Altklausurfragen Methodenl. (offen)

 Rubikon, Arbeitsgedächtnis, Flaschenhals bei Aufmerksamkeitsprozessen, big fish little pond; Radwerk-Metapher beim Experiment (CP); neuronale Netzwerke

z.B. zwei verschiedene Medikamente, die gegen Depressionen helfen sollen; Frauen und Männer als VPn; bei Frauen Medikament A besser, bei Männern Medikament B; so, dass nicht generell ein Medikament besser ist und auch nicht generell ein Geschlecht besser auf die Medikamente anspricht
EHE unterscheiden sich im Vorzeichen; beide HE NICHT interpretierbar 

Ordinale Interaktion zeichnen (Versuchsaufbau und Ergebnis gegeben)

Beispiel: Vergleich Therapie A mit Therapie B bei Frauen/Männern

Therapie A über Geschlecht besser, bei Männern besser bei Frauen
Therapie B bei Frauen besser als bei Männern 
 

EHE= Einfacher Haupteffekt: Einfluss von UV 1 für eine Ausprägung von UV 2
--> Therapien wirken besser für Männer als für Frauen

UV1:Therapie(A/B) UV2(Geschlecht(M/W)

Therapie A bei Männern wirksamer
Therapie B bei Frauen wirksamer

He nicht interpretierbar, EHEs haben untersch Vorzeichen

die Berechnung der Fehlerfreiheitsgrade verändern sich
Grundprinzip bei Messwiederholungs-ANOVA: Erstellung ipsativer Daten, alle Rohwerte werden so verändert, dass die Mittelwerte pro VP 0 ergeben → alle VPn haben den gleichen MW, denn uns interessieren Unterschieden zwischen den Probanden ja nicht, sondern innerhalb der Probanden über die Tageszeiten hinweg
im Gegensatz zur ANOVA für unabhängige SP, muss man (wegen der Umwandlung in ipsative Daten) für jeden Probanden einen df abziehen – der jeweilige VP-MW wird ja auf 0 fixiert und deshalb kann jeweils ein Wert pro VP weniger frei variieren

Sphärizität - dass die Varianz der Treatmentdifferenzen gleich ist
also dass die Varianz von Morgens-minus-Mittags-Messung gleich der Varianz der Morgens-minus-Abends-Messung ist 

• Anzahl der UVn
• Unter wie vielen Bedingungskombinationen Daten erheben? (ab 2 faktoriell)
• Anzahl von Beobachtungen pro Bedingungs(kombination)?!?
• Art der Bedingungsvariation für jede UV
• Art der Zuweisung der Pbn auf die Bedingungen (randomisiert vs. nicht oder eingeschränkt)
• Anzahl der AVn (univariat vs. Multivariat
• Skalennievau der AV
•  

R bedeutet Randomisierung,

O Beobachtung/Messung, AV-Messzeitpunkte

X steht für Treatment
also, randomisierte Zuweisung, eine Vorhermessung, dann Treatment A und dann eine Nachhermessung; die KG (?) wird ebenfalls vorher gemessen, bekommt dann Treatment B und wird dann ebenfalls nochmal gemessen
Alternative Treatments Design with Pretest 

kein quasi experiment weil randomisiert

zu anfangs hat man festgelegte Anteile bestimmter Gruppen (dadurch versucht man repräsentative SP herzustellen; SP soll den Populationsverhältnissen entsprechen), die Quote wird dann durch anfallende SP erfüllt
spiegelt Verteilung der Population bezüglich bestimmter Merkmale wieder

Quasi-UV Geschlecht; AV: räumliche Wahrnehmung
UV-Ausprägung: männlich, weiblich, (divers)
...
kausale Aussage nicht möglich, da Quasi-Experiment, keine Randomisierung möglich

z.B. Quasi-UV Geschlecht: männlich - weiblich - divers
z.B. Diatpulver ( Pulver A/PulverB/PulverC)

Angstintensität: schwach, mittel, stark

IQ, Abstände/Unterschiede interpretierbar, Aussage über das Verhältnis von Intervallen zwischen Skalenwerten möglich; Abstand zw. IQ100 und 110 ist genauso groß wie der Abstand von 80 zu 90
Nullpunkt und Einheit wurden willkürlich gewählt (sind nicht natürlich wie z.B. bei Gewicht)

sind festgelegt, da keine einfache Zusammenhangshypothese (das wäre dann Korrelationsstudie und UV und AV nicht festgelegt), hier aber durch das “wenn” UV und AV festgelegt? UV ist Überzeugung, Beitrag leisten zu können, AV ist Opferbereitschaft

Wechsel zu interpersonellem Design;
Ausbalancieren;
dezidierte fixe Bedingungsreihenfolge; sehr häufige randomisierte Bedingungsreihenfolge
Einführen einer Kontrollgurppe

