Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Warum experimentieren wir?

Ähnliche Präsentationen


Präsentation zum Thema: "Warum experimentieren wir?"—  Präsentation transkript:

1 Warum experimentieren wir?
Eigene Vorstellung Vorstellung / Erwartungen der Teilnehmer wichtige Grundlagen: aber nicht alle Details, d.h. bei der Besprechung der verschiedenen Studien bzw. Experimente werden mit Sicherheit immer mal wieder Fragen auftauchen  dann bitte immer gleich nachfragen Mit dem Nachfragen natürlich auch der Fall, wenn es nun in den Folgenden zwei Sitzungen um Grundlagen experimenteller Forschung geht....

2 Aaronson, E. , Wilson, T. D. & Akert, R. M. (2005)
Aaronson, E., Wilson, T.D. & Akert, R.M. (2005). Methodologie: Wie Sozialpsychologen forschen. In E. Aaronson, T.D. Wilson & R.M. Akert, Sozialpsychologie (4. Aufl., Kap. 2, S. 2 – 27). München: Pearson Studium

3 Was für Forschungsmethoden gibt es in der Sozialpsychologie?

4 was heute ansteht.... warum wird experimentiert?
Arten sozialpsychologischer Forschung deskriptive korrelative experimentelle was ist ein Experiment?

5 Warum wird in der Sozialpsychologie experimentiert?
Gewinnung neuer Erkenntnisse; Erklärung von Phänomenen  Ziel wissenschaftlicher Forschung: Konstruktion einer Theorie über den jeweiligen Forschungsbereich Theorie Gefüge von Sätzen, die nachprüfbar sind und in systematischer Beziehung zueinander stehen. versucht, Phänomene zu ordnen und zukünftige Ereignisse vorher zu sagen, d.h. eine Theorie erlaubt es, über die Grenzen der konkreten Einzelbeobachtung hinaus zu gehen und Vorhersagen zu treffen. Die Dissonanztheorie geht von dem menschlichen Bestreben nach Konsistenz aus, das sich auch auf die Konsistenz kognitiver Elemente wie etwa Wissen, Meinungen oder Einstellungen bezieht. Jegliche Diskrepanzen zwischen verschiedenen Kognitionen können den Menschen stören, so daß er versucht, diesem unangenehmen Zustand, den Festinger als Dissonanz bezeichnet, entgegenzuwirken und ihn zu reduzieren. Dazu stehen ihm vor allem drei Möglichkeiten zur Verfügung: i)Hinzufügen konsonanter, also positiv belegter Kognitionen zur Ursache der Inkonsistenz, wodurch es zu einer Aufwertung der ursprünglich negativen Kognition kommt. ii)Herabsetzen der Wichtigkeit der Elemente, die in der dissonanten Verbindung stehen. iii) Verändern einer der dissonanten Elemente. Einstellung: „

6 Woher kommen wissenschaftliche Theorien?
Jemand hat eine brilliante Einsicht Es zeigt sich ein Phänomen, das man sich noch nicht erklären kann und geht an die Arbeit Man entwickelt eine schon bestehende Theorie weiter

7 Wie ist der Zusammenhang zwischen Theorie und Daten?

8 Theorien, Hypothesen und Daten
Empirische Methoden (z.B. Experiment) Wie sieht nun der wissenschaftliche Prozess aus? Wie kommt man zu neuen Theorien? Am Beginn der Untersuchung steht die Formulierung eines wissenschaftlichen Problems frage nach der Beziehung zwischen Variablen Formulierung einer Hypothese erlaubt die wissenschaftliche Überprüfung der Frage Daten

9 Was ist eine Hypothese?

10 Hypothese aus einer Theorie abgeleitete Behauptung
formuliert in Aussageform muss einfach und klar in der Formulierung sein empirisch prüfbar sein Die Dissonanztheorie geht von dem menschlichen Bestreben nach Konsistenz aus, das sich auch auf die Konsistenz kognitiver Elemente wie etwa Wissen, Meinungen oder Einstellungen bezieht. Jegliche Diskrepanzen zwischen verschiedenen Kognitionen können den Menschen stören, sodaß er versucht, diesem unangenehmen Zustand, den Festinger als Dissonanz bezeichnet, entgegenzuwirken und ihn zu reduzieren. Dazu stehen ihm vor allem drei Möglichkeiten zur Verfügung: i)Hinzufügen konsonanter, also positiv belegter Kognitionen zur Ursache der Inkonsistenz, wodurch es zu einer Aufwertung der ursprünglich negativen Kognition kommt. ii)Herabsetzen der Wichtigkeit der Elemente, die in der dissonanten Verbindung stehen. iii) Verändern einer der dissonanten Elemente.

