VL. Empirische Methoden at RWTH Aachen

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Welche Dispersionsmaße gibt es?

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Welches Lagemaß eignet sich am besten für welches Skalenniveau ?

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Was ist der Modus eines Datensatzes ?

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Was sagt die Kurtosis aus?

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Welche Möglichkeiten gibt es, Daten grafisch darzustellen ?

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Worauf ist bei der (grafischen) Darstellung von Daten bzw. Informationen zu achten ?

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Was sind ethisch kritische Aspekte bei empirischen Untersuchungen ?

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Welche Fehler bzw. Mängel können bei empirischer Forschung auftreten ?

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Was sind Interaktions-Effekte ?

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Was sind Haupteffekte?

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Was sind Within-Designs ?

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Welche Phänomene führen zu Problemen mit Korrelationsmaßen ?

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VL. Empirische Methoden

Welche Dispersionsmaße gibt es?

Variationsbreite (Range)
Max-Wert – Min-Wert
Das informations-ärmste Lagemaß
+ Einfach zu berechnen
– keine Aussage zu Streuung der übrigen Werte
– stark beeinflusst von Extremwerten

Quartile / Perzentile
Unteres Quartil = 25% der Daten drunter, 75% drüber
95. Perzentil = 95% d. Daten drunter, 5% drüber

Quartilsabstand
= oberes Quartil – unteres Quartil

AD Streuung (Mittlere Abweichung)
AD = (X_i – X_quer) Betrag / N
Gibt den Durchschnitt Der in Absolutbeträgen gemessenen Abweichung vom arithmetischen Mittel an

Varianz 
(X_i – X_quer)Zum Quadrat / N

Standardabweichung
Wurzel aus Varianz
Das am häufigsten gebrauchte Lagemaß.
Gibt die durchschnittliche Entfernung aller Punkte zum Mittelwert an

VL. Empirische Methoden

Welches Lagemaß eignet sich am besten für welches Skalenniveau ?

Nominalskala
Nur Modus

Ordinalskala
1.  Median
2. Modus

Intervall- und Verhältnisskala
1.  Arithmetisches Mittel
2. Median
3. Modus
-—————————————————————————————————
Intervall- und Verhältnisskala mit Ausreißern (Schief)
1.  Median
2. Arithmetisches Mittel
3. Modus

VL. Empirische Methoden

Was ist der Modus eines Datensatzes ?

Der Wert, der am häufigsten vorgekommen ist.

VL. Empirische Methoden

Was sagt die Kurtosis aus?

Die Kurtosis beschreibt die Steilheit bzw. Spitzigkeit einer Verteilung

VL. Empirische Methoden

Welche Möglichkeiten gibt es, Daten grafisch darzustellen ?

Balken/Säulendiagramm

Histogramm

BoxPlot

Kreisdiagramm

Scatterplot

Liniendiagramm

Mosaikdiagramm

Netzdiagramm

VL. Empirische Methoden

Worauf ist bei der (grafischen) Darstellung von Daten bzw. Informationen zu achten ?

K-U-K-E-Le-Ve

Klarheit
Der Informationsgehalt wird schnell und genau vermittelt

Unterscheidbarkeit
Die angezeigte Information kann genau unterschieden werden

Konsistenz
Gleiche Information wird innerhalb der Anwendung, entsprechend den Erwartungen des Benutzers, stets auf die gleiche Art dargestellt

Erkennbarkeit
Die Aufmerksamkeit des Benutzers wird zur benötigten Information gelenkt

Lesbarkeit
Die Information ist leicht zu lesen

Verständlichkeit
Die Bedeutung ist leicht verständlich, eindeutig interpretierbar und erkennbar

VL. Empirische Methoden

Was sind ethisch kritische Aspekte bei empirischen Untersuchungen ?

