2. FORSCHUNGSDESIGNS UND AUSWERTUNGSMETHODEN Flashcards
Worin unterscheiden sich experimentelle von quasiexperimentellen Designs?
Ein Experiment ist ein planmäßig ausgelöster und wiederholbarer Vorgang, bei dem beobachtet wird, in welcher Weise sich unter Konstanthaltung anderer Bedingungen mindestens eine abhängige Variable ändert, nachdem mindestens eine unabhängige Variable geändert worden ist.
In pädagogischen Studien ist oftmals die Randomisierung der Gruppen (= Kennzeichen von Experimenten) nicht möglich, auch wenn mit experimentellen Methoden gearbeitet wird. Das nennt man quasiexperimentelles Forschungsdesign (Experiment ohne Randomisierung).
Was versteht man unter cross-lagged-panel designs? Welche Aussagen kann man bezüglich der verschiedenen Korrelationen in CLPs treffen?
Das Design wird verwendet, um kausale Beziehungen zwischen 2 Variablen über die Zeit zu untersuchen: Kombination von Elementen aus Querschnitts- und Längsschnittansätzen
- Synchrone Korrelationen: gleichzeitiger Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Variablen zu einem bestimmten Zeitpunkt: Sie zeigen an, ob und in welchem Maße die Variablen zu diesem Zeitpunkt gemeinsam variieren.
- Autokorrelationen: Zusammenhang zwischen einer Variablen und ihren eigenen vorhergehenden Werten
—> Maß für die Stabilität der Variable - Zeitverzögerte Kreuzkorrelationen: Zusammenhang zwischen zwei Variablen über verschiedene Zeitpunkte hinweg, wobei eine Variable zeitlich versetzt betrachtet wird: Dies hilft zu verstehen, ob und wie eine Variable die andere beeinflusst.
Was versteht man unter ATI-Studien?
Forschung, die sich zum Ziel setzt, die Wirksamkeit einer Lehrmethode (treatment) in Abhängigkeit von Lernvoraussetzungen (aptitude) zu untersuchen (im Sinne der Aufdeckung einer statistical interaction)
Untersuchung interindividueller Unterschiede im Rahmen allg. psychologischer Designs:
- Aptitude-Variable: Personeneigenschaft (z.B. IQ)
- Treatment-Variable: Experimentelle Variation (z.B. mit/ohne Training)
- Auswertung: ANOVA (Interaktionen)
Erklären Sie das Konzept der Mehrebenenstruktur von Daten. Worin besteht hier das
methodische Problem?
Die verschiedenen Variablen sowohl innerhalb als auch zwischen den einzelnen Variablengruppen/ Ebenen sind nicht unabhängig voneinander.
• Bsp.: Migrationsanteil, SÖS und Schulform
• Folge: Variablen erklären teilweise gemeinsame Varianzanteile an z.B. der Schulleistung.
Bivariate Analysen sind in dem Kontext nicht erlaubt.
• Lösung: mehrebenenanalytische, statistische Verfahren, z.B. HLM
Was versteht man unter Kohortendesigns?
in gewisser Weise eine Art Verbindung zwischen Längsschnitt- und Querschnittstudien:
Wie eine typische Längsschnittstudie verfolgt ein Kohortendesign die Teilnehmer über einen längeren Zeitraum hinweg und ermöglicht so die Untersuchung von Veränderungen im Zeitverlauf und die Analyse von Kausalzusammenhängen.
Gleichzeitig kann ein Kohortendesign zu verschiedenen Zeitpunkten „Momentaufnahmen“ der Kohorten machen, wodurch es auch querschnittliche Vergleiche zwischen verschiedenen Gruppen ermöglicht.
Wozu dienen Zeitreihenanalysen?
statistische Methode zur Analyse von Daten, die über viele verschiedene Zeitpunkte hinweg gesammelt werden: Sie wird häufig verwendet, um Muster, Trends und saisonale Effekte in zeitabhängigen Daten zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen.
Worin bestehen die Hauptprobleme von Primärstudien?
• Sehr spezifische Fragestellungen (externe Validität?)
• oft inkonsistente Befundlage (Replizierbarkeit?)
• Publication Bias (Generalisierbarkeit?)
Was versteht man unter Meta- und Meta-Metaanalysen?
Metanalysen: Sekundäranalysen thematisch vergleichbarer Primärstudien, um mittlere Effektstärken abschätzen zu können
- Ziel: Detaillierte Zusammenfassung der (häufig inkonsistenten) Befundlage zu einem Forschungsthema
—> Identifikation von Moderator-/ Mediatorvariablen
Meta-Metaanalysen (“Metanalysen von Metaanalysen”): Zusammenfassung und Analyse der Ergebnisse mehrerer Metaanalysen zu einem bestimmten Thema oder Forschungsbereich —> umfassendere und robustere Evidenzbasis
Beschreiben Sie das Prinzip der Evidenzbasierung und die Evidenzpyramide der AHRQ
Evidenzbasierung: Ansatz, bei dem Entscheidungen, Praktiken und Interventionen auf der besten verfügbaren wissenschaftlichen Evidenz beruhen
Die Evidenzpyramide der AHRQ hat eine Klassifikation von Evidenzgraden entwickelt, um die Zuverlässigkeit/ Qualität von Studien zu bestimmen, die zur Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen herangezogen werden.
(von oben nach unten: Metaanalyse, RCT, nichtrandomisierte klinische Studie, quasiexperimentelle Studie, nicht-experimentelle Studie, Expertenmeinung)
