- Experimente sind künstliche Eingriffe in die natürliche Welt. - Ziel: systematische Veränderungen (Treatment/Manipulation) in einer unabhängigen Variable (UV) herstellen, die ursächlich zu einer Veränderung in einer abhängigen Variable (AV) führen - Alternativ-Erklärungen werden dabei ausgeschlossen

- Alternativ-Erklärungen beziehen sich auf Störvariablen - das sind Merkmale der Person oder der Situation, die eventuell ebenfalls die AV beeinflussen und daher den Effekt der UV auf die AV stören - man spricht von experimenteller Kontrolle von Störvariablen

Datenerhebung und Experiment Flashcards by Milena Sassenbach

Experiment Def

Experimente sind künstliche Eingriffe in die natürliche Welt.
Ziel: systematische Veränderungen (Treatment/Manipulation) in einer unabhängigen Variable (UV) herstellen, die ursächlich zu einer Veränderung in einer abhängigen Variable (AV) führen
Alternativ-Erklärungen werden dabei ausgeschlossen

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Störvariablen

Alternativ-Erklärungen beziehen sich auf Störvariablen
das sind Merkmale der Person oder der Situation, die eventuell ebenfalls die AV beeinflussen und daher den Effekt der UV auf die AV stören
man spricht von experimenteller Kontrolle von Störvariablen

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Bedingungen für kausale Aussagen

Ursache tritt vor Wirkung auf
Ursache geht immer mit Wirkung einher (wenn sich U ändert, ändert sich auch W)
Alternativerklärungen sind ausgeschlossen (W wird durch nichts sonst erklärt)

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Beobachtung vs. Befragung - Überblick

Beobachtung: Indirekte Erhebung von Erleben und Verhalten.
Befragung: Direkte Erhebung von Erleben und Verhalten (z.B. durch Selbstauskunft).

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Beobachtung - Instrumente und Datenquellen

Instrumente: Checklisten, Bewertungsbögen, Messinstrumente.
Datenquellen: Labor, Feld, Scanner, Internet

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Befragung - Instrumente und Datenquellen

Instrumente: Einzelne Fragen, Fragebögen, Tests, Interviews.
Datenquellen: Labor, Feld, Internet.

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Formen der Beobachtung

Offen/verdeckt: Sichtbare vs. nicht-sichtbare Beobachtung.
Teilnehmend/nicht-teilnehmend: Beteiligung des Beobachters vs. reine Beobachtung.

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Standardisierung bei der Beobachtung

Unstandardisiert: Keine besonderen Beobachtungskriterien.
Teilstandardisiert: Fokussierte Beobachtung, aber keine festgelegten Kategorien.
Standardisiert: Festgelegte Beobachtungskategorien.

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Formen der Befragung

Mündlich: Face-to-face Interviews.
Schriftlich: Fragebögen, schriftliche Tests

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Standardisierung bei der Befragung

Unstandardisiert: Offene Fragen und Antworten.
Teilstandardisiert: Checklisten und Leitfragen.
Standardisiert: Vorformulierte Fragen und teilweise vorgegebene Antwortoptionen.

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Versuchsplanung - Überblick

Definition: Versuchsplan beschreibt die Art der Durchführung einer Studie.
Aspekte: Anzahl, Art und Ausprägung der Variablen, Durchführungsbedingungen.

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Versuchsplanung - Korrelative/Explorative Designs

Merkmale: Keine/kaum Vorannahmen, keine Theorie oder Hypothese.
Einschränkung: Keine Aufdeckung von Kausalität möglich.

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Versuchsplanung - Quasiexperimentelle Designs

Merkmale: Vorhandene Hypothese/Theorie, aber keine Randomisierung.
Einschränkung: Kausalität nur „mit Vorbehalt“ aufdeckbar.

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Versuchsplanung - Echte Experimentelle Designs

Merkmale: Vorhandene Hypothese/Theorie, Randomisierung möglich.
Vorteil: Kausalität kann aufgedeckt werden (experimentelle Kontrolle).

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Definition des Experiments

Definition: Künstliche Eingriffe in die natürliche Welt.
Ziel: Systematische Veränderung in einer unabhängigen Variable (UV) führt zu Veränderung in einer abhängigen Variable (AV).
Ausschluss von Alternativerklärungen: Kontrolle von Störvariablen.

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Störvariablen im Experiment

Definition: Merkmale, die ebenfalls die AV beeinflussen können und den Effekt der UV stören.
Kontrolle: Experimentelle Kontrolle von Störvariablen.

Bedingungen für kausale Aussagen

1.Ursache tritt vor Wirkung auf.
2.Ursache geht immer mit Wirkung einher (U ändert W).
3.Alternativerklärungen sind ausgeschlossen.
Ergebnis: Interne Validität ist gegeben.

Ausschalten von Störvariablen bei Probanden

Parallelisieren (Matching): Gleichmäßige Verteilung potenzieller Störvariablen.
Randomisierung: Zufällige Zuteilung der Personen zu den Versuchsbedingungen.

