FPR I - WS Herzlich Willkommen -

Präsentation zum Thema: "FPR I - WS Herzlich Willkommen -"—  Präsentation transkript:

1 FPR I - WS 2009 - Herzlich Willkommen -
2. Block Crash-Kurs: Versuchsplanung Versuchsdesign Planung und Gestaltung einer empirischen Studie

2 Heutige Themen Versuchsplanung, Versuchsdesign, Planung und Gestaltung einer empirischen Studie Die multiple lineare Regression Die Reliabilitätsanalyse Die Faktorenanalyse

3 Planung und Gestaltung einer empirischen Studie
Versuchsplanung Versuchsdesign Planung und Gestaltung einer empirischen Studie

4 Planung einer empirischen Studie (1)
Planungsreferat Phase 1: Erkundungsphase Interesse, Idee, praktisches Problem, Literatursuche Phase 2: theoretische Phase Datensammlung und Datenauswahl Formulierung einer Fragestellung Aufstellen der statistischen Hypothesen (H0, H1)

5 Planung einer empirischen Studie (2)
Phase 3: Planungsphase Aufstellen eines Versuchsdesigns Auswahl der Stichprobe Auswahl der Versuchsbedingungen Auswahl des Messinstruments ev. Fragebogen-, Testkonstruktion und Beschreibung der Items/Fragen Auswahl der (voraussichtlichen) statistischen Methoden (mit Begründung und Voraussetzungen) --- Ende Planungsreferat ---

6 Planung einer empirischen Studie (3)
Phase 4: Untersuchungsphase Datenerhebung mittels Experiment, Befragung, Beobachtung, Testung und... Eingabe der Daten in SPSS Auswertungsreferat Phase 5: Auswertungsphase Testtheoretische Überprüfung eigens konstruierter Tests, Fragebögen,… (Reliabilitätsanalyse, Item-Trennschärfen, Itemschwierigkeiten, ev. Validität: Korrelationen mit einem Kriterium,…)

7 Planung einer empirischen Studie (4)
Phase 5 (Fortsetzung) Deskriptive Beschreibung der Stichprobe, (Grafiken, Tabellen, Mittelwerte, Median, Varianzen, Quartilabstand…) Verteilungen der selbst konstruierten Items bzw. Fragen (Rohscore, Häufigkeiten der Antwortmögl. pro Item…) Hypothesenprüfung: Durchführung diverser zulässiger (!) statistischer Verfahren (t-Test, (M)ANOVA, Korrelationen, Regression, Kreuztabellen, Chi-Quadrat-Test...) Anmerkung: Bessere Verfahren/Analysen – bessere Bewertung der Seminararbeit

8 Planung einer empirischen Studie (5)
Phase 6: Interpretationsphase Ergebnisse, ev. Kritikpunkte, schwächen der Untersuchung, Störvariablen Phase 7: Konklusion (Kurzzusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse der Studie! – wichtig für den Zuhörer!)

9 Literatursuche (1) UB-OPAC (Online Katalog ab 1989)
( Gesamtbestand der Uni Wien ab 1989 (Hauptbibliothek und Institutsbibliotheken) Suche nach Titel, Autor, Schlagwort,…

10 Literatursuche (2) (psychologische) Datenbanken Psyndex PsycInfo
Medizinische Datenbank: Pubmed Über diesen Link auch von zu Hause: Login mit User-ID und Passwort

11 Literatursuche (3) Wichtig: Vor allem mit englischen Suchbegriffen und Schlagwörtern suchen! Viele Zeitschriften auch online verfügbar Gesamte verfügbare Zeitschriftenliste in FB (neben PCs) oder Online über FB-Homepage

12 Literatursuche (4) Elektronische Zeitschriftenbibliothek UNI Wien
Zugang zu Zeitschriften: freie bis kostenpflichtige Volltextverfügbarkeit. (Ampelsymbol) Zugang über Campus PCs oder von zu Hause über

13 Psychologische Tests/Messinstrumente
Literatursuche (5) Psychologische Tests/Messinstrumente „Testliste“ in FB für Psychologie (bei PCs) Testbeschreibungen und Gütekriterien in Kubinger, K. D. (1995). Einführung in die psychologische Diagnostik. Weinheim: Psychologie Verlags Union. (siehe auch Anhang!) Kubinger, K. D. (2003). Schlüsselbegriffe der psychologischen Diagnostik. Weinheim: Beltz Handbuch des Messinstruments

14 Literatursuche (6) Lehrbücher, Monographien ausleihen Online suchen
bei UB Wien online bestellen bei FB f. Psych. online oder selbst suchen (jedes Buch hat eine Signaturnummer aus einem Buchstaben+Zahlencode) z.B: EA-521/P-Rot

15 Zitierregeln (1) kurzes Beispiel
Nach der Deutschen Gesellschaft für Psychologie A) Zitieren im Literaturverzeichnis Bsp Monographie: Nachname, Vorname abgekürzt. (Erscheinungsjahr). Titel der Arbeit (inkl. Untertitel). Erscheinungsort: Verlag. Rost, J. (1996). Lehrbuch Testtheorie Testkonstruktion. Bern: Verlag Hans Huber.

