MP2 - Heck - SoSe 2021 at Universität Marburg | Flashcards & Summaries

MP2 - Heck - SoSe 2021 at Universität Marburg

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Wie kann man ein Ein-Gruppen Prätest-Posttest Design verbessern? 

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Verbesserung der Designs ohne Kontrollgruppe - Vergleich mit Normwerten? 

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Verbesserung Designs ohne Kontrollgruppen - 

Vergleiche mit sekundären Daten aus anderen Quellen?


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Was ist ein häufiges Argument gegen einen Prätest und wie kann es bewertet werden?

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Was sind Probleme von Case-Control-Designs?

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Was sind Probleme bei 2-Gruppen Prätest-Posttest-Designs?

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Was gibt es für weitere Verbesserungsmöglichkeiten bei Prätestdesigns mit Kontrollgruppe?

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Wie kann man die statistische Validität erhöhen? 

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Zwischen welchen grundsätzlichen Kontrolltechniken kann man unterscheiden? 

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Welche Kontrolltechniken gibt es für Personenstörvariablen?

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Welche Kontrolltechniken gibt es für Situationsstörvariablen

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Was kann bezüglich der internen Validität bei Quasiexperimenten sagen und wie sollte man Alternativerklärungen bewerten? 

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MP2 - Heck - SoSe 2021

Wie kann man ein Ein-Gruppen Prätest-Posttest Design verbessern? 

Verbesserung durch.. 

  1. • größerer zeitlicher Abstand zwischen Prä- und Postmessung

    → schwieriger, alternative Erklärungen auszuschließen


MP2 - Heck - SoSe 2021

Verbesserung der Designs ohne Kontrollgruppe - Vergleich mit Normwerten? 

• Werte anderer publizierter Studien werden
  herangezogen 

• eventuell Normwerte der verwendeten
Fragebögen
• z.B. Depressionstherapie: Vergleich zu Beck-Depression Inventory ´

• Problem: Vergleichbarkeit Normgruppe &
   Behandlungsgruppe? 

  • Selektionsbias 
  • History (Alter der Daten?) 
  • Regression zur Mitte (falls TG aufgrund Behandlungsbedarf ausgewählt) 
  • Testeffekte (falls Prätest in Behandlungsgruppe) 
  • Instrumentierung (unterschiedliche Umstände der Testung) 
  • Reifung (unterschiedliche Trends in Gruppen) 

MP2 - Heck - SoSe 2021

Verbesserung Designs ohne Kontrollgruppen - 

Vergleiche mit sekundären Daten aus anderen Quellen?


· auch ohne publizierte Normen liegen möglicherweise Vergleichsdaten vor 

·  Basisdokumentation im klinischen Bereich (Krankenkassendaten, Qualitätssicherungsprogramme etc.) 

z.B. Inanspruchnahme von Psychotherapie im Jahr vor COVID-19 

• Probleme: 

· Warum wurden die Daten erhoben?
→ Zweck hat eventuell einen starken Einfluss auf die
   Angaben 

· Alter der Daten 

· Vollständigkeit 

MP2 - Heck - SoSe 2021

Was ist ein häufiges Argument gegen einen Prätest und wie kann es bewertet werden?

• „Prätest hat bedeutsamen Einfluss auf das weitere Verhalten“ 

• nur problematisch, wenn Testing differentiell in KG und TG
• Lösungen: nicht-reaktive Maße, Solomon-Viergruppenplan


MP2 - Heck - SoSe 2021

Was sind Probleme von Case-Control-Designs?

• Problem: Selektionsbias möglich 

· TG = Kinder mit Diabetes → mehr Schulprobleme? 

· KG = Freunde dieser Kinder (von Eltern benannt) 

· Eltern wählen v.a. besonders soziale andere Kinder? 

· multiple Kontrollen/weitere KGs besser 

· Shadish et al.: Liste über 3 Seiten mit Gefährdungen der internen Validität... 

MP2 - Heck - SoSe 2021

Was sind Probleme bei 2-Gruppen Prätest-Posttest-Designs?

--> systematische SVen möglich, die kausalen Schluss gefährden 

• problematisch: Störvariablen die Interaktion erklären können
• differentielle Messwiederholungsartefakte, differentielle Erwartungseffekte 

• z.B. stärkere Ermüdung der Vpn in TG als KG 

MP2 - Heck - SoSe 2021

Was gibt es für weitere Verbesserungsmöglichkeiten bei Prätestdesigns mit Kontrollgruppe?

