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Psychologie > Methoden > Flashcards

Methoden Flashcards

1
Q

Hypothesen

Falsifikationsprinzip

A

Nach Karl Popper kann eine Hypothese durch konforme Beobachtungen gestärkt werden, niemals aber „bewiesen“. Sie gilt solange sie nicht falsifiziert (widerlegt) ist.

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2
Q

Hypothesen

Deduktion

A

Ableitung des Einzelfalles vom Allgemeinen – eine Hypothese wird aus bisher bekannten Studienbefunden abgeleitet.

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3
Q

Hypothesen

Induktion

A

von einem bestimmten Einzelfall auf das Allgemeine schließen – Studienbefunde werden auf weitere Geltungsbereiche übertragen (Generalisiert)

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4
Q

Nullhypothese

A

Hypothese, die postuliert, dass es zwischen den beobachteten Gruppen einer Studie
keinen Unterschied (Unterschiedshypothese) gibt, bzw., dass kein Zusammenhang
zwischen zwei Variablen besteht (Zusammenhangshypothese). In Studien i.d.R. die
Hypothese, die der Forscher gern verwerfen (falsifizieren) möchte.

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5
Q

Alternativhypothese

A 
Hypothese, die postuliert, dass es zwischen den beobachteten Gruppen einer Studie
einen Unterschied (Unterschiedshypothese) gibt, bzw., dass ein Zusammenhang zwischen zwei Variablen besteht (Zusammenhangshypothese). In Studien i.d.R. die Hypothese, die der Forscher gern stützen (verifizieren) möchte.
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6
Q

Probabilistische Hyp.

A

Hypothesen, die einen wahrscheinlichen Zusammenhang / Unterschied postulieren.
Zur Prüfung werden inferenzstatistische Verfahren (z.B. Varianzanalyse, t-Test etc.)
verwendet, die die Wahrscheinlichkeit eines Unterschieds / Zusammenhanges berechnen.

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7
Q

Deterministische Hyp.

A

Hypothesen, die einen deterministischen (absoluten) Zusammenhang / Unterschied
postulieren. Inferenzstatistik ist hier nicht notwendig – ein Gegenbeleg genügt, um die
Hypothese zu verwerfen.

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8
Q

Unabhängige Variable (UV)

A

Diejenige Größe, die in Studien unabhängig vom Untersucher vorliegen, von diesem
ausgewählt (Feldstudie) oder bewusst gestaltet werden (Experiment).
Ihre Auswirkung wird untersucht (z.B. Medikamentengabe vs. Plazebo). Auch:
- Ursache
- Erklärende Variable
- Exogene Variable
- Prädiktor
- Treatment

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9
Q

Abhängige Variable (AV)

A

In einer wissenschaftlichen Untersuchungen diejenige Messgröße, die sich abhängig
von der Ausprägung der UV verhalten soll. Wird vom Untersucher gemessen. Auch:
- Wirkung
- Erklärte Variable
- Endogene Variable
- Zielgröße (Kriterium)
- Outcome

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10
Q

Störvariablen / Konfounder

& Kontrolle

A

Variablen, die in Studien auch eine Rolle spielen, aber weder UV noch AV sind. Können
systematische Fehler darstellen (z.B. wird vielleicht die Medikamentengabe immer
von ärztlicher Zuwendung begleitet, die Placebogruppe bekommt diese Zuwendung
aber nicht – worauf ist dann ein therapeutischer Effekt zurückzuführen?)
Müssen in Studien ermittelt und kontrolliert werden (z.B. Parallelisierung der Durchführung, zufällige Verteilung, Ausschaltung von Unterschieden), um die Studienergebnisse davon unabhängig interpretieren zu können.
Unsystematische Fehler treten zufällig auf, z.B. Messfehler. Müssen durch qualitativ
hochwertige Messinstrumente und eine sorgfältige Studiendurchführung ausgeglichen
werden

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11
Q

Moderatorvariablen

A

ändert den Effekt einer UV auf eine AV, z.B.
UV (x): Ernährungsprogramm der GKV
AV (y): Umstellung der Ernährung auf Bio-Produkte
Moderator (z): Einkommen der Klienten

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12
Q

Mediatorvariablen

A

vermittelt den Effekt einer UV auf eine AV, z.B. UV (x): Lebensstiländerung
AV (y): Herzinfarktrisiko, Mediator (z): Blutdrucksenkung

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13
Q

Zufallsstichprobe

A

Jedes Element der Grundgesamtheit hat dieselbe Chance, in die Stichprobe aufgenommen zu werden.
Vorteile:
- Keine systematischen Verzerrungen der ausgewählten Personen
- Merkmale der Probanden entspricht bei großen Stichproben denen der
Grundgesamtheit  die Stichprobe ist dann repräsentativ
Schwierigkeit:
- Können wir für alle Mitglieder der Grundgesamtheit eine gleiche Auswahlwahrscheinlichkeit herstellen?