16 Zitierregeln (2) Bsp Zeitschrift:
Nachname, Vorname abgekürzt. (Erscheinungsjahr). Titel der Arbeit (inkl. Untertitel). Name der Zeitschrift, Jahrgang bzw. Band, Seitenangaben. Borg, I. (1984). Das additive Konstantenproblem der multidimensionalen Skalierung. Zeitschrift für Sozialpsychologie, 15,

17 Zitierregeln (3) B) Zitieren im Text
Bsp: In einer Studie konnten Schmid et al. (1981) zeigen, dass… Bsp: 1981 konnten Schmid et al. in einer Studie zeigen, dass… Bsp: In einer Studie (Schmid et al., 1981) konnte gezeigt werden, dass…

18 Einführung in die Versuchsplanung

19 Versuchsdesign aufstellen
Was will ich erheben, testen,… Wie will ich es erheben, testen,… Fragebogen Test Experiment, Quasiexperiment (VG, KG) Beobachtung Interview … -> selbst konstruiert (vs. aus Literatur, bereits vorhanden)

20 Ad Messinstrument: Test/Fragebogensuche: Literatursuche
Existiert bereits ein Fragebogen, Test? Wenn ja, Testqualität (Gütekriterien) überprüfen (Handbuch) Wenn nein, eigene Konstruktion

21 Selbstkonstruktion Wie kann ich eine Fragestellung, Hypothese operationalisieren? Grundfrage für weitere stat. Auswertungen: -> Welche Variablenart bzw. welches Skaleniveau soll mein Messinstrument aufweisen?!!!

22 Variablentypen Quantitativ
Stetig: (theoretisch) unendlich viele Ausprägungen/Intervalle (wie Größe, Gewicht, Längen,...) Diskret: eine bestimmte, endliche Anzahl (z.B: Anzahl der Personen in einem Raum, Testscore,...). Qualitativ nur beschränkte Ausprägungen oder quantitative Variablen in Klassen zusammengefasst Dichotom: 2 Ausprägungen (z.B: Geschlecht, Versuchs-Kontrollgruppe, Psychologie vs. Nicht-PsychologiestudentInnen, Altersklasse: und 31-60…) Polytom: mehr als 2 Ausprägungen (z.B: Bildung, Haarfarbe, Beruf, Einkommensklasse: 0-500, , >1000 Euro...)

23 Skalentypen intervallskaliert/rationalskaliert (Größe, Gewicht, Längen, (~)Rohscore, Temperatur...) rang- oder ordinalskaliert (Noten, Rangreihen, Dienstgrade, Beliebtheit von Personen...) nominalskaliert (Geschlecht, Bildungsgrad, Haarfarbe, Beruf...)

24 Zusammenhang Skalen- Variablentypen
Intervallskala  Quantitativ (stetig, diskret) Rangskala  Grenzfall zw. Quant. und Qual. Nominalskala  Qualitativ (dichotom, polytom)

25 Vorplanung Achtung!!! -> Je nach Variablentyp sind nur bestimmte zulässige statistische Verfahren anwendbar! -> daher muss vor Item-, Test- oder Fragebogenkonstruktion folgendes beachtet werden: welche statistischen Verfahren will ich anwenden wie müssen demnach die Variablen erhoben bzw. konstruiert werden Welche Möglichkeiten der Erhebung habe ich

26 Beispiel 1 Ich will eine lineare Regression rechnen:
Voraussetzung für eine Regression: AV muss intervallskaliert, quantitativ sein.

27 Ich will eine zweifache Varianzanalyse rechnen:
Beispiel 2 Ich will eine zweifache Varianzanalyse rechnen: Voraussetzung für eine 2-fache ANOVA: AV intervallskaliert, quantitativ UVs beide qualitativ (dichotom, polytom) oder qualitative V. in Klassen zusammengefasst Genügend VP pro Zelle (Faktorkombination)

28 Skalenkonstruktion Definition: Eine Skala besteht aus einer Reihe von Items, welche die gleiche Dimension messen. Qualitätsprüfung: Mittels testtheoretischer Verfahren (Reliabilitätsanalyse, FA, Rasch Modell!, Trennschärfen…) Beispiel: Forschungsfrage: Einstellung zur EU Konstruktion einer Anzahl von Items (Skala), welche die Einstellung der Befragten zur EU erfassen.

