4. Methoden der Datenerhebung Flashcards
Formatierung abgeschlossen
Quantitative Methoden
Definition?
Verfahren?
Operationalisierung und Quantifizierung erhobener Merkmale
Kombinationen von Erhebungsarten werden verwendet
Qualitative Merkmale - Auszählen
Arten? 3 & 2
Kriterien? (3)
Kategoriensysteme? (2)
(dichotom, polytom bzw. kategorial) (natürlich oder künstlich)
Drei Kriterien bei der Bildung wichtig:
1. Genauigkeitskriterium: exakte Definition durch präzise Indikatoren
2. Exklusivitätskriterium: darf nicht gleichzeitig in mehreren Kategorien sein, müssen sich ausschließen
3. Exhaustivitätskriterium: Alle Objekte müssen einer Kategorie zugeordnet werden können, erschöpfend (manchmal muss es Kategorie “sonstiges” geben)
Kategoriensysteme zur Merkmalsbeschreibung (z.B. quantitative Inhaltsanalyse) in Häufigkeits- und Kontingenztafeln, Statistik ist Chi-Quadrat über ein- und mehrdimensionale Kontingenztafeln
Quantitative Merkmale - Auszählen (3)
kardinalskalierte Merkmale
von Urliste (Auflistung aller individuellen Ausprägungen) ind Rohdaten-Datei
Zur Betrachtung von Verteilungsform, Merkmal in Kategorien unterteilen, dann Häufigkeit auszählen (Statistiksoftware verzerrt manchmal, Ausreißer- oder Extremwerte in offenen Randkategorien)
Index - Indizes (6)
bei latenten Variablen (äquivalent zu Skala bei manifesten Variablen)
zusammengefasste Indikatorvariablen (äquivalent zu Items/Stimuli bei manifesten Variablen)
dargestellt durch Indizes (äquivalent zu Item-/ Skalenwerten bei manifesten Variablen)
kann aus unterschiedlichen Merkmalen bestehen (soziale Schicht = Aubildung, Beruf, Einkommen) Einzelne Indikatoren können gewichtet sein
Zeitabhängigkeit (Art der Indikatoren und deren Gewichtung)
standardisierte Werte (Body-Mass-Index)
ungewichteter additiver Index/Skalenwert - Arten von Indizes
Verfahren, Vorraussetzung?
was erlaubt?
Addierung (Summenscore) der Indikatorwerte: Nur bei Annahme gleicher Präzision, gleichem Gewicht und gleicher Bedeutung können Indikatorwerte addiert werden.
Kompensation erlaubt, geringer Indikatorwert kann durch einen anderen hohen Indikatorwert kompensiert werden, gleiches bei ungewichtetem Mittelwert
Multiplikativer Index - Arten von Indizes (2)
keine Kompensation, ist ein Indikator null, ist auch der Index null
alle Indikatoren besitzen Mindestausprägung, sollten die Werte multiplikativ verknüpft werden
Gewichteter additiver Index - Arten von Indizes (2)
Einzelne Indikatoren wernden differenziert gewichtet (normativer vs. empirischer Index)
auch bei Durchschnittswerten möglich
Gewichtung Indikatoren - Indizes
Arten der Indexbildung? (2)
normative Indexbildung = durch Experten durchgeführt
analytische oder statistische Indexbildung = durch empirische Erkenntnisse (exploratorische und konfirmatorische Faktorenanalyse)
Urteils- und Schätzverfahren
Definition, Problem (1)
Verfahren (2)
Urteilsfähigkeiten werden gemessen, Störanfällig, Wahl von Skalierungsmodell inhaltlich zu begründen
subjektzentrierte Schätzverfahren: Selbsturteile zu Einstellungen, Überzeugungen und Persönlichkeit
objektzentrierte Schätzverfahren: Fremdurteile in Form von Rangordnungen oder Paarvergleichen von Beobachtungsobjekten
Direkte Rangordnungen - Rangordnungen (3)
Ordnung nach der subjektiven Stärke eines Merkmals unter Vergabe von Rangplätzen
daraus Ordinalskala
Auch verbundene Verbände (ties) - bei Objekten mit gleicher Merkmalsausprägung - verschiedene Möglichkeiten
