fd2 - messen
fjdslak
fjdslak
-
- 1 / 29
-
Flashcards
Messen Definition, MErkmale
DEF: Bestimmung einer Zahl als das Vielfache einer Einheit, zuordnung von Zahlen zu Ausprägungenr
Merkmale: präzise, etabliert (Regelwerk der MAthe), repliziebar, Skalenniveau abhängig von Infogehalt
Grundlage des Messens
- Formalisierung
- Variabilität
Formalisierung
Grundlage des Messens, auch bekannt als die formale Axiomatisierung
DEF: Zuordnung von Zahlen zu Objekten/Personen zu einem bestimmten Zeitpunkt nach bestimmten REgeln, das heisst Beobachtung 1 hat Wert 13, B2=18, B5=3.
Homomorphe Abbildung: ein Wert aus dem empirischen Relativ entspricht mehreren Werten aus dem numerischen Relaitv
Isomorphe abbildung: für jeden Wert aus dem empirischen Relativ gibts nur ein WErt aus dem numerischen Relativ
Variabilität
Grundvoraussetzung fürs Messen ist die Variabilität des MErkmals, sonst gibts ja nicht zu messen, es muss mindestens 2 oder mehr Ausprägungen der Qualität/Quantität geben. 0-Varianz ist nicht interessatn.
Kritik des Messens
- Messbarkeit
- Werturteilproblematik
Messbarkeit
ist Mensch überhaupt messbar? um Mensch zu messen, vereinfacht man ihn stark, diese Reduktion verfälscht! Hinzu kommt, dass Vpn immer eigene Vorstellungen haben
-->Telling people what they want to know: Vorstellung der Vpn davon, was die Forscher herausfinden wollen steuert die VP
-->The weirdest people in the world: viele Studien basieren auf weisse psycholoogie Studenten --> Generalisibarkeit
Werturteilsproblematik
Werturteile sind präskriptive Aussagen, die eine Handlung/einen Umstand vorschreiben oder Sachverhalt bewerten: The bell Curve!!! --> postuliert einen Zusammenhang zwischen Ethnie und Intelligenz (schwarze seien duümmer) = höchst verwerflich. ASbhängig davon von wem die Studie Verfasst wurde, glaubt man der Studie oder nicht.
Bsp: Untersucht Swisscom Handystrahlung auf Gesundheit glaubt man dem REsultat weniger als wenn Uni/ sonst gute Typen Studie durchführt.
Messen - Bedingungen/Probleme
- Repräsentationsproblem
- Bedeutsamjeitproblem
- Eindeutigkeitsproblem
Repräsentationsproblem
ist das Merkmal überhaupt messbar? kann man das empirische Relativ in ein numerisches Relativ transormieren? Ist TRansitivität (A>B, B>C --> A>C)
Bsp: Ästhetik: Vpn müssen Klee, Giacometti und Hodler beurteilen, Es wird eine Reihenfolge geben, aber dass diese wirklich Ästhetik repräsentiert ist fraglich
BEdeutsamkeitsproblem
welche mathematische Transformationen sind zulässig und inhaltlich sinnvoll? zB durchschnittlichiche Kinderanzhal ist 1.5 --> wenig sinnvoller wert
Eindeutigkeitproblem
repräsentativ gleichnicht eindeutig! Begriff der Einedeutigkeit bestimmt welche Aussagen/Operationen auf welchem Skalennievau zulässig sind. Es wird bestimmt, was mit den Relationen gemacht werden darf.
Transformation: welche Operationen darf man durchführe, ohne dass es eine inhaltliche Änderung gibt?
Alltagswissen vs. Forschung, was hat forschung, was alltagswissen nicht hat?
Alltagswissen sit vereinfach und will nur grob orientieren. Forschung soll konsensfähige Entscheidungen ermöglichen für Einzelfall und umfeld
Was wissenschaftliche Erkenntnis hat und Alltagswissen nicht!
