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Psychologie (Subject) / Forschungswerkstatt (Lesson)

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• Latente Variablen/Konstrukte -werden konstruiert, um Korrelation/Kontingenz zu erklären -die latente Variable ist für Antworten „verantwortlich“, produziert die Zusammenhänge: die persönliche Einschätzung der Effektivität des LZP der SuS bedingt deren Antworten (wenn gut-dann "trifft sehr zu" etc.) und produziert so einen Zusammenhang zwischen dem Konstrukt "Einschätzung" und ihren Antworten
• Numerische/quantitative Variablen -die Ausprägung sind Zahlenwerte, etwas das sich zählen lässt wie z.B. Alter oder Gewicht → den Antworten der SuS auf dem FB werden Zahlenwerte zugewiesen (Codierung) und somit werden sie in „numerische Variablen“ umgewandelt um damit rechnen zu können
• Kategoriale/qualitative Variablen -die Ausprägungen sind Zustände oder Kategorien wie Geschlecht (m/w), Familienstand (verheiratet/ledig/geschieden), Staatsbürgerschaft -lässt sich nicht zählen – damit kann man also nicht „rechnen“  
• latente Variablen - manifeste Variablen -latente Variablen sind nicht direkt beobachtbar, sichtbar, messbar: Intelligenz, soziale Kompetenz, Einschätzung… - theoretische Konstrukte -manifeste Variablen sind direkt beobachtbar und messbar: Gewicht, Geschlecht, Schulnote
• Signifikanztest -wird eingesetzt um Hypothesen zu überprüfen - zu prüfen ob die Ergebnisse so signifikant sind, dass sie auf eine nicht beobachtete Population übertragen werden können -beantwortet die Frage, ob der gefundene Effekt durch Zufall zustande kommt -Nullhypothese (H0) und Arbeits-/Alternativhypothese (H1) werden gegeneinander getestet. Eine wird behalten, die andere verworfen
• Nullhypothese - Alternativhypothese -Nullhypothese: behauptet, dass Gleichheit zwischen den Parametern herrscht, bzw. Null-Zusammenhänge vorliegen -Alternativhypothese: behauptet, dass zwischen bestimmten Parametern ein Unterschied bzw. ein Zusammenhang vorliegt Beispiel: Hypothese 1: LuL schätzen den Effekt des LZP auf die Selbstregulation der SuS positiver ein, als SuS. Statistische Hypothese: Die Mittelwerte (µ) der LuL sind höher als die Mittelwerte der SuS. Nullhypothese (H0): Die Lehrer schätzen den Effekt des LZP auf die SR der Schüler nicht positiver ein als die SuS selbst. Alternativhypothese (H1): µ Lehrer > µ Schüler Nullhypothese (H0): µ Lehrer ≤ µ Schüler
• Induktives Vorgehen -vom Einzelfall auf die Gesamtheit schließen -von Messergebnissen einer Stichprobe allgemeingültige Regeln/Gesetzmäßigkeiten ableiten -hyopthesengenerierend
• Deduktives Vorgehen -man geht von einer zugrunde liegenden Theorie/von bestehenden Regeln oder Gesetzmäßigkeiten aus, die theoretisch schon die Antwort auf die Forschungsfrage enthalten -Basierend auf der Theorie werden Hypothesen zum Sachverhalt entwickelt -Man nimmt an: wenn die Theorie stimmt, muss auch die Hypothese zutreffen. Tut die Hypothese das nicht, ist die Theorie falsch. -hypothesenprüfend
