Versuchsplanung und experimentelles Praktikum

Kapitelübersicht


Kapitel 1

Einleitung: empirische Psychologie


Zusammenfassung

Zu Beginn dieses Kapitel wurde gezeigt, dass Alltagspsychologie viele widersprüchliche Erklärungen für dieselben Phänomene bereit hält, weshalb sie weder die Phänomene erklären noch vorhersagen kann. Durch wissenschaftliche Methodik kann nicht nur herausgefunden werden, unter welchen Umständen welche Erklärung gilt, sondern auch Erklärungen gefunden werden, die das Ziel haben, frei von kognitiven Verzerrungen zu sein.

Die Ziele der Psychologie – Sammlung und Ordnung von Tatbeständen, Aufstellung von Theorien und Gesetzmäßigkeiten zur Erklärung und Vorhersage, und die Anwendung dieser Erkenntnisse – werden durch eine Kombination aus deduktiven und induktiven Methoden erreicht. Diese Mischung geht auf die philosophischen Strömungen des Rationalismus (Denken als Erkenntnisquelle) und des Empirismus (Erkenntnis nur durch sinnliche Wahrnehmung)  zurück. Rationalisten überprüfen ihre Theorien kritisch an Daten (deduktive Vorgehensweise), während Empiristen induktiv verfahren, also Hypothesen und Theorien erstellen aufgrund der Analyse von Daten. Hierbei ist entscheidend, dass nur geprüft werden kann, ob eine universelle Aussage falsch ist, sie jedoch nicht endgültig als wahr bewiesen werden kann (Falsifikationsprinzip). Der Forschungsprozess sollte so transparent und objektiv wie möglich dokumentiert werden, um Kritik, Replikationen und Verbesserungen möglich zu machen.

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Kapitel 2

Grundbegriffe und wissenschaftstheoretische Grundlagen


Zusammenfassung

Die Psychologie möchte Gesetzmäßigkeiten im Verhalten und Erleben von Menschen beschreiben. Viele psychologische Variablen sind aber nicht direkt messbar (latente Variablen), so dass ein messbarer Indikator für sie gefunden werden muss (Operationalisierung).

Die Vermutung eines gesetzmäßigen Zusammenhangs von Variablen nennt man eine Hypothese. Durch die Herleitung statistischer Hypothesen aus den psychologischen Hypothesen können letztere indirekt (mittels Signifikanztests) überprüft werden. Damit dies möglich ist, müssen die Hilfshypothesen, die dazu benötigt werden, möglichst valide sein. Dazu gehört die Kontrolle sogenannter Störvariablen. Hohe interne Validität bedeutet, dass die beobachteten Änderungen in einer AV eindeutig (kausal) auf die Variation in der interessierenden UV zurückgeführt werden können. Dahingegen repräsentiert eine hohe externe Validität die Generalisierbarkeit der Hypothese auf andere Bedingungen. Zusätzlich gibt es noch einige weitere Aspekte der Validität einer psychologischen Untersuchung, – z.B. die Konstruktvalidität, die Populationsvalidität, die Validität des statistischen Schlusses – die bei der Durchführung einer Studie optimiert werden sollten.

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Kapitel 3

Experiment und experimentelle Versuchsplanung


Zusammenfassung

Die interessierenden UVn werden jeweils als m-fach gestufte Faktoren realisiert, wobei die Art des Faktors (experimentell, quasi-experimentell) die interne Validität mitbestimmt, mit der auf die kausale Wirkung dieses Faktors geschlossen werden kann. Die Kombination von Faktoren in faktoriellen Plänen ist nicht nur ökonomischer als separate Untersuchungen, sondern sie liefert durch die Wechselwirkungsanalyse wichtige zusätzliche Informationen. Aus ökonomischen Gründen sind intraindividuell manipulierte experimentelle Faktoren vorzuziehen, wenn sie realisierbar sind. Diese enthalten jedoch die Gefahr der Bedrohung interner Validität (Hypothesenbildung, Konsistenz-, Übungs-, Lern-, Ermüdungseffekte), und bei "gefährdeten" AVn muss die Priorität immer der internen Validität gegenüber ökonomischen Erwägungen eingeräumt werden. Wenn der Verdacht besteht, dass Moderatorvariablen existieren, die den zu prüfenden UV-AV-Zusammenhang beeinflussen, sollten diese als Kontrollfaktoren einbezogen werden.