Lerneffekte, Versuchsleitersleiterfeffekte

VL-Elimination oder Training

Doppel-)Blindversuch: unbekannte Bedingungszuordnung für Pb (& VL)

standardisierte Versuchsdurchführung,

KG, in der VL explizit Erwartungen einfließen lässt 

VL-Elimination oder -Training

wenn der IQ sich in beiden Klassen unterscheidet, also z.B. in einer Klasse insgesamt ein deutlich höherer IQ und IQ einen Einfluss auf Leseverständnis hat - dann würde die Variable systematisch mit der UV variieren und einen potentiellen Einfluss auf die AV haben 

Randomisierung= z.B per Losverfahren Zufallsalgorthymen

 Vortest = z.B. Aggressivität von Kindern vor Treatment messen

 Parallelisierung = z.B. Paarlinge gleicher Intelligenz zufälig Gruppen zuweisen

 Homogenisierung 0 z.B. Nur Rechtshänder im fMRT scannen

Systematische Varaition = gleichviele Rechts und Linkshänder erheben

 systematische Variation

 statistische Kontrolle (Kovarianzanalyse) 

Eliminieren= z.b. Schallarmer Raum eliminiert Lärm

 Konstanthalten= z.b. Gleiche Beleuchtung für alle Versuchsbedingungen

 Zufallsvariation= z.b. zufällig starken Lärm produzieren

systematische Variation= z.b. SV wird zur UV

wenn die Renovation zufälligerweise so wäre, dass sie nur von 12-13 oder von 13-14 Uhr laut wäre und wenn eine AV getestet wird, die von Lärm beeinflusst werden könnte, z.B. Leistungsfähigkeit, Konzentration etc 

SV muss einen systematischen mit der UV variieren und einen Einfluss auf Av haben

Sequenzeffekte
Wechsel zu Messwiederholungsdesign,

Ausbalancieren,

dezidierte fixe Bedingungsreihenfolge,

extrem häufige randomisierte Bedingungsreihenfolge 

wir wollen Konzentration und Intelligenz von Hauptschülern ggü. Gymnasiasten testen (liegen da wirklich Unterschiede vor)
beide Gruppen werden jeweils in ihrer Schule in einem extra Raum getestet
neben der Hauptschule ist aber zur Zeit eine Baustelle (das Gymnasium liegt etwas außerhalb, hier ist es schön ruhig)
hier kovariiert der Lärm mit der UV (für eine Bedingung laut, für eine leise)
und Lärm hat einen potentiellen Einfluss auf Konzentration und somit auf die Ergebnisse des Tests
Lärm wäre keine SV, wenn z.B. beide im gleichen (lauten oder leisen) Raum getestet worden wären oder wir etwas gemessen hätten, z.B. körperliche Leistungsfähigkeit, auf die Lärm nicht so einen plausiblen Einfluss hat
nicht alles, was stört, ist UV

beim Ausbalancieren als SV-Kontrolltechnik realisiert man alle möglichen Bedingungskombinationen (n!) und braucht für jede eine VP
bei vielen Bedingungen ufert das schnell aus
dafür gibt es dann das lateinische Quadrat als Lösung, bei dem nur die wichtigsten Bedingungen realisiert werden
jede Bedingung soll einmal an jeder Stelle der Reihenfolge stehen und jede Zweier-Bedingungskombination soll einmal vorliegen
so braucht man viel weniger VPn und Messungen und hat trotzdem die wichtigsten Kombinationen gemessen

• Problem bei mehr Bedingungen (z.B. 4): Anzahl möglicher Abfolgen steigt enorm
• Abhilfe: Lateinisches Quadrat: ABCD, BDAC, CADB, DCBA
• jede Bedingung ist genau einmal an jeder Position
• jede mögliche Abfolge zweier Bedingungen taucht genau einmal auf (AB, BA, BD, DB ...)
• anstelle der vollständigen Bedingungspermutation (alle 24 Bedingungen) reichen vier Gruppen, um Sequenzeffekte weitgehend zu kontrollieren

• eine mögliche/zentrale Kontrolltechnik für SV
• Randomisierung als Kennzeichen/Kriterium eines echten Experiments
• zufällige Zuweisung der Untersuchungseinheiten auf die Bedingungen/Stufen der UV
• die Teilnehmer werden zufällig (per Würfel, Zufallsalgorithmus etc.) auf die Bedingungen verteilt (oder intraindividuell: zufällige/ausbalancierte Abfolge von Versuchsbedingungen innerhalb einer Person)
• durch die Randomisierung erhofft man sich bei vielen Teilnehmern (vorsicht, bei kleinen SP Validitätsgefährdungen), dass sich Unterschiede zwischen den VPn (also mögliche SV) herausmitteln - bleibt aber immer Hoffnung, keine echte Kontrolle

p-Wert bedeutet, mit welcher Wahrscheinlichkeit der konkrete Stichprobenkennwert oder noch extremere Werte unter Annahme der H0 auftreten, ist die Wkt z.B. unter 5% (1%) ist das Auftreten so unwahrscheinlich, dass wir es nicht mehr als Zufall werten und die H0 ablehnen

