Lernkartei M 8 Kurs 03423

Karten	120
Lernende	51
Sprache	Deutsch
Kategorie	Psychologie
Stufe	Universität
Erstellt / Aktualisiert	28.09.2016 / 09.08.2021
Weblink	https://card2brain.ch/box/m_8_kurs_03423
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Was ist der Ansatz der Metaanalyse?

Objektivierung und Quantifizierung

Fragen: Wie stark ist der Effekt? Ist der Effekt konsistent?

Einbeziehung von Artefakten und Suche nach systematischen Unterschieden

Objektivierung und Quantifizierung

Fragen: Wie stark ist der Effekt? Ist der Effekt konsistent?

Einbeziehung von Artefakten und Suche nach systematischen Unterschieden

Psychometrische Metaanalyse- Artefaktkorrektur, warum und wie?

Messfehler: übliche Attenuationskorrektur: rxy / (rxxryy)½ (hier: beidseitige Korrektur). Reliabilität im Idealfall für jede Studie einzeln bekannt; falls nicht, Ermittlung über Artefaktverteilungen

Messbereichseinschränkung oder –erweiterung: Korrektur um das Verhältnis der Stichprobenstreuung zur Populationsstreuung (SD); Schätzproblem der Populationsstreuung

Berechnung eines Korrekturfaktors als Produkt der einzelnen Artefakte Ai

Jede beobachtete Korrelation wird durch den Korrekturfaktor geteilt (dieser ist i.d.R. < 1, also rc > ro).

Messfehler: übliche Attenuationskorrektur: rxy / (rxxryy)½ (hier: beidseitige Korrektur). Reliabilität im Idealfall für jede Studie einzeln bekannt; falls nicht, Ermittlung über Artefaktverteilungen

Messbereichseinschränkung oder –erweiterung: Korrektur um das Verhältnis der Stichprobenstreuung zur Populationsstreuung (SD); Schätzproblem der Populationsstreuung

Berechnung eines Korrekturfaktors als Produkt der einzelnen Artefakte Ai

Jede beobachtete Korrelation wird durch den Korrekturfaktor geteilt (dieser ist i.d.R. < 1, also rc > ro).

Psychometrische Metaanalyse- welche Aussagen zur Berechnung der mittleren korrigierten Korrelation („true score correlation“) sind zutreffend?

Die korrigierte Korrelation wird mit dem Produkt aus Stichprobengröße und quadriertem Korrekturfaktor (s.o.) gewichtet (d.h. größere Stichproben und Studien mit geringerem Messfehler bekommen ein größeres Gewicht): wi = Ni  Ai²

Die true score correlation (Schätzung der Populations-korrelation ) ergibt sich aus: siehe Bild

Die korrigierte Korrelation wird mit dem Produkt aus Stichprobengröße und quadriertem Korrekturfaktor (s.o.) gewichtet (d.h. größere Stichproben und Studien mit geringerem Messfehler bekommen ein größeres Gewicht): wi = Ni  Ai²

Die true score correlation (Schätzung der Populations-korrelation ) ergibt sich aus: siehe Bild

Psychometrische Metaanalyse nach Hunter & Schmidt -Berechnungsschritte

Welche Aussagen zur Überprüfung der gefundenen Validität auf Generalisierbarkeit sind zutreffend?

75%-Regel: Wenn mindestens 75% der Streuung in den korrigierten Koeffizienten durch Artefakte erklärt werden kann gilt die gefundene Validität als generalisierbar

Glaubwürdigkeitsintervall (credibility interval: CV): Wenn das 90%-CV den Nullpunkt nicht einschließt bzw. relativ klein ist, gilt die Validität als generalisierbar (Achtung: das CV ist kein Konfidenzintervall)

Verbleibt nach Artefaktkorrektur noch substantielle Varianz, so spricht dies für die Existenz von Moderatoren (Subgruppen mit unterschiedlichen Populationsmittelwerten)

75%-Regel: Wenn mindestens 75% der Streuung in den korrigierten Koeffizienten durch Artefakte erklärt werden kann gilt die gefundene Validität als generalisierbar

Glaubwürdigkeitsintervall (credibility interval: CV): Wenn das 90%-CV den Nullpunkt nicht einschließt bzw. relativ klein ist, gilt die Validität als generalisierbar (Achtung: das CV ist kein Konfidenzintervall)

Verbleibt nach Artefaktkorrektur noch substantielle Varianz, so spricht dies für die Existenz von Moderatoren (Subgruppen mit unterschiedlichen Populationsmittelwerten)

Psychometrische Metaanalyse nach Hunter & Schmidt - Berechnungsschritte

Welche Aussagen zur Moderatoranalysen sind zutreffend?

