Psychologische Methodenlehre 1 (Fach) / Psychologie (Lektion)

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• Standardkonzeption des Logischen Empirismus (Positivismus) Probleme Vertreter: Carnap, Reichenbach, Feigl 1. Formale Axiomatisierung (Ausdruck der Theorien in formaler Sprache) 2. Beobachtungs- und theoretische Begriffe (th. Begriffe sollen eindeutig auf Beobachtungsbegriffe zurückführbar sein) 3. Theoretische Begriffe (H) sind auf Beaobachtungsbegriffe (B; Erfahrung) zurückführbar B-->H = induktive Vorgehensweise Probleme: induktive Vorgehensweise nicht haltbar (v.a. nicht in Psychologie, da man vollständige Population untersuchen müsste) Axiomatisierung und Operationalisierung nicht immer möglich (z.B. Intelligenz) theoriefreie Beobachtungen sind nicht möglich
• Kritischer Rationalismus (Vertreter, Kritik, Kern, Wann ist Theorie besser?, Probleme) Karl Popper Kritik am logischen Empirismus: es gibt sichere theorienunabhängige Beobachtungen Induktionsschlüsse sind gerechtfertigt Kern: Falsifikationskriterium (modus tollens):Hypothesen und Theorien bleiben stets Vermutungen, weil man nur falsifizieren, aber nicht verifizieren kann die neue Theorie erklärt alles, was die alte erklärt die neue Theorie erklärt einiges, was die alte nicht erklärt die neue Theorie erlaubt weitergehende Prüfungen die neue Theorie bewährt sich in diesen Prüfungen(1-3 höherer empirischer Gehalt) Probleme: Beobachtungen werden oft durch Zufallseinflüsse (Motivation, Zeit, Sympathie etc.) mitbestimmt (probabilistische Falsifizierung, d.h. die Theorie ist praktisch falsifizierbar durch wiederholte, stark abweichende Beobachtungen) bei Überprüfung von Hypothesen sind immer Zusatzannahmen nötig (Güte der Messinstrumente, Fehlen von Störeinflüssen, Wirksamkeit der exp. Manipulation)
• Die normalwissenschaftlichen und revolutionären Forschungsperioden (Vertreter, Grundlegende Begriffe, Kuhns' Modell) Kuhn Wissenschaftliche Gesellschaft (scientific community) Kommunikation zwischen Mitgliedern relative Einstimmigkeit bei Mitgliedern in Urteilen über Aspekte Gemeinsame Elemente in Ausbildung und Kenntnis Paradigma umfasst allgemein akzeptierte theoretische Annahmen, Grundgesetze und empirische Generalisierungen empirisch bewertete Anwendungen Hilfsmittel und Apparaturen Methoden und Begriffsbildungen Normalwissenschaftliche Forschung Anormalien werden durch theoretische Modifikationen innerhalb des Paradigmas erklärt Außerordentliche Forschung hartnäckige Anormalien bewirken das Aufkommen verschiedener konkurrierender Modifikationen Keine Lösung der Anormalien führen zu einer wissenschaftlichen Revolution! neue Theorie hat größere Genauigkeit, Spezialisierung und kann mehr erklären, unterscheidet sich stark von alten Theorien
• Methodologie wissenschaftlicher Forschungsprogramme (Vertreter, Annahmen, wann sollen Theorien aufgegeben werden, Besonderheiten) Imre Lakatos Theorien bestehen aus harten, nicht falsifizierbaren Kern und falsifizierbaren Schutzgürtel Forschungsprogramm ist die Modifikation des Schutzgürtels wenn immer wieder modifizierte Theorie stagniert und ein konkurrierendes Programm mit größerem empirischen Gehalt existiert Schutz junger Theorien Wiederaufleben von Theorien (wie auch nachträgliche Modifikation des Schutzkernes) möglich kein Entscheidungsexperiment möglich (muss wiederholt werden) Theorien werden nicht isoliert , sondern immer im Kontext zu Theorienreihen betrachtet Vereinbarung von Kuhns' Paradigma und Poppers Falsifizierbarkeitsidee: neue Theorien entstehen als Antwort auf Anormalie, sodass Theorienreihe zu Forschungsprogramm wird
