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Psychologie (Fach) / Kapitel 3 (Lektion)

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• Was sind die logisch begründeten, explizit formulierten und verbindlichen Kriterien für wissenschaftliches Arbeiten nach Wohlgenannt, Konegen und Sondergeld ? -          Nur Aussagen über Sachverhalte, die wirklich vorhanden sind (Beobachtbarkeit, bzw. Erlebbarkeit) -          Aussagen sollen System bilden und nach expliziten (wissenschaftsspezifischen) Regeln zustande kommen -          Es müssen Regeln zur Definition von Fachausdrücken (Termini) vorhanden sein -          Für gegebene System von Aussagen müssen Ableitungsregeln gelten („induktive“ und „deduktive“ Schlussregeln) -          Aussagesystem widerspruchsfrei -          Aussagensysteme mit empirischem Bezug (faktische Aussagen) dürfen nicht nur Fakten aufzählen, müssen auch Verallgemeinerungen enthalten -          Faktische Aussagen müssen intersubjektiv prüfbar sein
• Von der Empirie zur Theorie; Was ermöglicht das Empirische System, Theoretische System und Korrespondenzsystem nach psychologischer Methodenlehre? Empirisches System: Liefert Forschungsdaten Theoretisches System: ermöglicht Formulierungen von Gesetzen und Erklärungen Korrespondenzsystem: Vorgangsweisen, Methoden und Instrumente, die zwischen beiden eine Verbindung herstellen
• Was sind Tatsachen, bezogen auf das Empirische System? Ausprägungen von Indikatoren zum untersuchtem Phänomen
• In welcher Beziehung stehen Tatsachen und Hypothesen zueinander? Einzelne Tatsachen sind Grundeinheiten zur Gewinnung oder Überprüfung statistischer Hypothesen
• Wie wird eine Tatsache zu einem Fall des theoretischen Systems? Wenn erfasste Eigenschaften der Indikatoren umgewandelt werden in Ausprägungen von Variablen;Fall: Definiert durch Konfiguration empirischer Variablen, bzw. deren AusprägungenMittels statistischer Auswertungsverfahren werden hypothetische Relationen zwischen den Variablen geprüft oder unbekannte Relationen gesucht
• Wie stehen Hypothesen, Gesetze, Modelle und Theorien in Verbindung mit empirischen Variablen/ untereinander in Verbindung? Hypothesen: Annahmen über Relationen zwischen mind. 2 empirischen Variablen --> Wenn Hypothetische Relation in verschiedenen wissenschaftlich seriösen Untersuchungen empirisch bestätigt: Gesetz Mehrere Gesetze (Oder Hypothesen): Modell , Fließender Übergang zu Theorie Theorie: System von zusammenhängenden Gesetzen, die maximal abstrakt formuliert sind
• Was versteht man unter Konstrukten? Konstrukte: Nicht beobachtbare Begriffe einer psychologischen Theorie (z.B. Intelligenz, Motivation, Aggression), für die Operationalisierungen vorhanden sind oder entwickelt werden müssen
• Was versteht man unter Konzeptionalisierung? Konzeptionalisierung: Abbilden der Realität in Form von Gesetzen oder Theorien, zur Klassifikation empirischer Phänomene mit Alltagsbegriffen oder neu entwickelte Fachbegriffe, bzw. Termini. Für neu eingeführte theoretische Fachbegriffe, sogenannte Konstrukte, ist konkrete Bedeutung in der Welt mittels Operationalisierungen klarzulegen Operationalisierungen: Interpretationshilfen für theoretische Fachbegriffe: spezielle Beobachtungen, Testverfahren, Teile von Fragebögen usw. Beispiel: Operationalisierungen von „Angst“: Bei Versuchstier gemessene Herzfrequenz oder motorische                                                          Unruhe                                                   „Intelligenz“: Leistungen in bestimmten Intelligenztests                                                   „Glück“: Beantwortung von Fragen in Befindlichkeitstest
• Was versteht man unter der Repräsentativität einer Stichprobe und warum ist dies im Forschungsalltag nur selten vollständig erreichbar? Repräsentativität der Stichprobe: Ausprägung relevanter Untersuchungsvariablen stimmt mit denen der Population annähernd überein --> Im Forschungsalltag nur selten vollständig erreichbar! Aufgrund von: o   Kostenbegrenzung o   Unerreichbarkeit von Personen o   Teilnahmeverweigerung etc.
