Methodenlehre Flashcards

1
Q

Falsifikationismus

A

((T -> H) ^ nicht H) -> nicht T

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2
Q

Gesetze von De Morgan

A

nicht (A ^ B) = nicht A oder v nicht B

nicht (A v B) = nicht A ^ nicht B

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3
Q

Was sind die Ziele der Wissenschaft?

A
Theoretisch fundierte Beschreibungen 
Theoretisch begründete Vorhersagen 
Theoretische Erklärungen
Theoretisch begründete Manipulationen
Aufklärung der Kausalstruktur der Welt
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4
Q

Was ist Forschung (Technologie)?

A

Fragestellungen statt Hypothesen
nicht theoretisch ableitbar
dienen nicht dem empirischen Test von Theorien
meistens aufgrund praktischer Relevanz interessant

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5
Q

Wie kann man eine Theorie empirisch prüfen?

A
empirische Hypothesen (Aussagen) 
folgen logisch aus der Theorie 
beschreiben bestimmte Beobachtungen 
empirischer Test der Hypothesen 
Zuweisung eines Wahrheitswerts 
logischer Schluss auf die Theorie
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6
Q

Logischer Empirismus (Carnap)

A

• Alle bedeutungsvollen Aussagen der Wissenschaft sind auf Beobachtungen /Erfahrungen zurückzuführen.
• Theorien sollen in einer formalen Sprache wie der Aussagen – oder Prädikatenlogik ausgedrückt oder axiomatisiert werden können
• Durch die Axiomatisierung sollen die Aussagen einer Theorie die Ambiguität der Alltagssprache vermeiden.
• alle Theorien sollen empirisch verifizierbar sein
• Formale Axiomatisierung (formale Aussagen der Theorie werden an den Anfang gestellt (AXIOME))
• Axiome werden induktiv gebildet
Kritik am logischen Empirismus
• Formale Axiomatisierung nicht immer möglich
• Bei induktiven Vorgehen ist das Verifizieren nicht möglich (generell nicht)

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7
Q

Kritischer Rationalismus (Popper)

A

• derzeit dominantester Ansatz der Wissenschaftstheorie
• Deduktion kausales Vorgehen
• logische Schlussregeln
• keine Verifizierung, nur Falsifikation von Theorien/Hypothesen
• bewährt sich eine Theorie beim Versuch sie zu falsifizieren, dann wird sie dadurch gestärkt/ Ihr Bewährungsgrad steigt
• H: Hypothese, B: Beobachtung
H->B
nicht B
also: nicht H!
• Wir können das Wahre nicht beweisen, aber wir können falsche Aussagen entfernen. Dadurch grenzen wir den „Pool an möglichen Wahrheiten“ ein, und nähern uns der echten Wahrheit immer mehr an.
• es müssen prinzipiell Beobachtungen möglich sein, die die Theorie oder hypothese falsifizieren
• „Wissenschaft ist organisiertes Nicht-Wissen“ –Eggert

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8
Q

Methodologie wissenschaftlicher Forschungsprogramme (Lakatos)

A

Immunisierung
Selektion
((H^A1^…^An) -> B) ^ nicht B -> nicht H v nicht A1 v…v nicht An

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9
Q

Wissenschaftliche Revolutionen (Kuhn)

A
Historisch soziologische Analyse
Dynamik der Paradigmen
Scientific Community
Paradigma
Normalwissenschaft
Anomalien 
Krise
Außerordentliche Wissenschaft 
Wissenschaftliche Revolution
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10
Q

Die Macht der Diskurse (Foucault)

A
Gesellschaft
Diskurs(e) 
Macht/Herrschaft
Sprecher 
Sagbares
Diskursanalyse
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11
Q

Modus ponens

A

“Immer wenn A, dann B“ und A der Fall ist, folgt B

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12
Q

Modus tollens

A

„Immer wenn A, dann B“ und nicht B der Fall ist, folgt nicht A

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13
Q

Nenne zwei logische Fehlschlüsse

A

Verneinung des Vorderglieds
((p->q) ^ nicht q) -> nicht p
Bestätigung des Hinterglieds
((p->q) ^ q ) -> p

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14
Q

Was charakterisiert Psychologie als Wissenschaft

A

Logik, Empirie, Objektivität, Argumente, wissenschaftliche Methotik, Formalisierung, theoretisch begründete Kategorien, Merkmale
• Möglichst allgemeingültige abstrakte Aussagen (über die Eigenschaften bzw. Zusammenhänge von Merkmalen) auf ihren Wahrheitsgehalt untersuchen

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15
Q

Was ist eine Theorie

A

-ein System von Aussagen, muss eine logische Struktur haben, widerspruchsfrei, sparsam, reichhaltig, empirisch prüfbar, muss Aussagen über die empirische (erfahrbare) Welt machen
 „Systeme von logisch aufeinander bezogenen […] Aussagen, die die Prinzipien und Gesetzmäßigkeiten eines Gegenschandtbereiches beschreiben“-Eggert

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16
Q

Was ist Formalisierung?

