14

Organisationspsychologie (Fach) / 3. Methoden der Arbeits- und Organisationspsychologie (Lektion)

3. Foliensatz

Diese Lektion wurde von miedchen erstellt.

Lektion lernen

Diese Lektion ist leider nicht zum lernen freigegeben.

zurück  |  weiter 1 / 1

Anzeige
  • Formulierung von Hypothesen - Fragestellungen werden in Forschungshypothesen überführt - erfordert Festlegung, was als sog. Variablen variiert oder gemessen werden soll Definition Variable: Eine Variable ist ein Merkmal eines Sachverhaltes oder von Personen, das unterschiedliche Ausprägungen hat.
  • Kernelemente des Forschungsprozesses Formulierung der Problemstellung   ← ↓ Entwicklung von Hypothesen ↓ Auswahl des Studiendesigns ↓ Datensammlung ↓ Datenauswertung ↓ Interpretation der Ergebnisse ↓ Kommunikation der Ergebnisse  ↑ ↓ Metaanalyse                                ↑
  • Allgemeines zu wissenschaftlichen Hypothesen (4) Wissenschaftliche Hypthesen... 1. ...beziehen sich auf reale Sachverhalte, die sich empirisch überprüfen lassen. 2. ...sind allgemein gültige, über den Einzelfall oder ein singuläres Ereignis hinaus gehende Behauptungen ("All-Satz"). 3. ...liegt zumindest implizit die Formalstruktur eines Konditionalsatzes zugrunde ("Wenn-dann-Satz" bzw. "Je-desto-Satz"). 4. Der Konditionalsatz muss potentiell falsifizierbar sein, d.h. es müssen Ereignisse denkbar sein, die dem Konditionalsatz widersprechen.
  • Eigenschaften von Hypothesen - wissenschaftliche Hypothesen sind Aggregathypothesen, d.h. sie treffen keine Vorhersagen für Einzelfälle, sondern für Kollektive; machen nur Aussagen über Verteilung von Merkmalen - sind Wahrscheinlichkeitsaussagen, lassen sich deswegen nur durch den Nachweis einzelner Gegenbeispiele nicht falsifizieren - lassen sich aber auch nicht durch Nachweis aller Positivbeispiele verifizieren - deshalb zur Hypothesenprüfung spezielle Prüfkriterien nötig
  • Informationsgehalt von Hypothesen und statistische Hypothesen je mehr potentielle Falsifikationen, desto höher ist Informationsgehalt wenn man Hypothesen als wenn-dann-Sätze auffasst, ist der wenn-Teil der Hypothese die UV, der dann-Teil die AV wiss. Hypothese behauptet einen irgendwie gearteten Zusammenhang zwischen UV und AV behauptete Beziehungen gelten nicht nur für untersuchte Objekte, sondern für Klasse von Objekten, der Population eine wiss. Hypothese wird in eine statistische Hypothese transformiert, indem die in der inhaltlichen Hypothese angenommenen Variablenbeziehungen in quantitative Form gebracht werden Variablenbeziehungen sind nicht deterministisch, sondern probabilistisch aufzufassen
  • Falsifikation statistischer Hypothesen Falsifizierbarkeit lässt sich durch Festlegung von Falsifikationskriterien herstellen Einführung eines Signifikanzniveaus gleichbedeutend mit der Vereinbarung einer Falsifikationsregel Daten "sagen" einem nicht, ob Hypothese stimmt; sind nur Grundlage für Entscheidung für oder gegen eine Hypothese; Möglichkeit, sich falsch zu entscheiden, soll möglichst minimiert werden
  • Definition Hypothese - in wiss. Hypothese wird Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Variablen vorhergesagt - sie bringt also zum Ausdruck, welche Erwartung die forschende Person über den Zusammenhang hat - z.B. wie Zusammenhang zwischen Trainingsmodalität (mit oder ohne Zielsetzung) und Leistung nach dem Training ausfallen wird
  • Unterschiedliche Arten von Variablen am Beispiel der Zielsetzungstheorie Locke & Latham, 1990 Abb. 2)
  • Wichtige Begriffe: Variable, Daten, Operationalisierung, Moderator- und Mediatorvariable - Variable ist Symbol für die Menge der Ausprägungen eines Merkmals - Merkmalsausprägungen können durch regelgeleitete Zuweisung von Zahlen gemessen werden - Menge aller Merkmalsmessungen sind (quantitative) Daten einer Untersuchung - Moderatorvariable verändert Einfluss der Wirkung einer UV auf die AV - Mediatorvariable ist diejenige Variable, über die UV aus AV wirkt
  • Experimentelle Designs - aktives Herstellen der Untersuchungsbedingungen, die im Experiment variert werden (Kontrolle der Umwelt) - Kontrolle von Störvariablen: Konstanthalten Randomisierung Parallelisierung Ausbalancieren - Labor-, Feld- und Quasiexperimente
  • Anzeige
  • Korrelative Designs ("Fragebogenstudien") - in korrelativem Design werden Variablen mit den vorliegenden Ausprägungen erfasst und miteinander in Beziehung gesetzt - Ausprägungen werden nichz gezielt variiert, sondern es werden vorhandene Variationen in Beziehung gesetzt - Prädiktor (=UV), Kriterium (=AV)
  • Nicht vergessen: Folien 17-24 analog ;-)
  • Signifikanztest ermittelt über Wahrscheinlichkeitsmodell eine Wahrscheinlichkeit dafür, dass das deskriptive Ergebnis durch die Nullhypothese erklärt werden kann Wahrscheinlichkeitsmodell unterscheidet sich zwischen den Signifikanztests - viele Verfahren haben einen eigenen Irrtumswahrscheinlichkeit ist bedingte Wahrscheinlichkeit, dass das empirisch gefundene Stichprobenergebnis zustande kommt, wenn in der Population die Nullhypothese in unserem Fall: p (x1<x2 | H0) < 0.05 signifikantes Ergebnis liegt vor, wenn ein Signifikanztest eine sehr geringe Irrtumswahrscheinlichkeit ermittelt das bedeutet, dass sich gefundenes Stichprobenergebnis nicht gut mit Annahme vereinbaren lässt, dass in Population die Nullhypothese gilt man lehnt deshalb H0 ab
  • Erkenntnisgewinn durch statistische Hypothesen - nicht-signifikantes Ergebnis darf nicht als Beleg für Richtigkeit der H0 interpretiert werden - signifikantes Ergebnis sagt nur aus, dass gefundener Unterschied bei Annahme keines Unterschiedes sehr unwahrscheinlich ist - über Größe eines signifikanten Unterschieds sagt ein signifikantes Ergebnis nichts aus

zurück  |  weiter 1 / 1