Methoden der Skalierung
Definitionen u.ä.
Definitionen u.ä.
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Flashcards
Selektives Berichten (Selective Reporting)
Die Praxis, nur bestimmte Ergebnisse zu veröffentlichen, während andere weggelassen werden.
Dies führt zu einer Verzerrung der wissenschaftlichen Literatur, da nur positive oder signifikante Befunde veröffentlicht werden, während nicht signifikante oder negative Ergebnisse nicht berichtet werden
HARKing (Hypothesizing After the Results are Known)
Das Formulieren von Hypothesen auf Basis von Ergebnissen, nachdem diese bereits bekannt sind, und das Berichten dieser Hypothesen als wären sie vorab formuliert worden.
Diese Praxis erhöht die Wahrscheinlichkeit von falsch-positiven Befunden und untergräbt die wissenschaftliche Integrität
Präregistrierung
Die Praxis, Hypothesen und methodisches Vorgehen vor der Durchführung einer Studie zu spezifizieren und öffentlich zugänglich zu machen.
Dies soll die Transparenz und Replizierbarkeit erhöhen, indem explorative und konfirmatorische Analysen klar getrennt werden und die Freiheitsgrade der Forschenden reduziert werden
Reproducibility Projects
Groß angelegte Projekte zur Überprüfung der Replizierbarkeit von Studien.
Beispielprojekte umfassen die Versuche, Studien aus einflussreichen Zeitschriften zu replizieren. Diese Projekte haben gezeigt, dass viele Studien nicht replizierbare Ergebnisse liefern, was die Replikationskrise weiter verdeutlicht
Impact Factor
Ein Maß für den Einfluss einer wissenschaftlichen Zeitschrift, berechnet als die durchschnittliche Anzahl der Zitationen, die Artikel aus dieser Zeitschrift in einem bestimmten Jahr erhalten.
Der Impact Factor wird berechnet, indem die Anzahl der Zitationen in einem bestimmten Jahr aller Artikel der letzten zwei Jahre durch die Anzahl der Artikel, die in den beiden vorangegangenen Jahren veröffentlicht wurden, geteilt wird. Ein höherer Impact Factor deutet auf eine größere Bedeutung und Sichtbarkeit der Zeitschrift hin .
ein Journal publiziert 2020/2021 insgesamt 100 Artikel. Im Jahr 2022 sind diese Artikel insgesamt 200 mal zitiert worden. IF = 200/100 = 2
Hirsch-Index
Ein Index zur Bewertung der wissenschaftlichen Produktivität und des Einflusses eines Forschers.
Eine Wissenschaftlerin hat einen Hirsch-Index h, wenn h von ihren insgesamt n Publikationen mindestens h-mal, die restlichen n-h Publikationen höchstens h-mal zitiert wurden. Ein höherer h-Index deutet auf eine größere Wirkung und Relevanz der Forschung hin .
Beispiel: h-Index von 25 bedeutet: 25 meiner Publikationen wurden mindestens 25 mal zitiert (die restlichen wurden weniger häufig zitiert)
Peer-Review
Ein Begutachtungsprozess, bei dem Experten auf einem bestimmten Gebiet die Qualität, Relevanz und Validität eines Manuskripts vor dessen Veröffentlichung bewerten.
Der Peer-Review-Prozess umfasst die Einreichung des Manuskripts, die Bewertung durch Gutachter und den Action-Editor, sowie die Entscheidung über Annahme, Ablehnung oder notwendige Überarbeitungen (minor oder major revisions) .
Minor Revision
Eine Entscheidung im Peer-Review-Prozess, bei der geringfügige Änderungen und Verbesserungen an einem Manuskript gefordert werden.
Dies können kleinere Korrekturen, Ergänzungen oder Klarstellungen sein, die die grundsätzliche Annahme des Manuskripts nicht gefährden
Major Revision
Eine Entscheidung im Peer-Review-Prozess, bei der wesentliche Änderungen und Überarbeitungen an einem Manuskript gefordert werden.
Dies können bedeutende methodische Verbesserungen, zusätzliche Analysen oder wesentliche Umstrukturierungen des Manuskripts sein. Die Annahme des Manuskripts hängt von der erfolgreichen Umsetzung dieser Änderungen ab .
Retraction Watch
Eine Organisation, die die Zurückziehung von wissenschaftlichen Artikeln verfolgt und dokumentiert.
Details: Retraction Watch berichtet über Fälle wissenschaftlichen Fehlverhaltens und Probleme, die zur Zurückziehung von Artikeln führen, um Transparenz und Integrität in der wissenschaftlichen Forschung zu fördern .
Cherry Picking
Die selektive Auswahl von Daten oder Datensätzen, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen.
Dies geschieht, wenn Forscher nur die Daten auswählen, die ihre Hypothese unterstützen, und andere Daten ignorieren, die widersprüchliche oder neutrale Ergebnisse zeigen. Diese Praxis kann zu verzerrten und unzuverlässigen Forschungsergebnissen führen
Registered Reports
Ein zweistufiger Publikationsprozess, bei dem Forschende ihre Einführung, Fragestellung, Hypothesen und methodisches Vorgehen vor der Datenerhebung einreichen und begutachten lassen.
Wenn das Protokoll akzeptiert wird, wird die Studie unabhängig von den Ergebnissen veröffentlicht. Dies reduziert Publikationsverzerrungen und verbessert die Transparenz
Offene Daten (Open Data)
Die Praxis, die Rohdaten von Studien öffentlich zugänglich zu machen.
