Statistik 2 By Bye Luhmann at Universität Bochum

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Direkte Replikation

Originalstudie wird bis ins Detail nachgestellt
Betrifft Materialien, Ablauf, statistische Analysen, etc.

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Systematische Replikation

Nur kleine systematische Veränderungen der Studie (z.B. andere Reihenfolge von Fragebögen)

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Konzeptuelle Replikation

Studie wird mit veränderten Materialien, Abläufen, statistischen Analysen etc. nachgestellt
Idee: Wenn ein Effekt robust ist, sollte er unabhängig von methodischen Details zu finden sein --> Generalisierbarkeit
Problem: Ist der Effekt nicht reproduzierbar, hat man jede Menge Ausreden

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Ursachen für mangelnde Replizierbarkeit

Publikationsbias
Unabsichtliche Fehler
Fragwürde Forschungspraktiken (questionable research practices, QRP)

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Publikationsbias

Starke Präferenz in der Psychologie für statistisch signifikante Ergebnisse
Die Wahrscheinlichkeit, einen Effekt aufzudecken, ist eigentlich ca. 46 %. Aber über 90 % aller publizierten getesteten Effekte sind signifikant.

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p-Hacking

Die Daten werden so lange bearbeitet, bis der p-Wert unter die magische Grenze von .05 kommt.
Wird erleichtert durch so genannte researcher degrees of freedom
Erhöht das Risiko für falsch-positive Befunde (Fehler I. Art)

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Auch die Varianzanalyse ist ein Verfahren zum Vergleich von

Mittelwerten

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Quadratsumme

Summe der quadrierten Abweichungen mehrerer Werte von einem bestimmten Wert

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Populationsresidualvarianz

Varianz, die nur auf unsystematische Einflüsse zurückzuführen ist

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Unter der H0 ist der F-Wert etwas größer als 1: n / (n – 2)

Manchmal erhält man F-Werte < 1, was macht man dann?

Kein Signifikanztest notwendig
Auf Stichprobenfehler zurückzuführen

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Die Varianzanalyse ist ein Verfahren zum Vergleich von

Mittelwerten

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Je größer die Varianz zwischen den Gruppen im Vergleich zur Varianz innerhalb der Gruppen, desto

unwahrscheinlicher ist das Ergebnis unter Gültigkeit der Nullhypothese.

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