Methodenlehre & Statistik
Folie 1
Prof. Dr. G. Meinhardt
Mathematische und statistische Methoden IDr. Malte Persike
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WiSe 2012/2013Psychologisches InstitutJohannes Gutenberg Universität Mainz
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Vereinbarung und nach der Vorlesung
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Mathematische und statistische Methoden IDr. Malte Persike
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WiSe 2012/2013Psychologisches InstitutJohannes Gutenberg Universität Mainz
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Es gibt keine Vorlesung mehr, nur noch eine Übung.
Das notwendige Wissen erarbeitet Ihr Euch selbständig und flexibel in unserer Online-Plattform.
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Statistik I/IIVorlesung
Semester 1
Statistik II/IVorlesung
Software-methoden
Seminar
Semester 2
OrganisatorischesAufbau des Moduls Methodenlehre
(120 min.)
Modulabschlussklausur
Forschungs-methodenVorlesung
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Literatur
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Statistik I/IIVorlesung
Semester 1
Forschungs-methodenVorlesung
Statistik II/IVorlesung
Software-methoden
Seminar
Probeklausur
oder
(60 min.)(120 min.)
Abschlussklausur(60 min.)
Abschlussklausur
Semester 2
OrganisatorischesProbeklausur für Erstsemester – Ausblick
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Organisatorisches Einführung
Vorlesung
Tutorien
Literatur
Software
Probeklausur(60 min.)
OrganisatorischesProbeklausur für Erstsemester – Disclaimer
Die Teilnahme an der Probeklausur nach dem ersten Semester ist freiwillig, es findet keine Anmeldung im Rahmen des BSc Studiums statt.
Es entstehen daraus keine studienwirksamen Konsequenzen für die Teilnahme an der Modulabschlussklausur (z.B. Verlust eines Versuchs)
Die Probeklausur wird nicht benotet
Es entsteht kein Anrecht auf Berücksichtigung des erzielten Ergebnisses in der Modulabschlussklausur
oder
(120 min.)
Abschlussklausur(60 min.)
Abschlussklausur
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I. Bestandteile der Veranstaltung Online-Modul + Präsenzübung wöchentliche Hausaufgaben Tutorien (Übungen & Besprechung der HA)
II. Leistungskriterium Bestehen der Modulabschlussprüfung
Organisatorisches
III. Unser Qualitätsversprechen Emails werden im Semester innerhalb von 24h
beantwortet (an Werktagen) Online-Materialien sind ab spätestens dem Freitag
der Vorwoche verfügbar Klausuren werden innerhalb von 3 Wochen
nachgesehen
Organisatorisches Einführung
Vorlesung
Tutorien
Literatur
Software
Methodenlehre & Statistik
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TutorienBernhard Both Mo 10 - 12 Uhr(CIP Pool, Raum 01-236)
Bernhard Both Mo 14 - 16 Uhr(CIP Pool, Raum 01-236)
Maurizio Sicorello Mi 14 - 16 Uhr(CIP Pool, Raum 01-236)
Maurizio Sicorello Mi 16 - 18 Uhr(CIP Pool, Raum 01-236)
Die Tutorien beginnen ab dem 07.11.2012.
Bitte um gleichmäßige Verteilung auf die 4 Tutorien
Wenn möglich: eigenes Notebook mitbringen
Organisatorisches Einführung
Vorlesung
Tutorien
Literatur
Software
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Folie 12
Organisatorisches Einführung
Vorlesung
Tutorien
Literatur
Software
Inhalte der Vorlesung im SoSe
Inferenzstatistik
Tests für Unterschiede (Differenzentests) Tests für Zusammenhänge (Korrelationstests)
Wahrscheinlichkeitstheorie
Einführung und zentrale Konzepte Stichprobenverteilungen
Deskriptive Statistik
Tabellarische und grafische Möglichkeiten der Ergebnisdarstellung
Kennwerte
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Bortz, J. & Schuster, C. (2010).Statistik für Human- undSozialwissenschaftler (7. Aufl.).Berlin: Springer-Verlag
Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I.& Tutz, G. (2009). Statistik - DerWeg zur Datenanalyse (6. Aufl.).Berlin: Springer.
