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1 Anwendungsseminar: Kausale Modellbildung Datenanalyse mittels Effect Lite Projekt: Schulbasierte Einflüsse auf die soziale (In-)Toleranz von Jugendlichen.

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Präsentation zum Thema: "1 Anwendungsseminar: Kausale Modellbildung Datenanalyse mittels Effect Lite Projekt: Schulbasierte Einflüsse auf die soziale (In-)Toleranz von Jugendlichen."—  Präsentation transkript:

1 1 Anwendungsseminar: Kausale Modellbildung Datenanalyse mittels Effect Lite Projekt: Schulbasierte Einflüsse auf die soziale (In-)Toleranz von Jugendlichen Antje Arnold Karolin Rohrberg

2 2 1.Hypothesen in Effect Lite 2.unser Datensatz 3.Berechnung mit Effect Lite 4.Zusammenfassung Gliederung

3 3 Erinnerung: Was kann man damit analysieren? Vorteile? Effect Lite

4 4 Regressionsgleichung: daraus ergibt sich: Hypothese 1: Hypothesen in Effect Lite a) dichotomes treatment

5 5 a) dichotomes treatment - Hypothese 1: KG EG Ho: keine Unterschiede zwischen KG und EG bzgl. outcome

6 6 Regressionsgleichung: Hypothese 1: Hypothese 2: Hypothese 3: b) dichotomes treatment + dichotome Kovariate

7 7 b) - Hypothese 1: KG EG Ho: keine Unterschiede zwischen KG und EG bzgl. outcome wahrer Effekt ist 0 z =1 z =2 wahrer Effekt

8 8 b) - Hypothese 2: KG EG Ho: keine Unterschiede in den Kovariate-Ausprägungen in KG bzgl. outcome d.h. es gibt keine Unterschiede von vorn herein (ohne treatment ).. z =1 z =2

9 9 b) - Hypothese 3: KG EG Ho: kein Interaktionseffekt zwischen Kovariate und treatment bzgl. outcome d.h. in beiden Bedingungen wirkt treatment gleich z =1 z =2 Interaktion

10 10 Quelle: Abteilung Pädagogische Psychologie Projekt: Schulbasierte Einflüsse auf die soziale (In-)Toleranz von Jugendlichen Ethik Teilstudie Untersuchungsgegenstand: explizite Erfassung von Vorurteilen bei Schülern treatment: Unterrichtseinheit Urteilen im Ethikunterricht ( Teil des Lehrplans) 2. unser Datensatz

11 11 N = 173 männlich: 91 weiblich: 82 Alter: 13 –16 Jahre 13,9 Jahre Klasse 8 Gymnasium: 121 Regelschule: 52 EG: 81 KG: 92 Erhebung zu 2 Zeitpunkten 2. unser Datensatz

12 12 politische Einstellungen Intoleranz Toleranz SDO politische Partizipationsbereitschaft.... individuelle Variablen Motivation zur Vorurteilsvermeidung Empathie Perspektivenübernahme Offenheit.... Schulvariablen Klassenklima Strenge Leistungsdruck Ethikunterricht... erhobene Konstrukte

13 13 Intoleranz besteht aus 6 Items z.B. Ausländer sollten grundsätzlich ihre Ehepartner unter ihren eigenen Landsleuten auswählen. Zuwanderer erhöhen die Kriminalitätsrate. 4 stufige Ratingskala Bildung des MW (z_intol) korrekte Identifikation von Vorurteilen 6 Aussagen ja/nein z.B. Im Allgemeinen haben Professoren mehr Bücher. Im Allgemeinen sind Professoren vergesslicher. Summenscore gebildet (z_vu_jn ) relevante Konstrukte

14 14 3. Berechnung a) mit Effect Lite dichotomes treatment: Unterricht KG = 0 EG = 1 outcome: Intoleranz- Wert zu T2 Kovariate: ---- Ho: Es gibt keine Unterschiede zwischen KG und EG bzgl. Intoleranz