A

-Bildet die Verbindung zwischen empirischer und theoretischer Welt
• Operationalisierung: Merkmale -> Variablen
• Modellbildung: inhaltliche Zusammenhänge -> mathematische Zusammenhänge
• Bildung abstrakter Theorien aus Variablen und mathematischen Zusammenhängen bzw. logischen Prinzipien
• Das Übersetzen von Eigenschaften der Welt, g.h. in Bezug auf die interessierenden Merkmale (Operationalisierung) und deren Zusammenhänge (Modellbildung) in eine in der Regel mathematische Struktur, die die relevanten Eigenschaften des betrachteten Weltausschnitts repräsentieren soll.

17
Q

Güte wissenschaftlicher Theorien

A

Reichhaltigkeit
• Theorien sollten (möglichst viele) Ereignisse in der Welt erklären
Sparsamkeit
• Wenn zwei Theorien gleich reichhaltig sind, ist die sparsamere zu bevorzugen (Ockham’s Razor)
Widerspruchsfreiheit

(Außerdem:

  • Nur Theorien, die Vorhersagen über beobachtbare Ereignisse machen, sind wissenschaftlich prüfbar
  • Nicht falsifizierbare Theorien sind für die Wisssenschaft nicht hilfreich, da wir nichts darüber sagen können, ob sie wahr sind oder nicht
  • Je spezifischer die Vorhersage (Hypothese), desto mehr stärkt eine gescheierte Falsifizierung die Glaubwürdigkeit der Theorie)
18
Q

Was ist Kausalität?

A

Wenn ich das Merkmal A verändere und sich sonst nichtsverändert und sich in der Folge regelhaft Merkmal B verändert, so sprechen wir davon, dass Merkmal A Merkmal B kausal beeinflusst.

19
Q

Was sind Voraussetzungen für Kausalschlüsse?

A
  1. A und B kovariieren (Wenn ich A verändere, ändert sich B
  2. A tritt zeitlich vor B auf
  3. Ausschluss von Alternativerklärungen (SV kontrollieren)
20
Q

Was ist interne Validität?

A

Ein Experiment ist dann intern valide, wenn es einen Kausalschluss ermöglicht

21
Q

Was ist für externe Validität wichtig?

A

• je höher interne Validität, desto artifizieller ist die Situation, desto geringer ist die externe Validität

Angemessenheit
• in wie weit ist die externe Validität gegeben
• in wie weit ist mein Experiment angemessen, als Modell für das was ich über die Welt aussagen möchte

Übertragbarkeit
• geht um die Schlüsse von einer Population auf eine andere.
• Wird relevant, wenn wir z.B eine effektive Population haben und uns fragen, ob die Ergebnisse übertragbar sind auf die eigentlich gemeinte Population, oder wenn wir zwei verschiedene Populationen haben, z.B unser Experiment an Mäusen machen und uns fragen, ob die Aussage auch für Menschen Bestand hat.
• Gegeben, wenn die beiden Populationen für die Untersuchung relevanten Merkmale strukturell gleich sind

Generalisierbarkeit
• Betrifft die Frage, ob Aussagen auf der Basis der Stichprobendaten auch im Hinblick auf die Population, aus der die Stichprobe stammt, Gültigkeit beanspruchen können.
• Nur durch eine echt Zufallsstichprobe zu erreichen

22
Q

SV1 – nicht konfundierte Störvariable

A

• erschwert Schluss auf Kausalbeziehungen
• SV kovariiert mit AV
• erzeugt Varianz in den Ergebnissen
• Effekte können untergehen
• Bsp: Der Test zum Einfluss von Müdigkeit auf Intelligenz wird von einem attraktiven VL durchgeführt
 Schwächen das Experiment

23
Q

SV2-konfundierte Störvariable

A

• SV kovariiert systematisch mit UV
• UV und SV können im Einfluss auf AV nicht unterschieden werden
• Kausalschluss nicht möglich!
• Bsp: Im Test zur Erfassung von Müdigkeit auf Intelligenz, trinkt die eine VP Kaffee und die andere nicht
 Zerstören die interne Validität – das Experiment ist nicht mehr interpretierbar

24
Q

Situationsgebundene Störvariablen

A
  • Störvariablen, die sich vor allem auf die Umgebung beziehen
  • lassen sich unter Laborbedingungen leicht kontrollieren
  • Bsp: Uhrzeit, Hintergrundgeräusche, Beleuchtung
25
Q

Personengebundene Störvariablen

A
•	SV, die die Versuchsperson mitbringen
->VPn unterscheiden sich
•	können nicht konstant gehalten werden 
•	sind teilweise nicht messbar/nicht bekannt
•	in der Psychologie ein großes Problem
26
Q

Was ist eine Zufallsstichprobe?