LiteraturBasiswerke
Organisatorisches Einführung
Vorlesung
Tutorien
Literatur
Software
Methodenlehre & Statistik
Folie 14
Steland, A. (2003). MathematischeGrundlagen der empirischen Forschung.Heidelberg: Springer
LiteraturVorbereitung
Huber, O. (2009). Das psychologische Experiment: Eine Einführung.Bern: Huber
Organisatorisches Einführung
Vorlesung
Tutorien
Literatur
Software
Methodenlehre & Statistik
Folie 15
LiteraturArbeitsbücher
Spiegel, M. R. (2008). Statistics.Hamburg: Schaum‘s Outlines
Bernstein, S. & Bernstein, R. (1999).Elements of Statistics I & IIHamburg: Schaum‘s Outlines
Organisatorisches Einführung
Vorlesung
Tutorien
Literatur
Software
Methodenlehre & Statistik
Folie 16
Datenerfassung
Datentransformation
Deskriptive Auswertung
Darstellung & Visualisierung
Kennwertberechnung
Einfache statistische Analysen
Einarbeitung und Mitarbeit erforderlich!
Statistik verstehen durch Arbeit an Daten!
Software
Organisatorisches Einführung
Vorlesung
Tutorien
Literatur
Software
Excel-basierte Klausuren
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Folie 17
Exceleinführung
Termin 1 – Erste Schritte
Mittwoch, 24.10. von 14-16 Uhr(CIP Pool, Raum 01-236)
Mittwoch, 24.10. von 16-18 Uhr(CIP Pool, Raum 01-236)
Termin 2 – Vertiefung
Mittwoch, 31.10. von 14-16 Uhr(CIP Pool, Raum 01-236)
Mittwoch, 31.10. von 16-18 Uhr(CIP Pool, Raum 01-236)
Organisatorisches Einführung
Vorlesung
Tutorien
Literatur
Software
Nur je 1 Termin wahrnehmen& Notebooks mitbringen!
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GegenstandDie Psychologie ist eine empirische Wissenschaft über (menschliches) Verhalten und Erleben.
Empirische Wissenschaft Auf Erfahrung beruhend, erfahrungswissenschaftlich
Prüfung von Hypothesen über Tatsachenbeobachtungen, zumeist an Stichproben
Empirische Methoden: a) Prinzip der systematischen Manipulation und Beobachtung; b) Aussagen werden über die Regeln des logischen Schließens verknüpft
Verallgemeinerung durch statistischen Induktions-schluss: Was in der Stichprobe gilt, gilt auch in der Population.
Psychologie als Wissenschaft„Wozu brauchen wir das?“
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 19
Psychologie als WissenschaftGrundbegriffe wissenschaftlicher Datensammlung
Merkmal: Isolierte Eigenschaft eines größeren Ganzen,z.B. Intelligenz, Geschlecht, Depressivität
Ausprägung: Zustand des Merkmals,z.B. IQ=115, Geschlecht=männlich, Depressivität=hoch
Merkmalsträger (auch: statistische Einheiten, Beobachtungseinheiten):
„Objekte“ bei denen man die Ausprägung von Merkmalen beobachten kann
In der Psychologie zumeist Menschen, aber auch Tiere oder Aggregate wie z.B. Abteilungen in Firmen
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 20
Psychologie als WissenschaftGrundbegriffe wissenschaftlicher Datensammlung
Beobachtungen: Feststellung der Ausprägung von Merkmalen bei Merkmalsträgern
Beobachtungen im engeren Sinn (z.B. Verhaltensbeobachtung, Bildgebende Verfahren)
Ergebnisse in einem Leistungstest, Selbstauskunft
Daten: Sämtliche Beobachtungen bei der Informationssammlung
Statistik (im weiteren Sinn): Methoden zur Sammlung und Analyse von Daten
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 21
Forschungsprozeß
Theorien/Empirie
Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen
Formulierung inhaltlicher Hypothesen
Identifikation derAV und UV
Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Größen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes
Formulierung der statistischen Hypothesen
Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)
Messung der AV und UV
Datenauswertung:Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population
Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte
Konfrontation der Ergebnisse mit den
inhaltlichen Hypothesen
Beantwortung der Fragestellung
Organisatorisches Einführung
Methodenlehre & Statistik
Folie 22
Anforderungen
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 23
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
„Interpersonale Hilfeperformanz nach der Konsumption von interaktiven Telemedien wird durch contentdeterminierte Affektlagen moduliert.“
Methodenlehre & Statistik
Folie 24
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert die Bereitschaft zu helfen.“
Methodenlehre & Statistik
Folie 25
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen.“
Methodenlehre & Statistik
Folie 26
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert und erhöht die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen.“
Methodenlehre & Statistik
Folie 27
Einfachheit (Ockham‘s Razor)
Eindeutigkeit
Logische Konsistenz (innere und äußere)
Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug
Wissenschaftliche Aussagen
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert oder erhöht die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen oder sie bleibt gleich.“
Methodenlehre & Statistik
Folie 28
Psychologische Aussagen
Psychologische Aussagen orientieren sich an den 4 Anforderungen für wissenschaftliche Aussagen.
