Lernkartei M 8 Kurs 03423 (Seite 3 von 3)

Karten	120
Lernende	51
Sprache	Deutsch
Kategorie	Psychologie
Stufe	Universität
Erstellt / Aktualisiert	28.09.2016 / 09.08.2021
Weblink	https://card2brain.ch/box/m_8_kurs_03423
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Welche Merkmale beinhaltet das humanistische Bild vom Arbeiter, das z. B. McGregors Theorie Y zugrunde liegt?

im Grunde faul

materiell motiviert

durch klare Anweisungen und Kontrolle zu steuern

intrinsisch motiviert

nach Anerkennung und Selbstverwirklichung strebend

Ablaufschema AO- psychologischer Forschung- welche Schritte gehören zum Praxisprojekt?

Problemstellung und Analyse

Vorläufige, prüfbare Lösung (hypothesengeleitete Intervention) vorschlagen

Entwurf der Intervention

Design (Untersuchungsanlage, Stichprobe, Materialien)

Datenanalyse

Ablaufschema AO- psychologischer Forschung- welche Schritte gehören nicht zum Praxisprojekt?

Einsatz der Intervention und begleitende Evaluation

Analyse der Evaluationsbefunde

Interpretation, Kommunikation der Ergebnisse und ggf. Modifikation der Intervention

Interpretation und Kommunikation der Ergebnisse (Grenzen, Implikationen -> Praxis)

Datenanalyse

Was sind die Besonderheiten der durch den Forscher initiierten Forschung in der AO-Psychologie im Gegensatz zur Grundlagenforschung?

In der AO-Psychologie deutlicherer Anwendungsbezug gefordert

Befunde mglw. weniger stark generalisierbar (“Theorien mittlerer Reichweite”; umstrittener Punkt

Anonymisierung legitim, Vertraulichkeit der Befunde jedoch nicht

Fragestellung i.d.R. vorgegeben, beim Design Kompromisse häufig

Vertraulichkeit der Befunde legitim

Was sind die Besonderheiten der Auftragsforschung in der AO-Psychologie im Gegensatz zur Grundlagenforschung?

keine wesentlichen Abstriche in qualitativen Anforderungen

Fragestellung i.d.R. vorgegeben, beim Design Kompromisse häufig

“Übersetzungsleistung” durch Forscher gefragt (in zwei Richtungen)

Anonymisierung legitim, Vertraulichkeit der Befunde jedoch nicht

Mögliche Interessenkonflikte (Primat ethischer Rahmenbedingungen)

Was sind die Besonderheiten der Auftragsforschung in der AO-Psychologie im Gegensatz zur Grundlagenforschung?

Mögliche Interessenkonflikte (Primat ethischer Rahmenbedingungen

Vertraulichkeit der Befunde legitim

Kommunikation an Empfänger anpassen (s.u.), nicht die methodischen Grundlage

kaum wesentliche Unterschiede zur Grundlagenforschung

Anonymisierung legitim, Vertraulichkeit der Befunde jedoch nicht

Welchens sind methodische Besonderheiten in der Arbeits- und Organisationspsychologie / Design?

Betonung der externen, insbesondere der ökologischen Validität

Bevorzugung von Feldforschung (vs. Labor) mit Berufstätigen (vs. ausschließlich Studierenden)

Echte Experimente oft nicht möglich

Interne Validität (Kausalschlüsse) oft eingeschränkt

Echte Experimente sind vorherschend

Was sind die Grundannahmen kausaler Schlüsse nach Popper?

3 Annahmen

Kovarianz von Ursache und Wirkung/ Effekt muss feststellbar sein

Alternative Erklärungen müssen ausgeschlossen werden

Ursache geht der Wirkung zeitlich voraus

In der AO- Forschung ist die Interne Validität (Kausalschlüsse) oft eingeschränkt- durch welche Methoden kann sie verbessert werden?

Quasi-Experimente

Längsschnitt

Methodenvielfalt

Große Stichproben

Unabhängige Replikationen

Welches sind Arten der Validität kausaler Schlüsse nach Campbell?

Interne Validität: Geht die beobachtete Wirkung auf die angenommene Ursache zurück?