29 Skalenkonstruktion Vorgehen: die Items formulieren
Das Antwortformat festlegen (z.B. „Rating Skala“: dreikategoriell: stimme zu, weiß nicht, stimme nicht zu; multiple choice, single choice, Zahlenwerte von 1 bis 10… ) Das Antwortformat muss über die Items gleich bleiben! …und hoffen dass die Qualität der Skala bei späteren testtheoretischen Auswertungen gewährleistet ist. Die testtheoretische, qualitative Überprüfung der Skala kann i.d.R. nur nach Testungen (mit Daten!) durchgeführt werden!

30 Skalenkonstruktion Exemplarischer Fragebogen mit 3 Items zum Thema „Einstellung zur EU“
Frage 1: Die EU bringt uns viele wirtschaftliche Vorteile. O trifft zu O trifft manchmal zu O trifft nicht zu Frage 2: Eine ständige Erweiterung des europäischen Raumes schadet der heimischen Wirtschaft enorm. Frage 3: Ich würde bei einer Volksabstimmung für die EU stimmen. Kodierung: 1-3 Werte pro Item Rohscore: hoher Wert: positive Einstellung, niedriger Wert: negative Einstellung Min. Max: 3 bzw. 9 Rohwertepunkte Eine Skala hat immer 2 Dimensionen Achtung auf die Polarität der einzelnen Items!! 3 2 1 1 2 3 3 2 1

31 Rohwert Die gewählten Antwortwerte aller Items eines Befragten werden zu (s)einem Rohwert summiert. Likert-Skala, Ratingskala Voraussetzung!: Die Skala ist testtheoretisch in Ordnung (die Überprüfung ist jedoch erst mit Daten möglich!)

32 Rohwert Achtung!!: auf die richtige Punktevergabe der Antwortmöglichkeiten pro Item achten! (die Polarität muss stimmen!) (siehe oben: Bsp.-Skala „EU“) Eine Skala hat 2 Dimensionen: ad Beispiel: hoher Rohscore -> positive Einstellung zur EU niedriger Rohscore -> negative Einstellung zur EU

33 aggressiv -2 -1 0 1 2 friedlich
Antwortkategorien (1) Rating-Skalen 0 stimmt gar nicht 0 stimmt teilweise 0 stimmt völlig Durch Punktevergabe: z.B.: Wertebereich von 1 bis 10 Polaritätenprofil: gespannt gelöst aggressiv friedlich Analogskala: Durch ankreuzen | x | Durch ankreuzen |

34 Antwortkategorien (2) Multiple Choice
Mehrfachantworten: Wählen sie Ihre Hobbies 0 Sport 0 Kino 0 Lesen 0 Ausgehen 0 Basteln,…  Meist bei demographischen Fragen Einfachantwort: Hauptstadt von Frankreich 0 Istanbul 0 Oslo 0 Paris 0 Bukarest  Meist bei Leistungstests

35 Testtheoretische Analyse der Skala
Qualitätsprüfung der Skala Immer erst nach der Stichprobenerhebung möglich Man benötigt Daten um testtheoretisch auszuwerten

36 1. Überprüfung der Eindimensionalität
„Messen alle Items einer Skala die gleiche Dimension?“ Reliabilitätsanalyse Rasch Modell ev. Faktorenanalyse (1 Faktor)

37 2. Itemparameter Itemschwierigkeit (bzw. Lösungshfgkt)
Dichotom (richtig/falsch)

38 2. Itemparameter Häufigkeiten/Verteilungen der gewählten Antwortkategorien pro Item auch mehrkategoriell!

39 2. Itemparameter Itemtrennschärfe („Wie gut passt das Item zur Gesamtskala“) -> Korrelation eines Items mit der Skala

40 3. Validität (eventuell)
„Misst die Skala das, was sie messen soll?“ Korrelation mit Testwerten aus einem anderem Test, der gleiches misst Korrelation mit einem anderen (Außen-)Kriterium (z.B: Rohscore im Mathematiktest korreliert mit Mathematiknote)

41 Vorgehen Nach testtheoretischen Überprüfung der Skala:
Eliminierung der Items, die nicht zu den anderen passen (geringe Trennschärfe, zu leicht, zu schwer, verringerte Reliabilität…) Achtung!!: ev. nur falsche Polarität  Weitere Auswertung und Hypothesenprüfung nur mit der korrigierten Skala!

42 Zusammenfassung: selbst konstruierte Messinstrumente
Angabe von: Entwicklungsschritten/Vorgehen (kurz) Skalentyp Antwortformat (Bsp.: 3stufige Ratingskala) Anzahl der Items (!) Itembeispiele (wichtig für das Referat! – besseres Verständnis für den Zuhörer) Gütekriterien: (v.a. Reliabilität und Itemtrennschärfen!) Testtheoretische Analysen (nach Datenerhebung) des selbst entwickelten Messinstruments sind Voraussetzung für weiteres Vorgehen!