• Neben Treatment weitere Veränderungen in TG
   von T1 zu T2? 

• Reduktion von differentiellen Erwartungseffekten
  - „Filler“-Aufgabe bzw. „Entkopplung“ von
    Treatment und Messung
- weniger anfällige operationalisierte AV (z.B.
   implizite Messinstrumente) 

• Reduktion von Selektion-Testing 

    - Testmaterial variieren: z.B. in Prä- & Posttest    
unterschiedliche Instrumente nutzen, die das
       gleiche Konstrukt messen 

    - dabei unbedingt auf gleiche Schwierigkeit
      achten („parallele Tests“)! 

• Überprüfung von Selektion-History 

     - KG und TG am Ende nach zwischenzeitlichen  
       Geschehnissen befragen 

• Überprüfung von Treatment-Diffusion
    - KG am Ende nach alternativen Treatments und
     Spillover-Effekten befragen 

MP2 - Heck - SoSe 2021

Wie kann man die statistische Validität erhöhen? 


Maximierung der Teststärke 1 – β

  • Logik: „Signalstärke rauf (Effekt); Rauschen runter (Messfehler)
  •  β-Fehler = Beibehaltung der „falschen“ Nullhyp., → vorhandener Zusammenhang wird nicht entdeckt 
  • p-Wert = Wahrscheinlichkeit, dass der Effekt in der beobachteten Höhe oder ein noch größerer auftritt, wenn kein Effekt vorliegt (d.h. falls H0 wahr)


Folgen geringer Teststärke 

  • Ungenaue Effektstärkeschätzung 
  • es ist nicht informativ, wenn p > .05 ist → ungültig, die „Nullhypothese anzunehmen“ 




MP2 - Heck - SoSe 2021

Zwischen welchen grundsätzlichen Kontrolltechniken kann man unterscheiden? 


a) Versuchsplanerische Kontrolle von Gefährdungen der Validität (Versuchsplanung)

  • vor der Datenerhebung (z.B. Randomisierung, Parallelgruppen, Matching ...) 
  •  optimales Vorgehen – aber häufig nur begrenzt realisierbar!

b) Falls nicht möglich: statistische Kontrolle (statistische Datenanalyse)

  •  nach der Datenerhebung (z.B. multiple Regression, Auspartialisieren, ...) 
  • Vorteil: ökonomischer, breiter anwendbar
  • Erfolg hängt aber von vielen Annahmen ab! 


MP2 - Heck - SoSe 2021

Welche Kontrolltechniken gibt es für Personenstörvariablen?

• Randomisierung: eliminiert Konfundierung durch systematische SVen

• Messwiederholung: kontrolliert interindividuelle Varianz (Personen-SVen) 

• Parallelisierung: reduziert interindividuelle Varianz (Personen-SVen)


MP2 - Heck - SoSe 2021

Welche Kontrolltechniken gibt es für Situationsstörvariablen

  • Eliminierung von Störeinflüssen (z.B. Lärmdämmung) 
  •  Konstanthaltung möglicher Störeinflüsse über UV Bedingungen hinweg (z.B. Standardisierung, Automatisierung der Durchführung) 
  • Kontrollfaktor: systematische Variation der Störvariable & Aufnahme als weitere UV in einem mehrfaktoriellen Design
  • Ausbalancierung der Stimuli: die gleichen Items/Wörter kommen in jeder Bedingung der UV gleich oft vor 
  • Ausbalancierte Reihenfolge: Nur in Messwiederholungsdesigns

MP2 - Heck - SoSe 2021

Was kann bezüglich der internen Validität bei Quasiexperimenten sagen und wie sollte man Alternativerklärungen bewerten? 

Alternativerklärungen bewerten:

  1. Identifikation und Analyse möglicher Gefährdungen der internen Validität
  2. Kontrolle von Störvariablen
    → falls möglich durch Designelemente (z.B. Matching) → ansonsten statistische Kontrolle (z.B. Auspartialisieren)
  3. Vorhersage komplexer Zusammenhänge anstatt einfacher Effekte

→ Ausschaltung möglichst vieler alternativer Erklärungen (z.B.: komplexe vorhergesagte Interaktionsmuster)


Kausale Schlussfolgerungen

  • nur möglich wenn Alternativerklärungen unplausibel gemacht werden
  •  dies gelingt bei manchen Designs einfacher als bei anderen


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