15 15 Berechnung a) mit Effect Lite dichotomes treatment, ohne Kovariate

16 16 Berechnung a) mit Effect Lite

17 17 Berechnung a) mit Effect Lite Hypothese 1: p-Wert: nicht signifikant kein Unterschied zwischen EG und KG hinsichtlich Intoleranz

18 18 Berechnung a) mit Effect Lite korrekte Identifikation von Vorurteilen

19 19 Berechnung b) mit Effect Lite dichotomes treatment: Unterricht outcome: Intoleranz- Wert zu T2 Kovariate: Geschlecht

20 20 b) - Hypothesen Hypothese 1 - Ho: Es gibt keine Unterschiede zwischen der KG und der EG hinsichtlich der Intoleranz. Hypothese 2 – Ho: Es gibt keine Unterschiede zwischen Mädchen und Jungs (Kovariate = Geschlecht) in der KG bzgl. Intoleranz. Hypothese 3 – Ho: Es gibt keinen Interaktionseffekt zwischen Geschlecht (Kovariate) und Unterricht (treatment) bzgl. Intoleranz.

21 21 Berechnung b) mit Effect Lite

22 22 Berechnung b) mit Effect Lite Ho 1: wahrer Effekt = 0 bestätigt Ho 2: keine Unterschiede zwischen Jungs und Mädchen in KG bzgl. Intoleranz bestätigt Ho 3: keine Interaktion zwischen Geschlecht und treatment bzgl. Intoleranz bestätigt

23 23 KG EG z =1 Mädchen z =0 Jungs Berechnung b) mit Effect Lite

24 24 Berechnung b) mit Effect Lite

25 25 Berechnung b) mit Effect Lite g 0 (z) = – z g 1-0 (z) = – z

26 26 Berechnung b) mit Effect Lite Kovariate: Schultyp: Gymnasium – Regelschule keine signifikanten Ergebnisse

27 27 Berechnung b) mit Effect Lite outcome: korrekte Identifikation der Vorurteile Kovariate: Geschlecht Ho 3: signifikantes Ergebnis d.h. Interaktion zwischen Geschlecht und treatment bzgl. Identifikation

28 28 KG EG z =1 Mädchen z =0 Jungs Berechnung b) mit Effect Lite

29 29 Berechnung b) mit Effect Lite Koeffizient ist positiv Mädchen (z=1) zeigen bessere Ergebnisse in EG, d.h. sie profitieren stärker als Jungs (z=0)

30 30 Berechnung b) mit Effect Lite outcome: korrekte Identifikation der Vorurteile Kovariate: Schultyp Ho 2: Tendenz, dass es Gruppenunterschiede zwischen Schultyp bzgl. Identifikation in der KG gibt

31 31 Berechnung b) mit Effect Lite Koeffizient ist positiv Gymnasiasten (z=1) zeigen höhere Werte bzgl. der Identifikation ggü. Regelschülern (z=0) in der KG

32 32 KG EG z =1 Gymnasium z =0 Regelschule Berechnung b) mit Effect Lite..

33 33 keine signifikanten Effekte des treatments bezogen auf Intoleranz und korrekte Identifikation der Vorurteile Intoleranz: keine Signifikanz bei Betrachtung der Kovariaten Geschlecht keine Unterschiede und Veränderung bei Jungs und Mädchen Schultyp keine Unterschiede und Veränderungen bei Gymnasiasten und Regelschülern 4. Zusammenfassung

34 34 korrekte Identifikation von Vorurteilen: Geschlecht: signifikante Interaktion Mädchen können nach dem Training Vorurteile besser identifizieren Schultyp: Tendenz zu Unterschieden in KG Gymnasiasten haben höhere Identifikationswerte als Regelschüler Gründe: Zusammenfassung

35 35 Danke für Eure Aufmerksamkeit !!!


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