• Wie kann man Theorien überprüfen? Generelle Vorgehensweise empirische Vorhersage (Hypothese/Fragestellung) aus Theorie ableitendurch diese "Präzisierung" wird der Geltungsbereich der Hypothese immer kleiner Vorhersage operationalisieren Überprüfen, ob Operationalisierung funktioniert hat (sind die in der Vorhersage formulierten Bedingungen tatsächlich erfüllt?) Ergebnis mit Vorhersage abgleichen (Voraussetzung: repräsentative Stichprobe oder mehrfache Durchführung der Studie zum Ausschluss atypischer Stichproben möglich) Rückschluss auf Theorie
• Induktion Problem von der Beobachtung zum Allgemeinen Richtigkeit einer Theorie kann so niemals bewiesen werden (außer wenn die gesamte Population verfügbar ist)
• Deduktion vom Allgemeinen (H) zum Besonderen (B; Beobachtung) erst (vorläufige) Theorie, dann Beobachtung, ob Theorie sich bewährt
• Unabhängige Variable (UV) Variable, die während einer Untersuchung/eines Experiments systematisch variiert oder kontrolliert wird
• Abhängige Variable (AV) Variable, anhand derer der auf die UV zurückführbare Effekt festgestellt wird
• die 3 Probleme der Messtheorie Repräsentationsproblem ist Merkmal messbar (kann numerisches Relativ gefunden werden, das die Strukturen des empirischen Relativs abbildet? z.B. die Transitivität?) Eindeutigkeitsproblem Welche Transformationen sind erlaubt? (Je weniger Transformationen, desto eindeutiger ist die Messung) Bedeutsamkeitsproblem Welche Kennwerte (Lage- und Streuungsmaße) sind zulässig? Wie kann man sie interpretieren?
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• Nominalskala (Aussage, Transformationen, Mittelwert, Beispiele) (Un-)Gleichheit eindeutige Transformationen erlaubt, d.h. gleiche Merkmalsausprägungen haben denselben Messwert, unterschiedliche Ausprägungen unterschiedliche Messwerte Modus Studienort, Partei
• Ordinalskala (Voraussetzung, Aussage, Transformation, Mittelwert, Beispiel) schwache Ordnungsrelation im empirischen Relativ Rangreihe (keine Aussage über Größe des Unterschiedes zwischen 2 Messobjekten) streng monoton steigende Transformationen zulässig Modus+Median Winderstärke, Rang beim Militär
• Intervallskala (Voraussetzung, Aussage, Transformation, Mittelwert, Beispiel) Gleichheit von Differenzen (kein Verhältnis angebbar, da kein absoluter 0-Punkt existiert) lineare Transformationen (y=ax+b) zulässig Modus + Medien + arithmetischer Mittelwert Temperatur in Celsius, IQ
• Verhältnisskala (Voraussetzung, Aussage, Transformation, Mittelwert, Beispiel) Gleichheit von Verhältnissen proportionale Transformationen (y=ax) zulässig sh. Intervallskala Temperatur in Kelvin
• Absolutskala (Voraussetzung, Aussage, Transformation, Mittelwert, Beispiel) natürlicher Nullpunkt & natürliche Maßeinheit beim Erfassen von Häufigkeiten natürliche Maßeinheit keine Transformationen zulässig sh. vorige Häufigkeiten
• (Haupt-)Gütekriterien für Fragebögen und Tests Objektivität = Unabhängigkeit vom Untersucher, sodass verschiedene Testleiter bei gleichem Probanden das gleiche Ergebnis erzielen Reliabilität = Genauigkeit, mit der der Test misst, was er misst, sodass wiederholte Messungen zu gleichem Ergebnis führen sollten Validität = Genauigkeit, mit der der Test misst, was er messen soll
• Objektivität eines Tests (+Optimierung) Durchführungsobjektivität Unabhängigkeit der Testergebnisse von Verhaltensvariationen des Untersuchers während der Testdurchführung bekommen meist genaue Verhaltensinstruktionen, möglichst verständlich, Interaktionen auf Minimum begrenzt Auswertungsobjektivität Unabhängigkeit der Werte-/Kategoriezuordnung vom Wertesystem des Untersuchers Interpretationsobjektivität Unabhängigkeit der Interpretation des Testergebnisses von der Person des interpretierenden Psychologen Optimierung: Genaues Festlegen der Testdurchführung, -auswertung, -interpretation