• Qualitative Methoden - Quantitative Methoden -Qualitativ: induktiv. sinnverstehende, nicht standardisierte Verfahren -> Interview, Beobachtung, Gruppendiskussion Wenige Fälle, detailliert analysiert -Quantitativ: deduktiv. objektiv messende, standardisierte Verfahren -> standardisierte Tests zur Datenerhebung, Korrelationsstudien, Experimente Viele Fälle anhand derer allgemeingültige Aussagen gemacht werden können → Inferenzstatistik: Befunde aus Stichproben werden auf die zugehörige Gesamtheit übertragen
• Operationalisierung = ein Merkmal beobachtbar und messbar machen Bsp.: das Merkmal/Konstrukt "Schulerfolg" wird z.B. durch Schulnoten messbar gemacht. Unser Merkmal "Einschätzung" wird durch Codierung der Items messbar gemacht ("trifft sehr zu" = 4, "trifft gar nicht zu" = 1)
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• Variable = veränderliche Größe; bestimmter Sachverhalt
• unabhängige - abhängige Variable -abhängig: ein Sachverhalt, der von einem anderen beeinflusst, verändert wird -unabhängig: Sachverhalt, der eine Auswirkung auf einen anderen hat (UV bedingt AV) Bsp.: Hypothese 1 "LuL schätzen die Effektivität des LZP positiver ein als die SuS" AV: Einschätzung der LuL und SuS UV: Gruppenzugehörigkeit (LuL oder SuS)
• (psychometrische) Gütekriterien Objektivität: Durchführungs-, Auswertungs-, Interpretationsobjektivität Reliabilität (Zuverlässigkeit) Validität (Gültigkeit): Interne, externe Validität
• Objektivität = die Ergebnisse/Werte sind unabhängig von Randbedingungen wie Versuchssituation, -leiter, etc. -wird durch Standardisierung von Durchführung, Auswertung, und Interpretation des Tests erreicht
• Durchführungsobjektivität - Test wird von allen Versuchsteilnehmern unter den gleichen Bedingungen gemacht, z.B. hat kein Teilnehmer mehr Informationen als ein anderer -> Theresianum: alle SuS füllten die FB im Klassenraum, zur Unterrichtszeit, innerhalb von 60 min. (bei t2 45 min.) aus; schriftliche und mündliche Anweisungen weitgehend gleich
• Auswertungsobjektivität -das gleiche Ergebnis wird erzielt, egal wer die Daten ausgewertet hat: Ergebnis unabhängig vom Auswerter -wird dadurch erreicht, dass genau festgelegt, wie die Test-Items auszuwerten sind Unsere FB: vorgegebene, eindeutige Antwortmöglichkeiten welche später zwecks Operationalisierung in numerische Variablen umgewandelt wurden
• Interpretationsobjektivität -Ergebnisse sind unabhängig vom Interpreten: egal wer die Resultate interpretiert, das Ergebnis ist gleich -erreicht durch fixe Bestimmungen zum Interpretationsvorgang Bei uns: die FB werden mittels statistischer Methoden ausgewertet (t-test etc.)
• Reliabilität Zuverlässigkeit der Ergebnisse, Genauigkeit mit der die Merkmale gemessen wurden.          -> gleiches Verhalten liefert gleiche Ergebnisse -erreicht durch Minimierung von Messfehlern Bei uns: mit Cronbachs alpha gemessen, ob zusammengefasste Items auch das gleiche Merkmal messen - hoher Wert=hohe Reliabilität Andere Testverfahren: Test-Retest (Test wird wiederholt, Korrelationskoeffizient bestimmt wie sehr die Ergebnisse übereinstimmen), Paralleltest (jeder macht 2 sehr ähnlicheTests zur gleichen Zeit), split-half...