11 Wie wird eine Hypothese überprüft?

12 Überprüfen einer Hypothese
Formulierung einer Hypothese Umsetzung in statistische Hypothese Wahl einer Entscheidungsregel über Annahme / Verwerfen der Hypothese Wahl und Rekrutierung einer Stichprobe Anwenden der Entscheidungsregel  Annahme bzw. Ablehnung der Hypothese

13 Hypothesentesten Zwei konkurrierende Hypothesen:
Die Null-Hypothese H0 bedeutet, daß sich zwei oder mehr Grundgesamtheiten bezüglich der Werte ihrer Parameter (z.B. Mittelwert) nicht unterscheiden. Die entsprechenden Stichprobenwerte bzw. -parameter weichen nur "zufällig" voneinander ab. Eine Alternative Hypothese H1 ist eine Verneinung der Nullhypothese und formuliert den Zusammenhang, den man zu finden hofft, in der Regel die Annahme, dass sich die Mittelwerte unterscheiden.

14 Welche Fehler können beim Hypothesenprüfen auftreten?

15 Welche Fehler können auftreten?
Beim Hypothesentesten können 2 Arten von Fehlern auftreten: Der Fehler 1. Art (α, Alpha-Fehler) tritt auf, wenn die Nullhypothese richtig ist (die "wirkliche Welt" richtig wiedergibt), aber dennoch anhand der vorliegenden statistischen Daten abgelehnt wurde.  fälschliche Annahme von H1 Der Fehler 2. Art tritt auf, wenn die Alternativhypothese richtig ist, aber dennoch anhand der vorliegenden Daten zugunsten der Nullhypothese abgelehnt wurde.  fälschliches Beibehalten von Ho Rein logisch sind die folgenden Entscheidungen möglich:

16

17 Deskriptive Forschung
Beschreibende Forschung, benutzt Beobachtungsmethode Ethnographie Versuch, aus der Beobachtung heraus eine Gruppe oder Kultur zu verstehen Teilnehmende Beobachtung Beobachter ist Teil der Gruppe, versucht aber, nicht in das Geschehen einzugreifen Dokumentenanalyse Analyse vorhandener Dokumente (Romane, Zeitschriften, Bilder, Tagebücher) um Kenntnis über die Überzeugungen und Werte einer Gesellschaft zu gewinnen Reliabilität Unabhängige Beobachter sollen bei der Beobachtung einer Gruppe und der Kodierung der Daten zu den gleichen Ergebnissen gelangen

18 Vorteile und Nachteile deskriptiver Forschung
Liefert eine genaue Beschreibung sozialen Verhaltens Nachteil: Nicht jedes Verhalten ist beobachtbar Halo-Effekt: Das Wissen um die Beobachtung kann das Verhalten verzerren Unvollständigkeit der Daten bei der Dokumentenanalyse Begrenzt auf eine bestimmte Gruppe, eine bestimmte Situation und eine bestimmte Verhaltenweise

19 Korrelative Forschung
Ziel Verständnis der Beziehungen zwischen zwei der mehr Variablen  Vorhersage einer Variablen aus der anderen Korrelationskoeffizient Zeigt an, wie gut man aus der einen Variablen die andere vorhersagen kann Nimmt Werte von -1,00 bis +1,00 an Positive Korrelation Negative Korrelation Nullkorrelation Korrelation von 1,00

20 Ein Beispiel für eine korrelative Methode?

21 Befragungsmethode Befragungen sind eine Möglichkeit, etwas über Einstellungen zu erfahren Aus der Beantwortung der einen Frage will man die Antwort auf eine andere Frage vorhersagen Sie liefern Hinweise auf Phänomene, die nicht direkt beobachtbar sind Ermöglichen repräsentative Stichproben

