Kapitel 5 Untersuchungsanordnung Flashcards
Was ist der Unterschied zwischen Zusammenhang (Korrelation) und Kausalität?
Korrelation: Zwei Variablen hängen zusammen, ohne dass die eine die andere verursacht.
Kausalität: Eine Variable (X) beeinflusst direkt eine andere (Y).
Beispiel: Die Anzahl der Störche und die Geburtenrate können korrelieren, aber Störche verursachen keine Geburten.
Welche Bedingungen müssen erfüllt sein, um Kausalität nachzuweisen?
Zeitliche Abfolge: Ursache (X) muss der Wirkung (Y) zeitlich vorausgehen.
Zusammenhang: X und Y müssen auch nach Kontrolle von Drittvariablen zusammenhängen.
Stabilität: Der Zusammenhang zwischen X und Y muss stabil sein.
Messfehlerfreiheit: X und Y dürfen nicht durch systematische Fehler verfälscht sein.
Welche Methoden helfen, Kausalität von Korrelation zu unterscheiden?
Experimentelle Designs (z. B. Randomisierung).
Statistische Kontrolle von Drittvariablen (z. B. multivariate Analysen).
Längsschnittstudien zur Überprüfung der zeitlichen Abfolge.
Was misst die Stärke eines Zusammenhangs?
Prozentsatzdifferenzen: Differenz zwischen den Spaltenprozentsätzen in einer Kreuztabelle.
Pearson-Korrelation: Stärke und Richtung des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen.
Was ist ein experimentelles Design?
Ein Design, bei dem:
Mindestens zwei Gruppen (Experiment- und Kontrollgruppe) gebildet werden.
Die Zuweisung der Untersuchungseinheiten zufällig erfolgt (Randomisierung).
Die unabhängige Variable (X) gezielt manipuliert wird.
Was ist der Zweck eines experimentellen Designs?
Sicherzustellen, dass Unterschiede in der abhängigen Variablen (Y) kausal auf die unabhängige Variable (X) zurückgeführt werden können, indem der Einfluss von Drittvariablen ausgeschlossen wird.
Welche Probleme treten bei nicht-experimentellen Designs auf?
Geringe Streuung der unabhängigen Variablen: Wenn es wenig Variation gibt, kann Kausalität schwer überprüft werden.
Drittvariablenkontrolle: Drittvariablen könnten den Zusammenhang zwischen X und Y erklären.
Kausale Reihenfolge: Es ist oft unklar, ob X der Ursache Y zeitlich vorausgeht (Henne-Ei-Problem).
Was ist ein Querschnittsdesign?
Daten werden zu einem einzigen Zeitpunkt erhoben („fotografische Erhebung“).
Ziel: Beschreibung eines Zustands oder Analyse von Zusammenhängen zu einem festen Zeitpunkt.
Was ist ein Längsschnittdesign?
Daten werden zu mehreren Zeitpunkten erhoben, um Entwicklungen und Veränderungen im Zeitverlauf zu analysieren.
Beispiele: Trenddesign, Paneldesign, Kohortendesign.
Was ist ein Vignettendesign?
Ein Untersuchungsdesign, bei dem den Befragten fiktive Szenarien (Vignetten) vorgelegt werden, die unterschiedliche Kombinationen von unabhängigen Variablen enthalten. Die Befragten bewerten diese Szenarien.
Welche Ziele verfolgt ein Vignettendesign?
Simuliert realistische Entscheidungssituationen.
Untersucht, wie verschiedene Eigenschaften eines Szenarios Entscheidungen oder Bewertungen beeinflussen.
Welche Nachteile hat ein Vignettendesign?
Hoher Aufwand bei der Erstellung der Vignetten und der Festlegung der Variablen.
Befragte könnten die Szenarien als unrealistisch empfinden.
Ergebnisse hängen stark von der Präsentation und Verständlichkeit der Vignetten ab.
Welche Vorteile hat ein Vignettendesign?
Realistische Abbildung von Entscheidungssituationen.
Kontrolle über die Eigenschaften der unabhängigen Variablen.
Kombination aus individuellen Merkmalen der Befragten und Eigenschaften der Vignetten ermöglicht detaillierte Analysen.
Unabhängige Variablen können gezielt variiert werden, um ihre Effekte zu isolieren.
