Einführung in die Methoden der Psychologie Unibe 1.Sem PDF

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Diese Zusammenfassung beinhaltet das ganze Kursmaterial der Vorlesung Einführung in die Psychologie 1 vom 1. Sem/Psychologie an der Uni Bern....

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Quynh Julie Nguyen HS 2020 – Dez. 2020

Einführung in die Methoden der Psychologie 1.Vorlesung: Alltagspsychologie vs. Psychologie als Wissenschaft Def. Alltagspsychologie nach Kelley: befasst sich mit dem eigenen Verhalten & demjenigen anderer Personen sowie mit den vorauslaufenden Bedingungen & Konsequenzen dieses Verhaltens. Gesetzmässigkeiten werden aus unseren Erfahrungen, Beobachtungen, Intuition etc. abgeleitet.  Jedoch treten oft Probleme auf: - Keine systematischen Überprüfungen (confirmation bias) - Verzerrte Wahrnehmung/Erinnerung - Generalisierung von Einzelfällen auf ganze Gruppen - Falsche Annahmen beeinflussen das Handeln & Ergebnis Def. Psychologie als Wissenschaft: ist eine empirische Wissenschaft, die Aussagen über beobachtete Erfahrungstatsachen macht, diese jedoch systematisch überprüft, um Gesetzmässigkeiten abzuleiten.  Ziel: Sammlung von Tatsachenwissen & Erforschung bzw. Formulierung von Gesetzmässigkeiten mit Hypothesen.

2.& 3. Vorlesung: Das Experiment als wichtigste Methode der Psychologie 1. Fragestellung 3. Bestimmung der unabhängigen Variable (UV) 5. Wahl des Versuchsplan 7. Statistische Hypothese 9. Durchführung 11. Schluss von Sachhypothese Vorgehensweise beim Experiment: Ein Überblick

2. Hypothese 4. Bestimmung & Operationalisierung der abhängigen Variable (AV) 6. Kontrolle von Störvariablen 8. Stichprobe 10. Auswertung 12. Ergebnisaufbereitung

Def. Hypothesen: Ist eine vermutete Antwort auf eine Fragestellung, beliebige Aussage, die man provisorisch für bestimmte Zwecke als wahr/falsch annimmt = Sachhypothese  Entstehung von Hypothesen: - Aufgrund Darstellung des Forschungsbereichs in der Literatur - Explorationsstudie (= Pilotstudie) à wird dann gemacht, wenn keine Literatur/Daten vorhanden sind - Alltagsbeobachtungen/-erfahrungen  Kriterien für eine Hypothese: - Widerspruchsfrei - Kritisierbar = mögliche Ergebnisse, die Hypothese falsifizieren à Bsp. «können» = eventuell = nicht kritisierbar - Operationalisierbar = messbar - Allgemeingültig à keine Hypothese über Einzelfälle  Typen von Hypothesen: - Universelle Hypothesen: Sachverhalt gilt für alle Fälle, ist falsifizierbar, aber nicht verifizierbar. Bsp «Alle Kinder bis zum 7. Lebensjahr malen die Sonne oben rechts vom Blatt.» // à Fast-universelle Hypothesen gilt für fast alle Fälle. «im Durchschnitt/in der Regel» - Existentielle Hypothesen: Sachverhalt gilt für mindestens einen Fall - Ungerichtete Hypothesen: bezüglich der Richtung des vorausgesagten Falls wird keine Aussage gemacht. Bsp. «Alkoholeinnahme verändert Reaktionszeit» - Gerichtete Hypothese: Richtung wird vorausgesagt. Bsp. «Alkoholeinnahme verlängert Reaktionszeit.»  Überprüfung der Hypothese durch Verifizieren (Bewähren/Bestätigen) oder Falsifizieren - Versuch Hypothese zu falsifizieren & strenge Prüfung durch hohe Bewährungsgrad - Möglichst hoher empirischer Gehalt à möglichst genaue Resultate erzielen

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Quynh Julie Nguyen HS 2020 – Dez. 2020  Def. Operationalisierung: Messbarmachung, legt fest, mit welchen Indikatoren ein theoretisches Konstrukt gemessen werden soll. In einer Hypothese wird operationalisiert, d.h. vorkommenden Begriffen ein beobachtbares Phänomen zugeordnet.  Konstruktvalidität: Erfasst die Messung die theoretische Bedeutung des zu messenden Begriffs/Konstrukts?  Unterscheidung direkte/indirekte Operationalisierung: Bei direkter Operationalisierung werden die aufgegriffenen Begriffe möglichst genau/breit erfasst. Bsp. «Personen mit universitärer Bildung verdienen mehr Geld als jene ohne.»  Bei indirekter Operationalisierung sind die Begriffe meist abstrakt & deshalb schwieriger zu definieren, da

mehr Hintergrundwissen benötigt wird. Bsp. «Intelligenz & Kreativität hängen miteinander zusammen»  -