22 Befragungsmethode Repräsentative Stichproben
Zufallsauswahl Ermöglichen eine Verallgemeinerung der Ergebnisse Unzureichende Einhaltung dieser Grundprinzipien Problem der Erreichbarkeit aller zufällig ausgewählten Probanden Unzulässige Verallgemeinerung der Ergebnisse Ungenauigkeit der Antworten Soziale Erwünschtheit Antworttendenzen Unzureichende Reflektion der Antworten

23 Korrelative Forschung
Informationsgewinn gegenüber der deskriptiven Forschung  nicht nur rein beschreibend, sondern zeigt Beziehungen zwischen Variablen auf Problem der Kausalität A verursacht B B verursacht A C verursacht A und B

24 bei perfekter Korrelation r=1 besteht keine Zusammenhang ist r=0
Fernsehkonsum Aggression Fernsehkonsum Aggression Fernsehkonsum Aggression Korrelationskoeffizient r macht Aussage über den Zusammenhang zwischen Urteil und Gedächtnis; bei perfekter Korrelation r=1 besteht keine Zusammenhang ist r=0 bei perfekt negativem Zusammenhang ist r=-1

25 X Y Der Zusammenhang kommt durch den Einfluss von X auf Y zustande. (Fernsehkonsum Aggression) X Y Die Situation ist umgekehrt: Einfluss von Y auf X bewirkt die Korrelation. (Aggression  Fernsehkonsum) X Y Die Korrelation besteht, weil X auf Y wirkt und Y auf X zurück. X Y Ein dritter Faktor beeinflusst sowohl X als auch Y und führt zu der zwischen X und Y festgestellten Beziehung. Weiterhin ist denkbar, dass die Kovariation von X und Y nicht nur auf den dritten Faktor zurückgeht, sondern z.T. auch auf den Einfluss von X auf Y, oder umgekehrt (angedeutet durch gestrichelte Pfeile) Fernsehen und Aggression für alle vier Möglichkeiten darstellen.....(in Fall 4: Zeit die Eltern für Kinder haben als Drittvariable....) weitere Beispiele: für Drittvariable bzw. Problem des kausalen Schließens: Bei US Soldaten: Korrelation zwischen Anzahl der Tätowierungen und Motorradunfällen... Zusammenhang zwischen Rauchen und Krebserkrankung

26 Übungsfragen - Korrelation
Eine Untersuchung hat gezeigt, dass Körpergewicht und Einkommen positiv korreliert sind, d.h. mit steigendem Gewicht steigt auch das Einkommen. Kann man daraus schlussfolgern, dass eine Möglichkeit, zu einem besseren Einkommen zu gelangen darin besteht, sich „ein paar zusätzliche Pfunde anzuessen“?  Nein, Korrelation macht keine Aussagen über Kausalität! Es gibt mehrere Möglichkeiten, wodurch der Zusammenhang zwischen Körpergewicht und Einkommen bedingt sein kann: Körpergewicht  Einkommen Einkommen  Körpergewicht Drittvariable (z.B. Alter) beeinflusst beide Variablen

27 Experimentelle Methode
Suche nach den Ursachen Hier sind Kausalitätsschlüsse möglich Aber nur wenn Zufallszuteilung der Probanden auf eine der experimentellen Bedingungen Kontrolle aller potentiellen Störvariablen Systematische Variation der unabhängigen Variablen  Wenn sich durch Veränderung der UV die Ausprägung der AV verändert, dann kann man sagen, UV ist die Ursache für AV

28 Experimentelle Methode
Interne Validität wird über die Kontrolle der Situation sichergestellt Zufallsauswahl stellt sicher, dass nicht die Beschaffenheit der Versuchsgruppe für das Ergebnis verantwortlich ist Wahrscheinlichkeitsniveau kontrolliert das Restrisiko Datenanalyse liefert einen Wahrscheinlichkeitswert für das gefundene Ergebnis, liegt dieser unter dem zuvor festgelegten Wahrscheinlichkeitsniveau, kann davon ausgegangen werden, dass das Ergebnis nicht zufällig zustande kam Ergebnis ist dann statistisch signifikant