• Verfahren der Reliabilitätsermittlung Retest-Methode VP (aus gleicher Stichprobe) muss in gewissen Zeitabstand Test erneut ausführen Übungseffekte, Erinnerungseffekte, Weiterentwicklung der VP Paralleltest-Methode VP (aus gleicher Stichprobe) lösen Test mit gewissen Zeitabstand zweimal, wobei Items nicht gleich sind, sondern durch parallele, äquivalente Formulierungen ersetzt werden Testhalbierungsmethode VP bearbeiten Test einmalig, aber die Items werden in 2 Hälften aufgeteilt (z.B. durch odd-even Methode)
• Validität (misst Test, was er zu messen vorgibt?) Inhaltsvalidität sammeln aller Items, in denen sich interessierendes Merkmal ausdrückt wählen einer repräsentativen Teilmenge Test ist inhaltsvalide, wenn gewährleistet ist, dass Test das zu messende Merkmal in wesentlichen Aspekten erfasst Kriteriumsvalidität Bestimmung der Übereinstimmung zwischen Testwerten und Kriterien (gleichzeitig = Übereinstimmungsvalidität, getrennt = Vorhersagevalidität möglich) Konstruktvalidität Überprüfung theoretischer Aussagen über zu messendes Merkmal mit Hilfe des Tests Bestimmung der Validität anhand einzelner Außenkriterien und Prüfung, ob vielfältige Hypothesen pber Merkmal durch Testwerte bestätigt werden
• Fragebogenkonstruktion Theoretische Vorarbeit Entscheidung über Form des FragebogensFrage/FragestellungAntworttypus (ja/nein, Ratingskala, Multiple Choice) Auswahl der Items (Fragen, Testaufgaben)Ableitung aus psychologischen Theorienfaktorenanalytisch gewonnenes Konstruktandere FragebögenVorstudien, VorgesprächeExpertenbefragungeventuell Revision der Itemauswahl ItemanalyseSchwierigkeitsanalyse = Höhe des Lösungsanteils für ItemTrennschärfeanalyse = passt Aufgabe zu anderen Aufgaben? Reliabilitätsbestimmung (optional) Validitätsbestimmung Eichung/Normierung (Glockenkurve)
• Schriftliche Befragung: Pro und Contra Pro: Kostenersparnis Zeitersparnis Bequemlichkeit für Befragte Anonymität Kein Interviewereinfluss Standardisierung Zugänglichkeit Contra: oft geringe Rücklaufquoten (und somit stark verzerrte Ergebnisse) unvollständige Daten unkontrollierbare Erhebungssituation (außer bei Gruppenbefragung) mangelnde Flexibilität
• Mündliche Befragung: Pro und Contra Pro: Flexibilität Spontanität Non-verbale Reaktionen erfassbar Identifikation (persönliche Stellungnahme) Vollständigkeit (Erklären, Nachfragen) Teilweise geringe Verweigerungsquote Lese- und Schreibfähigkeit nicht essentiell Contra: Kostenaufwand (keine Gruppenbefragung sinnvoll) Zeitaufwand eingeschränkte Anonymität Belästigung Interviewereinfluss geringe Standardisierung
• Antwortbeeinflusssung durch soziale Erwünschtheit vorbeugen Kontrolle bei Itemkonstruktion, -selektion Items mit gleicher Trennschärfe Kontrole durch Antwortmodus Bsp. durch forced choice Aufgaben Kontrolle durch Variation der Untersuchungssituation und späteren Vergleich Internetbefragung vs normale Befragung Kontrolle durch Kontrollskalen (E+, N-, R+) Kontrolle durch Instruktion Tempoinstruktion oder besser: Hinweis auf Einfluss soz. Erwünschtheit Kontrolle durch Abweichungsinstruktion faking good, faking bad Kontrolle durch garantierte Anonymität