Der besagt, wie wahrscheinlich unter Zufallsannahme das Auftreten eines Stichprobenkennwertes
z.B. eine bestimmte standardisierte mittlere Veränderung (t-Test für abhängige Messungen) oder z.B. eine bestimmte standardisierte Mittelwertsdifferenz (t-Test für 2 Stichproben)
oder ein noch extremerer Wert zu erwarten wäre.

z.B. Angst, Empathie, Sprachoutput etc.; Weinqualität

z.B. wenn man wissen will, warum jemand ein bestimmtes Produkt favorisiert

die qualitative Generierung von Kategorien entspricht letztlich einer Nominalskala mit best. Anzahl an Kategorien, auf dieser Nominalskala können dann weitere quantitative Infos erfasst werden
(gebildete Kategorien werden weiter quantitativ vermessen) 

Die nicht teilnehmende Beobachtung ist eine Methode der empirischen Forschung, mit der Menschen oder Ereignisse in einer natürlichen Umgebung analysiert werden können.

Die nicht teilnehmende Beobachtung zeichnet sich durch die Distanz des Forschenden aus, denn er oder sie ist nicht aktiv am Geschehen beteiligt, sondern beobachtet eine Situation von außen.

Für die Sammlung und Auswertung der Ergebnisse wird ein Beobachtungsprotokoll erstellt

z.b. Videoanalysen

Vorteile

• Der Beobachter kann alles von außen protokollieren.
• Du hast die Möglichkeit, bisher Unbekanntes zu entdecken.
• Es können sowohl außergewöhnliche Ereignisse als auch alltägliche Routinen untersucht werden.

Nachteile

• Teilnehmer fühlen sich „beobachtet“ und handeln möglicherweise anders als sonst.
• Die Repräsentativität kann nicht gewährleistet werden.
• Der Zugang zu bestimmten Bereichen ist begrenzt.

Schluss von Gehirnaktivität(smuster) auf mentale Prozesse - aber logisch inkorrekte Deduktion!!
(statt forward, ment. Prozess X - dann ist Areal Y aktiv) 
Wenn man z.B. früher beobachtet hat, dass bei einer Intelligenzaufgabe präfrontale Aktivität zu verzeichnen war (dies entspräche sozusagen einer „forward inference“), kann man umgekehrt („reverse“) nicht logisch daraus ableiten, dass immer wenn nun präfrontale Aktivität gemessen wird, intelligente Denkleistung im Spiel sein muss
Frage, inwiefern man von Gehirnaktivitäten auf mentale Prozesse schließen kann, denn ein Gehirnareal kann ja z.B. für verschiedene mentale Prozesse zuständig sein, Aktivität in dem Areal kann also verschiedenes bedeuten

EKP = ereigniskorreliertes Potential, bestimmte EEG-Aktivität bei der Wahrnehmung bestimmter Stimuli (evozierte Aktivität auf einen dargebotenen Reiz)
P3/P300, positiv nach 300s an der dritten Hebung/Positiverung, amodal (nicht an bestimmten Sinnestyp gebunden), tritt auf wenn eine subjektive Erwartung hinsichtlich des Auftretens eines Reizes nicht erfüllt wird

Physik gilt als harte und Psychologie als weiche Wissenschaft
in Physik versucht, technische Welt zu verstehen, Phänomene etc. - in Psychologie dagegen Mensch und Umfeld
physikalische Modelle beziehen sich letztlich auf echte …
haben große Schnittmenge
Schnittstelle Psychophysik? physikalischer Reiz - psychische Erfahrung
Die Psychophysik stellt eines der wissenschaftshistorisch ältesten psychologischen Forschungsgebiete dar. Sie bezieht sich auf die gesetzmäßigen Wechselbeziehungen zwischen subjektivem psychischen (mentalen) Erleben und quantitativ messbaren, also objektiven physikalischen Reizen als den auslösenden Prozessen
Beide modellieren Metaphern, um Phänomene zu erklären (physik: Teilchenbeschleuniger, Psych: neuronales Netzwerk), der Unterschied dabei ist, dass in der Physik die Metaphern am Ende auf prinzipiell physikalisch vorhandenes  zurückführbar sind, in der Psychologie ist dies nicht der Fall.
psychological phenomena „are not to be found in experience, but inferred from it“ (gilt ebenso für Physik!)