Sozi 1 - Wissenschaftliches Arbeiten

Hat die UV wirklich einen Effekt auf die AV/Ist die UV wirklich die einzige mögliche Kausalerklärung?

Lösung: Doppelblindversuch = weder die forschende,  noch die Versuchsperson kennt die experimentellen Konditionen (wer in welcher Gruppe, etc)

Willkürliche Zuteilung von VPn in Gruppen um zu vermeiden, dass VP-Charakteristiken (Alter, Gender etc) in einer der Gruppen überrepräsentiert sind und die Ergebnisse beeinflussen

Wie konsistent kann man die Ergebnisse replizieren?

Internale Konsistenz = alle items messen das selbe, festgelegt durch Korrelation der items

Ermittlung der Wahrscheinlichkeit, dass der Befund allein durch Zufall entstanden sein könnte

p muss weniger als 0,05 sein, dass die Ergebnisse statistisch signifikant sind

-> Größe der Stichprobe hat einen Einfluss (kleine Korrelation ist groß bei großer Stichprobe)

Theorie: Eine Sammlung an Prinzipien oder Gesetzesaussagen (über Konstrukte =nicht direkt messbare Variablen), die darauf abzielt ein Phänomen zu erklären

Hypothese: Eine testbare Vorhersage, muss so formuliert sein, dass Beobachtungen auftreten können, die der Theorie widersprechen -> eine gute Theorie ist nie verifiziert (kann nie endgültig bewiesen werden), sie kann nur falsifiziert werden (= Poppers wissenschaftlicher Ansatz)

Eine Beziehung zwischen zwei Merkmalen oder Konstrukten

- man darf von Korrelationen nicht auf Kausalität schließen

Negative Korrelation: Die eine Variable steigt, die andere sinkt, (Korrelation von -1 = Perfekte negative Korrelation) 

Positive Korrelation: Die eine Variable steigt und die andere auch, (Korrelation von 1 = perfekte Korrelation)

Korrelation von 0.2/-0.2 = small relationship

Korrelation von 0.4/-0.4 = moderate relationship

Korrelation von 0.6/-0.6 = strong relationship 

Korrelation von 0 = Keine Korrelation 

Unabhängige Variable/independent variable: Die Variable, deren Ausprägung Einfluss auf die abhängige Variable haben soll, wird aktiv vom Forschenden manipuliert

Abhängige Variable/dependent variable: Die Variable, die von der UV beeinflusst werden soll, der Wert oder die Veränderung wird als Untersuchungsziel gemessen

within-subject Design: dieselbe Person absolviert nacheinander alle Bedingungen der entsprechenden UV

between-subject Design: jede Person wird nur einer Bedingung der UV zugeordnet

Messen/manipulieren wir das, was wir messen/manipulieren wollen? (Besonders wichtig bei psychologischen Merkmalen, die nicht direkt beobachtbar sind- gute Definitionen und geeignete Messinstrumente sind wichtig)

Es gibt auch: Inhaltsvalidität (Deckt der Test alle Aspekte des Konstrukts ab?) und Kriteriumsvalidität (Hängt das Ergebnis mit einem realen Kriterium zusammen?)

qualitativ: Sammlung von Daten in natürlichen Settings (tiefergehend, interpretativer) z.B durch Beobachtung, Befragung oder Durchsuchung von Archiven (Wie? Warum? Was bedeutet das?)

quantitativ: systematische Untersuchung von Ereignissen/Phänomenen und statistische Analyse von Daten (Wie viel? Wie stark?)

Überprüfung von Zuverlässigkeit und Gültigkeit von Forschungsergebnissen

- Überprüfung, ob Ergebnisse einer Studie unter gleichen Bedingungen erneut erzielt werden können

- Stärkung oder Widerlegung von Theorien

- Vermeidung von Zufallstreffern/Fehlern

Wenn ein oder mehrere UVs mit einer anderen kausalen Variable in Beziehung stehen, lässt sich nicht sagen, welche Variable eine Auswirkung hat. (Variablen sind zu ähnlich), z.B. durch demand characteristics oder den experimenter effect/Versuchsleitereffekt

Vermeidung durch: 

Doppelblindversuch: Verfahren, bei dem weder der Experimentator noch der Teilnehmer Kenntnis von den experimentellen Bedingungen haben

Randomisierung: Zufällige Zuweisung der VPn, gleichmäßige Verteilung

Standardisierung: alle Bedigungen außer die UV werden konstant gehalten

Statistische Kontrolle

Individualismus: Einzigartigkeit, Ausdruck eigener Meinungen, Förderung eigener Ziele, Direktheit

Kollektivismus: Zugehörigkeit, Bewusstsein der Meinungen anderer, Förderung der Ziele anderer, Indirektheit

p-hacking: Erhöhen der Wahrscheinlichkeit, signifikante Ergebnisse zu erhalten

- stopping: Analysieren von Daten und dann entscheiden ob gestoppt oder weiter Daten gesammelt werden, bis das gewünschte Ergebnis rauskommt

harking: Hypothese erst nach den Ergebnissen stellen, so tun als ob man es vorhergesagt hätte 

Zusammenfassung von Primär-Untersuchungen zu Metadaten, Versuch frühere Forschungsarbeiten quantitativ/statistisch zusammenzufassen und zu präsentieren

Correlational research: Untersuchung der Beziehung oder Assoziationen zwischen Variablen

Experimental research: eine Variable wird manipuliert um die Veränderungen an der anderen Variable zu untersuchen (kausaler Zusammenhang)

direkt/exakt: Wiederholung so exakt wie möglich,  Überprüfung der Reliabilität

indirekt/conceptual: Überprüfen, ob die Ergebnisse einer Studie auch bei Veränderungen/anderen Situationen herauskommen

Der durch die Versuchspersonen subjektiv empfundene Anforderungsgehalt der experimentellen Situation

(was die VP denkt, tun zu müssen)

- kann Validität negativ beeinflussen

Wenn die Auswirkung einer Variablen (z. B. Kontakt zwischen Gruppen) auf ein Ergebnis (z. B. Vorurteile) durch eine dritte Variable (z. B. ob Gruppen den gleichen Status haben) verändert wird. Moderation ist offensichtlich, wenn ein Interaktionseffekt beobachtet wird.

Wenn die Auswirkung einer Variable (z. B. Kontakt zwischen Gruppen) auf ein Ergebnis (z. B. Vorurteil) über eine Zwischenvariable (z. B. Angst vor Interaktionen mit der anderen Gruppe) erfolgt.

Korrelation beschreibt, dass zwei Dinge gemeinsam auftreten oder sich in ähnlicher Weise verändern

Kausalität bedeutet, dass eine Sache die Ursache für eine andere ist

= Auch wenn zwei Dinge korrelieren, heißt das nicht automatisch, dass das eine das andere bedingt, es kann z.B. sein, dass ein drittes unbeobachtetes Merkmal beide Phänomene beeinflusst

Nach einem Experiment werden die Versuchspersonen über den Grund, die Ziele und die Hypothesen der Forschung informiert = Debrief