• Validität = Gültigkeit der Ergebnisse: wurde auch wirklich (nur) das Merkmal gemessen, das man messen wollte? - Interne Validität: Veränderungen in der AV kann ausschließlich auf die Variation der UV zurückgeführt werden - inwieweit konnten Störvariablen kontrolliert werden? ->nur bei interner Validität können Resultate kausal interpretiert werden -Externe Validität: Ergebnisse können auf eine gesamte Population übertragen werden - inwieweit kann man die Resultate generalisieren?  -> erreichbar durch große Zufallsstichprobe              -Statistische Validität: gegeben, wenn die statistischen Verfahren richtig ausgewählt und angewendet wurden                      
• Gesamtvarianz = Primärvarianz + Sekundärvarianz -Primärvarianz: die Variabilität, die von der UV verursacht wurde - inwieweit geht die Veränderung der AV auf die UV zurück? --> maximieren -Fehlervarianz:Variabilität, die nicht mit der UV zu erklären ist - inwiewieit geht die Veränderung der AV auf Störfaktoren zurück? --> minimieren         a)Sekundärvarianz: systematische Fehler, Störvariablen die kontrollierbar sind         b) Zufallsfehler: nicht kontrollierbar
• Psychologie -empirische Wissenschaft. Prozess: Theorien - Annahmen/Hypothesen - Überprüfung an Realität -Ziel: menschliches Erleben, Verhalten und Handeln beschreiben, erklären, vorhersagen, und verändern
• Empirie Durch wiederhol- und nachvollziehbare Beobachtungen und Messungen Beweise für eine bestimmte Annahme sammeln
• Korrelative vs. Experimentelle Forschung -korrelative Forschung: beschreibt, beobachtet natürliche Sachverhalte -> Wie gehen SuS vor, wenn sie online recherchieren? -experimentelle Forschung: erklärt, durch gezielte Beeinflussung der Umgebung -> Ist die Konzentrationsfähigkeit morgens besser als abends? -Gemeinsam: empirische Vorgehensweise, Messen des Sachverhalts, muss wiederholbar sein, Objektivität
• Induktives Vorgehen (Forschungsmethoden) -vom Einzelfall auf die Gesamtheit schließen Merkmal qualitativer Forschungsmethoden von Messergebnissen einer Stichprobe allgemeingültige Regeln/Gesetzmäßigkeiten ableiten Einzelfälle beschreiben
• Deduktives Vorgehen (Forschungsmethoden) -auf Basis von Theorien Hypothesen entwickeln -von Messungen auf Stichprobenbasis auf die Verhältnisse zwischen oder innerhalb von Populationen schließen Merkmal quantitativer Forschungsmethoden
• Quantitative Forschungsmethoden -deduktives Vorgehen, Basis = Hypothesen -Sammeln numerischer Daten -objektives Messen, standardisiertes Vorgehen ->Experimente, Korrelationsstudien, standardisierte Tests (IQ) -Ziel: Gesetzmäßigkeiten, Sachverhalte beschreiben und erklären Problem: kein subjektiver Einblick in die Materie, sehr schematisch, keine Individualität Vorteil: messbar, rechenbar, generalisierbar, vergleichbar
• Qualitative Forschungsmethoden -induktives Vorgehen, Basis = Einzeläußerungen -verbales Datenmaterial -Einzelfälle werden beschrieben und detailliert analysiert - nicht standardisiert -"entdeckendes" Verfahren...hypothesengenerierend! -Interview, Befragung, FB mit offenen Fragen (keine vorgegebenen Antwortmöglichkeiten), Beobachtung, Gruppendiskussion
• Varianz Streuung eines abhängigen Merkmals, bei uns z.B. die Streuung bezüglich der Einschätzung der Effektivität das LZP - manche schätzen sie gut ein, manche schlecht, manche mittel...
• Varianzanalyse prüft, ob die Streuung eines abhängigen Merkmals (z.B. Einschätzung) hauptsächlich auf Varianz innerhalb der Gruppen (intraindividuell) oder Varianz zwischen den Gruppen (interindividuell) zurückzuführen ist (eigentlich liegt immer beides vor) V. innerhalb der Gruppen: durch natürliche Merkmalsstreuung, interindividuelle Unterschiede. Unsystematische Varianz - "Messfehlervarianz" V. zwischen den Gruppen: Mittelwerte mehrerer Gruppen unterscheiden sich
• Fehler 1. und 2. Art Fehler 1. Art: H0 wird verworfen, obwohl sie richtig ist. Irrtumswahrscheinlichkeit p zeigt die Wahrscheinlichkeit an, mit der ein Fehler 1. Art begangen wird Fehler 2. Art: H0 wird beibehalten, obwohl sie falsch sit.