Externe Validität: Lässt sich das Ergebnis über den Untersuchungskontext hinaus verallgemeinern?

Konstruktvalidität (nicht identisch mit Testtheorie): Trifft die inhaltliche Interpretation von Ursache und Wirkung zu?

Statistische Validität: Hängen Ursache und Wirkung bedeutsam zusammen (Kovarianz, Signifikanz)?

alle bei Campbell genannten Validitäten beziehen sich auf das Design der Studie

Welche Bedrohungen der internen Validität gibt es nach Cook & Campbell

Zeitgeschehen (history): unerwartete Ereignisse (Strategiewechsel des Unternehmens/ Eigentümerwechsel)

Reifung (maturation): natürliche Entwicklung (zunehmende Berufserfahrung)

Testwiederholung (testing): Einfluss der Vormessung und Teständerung (instrumentation): veränderte Messung

Regression zur Mitte (statistical regression): Extreme mitteln sich aus

Vorauswahl (selection): Unterschiede vor Treatment und Ausfälle (mortality): Unterschiede nach Treatment

Was sind Besonderheiten quasi-experimentelle Designs im Gegensatz zu echten Experimenten?

Randomisierung und Konstanthaltung nicht oder nur eingeschränkt möglich

trotz eingeschränkter Randomisierung Manipulation bzw. experimentelle Variation der uV

Versuch, Validitätsbedrohungen über das Design zu kontrollieren

Konstanthaltung der äußeren Bedingungen

Ggf. Messung alternativer Erklärungen und statistische Kontrolle

Welches quasi-experimenteller Design entspricht dem Bild?

Zeitreihenanalysen (hier: ohne Kontrollgruppe, z.B. PPM)

Kohortendesign (hier: Zyklusanalyse)

Diskontinuitäts-Regressionsanalyse (formal Kontrollgruppendesign, jedoch von Vormessung abhängig)

Welches quasi-experimenteller Design entspricht dem Bild?

Diskontinuitäts-Regressionsanalyse (formal Kontrollgruppendesign, jedoch von Vormessung abhängig)

Kohortendesign (hier: Zyklusanalyse)

Zeitreihenanalysen (hier: ohne Kontrollgruppe, z.B. PPM)

Welches quasi-experimenteller Design entspricht dem Bild?

Zeitreihenanalysen (hier: ohne Kontrollgruppe, z.B. PPM)

Kohortendesign (hier: Zyklusanalyse)

Diskontinuitäts-Regressionsanalyse (formal Kontrollgruppendesign, jedoch von Vormessung abhängig)

Wie wirken sich Design-Alternativen auf die Ziele aus?

Stichprobengröße wirkt sich positiv auf interne und externe Validität aus, negativ auf die Ökonomie

Laborforschung wirkt sich stark auf die interne Validität aus

Feldforschung wirkt sich stark auf die externe Validität aus

experimentelles Design hat eine hohe interne Validität aber schwächere externe Validität

experimentelles Design hat eine hohe externe Validität aber schwächere interne Validität

Wie wirken sich Design-Alternativen auf die Ziele aus?

quasi- experimentelles Design hat eine hohe externe Validität, aber eine niedriege interne Validität

ein nicht- experimentelles Design(Fragebogenstudien oder korrelatives Design) hat eine niedrige interne Validität, aber eine hohe externe Validität und eine hohe Forschungsökonomie

Querschnittstudien haben eine geringe interne Validität, aber eine hohe Ökonomie

Längsschnittstudien haben eine hohe interne Validität, aber eine geringe Forschungsökonimie

Längsschnittstudien haben eine hohe interne Validität und eine hohe Forschungsökonimie

Welche Methodenvielfalt nutzt die AO- Psychologie?

Kombination verschiedener Datenquellen (z.B. Vorgesetzte, Kollegen, Mitarbeiter, objektive Indikatoren): Konvergenz?

Kombination verschiedener Erhebungsverfahren (z.B. bei Arbeitsanalyse, Organisationsdiagnose): Fragebogen, Interview, Beobachtung, Dokumentenanalyse

Kombination qualitativer und quantitativer Methoden (z.B. explorative Vorstudie qualitativ, gefolgt von quantitativer Erhebung zur Hypothesenprüfung)

Was sind die Vorteile der Anwendung qualitativer Verfahren?

