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WS 05: Methodologie - Planung & Durchführung (3. Stufe)
Operationalisierung (3. Stufe)
Ausgewählte Probleme
Inhaltsvalidität (OP)
repräsentative Abbildung des Konstrukts (alle Verhaltensbereiche)?
ideal = viele unterschiedliche OPs einer latenten Variable
Problem: alpha-Kumulierungsgefahr
Ökologische Validität (OP)
Schlüsse auf alltägliches Erleben/Verhalten möglich?
Grundlagenforschung oder nur angewandte Forschung im Laborkontext?
Spezifität vs. Globalität (UV)
globale UV --> Konfundierung vieler Variablen (z.B. Computerlernen vs. Frontalunterricht)
Sicherung der isolierten Bedingungsvariation durch Spezifität
Beispiel Mountainbike vs. Rennrad
Konvergente/diskriminante Validität (AV)
Was sichert Validität der Referenz-Operationalisierungen? (unendlicher regress)
Konvergente Validität als Maß für Testredundanz?
Kriteriumsvalidität (AV)
Angemessenheit der AV Auswahl
AV-Menge
je höher, desto höher Wkeit zufälliger signifikanter Unterschiede
Demand Characteristics
idealer Proband
guter Proband
negativer Proband
soziale Erwünschtheits-Proband
Effekt-Diagnostikum Fehlschluss (Konstruktvalidität)
Aus einem signifikanten Effekt (von A auf B) lässt sich nicht unmittelbar diagnostische
Qualität (zuverlässiger Schluss von B auf A) ableiten!
Beispiel: hazard perception test diskriminiert nicht Unfallfahrer vs. unfallfreie Fahrer
Beispiel: reverse inference - Problematik
Erhebungsmethode
Test
Verhaltensbeobachtung
Verhaltensspurenanalyse
Befragung
Apparative Methoden
Erhebungsintrumente
Art der Informationsaufbereitung
Ideal = normierte und standardisierte Messinstrumente
Konstruktvalidität
= Güte der Operationalisierung
z.B. Spendenbetrag/Einkommen vs. nur Spendenbetrag
4 Problembereiche beim Messen
Repräsentationsproblem
ist empirische Variable messbar (in Zahlen repräsentierbar)?
Eindeutigkeitsproblem
Freiheiten beim Zuordnen von Zahlen?
mathematische Transformation ohne Bedeutungsverlust
verschiedene Skalenniveaus (abhängig von Variable, OP-Technik, Skalierungsmethode)
Bedeutsamkeitsproblem
Schlüsse auf Basis der Skalenwert?
statistisches Verfahren abhängig vom Skalenniveau
rangbasierte Pendants zu bekannten intervallskalenbasierten Verfahren
Skalierungsproblem
Validität (gemessen, was gemessen werden soll?
Konstruktvalidität
Augenschein & Kriteriumsvalidität
Reliabilität (wie zuverlässig misst Test?)
Split half Reliabilität
Retestreliabilität
Paralleltestreliabilität
Objektivität/Standardisierung
Normen
Standardisierung der Durchführung/Auswertung
Beobachterunabhängigkeit
auch: Interraterreliabilität!
Skalenniveaus
Nominalskala
qualitative Variablen (Kategorisierung)
eindeutige Transformationen (werte müssen sich unterschieden)
nahezu unbegrenzte Freiheit beim Zuordnen von Zahlen
Ordinalskala
Unterscheidung größer/kleiner (nicht wie viel!)
alle Transformationen unter Beibehaltung der Ordnung
relative Position der Zahlen zueinander erhalten
Hyperordinalskala
bringt zusätzlich auch Abstände zwischen Rangplätzen in eine Rangreihe
Wichtig: keine Festlegung genauer Beträge
Intervallskala
Aussagen über Verhältnisse von Intervallen
jede lineare Transformation, die Einheit und/oder Nullpunkt verändert
additive und multiplikative Konstante
Rationalskala
Aussagen über das Verhältnis von Skalenwerten
Nullpunkt empirisch fundiert (natürlich)
alle Transformationen, die Einheit aber nicht Nullpunkt verändern
keine additive Konstante
Absolutskala
natürlicher Nullpunkt + natürliche Einheit
gar keine Transformation
Beispiele aus der Differentiellen Psychologie
Persönlichkeit
Ziel: Erfassung Unterschiede Menschen
Problem: Unterschiede betreffen vieeeele Eigenschaften
Lösung: Reduzierung von Komplexität (Zusammenfassung von Ähnlichen Typen, Eigenschaften, etc)
Faktorenanalytischer/Lexikalischer Ansatz
Allport & Odbert
Annahme: alle relevanten Unterschiede sind auch sprachlich Manifest
Ergebnis = Klassen miteinander korrelierender Adjektive = Faktoren
Cattell 16
Eysenck 2-3
McCrae & Costa: Big Five
Probleme
Theorie bestimmt das Messergebnis
Mensch wird in Struktur eingeordnet --> jedoch evtl. ungeeignet?
Alternativen
Clusteranalysen
Projektive Verfahren
oft nicht valide, nicht reliabel, nicht objektiv
Gridanalysen?
Als Lösung, Kombi aus objektiv und projektiv?
Probleme objektiver Verfahren
Fälschbarkeit
überstülpen eines festgelegten Dimensionsmusters --> suggestiv
Erfassung unbewusster Motive schwierig
Grundprobleme
Situationsimus-Debatte (unterschiedliche Persönlichkeit je nach Bezugsperson/Situation?)
Konstruktionismus (keine Eigenschaften, sondern sprachlich-sozial konstruierte Zuschreibungen)
states vs. traits
Intelligenzdiagnostik
Geschichte
Tests für Beamte im alten China (vor ca. 4000 Jahren)
Francis Galton (1869) --> IQ quantifizierbar, normalverteilt, messbar (auch Eugenik!!!)
Alfred Binet (1905) --> Intelligenzalter
USA: 20. Jhdt. Leistung Schulkinder, Messung Eignung Militär, später SAT --> flächendeckende Diagnostik
Intelligenztheorien
Spearman: g-factor
Cattell: flüssige vs. kristalline Intelligenz
Guildford: Intelligenzstrukturmodell
Gardner: 8 Intelligenzen
hohe Validität (Vorhersagekraft für schulische und berufliche Leistungen)
Speedtests vs. Powertests