mathematische und statistische...
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EmpirischeMethoden Starter
Prof. Dr.Günter. Meinhardt
Mathematische und statistische MethodenPD Dr. Malte Persike
persike@uni-mainz.delordsofthebortz.delordsofthebortz.de/g+facebook.com/twitter.com/youtube.com/
WintersemesterPsychologisches InstitutJohannes Gutenberg Universität Mainz
EmpirischeMethoden Starter
Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung und
nach der Vorlesung
Wallstr. 3, 6. Stock, Raum 06-206
Mathematische und statistische MethodenDr. Malte Persike
persike@uni-mainz.demethodenlehre.complus.google.com/+methodenlehrenfacebook.com/methodenlehretwitter.com/methodenlehreyoutube.com/methodenlehre
WiSe 2015/2016Psychologisches InstitutJohannes Gutenberg Universität Mainz
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Jetzt & Gleichhttps://facebook.com/groups/149166998548248Tutoriumsgruppe „Statistik Tutorium Methodenlehre“, Nachhilfebörse
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Es gibt keine Vorlesung mehr, sondern eine Übung.
Das Wissen erarbeitet Ihr Euch selbständig und flexibel auf unserer Partner-Lernplattform.
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Die Übung findet in einer Gruppe à 90 min. statt
Der Übungstermin liegt freitags von 12:15 Uhr bis 13:45 Uhr
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Statistik I/IIVorlesung
Semester 1
Statistik II/IVorlesung
SoftwaremethodenSeminar
Semester 2
OrganisatorischesAufbau des Moduls Methodenlehre
ForschungsmethodenVorlesung
6 ECTS 6 ECTS
3 ECTS 3 ECTS
Modulabschlussklausur
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Statistik I/IIVorlesung
Semester 1
Statistik II/IVorlesung
Semester 2
OrganisatorischesAufbau des Moduls Methodenlehre
Der Arbeitsaufwand im BSc/MSc Studium wird mit 30 Arbeitsstunden je 1 ECTS Punkt veranschlagt
Das sind 180 h/Semester bzw. etwa 13 h/Woche
Als Video-/Übungs-/Tutoriumszeit rechnen wir 5 h/Woche
Es verbleibt eine Eigenstudiumszeit von 8 h/Woche
6 ECTS 6 ECTS
Für den durchschnittlichen Studierenden
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Statistik I/IIVorlesung
Semester 1
ForschungsmethodenVorlesung
Statistik II/IVorlesung
SoftwaremethodenSeminar
Probeklausur
oder
(60 min.)(120 min.)
Abschlussklausur(60 min.)
Abschlussklausur
Semester 2
OrganisatorischesProbeklausur für Erstsemester – Ausblick
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Jetzt & GleichOrganisatorischesProbeklausur für Erstsemester – Disclaimer
Die Teilnahme an der Probeklausur nach dem ersten Semester ist freiwillig, es findet keine Anmeldung im Rahmen des BSc Studiums statt.
Es entstehen daraus keine studienwirksamen Konsequenzen für die Teilnahme an der Modulabschlussklausur (z.B. Verlust eines Versuchs)
Die Probeklausur wird nicht benotet
Es entsteht kein Anrecht auf Berücksichtigung des erzielten Ergebnisses in der Modulabschlussklausur
Probeklausur
(60 min.)
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Jetzt & GleichOrganisatorischesProbeklausur für Erstsemester – Berechnung der Abschlussnote
Stati I/II FoMe
Probeklausur
Stati I/II FoMe
Stati II/I SPSS
Abschlussklausur
0% ... 100% 0% ... 100%
0% ... 100% 0% ... 100%
0% ... 100% 0% ... 100%
Wiederholung
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Jetzt & GleichI. Bestandteile der Veranstaltung Online-Modul + Präsenzübung wöchentliche Hausaufgaben Tutorien (Übungen & Besprechung der HA)
II. Leistungskriterium Bestehen der Modulabschlussprüfung
Organisatorisches
III. Unser Qualitätsversprechen Emails werden im Semester innerhalb von 24h beantwortet
(an Werktagen) Online-Materialien sind ab spätestens dem Freitag der
Vorwoche verfügbar Klausuren werden innerhalb von 3 Wochen nachgesehen
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Jetzt & GleichMiriam Oberhettinger Mi 12 – 14 Uhr (c.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)
Miriam Oberhettinger Mi 18 - 20 Uhr (s.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)
Sebastian Brand Di 16 - 18 Uhr (c.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)
Sebastian Brand Do 18 - 20 Uhr (s.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)
Die Tutorien beginnen ab dem 15.11.2016.