Geringere Beeinflussung der Ergebnisse durch Vorannahmen

Erlaubt Exploration unbekannter Forschungsfelder und Entdeckung nicht antizipierter Aspekte

Große Tiefe und Reichhaltigkeit des Datenmaterials möglich

Großer Interpretationsspielraum

(kleines N)

Was sind die Nachteile der Anwendung qualitativer Verfahren?

Mangelnde Vergleichbarkeit, fast nicht statistisch auswertbar

Großer Interpretationsspielraum

Enormer Aufwand für Erhebung und Auswertung (kleines N)

Geringere Beeinflussung der Ergebnisse durch Vorannahmen

Große Tiefe und Reichhaltigkeit des Datenmaterials möglich

Was sind Besonderheiten qualitativer Verfahren?

„Qualitativ“ betrifft den gesamten Forschungsprozess

Qualitative Erhebungsverfahren: Unstrukturierte Interviews, offene Fragen, Fokusgruppen, Fallstudien

Fragestellung offener als bei quantitative Erhebung, keine Hypothese

Was sind die Besonderheiten bei der Auswertung quantitativer Forschung in der AO- Psychologie?

Betonung von Effektstärken gegenüber Signifikanztests, also nicht "gibt es überhaupt einen Effekt", sondern eher "wie stark ist dieser Effekt"

Allgemeines Prinzip: Hypothese bestimmt das Design; Design bestimmt die Datenauswertung (Hypothese, die aufgestellt wird, bestimmt dasDesign, das Design bestimmt dann die Datenauswertung und nicht umgekehrt)

In der publizierten AO-psychologischen Forschung generell gestiegener Anspruch an das Design

In der publizierten AO-psychologischen Forschung gibt es generell einen gestiegenen Anspruch an das Design. Welche Auswirkungen hat das?

Große Stichproben

Konstruktvalidität der Messung

Komplexere Modelle (Mediatoren, Moderatoren)

Längsschnittstudien

Mehrere Datenquellen, Mehrere Ebenen (Individuum, Gruppe, Organisation)

Besonderheiten / Auswertung: Bsp. für durch das Design implizierte Auswertungsmethoden, welche Zusammenhänge werden in der Onlinevorlesung genannt?

Konstruktvalidität, Komplexe Modelle: Lineare Strukturgleichungsmodelle (CFA, Pfadmodelle), Moderierte Regression

Längsschnittstudien: Lineare Strukturgleichungsmodelle (latent growth)

Mehrere Datenquellen: Lineare Strukturgleichungsmodelle (MTMM), Polynomiale Regression

Mehrere Ebenen: Mehrebenenanalysen (auch HLM: Hierarchical Linear Modeling)

Integration von Forschungsergebnissen mittels Metaanalyse- was sind Merkmale des traditionellen Ansatz von Forschungsergebnissen mittels Metaanalyse?

Beurteilung des Forschungsstands anhand intuitiver Gewichtung bzw. Auszählung signif./nicht signif. Ergebnisse

Fragen: Gibt es einen Effekt? Ist der Effekt konsistent?

Problem: häufig Unterschätzung der tatsächlichen Effekte aufgrund der Nichtberücksichtigung des Stichprobenfehlers und anderer Artefakte

Was ist der Ansatz der Metaanalyse?

Objektivierung und Quantifizierung

Fragen: Wie stark ist der Effekt? Ist der Effekt konsistent?

Einbeziehung von Artefakten und Suche nach systematischen Unterschieden

Wie ist der Ablauf der Metaanalyse analog zum Ablauf im Forschungsprozess?

(6)Fragestellung: oft eher explorative Aufarbeitung der Befundlage zu bestimmten Thema (Bsp.: Kriterienbezogene Validität des AC)

(3)Design: Kriterien und Kodierschema für Primärstudien im Sample immer: Effektstärke, N, Quelle

(1) Fakultativ: Designmerkmale (Population, Messung, Design, Publikationsart usw.) -> Moderatoranalysen

(4) Erhebung: Recherche von relevanten Studien (= „Teilnehmer“)

(2) Auswertung: unterschiedliche Varianten; AO-typisch ist die psychometrische Metaanalyse nach Hunter & Schmidt (s.u.)

