04.Statistische Tests
click to edit
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:
- Signifikanzniveau alpha
- Stichprobengröße N
- 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
- deduktive Hypothesenbildung
- induktive Hypothesenbildung
- 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
- Theorie-Empirie-Überbrückungsproblem
unbeobachtbare, theoretische Begriffe (psychologische Hypothese -> beobachtbare Variablen (empirische Hypothese)
beinhaltet explizite/implizite Hilfs-und Operationalisierungshypothesen (AV, UV)
- Konstrukt-oder Variablenvalidität
UV->Faktor AV->Indikator
Operationalisierungen repräsentieren theoretische Variablen
- erfassen der AV über Indikatoren
- Auswahl des Mess-/Skalenniveaus
je höher, desto "teststärker"
- "bewährte" Operationalisierungen in der Literatur
- 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
click to edit
click to edit