Einführung in die Methoden der Skalierung
VL Methodenlehre Skalierung Master Uni Wü
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Fichier Détails
| Cartes-fiches | 24 |
|---|---|
| Utilisateurs | 14 |
| Langue | Deutsch |
| Catégorie | Psychologie |
| Niveau | Université |
| Crée / Actualisé | 22.06.2021 / 26.07.2024 |
| Lien de web |
https://card2brain.ch/box/20210622_einfuehrung_in_die_methoden_der_skalierung
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Nennen und beschreiben sie nicht metrische und metrische Skalenniveaus bezüglich Merkmalen und möglichen Aussagen
nicht metrisch:
Nominalskala: Klassifizierung qualitativer Eigenschaftsausprägungen -> macht Aussagen über Gleichheit/Verschiedenheit
Ordinalskala: Rangreihe -> Macht zusätzlich Aussagen über die Relation zwischen den Objekten
metrisch:
Intervallskala: Skala mit gleich großen Abschnitten ohne natürlichen Nullpunkt -> macht zusätzlich Aussagen über den Vergleich von Differenzen
Ratioskala/Verhältnisskala: skala mit gleich großen Abschnitten UND natürlichen Nullpunkt -> macht zusätzlich Aussagen über den Vergleich von Verhältnissen
Was sind Mediator und Moderatorvariablen?
Moderatorvariablen verändern den Einfluss der UV auf die AV (z.B.: Provokation (UV), Präsenz einer Waffe (Moderator), Aggression (AV))
Mediatorvariablen vermitteln den Einfluss von UV auf AV (z.B Provokation (UV), Wut/Hilflosigkeit(Mediator), Aggression (AV))
Nach welchen Kriterien werden Auswertungsverfahren ausgewählt?
1. nach Art des Skalenniveaus (nominal, ordinal, intervall)
2. Nach Art der Strukturbetrachtung (Strukturendeckend, Strukturenprüfend)
3. Nach Anzahl der AVs
4. Nach Anzahl der UVs
5. Nach Anzahl der Variablen ohne Einteilung in UV und AV
nennen Sie die Bestandteile einer wissenschaftlichen Hypothese?
Eine wissenschaftliche Hypothese ist die Vermutung über eine Gesetzmäßigkeit, die vier Kriterien umfassen muss
Empirische Untersuchbarkeit: Bezieht sich auf Sachverhalte, die empirisch untersuchbar sind
Widerspruchsfreiheit: Hat formal die Form eines sinnvollen Konditionalsatzes
Falsifizierbarkeit: muss potenziell falsifizierbar sein
Allgemeingültigkeit: Geht über den Einzelfall/ein singuläres Ereignis hinaus
differenzieren sie korrelative von eperimentellen Designs
Korrelative Designs: Mehrere Merkmale werden erfasst und die Zusammenhänge werden analysiert
Experimentelle Designs: Manipulieren bestimmte Faktoren und erfassen, wie diese Manipulation sich auf das Erleben/Verhalten auswirkt.
Unabhängige Variable (UV): Einflussvariable, die manipuliert wird (z.B. Schlafdauer)
Abhängige Variable (AV): Wirkungs-Variable, die gemessen wird (z.B. Konzentration)
Die Zuteilung zu den Ausprägungen der Unabhängigen Variable erfolgt randomisiert (= zufällig)
Erklären Sie die Begriffe UV, AV, Moderator und Mediator und geben Sie ein Beispiel
UV: Einflussvariable, die manipuliert wird
AV: Einflussvaiable, die gemessen wird
Moderator. Verändert den Einfluss der UV auf die AV
Mediator: Vermittelt den Einfluss der UV auf die AV
UV: Provokation, AV: Aggressionspotential, Moderator: Waffe, Mediator: Wut
Was besagt der Dunning-Kruger Effekt?
Effekt in der Psychologie, benannt nach den Psychologen Dunning und Kruger. Dieser besagt dass wenn man ein wenig über ein Thema weiß man sich tendenziell überschätzt (Mount stupid), wenn man relativ viel über ein Thema weiß, unterschätzt man sich dagegen tendenziell eher. Erst wenn man einen hohen Stand der Wissensanhäufung erreicht hat fühlt man sich wieder fähig, etwas zu jenem Thema zu sagen
Was sagt ihnen ein p-Wert von .02?
Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Effekt vermutet wird, obwohl keiner vorliegt liegt bei .02
Wie kann man den Typ-1 Fehler reduzieren?
Adjustieren von alpha; Senken des Alphaniveaus
Beschreiben Sie den wissenschaftlichen Kreislauf
Theorie -> Deduktion -> Empirie -> Induktion
geben Sie jeweils ein Beispiel für strukturentdeckende und strukturprüfende Verfahren
strukturentdeckend: Faktorenanalyse
strukturprüfend: logistische Regression
Definieren sie multivariate Verfahren und gehen Sie dabei auch auf strukturentdeckende und strukturprüfende Verfahren ein.
