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04.Statistische Tests (4.5. Stichprobe (4.5.3. Typen von Stichproben…
04.Statistische Tests
4.5. Stichprobe
Menschen (Tiere) in Untersuchungssituation
Teilmenge aus Gesamtmenge
4.5.1. Stichprobe mit/ohne Zufallsauswahl
mit Zufallsauswahl
jedes Element hat gleiche Chance
Problem: hoher Aufwand/hohe Kosten
möglichst vollständige Liste aller Elemente einer Population
Zufallsstichprobe immer Kompromiss
4.5.2. Stichprobe mit/ohne Schichtung
mit Schichtung
entspricht Verteilung einer Variable in der Population ->
z.B. 55% Frauen - 54% Männer
Problem: manche Variablen schwer zu schichten
4.5.3. Typen von Stichproben
Stichprobe mit Zufallsauswahl
ohne Schichtung ->
Zufallsstichprobe
mit Schichtung ->
geschichtete Zufallsstichprobe
Sichprobe ohne Zufallsauswahl
ohne Schichtung ->
anfallende Stichprobe
(bewusst ausgewählte Stichprobe, Anfallsstichprobe)
mit Schichtung ->
Quotenstichprobe
5.1. Generieren einer Hypothese
deduktive Hypothesenbildung
spezielle Vermutung auf Grundlage eines generellen Sachverhalts z.B. Theorie
induktive Hypothesenbildung
generelle Vermutung aus einer Reihe spezifischer Sachverhalte z.B. Vielzahl an Einzelbeobachtungen
Zufall/Intuition
z.B. Pawlow - klassische Konditionierung
5.1.1. Beschaffenheit der Hypothese
empirischer Gehalt -> falsifizierbar
logische Struktur
Möglichkeit der Operationaliserung
durch Beobachtungen falsifizierbar
Präzision:
Spezifikation der Konstrukte und ihres Zusammenhangs
konkrete Formulierungen -
keine allgemeinen Aussagen
Quantitative Hypothesen präziser als qualitative-> mehr Falsifikationsmöglichkeiten
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
4.3. Poweranalyse
Alpha-Fehler
Beta-Fehler
Teststärke (Power)
Arten von Teststärkeanalysen
a priori
benötigt: ES, alpha, beta
ermittelt: Stichprobenumfang
N
post hoc
benötigt: ES, alpha,
N
ermittelt: Größe der Teststärke für ES
4.2. Bestimmung der Alternativhypothese:
Effektstärke-Maße
Teststärke (1-beta)
: Wahrscheinlichkeit eine Entscheidung für die H1 zu treffen, wenn diese tatsächlich zutrifft
Abhängig von:
Signifikanzniveau alpha
Stichprobengröße
N
Effektstärke
möglichst Gleichhaltung: alpha und beta
Effektstärke
(ES): "Abstand" H1 von H0
Cohen's
d
-> Mittelwertsvergleiche zweier Populationen
Varianzanalyse: GES = Anteil der auf den Effekt zurückgeführten Quadratsumme an Gesamtquatratsumme
Effektgrößenkonvention
d
-> "groß"= .80 "mittel"= .50 "klein"= .20
GES -> "groß"= .14 "mittel"= .06 "klein"= .01
5.2. Versuchsplanung
5.2.2. Versuchsplanung und statistische Hypothese
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
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
objektiv, reliabel, valide
multiple Indikatoren-> höhere Konstruktvalidität
Auswahl des Mess-/Skalenniveaus
je höher, desto "teststärker"
"bewährte" Operationalisierungen in der Literatur
Beobachtungsdaten/Verhaltensspuren eher als Selbstberichte