(5) Interpretation: Effektstärke, Konsistenz

1 - 3 - 4 - 2 - 5

3 - 1 - 4 - 5 - 2

3 - 1 - 4 - 2 - 5

1 - 4 - 2 - 5 - 3

4 - 2 - 5 - 3 - 1

Welche Aussagen zur Metaanalyse sind richtig?

die in der AO- Psychologie am häufigsten angewandte Methode

Abschätzung des „wahren“ (Populations-)Wertes einer Effektstärke (zumeist von Mittelwertsunterschieden  oder einer Korrelation )

Abschätzung der „wahren“ Streuung nach Korrektur statistischer Artefakte (Stichprobenfehler immer korrigiert, häufig auch Reliabilität, Messbereichseinschränkung oder -erweiterung)

Suche nach systematischen Einflussquellen, die die nach Korrektur verbleibende Streuung erklären (Moderatoren oder Subgruppen, ggf. Aufteilung des Datensatzes und nachfolgende Moderatoranalysen)

Es gilt allgemein: Je kleiner K und N, desto aussagefähiger die Metaanalyse

Was ist die Vorgehensweise bei der psychometrischen Metaanalyse nach Hunter & Schmidt?

(1) mittlere unkorrigierte Korrelation, d. h. ausrechnen des Mittelwertes für die beobachteten Korrelationen, ohne diese zu korrigieren, aber gewichtet nach Stichprobengröße

(2) Artefaktkorrektur (für jeden Koeffizienten einzeln)

(3) Berechnung der mittleren korrigierten Korrelation („true score correlation“)

zu (1): Reliabilität im Idealfall für jede Studie einzeln bekannt; falls nicht, Ermittlung über Artefaktverteilungen

zu (2) Artefaktkorrekturen sind z. B. Messbereichskorrekturen,

Psychometrische Metaanalyse- Artefaktkorrektur, warum und wie?

Messfehler: übliche Attenuationskorrektur: rxy / (rxxryy)½ (hier: beidseitige Korrektur). Reliabilität im Idealfall für jede Studie einzeln bekannt; falls nicht, Ermittlung über Artefaktverteilungen

Messbereichseinschränkung oder –erweiterung: Korrektur um das Verhältnis der Stichprobenstreuung zur Populationsstreuung (SD); Schätzproblem der Populationsstreuung

Berechnung eines Korrekturfaktors als Produkt der einzelnen Artefakte Ai

Jede beobachtete Korrelation wird durch den Korrekturfaktor geteilt (dieser ist i.d.R. < 1, also rc > ro).

Psychometrische Metaanalyse- welche Aussagen zur Berechnung der mittleren korrigierten Korrelation („true score correlation“) sind zutreffend?

Die korrigierte Korrelation wird mit dem Produkt aus Stichprobengröße und quadriertem Korrekturfaktor (s.o.) gewichtet (d.h. größere Stichproben und Studien mit geringerem Messfehler bekommen ein größeres Gewicht): wi = Ni  Ai²

Die true score correlation (Schätzung der Populations-korrelation ) ergibt sich aus: siehe Bild

Psychometrische Metaanalyse nach Hunter & Schmidt -Berechnungsschritte

Welche Aussagen zur Überprüfung der gefundenen Validität auf Generalisierbarkeit sind zutreffend?

75%-Regel: Wenn mindestens 75% der Streuung in den korrigierten Koeffizienten durch Artefakte erklärt werden kann gilt die gefundene Validität als generalisierbar

Glaubwürdigkeitsintervall (credibility interval: CV): Wenn das 90%-CV den Nullpunkt nicht einschließt bzw. relativ klein ist, gilt die Validität als generalisierbar (Achtung: das CV ist kein Konfidenzintervall)

Verbleibt nach Artefaktkorrektur noch substantielle Varianz, so spricht dies für die Existenz von Moderatoren (Subgruppen mit unterschiedlichen Populationsmittelwerten)

Psychometrische Metaanalyse nach Hunter & Schmidt - Berechnungsschritte

Welche Aussagen zur Moderatoranalysen sind zutreffend?