Hypothesen in der Psychologie sind üblicherweise Aussagen über Gesetzmäßigkeiten, die als „Wenn-Dann“-Aussagen formuliert sind
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik„Wenn sich der Gewaltgehalt von Computerspielen erhöht, dann verringert sich die Bereitschaft der Spieler, anderen Personen in einer Notlage zu helfen.“
Methodenlehre & Statistik
Folie 29
„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen.“
Psychologische Aussagen
Psychologische Aussagen orientieren sich an den 4 Anforderungen für wissenschaftliche Aussagen.
Hypothesen in der Psychologie sind üblicherweise Aussagen über Gesetzmäßigkeiten, die als „Wenn-Dann“-Aussagen formuliert sind
Trifft eine Wenn-Dann-Aussage zu, so gilt immer, dass „Wenn sich A verändert, verändert sich auch B“.
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
„Wenn sich der Gewaltgehalt von Computerspielen erhöht, dann verringert sich die Bereitschaft der Spieler, anderen Personen in einer Notlage zu helfen.“
„Wenn sich der Gewaltgehalt von Computerspielen (A)erhöht, dann verringert sich die Bereitschaft der Spieler, anderen Personen in einer Notlage zu helfen (B).“
Methodenlehre & Statistik
Folie 30
Psychologische Aussagen
Psychologische Aussagen orientieren sich an den 4 Anforderungen für wissenschaftliche Aussagen.
Hypothesen in der Psychologie sind üblicherweise Aussagen über Gesetzmäßigkeiten, die als „Wenn-Dann“-Aussagen formuliert sind
Trifft eine Wenn-Dann-Aussage zu, so gilt immer, dass „Wenn sich A verändert, verändert sich auch B“.
Diese Kovariation zwischen Begriffen kann empirisch über Beobachtung und Messung geprüft werden
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 31
Psychologische AussagenDas Kovariationsprinzip
Das Kovariationsprinzip ist eines der elementaren Konzepte in der Statistik
Es vereinigt die zwei alltagssprachlich verschiedenen Begriffe des Zusammenhangs und Unterschieds als zwei Perspektiven desselben Prinzips:
Ein Unterschied ist ein Zusammenhang
Ein Zusammenhang ist ein Unterschied
Für beide Perspektiven existieren statistische Verfahren zur Feststellung und Überprüfung
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 32
Psychologische AussagenDas Kovariationsprinzip
Beispiel: Mädchen rund um die Welt erleben ihre Adoleszenz stressreicher als Jungen(Persike und Seiffge-Krenke, 2011)
Der Unterschied liegt im verschiedenen Stresserleben von Jungen und Mädchen.
Der Zusammenhang liegt in der Kovariation der beiden Merkmale Geschlecht und Stresserleben.
