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Flashcards	230
Language	Deutsch
Category	Technology
Level	University
Created / Updated	18.01.2025 / 11.02.2025
Weblink	https://card2brain.ch/box/20250118_forschungsmethoden_einzelfallforschung_1
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Wieso ist der mehrfache Nachweis des Interventionseffekts so wichtig?

Nur mehrfacher Wechsel des Zielverhaltens in erwartete Richtung zeitkontingent zur Variabilität der Intervention stellt interne Validität sicher. / macht den Zufall unwahrscheinlich

Wie ist die Validität des AB-Plans zu bewerten?

manglende interne Validität, da nur einmal gezeigt wird, dass die Änderung zum vorhergesagten Zeitpunkt eintritt.

Wann ist ein alternierender Versuchsplan sinnvoll?

Dann sinnvoll, wenn überprüft werden soll, welche von zwei Interventionen stärker/ schneller wirksam ist. (-> siehe Unterschiede in den Kurven)

Nachteil des BAB Plans?

ursprüngliche Baseline unbekannt -> Interventionseffekt kann nicht genau bestimmt werden.

Nachteile des Kriterien-Veränderungsplans

Nachteile: - lange Interventionsphase - nur möglich, wenn graduelle Abstufungen möglich & sinnvoll

Wie wird mit Störvariablen beim alternierenden Versuchsplan umgegangen?

Verteilen sich wegen schnellen Wechsels gleichmäßig auf die beiden zu testenden Interventionen

Wie erhält man stabile Baseline?

Varianzquellen, die unabhängig von Untersuchung Einfluss auf Zielverhalten haben, ausschalten bzw konstant halten (VL-Variablen, Tageszeit, Situation)

Wofür ist jede erfolgreiche Replikation ein Beleg?

Für die Reliabilität der Wirksamkeit, also dafür, dass das Ergebnis nicht durch spezifische Umstände der Untersuchungssituation zustande gekommen ist

2 Vorteile des alternierenden Versuchsplans?

Datentrends erschweren die Interpretation nicht, weil sie auf beide UV-Variationen zutreffen. Intervention ohne Baseline möglich, wenn zb aus ethischen Gründen schnelle Intervention nötig

Nur wann ist visuelle Inspektion ausreichend?

wenn die Interventionswirkung groß genug und eindeutig zu erkennen ist

Was versucht die ZRA herauszufinden?

Welcher stochastische Prozess die vorliegende Zeitreihe erzeugt haben kann

Was sind die Residuen nach Pre-Whitening? Und was kann man mit ihnen machen?

Die Residuen dieser Regression sind dann frei von serieller Abhängigkeit und können dann auch mit anderen statistischen Verfahren bearbeitet werden (Voraussetzung Unabhängigkeit von Fehlern ist dann gegeben)

Welche Aussagen treffen auf Metaanalysen zu?

Systematische Kumulierung von Wissen (sind da, um Wissen zu kumulieren)

Entscheidungsgrundlage für Anwendungsentscheidungen (dienen der Wahrheitsfindung)

Systematische qualitative Zusammenfassung von Ergebnissen

Schätzung des wahren Effekts in der Population

Welche Vorteile hat die Metaanalyse gegenüber narrativen Verfahren?

Sie ist leichter zu replizieren (weil transparente Regeln und explizite Angabe der Definition von Kriterien)

Sie ist einfacher durchzuführen

Sie ist präziser (kein ausführlicher narrativer Abriss)

(weniger subjektiv)

Welche 2 von 4 Informationen werden für die Durchführung einer Metaanalyse benötigt?

Infos zu potentiellen Moderatoren

Infos zur Erfüllung von Ein-/ Ausschlusskriterien

Infos zu benötigten Effektgrößen und deren Varianzen

Infos zur Qualität der Studie

Was trifft auf Literraturrecherche bei Metaanalysen zu?

Bei großer Anzahl von Studien ist Stichprobenziehung statt Vollerhebung möglich

Sie ist bemüht, alle relevanten Studien zur Fragestellung zu erfassen

Es werden nur Studien aus methodisch qualitativ hochwertigen Zeitschriften in die Metaanalyse einbezogen

Die Suchstrategie hat keinen Einfluss auf die Objektivität der Metaanalyse

Was gehört zum Prozess der Kodierung?

Training des VL

Überprüfung der Reliabilität der Kodierung

Kodierschema entwickeln

Ein- und Ausschließen von Studien

Aber: Training d Kodierer*innen

Vote counting: Auszählen von p-Werten

Weniger valide, aber trotzdem gute Entscheidungsgrundlage

Der p-Wert ist von der Stichprobengröße unabhängig und daher gut geeignet, um den Effekt zu schätzen

Da Studien mit größeren Stichproben präzisere Effekte aufweisen fällt ihnen in der Metaanalyse ein stärkeres Gewicht zu

Wovon wird die Präzision beinflusst / Was beeinfluss das Gewicht / Präzision?