Offene Daten ermöglichen es anderen Forschenden, Analysen zu reproduzieren und zu überprüfen. Dies erhöht die Transparenz und kann die Entdeckung von Fehlern oder Betrug erleichtern
Offene Methoden (Open Methods)
Die Praxis, die Methodik und die Analyseverfahren detailliert und öffentlich zugänglich zu machen.
Dies fördert die Replizierbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Forschung, da andere Forschende die genauen Verfahren nachvollziehen und wiederholen können
Constraints on Generality (COG)
Ein vorgeschlagenes zusätzliches Element in empirischen Papieren, das die Beschreibung und Begründung für die untersuchte Stichprobe und die Generalisierbarkeit der Befunde enthält.
Dies hilft, die Grenzen der Generalisierbarkeit klar zu definieren und macht die Übertragbarkeit der Ergebnisse transparenter
Reproducibility Projects
Groß angelegte Projekte zur Überprüfung der Replizierbarkeit von Studien.
Beispiele sind die Versuche von Nosek und Kollegen (2015) sowie Camerer und Kollegen (2018), Studien aus einflussreichen Psychologie-Zeitschriften zu replizieren. Diese Projekte haben gezeigt, dass viele Studien nicht replizierbare Ergebnisse liefern
WEIRD Science
Forschung, die hauptsächlich an westlichen, gebildeten, industrialisierten, reichen und demokratischen (WEIRD) Bevölkerungen durchgeführt wird.
Dies kann die Generalisierbarkeit der Forschungsergebnisse einschränken, da diese Populationen nicht repräsentativ für die globale Bevölkerung sind
P-Curve
Ein Werkzeug zur Visualisierung der Verteilung von p-Werten signifikanter Befunde aus verschiedenen Studien zu einer Fragestellung.
Unter der Nullhypothese sind alle p-Werte zwischen 0.0 und 0.05 gleich wahrscheinlich, was eine flache p-Kurve erzeugt. Ein tatsächlicher Effekt führt zu einer positiv abgeschrägten p-Kurve; je größer die Effektstärke, desto steiler ist die Kurve. Die P-Curve hilft, Publikationsverzerrungen und p-Hacking zu identifizieren, indem sie zeigt, ob die Verteilung der p-Werte eine signifikante Abweichung von der Nullhypothese aufweist
Replicability Index (R-Index)
Ein Maß zur Bewertung der Replizierbarkeit von Forschungsergebnissen, das die beobachtete Power und die Erfolgsrate der berichteten Signifikanzen kombiniert.
Der R-Index wird berechnet, indem die beobachtete Power (Median der post-hoc Power-Schätzungen aus den p-Werten) verdoppelt und die Erfolgsrate (Anteil der berichteten signifikanten Ergebnisse) davon abgezogen wird. Ein R-Index unter 50% deutet auf unzureichende Power und selektive Berichterstattung hin, während ein R-Index unter 22% auf p-Hacking hinweist
Direct Replication
Eine Studie, die das Originalexperiment so genau wie möglich nachahmt, einschließlich des Settings, der Instruktionen, der Stimuli und der Aufgaben.
Ziel ist es, die Ergebnisse des Originalexperiments zu bestätigen und die Robustheit der Befunde zu überprüfen. Direkte Replikationen sind wichtig, um die Zuverlässigkeit und Gültigkeit von Forschungsergebnissen zu gewährleisten
Conceptual Replication
Eine Studie, die die gleiche grundlegende Hypothese wie das Originalexperiment testet, jedoch mit unterschiedlichen Methoden, Operationalisierungen oder Bedingungen.
Ziel ist es, die Generalisierbarkeit und Robustheit der theoretischen Annahmen zu überprüfen. Konzeptuelle Replikationen helfen zu verstehen, ob die ursprünglichen Befunde unter verschiedenen Bedingungen bestehen bleiben
Result-Blind Review
Ein Begutachtungsprozess, bei dem Reviewer die Einleitung, Fragestellung, Hypothesen und Methoden einer Studie bewerten, ohne die Ergebnisse zu kennen.
Diese Methode zielt darauf ab, Verzerrungen zu vermeiden, die durch die Kenntnis der Studienergebnisse entstehen könnten. Result-blind Reviews erhöhen die Objektivität und Transparenz im Begutachtungsprozess und fördern die Publikation methodisch solider Studien, unabhängig von ihren Ergebnissen
Welche Aussage trifft auf die explorative Faktorenanalyse (EFA) zu?
Welche der folgenden Voraussetzungen ist für eine Faktorenanalyse nicht erforderlich?
Was besagt das Kaiser-Kriterium in der Faktorenanalyse?
Welche Rotationsmethode geht davon aus, dass die Faktoren unabhängig voneinander sind?
Was beschreibt die Kommunalität in der Faktorenanalyse?
Was ist das Ziel der Faktorenrotation in der Faktorenanalyse?
Welche Aussage über die Hauptkomponentenanalyse ist korrekt?
Welches Prüfkriterium überprüft, ob die Variablen in der Stichprobe unkorreliert sind?
Welche Matrix wird bei einer orthogonalen Rotation zur Interpretation verwendet?
Welche Aussage zur Hauptachsenanalyse (Principal Axis Factoring) ist korrekt?
Welche Aussage trifft auf die logistische Regression zu?
Welche Größe wird in der logistischen Regression als Schätzer für die Modellparameter verwendet?
Was beschreibt die Odds Ratio in der logistischen Regression?
Welche Aussage zur Logit-Funktion ist korrekt?
Welche Methode wird verwendet, um die Güte eines logistischen Regressionsmodells zu überprüfen?
Welche Aussage über den Wald-Test ist korrekt?
Was ist die Funktion der Maximum-Likelihood-Methode in der logistischen Regression?
Welche Aussage über die Hosmer-Lemeshow-Statistik ist korrekt?