29 Experimentelle Methode
Externe Validität = Generalisierbarkeit der Ergebnisse, Test erfolgt über die Replizierbarkeit des Experiments Generalisierbarkeit auf Personen = Ausmaß, in dem man auf alle Menschen verallgemeinern kann Generalisierbarkeit auf natürliche Situationen = Ausmaß, in dem man von der konstruierten Situation auf das wirkliche Leben verallgemeinern kann Replizierbarkeit: andere Forscher gelangen mit anderen Versuchspersonen und verschiedenen Versuchsanordnungen zu den gleichen Ergebnissen. Meta-Analysen untersuchen mehrere Experimente zu einem Problem, um zu sehen, ob der der Einfluss der UV variabel ist.

30 Was ist ein Experiment?

31 Definition Experiment
Ein Experiment ist eine Untersuchung, in der der Versuchleiter eine oder mehrere Variablen manipuliert (unabhängige Variable) andere wichtige Variablen kontrolliert eine oder mehrere Variablen beobachtet oder misst (abhängige Variablen)

32 Was sind die Merkmale eines Experiments?

33 Merkmale eines Experimentes (Kerlinger, 1973)
Replizierbarkeit (Wiederholbarkeit) Kontrolle von Bedingungen Manipulation von mindestens einer unabhängigen Variablen Zufällige Zuordnung von Personen zu Versuchsgruppen zufällige Zuordnung von Versuchsgruppen zu Versuchsbedingungen Wundt Willkürlichkeit Wiederholbarkeit Variierbarkeit

34 Wie werden UV und AV anschließend grafisch dargestellt?

35 Darstellung der Beziehung zwischen unabhängiger und abhängiger Variablen
Stufen der unabhängigen Variablen  x-Achse (Abszisse) Stufen der abhängigen Variablen  y-Achse (Ordinate)

36 Was sind Störvariablen?

37 Störvariablen Variablen, die einen Einfluss auf die abhängige Variable haben – mit Ausnahme der unabhängigen Variable (Bsp.: Wie wirkt sich Hitze auf aggressives Verhalten aus?  zusätzlich tritt Lärmbelästigung auf...) Techniken zur Reduktion / Kontrolle von Störvariablen, z.B.: Eliminieren  Verändern der Versuchsbedingung, so dass die Störvariable nicht auftreten kann Konstanthaltung  gleiche Ausprägung der Störvariablen auf allen Stufen der UV Einführung einer Kontrollgruppe  Kontrollgruppe erlebt die gleichen Umgebungsvariablen wie Experimentalgruppe bis auf Auswirkung der UV Randomisierung  verschiedene Ausprägungen der Störvariablen werden über das Experiment zufällig verteilt (z.B. Versuchspersonen auf Versuchsbedingungen) Verschieden Techniker anhand der Fragestellung, wie sich Hitze auf Aggression auswirkt durchspielen...

38 Übungsfragen - Experiment
Was versteht man unter einer abhängigen, was unter einer unabhängigen Variablen? Ein Psychologe variiert das Gehalt von bisher gleich bezahlten Mitarbeitern eines Unternehmens, um so herauszubekommen, ob mit zunehmendem Lohn die Arbeitszufriedenheit und die Leistungsbereitschaft steigen. Was gehört zur abhängigen Variablen (AV)? □ die Arbeitszufriedenheit und die Leistungsbereitschaft □  die Mitarbeiter mit unschiedlichem Gehalt □  das Gehalt, welches in der Höhe variiert wird □  Umsatz und Gewinn der Firma

39 Ein Forscher will herausbekommen, ob ein Informationspapier mit einer Statistik über den Zusammenhang zwischen Rauchen und Lungenkrebs die Einstellung zum Rauchen verändert. Was gehört zur unabhängigen Variablen (UV) ? □ die Anzahl der gerauchten Zigaretten □  der Lungenkrebs □  das Info mit der Statistik □  die Einstellung zum Rauchen Lärm kann je nach Untersuchung angesehen werden als? □ unabhängige Variable □ abhängige Variable □  Störvariable

