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Simone Seif und Katharina Schulte. 1. Suchen und Generieren von wissenschaftlichen Hypothesen 2. Herkunft von Hypothesen 3. Operationalisierung von theoretischen.

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1 Simone Seif und Katharina Schulte

2 1. Suchen und Generieren von wissenschaftlichen Hypothesen 2. Herkunft von Hypothesen 3. Operationalisierung von theoretischen Sätzen 4. Merkblatt zur Hypothesenbildung 5. Hypothesen als Vorhersage 6. Hauptmerkmale guter Hypothesenbildung 7. Beispiele für prüfbare Hypothesen

3 Anstoß zu einer experimentellen Untersuchung gibt eine globale Fragestellung Fragestellung Hypothese formulieren Hypothese = in eine spezielle Aussageform gekleidete Fragestellung = gibt einen vorläufigen Lösungsentwurf an = präzisierte Vermutung Aussagen der Hypothese mit Beobachtungsdaten konfrontieren

4 Systematischer Denkansatz: Hypothesen als Ursprung in der Auseinandersetzung mit wissenschaftlichen Theorien und Modellen unterschiedliche Ziele: Replikation Klärung Verallgemeinerung Unsystematischer Denkansatz: keine Theorien oder Modelle als Basis; wissenschaftliche Neugier, Intuition, kreativer Zufall Systematische Beherrschung des einschlägigen Methodenapparats, aber auch einen wachen Sinn für das beobachten und Entdecken von Neuem

5 in welchem Kontext haben die Befunde ihre Gültigkeit? Beispiel: Lernen & Ängstlichkeit klassische Konditionierung vs. schulisches Lernen von der Art und Weise der Operationalisierung der theoretischen Konzepte, das heißt von der geeigneten Wahl der AV und UV hängt der Geltungsbereich ab Möglichst eindeutige Wenn-Dann-Beziehung zwischen UV und AV = interne Validität je größer der Geltungsbereich, umso höher die Konstruktvalidität Theorien sollten so angelegt sein, dass sie leicht zu falsifizieren sind

6 1. Hypothesen klar und präzise formulieren 2. Abhängige und Unabhängige Variable bestimmen 3. Design, Durchführung & Auswertung nicht außer Acht lassen 4. einschlägige Fachliteratur studieren, Sekundärliteratur einschränken 5. Methoden empirischer Befunde berücksichtigen 6. wissenschaftliches Thema einschränken 7. zwischen Wichtigem und Unwichtigem unterscheiden

7 sinnvolle Hypothesen immer an Erfahrungswirklichkeit testbar Wenn X, dann (wahrscheinlich) Y Wahrscheinlichkeitsvoraussagen X geht Y zeitlich voraus weitere Bedingungen außer X, auf die Y eine Folge sein könnte, sind nicht wirksam die Messung von (X und) Y ist (höchstens) mit einem Zufallsfehler behaftet wenn X die Ausprägung von Y bedingt und weitere Bedingungen (Störfaktoren) unwirksam sind, dann tritt (wahrscheinlich) Y ein.

8 Testbarkeit und Falsifizierbarkeit Präzisierbarkeit - qualitativ- konzeptuelle Präzision - quantitative Präzision Theorienrelevanz: Hypothesenwert von Theorien und Modellen abhängig Morgan´s Canon: Prinzip des kreativen & sparsamen Denkens

9 Zweistufige Bedingungsvariation wird immer seltener gehobene Anforderungen an Hypothesenbildung präzise Abstufungen erforderlich

10 Beispiel 1: unifaktoriell & zweistufig Faktor: Zeit zur Bearbeitung der Hausaufgaben 2 Stufen: Anreiz in Form einer Belohnung, kein Anreiz Hypothese: Wenn eine Belohnung (x1) dargeboten wird, dann zeigt sich eine kürzere Bearbeitungszeit der Hausaufgaben (y1), als wenn keine Belohnung (x0) dargeboten wird. H0: y1 y0 H1: y1 < y0

11 Beispiel 2: unifaktoriell & vierstufig (präziser als Beispiel 1) Abhängigkeit der Bearbeitungszeit der Hausaufgaben vom Trendfaktor (x1, x2, x3, x4), welcher einen steigenden Anreiz (größere Belohnung) darstellt Hypothese: Die Bearbeitungszeiten (y1, y2, y3, y4) werden mit zunehmendem Anreiz (x1, x2, x3, x4) immer kürzer. H0: y1 y2 y3 y4 H1: y1 > y2 > y3 > y4

12 Beispiel 3: zweifaktoriell mit Trendfaktor Hypothese: Steigende Anreize zum Bearbeiten der Hausaufgabenzeit (Trendfakfor A) wirken stärker bei Kindern mit einer diagnostizierten ADHS (xB1) als bei Kindern ohne Diagnose (xB2). H0: y1 y2 y3 y4 H1: y1 < y2 < y3 < y4

13 Gibt es FRAGEN???

14 Sarris, V., & Reiß, S. (2005) Seite 45-58


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