• Welche Art von Stichproben gibt es ? häufig eingesetzt: Gelegenheitsstichproben: z.B. Studentensamples anstatt Zufallsprinzip Stichprobe mittels Quotaverfahren erfolgt: Vergleichbarkeit der Stichprobe mit Population hinsichtlich Verteilung wichtiger Merkmale wie Geschlecht, Bildung, Beruf usw.   Schneeballverfahren: Probanden vermitteln selbst wieder weitere Probanden   Klumpenverfahren: Cluster von Fällen z.B. Unternehmen Organisationen, Branchen zufällig ausgewählt und hierin alle Mitglieder untersucht --> Leider erhöhen diese Auswahlverfahren die Fehleranfälligkeit und mindern Grad der Verallgemeinbarkeit  
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• Was versteht man unter Unabhängigen Variablen? Im Wenn Teil der Hypothese, jene Variable, der ein Einfluss auf das Phänomen zugeschrieben wird --> Hypothetische Ursachen im Wenn-Teil, durch Ausprägungen der UV dargestellt
• Was versteht man unter Abhängigen Variablen? Abhängige Variablen (AV): Variable, anhand derer ein Einfluss registriert wird; hypothetische Wirkungen mittels Ausprägungen der AV dargestellt.
• Experiment des Alkoholkonsums auf Fahrleistung. Nenne mögliche Hypothese, Unabhängige und Abhängige Variable, Moderatorvariablen, Störvariablen! Mögliche Hypothese: Wenn Verkehrsteilnehmer Alkohol trinken, begehen sie überdurchschnittlich viele Fehler im Simulator Unabhängige Variable: Alkoholgehalt des Blutes, muss in zwei Ausprägungen vorliegen: 0,0 und 0,5 Promille Abhängige Variable: Anzahl an Fahrfehlern Moderatorvariablen (Verändern Beziehung zwischen Alkoholisierungsgrad und Fahrleistung): Fahrpraxis, Alkoholtoleranz oder Trinkgeschwindigkeit Störvariablen: Messfehler bei Blutalkoholbestimmung, Konzentrationsschwankungen bei Probanden, Ablenkung in Versuchssituation
• Welche Art der Variablen gibt es in der Psychologie noch, neben den Abhängigen und Unabhängigen Variablen? Moderatorvariablen: haben modifizierten Einfluss auf die funktionalen Beziehungen zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen Störvariablen: charakterisieren unerwünschte Einflüsse --> Je mehr Störeinflüsse, desto vager und unschärfer werden wissenschaftliche Resultate Konfundierende Variablen: Wenn die Wirkfaktoren den Einfluss der unabhängigen Variablen nicht zufällig, sondern systematisch verändern, bzw. verfälschen z.B. Experiment Zusammenhang UV Fernsehdauer und AV Aggressivität; Kofundierung liegt vor, wenn dritte Variable vorliegt, die sowohl mit UV als auch mit AV in Verbindung steht (z.B. Geschlecht) Sind bspw. Jungs unabhängig vom Fernsehkonsum aggressiver als Mädchen und ist der Fernsehkonsum bei Jungs ebenfalls höher, so könnte es zu einer fehlerhaften Schätzung des direkten Zusammenhangs kommen.
• Nenne Maßnahmen gegen Verfälschung durch konfundierende Variablen oder Störvariablen! Randomisierung: zufällige Aufteilung ihrer Quellen, wie etwa bei Auswahl der Probanden Elimination: Versuch ihrer Ausschaltung, Ziel ist es, dass auf die Versuchspersonen, neben der UV, möglichst keine weiteren Faktoren einwirken. Um sicherzustellen, dass die Versuchsperson nicht durch äußere Ereignisse beeinflusst wird, können Experimente zum Beispiel in fensterlosen, schallisolierten Kabinen durchgeführt werden. Matching: Verfahren zur Bildung von Gruppen, die bezüglich eines Störfaktors oder mehrerer Störfaktoren homogen sind. Soll zum Beispiel eine Lehrmethode evaluiert werden, so können durch Parallelisierung zwei hinsichtlich ihrer Noten möglichst ähnliche Schülergruppen gebildet werden.