Multivariate Verfahren erlauben die gleichzeitige Untersuchung und Analyse mehrerer Variablen. Dabei gibt es struktur-entdeckende Verfahren und struktur-prüfende Verfahren.
Strukturentdeckende Verfahren (Interdependenzanalysen): Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen; Keine Einteilung in unabhängige und abhängige Variablen
Strukturprüfende Verfahren (Dependenzanalysen): Überprüfung von Zusammenhängen zwischen Variablen; Einteilung in abhängige und unabhängige Variablen
was sind latente und mainfeste Variablen
Latente Variablen heißen latent, weil sie nicht direkt und unmittelbar beobachtet werden können.
Manifeste Variablen können, mit gewissen Einschränkungen, direkt beobachtet werden.
Was besagen Faktorladung und Faktorwert
Faktorladung: Korrelation zwischen Variable und Faktor
Faktorwert: Ausprägung eines Faktors bei einer Person/Objekt
Definieren Sie Hauptkomponentenanalyse und Hauptachsenanalyse
Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis)
Ziel ist umfassende Reproduktion der Datenstruktur durch möglichst wenige Faktoren.
Nimmt keine kausale Interpretation der Faktoren vor und generalisiert die Befunde nicht.
Hier geht man davon aus, dass die gesamte Varianz der Ausgangsvariablen von den Faktoren erklärt werden kann.
Grundfrage: Wie lassen sich die auf einem Faktor hochladenden Variablen durch einen Sammelbegriff zusammenfassen?
Hauptachsenanalyse (Principal Axis Factoring)
Ziel ist Erklärung der Varianz in den Ausgangsvariablen durch hypothetische Größen (Faktoren als latente Variablen).
Korrelationen werden hier kausal interpretiert und Aussagen auf die Grundgesamtheit generalisiert.
Hier geht man davon aus, dass es auch Einzelrestvarianz in den Ausgangsvariablen gibt, also nicht die gesamte Varianz durch die Faktoren erklärt wird.
Grundfrage: Wie lässt sich die Ursache bezeichnen, die für die Ladungen der Variablen auf diesem Faktor verantwortlich ist?
Nennen Sie ein Synonym fü die Hauptachsenanalyse
Faktorenanalyse
Beschreiben Sie Eigenwert, Kommunalität und Faktorladung
Eigenwert: Summe der quadrierten Faktorladungen eines Faktors über alle Variablen, also die durch den Faktor erklärte Varianz der Beobachtungswerte; Wie gut repräsentiert dieser Faktor die Variablen?
Kommunalität: Kumulierte Varianz einer Variable (Summe der quadrierten Faktorladungen einer Variablen über alle Faktoren)
Wie gut wird diese Variable von allen Faktoren repräsentiert?
Faktorladung: Korrelation zwischen Variable und Faktor
Was ist die grundlegende Fragestellung der Faktorenanalyse?
gibt es eine begrenzte Anzahl von Dimensionen auf denen sich Objekte/Personen beschreiben lassen
Was sind die Voraussetzungen für die Faktorenanalyse (an die Daten)?
Normalverteilung
homogene Stichprobe
ausreichende Stichprobengröße
Relevanz der Variablen
unabhängigkeit der Beobachtungen
Zuverlässigkeit der Ausgangsvariablen
Was besagt das Fundamentaltheorem?
formale Annahme, dass beobachtete, miteinander zusammenhängende Merkmale aus latenten Variablen, den Faktoren, erklärbar sind, die selbst nicht direkt messbar sind, aber den Zusammenhängen zw. den beobachteten Merkmalen (Variable, manifeste) zugrunde liegen
Schildern Sie den Ablauf der Faktorenanalyse
Variablenauswahl und Errechnung der Korrelationsmatrix
Extraktion der Faktoren
Bestimmung der Kommunalitäten
Zahl der Faktoren
Faktoreninterpretation
Bestimmung der Faktorwerte
Welche Entscheidungen müssen Sie beim Durchführn einer Faktorenanalyse beachten
Anfang: Variablen einschließen -> relevant, reliabel
Ausschluss: Variablen die unkorreliert sind oder zu hoch korrelieren
Extraktion: Hauptkomponentenanalyse (einfache Gruppierung der Variablen) vs. Hauptachsenanalyse (latente Faktoren)
Rotation: Zwang nach unkorreliert (orthogonal) oder Erlaubnis der Korrelation (oblim)
Wie viele Faktoren werden ausgewählt und benannt
Welche Informationen sollten Sie in einem Artikel finden, der eine FA beschreibt
Alle Entscheidungen sollten beschrieben werden
Tabelle mit Ladungen der Variablen auf den Faktoren
Benennung der Faktoren
Eigenwerte und Varianz der Faktoren
Korrelationsmatrix aller Variablen
Was wird mit Hilfe der Faktorenanalyse klassifiziert
die Variablen, also die Eigenschaften der Stichprobe