• Kontexteinflüsse auf Fragebogenantworten Skala: bipolare (mit - und +) vs. unipolare Skalen (mit 0-Punkt)VP vermeiden untere Skalenhälfte, man kommt so auf "bessere" Werte "hochfrequente" vs. "niedrigfrequente" Skaleni.d.R. will man extreme Skalen vermeiden Anordnung der Antwortalternativenoffenes vs. geschlossenes AntwortformatReferenzperioden bei HäufigkeitenAngenommenes Interesse des Befragers (Briefkopfbsp.) Vorausgehende (implizite) Informationen Vergleichsrichtung bei Komparativurteilen
• unterschiedliche Beobachtungsformen offen vs. verdecktteilnehmend vs. nicht-teilnehmend offen teilnehmend: Betriebspsychologe bei Mitarbeitergespräch offen nicht-teilnehmend: Trainer beim Fußballtraining verdeckt teilnehmend: Verfassungschützer bei Demo verdeckt nicht-teilnehmend: Beobachtung durch Einwegscheibe apparative Beobachtung (Videokamera) nonreaktive Beobachtung (Analyse physikalischer Spuren oder Benutzung von Statistiken/Archiven) Introspektion/Selbstbeobachtung (lautes Denken)  
• Allgemeine Vorgehensweise bei systematischer Beobachtung Selektion = Auswahl von Verhaltensweisen/Ereignissen Abstraktion = Reduktion der Verhaltensweise/Ereignisses auf wesentliche Bedeutung Klassifikation = Zuordnung von Zeichen/Symbolen zu Kategorien Systematisierung = Zusammenstellung eines Gesamtprotokolls aufgrund der Klassifikation Relativierung = Berücksichtigung möglicher Einschränkungen bei Interpretation
• weitere methodische Aspekte zur Beobachtung Ausmaß der Standardisierung freie Beobachtung = keine Beobachtungsrichtlinien halbstandardisiert = zentrierte Beobachtung, aber offene Kategorien standardisiert Art der Stichprobe Zeitstichprobe mit vorgegebenen Beobachtungsintervallen Ereignisstichprobe mit vorgegebenen Ereignissen
• Mögliche Probleme bei Beobachtung verzerrte Wahrnehmung - HOHE STANDARDISIERUNG! Bsp.: Halo - Effekt: dominierendes Merkmal bestimmt Wahrnehmung Erwartungseffekt: selektive Wahrnehmung oder unbeabsichtigte Beeinflussung der experimentellen Vorgehensweise (Rosenthal Effekt) Observer Drift: Veränderung des Standards unzulässige Interpretation Gedächtnistäuschungen = falsche Rekonstruktion bei nachträglicher Protokollierung Hindsight - Rückschaufehler Misinformation effect implizite Theorien Falsche Wiedergabe (Ash)
• Das Experiment als logische Grundlage für Kausalschlüsse A ist Ursache von B, wenn Kovariationen von A und B = KOVARIATION A zeitlich vor B auftritt = ZEITLICHE PRÄZENDENZ Alternativerklärungen (Störvariablen und deren Konfundierung mit UV) für Kausalbeziehungen ausgeschlossen werden können = INTERNE VALIDITÄT  
• Randomisierungstechniken Techniken zur Aufteilung einer Stichprobe nach dem Zufallsprinzip in zwei oder mehrere Gruppen zur Kontrolle von Störvariablen (haben in allen Bedingungen mittleren Einfluss) Münzwurf Lose Zufallszahlen
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• potenzielle Störvariablen bei VP und der Untersuchungssituation sowie jeweilige Kontrolle bei VP: Alter, Intelligenz, Aggressivität, Voreinstellung, Vorwissen, Erwarungen Kontrolle durch: konstant-halten oder balancieren der Störvariable: Parallelisieren (matching oder Randomisieren) in Untersuchungssituation: Eigenheiten der Versuchsleitung, des Untersuchungsortes, -zeitpunktes, der Operationalisierung Kontrollmaßnahmen: Elimination (Lärm) Konstanthalten (Raumbeleuchtung, Tageszeit) Zufallsvariation (Randomisieren) Placebo Kontrollgruppen (Blindversuch) Doppelblindstudien (VP und VL kennen Bedingung nicht)  
• Mehrfaktorielle Designs (Haupteffekte, Interaktionen, Vorteile, Nachteile) Prüfung, ob unterschiedliche Ausprägungen einer UV sich unterschiedlich stark auf die AV auswirken (wobei andere UVs ignoriert werden) Prüfung, ob sich UVs (Faktoren) gegenseitig beeinflussen Vorteile: Ressourcenersparnis Wechselwirkungen sonst nicht feststellbar Nachteile: Interaktionen kaum mehr interpretierbar