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• p-Wert Irrtumswahrscheinlichkeit: p gibt die Höhe der Wahrscheinlichkeit an, mit der die H0 verworfen wird obwohl sie richtig ist; zeigt an ob der Unterschied zwischen zwei Mittelwerten signifikant ist p < .10 - Unterschied ist nicht signifikant (die Wahrscheinlichkeit, dass die H0 verworfen wird obwohl sie richtig ist, liegt bei über 5% Prozent. Daher kann nicht behauptet werden, dass der Unterschied zwischen zwei MW signifikant ist.) p< .05 - Unterschied ist signifikant (da die Wahrscheinlichkeit, dass die H0 verworfen wird obwohl sie richtig ist bei unter 5%, der festgelegten Grenze, liegt) p< .01 - sehr signifikant, p< .001 - höchst signifikant
• signifikanter Unterschied ein Unterschied zwischen zwei Variablen ist signifikant, wenn die Wahrscheinlichkeit, dass der Unterschied durch Zufall derart zustande kommen würden (Irrtumswahrscheinlichkeit p), eine zuvor festgelegte Schwelle (5%) nicht überschreitet. Dann wird ein überzufälliger Zusammenhang angenommen.
• abhängige - unabhängige Stichprobe -abhängige: bei beiden Messungen wurde die gleiche Population, die gleichen Vpn untersucht ->Messwiederholung: gleiche Gruppe von Schülern wird auf Methodenkompetenz getestet, bei t1 unter hohem Stress, bei t2 unter geringem Stress -unabhängige: es wurden zwei verschiedene Populationen untersucht ->die Schüler werden von Anfang an in 2 verschiedene Gruppen aufgeteilt - die eine Gruppe wird unter hohen Stress getestet, die andere Gruppe unter geringem Stress
• Inhaltshypothese vs. Statistische Hypothese Inhaltshypothese: "LuL schätzen LZP positiver ein als SuS" - nicht statistisch prüfbar Statistische Hypothese: "Die MW der LuL sind höher als die MW der SuS" / "µ LuL > µ SuS"  - Inhaltshypothese wird parametrisiert , mit statistischen Kenngrößen formuliert bei Korrelationshypothese: "Es gibt einen positiven ZUsammenhang zwischen der Häufigkeit der Arbeit mit dem LZP und der positiven Einschätzung seines Effekts auf die Selbstregulation" --> "Der Korrelationskoeffizient r zwischen der Häufigkeit der Arbeit mit dem LZP und der positiven Einschätzung ist positiv." / "r > 0"
• Reliabilitätsanalyse Berechnung des Cronbachs Alpha, um zu überprüfen, ob zusammengefasste Items das gleiche Merkmal messen - prüft die interne Konsistenz Cronbachs Alpha > 0.7 -> interne Konsistenz gegeben
• Nominal-Skala 1. Niveau: für Werte, die einfach nur unterscheidbar sind. Man kann sagen, ob der Wert bei 2 Personen gleich oder verschieden ist. ->Haarfarbe, Geschlecht, Muttersprache
• Ordinalskala 2. Niveau: für Werte, die man in eine Rangordnung bringen kann. Man kann also sagen, ob der eine Wert größer/kleiner, besser/schlechter, als der andere ist -> Vergleiche sind möglich ->"Folgende Fragen aus dem LZP finde ich hilfreich" mit Antwortmöglichkeiten "trifft gar nicht/weniger/eher/sehr zu" ->"Wie organisiert schätzt du dich ein?" - "sehr organisiert, organisiert, wenig / gar nicht organisiert"
• Intervall-Skala 3. Niveau: für Werte, deren Ausprägungen die gleichen Abstände haben. Auch hier können vergleichende Aussagen getroffen werden wie "um ... größer/kleiner, um ....besser/schlechter" ->Wie häufig arbeitest du mit dem LZP? - 1x im Monat, 2x im Monat, 3x im Monat ->Temperaturangaben auf Celsius-Skala sind z.B. intervallskaliert