Bitte um gleichmäßige Verteilung auf die 4 Termine
Wenn möglich: eigenes Notebook mitbringen
Tutorien „cum tempore“(± 15 min.)
„sine tempore“(pünktlich)
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Vorlesung& Übung
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Jetzt & GleichInhalte der Vorlesung im WiSe
Regression
„Wie verwandle ich mehrere bekannte Zahlen in eine neue Zahl?“
Deskriptive Statistik
„Wie mache ich aus vielen unverständlichen Zahlen wenige verständliche Zahlen?“
Varianzanalyse (ANOVA)
„Wie stelle ich fest, ob sich Gruppen unterscheiden?“
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Vorlesung& Übung
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Jetzt & Gleich
Bortz, J. & Schuster, C. (2010).Statistik für Human- undSozialwissenschaftler (7. Aufl.).Berlin: Springer-Verlag
Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I.& Tutz, G. (2009). Statistik - DerWeg zur Datenanalyse (6. Aufl.).Berlin: Springer.
LiteraturBasiswerke
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Literatur
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Jetzt & Gleich
Steland, A. (2003). MathematischeGrundlagen der empirischen Forschung.Heidelberg: Springer
LiteraturVorbereitung
Huber, O. (2009). Das psychologische Experiment: Eine Einführung.Bern: Huber
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Datenerfassung
Datentransformation
Deskriptive Auswertung
Darstellung & Visualisierung
Kennwertberechnung
Einfache statistische Analysen
Statistik verstehen durch Arbeit an Daten!
Software
Excel-basierte Klausuram 16.02.2017, ab 16:00 Uhr, Anthropologie
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Termin 1 – Erste Schritte
Mittwoch, 02.11. von 12-14 Uhr (c.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)
Mittwoch, 02.11. von 18-20 Uhr (s.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)
Termin 2 – Vertiefung
Dienstag, 08.11. von 16-18 Uhr (c.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)
Mittwoch, 09.11. von 18-20 Uhr (s.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)
Notebooks mitbringen!
Einführung in Excel
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Literatur
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Einführung in Excel
Was nun?
Erster regulärer Übungstermin: Fr, 04.11.2016 von 12-14 Uhr (c.t.)
im großen Hörsaal Binger Str. 14-16
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Jetzt & Gleich
GegenstandDie Psychologie ist eine empirische Wissenschaft über (menschliches) Verhalten und Erleben.
Empirische Wissenschaft
Auf Erfahrung beruhend, erfahrungswissenschaftlich
Prüfung von Hypothesen über Tatsachenbeobachtungen, zumeist an Stichproben
Empirische Methoden: a) Prinzip der systematischen Manipulation und Beobachtung; b) Aussagen werden über die Regeln des logischen Schließens verknüpft
Verallgemeinerung durch statistischen Induktionsschluss:Was in der Stichprobe gilt, gilt auch in der Population.
Psychologie als Wissenschaft„Wozu brauchen wir das?“
EmpirischeMethoden Starter
Forschungsprozeß
Theorien/Empirie
Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen
Formulierung inhaltlicher Hypothesen
Identifikation derAV und UV
Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Größen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes
Formulierung der statistischen Hypothesen
Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)
Messung der AV und UV
Datenauswertung:
Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population
Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte
Konfrontation der Ergebnisse mit den inhaltlichen
Hypothesen
Beantwortung der Fragestellung
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Jetzt & Gleich
Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Anforderungen
Wissenschaftliche Aussagen
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
„Interpersonale Hilfeperformanz nach der Konsumption von interaktiven Telemedien wird durch contentdeterminierte Affektlagen moduliert.“
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert die Bereitschaft zu helfen.“
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen.“
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert und erhöht die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen.“
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert oder erhöht die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen oder sie bleibt gleich.“
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen.“
Psychologische Aussagen
Psychologische Aussagen orientieren sich an diesen 4 Anforderungen für wissenschaftliche Aussagen.