sukzessive Intervalle (Q-Sort-Verfahren) - Rangordnungen (7)
Objekte sollen nach Untergruppen sortiert und dann als Stapel in ihrem Ausprägungsgrad
Rangreihe (Häufigkeitsverteilung über geordnete Intervalle) bezüglich des untersuchten
Merkmalsbeschreibungen können vorgegeben sein, als auch wie viele Objekte die pro Stapel zugeordnet werden dürfen
Aussagen auf Karten, die Auf Stapel, Kontinuum “Zustimmung”
eingipflige, symmetrische Verteilung, Rechteckverteilung
Zwischen Objekten innerhalb einer Klasse d.h. innerhalb des Stapels wird nicht mehr unterschieden
sehr viele Objekte können skaliert werden 60-90 max 140
Dominanz-Paarvergleich
Verfahren (3)
Arten Menge an Urteilern (2)
VP soll Objekte nach einem Kriterium sortieren
jeder Stiumulus wird mit jedem verglichen und entschieden welcher höheres Ausmaß besitzt
n * (n-1)/2 Paarvergleiche
indirekte Rangordnungen: Ein Urteiler, n Objekte werden Paarweise verglichen, Häufigkeiten nach Größe eine Rangzahl zugeordnet
gemeinsame Rangreihe: mehrere Urteiler, Summation der indiv. Präferenzen. Braucht Angabe wie viele Urteile ein Objekt einem anderen vorziehen
Probleme - Dominanz-Paarvergleich (3)
zirkuläre Triaden oder intrasensitive Urteile: inkonsistente Rangordnungen. Ursache: Mehrdimensionalität, Unfähigkeit zur konsistenten Urteilsbildung, mangelnde Sorgfalt. Zufällige konsistenz kann inferenzstatistisch kontrolliert werde. Vermeidung: simultane Ordnung aller Objekte in Rangreihe aus der mittlere
Konsistenz: Widerspruchsfreiheit der Einzelurteile einer Person
Konkordanz: Übereinstimmung von zwei oder mehreren Urteilern im Sinne der Gesamtbeurteilung
Law of categorical Judgement
Auffassung von Thurstone?
Rangordnungsart?
Skala?
Annahmen? (6)
Problematik?
Einschätzungen von Personen flukturieren. Empfindungsstärken daraufhin normal verteilt. Auch wenn mehrere Personen ein Objekt beurteilen
sukzessive Intervalle
Umrechnung ordinaler Werte in relative Häufigkeiten (Intervalldaten) umgerechnet
Annahmen:
- Merkmalskontinuum lässt sich in ordinale Kategorien einteilen
- Grenzen schwanken um Mittelwerte, Zufallsschwankung bei Beurteilung von Merkmalsausprägung
- Wahrscheinlichkeit für Grenze und REalisierung des Urteils, normal verteilt
- Objekte werden durch mehrere Urteiler geordnet, daraus Häufigkeit für Rangkategorie, transformiert in relative Häufigkeiten
- kumulierte Häufigkeiten - z-Wert - Spalten/Zeilensummen Spalten/Zeilenmittelwerte
- Addition Betrag größter negativer WErt ein künstlicher Nullpunkt - es entstehen intervallskalierte Werte
Verletzung bei Extremwerten (hohe unterschätzt und tiefe überschätzt)
Law of comparative Judgment
Auffassung Thurstone?
Rangordnungsart?
Einschätzungen von Personen flukturieren. Empfindungsstärken daraufhin normal verteilt.
Dominanz-Paarvergleiche
Ähnlichkeits-Paarvergleich
Vorgehen?
Problem?
verschiedene Skalen? (2)
beinhaltet auch?
unspezifische Ähnlichkeitsurteile zwischen 2 Objekten, bestimmte Merkmale nicht vorgegeben
schwerer als Dominanzpaarvergleich
gestufte Ratingskala: sehr ähnlich - ähnlich etc)
Analogskala: kontinuierliche Linie äußerst unähnlich bis äußerst ähnlich
Beinhaltet Multidimensionale Skalierung
Rangbildung und Paarvergleich
direkte Rangordnung?
Q-Sort-Verfahren (sukzessive Intervalle)?
Dominanz-Paarvergleich?
Ähnlichkeits-Paarvergleich?
Multidimensionale Skalierung?