Bildung von Untergruppen anhand der zuvor spezifizierten Kriterien (Vpn, Prädiktorarten, Kriteriumsvarianten etc.)

Berechnung einer neuen Metaanalyse für jede Gruppe einzeln

entscheidend: Verbessert sich die Varianzaufklärung in diesen Subgruppenanalysen gegenüber der Einbeziehung aller Studien? Wenn ja (vgl. 75%-Regel, CV), Interpretation der mittleren Korrelationen als wahre Werte jeder einzelnen Gruppe

Problem: Stichprobenfehler zweiter Ordnung. Es gehen weniger Daten in die einzelnen Metaanalysen ein, was eine stärkere Verzerrung durch untypische Studien nach sich ziehen kann

Probleme und Kritik der Metaanalyse?

Publication Bias (file drawer problem)

„Äpfel und Birnen“-Problem

„Rasenmäher“-Methode

Überinterpretation

Randomisierungsprobleme

Probleme und Kritik der Metaanalyse- welche Aussagen zu den einzelnen Kritikpunkten sind richtig?

Einzelner Kennwert in Metaanalysen verdeckt die Besonderheiten einzelner Primärstudien sowie Wechselwirkungen

Metaanalyse ist eine Alternative zur Primärstudie; vertiefende Beschäftigung mit den Originalquellen kann dadurch ersetzt werden

Stillstand der Forschung, da Metaanalysen als das „letzte Wort“ zu einem Forschungsgebiet aufgefasst werden

kann ein Segen oder ein Fluch sein; ersteres falls sonst Ressourcen auf längst geklärte Fragen verschwendet würden, letzteres falls die Schlussfolgerungen falsch oder unzureichend sind

Welche Aussagen zu Regressions- Diskontinuitäts- Designs sind falsch?

Skript S. 121

ein Desing für den Spezielfall, dass der Gruppenbildung eine kontinuierlich verteilte Variable zugrunde liegt und das Treatment aufgrund des Erreichens eines Schwellenwerten auf dieser Variablen zugewiesen wird

Bsp.: Bonuszahlung an Versicherungsvertreter wird abhängig gemacht vom Erreichen einer bestimmten Anzahl verkaufter Policen

ein Interessierender Effekt könnte die Auswirkung einer Bonuszahlung auf die Leistung in der Folgeperiode

berechnet man eine Regression der Nachleistung auf die Vorleistungswerte, sollte sich ein Treatment-Effekt in der Diskontinuität der Regressionsgeraden zeigen

es handelt sich um eine Längschnittsstudie, bei der mehrere Vormessungen mit mehreren Nachmessungen verglichen werden

Latent- Growth- Modelle- welche Aussagen sind richtig?

untersuchen interindividuelle Differenzen in der intraindividuellen Veränderung

damit kann modelliert und geprüft werden, wie stark und in welcher Form der Effekt eines Trainings (Gruppenwert) vom Ausgangswert in der Leistung (Individualwert) abhängt.

damit kann modelliert und geprüft werden, wie stark und in welcher Form der Effekt eines Trainings (Gruppenwert) vom Ausgangswert in der Leistung (Gruppenwert) abhängt.

untersuchen intraindividuelle Differenzen in der interindividuellen Veränderung

Was versteht man unter interner Validität?

Hängen Ursache und Wirkung bedeutsam zusammen (Kovarianz, Signifikanz)?

Lässt sich das Ergebnis über den Untersuchungskontext hinaus verallgemeinern?

Geht die beobachtete Wirkung auf die angenommene Ursache zurück?

Was versteht man unter externer Validität?

Hängen Ursache und Wirkung bedeutsam zusammen (Kovarianz, Signifikanz)?

Lässt sich das Ergebnis über den Untersuchungskontext hinaus verallgemeinern?

Geht die beobachtete Wirkung auf die angenommene Ursache zurück?

Was versteht man unter statistischer Validität?

Hängen Ursache und Wirkung bedeutsam zusammen (Kovarianz, Signifikanz)?

Lässt sich das Ergebnis über den Untersuchungskontext hinaus verallgemeinern?

Geht die beobachtete Wirkung auf die angenommene Ursache zurück?

M 8 Kurs 03423

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