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik W M
>Stress StressMädchen Jungen
Merkmal
Geschlecht
Merkmal
Stress
Methodenlehre & Statistik
Folie 33
Selbstbeobachtung„Ich jogge schneller, wenn ich mich vorher geärgert habe.“
Alltagssprachliche Fragestellung„Erhöht sich die sportliche Leistungsfähigkeit bei stark negativen Gefühlszuständen?“
Hypothese„Wenn Menschen Stimuli mit hohem aversiven Anregungsgehalt dargeboten bekommen, dann erhöht sich ihre physiologische Aktivierung bei sportlichen Tätigkeiten.“
In der PraxisBeispiel für psychologische Forschung
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Forschungsvorhaben: Aversive Bilder & sportliche Leistung
Methodenlehre & Statistik
Folie 34
Forschungsprozeß
Theorien/Empirie
Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen
Formulierung inhaltlicher Hypothesen
Identifikation derAV und UV
Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Größen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes
Formulierung der statistischen Hypothesen
Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)
Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte
Konfrontation der Ergebnisse mit den
inhaltlichen Hypothesen
Beantwortung der Fragestellung
Organisatorisches Einführung
Messung der AV und UV
Datenauswertung:Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population
Methodenlehre & Statistik
Folie 35
Bei den Merkmalsträgern werden anfangs immer Merkmale beobachtet, z.B. Alter, IQ, libidinöse Erregung.
Die „Werte“, die ein Merkmal annehmen kann, heißen Ausprägungen
Ein Merkmal hat mindestens zwei Ausprägungen, die beliebig beschrieben sein können, z.B. verbal (jung/alt),
numerisch (0/1), bildlich ( / )
Der Begriff Beobachtung in der psychologischen Forschung bezeichnet streng genommen nur die Feststellung der Ausprägung eines Merkmals
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
VariablenVom Merkmal zur Variable
Methodenlehre & Statistik
Folie 36
Die Statistik als mathematische Disziplin muss mit Zahlen arbeiten, nicht mit den beliebig kodierten Ausprägungen eines Merkmals.
Man ordnet daher zunächst den Ausprägungen eines Merkmals feste Zahlen zu. Ein zahlenmäßig kodiertes Merkmal heißt dann Variable.
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Variablen
Merkmal(Altersgruppe)
mit Ausprägungen(jung, alt)
Variable(Altersgruppe)
mit Ausprägungen(0, 1)
Methodenlehre & Statistik
Folie 37
Die Statistik als mathematische Disziplin muss mit Zahlen arbeiten, nicht mit den beliebig kodierten Ausprägungen eines Merkmals.
Sie ordnet daher zunächst den Ausprägungen eines Merkmals feste Zahlen zu. Ein zahlenmäßig kodiertes Merkmal heißt dann Variable.
Die Überführung der Beobachtung eines Merkmals in den Zahlenwert einer Variable wird als Messungbezeichnet.
Der festgestellte Zahlenwert ist der Messwert einer Variablen.
Es gibt verschiedene Klassifikationssysteme, um Typen von Variablen zu unterscheiden.
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Variablen
Methodenlehre & Statistik
Folie 38
Eine unabhängige Variable (UV, IV) besitzt Werte, die ein Versuchsleiter willkürlich hergestellt hat (z.B. Dosis eines verabreichten Medikamentes, Einteilung in Gruppen, die bestimmte Treatments bekommen)
Eine abhängige Variable (AV, DV) besitzt Werte, die man erst über die Messung bei den Merkmalsträgern gewinnt (z.B. Reaktionszeit, Fehlerquote, Erregungsniveau, etc.)
Schema:
Unabhängige VariableUV
Abhängige VariableAV
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
VariablenUnterscheidung nach Art der Manipulation ihrer Werte
Methodenlehre & Statistik
Folie 39
Unabhängige Variablen sind Variablen, deren Ausprägungen der Versuchsleiter im Experiment verändert/kontrolliert, die er also vorher kennt.
Abhängige Variablen sind Variablen, die im Experiment an der Versuchsperson gemessen werden.
Die Ausprägung der UV soll die Größe der AV beeinflussen, niemals umgekehrt.