40 Es besteht ein Zusammenhang zwischen Körpergewicht und Einkommen (positive Korrelation zwischen Körpergewicht und Einkommen, d.h. mit steigendem Gewicht steigt auch das Einkommen). Wie kann man experimentell untersuchen, ob eine Zunahme des Körpergewichts zu einer Zunahme des Gehaltes führt? uV  Körpergewicht aV  Gehalt  experimentelle Variation der uV (Konstanthalten) aller anderen Variablen) und Messung der aV

41 Warum reicht ein einfacher Mittelwertvergleich nicht aus?

42 Auswahl von statistischen Verfahren
Was prüfen die statistischen Verfahren? Mittelwerte vergleichen reicht nicht! I II Zunächst noch einmal zur Erinnerung Was prüfen stat. Verfahren überhaupt? Mittelwerte reichen nicht aus Den oftmals ist die Varianz so groß, dass die Mittelwerte alleine keine Aussagen mehr zulassen

43 Was sind wichtige Punkte bei der Auswahl statistischer Verfahren?

44 Auswahl von statistischen Verfahren
Welches Skalenniveau liegt vor? Ordinalskala vs. Intervallskala Während meiner Arbeitszeit arbeite ich größtenteils am Computer. stimmt nicht stimmt vollkommen (Ordinalskala) (Intervallskala) Statistische Methoden Ordinalskala: nicht-parametrische Testverfahren Intervallskala: parametrische Testverfahren Um ein Verfahren auszuwählen muss zuerst beantwortet werden welches Skalenniveau vorhanden ist Für viele Testverfahren ist Intervallskalaniveau die Voraussetzung Parametrische vs. Nichtparametrische Verfahren Was heißt das für den Fragebogen? Eine Skala von 1-4 ist sicher keine Intervallskala Ab wann diese beginnt ist umstritten, daher muss überlegt werden, ob man wirklich gewährleisten kann, dass ein Intervallskalenniveau vorhanden war

45 Auswahl von statistischen Verfahren
Abhängige vs. unabhängige Stichproben Ja Nein Testverfahren für abhängige Stichproben Testverfahren für unabhängige Stichproben Die nächste Frage dreht sich um die Stichprobe an sich Hier geht es wieder darum ob jeder Fragebogen einen Zwilling hat, also die Teilnehmer eine Identifikation angegeben haben Wenn ja: abh. Stichproben Nein: unabh. Stichproben

46 Auswahl von statistischen Verfahren
Abhängige vs. unabhängige Stichproben: Was ist besser? Was ist da eigentlich besser? Da es hier um Veränderungsmessung geht sind aST besser Warum?

47 Analyse für unabhängige Stichproben
Dieses Bild soll die verschiedenen VPn darstellen Jeder bunte Punkt ist eine VP Wie Sie sehen können hier nur alle VPn rechts mit denen links verglichen werden Aber keine einzelnen Punkte miteinander

48 Analyse für abhängige Stichproben
Bei AST ist das dagegen möglich Jeder Fragebogen hat seine Zwilling Was bedeutet das überhaupt rein rechnerisch?

49 Aussagen über Faktor sind wesentlich stärker!
Messwert = Mittelwert der Population + Effekt des Faktors + Fehler Bei unabhängigen Stichproben: Fehler = Fehler der Person i unter der Faktorstufe j + Fehler der Person i Bei abhängigen Stichproben: Fehler = Fehler der Person i unter der Faktorstufe j Nur kurz zur Erinnerung, wie kommt ein einzelner Messwert überhaupt zustande? Dieser ergibt sich aus dem Mittelwert der population (Mü), dazu kommt der Effekt des Faktors (also beispielsweise der Effekt des neuen Bürostuhls) und ganz wichtig: Einem Fehler Fehler gibt es deswegen, weil wir mit Menschen zu tun haben und nicht mit Computern Wie sieht denn der Fehler bei USt aus? Dieser ergibt sich aus dem Fehler den eine Person unter der Bedingung macht in der sie ist Und dem Fehler den die Person überhaupt macht. Diese Stelle ist wichtig! Denn wenn immer verschiedene VPn gemessen werden, dann muss man diesen Fehler berücksichtigen Dagegen bei AST ist der Fehler nur der Fehler den eine Person unter der jeweiligen Bedingung macht Aber nicht der Fehler der durch die Person an sich zustande kommt Fazit: der Fehler wird geringer wenn AST vorliegen! Und damit lässt sich mehr über den Effekt ausmachen, der durch den Faktor (also z.B. den neuen Bürostuhl) zustande kommt! Aussagen über Faktor sind wesentlich stärker!