Hypothesen in der Psychologie sind üblicherweise Aussagen über Gesetzmäßigkeiten, die als „Wenn-Dann“-Aussagen formuliert sind
Trifft eine Wenn-Dann-Aussage zu, so gilt immer, dass „Wenn sich A verändert, verändert sich auch B“.
„Wenn sich der Gewaltgehalt von Computerspielen erhöht,dann verringert sich die Bereitschaft der Spieler, anderen Personen in einer Notlage zu helfen.“
„Wenn sich der Gewaltgehalt von Computerspielen (A)erhöht, dann verringert sich die Bereitschaft der Spieler, anderen Personen in einer Notlage zu helfen (B).“
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Psychologische Aussagen
Psychologische Aussagen orientieren sich an diesen 4 Anforderungen für wissenschaftliche Aussagen.
Hypothesen in der Psychologie sind üblicherweise Aussagen über Gesetzmäßigkeiten, die als „Wenn-Dann“-Aussagen formuliert sind
Trifft eine Wenn-Dann-Aussage zu, so gilt immer, dass „Wenn sich A verändert, verändert sich auch B“.
Diese Kovariation zwischen Begriffen kann empirisch über Beobachtung und Messung geprüft werden
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Psychologische AussagenDas Kovariationsprinzip
Das Kovariationsprinzip ist eines der elementaren Konzepte in der Statistik
Es vereinigt die zwei alltagssprachlich verschiedenen Begriffe des Zusammenhangs und Unterschieds als zwei Perspektiven desselben Prinzips:
Ein Unterschied ist ein Zusammenhang
Ein Zusammenhang ist ein Unterschied
Für beide Perspektiven existieren statistische Verfahren zur Feststellung und Überprüfung
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Psychologische AussagenDas Kovariationsprinzip
Beispiel: Mädchen rund um die Welt erleben ihre Adoleszenz stressreicher als Jungen(Persike & Seiffge-Krenke, 2011)
Der Unterschied liegt im verschiedenen Stresserleben von Jungen und Mädchen.
Der Zusammenhang liegt in der Kovariation der beiden Merkmale Geschlecht und Stresserleben.
W M
>Stress StressMädchen Jungen
Merkmal
Geschlecht
Merkmal
Stress
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Selbstbeobachtung„Ich habe in den letzten 5 Semestern 9 Kilo zugenommen.“
Alltagssprachliche Fragestellung„Erhöht sich das Körpergewicht im Laufe des Psychologiestudiums?“
Hypothese„Wenn Menschen Psychologie studieren, erhöht sich mit zunehmender Studiumszeit das Körpergewicht.“
In der PraxisBeispiel für psychologische Forschung
Forschungsvorhaben: Psychologiestudium & Gewichtszunahme
EmpirischeMethoden StarterForschungsprozeß
Theorien/Empirie
Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen
Formulierung inhaltlicher Hypothesen
Identifikation derAV und UV
Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Größen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes
Formulierung der statistischen Hypothesen
Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)
Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte
Konfrontation der Ergebnisse mit den inhaltlichen
Hypothesen
Beantwortung der Fragestellung
Messung der AV und UV
Datenauswertung:
Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Bei den Merkmalsträgern werden anfangs immer Merkmale beobachtet, z.B. Alter, IQ, libidinöse Erregung.
Ein Merkmal hat mindestens zwei Ausprägungen, die beliebig beschrieben sein können, z.B. verbal (jung/alt), numerisch (0/1), bildlich ( / )
Der Begriff Beobachtung in der psychologischen Forschung bezeichnet streng genommen nur die Feststellung der Ausprägung eines Merkmals
VariablenVom Merkmal zur Variable
EmpirischeMethoden Starter
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Die Statistik als mathematische Disziplin muss mit Zahlenarbeiten, nicht mit den beliebig kodierten Ausprägungen eines Merkmals.
Man ordnet daher zunächst den Ausprägungen eines Merkmals feste Zahlen zu. Ein zahlenmäßig kodiertes Merkmal heißt dann Variable.