• Verhältnis-Skala 4. Niveau: für Werte, die einen natürlichen Nullpunkt haben. die Messwerte können zueinander in Relation gesetzt werden. -> 30 Kalorien = 3x10 Kalorien. 10-20 Kalorien = 20-30 Kalorien
• t-Test überprüft, ob der gefundene Effekt durch Zufall zustande kommt oder nicht - ob sich die zwei gefundenen, empirischen MW systematisch unterscheiden oder nicht -besagt, ob die Stichprobe aussagekräftig für die gesamte Population ist oder nicht -Art von Signifikanztest
• Hypothese - Eigenschaften -präzise und widerspruchsfreie Formulierung - Operationalisierbarkeit -Widerlegbarkeit -Begründbarkeit
• Hypothesenarten universelle:Intellligenz bedingt Ängstlichkeit. beschränkt universelle: Intelligenz bedingt bei Erwachsenen die Ängstlichkeit. quasiuniverselle: Intelligenz bedingt zumeist die Ängstlichkeit.  - hier sollen lediglich Regelmäßigkeiten erkannt werden, Ausnahmen werden geduldet (am häufigsten verbreitet in der Psychologie)
• Inhaltsvalidität gegeben, wenn das Merkmal bestmöglichst operationalisiert, also beobachtbar und messbar, wurde -> z.B. Führerscheinprüfung = beste Art, die Fahrtüchtigkeit zu messen = hohe Inhaltsvalidität
• Kriteriumsvalidität Übereinstimmungsvalidität - Prognostische Validität -ist hoch, wenn die gefundenen Werte mit den Werten eines Außenkriteriums übereinstimmen, welches dasselbe Merkmal misst -> z.B. IQ - Schulnoten -Übereinstimmungsvalidität: beide Tests werden gleichzeitig durchgeführt und dann abgeglichen -prognostische Validität: Test wird zu späterem Zeitpunkt mit Außenkriterium abgeglichen (Abinote - Einkommen mit 30 Jahren)
• Konstruktvalidität Konvergente - Diskriminante Validität -misst das Instrument das angestrebte Konstrukt zuverlässig? -Konvergente: die Ergebnisse zweier Tests  (untersch. Methoden) die das gleiche Merkmal messen sollten hoch miteinander korrelieren -Diskriminante: die Ergebnisse zweier Tests die untersch. Merkmale messen sollten nur gering miteinander korrelieren (ansonsten wird mehr als das 1 Konstrukt gemessen)
• Deskriptivstatistik nach quantitativer Erhebung beschreibt die Deskriptivstatistik die gemessenen Merkmalsausprägungen innerhalb der ausgewählten Stichprobe -beschreibt mittels statistischer Kennwerte, Tabellen, grafischer Darstellungen
• Population auch: Grundgesamtheit die Menge aller potenziellen Untersuchungsobjekte für eine gegebene Fragestellung
• Stichprobe eine Teilmenge aus einer Grundgesamtheit,die unter bestimmten Gesichtspunkten (gemäß der Fragestellung) ausgewähltwurde
• kritischer vs. empirischer t-Wert -empirischer t-WErt wird am kritischen t-Wert überprüft -kritischer t-Wert wird anhand der Signifikanzniveaus bemessen, markiert den Anfang des Ablehnungsbereichs -> wenn temp > tcrit, dann wird die H0 verworfen
• Max-Min-Kon-Prinzip -sollte eingehalten werden, um eine möglichst hohe interne Validität zu gewähren Primärvarianz maximieren - Fehlervarianz minimieren - Sekundärvarianz kontrollieren -Primärv.: Varianz allein durch UV -Fehlervarianz: Varianz nicht durch UV -> a) Zufallsfehler, b) systematische Fehler = Sekundärvarianz

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