43 gegebene Tests, Fragebögen
Prüfung, ob passend und testtheoretisch in Ordnung (Handbuch lesen) Immer Angabe von: Name des Untersuchungsinstruments Autor(inn)en Kurze Erklärung, was mit dem Instrument gemessen wird Gütekriterien (Rel., Obj., Val…) Welches Antwortformat Anzahl der Items (!) Itembeispiel (wichtig für das Referat! – besseres Verständnis für den Zuhörer) Wurden die Items modifiziert? Warum? (wenn möglich Originalskala übernehmen)

44 Demographische Variablen
Niemals bei Erhebung vergessen! Fast alle Fragestellungen zielen auf differentielle Unterschiede ab! Geschlecht Alter Schulbildung Beruf Familienstand Anzahl der Kinder ……immer an die Untersuchung angepasst

45 Immer maximale Information erfragen!
Tipp… Immer maximale Information erfragen! Beispiel Alter immer genau erheben (z.B: in Jahren 21, 54, 66…) nicht in Klassen erheben (0-20, 21-60,…)  bereits anfänglicher Informationsverlust! In Altersklassen kann nachträglich in SPSS eingeteilt werden

46 Qualitative vs. Quantitative Auswertung
Was kann wie ausgewertet werden?

47 1 Demographische Variablen (1)
z.B. Geschlecht, Bildungsstand, Haarfarbe… Sind qualitative (dichotome, polytome) Variablen, nominalskaliert Auswertung: deskriptiv, nach Häufigkeiten, qualitativ (Binomialtest, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen)

48 1. Demographische Variablen (2)
z.B. Alter, Einkommen Sind quantitative (stetige, diskrete) Variablen, min. intervallskaliert Auswertung: alles möglich Deskriptiv, nach Häufigkeiten, qualitativ (wenn in Klassen) quantitativ (t-Test, VA, Regression…)

49 2. einzelne Fragen, Items (nominalskaliert)
z.B. Welche Augenfarbe 0 blau 0 grün 0 braun 0 andere Ist eine qualitative (polytome) Variable, nominalskaliert Auswertung: deskriptiv, nach Häufigkeiten qualitativ (Binomialtest, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen)

50 3. einzelne Fragen, Items (rangskaliert)
z.B. Sind sie mit dem EU Betritt der Türkei einverstanden? 0 trifft zu 0 trifft eher zu 0 trifft eher nicht zu 0 trifft nicht zu Ist eine rangskalierte Variable Auswertung: deskriptiv, nach Häufigkeiten, qualitativ (Binomialtest, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen) beschränkt quantitativ (Median, Quartilabstand)

51 4. Eine Skala von Items (~ intervallskaliert) (1)
A) Normierter Test, Fragebogen aus Literatur B) Selbstkonstruierte Skala, wenn Testtheoretische Kriterien (Reliabilität, Item-Trennschärfen,…) in Ordnung sind Regel für FPR I: Reliabilität: >0.6…ok, >0.8…gut Trennschärfen: >0.10…ok, >0.3…gut Items mit negativen oder Trennschärfen um Null eliminieren!

52 4. Eine Skala von Items (~ intervallskaliert) (2)
Der Rohscore (Summe der Antworten pro Item) ist eine ~intervallskalierte Variable Auswertung: Deskriptiv, nach Häufigkeiten, qualitativ Quantitative Auswertung (t-Test, VA, Regression, Produkt-Moment-Korrelation,…)

53 Zusammenfassung Fragebogen-Testkonstruktion
Was will ich überprüfen Wie will ich es überprüfen Welche statistischen Verfahren will ich anwenden Fragen, Items so konstruieren, dass Variablentyp und Skalenniveau passend für Fragestellung und Auswertung sind  einzelne Items/Fragen, Antwortformat richtig wählen Welche demographischen Variablen benötige ich?

54 Zusammenfassung Fragebogen-Testkonstruktion
Nach Datenerhebung testtheoretische Überprüfung der Items/Fragen, Skala Eliminierung nicht geeigneter Items/Fragen Statistische Analyse und Hypothesenprüfung mit verbliebenen Items/Fragen Mit geeigneten statistischen Methoden!

55 Essentielle Literatur Versuchsplanung
Bortz, J. & Döring, N. (1995). Forschungsmethoden und Evaluation. Berlin, Heidelberg: Springer. Bortz, J. (1993). Statistik für Sozialwissenschaftler. Berlin: Springer. Kubinger, K. D. (1995). Einführung in die psychologische Diagnostik. Weinheim: Psychologie Verlags Union.