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Kapitel 4

Statistische Perspektive


Zusammenfassung

Dieses Kapitel beschäftigte sich mit Konzepten der Inferenzstatistik, zentral ist hierbei der Signifikanztest. Der Signifikanztest wird zur Überprüfung von statistischen Hypothesen verwendet, die stellvertretend für inhaltliche Hypothesen stehen. In der Psychologie geschieht dies häufig durch eine unklare Mischung von zwei Methoden: der Fischer'schen Methode und der Neyman-Pearson-Methode. Erstere gibt anhand des p-Wertes die Evidenz gegen die Nullhypothese an, d.h. es wird die Wahrscheinlichkeit ermittelt, das gefundene Ergebnis oder noch ein extremeres Ergebnis unter Gültigkeit der H0 zu finden. Dies ist problematisch, da die "Signifikanz" von Ergebnissen dann maßgeblich von der Stichprobengröße abhängt. Die Neyman-Pearson-Methode konstruiert dagegen unter Annahme einer Effektstärke (Mindestabweichung der H1 von der H0) eine Stichprobenkennwerteverteilung der H1, so dass durch die beta-Fehlerwahrscheinlichkeit ermittelt werden kann. Die Entscheidung für die H0 ist dann genauso informativ wie eine Entscheidung für die H1, sofern beide Fehlerwahrscheinlichkeiten sinnvoll gewählt werden. Es ist im Forschungskontext meist wichtig, dass alpha- und beta-Fehler ausgewogen sind, da sonst eine der beiden Hypothesen benachteiligt würde. Beim Bestimmen der Parameter werden Theorie, Empirie, Konventionen und praktische Aspekte berücksichtigt. Die Teststärkeberechnungen werden durch Software wie G-Power erleichtert.

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Kapitel 5

Durchführung einer experimentellen Untersuchung


Zusammenfassung

Der Ablauf in der Planung und Durchführung einer empirischen Studie wurde behandelt. Zunächst wurden die wünschenswerten Eigenschaften einer konkretisierten Fragestellung bzw. Hypothese erläutert: empirischer Gehalt und Präzision. Eine Literaturrecherche sollte immer am Beginn stehen, um Vorarbeiten zu würdigen und das Rad nicht neu zu erfinden. Existierende Literatur kann auch über Möglichkeiten der Operationalisierung informieren. Es wurde betont, dass die statistische Auswertung bereits bei der Versuchsplan mitgedacht werden sollte, da nur eine statistische Hypothese, die aus einer psychologischen Hypothese folgt, eine strenge Prüfung erlaubt.

Es wurden Tipps für die Behandlung von Versuchsteilnehmern und die Eingabe der Daten gegeben.

