3401.7.4 Korrelationsforschung
3401.7.4 Korrelationsforschung
3401.7.4 Korrelationsforschung
Kartei Details
Karten | 44 |
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Sprache | Deutsch |
Kategorie | Psychologie |
Stufe | Universität |
Erstellt / Aktualisiert | 02.06.2013 / 31.01.2015 |
Weblink |
https://card2brain.ch/box/3401_7_4_korrelationsforschung
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Untersuchung von Zusammenhängen zwischen psychologischen Variablen bzw, Konstrukten.
Experiment
Variationen der abhängigen Variable durch Manipulation der unabhängigen Variable selbst herstellen
Korrelationsforschung
Zusammenhänge zwischen bereits existierenden Variationen
Organismusvariablen
Persönlichkeitsmerkmale, Geschlecht etc
können nicht systematisch variiert, aber selegiert werden
Korrelative Zusammenhänge dürfen nicht kausal interpretiert werden
lediglich möglich, Anzahl kausaler Erklärungsalternativen einzuschränken bzw, zu falsifizieren
Korrelative Zusammenhänge nicht deterministisch, sondern storchastisch
vermutet Assoziationen zwischen zwei Merkmalen
nehmen Assoziation zwischen zwei Merkmalen an
spezifizieren nicht, ob es sich um negativen oder positiven Zusammenhang handelt
spezifizieren die Richtung der Assoziation
z.B. Alter hängt negativ mit Internetnutzung zusammen
nicht-linearer Zusammenhang zwischen Erregungsniveau und Produktivität
bei Korrelationskoeffizient +-1
Konvention von Cohen
+/- .10 schwache Zusammenhänge
+/- .30 mittlere Zusammenhänge
+/- .50 starke Zusammenhänge
ein und dasselbe Merkmal bei allen Personen einer Stichprobe zu verschiedenen Messzeitpunkten
zeitliche Stabilität interindividueller Unterschiede
"Verharren" von Personen auf denselben relativen Positionen innerhalb einer Gruppe über die Zeit
es wird festgestellt, ob die Rangordnung von mehreren Personen einer Stichprobe in Bezug auf ein Merkmal über die Zeit gleich bleibt oder sich verändert
Korrelation über mehrere Merkmale innerhalb einer Person
ipsative Stabilität
Prädikatoren
Vorhersagevariablen bei multivariater Zusammenhangshypothese
Kriterien
Variablen, die vorhergesagt werden sollen, bei multivariater Zusammenhangshypothese
Zusammenhang eines Sets aus mehreren Prädikatoren mit einem Set aus mehreren Kriterien
1. Indifikation substantieller Prädikatoren
2. Interaktionseffekte
3. Suppressionseffekte
durch Identifikation redundanter Kriterien
Prädikatoren idealerweise linear unabhängig, aber real oft korreliert
gemeinsame Zusammenwirkung zweier Merkmale
werden im Rahmen der Moderator-Hypothese geprüft
Supressor
Prädiktorvariable, die den Vorhersagebeitrag anderer Variablen erhöht, in dem sie für die Vorhersage irrelevante Varianzanteile unterdrückt
Moderator
qualitative oder quantitative Variable, die die Richtung und/oder die Enge des Zusammenhangs zwischen einer Prädiktor-Variable und einer Kriteriumsvariable beeinflusst
liegt vor, wenn die Beziehung zwischen zwei Variablen von der Ausprägung einer dritten Variable abhängt
Zusammenhang zwischen Extraversion bzw. Offenheit für Erfahrung und unterhaltungsorientierter Internetnutzung gilt nur für Männer, nicht für Frauen
erklärt den Prozess oder "Mechanismus" durch den eine Prädiktorvariable eine Kriteriumsvariable "beeinflusst"
erklärt, warum ein Zusammenhang zwischen zwei anderen Variablen besteht
Soziale Ängstlichkeit ist Mediator des Zusammenhangs zwischen emotionaler Labilität und der Präferenz für asynchrone Medien
1. Prädiktor ist mit Mediator korreliert
2. Mediator ist mit Kriterium korreliert
3. wenn 1. und 2. kontrolliert werden, verringert sich die Korrelation zwischen Prädikator und Kriterium und wird bei vollständiger Mediation Null
bzw.
1. Regression des Mediators auf den Prädikator
2. Regression des Kriteriums auf den Prädikator
3. Regression des Kriteriums auf den Prädikator und den Mediator
Zusammenhang zwischen zwei Variablen wird unbedeutend, wenn man den "Einfluss" einer dritten Variablen "ausschaltet"
Faktoranalyse
wechselseitige Zusammenhänge vieler Variablen lassen sich durch wenige, in der Regel voneinander unabhängige (orthogonale) Faktoren/Dimensionen erklären
Viele miteinander korrelierte Variablen werden auf wenige, voneinander unabhängige Faktoren/latente Variablen reduziert
1. Wenige Dimensionen können leichter weiterverarbeitet und kommuniziert werden
2. Möglichkeit, Messungen zu aggregieren
Summer mehrerer (miteinander korrelierender) Messungen liefert eine stabilere und repräsentativere Schätzung eines Merkmals als eine einzelne Messung
geben an, wie gut eine Variable zu einer Variablengruppe/ Faktor passt
Korrelationen einer einzelnen Variablen (eines Items) mit einem Faktor
je höher eine Variable auf einen Faktor lädt, umso besser passt sie zu bzw. repräsentiert den Faktor
Markiervariablen
Items/Variablen, die am höchsten auf einen Faktor laden
Faktor
konstruierte/syntetische, latente Variable, die mit allen Variablen so hoch wie möglich korreliert
Explorative Faktoranalyse
heuristisches Verfahren, das einem Variablengeflecht eine Ordnung unterlegt, mit der sich die Variableninterkorrelation erklären lässt
Insbesondere Ermittlung der Anzahl der Faktoren
konfirmatorische Faktorenanalyse
prüft Hypothese, das dass eine bestimmte Faktorenstruktur auch in weiteren Stichproben mi den gegebenen Variablen/Items gilt
Cross-leged panel design
Campbell 1963
Versuchsplan, um unterschiedliche Kausalmodelle in korrelativen Längsschnittstudien auszuschließen
Direkte Effekte
unvermittelte Zusammenhänge zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variable
Indirekte Effekte
Zusammenhänge zwischen zwei Variablen, die von einer (oder mehreren) anderen Variablen mediiert werden
basiert lediglich auf manifesten, d.h. beobachteten Variablen