Psychologie Aufnahmetest Zusammenfassung Kapitel 03

3. 1. Kapitel 3

Outline: Forschungsmethodik der Psychologie;

3. 2. Empirie zu Theorie

Outline: Empirie;Phänomene;Protokolle;Indikatoren;Tatsachen;Fälle;Variablen;Relationen;Modelle;Theorie;Theoretisches System;Korrespondenzsystem;Empirisches System;Konzeptualisierung;Operationalisierung;Gesetze;

Notes:
Das empirische System mit den Forschungsdaten wird mit Hilfe eines Korrespondenzsystems in ein theoretisches Modell übergeführt, welches die Gesetze und Erklärungen beinhaltet.

Der Ablauf sieht folgendermaßen aus: Aus der Empirie, also der psychischen oder sozialen Realität, werden die relevanten Phänomene für die Untersuchung ausgewählt.
Die exakte Beschreibung der Phänomene erfolgt mit Hilfe von Protokollen. Dabei werden die Daten auf die (vermuteten) relevanten Informationen reduziert und man erhält damit die Indikatoren. Die Indikatoren zu einer bestimmten Zeit und an einem bestimmten Ort sind die einzelnen Tatsachen.

Diese Tatsachen stehen nur zur Überprüfung einer Hypothese zur Verfügung. Eine Tatsache wird nun zu einem theoretischen Fall, indem die einzelnen Indikatoren in Variablen umgesetzt werden. Damit ist ein bestimmter Fall also durch die bestimmte Ausprägung von Variablen definiert.

Zwischen diesen Variablen werden nun hypothetische Relationen (Verbindungen) überprüft oder es werden neue Relationen zwischen den Variablen gesucht. Hat man nun Relationen überprüft bzw. gefunden, werden diese zu einem Gesetz.

Die Gesamtzahl der Gesetze wird zu einem Modell zusammengefasst. Die Theorie ist dann die Sammlung aller Modelle, die maximal abstrahiert dargestellt wird.

Mit Hilfe der Konzeptualisierung werden Begriffe benutzt oder auch neu eingeführt, um die Realität in Form von Begriffen in der Theorie abbilden zu können.

Werden neue Begriffe eingeführt, sogenannte Konstrukte, dann muss mit Hilfe der Operationalisierung deren Bedeutung in der Welt der Erfahrung definiert werden. Man kann zum Beispiel das Konstrukt der „Angst“ operationalisieren als die Herzfrequenz.

3. 3. Big-Five-Faktoren

Outline: Einfache, prägnante Charakterisierung | NEO Five-Factor-Inventory, Costa&McGrae. 1992 | Neurotizismus (nervös, ängstlich, traurig, unsicher) | Extraversion (aktiv, gesellig, heiter) | Offenheit (kreativ, wissbegierig) | Verträglichkeit (mitfühlend, altruistisch) | Gewissenhaftigkeit (zuverlässlich, ordentlich, pünktlich);

3. 4. Begriffe

Outline: Grundgesamtheit > Stichprobe > Randomisierung > Repräsentativität | Stichproben durch | Quotaverfahren | Schneeballverfahren | Klumpenverfahren (clustering sample);

Notes:
Beim Quotaverfahren wird eine Stichprobe gewählt, welche eine ähnliche Verteilung von wichtigen Merkmalen wie die Grundgesamtheit hat.

Beim Schneeballverfahren empfehlen die Teilnehmer selbst weitere Teilnehmer.

Beim Klumpenverfahren, bzw. clustering sample, wird eine Organisation aus der Grundgesamtheit ausgewählt und dann alle Mitglieder in der Organisation untersucht.

3. 5. Variablen

Outline: Belegung einer Variablen ist | Die Ausprägung (z.B. männl.,weibl.) | Wert in einem Wertebereich bei Zahlen (z.B. 0-130) | Unabhängige Variable (UV) | Haben einen Einfluss auf das Phänomen | Abhängige Variable (AV) | Registrieren den Einfluss des Phänomens | Andere Variablentypen | Moderatorvariablen (modifizieren den Einfluss) | Störvariablen (stören die Untersuchung) | Konfundierende Variable (systematische Störung);Unabhängige Variable;Abhängige Variable;Störvariable;Konfundierende Variable;Moderator-variable;

3. 6. Variablen

Outline: Maßnahmen gegen Verfälschungen | Elimination | Matching | Randomisierung | Bei statistischen Modellen | Manifeste Variable | Variable kann direkt erhoben werden | Latente Variable | Variable wird durch Theorie begründet (errechnet);

Notes:
Um gegen die Verfälschung von Variablen vorzugehen, kann man folgende Methoden anwenden:

-Eliminierung: den Einfluss einfach ausschalten, wenn das möglich ist
-Matching: Gleichschaltung des Effektes bei UV und AV, dadurch hebt sich der Fehler auf
-Randomisierung: durch zufällige Auswahl verteilt sich der Fehler und mittelt sich weg (im Idealfall)

3. 7. Variablentypisierung Beispiel

Outline: Einfluss Alkohol auf Fahrleistung | Unabhängige Variable | Alkoholgehalt im Blut | Abhängige Variable | Anzahl an Fahrfehlern | Moderatorvariable | Fahrpraxis, Alkoholtoleranz, Trinkgeschwindigkeit | Störvariable | Messfehler, Konzentration, Versuchssituation | ;Unabhängige Variable;Abhängige Variable;Störvariable;Konfundierende Variable;Moderator-variable;

3. 8. Direkte Kausalbeziehung

Outline: Vier Arten der Ursache, Nowak 1976 | Hinreichend und Notwendig | Hinreichend, nicht Notwendig | Nicht hinreichend, aber Notwendig | Nicht hinreichend, nicht Notwendig;U;W;U;W;A;oder ∨ ;U;W;B;und ∧ ;U;W;B;oder ∨ ;und ∧ ;A;1;2;3;4;

Notes:
U ist die Ursache, W die Wirkung, A eine Alternativursache und B eine Bedingung

3. 9. Multikausal und Indirekt

Outline: Multikausale Beziehungen | Kann durch unterschiedliche/mehrere Ursachen eine Wirkung erzielen | Indirekte Kausalbeziehungen | Wirken über eine Wirkkette | Scheinbare Kausalbeziehung | Ursache verursacht nur scheinbar eine Wirkung (im Hintergrund ist etwas anderes verantwortlich);

Notes:
Direkte Kausalbeziehung: Eine Ursache verursacht direkt eine Wirkung

Indirekte Kausalbeziehung: Eine Ursache verursacht eine Wirkung über eine Wirkkette. Also eine Ursache verursacht eine Wirkung1 und diese wiederum eine Wirkung2 und diese die endgültige Wirkung.

Multiple Kausalbeziehungen (multikausal): Unterschiedliche Ursachen verursachen eine Wirkung.

Bedingte Kausalbeziehung: Eine Ursache verursacht nur unter bestimmten anderen Bedingungen eine Wirkung.

Scheinbare Kausalbeziehung: Eine Ursache verursacht SCHEINBAR ein Wirkung, allerdings ist es nicht so ;)

3. 10. INUS-Analyse

Outline: INUS Methode, Westermann 2000 | Insufficient | Ursache bedarf weiterer Bedingungen | Necessary | Bedingungen ohne Ursache nicht ausreichend | Unnecessary | Auch andere Ursachen können die Wirkung auslösen | Sufficient | Ursache und Bedingungen sind ausreichend;U;W;B;oder ∨ ;und ∧ ;A;

3. 11. Statistik

Outline: Beschreibung NICHT-deterministischer Gesetze | Testtheorie: Messwert = wahrer Wert + Fehlerwert | Variablenraum | Objekte werden in einem Variablenraum dargestellt | Objektraum | Variablen werden in einem Objektraum dargestellt | ;

3. 12. Deskriptivstatistik

Outline: Skalenqualität (Skalenniveau,Messniveau) | Eigenschaft von Merkmalen oder Variablen | Nominalskala | Ordinalskala | Intervallskala | Verhältnisskala (Rationalskala) | Absolutskala;rot;grün;blau;1;2;3;1;2;3;1;2;3;0;1;2;3;0;kg;Quantitative Variablen;

Notes:
-Nominalskala: keine Ordnung der Elemente möglich, rein beschreibend
-Ordinalskala: Rangfolge ist möglich, also 1., 2., 3., ...
-Intervallskala: Es gibt eine Zunahme der Werte, also nicht mehr nur diskret wie in der Ordinalskala
-Verhältnisskala (Rationalskala): Eine Intervallskala mit festem Nullpunkt
-Absolutskala: hier gibt es auch noch Einheiten, also die Werte sind in ”kg”, ”Personen”, ...

Als quantitative Variablen gelten jene, die mit einer Intervallskala, Verhältnisskala oder Absolutskala definiert werden.