50 Auswahl von statistischen Verfahren
Einzelne Fragestellung vs. mehrere Fragestellungen Einzelne Fragestellung: z.B. T-Test, U-Test, Wilcoxon-Test Mehrere Fragestellungen: Varianzanalyse, H-Test, Friedmann-Test Warum? Reduzierung des α- Fehlers Jeder Test beinhaltet eine Unsicherheit in der Entscheidung zurück zu der Auswahl der statistischen Analyseverfahren Nachdem Skalenniveau und abh. Vs. unabh Stichproben geklärt wurden Wie viele Fragestellungen sollen untersucht werden? Eine oder mehrere? Prinzipiell kann ja ein Test für jede Frage genommen werden Dabei gibt es aber Schwierigkeiten Warum? Jeder Test beinhaltet eine Unsicherheit, dass man doch die falsche Entscheidung trifft Diese Unsicherheit, zu sagen der Faktor macht einen Effekt obwohl er in Wahrheit keinen Effekt macht, das ist der alpha-Fehler Wenn mehrere Tests gerechnet werden, dann wird dieser Fehler größer

51 Sicherheit einer Entscheidung bei 1 Analyse: 1- Unsicherheit
Sicherheit einer Entscheidung bei 2 Analysen: (1- Unsicherheit Analyse 1) (1- Unsicherheit Analyse 1) Beispiel: Entscheidungssicherheit pro Analyse = 95%, Unsicherheit = 5% Und zwar genaugenommen so: Sicherheit richtig zu entscheiden: 1-alpha Bei 2 Analysen ist das dann nur noch (1-alpha) zum Quadrat Dazu ein einfaches Rechenbeispiel Für 95% Sicherheit ergibt sich nach 2 Testungen nur noch eine Entscheidungssicherheit von ca. 90% Das ist immer noch sehr viel, aber was passiert wohl bei 10 oder mehr Testungen....

52 Auswahl von statistischen Verfahren
Parametrische Verfahren Nicht-Parametrische Verfahren Abhängige Stichproben Unabhängige Stichproben Abhängige Stichproben Unabhängige Stichproben Univariat Multivariat Univariat Multivariat Univariat Multivariat Univariat Multivariat Hier einmal zur Wiederholung und als Übersicht Liegen Intervallskalen vor? Sind die Stichproben unabhängig oder abhängig? Geht es um eine Fragestellung oder um mehrere Testungen? t-Test für abhängige Stichproben Varianz- analyse mit Mess- wieder- holung t-Test für Unab- hängige Stichproben Varianz- analyse ohne Mess- wieder- holung Wilcoxon- Test Friedmann- Test U-Test H-Test

53 Was ist die Effektstärke?

54 Bedeutsamkeit der Effekte
Das wichtigste Maß zur Bestimmung der praktischen Bedeutsamkeit eines Effektes ist die Effektstärke oder Effektgröße. Die Effektstärke d normiert die Unterschiede zwischen den experimentellen Gruppen auf die Streuung der Testwerte. Ein weiteres Problem ist die Effektstärke Was sind Effektstärken? Das wichtigste Maß zur Bestimmung der praktischen Bedeutsamkeit eines Effektes ist die Effektstärke oder Effektgröße. Die Effektstärke d normiert die Unterschiede zwischen den experimentellen Gruppen auf die Streuung der Testwerte.

