Praxis Wissenschaftlichen Arbeitens Psychologie Wien at Universität Wien | Flashcards & Summaries

Praxis wissenschaftlichen Arbeitens Psychologie Wien at Universität Wien

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Auswertungsmethoden der qualitativen Forschung

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Phasen einer quantitativen Untersuchung (9)

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Ebenen wissenschaftlicher Hypothesen

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Äquivalenzprüfung

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p-Wert

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Fehler in der Hypothesenprüfung

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Was hat einen Einfluss auf die Signifikanz?

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Power

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Unabhängige Variable

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metrische UV

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Moderatorvariable

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qualitativer und quantitativer Forschungsansatz

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Praxis wissenschaftlichen Arbeitens Psychologie Wien

Auswertungsmethoden der qualitativen Forschung

 

  • Kodierung und Kategorisierung (wie z.B. theoretisches und thematisches Kategorisieren oder qualitative Inhaltsanalysen)
  • Narrative und hermeneutische Verfahren
  • Konversations- und Diskursanalyse

Praxis wissenschaftlichen Arbeitens Psychologie Wien

Phasen einer quantitativen Untersuchung (9)


  1. Definition des Forschungsgegenstandes
  2. Formulierung von Hypothesen, die man aus den forschungsleitenden Annahmen abgeleitet hat. 
  3. Wahl des Untersuchungsdesigns
  4. Wahl der Stichprobe
  5. Konstruktion des Erhebungsinstruments (Quantifizieren)
  6. (Pilotprojekt)
  7. Fallzahlplanung
  8. Datenerhebung / Erstellung des Datenfiles /Datenanalyse
  9. Berichterstellung / Darstellung der Ergebnisse

Praxis wissenschaftlichen Arbeitens Psychologie Wien

Ebenen wissenschaftlicher Hypothesen

  • Forschungshypothese:
    • relativ allgemein formuliert
    • Abgeleitet aus: Literatur, empirische Studien, Erfahrung
    • legen Untersuchungsdesign fest
    • z.B. Methode A hat eine bessere diagnostische Qualität als Methode B
  • Operationale Hypothese:
    •  Was wird wie gemessen? -> ist eine Weiterentwicklung der FH. Erklärung wie FH operationalisiert und untersucht wird.
    • Sind auf die konkrete Untersuchung hin formuliert. (Methode, Score...)
    • z.B. Die Sensitivität der Methode A ist höher als die Sensitivität der Methode B.
  • Statistische Hypothese: 
    • bezieht sich auf Populationswerte
    • sind mit statistischen Parameter forumuliert
    • Unterscheidung von H0 und H1 ( Gegenereignis zu H0)
    • z.B. H1 : p(Kurs) ist verschieden von p(kein Kurs).

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Äquivalenzprüfung

Hier geht es um den Vergleich von zwei Sachen und ob es eine Unterschied gibt, egal in welche Richtung

  • Die H0 ist, dass der Unterschied zwischen z.B: zwei Methoden größer gleich einem zuvor festzulegendem Wert ist. (Was ist ein relevanter Unterschied?)
  • H1: Der Unterschied ist nachweislich kleiner als ein Relevanter
    • Signifikantes Ergebnis = Beobachtbarer Unterschied ist kleiner als der relevante = Methoden sind gleichwertig
  • Darum ist es eine einseitige Fragestellung = Alpha Niveau muss halbiert werden
  • Dieser Wert wird so bestimmt, dass man argumentieren muss, dass bis dahin die beiden Methoden als gleichwertig angesehen werden können.

Praxis wissenschaftlichen Arbeitens Psychologie Wien

p-Wert

  • Wahrscheinlichkeit für ein spezielles Ergebnis, wenn die H0 stimmt
    • Gibt die Wahrscheinlichkeit für das beobachtete oder ein noch extremeres Ereignis an, vorausgesetzt die unter der H0 getroffene Annahme ist gültig.
    • ist eine bedingte Wahrscheinlichkeit (Whd. unter der Annahme H0 stimmt)
  • Wenn der p-Wert sehr gering ausfällt (< 0,05) sind die Daten sehr unwahrscheinlich, wenn die H0 gilt -> H1 wird angenommen
  • Das Ergebnis wird als signifikant bezeichnet, wenn die Wahrscheinlichkeit, dass es zufällig aufgetreten ist, sehr gering ist.
    • Wann ist die Wahrscheinlichkeit zu gering?

