Fern-Universität Hagen


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Langue Deutsch
Catégorie Psychologie
Niveau Université
Crée / Actualisé 05.08.2019 / 22.10.2023
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121. Quasi-Experiment & Validitätsbedrohungen

Ursprung Quasi- Experiment                             Campbell, Cook, Stanley untersuchten Vielzahl quasi-experimenteller Versuchspläne hinsichtlich des Einflusses auf 4 Arten der Validität

Validitätsbedrohungen

  • Zeitgeschehen: history
  • Reifung: maturation
  • Testwiederholung: Testing
  • Teständerung: instrumentation
  • Regression zur Mitte: statistical Regression
  • Vorauswahl: selection
  • Ausfälle: mortality

122. Beispiele Quasi-experimenteller Versuchspläne

Zeitreihenanordnung

  • Längsschnittstudie mit mehreren Vor-/ Nachmessungen
  • erlaubt Bestimmung eines generellen Trends
  • wird Aussagekräftiger durch Erweiterung auf eine/ mehrere Kontrollgruppen

Kohortenuntersuchung

  • Man macht sich den Umstand zu Nutze, dass bestimmte Gruppen einer natürlichen Fluktuation unterliegen und zwischen den Jahrgängen typischerweise systematische Unterschiede bestehen
  • Vormessung: ältere Kohorte
  • Treatment & Nachmessung in 2ter Kohorte

Regressions-Diskontinuitäts-Designs

  • Variante für den Spezialfall, dass der Gruppenbildung eine kontinuierlich verteilte Variable zugrunde liegt und das Treatment aufgrund des Erreichen eines Cut-off-Wertes dieser Variable zugewiesen wird.
  • Bei Berechnung der Regression der Nachleistung auf Vorleistungswerte, sollte sich ein Treatment-Effekt in der Diskontinuität der Regressionsgeraden zeigen.
  • An Stelle des Cut-Offs im Prädiktor sollte die Regressionsgerade um einen konstanten Betrag verschoben sein (Mittelwertseffekt) und sich evtl. die Steigung ändern (differentieller Effekt)

123. Arten der Validität kausaler Schlüsse (Campbell)

  • Interne Validität
  • Externe Validität
  • Konstruktvalidität: trifft inhaltliche Interpretation von Ursache & Wirkung zu?
  • Statistische Validität: Hängen Ursache & Wirkung bedeutsam zusammen? (Kovarianz, Signifikanz)

124. Datenerhebung (reaktive, non-reaktive, quantitive, qualitative)

reaktive Verfahren                                              gemessenes Verhalten ist durch Untersucher veranlasst                                                      

non-reaktive Verfahren                                     gemessenes Verhalten ist nicht durch Untersucher veranlass. Ethisch bednkelich ist verdeckte Beobachtung, bei der die Datenerhebung bewusst verschleiert wird                                   

quantitative Erhebung                                       Aufzeichnung des Verhaltens in Form standardisierter Messungen                                           

qualitative Erhebung
Aufzeichnung des Verhaltens in Form (weitgehend) umstandardisierter Messungen. Eignung qualitativer Methoden hängt davon ab

  • wie wenig exploriert ein Thema ist
  • ob es auf Reichhaltigkeit & Tief des Datenmaterials ankommt
  • ob Interpretation der Teilnehmer wichtig ist
  • ob genaue Kenntnis der Umstände entscheidend für Beantwortung der Forschungsfrage ist

125. Datenerhebung (Befragung, Beobachtung, Beobachtungs-Interview)

Befragung

  • Fragebogen: schriftliche Befragung
  • Interview: mündliche Befragung
  • psychometrische Tests: hoch standardisierte Befragung

Beobachtung

  • relativ häufig im Rahmen von Simulationen: zwischen Labor & Feld stehende künstliche Herstellung möglichst realistischer Untersuchungssituationen, die im Ergebnis eine quasi-/ experimentelle Versuchsanordnung ersetzen können

Low-Fidelity: einige wesentliche Elemente werden umaufwendig nachgebildet                                         High-Fidelity: möglichst umfassende Nachbildung des realen Elemente

Beobachtungsinterview

  • Besonderheit der AO-Psychologie. Arbeitsanalyse
    • in mehrstufigem Prozess der Tätigkeitenanalyse kommt BI in frühem/ explorativem Stadium zum Einsatz
    • Analytiker beobachten stichprobenartig bei erfahrenen Stelleninhaber die Tätigkeit und stell begleiten/ unmittelbar im Anschluss Fragen zu Teilaspekten
    • Ziel: Erstellung eines Kategoriesystems für die weitere Beobachtung