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14
Q

Klumpen-(Cluster-)st.

A

Ist die Gesamtpopulation in natürliche Gruppen (Klumpen, z.B. Studenten der MLU,
HU, FU, LMU) gegliedert, werden per Zufall Klumpen ausgewählt und dann vollständig
untersucht
Vorteile:
- Weniger Untersuchungsaufwand
- Für die ausgewählten Klumpen besteht eine hohe Aussagekraft
Nachteil:
- Generalisierbarkeit ist eingeschränkt (Ergebnisse gelten z.B. für hallenser und
münchner Studenten, eingeschränkt aber für hamburger Studenten)

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15
Q

Quotenstichprobe

A

Es wird versucht, eine „Miniaturausgabe“ der Grundgesamtheit abzubilden. Zentrale
Merkmale der Grundgesamtheit sollen explizit abgebildet werden (z.B. Altersstruktur,
Geschlechter-verteilung etc.)
Vorteile:
- Hohe Repräsentativität und damit hohe Generalisierbarkeit der Ergebnisse
Nachteile:
- Wir müssen definieren, was „zentrale“ Merkmale sind
- Wir müssen die zu definierenden Anteile (Quoten) kennen

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16
Q

Geschichtete Stichprobe

A

Es werden zunächst „Klumpen“ ausgewählt, für die dann ggf. eine Quotenbestimmung
erfolgt. Entsprechend der Quoten erfolgt eine zufällige Auswahl geeigneter Kandidaten.
Vorteile:
- Hohe Repräsentativität und damit hohe Generalisierbarkeit der Ergebnisse
- Verweigerung der Studienteilnahme Einzelner kein Problem
Nachteile:
- Hoher organisatorischer Aufwand (Klumpenwahl, Definition zentraler Merkmale)

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17
Q

Randomisierung

A

Werden Probanden zufällig auf zwei Untersuchungsgruppen aufgeteilt (z.B. Medikamentengruppe vs. Placebogruppe), sorgt der Zufall dafür, dass sich die beiden Gruppen nicht systematisch unterscheiden. D.h., alle möglichen Störvariablen verteilen sich
bei ausreichend großen Stichproben gleichmäßig auf die Gruppen – der Untersucher
muss diese Störgrößen nicht explizit kontrollieren (sollte aber die ihm bekannten dennoch messen, um zu prüfen, ob wirklich keien systematische Verzerrung stattgefunden
hat)

18
Q

Latente Merkmale

A

Nicht direkt messbar – werden über Indikatoren erschlossen (z.B. Persönlichkeit, Intelligenz, Depressivität werden über Tests, Fragebögen oder Interviews ermittelt).

19
Q

Nominal

A

Gleich vs. ungleich (z.B. Diagnose, Geschlecht). Modus / Modalwert

20
Q

Ordinal

A

Daten können zusätzlich in Rangreihe gebracht werden (z.B. Likert-Skalen, Krankheitsstadien) – Median; Range / Interquartilabstand

21
Q

Intervall

A

Daten können zusätzlich bzgl. ihrer Abstände beurteilt werden (Celsius-Skala, Zeitrechnung) – arithmetisches Mittel; Standardabweichung / Varianz

22
Q

Verhältnis

A

Daten können zusätzlich bzgl. ihrer Verhältnisse beurteilt werden, da ein natürlicher
Nullpunkt vorliegt (z.B. Kelvin-Skala, physikalische Maße) – arithmetisches Mittel;
Standardabweichung / Varianz

23
Q

Likert-Skala

A

Verfahren zur Messung persönlicher Einstellungen - besteht aus mehreren Aussagen,
denen die Befragten auf einer vorgegebenen mehrstufigen Antwortskala mehr oder
weniger stark zustimmen oder die sie ablehnen können.