• Between-Subject-Design Within-Subject-Design (Unterschied zum Messwiederholungsdesign, Vorteile, Nachteile) eine experimentelle Bedingung pro VP mehr als eine experimentelle Bedingung pro VP bei W-S-D: unterschiedliche Bedingungenbei MWD: identische Bedingungen, um Repräsentativität zu gewährleisten Vorteile: höhere Effizienz (weniger VPs nötig&längere Testzeit, keine Ressourcen-Verschwendung) geringe Fehlervarianz (perfekte Parallelisierung der Störvariablen, weil in allen Bedingungen dieselben Teilnehmer untersucht werden) gleicher Kontext (kann für jede VP bestimmen, wie UV auf Verhalten wirkt) manche Fragestellungen nur so untersuchbar Nachteile: Positionseffekte (Ermüdung, Übung, Motivationsschwankungen, Angst), sollte man Ausbalancieren Carry-Over-Effekt: inhaltliche Beeinflussung einer späteren Bedingung durch frühere Bedingung), sind nicht kontrollierbar, folglich: B-S-D durch Reihenfolge entstehen Störvariablen, bedrohen interne Validität
• Ausbalancieren in Within Designs vollständiges Ausbalancieren gleichmäßige Aufteilung auf VPs aller möglichen Reihenfolgen der experimentellen Bedingungen bei mehr als 4 Bedingungen häufig nicht anwendbar (4!) Zufallsauswahl Spiegelbildmethode (ABC CBA) Lateinisches Quadrat: jede Bedingung steht einmal am Anfang, folgt einmal und steht einmal am Ende
• Quasi Experimente Kontrolle bei Quasi Experimenten Gruppenaufteilung ist bereits vorgegeben (Unterschiede der Geschlechter, Bundesländer, Betriebe,...) - keine Randomisierungreduzierte interne Validität, da umfassende Kontrolle von SV nicht möglich Erhöhung der internen Validität: vorige Messungen, um evtl. Gruppenunterschiede anzuzeigen höhere interne Validität in "härteren" Gebieten weitestgehende Parallelisierung hinsichtlich potenzieller Störvariablen getrennte Analyse von Subgruppen, die sich hinsichtlich ihrer Störvariablen unterscheiden statistische Kontrolle (Partialkorrelationen)
• weitere Gesichtspunkte zur Unterteilung von Experimenten Laborexperimente (höhere externe Validität, im Labor) vs. Feldexperimente (in natürlicher Umgebung, mehr SV, niedrigere externe Validität) vollständig vs. unvollständig (sollte vermieden werden) gekreuzt univariat (eine AV) vs. multivariat (mehrere AVs)
• Einzelfallstudien (Wann, Vorgehensweise) Untersuchung außergewöhnlicher Fälle explorative Studien sehr wenige VPs wiederholter Vergleich von Verhalten unter Einfluss einer Behandlung (A) und ohne (B - Baseline): z.B. ABAB Design Vergleich der Verhaltensauswirkung von zeitlich versetzter Behandlung: Multiple Baseline Design
• Lagemaße (4) Modalwert (Modus) = häufigster Wert Median = Wert in der Mitte aller Werte, robustes Maß, ändert sich selbst dann nicht, wenn man einzelne Werte am Rand der Verteilung ändert Quantil: p-Quantil=Wert≥p*100% aller Werte: Median = 0,5 (50%) Quartil unteres Quartil = 25 % Quartil = Wert in der Mitte zwischen kleinstem Wert und Median oberes Quartil = 75 % Quartil = Wert in der Mitte zwischen größtem Wert und Median arithmetischer Mittelwert: Stichprobe=(1/n)∑Xi
• Streuungsmaße (5) Spannweite = Range = Abstand zwischen kleinstem und größtem Wert Interquartilsabstand = QA = Abstand zwischen unterem und oberem Quartil = Q75-Q25 Mittlere Absolute Abweichung = wie weit weichen die Werte einer Verteilung im Durchschnitt und ohne Berücksichtigung von Vorzeichen ab? Varianz s² Streuung = Standardabweichung s