Bildung von Untergruppen anhand der zuvor spezifizierten Kriterien (Vpn, Prädiktorarten, Kriteriumsvarianten etc.)

Berechnung einer neuen Metaanalyse für jede Gruppe einzeln

entscheidend: Verbessert sich die Varianzaufklärung in diesen Subgruppenanalysen gegenüber der Einbeziehung aller Studien? Wenn ja (vgl. 75%-Regel, CV), Interpretation der mittleren Korrelationen als wahre Werte jeder einzelnen Gruppe

Problem: Stichprobenfehler zweiter Ordnung. Es gehen weniger Daten in die einzelnen Metaanalysen ein, was eine stärkere Verzerrung durch untypische Studien nach sich ziehen kann

Bildung von Untergruppen anhand der zuvor spezifizierten Kriterien (Vpn, Prädiktorarten, Kriteriumsvarianten etc.)

Berechnung einer neuen Metaanalyse für jede Gruppe einzeln

entscheidend: Verbessert sich die Varianzaufklärung in diesen Subgruppenanalysen gegenüber der Einbeziehung aller Studien? Wenn ja (vgl. 75%-Regel, CV), Interpretation der mittleren Korrelationen als wahre Werte jeder einzelnen Gruppe

Problem: Stichprobenfehler zweiter Ordnung. Es gehen weniger Daten in die einzelnen Metaanalysen ein, was eine stärkere Verzerrung durch untypische Studien nach sich ziehen kann

Probleme und Kritik der Metaanalyse- welche Aussagen zu den einzelnen Kritikpunkten sind richtig?

Einzelner Kennwert in Metaanalysen verdeckt die Besonderheiten einzelner Primärstudien sowie Wechselwirkungen

Metaanalyse ist eine Alternative zur Primärstudie; vertiefende Beschäftigung mit den Originalquellen kann dadurch ersetzt werden

Stillstand der Forschung, da Metaanalysen als das „letzte Wort“ zu einem Forschungsgebiet aufgefasst werden

kann ein Segen oder ein Fluch sein; ersteres falls sonst Ressourcen auf längst geklärte Fragen verschwendet würden, letzteres falls die Schlussfolgerungen falsch oder unzureichend sind

Einzelner Kennwert in Metaanalysen verdeckt die Besonderheiten einzelner Primärstudien sowie Wechselwirkungen

Metaanalyse ist eine Alternative zur Primärstudie; vertiefende Beschäftigung mit den Originalquellen kann dadurch ersetzt werden

Stillstand der Forschung, da Metaanalysen als das „letzte Wort“ zu einem Forschungsgebiet aufgefasst werden

kann ein Segen oder ein Fluch sein; ersteres falls sonst Ressourcen auf längst geklärte Fragen verschwendet würden, letzteres falls die Schlussfolgerungen falsch oder unzureichend sind

Latent- Growth- Modelle- welche Aussagen sind richtig?

untersuchen interindividuelle Differenzen in der intraindividuellen Veränderung

damit kann modelliert und geprüft werden, wie stark und in welcher Form der Effekt eines Trainings (Gruppenwert) vom Ausgangswert in der Leistung (Individualwert) abhängt.

damit kann modelliert und geprüft werden, wie stark und in welcher Form der Effekt eines Trainings (Gruppenwert) vom Ausgangswert in der Leistung (Gruppenwert) abhängt.

untersuchen intraindividuelle Differenzen in der interindividuellen Veränderung

untersuchen interindividuelle Differenzen in der intraindividuellen Veränderung

damit kann modelliert und geprüft werden, wie stark und in welcher Form der Effekt eines Trainings (Gruppenwert) vom Ausgangswert in der Leistung (Individualwert) abhängt.

damit kann modelliert und geprüft werden, wie stark und in welcher Form der Effekt eines Trainings (Gruppenwert) vom Ausgangswert in der Leistung (Gruppenwert) abhängt.

untersuchen intraindividuelle Differenzen in der interindividuellen Veränderung

Was versteht man unter interner Validität?

Hängen Ursache und Wirkung bedeutsam zusammen (Kovarianz, Signifikanz)?

Lässt sich das Ergebnis über den Untersuchungskontext hinaus verallgemeinern?