Operationalisierungstechniken: Verhaltensbeobachtung Befragung: Qualitative/Quantitative Test Physiologische Messung Nicht-reaktive Verfahren (Analyse von Verhaltensspuren) Multimethodale Erfassung menschlichen Erlebens/Verhaltens

 Gütekriterien: - Reliabilität: Wie genau/zuverlässig ist eine Messung?  Interne Konsistenz (Cronbach’s Alpha)  Mass für den Zusammenhang versch. Fragen/Items eines Fragebogens oder Tests  Inter-item-correlation  Retest-Reliabilität: Bringt Wiederholung ähnliches Resultat?  Interrater-Reliabilität: Mass der Übereinstimmung zwischen mehreren Beobachtern -

Validität: Gültigkeit einer wissenschaftlichen Feststellung. Wird das gemessen, was man messen will?  Konstruktvalidität  Interne Validität: Ist ein Effekt auf eine AV auf die Manipulation einer UV zurückzuführen? -> Ist abhängig

von Art der Untersuchung  Externe Validität: Generalisierbarkeit eines Resultats (Verallgemeinerung) -> abhängig von der Stichprobe

& Art der Untersuchung  Validität statistischer Schlussfolgerungen ->

abhängig vom Skalenniveau der Daten  Versuchspläne: - Einfaktorielle Versuchspläne: Eine UV mit mind. zwei Stufen wird manipuliert. Mindestens eine AV wird erfasst. -

4.

Mehrfaktorielle Versuchspläne: Mindestens zwei UV werden manipuliert. Mindestens eine AV wird erfasst. Die Stufen der verschiedenen UVn werden vollständig miteinander kombiniert.

Vorlesung: Die Grundidee des Experimentierens Experimentelle Forschung: - VL greift aktiv ein - Mind. Eine unabhängige Variable wird variiert & Einfluss der UV auf mind. eine AV überprüft - Störvariablen werden kontrolliert - Kausale Interpretation der Ergebnisse sind möglich

Nicht-experimentelle Forschung - VL greift nicht aktiv ein - Variablen werden lediglich beobachtet & Zusammenhänge überprüft - Bsp. sind Feldstudien, Korrelationsstudien - Kausale Interpretation nicht möglich 2

Quynh Julie Nguyen HS 2020 – Dez. 2020 Def. Experiment: Den Effekt von hergestellten, kontrollierten Bedingungen auf beobachtbare Variablen untersuchen. Typen von Variablen im Experiment Abhängige Variable (AV) Unabhängige Variable (UV) - Def. Messindikator, - Organismische Variable Messgrösse (auch dispositionelle - Ist das was im Exp. Variable genannt): sind Gemessen wird Merkmale von - Variable, auf welche Menschen, wie z.B. der Einfluss der UV Geschlecht, Alter, beobachtet werden soll Persönlichkeit etc. wo nicht manipulierbar sind Arten von Experimenten Klassifikation nach dem Ziel … nach Zahl der UVn

… nach Zahl der AVn

… nach Ort der Durchführung

5.



Störvariable - Variable, welche die AV ebenfalls beeinflussen kann - Sollten kontrolliert & neutralisiert werden - Bei ungenügender Kontrolle  Konfundierung; Einfluss der UV/Störvariable kann nicht getrennt werden

Prüfexperiment: Ziel Prüfung einer oder mehrerer Hypothesen Explorationsexperiment: Ziel Bildung von Hypothesen Vorexperiment: Ziel Testung der Durchführung eines Experimentes Einfaktorielle Experimente: - Nur eine UV wird manipuliert

 Mehrfaktorielle Experimente: - Mehrere UVn werden manipuliert  Univariate Experimente: - Eine AV wird erhoben  Multivariate Experimente: - Mehr als eine AV wird erhoben  Laborexperimente - Gute Kontrolle über Störvariablen - Eingeschränkte Generalisierbarkeit (da eben nur im Labor)  Internetexperimente  Feldexperimente - Natürliche Umwelt - Kontrolle Störvariablen eingeschränkt - Hohe Generalisierbarkeit auf natürliche Situation