Referenz: Buch Seite 70 | Online PDF Seite 54

3. 13. Verteilung

Outline: Normalverteilung | Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung | Auch Gauß-Verteilung, „Gaußsche Glockenkurve“ | Arithmetisches Mittel = Median = Modalwert | Binomialverteilung | Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung | Sind Idealform zufälliger Verteilungsprozesse;

Notes:
UPDATE

3. 14. Maße von Verteilungen

Outline: Mittelwert | Der „Durchschnittswert“ | Median | Wert bei dem 50% größer und 50% kleiner sind | Streubreite | Bereich von minimalen bis maximalen Wert | Streuung (Standardabweichung) - s | Streubreite von Werten | Varianz (Streuungsquadrat) - v | Quadrat der Streuung ;

3. 15. Korrelation

Outline: Standardisierung zu Standardvariablen | 𝑧= 𝑥−𝑚 𝑠 m = Mittelwert, s = Streuung | Korrelationskoeffizient (Pearson) | +1 maximal gleichartiger Zusammenhang | 0 kein Zusammenhang | -1 maximal gegensätzlicher Zusammenhang;

3. 16. Interferenzstatistik

Outline: Bayes-Theorem | 𝑝 𝐴|𝐵 = 𝑝(𝐵|𝐴)⋅𝑝(𝐴) 𝑝(𝐵) | Vertrauensintervall | Schätzfehler | Statistische Signifikanz ;p(A|B) = Wahrscheinlichkeit für A unter der Bedingung, dass B eingetreten ist | p(B|A) = Wahrscheinlichkeit von B, unter Bedingung, dass A eingetreten ist | p(A) = A-priori-Wahrscheinlichkeit von A | p(B) = A-priori-Wahrscheinlichkeit von B;

3. 17. Forschungsmethoden

Outline: Laborexperiment | Quasiexperiment | Feldforschung | Test und Rating | Beobachtung | Befragung, Interview | Textanalyse | Simulation;

3. 18. Laborexperiment

Outline: Experimentalgruppe | Kontrollgruppe | Drei Quellen von Störeffekten | Versuchssituation | Versuchsperson | Versuchsleitung (Observer-bias) | Selbsterfüllende Prophezeiung, Placebo-Effekt;

3. 19. Laborexperiment

Outline: Doppel-blind-Verfahren | Weder Teilnehmer, noch Forscher kennen die Zuordnung | Querschnittuntersuchung | Einmalige Erhebung bei mehreren Personen | Längsschnittuntersuchung | Langfristige Erhebung an einer Person;Zeit;Zeit;Person 1;Person 2;Person 3;

3. 20. Quasiexperiment

Outline: Keine zufällige Zuordnung | Nicht realisierbar oder ethisch problematisch | Artefakte wegen fehlender Randomisierung | Größe Probandengruppe | Zusätzliche Personenmerkmale | Soziodemografische Merkmale;

Notes:
Soziodemographische Merkmale sind quantitative Merkmale zur Beschreibung einer Zielgruppe unter sozialen und wirtschaftlichen Gesichtspunkten.

Zu den soziodemografischen Merkmalen gehören zum Beispiel das Alter, das Geschlecht, der Beruf, die Schulbildung, das Einkommen, …

3. 21. Feldforschung

Outline: Beobachtung unter natürlichen Bedingungen | Ethogramm | Katalog möglicher Verhaltensweisen | „Behavior mapping“ definiert wer, was, wann, wo | Non-reaktive Verfahren | Unbemerkt von untersuchter Person/Personengruppe;

Notes:
Als erste Erfahrungsquellen werden oft sogenannte Fallstudien verwendet.
Auch die Inhaltsanalyse von Tagebüchern, Archiven, Verkaufsstatistiken, usw. fallen in den Bereich der Feldforschung.

3. 22. Test und Rating

Outline: Normiertes, standardisiertes Verfahren | Standardisierung | Vergleichbar machen von Personen/Objekten/Situationen/Merkmalen | Referenz- oder Normstichproben | Subtests / Skalen | Messen ein homogenes Feld | Gütekriterien | Objektivität, Reliabilität, Validität;Test;Konstrukt;Konstrukt;Subtest/Skala;Subtest/Skala;Item;Item;Item;Item;Item;

Notes:
Der Test soll meistens verschiedene Konstrukte, also theoretisch definierte Merkmale, erfassen. Für jedes Konstrukt wird ein Subtest (bzw. eine Skala) verwendet um dieses Konstrukt festzustellen bzw. zu testen. Die Subtests/Skalen bestehen wieder aus einzelnen Items (Fragen, Aktionen).

3. 23. Gütekriterien (Wiederholung)

Outline: Objektivität | Unabhängig von Forscher | Reliabilität | Wiederholte Ausführung = gleiche Ergebnisse | Validität | Misst, was man messen möchte | | Nicht objektiv > nicht reliabel > nicht valide;

Notes:
Kommt zwar woanders auch schon vor, aber hier eine kurze Wiederholung des Themas. Kommt alles auch im Kapitel 2 vor.

3. 24. Ratingverfahren

Outline: Quantitative Zahlenzuordnungen | Beispiel: Polaritätsprofil | Zuordnung von Eigenschaften/Eigenschaftspaaren;