• Wie macht man Stamm Blatt Diagramm? Werte in Rangreihe bringen Einheiten für den Stamm wählen Werte für "Blätter" eintragen 2. und 3. wiederholen bis Ergebnis zufriedenstellend ist Vorteile: gibt mehr Detailinformationen als Häufigkeitsverteilung gilt für jeden Wertebereich man hat noch "Rohwerte"
• Wie macht man Box-Plot? 1. Box mittlerer Strich der Box = Median untere und obere Begrenzung = unteres und oberes Quartil 2. Untere und obere Querstriche = whiskers Zäune bestimmen: oberer Zaun: Q75 + 1,5QA; unterer Zaun: Q25 - 1,5QA Querstriche für Werte einzeichnen, die am nächsten an den Zäunen (auf Seiten der Box) liegen 3. Ausreißer außerhalb der whiskers kennzeichnen: extreme Ausreißer über 3QA drüber mit * kennzeichnen normale Ausreißer innerhalb 3QA mit ° kennzeichnen
• Wann welches Maß? abhängig von Skalenniveau: Nominalskala: Modus; keine Streuungsmaße Ordinalskala: Modus, Median; Range, Quartilsabstand Intervallskala: Modus, Median, ar. Mittelwert; Varianz, Streuung, Mittlerer Absoluter Abstand (vom Median oder Mittelwert) und von Form der Verteilung abhängig: AM ist nur bei (halbwegs) symmetrischen Verteilungen sinnvoll ansonsten: trunkierter Mittelwert oder Modus oder Median verwenden
• z-Standardisierung Zweck: Werte aus verschiedenen Skalen vergleichbar machen (relative Abweichung vom Mittelwert) geben jeweils Auskunft über die Lage von Werten relativ zu den übrigen Werten in Standardabweichungseinheiten! AM von z = 0sz² = sz = 1
• Größe der Korrelation (nach Cohen) |r|=0,1: schwacher Zusammenhang |r|=0,3: mittlerer Zusammenhang |r|=0,5: starker Zusammenhang
• Partialkorrelation gibt an, wie stark die Korrelation zwischen zwei Variablen ohne Einfluss einer bestimmten Drittvariable ausgeprägt wäre ist eine Prüfungsmöglichkeit für einen möglichen Einfluss einer bestimmeten Drittvariablen auf Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen: sinkt Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen, wenn Drittvariable konstant gehalten wird kommt Drittvariable als Ursache für Zusammenhang in Frage
• Korrelation Kennwert für das Ausmaß eines linearen Zusammenhangs zweier Variablen
• Wie gut ist die Vorhersage? (3 Wege) Residualwerte: Abweichung der tatsächlichen (y) Werte von den vorhergesagten Werten für alle Prädiktorwerte (x-Werte) Optimum: alle Residualwerte haben den Wert 0 (alle Vorhersagen stimmen) Determinationskoeffizient (r²): Ausmaß der Varianz der tatsächlichen Werte, die durch vorhergesagte Werte aufgeklärt (determiniert) werden kann Maß, wie stark Vorhersagefehler durch Regressionsanalyse verhindert werden können Optimum: alle tatsächlichen Werte liegen auf Regressionsgerade, r² = 1 Standardschätzfehler (se) Maß, wie stark die vorhergesagten Werte im Durchschnitt von den tatsächlichen Werten abweichen Optimum: se = 0
• mögliche Verzerrungen bei Regression Ausreißer (v.a. bei kleinen Stichproben) inhomogene Gruppen
• Stichprobenverteilung sind theoretische Verteilungen von Stichprobenstatistiken, die Auskunft darüber geben, mit welcher Wahrscheinlichkeit man welche Stichprobenereignisse erwarten kann, wenn man bestimmte Annahmen über die jeweilige Population trifft
• empirisches Gesetz der großen Zahlen zentraler Grenzwertsatz Schätzungen von zusammengesetzten Werten (wie Anteilen oder Mittelwerten) werden tendenziell mit steigender Stichprobengröße genauer. Jede gebräuchliche Stichprobenverteilung (jede Verteilung von ∑ oder Mittelwerten von Zufallsvariablen) nähert sich mit steigender Stichprobengröße immer mehr der Normalverteilung, oder in ihrer standardisierten Form, der Standardnormalverteilung an.

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