Vorlesung: Operationalisierung & Messung Def. Operationalisierung: Messbarmachung, legt fest, mit welchen Indikatoren ein theoretisches Konstrukt gemessen werden soll. In einer Hypothese wird operationalisiert, d.h. vorkommenden Begriffen ein beobachtbares Phänomen zugeordnet. Konstruktvalidität: Erfasst die Messung die theoretische Bedeutung des zu messenden Begriffs/Konstrukts? Je abstrakter ein Begriff, desto indirekter die Operationalisierung. Je indirekter, desto schwieriger & desto mehr Hintergrundwissen ist nötig. 3

Quynh Julie Nguyen HS 2020 – Dez. 2020  Unterscheidung direkte/indirekte Operationalisierung: Bei direkter Operationalisierung werden die

aufgegriffenen Begriffe möglichst genau/breit erfasst. Bsp. «Personen mit universitärer Bildung verdienen mehr Geld als jene ohne.»  Bei indirekter Operationalisierung sind die Begriffe meist abstrakt & deshalb schwieriger zu definieren, da

mehr Hintergrundwissen benötigt wird. Bsp. «Intelligenz & Kreativität hängen miteinander zusammen» Operationalisierungstechniken:  Verhaltensbeobachtung Unter-Techniken: Häufige Fehler - Systematische - Halo-Effekt (Ein Merkmal erzeugt vs. Gesamteindruck) Unsystematisch - Primacy-Effekt (abweichende Eigenschaften e Beobachtung werden nicht mehr gesehen) - Teilnehmende - Recency-Effekt (das am Schluss bleibt am vs. Nichtlängsten im Kopf) Teilnehmende - Tendenz zur Mitte (Standardbeurteilung Beobachtung - Milde-Härte-Fehler (entweder zu positiv oder - Verdeckte vs. zu negativ) Nicht-Verdeckte - Hawthorne-Effekt (Verhaltensänderung Beobachtung aufgrund Wissens des Experiments)

Vorteile - Identifikation von Verhaltenskorrelaten - Sinnvoll bei Explorationsstudien - Wenig anfällig auf Verhaltensverzerrungen wegen natürlicher Umwelt

Nachteile - Verhaltensbeobachtungen können nicht immer operationalisiert werden - Inneres Erleben nicht sichtbar (subj. Wahrnehmung) - Fehleranfällig - Hoher Aiufwand

 Qualitative Befragungen Unter-Techniken: - Schriftlich vs. Mündlich - Mehr oder weniger strukturiert - Subjektive Befragungen vs. Fremdbefragung

Häufige Fehler - Voreingenommenheit des VL - Hypothesengeleitetes Fragen  Problem: Vorurteile, Erwartungen, Vorinformationen - Ja-Nein Fragen - Wiederholungen - Keine Anleitung des VL  VL muss Gespräch aktiv leiten, Rückfragen stellen, ab & zu Gesagtes zusammenfassen

Vorteile - Identifikation von Aspekten, welche einem Konstrukt zugrunde liegen (komplexe Sachinhalte) - Zugang zum inneren Erleben - Wenige Versuchspersonen nötig

Nachteile - Nicht objektiv - Keine Verhaltensrelevanz - Interindividuelle Vergleiche schwierig - Anfällig auf Suggestion - Anfällig auf Verzerrungen (soziale Erwartungen) - Schwierige Auswertung, hoher Aufwand (Transkription)

 Quantitative Befragungen Unter-Techniken: - Schriftlich vs. Mündlich - Subjektive Befragungen vs. Fremdbefragung - Schriftlicher Fragebogen

Häufige Fehler - Fragen sollten möglichst alle Facetten des zu erfassenden Sachverhaltes möglichst gut repräsentieren  Form der Fragen muss gewiss sein; o Fragen oder Feststellungen o Wahl der Anzahl Stufen o Wahl der Antwortkategorie - Klarheit, Verständlichkeit, Eindeutigkeit

Vorteile - Subjektives Erleben wird erfasst - Geringer Aufwand - Gruppenversuche möglich - Validierung durch Güte Operationalisierung schon gegeben

Nachteile - Nicht objektiv - Keine Verhaltensrelevanz - Anfällig auf Verzerrungen (soziale Erwartungen) - Es muss sichergestellt werden, dass die richtigen Fragen gestellt werden

 Test Unter-Techniken: - Urteilstest (Bsp. Persönlichkeitstests ) - Leistungstest (Bsp. IQ-Test) - Projektive Test (Rohrschach-Test)