Individual Differences Scaling?
d. R. : Vergabe von Rangplätzen nach subjektiven Stärked. Merkmals - ordinal
Q-S.: Objekte in Untergruppen in Stapel - Häufigkeiten
D-P: Alle Objekte gegeneinander vergleichen nach Ausmaß (indirekte Rangbildung)
Ä-P: unspezifische Ähnlichkeitsurteile zwischen 2 Objekten
M. S.: Urteilsdimensionen in mehrdimensionalem Raum, Distanzen
Multidimensionale Skalierung
was wird erhoben?
wie sieht der Prozess aus?
Wie wird MDS interpretiert? (2)
Merkmale? (2)
Reaktionen von Probanden auf bestimmte Stimuli werden erhoben
Prozess ist eine Abbildung in mehrdimensionalem Raum
1.Schauen welche Stimuli werden als beieinander liegend eingeschätzt 2.Achsen im Raum repräsentieren bestimmte Eigenschaften
Keine Vorgabe der Merkmale (Probanden würden in Befragungssituation anders reagieren als in Nicht-Befragungssituation) deshalb auch keine Nennung von Merkmalen - Deshalb nur Ähnlichkeits/Distanzaussagen
metrische/nicht-metrische Multidimensionale Skalierung
Skala der jeweiligen Art?
Zielsetzung nicht-metrischer MDS?
Vorgehen n-m MDS?
Berechnung? (2)
metrische MDS: Distanzen werden transformiert, funktionaler Zusammenhang zwischen Ähnlichkeiten und Distanzen
nicht-metrische MDS: Ähnlichkeiten, zwischen Ähnlichkeitsrangordnung von Stimuluspaaren und ihren Distanzen besteht ein monotoner Zusammenhang
Zielsetzung: Objektkonfiguration (Koordinaten der Objekte oder Stimuli im gewählten Raum) in möglichst niedriger Dimension
Vorgehen: schrittweise Veränderung bis Rangreihe der Distanzen zwischen Punkten mit der Rangreihe der empirisch gefunden Unähnlichkeiten gut übereinstimmt
Stresswert: Güte der Maßzahlen
Dimensionen: Anhand von Ladungen die
Probleme Mehrdimensionale Skalierung (5)
- Lokale vs. globale Minima: algorithmisch, kein absolutes Stressminimum sondern lokales (zufällige Startkonfigurationen, mind. 20, oder aus der metrischen MDS)
- Degenerierte Objektkonfiguaration
- Interpretation der Stresswerte
- Dimensionsproblem
- Interpretationsprobelm
1. lokale vs. globale minima - Probleme MDS
Problem?
Lösungen? (2)
algorithmisches Problem kein absolutes Stressminimum sondern lokales
zufällige Startkonfigurationen und dann mit kleinstem Stress wählen
bei euklid. Metrik mind. 20 Starkonfigurationen
oder aus der metrischen MDS, überlegen
2. Degenerierte Objektkonfigurationen - Probleme MDS
Problem?
Symptom?
vorbeugende Maßnahme?
Problem: die wahre Konfiguaration enthält Cluster von Objekten - MDS kann die Objekte innerhalb der Cluster nicht unterscheiden. Stresswerte dicht bei 0
Symptom: geringe Anzahl verschieden großer Distanzen relativ zur Gesamtzahl der Distanzen
vorbeugende Maßenahme: keine MDS bei Objekten die in Cluster fallen, wenn deren Anzahl klein zur Population ist
3. Interpretation der Stresswerte - Probleme MDS
Faustregel?
Absicherung?
Problematisch?
Bewertung Stresswerte: (.10-.20 = mäßig) (.05 - .10 = gut) (.02 - .05 = ausgezeichnet) (0 = perfekt)
Absicherung nicht mölich, weil Stichprobenverteilung da Stresswerte unter Nullhypothese nicht bekannt
Problem: Nullhypothese formulieren
4. Dimensionsproblem - Probleme MDS
Problem?
Lösung?
Problem: Wieviele Dimensionen sollen herangezogen werden?
Lösung: Anschaulichkeit max. 3 Dimensionen, entweder 2 oder 3, Entscheidung
5. Interpretationsproblem - Probleme MDS
Interpretation und zus. Arbeit? (2)
hypothenengeleitete bzw. hypothesentestende Interpretation statt phänomenologische Deutung
kann zusätzliche Datenerhebung zu entsprechenden Hypothesen bedeuten
Individual Difference Scaling (INDSCAL)
Frage?
Verfahren?
Auswertung?