Variablen
Merkmal(Altersgruppe)
mit Ausprägungen(jung, alt)
Variable(Altersgruppe)
mit Ausprägungen(0, 1)
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Eine unabhängige Variable (UV, IV) besitzt Werte, die ein Versuchsleiter (willkürlich) hergestellt hat (z.B. Dosis eines verabreichten Medikamentes, Einteilung in Gruppen, die bestimmte Treatments bekommen)
Eine abhängige Variable (AV, DV) besitzt Werte, die man erst durch Messung bei den Merkmalsträgern gewinnt (z.B. Reaktionszeit, Fehlerquote, Erregungsniveau, etc.)
Schema:
Unabhängige VariableUV
Abhängige VariableAV
VariablenUnterscheidung nach Art der Manipulation ihrer Werte
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Unabhängige Variablen sind Variablen, deren Ausprägungen der Versuchsleiter im Experiment verändert/kontrolliert, die er also vorher kennt.
Abhängige Variablen sind Variablen, die im Experiment an der Versuchsperson gemessen werden.
Die Ausprägung der UV soll die Größe der AV beeinflussen, niemals umgekehrt.
Dies ist wieder das Kovariationsprinzip
Einfache Merkregel
VariablenUnterscheidung nach Art der Manipulation ihrer Werte
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
MerkmaleStudiumszeitKörpergewicht
VariablenFestlegung numerischer Werte bzw. einer Messskala für die Ausprägungen der Merkmale
ProblemWie werden die Variablen überhaupt gemessen?
Forschungsvorhaben: Psychologiestudium & Gewichtszunahme
In der PraxisBeispiel für psychologische Forschung
EmpirischeMethoden StarterForschungsprozeß
Theorien/Empirie
Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen
Formulierung inhaltlicher Hypothesen
Identifikation derAV und UV
Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Größen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes
Formulierung der statistischen Hypothesen
Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)
Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte
Konfrontation der Ergebnisse mit den inhaltlichen
Hypothesen
Beantwortung der Fragestellung
Messung der AV und UV
Datenauswertung:
Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
In Hypothesen kommen theoretische Merkmale, sog. Konstrukte vor, die nicht direkt messbar sind (z.B. Intelligenz, Angst, Kreativität, Leistungsfähigkeit)
Einer Hypothese müssen somit beobachtbare Phänomene zugeordnet werden. Die Vorschrift, wie ein Konstrukt durch Beobachtung bzw. Messung festgestellt werden kann, nennt man Operationalisierung.
Das beobachtbare Phänomen wird häufig auch als Indikatordie daraus erzeugt Variable als Indikatorvariablebezeichnet.
Daten im Forschungsprozess sind also Informationen, die mithilfe einer Operationalisierung gewonnen wurden
Operationalisierung
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
MerkmaleStudiumszeitKörpergewicht
OperationalisierungStudiumszeit: Tage seit Immatrikulation
Körpergewicht: Körpergewicht und Body Mass Index
VariablenStudiumszeit: Kalendertage von 0 bis
Körpergewicht: kg von 0 bis und BMI von 0 bis
In der PraxisBeispiel für psychologische Forschung
Forschungsvorhaben: Psychologiestudium & Gewichtszunahme
EmpirischeMethoden StarterForschungsprozeß
Theorien/Empirie
Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen
Formulierung inhaltlicher Hypothesen
Identifikation derAV und UV
Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Gößen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes
Formulierung der statistischen Hypothesen
Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)
Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte
Konfrontation der Ergebnisse mit den inhaltlichen
Hypothesen
Beantwortung der Fragestellung
Messung der AV und UV
Datenauswertung:
Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Design: Planung und Ausführung von Untersuchungen (Art der Stichprobe, Wahl des Messinstrumentes, Kontrolle der Messung etc.)
