Forschung von Anderen als an der eigenen. Jedoch wurden auch Zweifel an der eigenen Forschung ausgesprochen.
• Erkläre die BTS Bedingungen in der Experimentalgruppe und den Unterschied zur Kontrollgruppe. Bayesian truth serum: Punktesystem als Anreiz für wahrheitsgetreues Antworten; Je höher der Wahrheitsgehalt der Antworten, desto höher die Spende an eine gemeinnützige Organisation.
• Wer wurde in der Studie zu QRPs untersucht? Psychologen von US-Universitäten
• Erkläre den Begriff QRPs Questionable Research Practices. Fragwürdige Herangehensweise, Forschungsdaten zu erheben und zu analysieren, kann bis zu Datenfälschung führen.
• In welchem Bereich wurde QRPs außer bei Psychologen untersucht? Medizin
• Welche Folgen bringen QRPs mit sich?  Absenkungseffekt = decline effekt erhöht den Veröffentlichungs- und Leistungsdruck Benachteiligung für ehrlich forschende Wissenschaftler falsche Hypothesenunterstützung Integrität und Glaubwürdigkeit der Forschung wird reduziert
• Was ist das Ziel der Studie von L. John, G. Löwenstein und D. Prelec zu QRPs? Realistische Einschätzung von QRPs im psychologischen Wissenschaftsbereich zu erheben.
• Zu welchen der 10 QRPs bekannten sich die Probanden am häufigsten?  Nicht alle relevanten Messungen veröffentlichen Nicht alle Bedingungen veröffentlichen Frühzeitiges Abbrechen der Datensammlung Selektives Berichten von Ergebnissen Sammlung von zusätzlichen Daten, um Signifikanz zu erreichen
• Was bedeutet der „decline-effect“? Die Tendenz, dass sich die Effektgröße verringert je öfter man versucht die Studie zu replizieren.
• 1. Weshalb sollte man deskriptive Statistik komplementär zur Inferenzstatistik verwenden? Um eine genauere und korrekte Interpretation der Daten zu ermöglichen und wahre Effekte von scheinbaren auf einen Blick unterscheiden zu können.
• 2. Nach welchen Kriterien sind die Effektgrößen wie Cohens d (klein, mittel, groß) zu beurteilen? Die Größen sind Anlehnung an bereits bekannten Ergebnissen von Studien aus demselben Forschungsbereich zu interpretieren.
• 3. Aus welchem Grund werden Techniken wie Effekt Test und Äquivalenz Test in der Praxis selten oder gar nicht angewendet? Weil diese nicht Teil der statistischen Standardausbildung sind und die Standard Computerprogramme diese nicht berechnen.
• 4. Nenne 3 Einflussfaktoren auf die Statistische Power: Bsp.: Stichprobengröße, Validität, Reliabilität, Variabilität der Messinstrumente und Messung, stichhaltige Theorie, Einhaltung statistischer Grundregeln, Meta-Analysen
• 5. Worin liegt der Unterschied zwischen Effekt Test und Äquivalenztest? Effekt Test: legt einen maximalen Nicht Effekt fest, Die H0 wird verworfen wenn der Effekt grösser ist als Δ Äquivalenz Test: es wird ein minimal substantieller Effekt ermittelt. Wenn ein Effekt kleiner ist als Δ wird die H0 angenommen
• 6. Welche Information erhält man durch das Festlegen eines Vertrauensintervalls? Die Wahrscheinlichkeit, mit der sich ein Wert innerhalb einer Wertbreite auch in der Bevölkerung wiederfindet
• 7. Was ist eine Meta-Analyse? Quantitative Übersichtsanalyse
• 8. Weshalb ist die Angabe der Skalenbreite von Bedeutung? Ein Wert erscheint groß oder klein je nach der Größe der Skalenbreite.
• 9. Wieso können große Effektgrößen problematisch sein Entweder sie sind tatsächlich vorhanden, oder sie weisen darauf hin, dass die gemessenen Konstrukte nicht, wie angenommen, unabhängig voneinander sind
• 10. Weshalb können kleine Effekte von Bedeutung sein? Wenn seltene Geschehnisse vorausgesagt werden sollen und wenn das Outcome klein aber zeitstabil ist

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