Stichprobengröße

p-Wert

Varianz aller Studien

Standardabweichung der Effektgröße (größere Präzision in Effektgröße = höhere Präzision)

(Design der Untersuchung: abhängige Gruppen erhöhen Präzision)

Bei Gruppenvergleichen im Modell fester Effekte: wie setzt sich die Gesamtvarianz zusammen?

Varianz beobachteter Effekte innerhalb der Gruppen

Varianz wahrer Effekte innerhalb der Gruppen

Varianz beobachteter Effekte zwischen den Gruppen

mittlere Effektgröße

Was trifft auf die Modelle zur Aggregation von Mittelwerten zu?

Im Modell mit Zufallseffekten gibt es zwei Varianzquellen

Im Modell mit festen Effekten wird von der beobachteten Varianz auf die Varianz der wahren Werte geschlossen

Das Modell fester Effekte hat keinen Fehler

Publication Bias: Was gehört dazu?

Sig. Studien werden eher veröffentlicht als nicht-sig bzw nur signifikante Studienergebnisse werden veröffentlicht

Kleine Studien sind unpräziser als große Studien bzw Teil des Problems ist, dass kleine SP nicht präzise genung sind und darum Effekte übersehen (Studien mit kleiner SP haben kleine Effektgrößen)

Effekt in der Population wird unterschätzt

die Streuung des Effekts in der Population wird unterschätzt bzw die Variabilität unterschätzt

Welche H0 untersucht die Homogenitätsanalyse im Modell fester Effekte?

Die wahren Effekte haben die gleiche Varianz

Es gibt keinen Moderator, der Einfluss auf die Größe des wahren Effektes hat

Effektgrößen stammen aus der gleichen Population

Was trifft auf Gruppenuntersuchungen / Moderatorenanalysen zu?

Wird untersucht, ob Effekte aus derselben Population stammen

Nur sinnvoll, wenn vorher Homogenitätsanalyse signifikant wurde

Ergebnis hängt davon ab, ob Varianzen der Untergruppen unterschiedlich groß sind

Zufallseffekte in der Homogenitätsanalyse: Woraus setzt sich die Varianz der wahren Effektgrößen zusammen?

Unterschiede zwischen versch Gruppen von Effektgrößen plus Unterschiede zwischen den einzelnen Effektgrößen innerhalb der Gruppen

Unterschiede zwischen verschiedenen Gruppen von Effektgrößen

Unterschiede zwischen VP-Populationen + Unterschiede zwischen den einzelnen Effektgrößen je nach Studie

Keine der Aussagen trifft zu

Was stimmt an Aussagen über Funnelplots?

Der Plot stellt die beobachteten Effektgrößen sowie die Genauigkeit dar, mit der sie den Populationseffekt schätzen

Die Datenpunkte bilden idealerweise eine symmetrische Dreiecks-oder Trichterform, deren Spitze bei Null liegt.

Abweichungen von einer symmetrischen Trichterform deuten auf Verzerrungen der Studienauswahl hin

Jeder Datenpunkt repräsentiert die Effektgröße einer untersuchten Person

Keine der Aussagen trifft zu

Welche Aussagen über die statistischen Kennwerte sind wahr? (?????)

Die deskriptiv-statistischen Kennwerte lassen auf ein geringes Maß an Heterogenität schließen

Die Heterogenität kann durch Zufall erklärt werden und ist kompativel mit dem Modell mit festem Effekt

Mehr als die Hälfte der beobachtbaren Variabilität der Effektgrößen ist auf die Heterogenität zurückzuführen

Die Standardabweichung der Verteilung der wahren Werte ist größer als die geschätzte mittlere Effektgröße

Keine der Aussagen trifft zu

Welche Interpretationen erlaubt der Homogenitätstest? (?????) -> mit spezifischer Abbildung

Die Ergebnisse zeigen, dass für die Beschreibung der beobachteten Effektgrößen ein Modell mit Zufallseffekten notwendig ist.

Der Homogenitätstest ist nicht ausreichend teststark und seine Ergebnisse sollten nicht interpretiert werden

Der Homogenitätstest ist signifikant, also sind die Effektgrößen heterogen

Der Schätzer für die mittlere Effektgröße im Modell mit festem Effekt sollte nicht interpretiert werrden

Keine der Aussagen trifft zu

Was trifft auf Subgruppenuntersuchungen zu?

?