- Systematik & Dokumentation
- präzise Terminologie
- ARt der Datenauswertun
- Gütekriterien
- Bezug zur Theorie
Objektivität
UNABHÄNGIGKEIT des Ergebnisses von der Durchführung
- Durchführungsobj: MEssung ist unabhängg von Verhaltensvariation des VL (sein Verhalten konstanthalten )
- Auswertungsobj: gleiche Antwort entspricht gleichem Testwert, bei FB einfach, bei offenen Fragen schwierig Interpretaionobj: Zuordnung der Merkmalsausprägung zu Testscore
Reliabilität
Anteil der wahren Varianz an der Gesamtvarianz. ist KEINE systematische Fehleinschätzung. Um sie zu bestimmen, misst man das gleiche Merkmal an der gleichen Person mehrere Male. ein tiefer Wert kann dann entweder auf einen unreliablen Test oder auf ein instabiles Merkmal hindeuten.
Probleme mit der Retestreliabilität
wiederholte Messung an der gleichen VP mit dem gleichen TEst --> gleiches Resultat?
Probleme:
- Übungseffekte
- Erinnerungseffekte --> Intervall muss genügend gross sein
- bedingt einen gewissen Zeitrraum, was veränerte Ausprägung eines Merkmals bei der Person bewirken kann (Kurse, neuer Partner, Krankheit...)
- ungeeignet für instabile MErkmale
- aufwändig
- Drop-out-Gefahr
Vor- und NAchteile der Paralleltestreliabilität
VP werden 2 mal mit äquivalenten aber nicht identischen Fragen getestet (Paralleltest hat gleiche Schwierigkeit, Varianz, Standardabweichung, Mittelwert...)
Vorteil:
- keine Erinnerungseffekte (Übungseffekte können leider nicht ausgeschlossen werden)
- dadurch ist kurzes intervall möglich
- tatsächliche Kompetenz und nicht ERinnerungsleistung wird erfasst
Nachteile
- grosser Aufwand (va um Paralleltest zu konstruieren)
- formale Ähnlichkeit
- inhaltiche Ähnlichkeit
- identische Itemschwierigkeit
- kleine Rel kann aufgrund unreliabler Messung oder nicht-parallelität des Paralleltests entstehen
Split-half: eine Unter- oder Überschätzung der Reliabilität?
Split-haft: VP macht ganzen Test, daraus werden 2 Scores berechnet aus je der Hälfte des Tests (Odd-even/ erste Hälfte-2.Hälfte). Da Test kürzer, und Reliabilität mit steigender Itemanzahl steigt, unterschätzt die Split-Half MEthode die Reliabilität.
Was ist eine gute Rel?
Wann ist welche Rel geeignet?
gut: .80 - .90
sehr gut: >.90
hohe zeitliche Stabilität: Retest
tiefe zeitliche Stabilität/ hohe Fluktuation: Paralleltest
--> immer untersuchtes MErkmal beachten und in dessen Abhängigkeit entscheiden, wie man REl untersucht
Validität
Wert der Messgenauigkeit eines Tests für die Messung der Zielvariable. Operationen von denen angenommen wird, dass sie die Forschungsfrage untersuchbar machen und beantworten.
- Inhaltvalidität: Repräsentiert der Test das MErkmal gut/umfänglich? das Problem soll den Test definieren, der Test soll das Merkmal auch wirklich erfassen, ist eher eine Zielvorgabe als Gütekriterium, da kein ,Kennwert
- Kriteriumsvalidität: Testwert wird auf ein Aussenkriterium bezogen, zum Beispiel wird geschaut, ob der Testwert an N mit Anzahl Arztbesuchen/Jahr korreliert, Achtung verringerte Korr, da Prädiktor und Kriterium Messfehlerbehaftet sind. Je nach Messzeitpunkt de externen Kriteriums unterscheidet man Überineinstimmungsvalidität und Vorhersagevalitität
- Konstruktvalidität: man Überprüft mit vielen Hypothesen über das Merkmal, ob der Test auch wirklich die schwer zu beobachtenden latenten VAriable misst. (an einem anderen bereits validierten Test messen)
--> War die Operationalisierung geglückt?
Wie verhalten sich interne Validität (SV kontrolliert? und Kausalität zueinander?
wenn Kausalität gegeben, ist interne V erwiesen
Was macht Kausalität aus?