126. Datenauswertung

Auswertung qualitativer Studien

  • sinnvolle Strukturierung der Daten & Reduktion auf handhabbares Maß —> Inhaltsanalyse
  • meaning condensation: Kern des Sinngehaltes der Inhalte herausarbeiten
  • oft wird in mehrstufigem Prozess ein System sinnvoller Kategorien zu Klassifikation erstellt (Zuordnung sollte intersubjektiv überprüfbar sein)
  • Konzept der Validität ist auf qualitative Studien nur mit Schwierigkeiten übertragbar

Auswertung quantitativer Studien

  • deskriptive Datenanalyse
  • inferenzstatistische Verfahren zur Prüfung von Hypothesen im Mittelpunkt (nachdem die Daten abgesichert wurden)
  • multivariater Fall: quasi-/ experimentelle Versuchspläne werden varianzanalytisch ausgewertet. Nicht-experimentelle Versuchspläne werden korrelativ mitteles Regressionsanalyse ausgewertet

127. Lineare Strukturgleichungsmodelle

  • wesentlich in 60/70er Jahren entwickelt, Verbreitung erst in letzten beiden Jahrzehnten angesprungen.
  • Möglichkeit zur Prüfung zuvor spezifizierter Modell
  • LSG sind vielen Designs/ Fragestellungen angemessener als explorative Analysen, da über die genauen Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen häufig theoretische Vorstellungen vorliegen

128. Metaanalysen

Verfahren der quantitativen Zusammenfassung bereits vorliegender Datenauswertungen

129. Auswertung von Längsschnittstudien

  • typische Fragestellungen: Auswirkungen mittel-/ langfristiger Interventionen, Prüfung alternativer Annahmen über Kausalbeziehungen zwischen Variablen
  • einfache Analyse: Berechnung von Differenzwerten
  • komplexere Analysen: erlauben explorative Verfahren wie VA mit Messwiederholung, multiple Regression, Zeitreihenanalysen
  • Latent growth Models (LSG): Möglichkeit zur Untersuchung interindividueller Differenzen in der intraindividuellen Veränderung (z.B. wie stark und in welcher Form der Gruppenwert (Trainingseffekt) vom Individualwert (Ausgangswert der Leistung) abhängt)

130. Kongruenz bei mehreren Datenquellen

  • Mutlitrait-Multimethod-Analysen (LSG): Erhebung komplexerer Modelle, mit mehreren Konstrukten und mehreren Quellen. Erlaubt Modellierung getrennter Konstrukt-/ Methodenfaktoren

 

  • Profilvergleiche: Vergleich von Daten aus unterschiedlichen Quellen über mehrere gemessen Indikatoren hinweg um Profilähnlichkeit festzustellen (PE-Fit: Passung zwischen Person und Umwelt)

 

  • Polynomiale Regression: Variante der moderierten Regression, bei der ein Effekt der Konkurrenz auf eine Kriteriumsvariable untersucht wird: Berechneung der Regression des Kriteriums auf alle beteiligten Variablen beider Quellen/ deren Interaktion/ quadrierte Werte um dann die Haupteffekte der beteiligten Variablen & Effekte der Kongruenz getrennt berechnen zu können

131. Auswertung von Daten auf mehreren Analysenebenen (HLM)

  • es liegen Daten auf mehreren Analyse-/ Aggregationsebene vor, und die Effekte der spezifischen Ebenen sollen getrennt werden (Trennung der Effekte auf Individuum/ Gruppe oder intraindividuellen Veränderungen/ unterindividuellen Differenzen)

 

  • Berechnung mittels latenter Modelle für Längsschnittanalysen

 

  • Gruppeneffekt aus individuellen Messwerten herausstechen

 

  • Kontrolle von Gruppenunterschieden bei Berechnung individueller Effekte nach dem Prinzip der Partialisierung

 

  • Mehrebenenanalysen: simultane Berechnung von Regressionsgleichungen auf mehreren Ebenen, wobei die Prädiktoren der ersten Ebene auf der nächsten Ebene wieder als AV modelliert werden. Voraussetzung: Nestung der Analysenebenen & ausreichende Anzahl von Analyseneinheiten auf den beteiligten Ebenen