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Versuchsplanung Eine wissenschaftliche Hypothese behauptet eine mehr oder weniger präzise Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen, die für eine bestimmte Population vergleichbarer Objekte oder Ereignisse gelten soll è Vorhersage nach einem Wenn...dann- oder Je...desto-Schema Auf der Wenn...dann-Seite einer Hypothese stehen Konstrukte, UV & AV - UV = unabhängige Variable (Prädiktor, X) EXPLANANS - AV = abhängige Variable (Kriterium, Y) EXPLANANDUM Diese Konstrukte müssen in beobachtbare Größen übersetzt werden = Operationalisierung Eine Operationalisierung misst drei diagnostische Kriterien: 1.) Reliabilität (= Zuverlässigkeit, „Messfehlerfreiheit“): - ein Merkmal soll möglichst genau gemessen sein 2.) Validität (= Gültigkeit, Konstruktvalidität): inwiefern misst meine Variable genau das was sie messen soll. 3.) Objektivität = wenn unterschiedliche Personen das gleiche messen. Es soll nicht davon abhängen wer die Messung des Konstrukts vornimmt. Die Konstruktvalidität und die Reliabilität einer Messung, können Messfehler belastet sein und werden dadurch dann jeweils beeinträchtigt: Messfehler,
die Konstruktvalidität beeinträchtigen = systematische Messfehler
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minimieren und die Reliabilität erhöhen: · zu verschiedenen Zeitpunkten · in verschiedenen Situationen und/oder · mit unterschiedlichen Messmethoden erfasst. Reliabilität ist die Voraussetzung für die Konstruktvalidität! Konstruktvalidität hat zwei Facetten: 1. konvergente Validierung = positive Korrelation mit anderen Variablen, die das gleiche messen 2. diskriminante Validierung = Nullkorrelation mit anderen Variablen, die etwas anderes messen sollen Beide Facetten müssen geprüft werden; sowohl für die UV als auch für die AV! Methoden der Datengewinnung Die meisten
psychologischen Merkmalen sind latente (= nicht direkt beobachtbare) Konstrukte
Verschiedene
Methoden an um diese Merkmale erfassen zu können: 1. Selbstauskunft (Fragebogen) Annahme: eine Person weiß am besten über sich selbst Bescheid z.B. Einstellungsmessung (Selbstbeschreibungsitems, soziale Distanzmaße) Aggressivitätsfragebogen Vorteile: ökonomisch, direkte Messung möglich, Verhaltensintentionen korrelieren (unter Umständen) hoch mit dem tatsächlichem Verhalten
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• Click on download to get complete and readable text • This is a free of charge document sharing network • First upload your own document, and you get a word document per email • No registration necessary, gratis Swap homeworks and notes at no charge! Gratis scripts for students and pupils! 2. Verhaltensmaße (reaktiv / nicht reaktiv) Annahme: je verhaltensnäher eine Messung, desto valider der jeweilige Indikator z.B. Einstellungsmessung zur reaktiven Verhaltensmaßen: Hilfsbereitschaft gegenüber Weißen vs. Schwarzen Einstellungsmessung zur nicht reaktiven Verhaltensmaßen: Nähe- und Distanzregulierung im Hörsaal Bsp.: Aggression zur reaktiven Verhaltensmaße (hot Sauce paradigm) Vorteile: Ökologisch valide, da verhaltensnah Nachteile: Konstruktvalidität bisweilen nicht eindeutig, Aufforderungscharakter, VL legitimiert aggressives Verhalten 3. reaktionszeitgestützte Verfahren Annahme: je weniger eine Person ihr Verhalten während der Messung kontrollieren kann, desto valider indiziert das Maß „echtes“, spontanes Verhalten. z.B. Einstellungsmessung (Spontane Valenzassoziation, Affektives Priming) Aggression (Impliziter Assoziationstest, Lexikalische Entscheidung) Vorteile: Indikatoren für automatisches (spontanes) Verhalten, nicht bzw. kaum willentlich kontrollierbar, Subjektive Repräsentation nicht erforderlich Nachteile: relativ geringe Reliabilität (in Abhängigkeit vom jeweiligen Verfahren), schwierige Aufbereitung von Reaktionszeitmaßen
4. physiologische Vorgänge (Herzrate, Pupillenerweiterung,...) Annahme: psychobiologische Verfahren sind objektiv und nicht willentlich kontrollierbar, stellen die kausalen Vorläufer von Verhalten dar. z.B. Hautleitfähigkeit, als Indikator für emotionale Erregung; Pupillenerweiterung, als Indikator für Interesse und positive Einstellung Vorteile: Erkenntnisgewinn (bei Interaktionen und Prozesse zwischen Physiologie, Kognition, Emotion und Verhalten)
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„natürlich“ (korrelativer Ansatz) oder korrelativer Forschungsansatz: ·
korrelative
Designs machen ausschließlich Aussagen über die Stärke und Richtung des
Zusammenhangs zwischen zwei Variablen · typische Hypothesenform: Je...desto... · statistischer Kennwert: Korrelation zwischen UV und AV ·
im Vordergrund
stehen natürliche Unterschiede zwischen Personen Geschlecht, Alter, Intelligenz, bestimmte Einstellungen = Persönlichkeitsvariablen ► nicht experimentell manipulierbar, daher nutzt man natürliche Variation = Untersuchung der Korrelation zwischen der mutmaßlichen Ursache und der mutmaßlichen Folge Kausale Interpretationen nur unter 3 Bedingungen gerechtfertigt: 1. Kovarianz zwischen UV und AV liegt vor 2. UV ist der AV zeitlich vor geordnet 3. keine Alternativerklärungen für die Kovarianz zwischen UV und AV vorhanden
► korrelative Zusammenhänge sind nicht ohne weiteres kausal interpretierbar.
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dass Variable (x) sich tatsächlich kausal auf andere Variable (y) auswirkt:
zeitliche Vorgeordnetheit der Variable (x) Kontrolle der
zeitlichen Vorgeordnetheit im korrelativen Design nicht möglich, da UV und AV
nicht gleichzeitig erhoben werden (möglich allerdings im: cross-lagged-Design) Konfundiertheitsproblem (Scheinkorrelation) lösen: - konfundierte Variable konstant halten (z.B. Jungen ODER Mädchen untersuchen) - konfundierte Variable auspartialisieren = KV mit erfassen ► Voraussetzung: man muss vorher wissen, um welche Variable es sich handelt! Auswertungsverfahren des korrelativen Ansatzes: Korrelation/Regression experimenteller Forschungsansatz ► untersucht Hypothesen über Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge · typische Hypothesenform: Wenn...dann... · statistischer Kennwert: Mittelwertsdifferenz zwischen Stufen der UV auf der AV · Unterschiede zwischen Situationen, da Forscher perfekte Kontrolle über: Situation, zeitliche Vorgeordnetheit + Unkonfundiertheit der UV mit anderen Variablen | ||||||||||||
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