Emprirische Forschungsmethoden

Allgemeines

Gütekriterien

Skalenniveaus

Variablen

Störvariablen

AV

UV

konfundierende Variable

Objektivität

Reliabilität

Validität

Nominalskala

Ordinalskala

Intervallskala

Verhältnisskala

Experiment

  1. systematische Variation
  1. Ausschaltung von Störvariablen
  1. zufällige oder parallelisierte Verteilung der VP

eliminieren

parallelisieren

(ausbalancieren)

konstant halten

randomisieren

statistische Kennwerte

arithmethisches Mittel

Modal / Modus

Median

Dispersionsmaße

Variationsbreite

Interquartil #

Varianz #

Standardabweichung

Berechungen

z-Standardisierung

Mittelwert 0

Streuung 1

einzelne z-Werte dürfen gemittelt werden

Inferenzstatistik

Stichprobenkennwertverteilung

abhängig von

Streuung der Stichprobenverteilung

Stichprobengröße

= Standardfehler des Mittelwerts #

Konfidenzintervalle

t-Test #

systematische Unterscheidung zwischen zwei Mittelwerten?

nur mit zwei Gruppen

Mittelwertsdifferenz

Nullhypothese

Alternativhypothese

Formulierung der stat. Hypothese bestimmt die Bildung der X-Differenz

t-Werte #

bestimmbar durch t-Verteilung

Alpha Niveau

Fehler 1. Art

gerichtete Hypothese

ungerichtete Hypothese

Voraussetzungen

intervallskaliert

normalverteilt

Varianzhomogenität

Überprüfung durch Levene-Test

Effektgrößen

Distanz zwischen den Populationsmittelwerten

Varianzqoutient

Cohens d

standardisierte Distanz zwischen zwei Mittelwerten

Vergleich nur von zwei Gruppen

Konventionen

klein 0,2

mittel 0,5

groß 0,8

Teststärke

Wahrscheinlichkeit der richtigen Entscheidung

1-Betafehler

1-Alphafehler

Betafehler max. 20%

abhängige Stichproben #

unabhängige Stichproben #

Messwerte zweier Stichproben einander zugeordnet

Zusammenhang der Varianz der ersten und der zweiten Stichprobe

matched samples

Messwiederholung

größere Stichprobe=größerer t-Wert

je größer der Effekt i.d. Population, desto kleiner ist Beta-Fehler

je größer die Stichprobe, desto kleiner tkrit und Beta

Merkmalszusammenhänge

beide Variablen variieren systematische miteinander

Korrelationen

positive

hohe Werte gehen mit anderen hohen Werten einher

negative

hoher Wert geht mit einem niedrigen Wert einher

nichtlineare

zwei komplett unterschiedliche

Skalenniveau

intervallskala

Kovarianz

Pearson

ordinalskala

Rangkorrelation - Spearman

unstandardisiertes Maß

nahe 0 = kein Zusammenhang

bei positiven Zusammenhang, kein Wertebereich vorhanden

r= ist ein standardisierte Maß für den Zusammenhang zweier Variablen

empirisch ermittelte Kovarianz wird an der maximalen Kovarianz relativiert

keine Prozentangabe und nicht intervallskaliert

Effektstärke

klein = 0.10

.

mittel = 0.30

groß= 0.50

Signifikanztest #

Korrelation erklärt keine kausalen Zusammenhänge

temp und tkrit herausfinden

Partialkorrelation

Merkmal X und Y hängen von Z ab

Scheinzusammenhang

Suppressovariable

Partialkorrelation ist dann kleiner

Partialkorrelation ist dann höher

systematische Variation zweier Rangreihen

Wertebereich 1 bis -1

Nicht parametrische Verfahren

nominalskaliert

Chi² Test

Häufigkeiten werden analysiert

erwartete Häufigkeiten unter H0

Vergleich mit beobachteten Häufigkeiten

Voraussetzungen

einzelne Beobachtungen sind unabhängig voneinander

eindeutige Zuordnung der VP zu einer Kategorie

erwartete Häufigkeiten sind in 80% der Zellen des Versuchsplans größer als 80%

eindimensional

Überpfüfung der Verteilung einer kategorialen Variable i.d. Population

weichen die beobachteten von der erwarteten Häufigkeiten voneinander ab?

Chi-Kennwert folgt einer kontinuierlichen Verteilung

Chi-Wert hat nur positive Werte

Freiheitsgrade k-1

Wenn emp>krit, dann die H0 ablehnen

Effejtstärkenmaß ist w²

Konventionen

klein = 0,01

mittel= 0,09

groß= 0,25

Zweidimensional

Erweiterung um ein Merkmal mit zwei oder mehr Stufen

ordninalskaliert

Mann-Whitney-U-Test

Cruskal-Wallis-H-Test

Wilcoxon-Test

zwei unabhängige Stichproben

zwei abhängige Stichproben

für x unabhängige Stichproben

Rangvarianzanalyse

Varianzanalyse

Schritte

Gesamtvarianz

systematische Varianz

Fehlervarianz

F-Bruch

Effektstärke berücksichtigen

Femp mit dem Fkrit vergleichen

partielles Eta²

Cohen´s d Konventionen

PostHoc: Tukey HSD

Femp>Fkrit, dann ist Signifikant

Mehrfaktorielle Analyse

Unterschied

Haupteffekte

Wechselwirkungen durch Kombinationen

sollten zuerst interpretiert werden

ordinal

hybrid

disordinal

gleicher Trend in beiden Interaktionen

gleiche und gegenläufige

bei beiden gegenläufiger Trend

Lineare Regression

Vorhersage bestimmter Werte durch vorhandene Werte

Prädiktor x sagt das Kriterium y voraus #

Standardisierung aufgrund untersch. Maßeinheiten

Determinationskoeffizient r²