Statistik 2 by bye Luhmann an der Universität Bochum

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

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

• 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

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

• 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.

• 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)

Mittelwerten

Summe der quadrierten Abweichungen mehrerer Werte von einem bestimmten Wert

Varianz, die nur auf unsystematische Einflüsse zurückzuführen ist

• Kein Signifikanztest notwendig
• Auf Stichprobenfehler zurückzuführen

Mittelwerten

unwahrscheinlicher ist das Ergebnis unter Gültigkeit der Nullhypothese.