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Kapitel 6

Kontrolltechniken: Grundlagen und Tipps


Zusammenfassung

Zu Beginn dieses Kapitels wurden verschiedene Arten von Störvariablen vorgestellt. Hierbei wurde zwischen systematischen und zufälligen Fehlereinflüssen unterschieden. Störvariablen werden in die folgenden vier Kategorien eingeteilt: Störvariablen der Versuchspersonen, Störvariablen in der Untersuchungssituation, Störvariablen durch Mehrfachmessung und Störvariablen durch Erwartungen von Versuchsleiter oder Versuchsperson. Sobald Störvariablen bekannt sind, können sie durch spezifische Kotrolltechniken eliminiert werden. Die wichtigsten Kontrolltechniken bezogen auf Störvariablen, die die Versuchspersonen mitbringen, sind Randomisierung und Parallelisierung. Zu den Kontrolltechniken, die bei situativen Störvariablen angewendet werden, zählen Automatisierung, Standardisierung, Eliminierung, Versuchsleiter- und Beobachtertraining und die Kontrollfaktorbildung. Um Erwartungseffekte von Versuchsleiter oder Versuchsperson zu umgehen, werden (Doppel-) Blindstudien durchgeführt, oder die Versuchspersonen erhalten falsche Angaben über den Zweck der Studie. Von letzterer Kontrolltechnik ist aufgrund ethischer Erwägungen und negativer angzeiteffekte abzuraten, sofern sie sich vermeiden lässt (Hertwig & Ortmann, 2008). Wegen der hohen Effizienz von Messwiederholungsplänen lohnen sich deren aufwändigere Versuchsdesigns, in denen aber Materialeffekte und – wenn nötig – Reihenfolgeeffekte ausbalanciert werden müssen.

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Kapitel 7

Analyse der Daten und Schlussfolgerungen


Zusammenfassung

In diesem Kapitel wurden die hypothesengeleitete und die explorative Datenanalyse erläutert. Bei der ersteren werden gezielte Hypothesen über den Zusammenhang von UVn und AVn überprüft. Typischerweise haben wir ein Experiment bereits während der Planung so konzipiert, dass das Ergebnis – egal wie es ausfällt – möglichst informativ bezüglich unserer Hypothese ist. Das beinhaltet auch, schon im Vorfeld bei der Planung zu überlegen, auf welchem Skalenniveau die anfallenden Daten sein werden und welches statistische Verfahren wir für die Auswertung anwenden wollen. Die statistische Hypothese ist ein Stellvertreter für unsere inhaltliche Hypothese, und daher ist es wichtig, für ein möglichst sinnvolles Entscheidungskriterium zu sorgen. Wann immer es möglich ist, sollte man versuchen, den beta-Fehler genauso zu kontrollieren wie das Signifikanzniveau alpha. Günstigenfalls erreicht man es, beide Fehler auszugleichen, entweder durch die Wahl eines geeigneten Stichprobenumfangs aufgrund einer A priori-Poweranalyse oder durch Adjustieren des Signifikanzniveaus aufgrund einer Kompromisspoweranalyse.

Haben wir das Verfahren und das Kriterium vor der Untersuchung festgelegt, dann ist die hypothesenbezogene Auswertung im Prinzip einfach, denn das Ergebnis wird entweder die H1 oder die H0 stützen. Wie ein erhaltenes Ergebnis zu interpretieren ist, ist eine sich im Anschluss stellende Frage, die vor allem dann häufig auftaucht, wenn Ergebnisse gänzlich unerwartet sind.

Es ist oft sinnvoll, zusätzliche explorative Analysen mit den erhaltenen Daten anzustellen, die uns auf gute Ideen bringen bzw. auf mögliche interessante Effekte hinweisen können. Die Ergebnisse sollten in einer Berichtlegung bzw. Publikation der Studie Beachtung finden. Es muss aber in einem solchen Bericht deutlich gemacht werden, dass diese Ergebnisse lediglich mögliche Hinweise auf neue Hypothesen sind, keinesfalls jedoch bereits "bewährte" Hypothesen. Hypothesengeleitete und explorative Datenanalysen sind also auch für den Leser eines solchen Berichts klar ersichtlich voneinander abzugrenzen.

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Kapitel 8

Dokumentation und Erstellen des Versuchsberichts


Zusammenfassung

In diesem Kapitel wurde darauf eingegangen, wie ein Forschungsbericht zu gestalten ist. Ausführlichere Informationen enthalten die Richtlinien der DGPs (2007) und der APA (2009).

Beim Schreiben eines Forschungsberichts ist auf größtmögliche Transparenz, Sorgfalt beim Umgang mit Quellen und Wahrheitstreue zu achten. Auf dem Titelblatt sollten Titel, Verfassen und Kontaktdaten verzeichnet sein sowie die Institution, an der die Arbeit angefertigt wurde.