A

Eine Stichprobe ist dann eine echte Zufallsstichprobe, wenn bei der Ziehung aller Mitglieder der Population die gleiche Chance hatten, Teil der Stichprobe zu werden .
• Replikation ist ebenfalls Teil des Modells (Wiederholung der identischen Untersuchungen mit neuen Zufallsstichproben aus der gleichen Population)
• Nur mit einer Zufallsstichprobe wissen wir, dass Werte, die in der Population häufiger sind, auch dementsprechend häufiger in den Stichproben vorkommen

27
Q

Störvariablenkontrolle?

A

• Ohne Störvariblen können wir jede Veränderung der AV auf die UV zurückführen
• Deshalb sollten SV nach Möglichkeit immer eliminiert werden
 Das ist aber nicht immer möglich
• Wenn SV nicht zu eliminieren sind, sollten sie konstant gehalten werden
• Denn: Die Variabilität der SV sorgt für mehr Variation in der AV
• Im Labor können SV besser konstant gehalten werden als im Feld
• Z. B Lichtverhältnisse bei Wahrnehmungsexperimenten/ Uhrzeit bei Konzentrationsexperimenten

  • Balancieren…
  • Parallelisieren…
  • Randomisieren!
28
Q

Was ist Messen?

A
  • Die Zuordnung von Zahlen (Messwerten) zu Merkmalsausprägungen, so dass das numerische Relativ der Messwerte eine Repräsentation des empirischen Relativs ist.
    • wird durch best. Messinstrument bestimmt
    • Feststellung, wie stark ein Merkmal ausgeprägt ist =Messwert
    • Messwert erlaubt es versch. Merkmalsausprägungen zu vergleichen
    • Messwert hat eigene Einheit
    • beziehen sich meist auf physikalische Eigenschaften
    • wird begründet durch Vergleichen
29
Q

Nenne 4 messtheoretische Probleme

A
  1. Das Repäsentationsproblem
    • welche Relationen lassen sich abbilden
    • werden die Axiome erfüllt
    • Unter welchen bedingungen werden die entsprechenden Axiome erfüllt?
    • ich möchte invariante Messungen haben
    Lösung: Repräsentationsproblem
    Eine Menge von empirischen Merkmalsausprägungen und Relationen wird eine Menge von Variablen und numerischen Relationen so zugewiesen, dass es sich um einen Homomorphismus handelt
  2. Das Eindeutigkeitsproblem
    • welche Transformationen der Messwerte sind ohne Informationsverlust möglich?
    • welche mathematischen Operationen lassen sich mit den Messwerten sinnvoll ausführen?
    • wie viel Freiheit habe ich in der Zuordnung der Messwerte
  3. Das Bedeutsamkeitsproblem
    • Welche Aussagen sind in ihrem Wahrheitswert invariant gegenüber den zulässigen Transformationen? -> diese Aussagen sind bedeutsam
    • (-welche Aussagen beziehen sich tatsächlichauf der zugrundeliegenden empirischen Relativ und welche nur auf die konkret gewählte Skala (dann nicht bedeutsam))
  4. Das Skalierungsproblem
    • Wie sollte eine Skala konstruiert werden?
    • vollständiger Paarvergleich aller Merkmalsausprägungen und Erstellen einer Paarvergleichsmatrix
30
Q

Was ist das Konzept von Stevens bezüglich Skalenniveaus?

A

-Skalen über ihre zulässigen Transformationen definiert (nicht über die Axiome)
-Bsp: Erfassung von subjektiven Lautheitseinschätzungen in Zahlenform  Wenn sich alle linear inander transofmieren lassen, dann sei das ein zeichen dafür, dass die Zahlen min. Intervallskaliert sind
1. Person: 2 5 8
2. Person: 3 6 9
-> lineare Transformation möglich: Intervallskaliert
-Stevens nimmt an, dass Merkmal vorhanden ist
• Transformationen sind kein Beleg dafür, dass das Merkmal vorhanden ist und numerisch abgebildet werden kann
• Also: empirische Invarianz ist nicht daran gekoppelt, dass das Merkmal numerisch repräsentiert werden kann
Dies ist eine weitere Methode um seine Daten zu ordnen und Merkmal numerisch dazustellen

31
Q

Messen - Problematik in der Psychologie?

A

• Eine richtige Messung nur selten möglich
o Keine guten Messinstrumente zur Erfassung von latenten Merkmalen
o Unmöglichkeit der Konkatenation psychologischer Merkmalsausprägungen
o Also: Extensive Messung nach Hölder eig. Nicht möglich
-> Die meisten Merkmale sind nur Ordnungsskalierbar
• Effekte von latenten Merkmalen können nicht verglichen werden
• Nur weil ich postuliere, dass ein Merkmal intervallskalierbar ist, heißt es nicht, dass es auch so ist