Frage: Wie stark gewichten Urteiler eine bestimmte Urteilsdimension?
Verfahren: für alle Urteiler gültige Reizkonfiguration und individuelle Gewichte, relative Urteilsdimension.
Dadurch Streckung und Stauchung auf Dimensionskreuz (Urteilerkonfiguration)
Rating-Skalen
Begriff?
wann verwendbar?
wo verwendbar?
Verfahren?
Arten? (3&2)
Begriff deutsch: Schätzskala, Einschätzskala, Einstufungsskala (übergeordnet Beurteilungsskala dazu auch Analogskalen)
wann: Selbsteinstufung und Fremdeinstufung
wo: einstellungs,- Meinungs-, Image-messung. Personal, Kooperation, Attraktivität, Persönlichkeitsmessung
Verfahren: Probanden sollen selber nach eigenem Urteil in Kategorien oder Kontinuum zuordnen. Kategorien eindeutig geordnet
Arten: numerische, grafische, nomerisch-grafische
bioplar (gegensätzliche Begriffe), unipolar
Probleme bei Konstruktion - Rating-Skalen
(8 Fragen)
- Welches optimale Anzahl der Kategorien?
- Gerade oder ungerade Anzahl von Kategorien?
- Ausweichkategorie?
- balanciert oder unbalanciert?
- Wie Ratingskalen verankern?
- Welche optische Form?
- Welches Skalenniveau?
- Wie ist Reliabilität und Validität zu beurteilen
1. Anzahl Kategorien - Probleme Konstruktion Rating-Skalen
Abhängig von? (4)
Empfehlung?
Abhängig von:
Diskriminationsfähigkeit der Probanden (Intelligenz, Bildung, Vertrautheit mit Sachverhalt)
Differenzierbarkeit des Sachverhalts
Differenziertheit des Sachverhalts
Art der Datenerhebung (schriftlich, telefonisch)
Empfehlung: einzelne Skala 9+-2, Itembatterien 5+-2 (kleiner weil Zusammenfügung Wert erhöht) (man kann bei dicht abgedeckten Merkmalskontinua besser annehmen dass die Skalenwerte intervallskaliert sind, aber das heißt nicht, dass es tatsächlich so ist )
2. gerade oder ungerade Anzahl - Probleme Konstruktion Rating-Skalen
gerade Anzahl (Definition, Vorteile/Nachteile)?
ungerade Anzahl (Definition, Vorteile/Nachteile)?
nicht-forciertes Rating: ungerade Anzahl, Mittelpunkt in Skala,
Vorteil/Nachteil: neutrale Position, Ungewissheit, Bequemlichkeit, siehe Ausweichkategorie
forciertes Rating: gradzahlig, zum Urteil gezwungen
Vorteil/Nachteil: lückenloses Datenmeterial, zwingen Probanden, Urteile abzugeben
3. Ausweichkategorie - Probleme Konstruktion Rating-Skalen
Was?
in welchem Skalentyp?
Vorteil?
optisch getrennte Kategorie
in nicht-forcierten Ratingskalen
Vorteil zu Mittelpunkt: kann echt neutrale Positionen von Pseudo-neutralen Positionen unterscheiden
4. balancierte oder unbalancierte Skala - Probleme Konstruktion Rating-Skalen (2)
balancierte Skala = positive und negative Kategorienanzahl ist gleich, meistens vorzuziehen
unbalancierte Skala = ungleich, anäquat wenn es Annahmen über den vorwiegenden Bereich der Urteile gitbt und diese feiner abgestuft werden sollen
5. Ratingskalen verankern - Probleme Konstruktion Rating-Skalen
Definition?
Arten? (2)
Definition der Skalenendpunkte und einzelnen Skalenstufen, vor allem bei graphischen Skalen
Numerische Verankerung: alle oder bestimmte Kategorien mit Zahlen bezeichnet
Verbale Verankerung: alle oder bestimmte Kategorien mit Worten verankert, Enden immer verbal
6. optische Form - Probleme Konstruktion Rating-Skalen
Richtung?
Verbunden (Nachteil/Vorteil)?
Getrennt?
horizontal vs. vertikal
verbunden: Probanden setzen Kreuze oft zwischen Kategorien, aber zusammengehörigkeit der Kategorien deutlicher
getrennt: Kategorien eindeutig festgelegt
7. Skalenniveau - Probleme Konstruktion Rating-Skalen
Generalisierung?