24
Q

Visuelle Analogskala

A

Skala zur Messung subjektiver Einstellungen (z.B. Schmerzforschung und Schmerztherapie) eingesetzt. Meistens handelt es sich um eine Linie, deren Endpunkte extreme
Zustände darstellen, wie z. B. „kein Schmerz“ und „unerträglicher Schmerz.

25
Q

Korrelationskoeffizient

A

beschreibt eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen,
eine kausale Beziehung muss jedoch nicht bestehen.
Werte zwischen -1 (negative Beziehung) und 1 (positive Beziehung), 0 bedeutet, dass
kein Zusammenhang besteht
|r|>.10  schwache Korrelation |r|>.30  moderate Korrelation
|r|>.50  starke Korrelation

26
Q

Normalverteilung

A

symmetrische Dichtefunktion mit μ ± ∞
Maximum bei μ; Fläche unter der Kurve (AUC) = 1
viele Maße in Medizin, Psychologie, Sozialwissenschaften sind normalverteilt
Standardnormalverteilung mit Mittelwert = 0 und Standardabweichung von 1
 jede NV lässt sich mit normalisieren.
andere Formen der NV sind T-Werte (μ=50; σ=10), C-Werte (μ=5; σ=2) oder der IQ
(μ=100; σ=15) und weitere  gut zur Abschätzung von mittleren Normalbereichen
(μ±1σ) und seltenen Extrembereichen (μ >/< 2σ).

27
Q

Prozentrang

A

PR oder „Perzentil“ (0-100) - verteilungsfrei, auch für Ordinalskalen
Wieviel % der Fälle liegen auf oder unterhalb des Wertes xi?
Spätestens wenn Sie ein Kind bekommen, wird das für Sie interessant. Ihr Kinderarzt
wir Ihnen so etwas sagen wie „die Femurlänge ihres Fötus‘ liegt auf der 95. Perzentile.
D.h., der Oberschenkelknochen Ihres Kindes ist größer/gleichgroß als bei 95% aller Ungeborenen. Sie bekommen ein besonders großes Kind…

28
Q

Objektivität

A

Sind bei der Testung Einflüsse des Untersuchers ausgeschlossen?
Wird die Untersuchung immer gleich durchgeführt?
Standardisierung der Durchführung (z.B. schriftliche Instruktion, Fragen im
mer die gleichen)
Werden die „Antworten“ des Probanden immer gleich ausgewertet?
Standardisierung der Auswertung (z.B. Schablonen, Liste mit richten und fal
schen Antworten)
Werden die Ergebnisse immer gleichartig interpretiert?
Standardisierung der Interpretation (feste Bewertungsregeln)
Je höher der Standardisierungsgrad des Tests, desto objektiver ist er!

29
Q

Reliabilität

A

Misst ein Fragebogen/Test zuverlässig, d.h., kommt es bei mehreren Messungen bei
einer Person immer wieder zu annähernd gleichen Ergebnissen?
Eine hohe Reliabilität bedeutet, dass das Messergebnis kein Zufallsergebnis ist, sondern im Prinzip immer wieder so replizierbar wäre.
Retest-Reliabilität: Man misst mehrmals das selbe Konstrukt bei den selben Proban
den  Test sollte immer wieder sehr ähnliche Ergebnisse liefern (nur bei zeit
lich stabilen Merkmalen [Traits])
Split-Half-Reliabilität: erbringt die eine Hälfte des Tests ähnliche Ergebnisse wie die
andere Hälfte? (z.B. sollten die Fragen A-J des BDI sollten ähnliche Punktwerte
erbringen wie die Fragen K-U)
Interne Konsistenz: alle Fragen / Aufgaben des Tests erbringen ähnliche Ergebnisse.
Kennwert ist Cronbachs alpha – wie hoch korrelieren die Einzelitems mit dem
Gesamtergebnis?

30
Q

Validität

A

Misst das Instrument überhaupt das Konstrukt, das es messen soll?
Inhaltsvalidität: Die Fragen / Aufgaben repräsentieren den Messgegenstand
… z.B. alle Fragen des BDI haben mit Depression zu tun
Kriteriumsvalidität: Existiert ein Zusammenhang mit anderen Maßen, die etwas ähnli
ches messen? … z.B. sollten Personen mit hohen BDI-Werten auch schon häu
figer in psychotherapeutischer Behandlung gewesen sein
Konstruktvalidität: Misst der Test (auch) ein anderes Konstrukt? … z.B. Cortisolwerte
sind objektiv und reliabel zu messen, stehen im Zusammenhang mit Depres
sivvität, aber auch mit Stress allgemein.