Dies ist wieder das Kovariationsprinzip
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Einfache Merkregel
VariablenUnterscheidung nach Art der Manipulation ihrer Werte
Methodenlehre & Statistik
Folie 40
MerkmaleNegativer Anregungsgehalt der BilderPhysiologische Aktivierung
VariablenFestlegung numerischer Werte bzw. einer Messskala für die Ausprägungen der Merkmale
ProblemWie werden die Variablen überhaupt gemessen?
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Forschungsvorhaben: Aversive Bilder & sportliche Leistung
In der PraxisBeispiel für psychologische Forschung
Methodenlehre & Statistik
Folie 41
Forschungsprozeß
Theorien/Empirie
Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen
Formulierung inhaltlicher Hypothesen
Identifikation derAV und UV
Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Größen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes
Formulierung der statistischen Hypothesen
Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)
Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte
Konfrontation der Ergebnisse mit den
inhaltlichen Hypothesen
Beantwortung der Fragestellung
Organisatorisches Einführung
Messung der AV und UV
Datenauswertung:Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population
Methodenlehre & Statistik
Folie 42
In Hypothesen kommen theoretische Merkmale, sog. Konstrukte vor, die nicht direkt messbar sind (z.B. Intelligenz, Angst, Kreativität, Leistungsfähigkeit)
Einer Hypothese müssen somit beobachtbare Phänomene zugeordnet werden. Die Vorschrift, wie ein Konstrukt durch Beobachtung bzw. Messung festgestellt werden kann, nennt man Operationalisierung.
Das beobachtbare Phänomen wird häufig auch als Indikator die daraus erzeugt Variable als Indikatorvariablebezeichnet.
Daten im Forschungsprozess sind also Informationen, die mithilfe einer Operationalisierung gewonnen wurden
Operationalisierung
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 43
MerkmaleNegativer Anregungsgehalt der BilderPhysiologische Aktivierung beim Joggen
OperationalisierungAnregungsgehalt: Einschätzung einer ExpertengruppePhysiologische Aktivierung: Herzrate und Adrenalinkonzentration
VariablenAnregungsgehalt: Einschätzung auf einer 7-Punkte-Skala von 1=neutral bis 7 = stark negativPhysiologische Aktivierung: bpm (Herzrate) und mmol/l (Adrenalinkonzentration)
In der PraxisBeispiel für psychologische Forschung
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Forschungsvorhaben: Aversive Bilder & sportliche Leistung
Methodenlehre & Statistik
Folie 44
Forschungsprozeß
Theorien/Empirie
Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen
Formulierung inhaltlicher Hypothesen
Identifikation derAV und UV
Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Gößen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes
Formulierung der statistischen Hypothesen
Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)
Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte
Konfrontation der Ergebnisse mit den
inhaltlichen Hypothesen
Beantwortung der Fragestellung
Organisatorisches Einführung
Messung der AV und UV
Datenauswertung:Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population
Methodenlehre & Statistik
Folie 45
Design: Planung und Ausführung von Untersuchungen (Art der Stichprobe, Wahl des Messinstrumentes, Kontrolle der Messung etc.)
Deskription (Beschreibung) und Exploration (Entdecken): Zusammenfassung, Darstellung und das Auffinden von systematischen Strukturen in Daten der untersuchten Stichprobe
Inferenz (schließende, induktive Statistik): Generalisierung und Vorhersagen über gemachte Beobachtungen von der untersuchten Stichprobe auf die Grundgesamtheit(Population)
Ziele der Anwendung statistischer Methoden
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 46
Daten werden in MatrizenFestgehalten (Datenmatrix)
Für jeden Merkmalsträger wird in einer Zeile die Ausprägung der UV(n) und der AV(n) codiert
Matrixorganisation:Personen x Merkmale
(Zeile) (Spalten)
Daten und ihre Analyse
Die Kodierung erfolgt über Zahlen. Diese haben vielfach unterschiedliche Bedeutungen.