55 Bedeutsamkeit der Effekte
Auch wenn Effekte existieren: Kosten – Nutzen – Analyse Bestimmung der Effektstärken Wie viel Varianz wird durch den betreffenden Effekt aufgeklärt? Beispiel: Wie teuer war das Rückentraining und welchen Effekt hat es gebracht? Wie teuer waren die Stühle und welchen Effekt haben sie gebracht? Hier geht es oftmals um eine Kostennutzenanalyse Manchmal kann eine Intervention einen Effekt erzeugen, der aber so klein ist, dass die Kosten-Nutzenanalyse nicht mehr aufgeht Beispiel: Wie teuer war das Rückentraining und welchen Effekt hat es gebracht? Wie teuer waren die Stühle und welchen Effekt haben sie gebracht?

56 Effekt Rückentraining: d = 0,71
Beispiel: Formel für die Bestimmung der Effektstärke eines t-Tests für unabhängige Stichproben wobei Werte ohne Rückentraining: Mittelwert = 4,25 Standardabweichung = 4 Werte mit Rückentraining: Mittelwert = 1,75 Standardabweichung = 3 Effekt Rückentraining: d = 0,71 Wie können Effektstärken berechnet werden? Anhand des Rückenbelastungsbeispiels möchte ich Ihnen demonstrieren, dass hier der Mittelwert nicht mehr viel Aussagekraft besitzt Folie Werte ohne Rückentraining: Mittelwert = 4,25 Standardabweichung = 7 Werte mit Rückentraining: Mittelwert = 1,75 Standardabweichung = 6 Effekt Rückentraining: d = 0,38

57 Feld-, Grundlagen- und angewandte Forschung
Feldforschung studiert das Verhalten in seiner natürlichen Umgebung  hohe externe Validität, aber keine Kontrolle aller Störvariablen Grundlagenforschung will herausfinden, warum sich Personen auf eine bestimmte Weise verhalten Angewandte Forschung will ein spezifisches Problem lösen

58 Laborexperiment, Feldexperiment und Feldstudie
Durchführung im Labor / Experimentalraum kontrollierte Durchführung durch Versuchsleiter relativ geringer Aufwand Konstanthaltung der Bedingungen Zufallsauswahl der Versuchspersonen zufällige Zuteilung zu den Versuchsbedingungen Manipulation einer exakt definierten unabhängigen Variablen exakte Registrierung der abhängigen Variablen  Beantwortung kausaler Fragen Nachteile Künstlichkeit der Laborsituation  Übertragbarkeit der Befunde? Reaktivität Einteilung danach, wo die Untersuchungen durchgeführt werden im Labor häufig experimentelle Untersuchungen und im Feld häufige korrelative oder deskriptive Untersuchungen; muss aber nicht so sein Bsp: Wie wirkt sich Hitze auf aggressives Verhalten aus?  sowohl als Laborexperiment; als auch als Feldexperiment als auch als Feldstudie zu untersuchen Reaktivität: Vp ist sich der Untersuchungssituation bewusst; kann unter Umständen zu unnatürlichem Verhalten führen

59 Laborexperiment, Feldexperiment und Feldstudie
außerhalb des Labors / Experimentalraums durchgeführt Manipulation der unabhängigen Variablen i.d.R. höhere externe Validität der Befunde als bei Laborexperiment Kontrolle von Störvariablen schlechter als beim Laborexperiment Einteilung danach, wo die Untersuchungen durchgeführt werden im Labor häufig experimentelle Untersuchungen und im Feld häufige korrelative oder deskriptive Untersuchungen; muss aber nicht so sein

60 Laborexperiment, Feldexperiment und Feldstudie
außerhalb des Labor / Experimentalraums durchgeführte korrelative Untersuchung keine Manipulation der unabhängigen Variablen Registrierung von mehreren abhängigen Variablen Beispiele: Umfragen von Meinungsforschungsinstituten oder Beobachtung verhaltensgestörter Kinder Einteilung danach, wo die Untersuchungen durchgeführt werden im Labor häufig experimentelle Untersuchungen und im Feld häufige korrelative oder deskriptive Untersuchungen; muss aber nicht so sein

61 Fragen?

62 Bis nächste Woche!


Herunterladen ppt "Warum experimentieren wir?"

Ähnliche Präsentationen


Google-Anzeigen