• Erkläre die Begriffe Manifest und latente Variablen! Manifeste Variablen: Durch direkte Erhebung zustande gekommene Variablen Latente Variablen: Theoretisch begründet, zur Erklärung der empirischen Resultate --> Konstrukt Intelligenz kann durch latente Variable beschrieben werden
• Erkläre das Kausalitätsprinzip! Jedes Ereignis hat eine oder mehrere Ursachen -          Unbeweisbare These, die dazu motiviert, nach Ursachen und Wirkungen zu fragen
• Welche Unterschiedlichen DIREKTEN Kausalbeziehungen gibt es? - Hinreichende und notwendige Ursache - Hinreichende, aber nicht notwendige Ursache - Notwendige, aber nicht hinreichende Ursache - Weder notwendige noch hinreichende Ursache
• Welche unterschiedlichen Kausalzusammenhänge gibt es?  Direkte, indirekte, scheinbare, multible und bedingte Kausalbeziehungen
• Erkläre die Hinreichende und notwendige Ursache der direkten Kausalbeziehung! U <-> W -          Ursache ist sowohl hinreichend als auch notwendig -          Findet man selten in der Psychologie vor, meist wenn Gegebenheiten miteinander in Wechselwirkung stehen: o   Gegenseitige Anziehung zweier Menschen o   Symmetrische Aufschaukelung der Aggression zweier Personen: Ursachen konnen zugleich als direkte Wirkungen gesehen werden
• Erkläre die Hinreichende, aber nicht notwendige Ursache der direkten Kausalbeziehung! (U V A) -> WUrsache oder Alternativursache führt zu Wirkung -          Z.B. ist Begabung für eine Prüfungsleistung eine hinreichende Ursache, aber nicht notwendig! o   Auch noch andere Gründe können für gute Leistung verantwortlich sein: Schwindeln, Lernfleiß, Nervenstärke..
• Erkläre die Notwendige, aber nicht hinreichende Ursache der direkten Kausalbeziehung!               (U ꓥ B) -> W Ursachen lösen oft nur unter bestimmten Bedingungen Effekte aus -          Beispiele: o   Stressor führt nur bei schwacher Stressresistenz zu psychischen und somatischen Störungen o   Die besten Argumente wirken nicht einstellungsverändernd, wenn sie aus Mangel an Aufmerksamkeit nicht gehört werden oder wegen zu wenig Vorwissen nicht verstanden werden
• Erkläre die weder notwendige, noch hinreichende Ursache der direkten Kausalbeziehung! ((U ꓥ B) ꓦ A) -> W Eine Ursache nur unter bestimmten Bedingungen wirksam, aber auch andere Ursachen wirksam Beispiel o   Bestimmte Verhaltensweise eines Kindes kann durch Versprechen von Belohnung hervorgerufen werden, aber nur dann wenn das Kind auch Bedürfnis nach der Belohnung verspürt Gleiche Verhaltensweise kann aber auch durch körperliche Gewalt, Bestrafungsandrohung oder andere Faktoren provoziert werden --> Viele psychische Phänomene sowohl multikausal verursacht als auch nur unter bestimmten Voraussetzungen auslösbar --> Weder notwendige noch hinreichende Ursache am häufigsten in der Psychologie
• Was ist die INUS Methode? Erkläre! INUS Methode: Ansatz für wissenschaftliche Ursachenanalyse -          Eine Ursache braucht oft weitere Bedingungen (Insufficient) -          Bedingungen allein ohne Ursache nicht wirksam (Necessary) -          Auch andere Ursachen können gleiche Wirkung auslösen (Unnecessary) -          Ursache gemeinsam mit den Begleitumständen hinreichend (Sufficient) Beispiel für INUS Analyse Psychologisches Gutachten kommt zum Schluss: wiederholte Neigung eines Jugendlichen zu Gewalttaten (Wirkung) in bestimmten Situationen (Bedingung) sei auf seinen langjährigen Heimaufenthalt (Ursache) als Kleinkind zurückzuführen -          Nicht hinreichend (I): Der Heimaufenthalt allein würde nicht ausreichen, wenn nicht auch aktuelle Gelegenheiten gegeben: z.B. Streit mit körperlich unterlegenen Kontaktpersonen -          Notwendig (N): Nur Gelegenheiten allein, ohne kindlichen Heimaufenthalt sollten zu keinen aggressiven Handlungen führen -          Nicht notwendig (U): Heimaufenthalt und Gelegenheiten sind nicht die einzigen Möglichkeiten von Aggressionsauslösern (z.B. Denkbar auch die Animation zu Gewalttaten durch aggressiven Freundeskreis) -          Hinreichend (S): Heimaufenthalt und Gelegenheiten reichen gemäß Hypothese gemeinsam aus, um Tendenz zu Gewalttaten zu bewirken