„Schädigung“ der Versuchsperson
Schädigende / unangenehme Reize
Nicht-Lösen einer Test-Aufgabe
Durchfall durch Quote

Mögliche Lösung:
VP über mögliche negative Effekte aufklären
VP muss jederzeit abbrechen können
—————————————————————————————————
Täuschung der VP (Oft notwendig)
VP nicht über Untersuchungsziel informiert
VP bekommt Falschinformationen / Placebos

Mögliche Lösung:
VP im voraus einweihen
VP im Nachhinein einweihen
—————————————————————————————————
Manipulation der VP-Eigenschaften
Z.B. Durch Darreichung von Informationen
—————————————————————————————————
Unfreiwillige Teilnahme
————————————————————————————————-
Verletzung der Vertraulichkeit / des Datenschutzes

VL. Empirische Methoden

Welche Fehler bzw. Mängel können bei empirischer Forschung auftreten ?

Operationalisierungs-Fehler
Bei der Operationalisierung wurden verzerrende Messmethoden festgelegt
—————————————————————————————————
Codier-Fehler
Bei der Kodierung / dem Übertragen von Textdaten in numerische Daten wurden Fehler gemacht
—————————————————————————————————
Interviewer-Fehler
Bei der Datenaufnahme wurden fehlerhafte Werte eingetragen
—————————————————————————————————
Widersprüchliche Datenlage
————————————————————————————————
Antwortverweigerung
————————————————————————————————
Eingabe-Fehler
Datensätze wurden doppelt eingegeben
—————————————————————————————————
Analyse-Fehler
Falsche Methode / Falsches Verfahren wurde verwendet 
—————————————————————————————————
Interpretations-Fehler
Richtig gerechnet aber falsch Interpretiert
—————————————————————————————————
Darstellungs-Fehler
Grafiken / Tabellen falsch oder ungenügend mit Zusatzinformationen versehen

VL. Empirische Methoden

Was sind Interaktions-Effekte ?

Wirkung von 2+ UVs wird gleichzeitig untersucht.

Prüfen, ob Wirkung abhängig von der Faktor-Sufen-Kombination ist.

————————————————————————————-
Bsp: 3 Hauptfaktoren A, B & C

A <-> B / B <-> C / A <-> C sind Interaktionen 1. Art

A <-> B <-> C ist Interaktion 2. Art
——————————————————————————————
Ergibt sich ein signifikanter Interaktionseffekt, so hat dies Auswirkungen auf die Interpretation der Haupteffekte

Ordinale Interaktionen
Alle Haupteffekte sind interpretierbar

Hybride Interaktionen
Einer der Haupteffekte ist interpretierbar

Disordinale Interaktionen
Keiner der Haupteffekte ist interpretierbar

VL. Empirische Methoden

Was sind Haupteffekte?

Wirkung von UV auf AV wird isoliert (also unter Nicht-Beachtung anderer UVs) betrachtet.

Werden in Hypothesen formuliert und beziehen sich auf Grundgesamtheit

In einfaktoriellen Plänen gibt es 1 Haupteffekt.

In multifaktoriellen Plänen gibt es mehrere Haupteffekte

VL. Empirische Methoden

Was sind Within-Designs ?

Die selben Versuchspersonen, werden verschiedenen Bedingungen ausgesetzt (Messwiederholung) und jeweils die AV erhoben.

Aus den Unterschieden zwischen den einzelnen Messungen können dann Rückschlüsse auf die Wirkung der Beziehungen gezogen werden.

Vergleich erfolgt innerhalb der Versuchsgruppe.

VL. Empirische Methoden

Welche Phänomene führen zu Problemen mit Korrelationsmaßen ?

Scheinkorrelationen
Treten nur deshalb auf, weil AV und UV stark mit einer dritten Variable korrelieren

Verdeckte Korrelationen
Verschiedene Subgruppen der Stichprobe neutralisieren sich gegenseitig. Weisen selbst aber eine hohe Korrelation bei AV und UV auf.

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