31
Q

Feldstudie

A

Studie findet in der Umgebung statt, in der sich das zu untersuchende Phänomen normalerweise abspielt.

32
Q

Experiment

A

Wissenschaftliche Methode, bei der eine (unabhängige) Variable systematisch variiert
und die Auswirkung dieser Variation auf eine Zielgröße (abhängige Variable) untersucht wird. Alle übrigen Variablen (Störvariablen o. intervenierende Variable

33
Q

Fall-Kontroll-Studie

A

Jeder eingeschlossene Fall (z.B. Patient) bekommt einen Nicht-Fall (z.B. gesunde Vergleichsperson) gegenübergestellt. Am Ende vergleicht man die Gruppen (Pat. vs. Gesund) bzgl. intressierender Merkmale (AV).
Wenn die Gesunden Kontrollen so ausgewählt werden, dass sie je einem Patienten in
zentralen Merkmalen (Geschlecht, Alter, Bildung etc.) entsprechen, spricht man von
gematchten Samples.
Bei großen Stichproben mittelt der Zufall systematische Unterschi

34
Q

RCT

A

randomized controlled trial = „Goldstandard“ der Studienplanung):
Randomisierung: Zuweisung eines Studienteilnehmers zu den Behandlungsgruppen
(Medikament A vs. Medikament B) erfolgt nach dem Zufallsprinzip
Kontrollierte Studie: Gegenüberstellung der Verumgruppe mit Studienmedikament (oder Prüfgruppe) einer Kontrollgruppe mit Placebomedikation oder bisherig wirksamster Medikation

35
Q

Querschnittststudie

A

Untersuchung zu einem Zeitpunkt - Vergleich der Untersuchungsgruppen oder Korrelationsanalysen.
„Momentaufnahme“, keine Aussage über die Entwicklung der Merkmale möglich

36
Q

Längsschnittstudie

A

Untersuchung zu mehreren definierten Zeitpunkten - „Zeitreihenaufnahme“
Aussage über Entwicklung der Merkmale möglich  dauert aber länger, Gefahr von
Studienabbrechern, aber Wirkzusammenhänge erkennbar.

37
Q

Meta-Analyse

A

„Analyse von Analysen“ - statistische Analyse einer großen Sammlung von Ergebnissen
mehrerer inhaltlich homogener Primärstudien, die dadurch zusammengeführt werden
sollen. Ziel: Schätzung der Effektgröße

38
Q

Korrelationskoeffizient

A

beschreibt eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen,
eine kausale Beziehung muss jedoch nicht bestehen.
Werte zwischen -1 (negative Beziehung) und 1 (positive Beziehung),
0 bedeutet, dass kein Zusammenhang besteht

39
Q

Faktorenanalyse

A

Verfahren der multivariaten Statistik (Zusammenhänge zwischen mehr als zwei Variablen) - es werden viele verschiedene „manifeste“ (mess- und beobachtbare) Variablen
erfasst – diejenigen, die stark miteinander korrelieren, teilen offensichtlich Information und können zusammengefasst werden  zugrundeliegende „latente“ Variablen
(nicht direkt gemessen) werden als „Faktoren“ bezeichnet und repräsentieren die geteilte Information.

40
Q

T-test

A

Verfahren zur Prüfung auf Unterschiede zweier Gruppen in einer Variable für normalverteilte Daten. Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Abstände zwischen Gruppenmittelwerten unter Berücksichtigung der Streuung.

41
Q

Varianzanalyse

A

Verfahren zur Prüfung auf Unterschiede von mehreren Gruppen in mind. einer Variablen für normalverteilte Daten. Berechnet das Verhältnis der Varianz zwischen den
Gruppen zur Varianz innerhalb der Gruppen. Resultiert in einem F-Wert, für den wieder Wahrscheinlichkeiten bekannt sind.

42
Q

Effektstärke

A

Verschiedene Maße zur Kennzwichnung eines statistischen Effekts. Gängig ist Cohens
d –> Verhältnis der Differenz der Stichprobenmittelerte zur Streuung (z.B. ist Gruppe 1
von Gruppe 2 im Mittel eine Standardabweichung entfernt.
Kleiner Effekt: d=0,2
Mittlerer Effekt: d=0,5
Großer Effekt: d=0,8

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