Deskription (Beschreibung) und Exploration(Entdecken): Zusammenfassung, Darstellung und das Auffinden von systematischen Strukturen in Daten der untersuchten Stichprobe
Inferenz (schließende, induktive Statistik): Generalisierung und Vorhersagen über gemachte Beobachtungen von der untersuchten Stichprobe auf die Grundgesamtheit(Population)
Ziele der Anwendung statistischer Methoden
EmpirischeMethoden Starter
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Theorie& Empirie
Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Daten werden in MatrizenFestgehalten (Datenmatrix)
Für jeden Merkmalsträger wird in einer Zeile die Ausprägung der UV(n) und der AV(n) codiert
Matrixorganisation:Personen x Merkmale(Zeile) (Spalten)
Daten und ihre Analyse
Die Kodierung erfolgt über Zahlen. Diese haben vielfach unterschiedliche Bedeutungen.
EmpirischeMethoden Starter
Jetzt & Gleich
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Variablen
Statistik
Statistische MethodenKennwerte, Tabellen, Diagramme, Texts
181.58 181.92 12.01 3.80 159.84 201.8144 44 3 1 41 51
165.79 164.01 8.83 2.79 152.41 179.2138 37 2 1 35 43
MaximalpulsAdrenalin
Hoch
MaximalpulsAdrenalin
Niedrig
AnregungMittelwert Median
Standardabweichung
Standardfehlerdes Mittelwerts Minimum Maximum
181.58 181.92 12.01 3.80 159.84 201.8144 44 3 1 41 51
165.79 164.01 8.83 2.79 152.41 179.2138 37 2 1 35 43
MaximalpulsAdrenalin
Hoch
MaximalpulsAdrenalin
Niedrig
AnregungMittelwert Median
Standardabweichung
Standardfehlerdes Mittelwerts Minimum Maximum
y = 0.2242x + 3.1538R² = 0.78
y = 0.2034x + 4.1835R² = 0.6108
3032343638404244464850
120 140 160 180 200 220
Adrena
lin
Maximalpuls
Anregung hoch
Anregung niedrig y = 0.2242x + 3.1538R² = 0.78
y = 0.2034x + 4.1835R² = 0.6108
3032343638404244464850
120 140 160 180 200 220
Adrena
lin
Maximalpuls
Anregung hoch
Anregung niedrig
EmpirischeMethoden StarterForschungsprozeß
Theorien/Empirie
Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen
Formulierung inhaltlicher Hypothesen
Identifikation derAV und UV
Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Größen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes
Formulierung der statistischen Hypothesen
Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)
Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte
Konfrontation der Ergebnisse mit den inhaltlichen
Hypothesen
Beantwortung der Fragestellung
Messung der AV und UV
Datenauswertung:
Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Problem: Wenn-Dann-Aussagen gelten in der Psycho-logie niemals für alle Merkmalsträger und Situationen
Seymour Epstein (1979)
On predicting most of the people muchof the time: The stability of behavior
Daryl Bem & Andrea Allen (1974)
On predicting some of the people someof the time: The search for cross-
situational consistencies in behavior
Also: Hypothesen werden statistisch immer beantwortet im Sinne von „Wenn-Dann wahrscheinlich” Aussagen (Probabilismus)
Wahrheit in der PsychologieProbabilistische Zusammenhänge
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Problem: Wenn-Dann-Aussagen gelten in der Psychologie niemals für alle Merkmalsträger und Situationen
Gründe:– Wirkung von Stör- bzw. unbekannten Variablen– Nichtberücksichtigung komplexer Interaktionen– Unbestimmtheit von Anfangsbedingungen in
komplexen Situationen
In der Psychologie gilt eine Gesetzmäßigkeit als belegt, wenn sich die Kovariation von Variablen statistisch als existent erweist
Sie gilt als bestätigt oder bewährt, wenn die statistische Existenz mehrfach aufgewiesen werden konnte.
Wahrheit in der PsychologieProbabilistische Zusammenhänge
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Wissenschaftliche Aussagen
Variablen
Statistik
Statistischer SchlussMit steigender Studiumszeit nimmt das Gewicht von Psychologiestudierenden im Mittel zu … Irrtum < 5%.
Inhaltlicher SchlussPsychologiestudium macht dick.
Beantwortung der FragestellungPrinzipiell ist die Fragestellung beantwortet, aber:– Liegt das am Psychologiestudium?– Ist Körpergewicht = Körperfett?– …
In der PraxisBeispiel für psychologische Forschung
Forschungsvorhaben: Psychologiestudium & Gewichtszunahme
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