VL4: Versuchsplanung Flashcards
Covariation Chart (Cattell, 1946)
- Würfelmodell zur Abbildung psychologischer Fragestellungen (Kovariationen)
- 3 Dimensionen: Person und Variablenausprägungen zu verschieben Situationen/Messzeitpunkten
- Variable, Person: Verschiedene Variablenmesswerte einer Person im Vergleich zu anderen (selber Zeitpunkt)
- > Prüfung von Zusammenhangshypothesen
- > differentiell-psychologische Fragestellungen
- Variable, Situation: Variablenmesswerte varriieren je nach Messbedingungen (unabhängig von genauer Person)
- > allgemeingültige Aussagen
- > allgemeinpsychologische Fragestellugen
- > Prüfung von Unterschiedshypothesen
Logik der Varianzaufklärung (/-erklärung) im Covariation Chart
Identifikation von “Varianzquellen”, d.h. Ursachen/Erklärungen für Varianz im einer interessierenden AV
- mögl. Varianzquellen:
- -Personen (zB Vorwissen)
- -Situationen
- -Interaktion zwischen Varianzquellen, Effekten
–>Fragestellunh bestimmt, welche UV als mögliche Varianzquelle untersucht wird
Covariation Chart - wie darstellen ? (Tabelle ?)
Als Datenblatt
Arten von Untersuchungen
- Feld- vs. Laboruntersuchung
- längs- vs. querschnittliche Untersuchung (intra- vs. interindividuelles Design)
- qualitative vs. quantitative Forschung
- Art der Datenerhebung: Fragebogenstudie, Onlinestudie, Aktienstudie usw
- experimentelle vs. korrelative Studie (Untersuchungsdesign)
Untersuchungsdesign
- methodische Grundlage jeder empirischen Untersuchung
- legt fest, wann, wie oft, wo (Kontext, Situation), wie und an welchen Objekten die für sie Fragestellung relevanten Variablen erfasst werden
- im Wesentlichen Unterscheidung zwischen: experimentell, quasiexperimentell und korrelatives Untersuchungsdesign
Experimentelles Design
- künstlich hergestellte Merkmalsvariation der UV
- inter- vs. intraindividuelle Bedingungsvariation
- einfaktorielles vs. mehrfaktorielles Versuchsdesign
- > Gewährleistung der zeitlichen Vorgeordnetheit der UV optimal
- > Kontrolle situations- und bedingungsgebundener Störvariablen optimal
- > Kontrolle personengebundener Störvariablen
Quasi-experimentelles Design
- keine Randomisierung, Personen selektieren selber zu welcher Gruppe sie gehören wollen (EG, KG)
- > keine Kontrolle personengebundener Störvariablen
- > Gewährleistung zeitlicher Vorgeordnetheit der UV
- > Kontrolle situations- und bedingungsgebundener Störvariablen
Ex Post Facto Design
- “Ich nehme, was ich kriege”/”Nachdem es passiert ist”-Design
- > keine Zuordnung von Bedingungen (man nimmt, was man kriegt)
- > keine Randomisierung
- ->keine Kontrolle situations- und bedingungsgebundener Störvariablen
- ->keine Kontrolle personengebundener Störvariablen
- ->Gewährleistung zeitlicher Vorgeordnetheit der UV
Korrelatives Design
- > keine zeitliche Vorgeordnetheit der UV
- > keine Kontrolle situations- und bedingungsgebundener Störvariablen
- > keine Kontrolle personengebundener Störvariablen
Max-Kon-Min-Prinzip (Kerlinger, 1979)
- Maximiere die Primärvarianz
- Kontrolliere die Sekundärvarianz
- Minimiere die Fehlervarianz
Wie Primärvarianz maximieren ?
- durch Wahl optimaler Bedingungsvariationen, d.h. optimale “Treatmentstufen”
- durch Bildung von Extremgruppen
Primärvarianz
Varianz (in AV), die auf die Bedingungsvariation (UV) zurückzuführen ist
Wie Sekundärvarianz kontrollieren ?
- durch Randomisierung oder Parallelisierung (gleiche Anteile an Vorbedingungen)
- Erfassung möglicher (v.a. personengebundener) Störvariablen
- Konstanthaltung oder systematische Variation eines Störfaktors
Sekundärvarianz
Varianz (in AV), die auf systematische Fehler zurückzuführen ist
-zB Lärm in EG, nicht in KG; unterschiedliche Zusammensetzung der EG bei fehlender Randomisierung
Wie Fehlervarianz minimieren ?
- Standardisierung
- Erhöhung der Zuverlässigkeit der Messung (->weniger Messfehler)
- Wahl von Messwiederholungsdesigns