Vorteile - Test sind normiert & Interindividuelle und interkulturelle Vergleiche sind möglich - Validierung durch Güte der Operationalisierung schon gegeben - Tiefer Aufwand, da Test verallgemeinert

Nachteile - Leistungs-/Bewertungssituation; Frage der Generalisierbarkeit - Anfällig auf Verzerrungen - Hoher Aufwand - Schwierige Auswertung

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Quynh Julie Nguyen HS 2020 – Dez. 2020

 Physiologische Messung Unter-Techniken: - Physiologisches Arousal >Puls >Hautleitwiderstand - Bildgebende Verfahren >fMRI >EEG - Hormonelle Aktivitäten - Augenbewegungen

Vorteile - Objektive Daten - Wenig anfällig auf Verzerrungen, da meist kaum bewusst steuerbar

Unter-Techniken: - Analyse von Dokumenten, Briefen, Fotos, Tagebüchern - Lost Letter Technique - Operationalisierung der Qualität von Mensas mittels Essensreste - Operationalisierung von Langeweile anhand gemachten Zeichnungen  Nicht-reaktive Verfahren

6.

Nachteile - Inneres Erleben nicht abgebildet - Fehleranfällig (Messartefakte) - Hoher Aufwand z.t. schwierige Auswertung

Vorteile - Objektive Daten - Keine Verzerrungen, da nicht reaktiv

Nachteile - Inneres Erleben nicht abgebildet - Meist schwierig, valide Verhaltensspuren zu finden - Subjektive Wahrnehmung kann Verzerrungen bei der Interpretation auslösen

Vorlesung: Messtheorie, Skalenniveau, Störvariablen, Statistische Hypothesen, Durchführung, Auswertung & Bericht Messen: Messobjekten werden Zahlen bzw. Skalenwerte zugeordnet  empirische Relationen zwischen den Messobjekten werden durch numerische Relationen der Skalenwerte repräsentiert.  Repräsentationstheorem (Repräsentationsproblem): Das empirische Relativ muss durch das nummerische Relativ angemessen repräsentiert werden, empirische Variable muss messbar sein  Eindeutigkeitstheorem: Transformation muss zulässig sein & Eindeutigkeit erhalten bleiben  abhängig vom Skalenniveau  Bei ordinalskalierten Daten darf man quadrieren, bei verhältnisskalierten Daten nicht.  Bedeutsamkeitstheorem: Je nachdem, was die Skalenwerte repräsentieren, ändert sich die Bedeutsamkeit der Daten bzw. die Schlüsse, die gezogen werden dürfen. Skalenniveau:

Nominalskala Definition: Objekte mit gleicher Merkmalsausprägung gleiche Zahlen & Objekte mit versch. Merkmalsausprägungen andere Zahlen  Gleich- oder Verschiedenheit Beispiele: Lieblingsfarbe, Geschlecht, Ja-Nein Statischer Wert, mögliche Verfahren:  Häufigkeiten, Chi-Test

Ordinalskala Definition: Von jeweils zwei Objekten wird dem Objekt mit der grösseren Merkmalsausprägung die grössere Zahl zugeschrieben  GrösserKleiner Relation Beispiele: Rangliste, Militärische Grade

Intervallskala Definition: Differenz zwischen den einzelnen Skalenwerten entsprechenden Merkmalsunterschieden zwischen den Objekten, hat keinen natürlichen Nullpunkt, keine natürliche Einheit

Verhältnisskala Definition: Verhältnis zwischen je 2 Zahlen entsprechen jeweils dem Verhältnis der Merkmalsausprägungen der jeweiligen Objekte, hat keinen natürlichen Nullpunkt, keine natürliche Einheit

Absolutskala Definition: Zahl entspricht genau den Merkmalsausprägung des jeweiligen Objekts, haben natürlichen Nullpunkt & natürliche Einheit  Auszählbare Mengen

Beispiele: IQ, Kalenderzeit, Grad Celsius

Beispiele: Anzahl Studierende im Vorlesungssaal

Statischer Wert, mögliche Verfahren:  Median, u-Test

Statischer Wert, mögliche Verfahren:  Mittelwert, t-Test

Beispiele: Längen- & Gewichtsmessung, Reaktionszeit, Grad Kelvin Statischer Wert, mögliche Verfahren:  Mittelwert, t-Test

Statischer Wert, mögliche Verfahren:  Mittelwert, t-Test

Störvariablen – Kontrolle von Störvariablen der Vpn:  Randomisieren: Zufällige Zuteilung der Vpn zu den experimentellen Bedingungen Vorteil: wenig Aufwand | Nachteil: funktioniert schlecht bei kleinen Stichproben 5