- Ursache geht wirkung voraus
- Alternativerklärungen ausgeschlossen
- Kovaration von Ursache und Wirkung ist reliabel
Hauptkritik an der psychologischen Forschung
- Bedingungen zu artifiziell
- Stichproben nicht ausreichend repräsentativ, WEIRD people: western, educated, industrialized, rich, democratic
- Bedeutung der externen Validität wird ambivalent disutier
--> Generalisierbarkeit fragwürdig
5 Störvariabeln der Validität
- Situation/SEtting: raumzeitlich Umstände, Atmosphäre, Technik
- VPN: hat immer eine Vermutung über Hypothese, die sein Verhalten steuert, will intelligent sein, soziale Erw
- VL: hat selber Erwartungen, kennt Hypo --> Rosenthaleffekt, Beobachtungsverzerrungen --> HALO, Interaktion zu VP verschieden nach Geschlecht, am Anfang unsicherer, nervöser, nicht für alle gleich verständlich
- aussergewöhnliche EReignisse zwischen de Datenerhebungen: persönliche Erlebnisse
- Probleme durch Wiederholungsmessungen: Ermüdung, Übungseffekt, Erinnerungseffekt...
Fall: interne Validität aber keine Externe Validität
Watanabe: lernte Tauben zwischen Picasso und Monet zu diskriminieren
interne Validität: gegeben, gute SV-Kontrolle
externe Valitität: keine Relevanz ausserhalb des Forschungssettings, nix Generalisierbar, eigentlich unbrauchbar, einfach nur lustig
Fall: externe Validität aber keine interne
BSP: STack untersuchte, ob Country Music mit ihrem oft traurigen Inhalt, mit höherer Suizidrate einhergeht.
externe Validität: gegeben, relevant und brauchbar
interne Va: sehr viele SV (WAffen, Armut, Southerness...) --> die angeblichen 51% Varianzaufklärung sind nicht für bare Münze zu nehmen, es stecken wahrscheinlich noch ganz viele andere Faktioren hinter diesem Effekt.
Gleichberechtigung der Gütekriterien?
Nein, es ist eine hierarchische, sich bedingende Struktur. O ist notwengi aber nicht hinreichend für R, welche notwendig aber nicht hinreichend für V ist.
Hängebrücke-studie (Dutton)
- UV&AV
- Feholerquellen
Ist eine Deduktion aus SChachter & Singer (Errergung induzieren hier nicht durch Adrenalininjektion sondern durch Hängebrücke).
UV1: Hängebrückekonstruktion (HOlz oder Hänge)
UV2: Geschlecht des Interviewers
AV: empfundene Attraktivität gemessen durch Anruferzahl und TAT
Fehler:
- anfallende STichprobe, VPN waren wahrscheindlich überdurchschnittlich Sensation SEekers (Selbstselektion)
- man weiss nicht warum jemand NICHT angerufen hat, da man von denen ja nix hat und nachfragen könnte
- keine Standardisierte Begegnund (Blickkontakt, Abstand, Berührungen)
- TAT: wenig Zusammenhang zu sexueller Aggression & SExualität
Konsequenzen, wenn Itemverteilung in einem Test nicht zufällig
- schwierige und einfache TEsthälfte
- soziale Erw
- Kontextwirkung von einem Item auf ein anderes
besser: odd-evenm zufälllig, Itemzwillinge bilden (gl trennscharf, schwierig...)
objektive Messung, die hohe Auswertungsobjektivität hat:
standardisierte FB, gebundene Antowrtformate
Beispiele von Inhaltsvaliden und weniger inhaltvaliden Merkmalserfassungen
inhaltsvalide:
- einfache, umgrenzte, klar definierte Merkmale
- repräsentative Items, decken gesamte Merkmalsdimensionen ab, Voraussertzung Itemuniversum überschaubar
- REchenfähigkeit
nicht inhaltvalide:
- breites, komplexes MErkmal
- Items repräsentieren Merkmal und gesamtes Itemuniversum nicht
- Itemuniversum nicht definierbar
- Intelligenztest