• Was sind Indirekte kausalbeziehungen? Effekte pflanzen sich über Wirkungsketten fort Beispiel: verschiedene Instanzen neurologischer Verarbeitung, die durchlaufen werden müssen, damit akustische Wahrnehmung mit Wort benannt werden kann
• Erkläre Scheinbare Kausalbeziehungen! --> Problem der Forschung Zumeist unbeachtete Ursache beeinflusst zwei oder mehrere Ereignisse simultan, sodass der Eindruck entsteht, sie würden in Wechselseitigen Kausalbeziehung stehen Alltägliches Beispiel: Viele Menschen glauben an Einfluss der Sternenkonstellation auf Charakter des Menschen, ohne zu berücksichtigen, dass beide vom Wandel der Jahreszeiten mitbestimmt sein könnten
• Sind Effekte nach psychologischen Gesetzen determinierbar? Die meisten psychologischen Gesetze sind indeterministischer Natur: Effekte können nur mit bestimmter Wahrscheinlichkeit vorhergesagt werden --> Bestätigung von Gesetzen mit wahrscheinlichkeitstheoretischen Überlegungen bzw. der Einsatz von Statistik  Nur in wenigen Unterdisziplinen der Psychologie, wie Physiologischen Psychologie oder Wahrnehmungspsychologie kann manchmal von Einzelbeobachtungen auf deterministisches Gesetz geschlossen werden 
• Was führt zu Effektüberlagerungen bei zu untersuchenden Phänomenen? Wie wirkt sich das auf die Vorgehensweise der psychologischen Forschung aus? Multikausalität und multieffektive Beziehungen komplexer realer Gegebenheiten Fehlerüberlagerung von Daten und Messwerten --> Phänomene oft verzerrt registriert Messfehler oder Effektüberlagerungen müssen statistisch rausgefiltert werden Einzelfälle für Verifikation oder Falsifikation psychologischer Gesetze nur geringe Bedeutung Aufgrund von Messfehlern und Fremdeffekten können in Psychologie fast nur Wahrscheinlichkeitsgesetze postuliert werden
• Was ist A x B, wie lässt sich dazu die Relation R von A nach B ausdrücken? A x B: Menge aller gegebener Kombinationen zwischen Elementen von A und B Relation R von A nach B ist eine Teilmenge von A x B
• Wann nennt man eine Relation eine Funktion? Relation ist eine Funktion, wenn jeder Ausprägung einer Variablen (Definitionsmenge) nur genau einer Ausprägung einer anderen Variablen (Funktionsmenge) zugeordnet ist
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• Was versteht man unter Quantitaven Funktionen? Quantitative Funktionen: Funktionen zwischen Zahlenmengen Quantitative Funktionen können durch einfache Formeln beschrieben werden --> In der Psychologie müssen allerdings häufig auch nichtquantitative (qualitative) Merkmale berücksichtigt werden (z.B. Geschlecht, Beruf, Stimmung) o   Variablen werden im Bedarfsfall auch aussagenlogisch, mengentheoretisch oder tabellarisch dargestellt
• Viele Phänomene der Psychologie oft multikausal oder nur bedingt verursacht. Daher oft mehrere Variablen mit einbezogen. Wie nennt man die Relationen zwischen zwei und zwischen mehreren Variablen? Relationen zwischen zwei Variablen: bivariate Variablenrelationen Relationen zwischen mehreren Variablen: multivariate Variablenrelationen Beispiel: multivariante aussagenlogische Beschreibung von Variablenzusammenhängen (mit Multikausalität und bedingter Kausalität) Kinder, die früher an Modellpersonen beobachten konnten, dass sich Aggression „lohnt“ (L) oder solche, die gerade von einem anderen Kind frustriert (F) wurden, tendieren diesem gegenüber zu aggressivem Verhalten (A), wenn dieses eher als wehrlos (W) empfunden wird, wenn ihm gegenüber keine moralischen Hemmungen bestehen (M) und wenn im Moment keine Strafdrohung (S) von Aufsichtspersonen für aggressive Reaktionen zu erwarten ist. Aussagenlogische Form: ((L ꓦ F) ꓥ W ꓥ  ¬ M ꓥ  ¬ S) -> A ¬: Negation  