Ausschalten von Störvariablen in der Untersuchungssituation

Konstanthalten: Umgebungsbedingungen konstant halten.
Elimination: Ausschalten der Störvariablen (z.B. Schalldämmung).
Doppelblindstudien: Weder Versuchsleiter noch Probanden wissen, in welcher Bedingung sie sind.

Experimentelle Designs - Überblick

Anzahl der UVen: Einfaktoriell, zweifaktoriell, mehrfaktoriell.
Ort: Labor, Feld.
Randomisierung: Echtes Experiment vs. Quasiexperiment.
Häufigkeit der Messung: Einfaches Design, Messwiederholungsdesign.
Vergleich von Personen: Within-Design, Between-Design.
Vorhandensein einer Kontrollgruppe: Mit, ohne.

Faktorielle Designs

UVen: Faktoren im Experiment.
Designs: Einfaktoriell (eine UV), zweifaktoriell (zwei UVen), mehrfaktoriell.
Faktorstufen: Ausprägungen der UVen, z.B. 2x2-Design.

Labor- vs. Feldexperimente

Labor-Experimente: Hohe Kontrollierbarkeit.
Feld-Experimente: Gute externe (ökologische) Validität.

Echte vs. Quasi-Experimente

Echte Experimente: Randomisierte Zuteilung von Personen auf die Bedingungen.
Quasi-Experimente: Keine Randomisierung möglich, z.B. bei natürlichen Gruppen wie Geschlecht, Raucher/Nichtraucher.

Messwiederholung

Definition: Mehrfache Messung des Effekts der UV auf die AV.
Anwendung: Stabilität des Effekts überprüfen, Vorher-Nachher-Vergleiche.

Within- vs. Between-Designs

Within-Design: Dieselben Personen in allen experimentellen Bedingungen. Between-Design: Verschiedene Personen in verschiedenen Bedingungen. Vorteile/Nachteile: Within: Geringere Teilnehmeranzahl, perfekte Parallelisierung. Between: Keine Übungs-/Ermüdungseffekte.

Gemischte Designs

Definition: Kombination von Within- und Between-Manipulationen. Beispiel: Interventionsgruppe vs. Kontrollgruppe mit Vorher-Nachher-Vergleich.

Kontrollierte Designs

Kontrollgruppe: Erhält keine Intervention oder ein Placebo. Notwendigkeit: Unerlässlich, wenn UV nur eine interessierende Ausprägung hat.

Stichprobe und Population

Population: Zielgruppe, für die die Ergebnisse gelten sollen. Stichprobe: Sollen die Population repräsentieren. Problem: Nicht repräsentative Stichproben führen zu selektiven Stichproben und Bias.

Arten von Stichproben

Echte Zufallsstichprobe: Sehr selten in der Psychologie. Cluster-Stichprobe: Häufig; zufällige Ziehung von Clustern (z.B. Schulklassen). Convenience Sample: Willkürliche, leicht zugängliche Gruppe (z.B. Studierende).

Externe Validität

Definition: Gültigkeit der Ergebnisse für die interessierende Population. Bedingung: Nur gegeben, wenn eine repräsentative Stichprobe vorliegt.

Zusammenfassung der Vorlesung

- Methoden der Datenerhebung sind Beobachtung und Befragung - Studiendesigns können korrelativ, quasi-experimentell oder experimentell sein - Experimente sind systematische Eingriffe in die natürliche Lebenswelt - Ziel ist das Aufdecken von Kausalität ( interne Validität) - dies geschieht durch die Kontrolle von Störvariablen - die wichtigsten Techniken sind die Randomisierung und die Verwendung von Kontrollgruppen - Experimente werden durch ihr Design charakterisiert - in der Psychologie werden Stichproben verwendet um Aussagen über die Population zu machen (Generalisierung) - dafür müssen die Stichproben repräsentativ sein, was durch Zufallsziehungen möglich ist

Interne vs. Externe Validität

Interne Validität: Sicherheit, dass die Veränderung der AV durch die Manipulation der UV verursacht wurde. Externe Validität: Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Personen, Orte und Zeiten.

Parallelisieren vs. Randomisierung

Parallelisieren: Gleichmäßige Verteilung von Störvariablen auf Versuchsbedingungen. Randomisierung: Zufällige Zuteilung der Personen zu den Versuchsbedingungen, um Störvariablen auszugleichen. Vorteil der Randomisierung: Kontrolliert auch unbekannte Störvariablen.

Doppelblindstudien - Anwendung

Definition: Weder Versuchsperson noch Versuchsleiter wissen, in welcher Bedingung sie sind. Ziel: Vermeidung von Bias und Placeboeffekten. Anwendung: Häufig in medizinischen Studien zur Vermeidung von Erwartungen, die das Ergebnis beeinflussen könnten.

Kontrollierte Designs - RCTs

RCT: Randomized Controlled Trial. Merkmale: Zufällige Zuteilung der Teilnehmer zu Kontroll- und Versuchsgruppen, um den Einfluss von Störvariablen zu minimieren. Anwendung: Goldstandard in klinischen Studien zur Untersuchung von Interventionen.