Forschungsmethoden an der Universität Erlangen-Nürnberg

Karteikarten und Zusammenfassungen für Forschungsmethoden an der Universität Erlangen-Nürnberg

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Welche Probleme gibt es in der Psychologischen Forschung?

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Welche Folgen resultieren aus den Problemen in der Psychologischen Forschung?

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Was bedeutet p-Hacking?

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Was für Methoden gibt es, um p-Hacking zu betreiben?

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Was passiert bei der nachträglichen Hypothesenanpassung?

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Was passiert beim Optional Stopping?

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Was sind Probleme des Nllhypothesen-Signifikanztests (NHST)?

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Warum sind die folgenden Statements falsch?


1.The probability that the true mean is greater than 0 is atleast 95 %.

2.The probability that the true mean equals 0 is smaller than 5 %. 

3.The“null hypothesis” that the true mean equals 0 is likelyto be incorrect.

4.There is a 95 % probability that the true mean lies between 0.1 and 0.4.

5.We can be 95 % confident that the true mean lies between 0.1 and 0.4.

6.If we were to repeat the experiment over and over, then 95 % of the time the true mean falls between 0.1 and 0.4.

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Was ist eine Alternative zu NHST?

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Wie kann man KI korrekt interpretieren?

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Was ist ein Problem bzgl. Datenmanipulation?

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Mit welcher Studie wurden Probleme in der psychologischen Forschung quantifiziert?

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Forschungsmethoden

Welche Probleme gibt es in der Psychologischen Forschung?

1) Publikations-Bias / File-Drawer Problem
2) p-Hacking / p-value abuse
3) Fehler bei der Auswahl, Durchführung und Interpretation statistischer Verfahren
4) Datenmanipulation / Fälschung

Forschungsmethoden

Welche Folgen resultieren aus den Problemen in der Psychologischen Forschung?

- Publikation Falsch-Positiver Ergebnisse
- Überschätzung von Effektstärken (in Metaanalysen)
- Replikationskrise

Forschungsmethoden

Was bedeutet p-Hacking?

• Aus multiplen Auswertungsstrategien wird post-hoc die Strategie mit dem kleinsten
p-Wert ausgewählt
• Entscheidungen beim Testen
– Wahl des Tests (z.B. t-Test vs. U-Test)
– Auswahl von AVn, UVn, Kovariaten
– Aggregation von Daten (z.B. Mediansplit vs. Kontinuierliche Daten)
– Ausschluss von Ausreißern (z.B. strenges vs. liberales Kriterium)
– Transformation von Daten (z.B. logarthmieren von RTn)
– …
• Durch p-hacking wird der Alpha-Fehler und damit die Zahl „falsch-
positiver“ Veröffentlichungen dramatisch erhöht
• p-hacking geschieht oft ohne Absicht

Forschungsmethoden

Was für Methoden gibt es, um p-Hacking zu betreiben?

- Nachträgliche Hypothesenanpassung
(Post-hoc directed testing)

- Optional Stopping

Forschungsmethoden

Was passiert bei der nachträglichen Hypothesenanpassung?

Wenn nachträglich (nachdem das Ergebnis bekannt ist)
eine gerichtete Hypothese gewählt wird, verdoppelt
sich der Alpha-Fehler

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Was passiert beim Optional Stopping?

• Die Datenerhebung wird bei einem sig. Ergebnis vorzeitig beendet bzw. bei nicht signifikantem Ergebnis fortgesetzt
• Probleme
(1) p-Werte schwanken von Datenpunkt zu Datenpunkt -> Capitalization of Chance
(2) Bei extrem großen Stichproben reichen minimale Effekte für statistische Signifikanz

• Durch Kombination mit anderen p-Hacking "Strategien" kann man auf fast 100% falsch-positive Ergebnisse kommen

Forschungsmethoden

Was sind Probleme des Nllhypothesen-Signifikanztests (NHST)?

1. Das Ergebnis hängt von der Stichprobengröße ab

  • Kleine Stichproben -> kleine Power -> häufig Fehler zweiter Art (falsch-negative Ergebnisse)
  • Große Stichproben -> große Power -> uninteressante Effekte werden signifikant

2. Die Nullhypothese ist in der Realität immer falsch! Daher ist ein Test, der die H0 prüft, sinnlos

3. Es kann keine Evidenz für die H0 gesammelt werden

4. Problematische Interpretation

– 𝑝(𝐷𝑎𝑡𝑒𝑛|𝐻0) ≠ 𝑝(𝐻0|𝐷𝑎𝑡𝑒𝑛)

– Möglicherweise sind Daten unter der/einer Alternativhypothese genauso unwahrscheinlich

5. Das Alpha-Niveau von 5% ist willkürlich

Forschungsmethoden

Warum sind die folgenden Statements falsch?


1.The probability that the true mean is greater than 0 is atleast 95 %.

2.The probability that the true mean equals 0 is smaller than 5 %. 

3.The“null hypothesis” that the true mean equals 0 is likelyto be incorrect.

4.There is a 95 % probability that the true mean lies between 0.1 and 0.4.

5.We can be 95 % confident that the true mean lies between 0.1 and 0.4.

6.If we were to repeat the experiment over and over, then 95 % of the time the true mean falls between 0.1 and 0.4.

– Aussagen 1 bis 4: Populationsparameter sind fix und haben daher keine Wahrscheinlichkeiten
– Aussagen 5 bis 6: Aussagen dürfen nicht zu einem spezifischen CI gemacht werden

Forschungsmethoden

Was ist eine Alternative zu NHST?

Konfidenzintervalle

Forschungsmethoden

Wie kann man KI korrekt interpretieren?

VL: If we were to repeat the experiment over and over, then
95 % of the time the confidence intervals contain the true mean.


If the current sample is one of the 95 % of all samples with relatively small values of∣∣ ̄X−μ∣∣/S, then μ lies in the interval 0.1–0.4.


Unless the current sample is one of the 5 % of all samples with unusually large values of∣∣ ̄X−μ∣∣/S, then μ lies in the interval 0.1–0.4.


Μ lies within the CI for 95 % of all samples


Begriff “Wahrscheinlichkeit” ist hier fehl am Platz, denn “the CI statement “0.1 ≤ μ ≤ 0.4” is a specific isolated numerical assertion, and it is either true or false (i.e., μ either lies between 0.1 and 0.4 or it does not).”

Forschungsmethoden

Was ist ein Problem bzgl. Datenmanipulation?

• Es ist oft sehr einfach möglich
• Es besteht ein gradueller Übergang von einer ehrlichen Analyse über p-hacking hin zur Datenfälschung
• Die Dunkelziffer ist vollkommen unklar
• Motivation:
– Hoher Publikationsdruck
(„publish or perish“)
– Insbesondere für Nachwuchswissenschaftlern

Forschungsmethoden

Mit welcher Studie wurden Probleme in der psychologischen Forschung quantifiziert?

Reproducibility Project (Open
Science Collaboration, 2015, Science)
– 270 Psychologen (Initiator: Brian Nosek)
– 100 publizierte Studien aus 3 Zeitschriften (Psychological Science, Journal
of Personality and Social Psychology, Journal of Experimental Psychology:
Learning, Memory, and Cognition)
– Exakte Replikationen (mit hoher Teststärke)

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