• Wie werden quantitativ interpretierbare Ausprägungen von Variablen analytisch geometrisch dargestellt und ist dies in der Empirie möglich? Ausprägungskombinationen können durch Punkte oder Vektoren im Raum dargestellt werden. -->In Empirie selten Relationen zwischen Variablen, die mit einfacher mathematischer Formel beschreibbar sind. Daher: Statistische Beschreibungsmethoden
• Was postuliert die Testtheorie? jeder Messwert (z.B. physiologische Ableitung, Fragebogenantwort) setzt sich aus wahrem Wert und zufälligen Fehlerwert zusammen --> Fehlerüberlagerungen lassen sich durch Heranziehung mehrerer Messwerte des gleichen Ereignisses "ausmitteln"
• Um quantitative Interpretierbarkeit von empirischen Variablen zu charakterisieren, wird diese hinsichtlich der Skalenqualität (Messniveau) charakterisiert. Nenne und Erkläre die verschiedenen Skalenqualitäten! 1.       Nominalskala: Ausprägungen (Zahlenwerte) einer Variable im Sinne von Klassifikationen zu verstehen --> Variablen, die nichtquantitative (qualitative) Eigenschaften beschreiben, wie Geschlecht, Beruf, Nationalität, Haarfarbe   2.       Ordinalskala: (Rangskala) Erstellung einer Rangreihe der Fälle bezüglich hypothetischer Variablenausprägung, Beispiel: Schulnoten oder Rangreihungen bei Wettbewerben   3.       Intervallskala: Aufeinanderfolgende Zahlenwerte charakterisieren Zunahme der variablenspezifischen Eigenschaftsquantität immer um den gleichen Betrag: Quantitätszuwachs von 1 auf 2 ist der gleiche wie von 4 auf 5.                                           Intervallskalen in der Psychologie: bei individuellen Leistungspotenzialen (z.B. Konzentration, Intelligenz..) oder psychischen Dispositionen (z.B. Einstellungen, Persönlichkeitsdimensionen)   4.       Verhältnisskala (Rationalskala): Intervallskalen mit fixem Nullpunkt. Beispiel aus der Psychologie: Verhältnisschätzungen für Wahrnehmungsreize oder bestimmte probabilistische Testkennwerte   5.       Absolutskala: Variablentypen mit ebenfalls fixem Nullpunkt, aber auch „echte“ Einheiten gegeben. Beispiel: Alle Variablen, die Häufigkeiten bzw. Frequenzen zum Ausdruck bringen (z.B. Schätzungen der Anzahl von Objekten oder Personen)  
• In welche Skalenqualität sind quantitative Variablen einzuordnen? Quantitative Variablen sind als Intervall-, Verhältnis- oder Absolutskalen zu interpretieren
• Wichtige Eigenschaft der Empirischen Variable für statistische Auswertungen: Verteilung der Ausprägung. Warum ist die Betrachtung der Verteilung wichtig? -          Aus Verteilung geht hervor, welche Zahlenwerte mit welcher Wahrscheinlichkeit in einer Population zu erwarten sind (z.B. Mess- oder Testergebnisse) -          Kann Hinweise geben, ob Wertebereich einer Variablen für Beschreibung eines empirischen Prozesses optimal gewählt wurde (z.B. nicht optimal gewählt, wenn sich Werte bei den Minimal- oder Maximalwerten der Variablen häufen) -          Verteilungsvoraussetzung bestimmter multivariater statistischer Auswertungsmethoden (z.B. Erfordernis der Normalverteilung von Fehlerkomponenten)
• Was versteht man unter dem Mittelwert? Mittelwert: Durchschnittswert
• Was versteht man unter dem Median? Von diesem Wert sind etwa 50% aller Werte größer oder kleiner
• Was ist die Varianz? Durchschnittswert für Abweichungsquadrate aller Werte (x) vom Mittelwert (m) 