Bestimmung?
Interaktion?
Keine Generalisierung des Typs, lediglich max. Erreichbarkeit eines Skalenniveaus
lässt sich nicht direkt bestimmen, Einzelreiz-Methode
Bei jeder Messung Interaktion zwischen Merkmal, Proband, Messinstrument
siehe Messtheoretische Probleme - Rating-Skalen
8. Reliabilität und Validität - Probleme Konstruktion Rating-Skalen
Methoden?(3)
typische Fehlerquellen Reliabilität?(5)
Reliabilitätsbestimmung: Test-Retest-Methode, Inter-Rater-Methode: beurteilt die Übereinstimmung/Konkordanz verschiedener Urteiler, wird präferiert bei Einschätzung desselben Stimulus, typisch .55
Validität: Validitätskoeffizient im Intervall .00-.50
messtheoretische Probleme - Rating-Skalen
zu 7. Skalenniveau - Probleme Konstruktion Rating-Skalen
Herleitung? (3)
Probleme? (3)
Skaleneigenschaften werden nicht durch Test sondern die paramterischen Vorannahmen definiert (Normalverteilung, Homogenität etc.)
messtheoretisches nicht statistisches Problem ob Zahlenwerte Merkmalsausprägungen entsprechen
parametrische Verfahren sind robust gegenüber variierenden Intervallgrenzen oder nicht-balancierten Skalen (oft nur eine Seite intervallskaliert), das Problem tritt erst bei der Interpretation ein und muss bei jeder konkreten Untersuchungssituation neu begründet werden.
**Äquidistanz: ** sehen Probanden die gleichen Abstände (besonders bei bipolaren Skalen wie z.B. semantisches Differential=?
Einheit und Ursprung bei Konstruktion einer Rating-Skala: Referenzwerte der anderen Probanden um Ceiling- und Flooreffekte zu verhindern
Verteilung der untersuchten Objekte: wenn symmetrisch und Mittelbereich gehäuft intervallskalierung wahrscheinlicher
typische Fehlerquellen bei Reliabilität - Rating-Skalen
zu 8. Reliabilität und Validität
(7)
Halo-Effekt: positive und negative Gesamturteile werden auf einzelne Eigenschaften übertragen
Milde-Effekt: Vermeidung von Extremantworten Tendenz zur Mitte (Härte-Effekt tritt seltener auf)
Normanpassungs-Effekt: soziale Erwünschtheit in der Gesellschaft wird auf Rating übertragen
Rater-Ratee-Interaktion: Ähnlichkeitsfehler (wenn Urteiler auf extremer Ausprägung andere auch extrem einschätzen) Kontrastfehler (andersrum)
Primacy-Recency-Effekt: Verzerrungen bezogen auf die sequentielle Position
John-Henry-Effekt: in Vergleichsgruppenuntersuchungen, Kontrollgruppenmitglieder verändern ihr Verhalten, weil sie sich vergleichen
Rosenthal-Effekt oder Pygmalion-Effekt: Versuchsleiter-Versuchspersonen-Verhältnis, Erwartungseffekt, Versuchsleiter-Artefakt, in Sozialpsychologie, Pygmalion-Effekt wenn Unterschicht und Oberschicht
Semantisches Differential (SD, Polaritätenprofil, Eindrucksdifferential)
was?
Verfahren?
Mehrdimensional? (3)
Vorteil?
Probleme?
Skalierungsverfahren, einfach zu handhaben, häufig verwendet
bipolare, graphische Rating-Skalen, beide Pole mit grundsätzlichen gegensätzlichen Adjektiven oder Substantiven besetzt, Sowohl Richtung als auch Intensität muss eingestuft werden, Kontinuum mit 7 Abschnitten, Umpolungen der Adjetkivpaare
Mehrdimensional weil EPA: Bewertung (evaluation), Macht (potency), Aktivität (activity)
SD= fertiges Instrument weil genereller Satz an Adjektivpaaren auf verschiedene Objekte angewendet werden kann (problematisch: passt nicht immer)
Interindividuelle Unterschiede bei BEdeutung der Adjektive
**Hauptgütekriterien wissenschaftlicher Tests **
1 (3 Untergruppen)
2 (4 Untergruppen)
3 (4 Untergruppen)
3 Merksätze
1: Objektivität (Durchführungsobjektivität, Auswertungsobjektivität, Interpretationsobjektivität)
2: Reliabilität (Retest-Reliabilität, Paralleltestreliabilität, Split-Half-Reliabilität, Innere Konsistenz)
3: Validität (Inhaltsvalidität, Konstruktvalidität, Kriteriumsvalidität, Augenschein-Validität)
Reliabilität ist notwendig aber nicht hinreichend für Validität
Objektivität notwendig aber nicht hinreichend für Reliabiltät
Verdünnungsparadoxon: Validität und Reliabilität sind partiell inkompatibel
Tests (2)
hauptsächlich in Leistungs- und Persönlichkeitsmerkmalen angewendet
beinhaltet sämtliche Bestandteile eines wissenschaftlichen Routineverfahren
Testskala
Definition?