Fragen zu Modellen

Feste Effekt Modell hat keinen Messfehler

Bei feste Effekte Modell kommt die Varianz aus der Varianz der wahren Effekte zustande

Zufällige Effekt Modell gibt zwei Varianzquellen

Auf welche Weise verfälscht das selektive Fehlen bestimmter Effektgrößen die Ergebnisse einer Metaanalyse?

Streuung der Effektgrößen in der Pop wird unterschätzt

Streuung der Effektgrößen in der Pop wird überschätzt

Mittlere Effektgröße in der Pop wird unterschätzt

Mittlere Effektgröße in der Pop wird überschätzt

Keine der Aussagen trifft zu

welches sind mögliche Ursachen für die Asymmetrie im vorliegenden Funnelplot?

Einige positivere Effektgrößen (insbesondere von Studien mit kleineren Stichproben) sind zb aufgrund fragwürdiger Forschungspraktikten größer/positiver als bei symmetrischem Plot zu erwarten wäre

einige negativere Effektgrößen (insbesondere von Studien mit kleineren Stichproben) sind aufgrund fragwürdiger Forschungspraktiken kleiner/negativer als bei symmetrischem Plot zu erwarten wäre

Studien (insbesondere mit kleinen Stichproben) wurden deshalb nicht veröffentlicht, weil deren Effektgrößen nicht signifikant von Null verschieden waren.

Einige der Effektgrößen (insbesondere von Studien mit kleineren Stichproben= entgegen der theoretisch vorhergesagten Richtung wurden nicht veröffentlicht.

Keine der Erklärungen ist eine plausible Ursache für die vorliegende Asymmetrie

Welche der Aussagen zum abgebildeten Forest Plot treffen zu? (????)

Der Schätzer der mittleren Effektgröße ist von 0 verschieden

Die Studien it größerer Präzision haben größeres Gewicht und schmalere Konfidenzintervalle

Die signifikant von Null verschiedenen Effektgrößen haben unterschiedliche Vorzeichen

Die Breite der Konfidenzintervalle der einzelnen Effektgrößen beträgt ein Vielfaches der geschätzten mittleren Effektgrößen

Keine der Aussagen trifft zu.

Welche der folgenden Aussagen sind gültige Schlussfolgerungen über Homogenität/ Heterogenität? (????) -> spezifische Abbildung

Die Effektgrößen sind heterogen, da es zwei Studien gibt, deren Konfidenzintervalle nicht überlappen

Die Effektgrößen sind heterogen, da einige Effektgrößen sich von 0 unterscheiden, aber andere nicht.

Die Effektgrößen sind homogen, da die Konfidenzintervalle jeder Studie mindestens mit einer anderen Studie überlappen.

Die Effektgrößen sind homogen, da die Konfidenzintervalle der (meisten) Studien mit denen des Gesamtmittelwerts überlappen.

Keine der Aussagen trifft zu

Was trifft an Aussagen zum hier dargelegten Funnelplot zu? (?????)

Es fehlen Studien mit größeren (positiven) Effektgrößen und hoher Präzision

Es fehöen Studien mit größeren (positiven) Effektgrößen und geringerer Präzision

Es fehlen Studien mit kleineren (negativen) Effektgrößen und hoher Präzision

Es fehlen Studien mit kleineren (negativen) Effektgrößen und geringerer Präzision.

Keine der Aussagen trifft zu

Was stimmt an Aussagen über Funnelplots?

Der Plot stellt die beobachteten Effektgrößen sowie die Genauigkeit dar, mit der sie den Populationseffekt schätzen

Die Datenpunkte bilden idealerweise eine symmetrische Dreiecks- oder Trichterform, deren Spitze bei Null liegt.

Abweichungen von einer symmetrischen Trichterform deuten auf Verzerrungen der Studienauswahl hin

Jeder Datenpunkt repräsentiert die Effektgrößen einer untersuchten Person

Keine der Aussagen trifft zu

Was ist die Autokorrelation? / Regression?

Korrelation der Zeitreihe mit der lag-k-Zeitreihe (um k verschobene Zeitreihe) (Autokorrelation erster Ordnung / zweiter Ordnung)

2 verschiedenes: Was meint Autoregression?

Dass man die um k verschobene Zeitreihe als Prädiktor verwendet / Beschreibt den Einfluss, den ein früherer Zustand auf den aktuellen Zustand hat

Wie wird Stationarität im ARIMA Modell erreicht?

Dadurch, dass Differenzen zwischen aufeinanderfolgenden Werten gebildet werden (ggf mehrfach). ANzahl der benötigten Differenzbildungen= d

Wenn der Trend dann eliminiert ist:

Ist die Ordnung "d" der analysierten Zeitreihe trotzdem noch eine relevante Eigenschaft

Forschungsmethoden - Einzelfallforschung 1

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