• Was versteht man unter der Standardabweichung? Standardabweichung (s) als Wurzel der Varianz bezeichnet jene Abweichungen vom Zentrum der Normalverteilung, innerhalb derer etwa 68 % aller Werte liegen
• Korrelation zwischen zwei Variablen: Korrelationskoeffizient: Welche Werte geben welchen Zusammenhang an? +1,0 bei maximal positiven Zusammenhang zwischen zwei Variablen 0,0 bei Fehlen einer linearen Beziehung -1,0 bei maximal gegensätzlichen Zusammenhang
• Was ist eine relevante Anwendung der Korrelation bzw. des Korrelationskoeffizienten? Vorhersagefunktion für Ausprägung einer Variablen Y wenn die Werte einer anderen mit ihr korrelierenden Variablen X bekannt sind. -->Diese Bezugsherstellung nennt man Regression, statistische Verfahren: Regressionsrechnung --> Mittels der Korrelation lässt sich der vermutete Einfluss einer Variablen auf eine andere Variable abschätzen
• Was versteht man unter der Effektstärke? Ausmaß des statistischen Effektes einer Variable auf eine oder mehrere andere Variablen --> Aus dem Quadrat des Korrelationswertes kann die Stärke des vermuteten Einflusses einer Variablen auf eine andere abgeschätzt werden (wenn es sich um notwendige und hinreichende Beziehung handelt). Bei psychologischen Effekten eher selten der Fall
• Erkläre, wie Variablen geometrisch dargestellt werden können! Ausmaß ihrer linearen Beziehung (Korrelation) kann durch Winkel ihrer Vektordarstellungen im Variablen - bzw. Merkmalsraum dargestellt werden Jeder Vektor stellt variablenspezifische Eigenschaft dar, Bündelungen von Vektoren: Eigenschaftsüberlappungen der Variablen
• Was ist das Bayes Theorem? Satz aus der Wahrscheinlichkeitstheorie, beschreibt bedingte Wahrscheinlichkeit: 1.        p(H/D) =[ p(D/H). p(H) ] / p(D) Aposteriori Wahrscheinlichkeit p(H/D) für eine Hypothese (nach Einbezug der Daten) Apriori Wahrscheinlichkeit p(H) Wahrscheinlichkeit p(D/H) für Auftreten hypothesenbestätigender Daten bei Geltung der Hypothese Aposteriori Wahrscheinlichkeit p(H/D) nimmt ab, wenn hypothesenrelevanten Daten auch unabhängig von der Hypothese häufiger auftreten, wenn p(D) größer wird.
• Gebe ein Beispiel vom angewandten Bayes Theorem über das Vorliegen eines grippalen Infektes: Wahrscheinlichkeit der Annahme, dass Person an Grippe erkrankt ist, wenn sie Fieber hat P(G/F) P(G) Wahrscheinlichkeit des Erkrankens an einer Grippe P(F/G) Wahrscheinlichkeit von Fieber bei Grippeerkrankung P(F) Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Fieber im Allgemeinen   --> Annahme dass eine Person an Grippe erkrankt, wenn sie Fieber hat P(G/F) stimmt umso eher, wenn je mehr Personen an einer Grippe erkrankt sind:  P(G) höher                                                                je größer Wahrscheinlichkeit von Fieber bei Grippeerkrankung – P(F/G) höher                        je kleiner die Erwartung des Auftretens von Fieber im Allgemeinen – P(F)  
• Was sind "Punktschätzungen" ? Hierbei handelt es sich um eine zentrale sozialwissenschaftliche Zielsetzung: möglichst stabile Kennzeichnung von Personen/ Personengruppen hinsichtlich wichtiger Eigenschaften, Einstellungen, Handlungsweisen
• Was ist das Vertrauensintervall, bzw. Konfidenzintervall? Kennwerte, wie z.B. Punktschätzungen sind immer fehlerbehaftet. o   Mittels statistischer Techniken wird Vertrauensintervall bzw. Konfidenzintervall --> Innerhalb dieser Intervalle wird mit 95%er Wahrscheinlichkeit der „wahre“ Kennwert vermutet
• Wie verändert sich der Schätzfehler für statistischen Kennwert in Bezug auf die Größe einer Stichprobe? Schätzfehler für statistischen Kennwert mit zunehmender Größe der Stichprobe immer kleiner --> Gegen Null, wenn alle möglichen Fälle in Berechnung mit einbezogen sind

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