Gütekriterien? (5)
Testskala = Set von Items, dass zur Erfassung eines spezifischen Merkmals eingesetzt wird und nach bestimmten Skalierungseigenschaften zusammengestellt wurde
möglichst…
...homogen
…große Streuung: möglichst viele Ausprägungsgrade des Merkmals
…hohe Trennschärfe: möglichst Personen mit hoher
…hohe Testobjektivität: eigeutig ausgewertet
…hohe Testreliabilität: Items ermöglichen durch Anzahl und Formulierung eine verlässliche Merkmalsmessung
…hohe Item- und Testvalidität: messen auch tatsächlich das Konstrukt und sind empirisch und theoretisch begründet
Beispiele für Testskalen (4)
1 Aufstellung - Rating - Statistik - Überprüfung - Testwert?
2 Aufstellung - Testwert?
3 Aufstellung - Skala - Statistik?
4 Aufstellung - Interpretation?
Thurstone-Skala: Behauptungen, Bejahung - geratet durch Experten - Mittelwert Standardabweichung - Überprüfung durch Stichprobe - Testwert ist Summe der Skalenwerte zu den bejahten Items
Guttman-Skala: Person mit hoher Merkmalsausprägung mindestens so hoch Item bejaht wie die Person mit niedriger Merkmalsausprägung - ordinaler Wert
Rasch-Skala: Bestimmte Anzahl von dichotomen Items muss gelöst werden - Kurve Fähigkeit und Schwierigkeit – Schätzung von Personenparameter der angibt wieviele man richtig löst - Auch Itemparameter schätzt man als Produkt der Wahrscheinlichkeit
Coombs-Skala: Items von Personen nach Zutreffen in Rangreihe bringen - Individuelle Rangreihen stehen für Merkmalsausprägung
Likert-Skalierung
Definition? (2)
Verfahren? (5)
Voraussetzung?
Reliabilität?
Validität?
personen-orientiertes Skalierungsverfahren
Einstellungsmessung: gefühlsmäßige, gedankliche und handlungsmäßige Disposition gegenüber bestimmten Aspekten der Umwelt (latentes Kontinuum von extrem negativ zu extrem positiv)
- Positionen werden als Statements (ca. 100-120) charakterisiert
- zustimmen oder nicht, fünf Kategorien (nicht forciert), positiv und negativ formulierte Statements umgekehrt
- Gesamtscores werden addiert (Method of Summated Ratings), deshalb nur Statements die auf eine Dimension bezogen sind
- Itemanalyse, ungeeignete Statements eliminiert, Trennschärfe (Anzahl der Items zur Probeskala 1:4, 25-30 Items) Anhand statistischer Kriterien (Schwierigkeitenidizes, Varianz, Trennschärfe, Reliabilität, Faktorenanalyse)
- endgültige Skala eigentlichen Probanden vorgelegt, Rangreihe nach Intensität der Einstellung
Vorraussetung: Intervallskalenniveau, Eindimensionalität
Reliabilitäten: 0.7-0.95
Validitäten: keine
Soziale Erwünschtheit - Testverfälschung
1 (3)
2 (2)
3 Erklärung
Verhindern: Instruktion, ausbalancierte Antwortalternativen oder objektive Persönlichkeitstests
Kontrollieren: Verwendung von Kontroll- oder Validitätsskalen oder Abgleich zu Fake-Goog-Instruktion
Ignorieren: soziale Erwünschtheit korreliert mit verschiedenen Persönlichkeitskonstrukten, Ausbildungserfolg nimmt mit Grad der sozialen Erwünschtheit zu