Der Methodenteil wird aus Gründen der Übersichtlichkeit bei empirischen Arbeiten meist etwa folgende Gliederung besitzen: Design, Hypothesen, Stichprobe, Material und Durchführung. Im Ergebnisabschnitt sollen sowohl die Ergebnisse betreffend der Hypothesen, als auch gegebenenfalls durch Exploration gewonnene Ergebnisse dargestellt werden. Die Diskussion dient dazu die Ergebnisse zu interpretieren und sie in Zusammenhang mit bisherigen verwandten Befunden zu stellen.

Bei der Erstellung des Literaturverzeichnisses sollte konsistent ein Regelwerk befolgt werden.

Haben wir das Verfahren und das Kriterium vor der Untersuchung festgelegt, dann ist die hypothesenbezogene Auswertung im Prinzip einfach, denn das Ergebnis wird entweder die H1 oder die H0 stützen. Wie ein erhaltenes Ergebnis zu interpretieren ist, ist eine sich im Anschluss stellende Frage, die vor allem dann häufig auftaucht, wenn Ergebnisse gänzlich unerwartet sind.

Es ist oft sinnvoll, zusätzliche explorative Analysen mit den erhaltenen Daten anzustellen, die uns auf gute Ideen bringen bzw. auf mögliche interessante Effekte hinweisen können. Die Ergebnisse sollten in einer Berichtlegung bzw. Publikation der Studie Beachtung finden. Es muss aber in einem solchen Bericht deutlich gemacht werden, dass diese Ergebnisse lediglich mögliche Hinweise auf neue Hypothesen sind, keinesfalls jedoch bereits "bewährte" Hypothesen. Hypothesengeleitete und explorative Datenanalysen sind also auch für den Leser eines solchen Berichts klar ersichtlich voneinander abzugrenzen.

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Kapitel 9

Weitere wichtige Aspekte des Experimentierens


Zusammenfassung

Der Beginn des Kapitels behandelte die ethischen Prinzipien des Experimentierens laut DGPs und BDP, die sich einerseits auf wissenschaftliche Wahrhaftigkeit beziehen, andererseits auf die faire und respektvolle Behandlung der Versuchsteilnehmer.

Der Computer ist aufgrund seiner Vorteile – Möglichkeit zur Randomisierung und zeitgenaue Präsentation und Datenabspeicherung – gegenüber speziell entwickelten Experimentapparaturen überlegen. Eine wichtige Entscheidung bei dessen Einsatz ist die zu verwendende Software. Hier existiert das Spektrum von höchster Flexibilität bei großem Lernaufwand (Programmiersprachen wie VisualBasic, C++) bis hin zu einfachen Präsentationsprogrammen mit wenig Flexibilität, aber intuitiv zu lernender Bedienung. In der Mitte liegen spezielle für die Psychologie entwickelte Experimentalsoftwares, die einige Vorteile mit sich bringen, (z.B. Kopplung mit funktioneller Magnetresonanztomographie oder mit Blickbewegungsmessgeräten), aber bei unkonventionellen Experimentaldesigns schnell an ihre Grenzen stoßen. Desweiteren wurde darauf hingewiesen, dass das Experimentieren im Internet durch die gute Erreichbarkeit von Versuchspersonen immer attraktiver wird. Allerdings ist zu beachten, dass durch die fehlende Kontrolle der Versuchsumstände besondere Vorsichtsmaßnahmen nötig sind, um nicht ernsthaft oder mehrfach durch dieselbe Person bearbeitete Experimentdurchgänge auszuschließen.

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Kapitel 10

Einige Übungsbeispiele für Experimente


Zusammenfassung

Das Kapitel stellt einige Experimente – primär aus dem Bereich der Allgemeinen und der Sozialpsychologie – vor, anhand derer die in den vorigen Kapiteln besprochenen Prinzipien – insbesondere die Kontrolltechniken – geübt werden können. Die Auswahl der Experimente soll Anregungen für die Durchführung eigener Studien geben.

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