Forschungsmethoden an der Universität Erlangen-Nürnberg

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Beispielhafte Karteikarten für Forschungsmethoden an der Universität Erlangen-Nürnberg auf StudySmarter:

Warum sollte man eigentlich ein „Data-Screening“ durchführen?

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Welche Chancen bietet die Replikationskrise?

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Warum Open Science?

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Warum Qualität statt Quantität?

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Warum Trennung von explorativer und hypothesentestender Forschung?

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Warum mehr Replikationsstudien?

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Warum Preregistration?

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Warum A priori Stichprobenumfangsplanung?

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Warum Bayes-Faktoren statt p-Werte?

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Warum Effektstärke statt p-Wert?

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Wie können die Problem der psychologischen Forschung beseitigt
werden?

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Wichtige Themen beim Data Screening

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Forschungsmethoden

Warum sollte man eigentlich ein „Data-Screening“ durchführen?

• Oft dauert das „Data Screening“ mehrere Tage, die eigentliche
Analyse aber nur 5 Minuten
• Ein sorgfältiges Data Screening ist essentiell für eine „ehrliche“ Analyse
– z.B. Fehleranalyse: Prüfen, ob die Daten korrekt erhoben wurden
– z.B. Prüfung von Voraussetzungen der statistischen verfahren erfüllt sind
• Fehler im Datensatz können Ergebnisse substantiell verzerren!

Forschungsmethoden

Welche Chancen bietet die Replikationskrise?

– Die Psychologie hat diese Problem schneller erkannt als andere Disziplinen
– Intensive Diskussion der Forschungspraxis im Fach
– Verbesserung der wissenschaftlichen Praxis
– Verbesserung der methodischen Ausbildung

Forschungsmethoden

Warum Open Science?

• Bereitstellung von Daten, Auswertungsroutinen, etc. für andere Forscher
• Verbesserte Replizierbarkeit
• Besser Überprüfbarkeit (Datenmanipulation ist erschwert)

Forschungsmethoden

Warum Qualität statt Quantität?

• Es sollte weniger Bedeutung auf die Quantität von Veröffentlichungen als vielmehr auf die Qualität geachtet werden
• Weniger Publikationsdruck
• Gute theoretische Einbettung jeder Studie ist sehr wichtig

Forschungsmethoden

Warum Trennung von explorativer und hypothesentestender Forschung?

• Bei hypopothesentestender Forschung müssen die statistischen Hypothesen, Routinen der Datenbehandlung, Auswertungsverfahren, etc. VOR der Datenerhebung feststehen
• Wenn im Nachhinein etwas geändert werden muss, ist der Befund als explorativ einzustufen und sollte repliziert werden!

Forschungsmethoden

Warum mehr Replikationsstudien?

• Zentrale Forschungsbefunde müssen repliziert werden
• Forscher sollten auch ihre eigenen Befunde vor einer Veröffentlichung replizieren
• Akzeptanz von Replikationsstudien bei Herausgebern der Fachzeitschriften
• Vorteil direkter Replikationen: Unterschiede in den Ergebnissen können nicht durch Unterschiede in dem Studiendesign erklärt werden
• Vorteil konzeptueller Replikationen: Guter Beleg für externe Validität (Generalisierbarkeit)

Forschungsmethoden

Warum Preregistration?

• Preregistration = Anmeldung einer Studie zur Veröffentlichung, bevor die Daten erhoben werden
• Einleitung und Methodenteil werden schon geschrieben und bei einem Journal eingereicht
• Ergebnis und Diskussion werden nach der Datenerhebung geschrieben
• Im Nachhinein kann/darf nichts mehr verändert werden
• Reduktion des File-Drawer Problems

Forschungsmethoden

Warum A priori Stichprobenumfangsplanung?

• Durchführen von Studien mit ausreichender Power
• Ergebnisse können mit größerer Eindeutigkeit interpretiert werden
• Keine Studien mit zu geringer Power durchführen
• Bei hoher Power ist es wahrscheinlicher, dass auch ein 0-Ergebnis publiziert werden kann
• Optional Stopping fällt weg, wenn von Anfang an feststeht, wie viele Vpn untersucht werden.

Forschungsmethoden

Warum Bayes-Faktoren statt p-Werte?

Bayes-Faktoren sind eindeutiger zu interpretieren, da sie die H0 und H1
berücksichtigen

Forschungsmethoden

Warum Effektstärke statt p-Wert?

• Die Effektstärke ist oft aussagekräftiger als der p-Wert
• Vorteile:
– Unabhängig von der Stichprobengröße
– Wichtig für die praktische / wissenschaftliche Relevanz
• Wichtig: Ausreichende Stichprobengröße, um die Effektstäre
zuverlässig zu schätzen

Forschungsmethoden

Wie können die Problem der psychologischen Forschung beseitigt
werden?

1. Effektstärke statt p-Wert

2. Bayes-Faktoren statt p-Werte

3. A priori Stichprobenumfangsplanung

4. Preregistration

5. Mehr Replikationsstudien

6. Trennung von explorativer und hypothesentestender Forschung

7. Qualität statt Quantität

8. Open Science

Forschungsmethoden

Wichtige Themen beim Data Screening

• Genauigkeit der Daten
• „Ehrliche“ Korrelationen
• Missing Data
• Ausreißer
• Verteilungsannahmen

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