Sozi

• Quantitative Forschung nutzt messbare Daten, analysiert diese statistisch und prüft Hypothesen (z. B. Umfragen, Experimente).
• Qualitative Forschung untersucht subjektive Bedeutungen und tiefere Zusammenhänge, oft durch Interviews, Fallstudien oder Beobachtungen.

• Ob ein Effekt kausal auf die unabhängige Variable zurückzuführen ist.

• Ob die Ergebnisse auf andere Personen, Situationen oder Zeitpunkte generalisierbar sind

• Ob die verwendeten Messinstrumente tatsächlich das messen, was sie messen sollen.

Reliabilität bezeichnet die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit einer Messung – also, ob sie bei Wiederholung konsistente Ergebnisse liefert.

• Überprüfung der Zuverlässigkeit von Ergebnissen
• Stärkung oder Infragestellung bestehender Theorien
• Erkennung von Fehlern oder fragwürdigen Praktiken

• Direkte Replikation: Wiederholung einer Studie unter identischen Bedingungen.
• Indirekte Replikation: Wiederholung mit Variationen (z. B. andere Population, leicht verändertes Design), um Generalisierbarkeit zu testen.

• Korrelation: Zwei Variablen sind statistisch verbunden (z. B. mehr Lernen ↔ bessere Noten), aber ohne Ursache-Wirkungs-Aussage.
• Kausalität: Eine Variable verursacht die Veränderung einer anderen.

• Theorie: Übergeordnetes Erklärungsmodell für viele Phänomene.
• Hypothese: Konkrete, prüfbare Aussage, die aus einer Theorie abgeleitet wird (z. B. “Je höher der Stress, desto geringer die Gedächtnisleistung”).

• Unabhängige Variable (UV): Wird im Experiment manipuliert (z. B. Schlafdauer).
• Abhängige Variable (AV): Wird gemessen – sie reagiert auf die UV (z. B. Konzentrationsleistung).

• Falsifizierbarkeit: Es muss möglich sein, die Theorie zu widerlegen.
• Klarheit und Präzision
• Empirische Überprüfbarkeit

• Konfundierende Variablen (Störvariablen) beeinflussen sowohl die UV als auch die AV, verfälschen also die Ergebnisse.
• Beispiel: In einer Studie zum Koffeinkonsum und Konzentration könnte Schlafmangel ein konfundierender Faktor sein.
• Vermeidung: Randomisierung, Kontrollgruppen, standardisierte Bedingungen, Double blind studien

• Individualistisch: Betonung von Selbstständigkeit, persönlicher Freiheit, individuellen Zielen (z. B. USA, Deutschland).
• Kollektivistisch: Betonung von Gruppenzugehörigkeit, Harmonie, sozialen Rollen (z. B. Japan, China).

1. p-Hacking: Mehrfaches Testen oder gezieltes Berichten von Analysen, bis ein signifikanter p-Wert gefunden wird.
2. HARKing (Hypothesizing After Results are Known): Hypothesen werden nachträglich formuliert, als wären sie vorher aufgestellt worden.
3. Selective Reporting: Nur signifikante Ergebnisse werden berichtet, nicht-signifikante weggelassen.

Eine Meta-Analyse ist eine statistische Methode, bei der Ergebnisse mehrerer Studien zu einem Thema zusammengefasst und quantitativ ausgewertet werden. Ziel ist es, einen gesamtüberblick und eine präzisere Schätzung von Effektstärken zu erhalten.

Das Selbstkonzept ist das kognitive Schema, das eine Person über sich selbst besitzt – also das Wissen, die Einstellungen und Überzeugungen über die eigene Person.

Zusammensetzung:

• Persönlichkeitseigenschaften (z. B. „Ich bin introvertiert.“)
• Soziale Rollen (z. B. „Ich bin Student.“)
• Interessen & Werte
• Vergleich mit anderen
• Zeitliche Aspekte (Vergangenheit, Gegenwart, Zukunft)

Selbstkonzeptklarheit ist das Maß, in dem das Selbstkonzept klar, kohärent und stabil ist.

Je klarer das Selbstbild, desto höher sind typischerweise:

• Selbstwert
• Lebenszufriedenheit
• Emotionale Stabilität
  Geringe Klarheit kann mit Depression, Ängsten oder Entscheidungsunsicherheit einhergehen.

Menschen haben drei Selbst-Repräsentationen:

• Actual Self: Wie man ist
• Ideal Self: Wie man gerne wäre
• Ought Self: Wie man glaubt, sein sollte

Diskrepanzen führen zu emotionalem Stress:

• Actual–Ideal: → Traurigkeit, Enttäuschung
• Actual–Ought: → Schuld, Angst, Unruhe