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 47
Deskriptive statistische MethodenKennwerte
181.58 181.92 12.01 3.80 159.84 201.81
44 44 3 1 41 51
165.79 164.01 8.83 2.79 152.41 179.21
38 37 2 1 35 43
Maximalpuls
Adrenalin
Hoch
Maximalpuls
Adrenalin
Niedrig
AnregungMittelwert Median
Standardabweichung
Standardfehlerdes Mittelwerts Minimum Maximum
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Kennwerte fassen die Eigenschaften der Verteilung der gemessenen Variablen zusammen, z.B. Mittelwert
Berechnung, Darstellung und Vergleiche von Daten und Kennwerten sind für statistische Entscheidungen wichtig
Methodenlehre & Statistik
Folie 48
Deskriptive statistische MethodenDiagramme
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 49
Korrelation & RegressionZusammenhang zwischen zwei Variablen (bivariate Statistik)
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
y = 0.2242x + 3.1538R² = 0.78
y = 0.2034x + 4.1835R² = 0.6108
3032343638404244464850
120 140 160 180 200 220
Adre
nalin
Maximalpuls
Anregung hoch
Anregung niedrig
Methodenlehre & Statistik
Folie 50
Zusammenhänge von Stichprobe und GrundgesamtheitWas kann man mit Kennwerten, gewonnen aus Stichproben, über die Kennwerte der Population aussagen?
SchätzenWie und wie genau kann man Kennwerte der Populationaus Stichproben schätzen?
TestenKann man etwas über die Gleichheit oder Ungleichheit vonaus Stichproben geschätzen Kennwerten mit einer bestimmten statistischen Verlässlichkeit sagen?
Inferenzstatistische Methoden
Organisatorisches Einführung
Empirie& Theorie
Wissenschaftl. Aussagen
Variablen
Statistik
Methodenlehre & Statistik
Folie 51
Forschungsprozeß
Theorien/Empirie
Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen
Formulierung inhaltlicher Hypothesen
Identifikation derAV und UV
Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Größen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes
Formulierung der statistischen Hypothesen
Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)
Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte
Konfrontation der Ergebnisse mit den
inhaltlichen Hypothesen
Beantwortung der Fragestellung
Organisatorisches Einführung
Messung der AV und UV
Datenauswertung:Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population
Methodenlehre & Statistik
Folie 52
Problem: Wenn-Dann-Aussagen gelten in der Psychologie niemals für alle Merkmalsträger und Situationen
Seymour Epstein (1979)On predicting most of the people muchof the time: The stability of behavior
Daryl Bem & Andrea Allen (1974)On predicting some of the people some
of the time: The search for cross-situational consistencies in behavior
Also: Hypothesen werden statistisch immer beantwortet im Sinne von „Wenn-Dann wahrscheinlich” Aussagen (Probabilismus)
Wahrheit in der PsychologieProbabilistische Zusammenhänge
Organisatorisches Einführung
Methodenlehre & Statistik
Folie 53
Problem: Wenn-Dann-Aussagen gelten in der Psychologie niemals für alle Merkmalsträger und Situationen
Gründe:– Wirkung von Stör- bzw. unbekannten Variablen– Nichtberücksichtigung komplexer Interaktionen– Unbestimmtheit von Anfangsbedingungen in
komplexen Situationen
In der Psychologie gilt eine Gesetzmäßigkeit als belegt, wenn sich die Kovariation von Variablen statistisch als existent erweist
Sie gilt als bestätigt oder bewährt, wenn die statistische Existenz mehrfach aufgewiesen werden konnte.
Organisatorisches Einführung
Wahrheit in der PsychologieProbabilistische Zusammenhänge
Methodenlehre & Statistik
Folie 54
Statistischer SchlussBei der Behauptung, dass mit steigendem negativen Anregungsgehalt von Bildern die physiologische Aktivierung bei sportlicher Betätigung steigt, beträgt die Irrtumswahrscheinlichkeit 5%.
Inhaltlicher SchlussNegativ erregt zu sein bringt den Körper beim Sport stärker in Wallung.
Beantwortung der FragestellungPrinzipiell ist die Fragestellung beantwortet, aber:– Laufe ich deshalb schneller?– Gilt die Beobachtung bei allen Sportarten?– …
In der PraxisBeispiel für psychologische Forschung
Organisatorisches Einführung
Forschungsvorhaben: Aversive Bilder & sportliche Leistung