04.Statistische Tests

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5.1. Generieren einer Hypothese

4.5. Stichprobe

4.1. Fishers Signifikanztest

Stichprobe aus Population - mit zufälligem Fehler behaftet

Signifikanzniveau -
selbst gesetzte Evidenzschwelle

Festlegung aufgrund der Teststärke (Power)

Fishers p - Wahrscheinlichkeit des Stichprobenergebnisses unter H0

Populationseffekt: Je größer Stichprobe, je kleiner p

Kritik: p-> bekannt, jedoch
keine Kenntnis über Irrtumswahrscheinlichkeit unter H1

Aussage: Größe der Irrtumswahrscheinlichkeit bei Ablehnung der H0

4.2. Bestimmung der Alternativhypothese:
Effektstärke-Maße

Teststärke (1-beta): Wahrscheinlichkeit eine Entscheidung für die H1 zu treffen, wenn diese tatsächlich zutrifft

Effektstärke (ES): "Abstand" H1 von H0

Abhängig von:

  1. Signifikanzniveau alpha
  2. Stichprobengröße N
  3. Effektstärke

möglichst Gleichhaltung: alpha und beta

Cohen's d -> Mittelwertsvergleiche zweier Populationen

Varianzanalyse: GES = Anteil der auf den Effekt zurückgeführten Quadratsumme an Gesamtquatratsumme

4.3. Poweranalyse

Alpha-Fehler

Beta-Fehler

Teststärke (Power)

Arten von Teststärkeanalysen

a priori

post hoc

benötigt: ES, alpha, beta

ermittelt: Stichprobenumfang N

benötigt: ES, alpha, N

ermittelt: Größe der Teststärke für ES

Effektgrößenkonvention

d -> "groß"= .80 "mittel"= .50 "klein"= .20

GES -> "groß"= .14 "mittel"= .06 "klein"= .01

  1. deduktive Hypothesenbildung
  1. induktive Hypothesenbildung
  1. Zufall/Intuition

spezielle Vermutung auf Grundlage eines generellen Sachverhalts z.B. Theorie

generelle Vermutung aus einer Reihe spezifischer Sachverhalte z.B. Vielzahl an Einzelbeobachtungen

z.B. Pawlow - klassische Konditionierung

5.1.1. Beschaffenheit der Hypothese

empirischer Gehalt -> falsifizierbar

Präzision:
Spezifikation der Konstrukte und ihres Zusammenhangs

logische Struktur

Möglichkeit der Operationaliserung

durch Beobachtungen falsifizierbar

konkrete Formulierungen -
keine allgemeinen Aussagen

Quantitative Hypothesen präziser als qualitative-> mehr Falsifikationsmöglichkeiten

5.2. Versuchsplanung

5.2.2. Versuchsplanung und statistische Hypothese

5.2.1. Operationalisierung

  1. Theorie-Empirie-Überbrückungsproblem

unbeobachtbare, theoretische Begriffe (psychologische Hypothese -> beobachtbare Variablen (empirische Hypothese)

beinhaltet explizite/implizite Hilfs-und Operationalisierungshypothesen (AV, UV)

  1. Konstrukt-oder Variablenvalidität

UV->Faktor AV->Indikator

Operationalisierungen repräsentieren theoretische Variablen

  1. erfassen der AV über Indikatoren
  1. Auswahl des Mess-/Skalenniveaus

je höher, desto "teststärker"

  1. "bewährte" Operationalisierungen in der Literatur
  1. Beobachtungsdaten/Verhaltensspuren eher als Selbstberichte

objektiv, reliabel, valide

multiple Indikatoren-> höhere Konstruktvalidität

Versuchsplan - psychologische Hypothese ->empirische Hypothese -> statistische Hypothese

Operationalisierung der UV

Standardoperationen

Materialauswahl und konkrete Ausgestaltung

Vermeidung von Decken-und Bodeneffekten

Auswahl von Stimuli

Normierte Reize

Menschen (Tiere) in Untersuchungssituation

Teilmenge aus Gesamtmenge

4.5.1. Stichprobe mit/ohne Zufallsauswahl

4.5.2. Stichprobe mit/ohne Schichtung

4.5.3. Typen von Stichproben

mit Zufallsauswahl

jedes Element hat gleiche Chance

Problem: hoher Aufwand/hohe Kosten

möglichst vollständige Liste aller Elemente einer Population

Zufallsstichprobe immer Kompromiss

mit Schichtung

entspricht Verteilung einer Variable in der Population ->
z.B. 55% Frauen - 54% Männer

Problem: manche Variablen schwer zu schichten

Stichprobe mit Zufallsauswahl

Sichprobe ohne Zufallsauswahl

ohne Schichtung -> Zufallsstichprobe

mit Schichtung -> geschichtete Zufallsstichprobe

ohne Schichtung -> anfallende Stichprobe (bewusst ausgewählte Stichprobe, Anfallsstichprobe)

mit Schichtung -> Quotenstichprobe

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