      (bzw. wann passen die Daten zu schlecht auf die H0)

Praxis wissenschaftlichen Arbeitens Psychologie Wien

Fehler in der Hypothesenprüfung

  1. Fehler 1. Art; a-Fehler
    • Könnte rein zufällig ein extrem seltenes Ereignis beobachten und daher H0 verwerfen, obwohl sie gilt.
  2. Fehler 2. Art; B-Fehler
    • Das beobachtete Ergebnis ist für die H0 nicht

      ungewöhnlich genug. Demnach wird die H0 beibehalten, obwohl sie nicht gilt. 

Praxis wissenschaftlichen Arbeitens Psychologie Wien

Was hat einen Einfluss auf die Signifikanz?

Einflussfaktoren

  • Effektgröße: Größe des tatsächlichen Unterschieds
  • Varianz der Messwerte
    • je größer die Streuung in der Stichprobe desto schwieriger ist es den Pop

      Mittelwert zu ermitteln, und das macht es schwerer eine Unterschied zwischen

      zwei pop zu finden (größeres Konfidenzintervall)

  •  Macht des Test/ Qualität / Teststärke ... t-test ist der beste??
  • Stichprobengröße: Grundsätzliche ist größer besser ABER: können auch zu groß sein, Bsp. Krebszellen bei einem Test, welcher jede Zelle erfasst. Nicht relevante Unterschied werden statistisch signifikant
  • a-Niveau
  • Einseitige vs. zweiseitige Fragestellung 


Praxis wissenschaftlichen Arbeitens Psychologie Wien

Power

=statistische Macht

  • Gegenwahrscheinlichkeit zum B-Fehler
  • Gibt die Wahrscheinlichkeit für ein statistisch signifikantes Ergebnisse an, unter der Voraussetzung, dass der interessierende Effekt tatsächlich existiert. 
  • Power wird größer, wenn Stichprobe groß ist
  • Power sollte normalerweise größer 80 sein

Wenn es denn Effekt gibt -> wie groß ist die Whd. dass ich ihn mit meiner Studie finde?

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Unabhängige Variable


Unabhängige Variablen: Sind in Experimenten diejenigen Variablen, die manipuliert werden:


  • Bei UVs, die Gruppen definieren unterscheidet man zwischen

    Zwischensubjektfaktoren und Innersubjektfaktoren

    • Zwischensubjektfaktoren definieren unabhängige Gruppen(Geschlecht, Geburtsland...)
      • Teilen die Stichprobe in zumindest zwei Teilstichproben, wobei keine Person in mehr als einer Gruppe sein kann                   = unabhängige Stichprobe
    • Innersubjektfaktoren definieren abhängige Gruppen(Messwiederholung, mehrere Situationen, Pärchen...)
      • = abhängige Stichprobe
  • Diese Unterschiedlichen Gruppen, sind auch Stufen der UV


Ist die UV ein Inner- oder Zwischensubjektfaktor, so sollte man Unterschiedshypothesen formulieren. z.B.

  • Die Erfolgsraten von Methode A und B unterscheiden sich. 
  • Die Leistungen vor und nach dem Training unterscheiden sich
  • NICHT! ... etwas korreliert mit dem Geschlecht!


Allgemein: Unterschiedshypothesen sollten so formuliert sein dass sich die der hinsichtlich der AV unterscheiden.

Praxis wissenschaftlichen Arbeitens Psychologie Wien

metrische UV

metrische Merkmale:(auch quantitative genannt) sind Merkmale, deren Ausprägungen sich mittels Zahlen darstellen lassen, wobei auch Rangunterschiede und Abstand  (intervallskaliert) sinnvoll interpretiert werden können. 


Bei metrischer UV sollte man Zusammenhangshypothesen formulieren. z.B.

  • Die Behandlungsdauer hängt vom Alter der Person ab.
  • Die Gewichtsreduktion hängt vom Ausgangsgewicht ab.

auch "korreliert mit..." ist möglich

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Moderatorvariable

Sie verändert die "Wirkung" der unabhängigen Variable(n) auf die abhängigen Variable(n).

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qualitativer und quantitativer Forschungsansatz

  • Während es beim qualitativen Forschungsansatz primär um das Verstehen (bzw. das verstehende Erklären) und die Hypothesengenerierung geht.
  • das Interpretieren (=regelgeleitetes Rekonstrurieren) latenter Sinnstrukturen
  • zirkuläres Vorgehen
  • Vor allem induktives und abduktives Schließen


  • stehen beim quantitativen Forschungsansatz primär das Erklären -> und die Hypothesenprüfung im Vordergrund.
  • numerischen Ergebnisse (es stellt sich meist die Frage ob und wie man das

    interessierende Merkmal überhaupt quantifizieren kann)

  • Es geht primär um das Erklären und das Prüfen von Hypothesen (ausgenommen
    Erhebungen und Umfragen bzw. rein explorative Verfahren, wie Clusteranalysen lineares Vorgehen
  •  Deduktives Schließen













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