5. Externe & Konstruktvalidität Flashcards

1
Q

Was bewertet die externe Validität?

A

ob ein kausaler Zusammenhang über Variationen (der SP, dem Setting, dem Treatment, der Ergebnismessung) stabil ist

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2
Q

Warum sind Generalisierungen relevant?

A

— prinzipiell wird von der vorhandenen Stichprobe auf andere Mitglieder/ ganze Gruppen der Population geschlossen
(oft inkrementell)

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3
Q

Erkläre die verschiedenen Arten von Generalisierungen?

A

a) eine Population —> umfassendere Population
b) SP —> Teilstichprobe
c) eine Population —> andere Population
d) eine Population —> ähnlich/unähnliche Gruppen

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4
Q

Nenne die sechs Gefährdungen der externen Validität

A
  1. Interkation des Kausalen Zusammenhangs mit Personenmerkmale
  2. Interaktion des kausalen Zusammenhangs mit Treatment-implementierung
  3. Reichweite der Implementierung
  4. Interaktion des Kausalen Zusammenhangs mit Outcome-Variable
  5. Interaktion des kausalen Zusammenhangs mit dem Setting
  6. Kontextspezifische Mediation
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5
Q

Erkläre:
Interaktion des kausalen Zusammenhangs mit personenmerkmalen
als Gefährdung der externen Validität

A

— entspricht die Stichprobe den Durchschnitt in Bezug auf Personenmerkmalen?

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6
Q

Erkläre:

Interaktion des kausalen Zusammenhangs mit Treatment-Implementierung

A

— Sind die Ergebnisse nur replizierbar wenn in Kombination mit verschiedenen Ursachen?
z.B. Medikamente UND Therapie wirkt nur zusammen

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7
Q

Erkläre:
Reichweite der Implementierung
als Gefährdung der externen Validität

A

Ist der Zusammenhang nur in bestimmten Bereichen wirksam?

z.B. Muss die Gesundheitskampagne überregional implementiert werden um zu einem Effekt zu kommen?

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8
Q

Erkläre:
Interaktion des kausalen Zusammenhangs mit Outcome-Variable
als Gefährdung der externen Validität

A

Ist der Zusammenhang nur mit bestimmten Variablen messbar/beobachtbar?
z.B kein Zusammenhang bei Selbstbericht, doch Zusammenhang bei Fremdbeobachtung

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9
Q

Erkläre:
Interaktion des kausalen Zusammenhangs mit dem Setting
als Gefährdung der externen Validität

A

Ist der Effekt nur replizierbar im Labor, doch nicht im Alltag?
z.B neue Unterrichtsstrategie funktionniert im Labor, doch nicht in der Schule

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10
Q

Erkläre:
kontextspezifische Mediation
als Gefährdung der externen Validität

A

ist die Vermittlung des kausalen Zusammenhangs kontextspezifisch?

z.B
Ursache 1 —> Kostenreduktion in Klinik A
Ursache 2 —> Kostenreduktion in Klinik B

kein kausaler Zusammenhang

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11
Q

Erkläre was „Constraints on Generality Statements“ sind.

A

• klare Gültigkeits- und Randbereiche ihrer Effekte in
— multiple treatments
— outcomes
— personenstichproben
— settings
müssen von Wissenschaftler angegeben werden

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12
Q

Potenzielles Problem bezüglich die „Constraints on Generality Statements“

A

wenn sich diese Bereiche nicht klar aus der Theorie ableiten lassen….
—> „educated guesses“

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13
Q

Generalisierbarkeit: Lösungsansätze

A

— möglichst viele Studien realisieren
— MULTIPLE TREATMENTS (unterschiedlicher Dosierung)
— OUTCOMES (Selbstbeobachtung, Fremdbeobachtung, physiologische Maße)
— PERSONENSTICHPROBEN (Geschlechtsunterschiede, unterschiedliche Altersgruppen)
— SETTINGS (verschiedene Schulen, Kliniken etc.)

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14
Q

Generalisierbarkeit: Grenzen zu Lösungsansätze

A

— Stichprobengröße
— Komplexität des Versuchsplans
— statistische Power zur Entdeckung von Interaktionen

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15
Q

Generalisieren geht immer bei…

A

Zufallsstichproben

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16
Q

Was garantiert eine Zufallstichprobe?

A

derselbe durchschnittliche Effekt in der Gesamtpopulation erwartet werden darf

17
Q

Zufallsstichproben: problem?

A

oft nicht realisierbar
— Datenschutz
— Kosten

18
Q

Was muss beachtet werden beim zielgerichtetes ziehen von Stirchprobe, um die externeValidität zu schützen?

A

Diversität (Geschlecht, Ethnische Zugehörigkeit)

19
Q

Konstruktvalidität

A

Sind die erhobenen Daten akkurate Indikatoren von das zu messende Konstrukt?

20
Q

Gefährdugen der Konstruktvalidität: wie viele gibt es?

A

13

21
Q

Nenne die Gefährdungen der Konstruktvalidität

A

Uncle Konstantin May Know Treatments (for) Rabid Rats. (He) Expects No Compensation, Nothing (for his) Treatment

  1. Ungenügende Konstruktexplikation
  2. Konstruktionfundierung
  3. Mono-operation/mono-method bias
  4. Konfundierung Konstrukt und Konstruktausprägung
  5. Treatment erhöht Sensitivität
  6. Reaktive Selbstberichte
  7. Reaktivität in bezug auf die experimentelle Situation
  8. Erwartungen des Experimentators
  9. Neuheiten & Unterbrechungen
  10. kompensatorische Gleichstellung
  11. kompensatorische Rivalität
  12. Nachtragende, demoralisierte Teilnehmer
  13. Treatmentdiffusion