Quynh Julie Nguyen HS 2020 – Dez. 2020  Parallelisieren (matching): eine potenzielle Störvariable wird bei den Vpn erfasst & danach die Vpn so zugeteilt, dass die Durchschnittswerte der versch. Gruppe möglichst identisch sind Vorteil: Gruppenunterschiede verhindert | Nachteil: aufwändig, Störvariable muss bekannt sein  Konstanthalten: Störvariable so konstant halten, dass Vpn den gleichen Wert haben  Problem: Generalisierbarkeit  Messwiederholung (bei Within-subjects Design): Vpn sollen sowohl Kontroll- & Experimentalbedingungen ausgesetzt werden  Problem: Positionseffekte  Vor- & Nachhermessung: Die AV wird vor & nach der Manipulation gemessen.  Problem: Reaktive Effekt Durchführung von Experimenten: 1. (Vorexperiment mit wenigen Vpn) 2. Begrüssung der Vp 3. Instruktion 4. Einführung der jeweiligen Stufen der UV 5. Erfassung der AV 6. Aufklärung der Vp 7. Verabschiedung der Vp 8. Statische Auswertung, Rückschluss auf Sachhypothese  Wenn H1 gilt, dann wird auch Sachhypothese bestätigt

7.

Vorlesung: Stichprobe, Gütekriterien, Versuchsplanung

Grundgesamtheit: Menge aller für eine Untersuchung relevanten Einheiten (Objekte, Personen, Tiere…), ist Geltungsbereich einer Hypothese. Vollerhebungen: Die gesamte Population wird untersucht  nur bei nicht-strikt universellen Hypothesen Stichprobe: Teilmenge einer Grundgesamtheit, aufgrund Stichprobendaten wird Rückschluss auf Grundgesamtheit gezogen

Auswahlverfahren bei Stichproben: -

-

Zufallsauswahl: Jedes Element der Grundgesamtheit hat die gleiche Chance ausgewählt zu werden Vorteil; Repräsentativität bei genügend grossen Stichproben gegeben | Nachteil: Aufwändig Schichtung: Auswahl der Stichprobe erfolgt nach Bezug auf Parameter wie Geschlecht, Alter oder Status

Quynh Julie Nguyen HS 2020 – Dez. 2020 Vorteil; Relevante Kriterien der Population werden in Bezug genommen | Nachteil; aufwändig, viele Kriterien können auch nicht bekannt sein (politische Einstellung)

8.

Vorlesung: Haupteffekte & Interaktionen Haupteffekt = Wirkung einer UV  Wie wirkt sich ein Faktor auf die AV aus? Interaktion = Wechselwirkung zwischen zwei oder mehreren UVn  Sind die versch. Manipulierten Variablen abhängig voneinander (= Interaktion) oder wirken diese unabhängig voneinander (= keine Interaktion) auf die AV ein?  Wenn keine Interaktion vorliegt, setzen

sich Effekte der UVn auf die AV additiv zusammen = Wirkung der UVn immer dieselbe = unabhängig  Linien verlaufen parallel

 Interaktion wird als Nicht-Additivität

definiert, da sich die kombinierte Wirkung der beiden UVn nicht aus der Summe der Einzelwirkungen erklären lässt.

 Einfaktorielle Designs: - Keine Interaktion - Nur ein Haupteffekt kann überprüft werden  Mehrfaktorielle Designs: - Haupteffekte & Interaktionen können bei vollständiger Kombinierung der Stufen von UVn überprüft werden - Pro UV ist ein Haupteffekt möglich  Anzahl möglicher Interaktionen = Anzahl Kombination der UVn  Zweifaktorielles Design (UVA; UVB) -> Zwei Haupteffekte (A & B), zweifache Interaktion (AxB)  Dreifaktorielles Design (UVA; UVB; UVC) -> Drei Haupteffekte, vier Interaktionen (drei zweifache & eine dreifache: AxB; AxC; BxC; AxBxC) Identifikation von Interaktionen:

 Interpretation von evt. Interaktionen anhand

Abbildungen mit Linienzügen der Mittelwerte  Parallele Linien = keine Zunahme/Abnahme

für alle Stufen der anderen UV gleich gross = KEINE Interaktion  Nicht parallele Linien = Zunahme/Abnahme der jeweiligen Stufen der UV verschieden gross = INTERAKTION

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Quynh Julie Nguyen HS 2020 – Dez. 2020

9.

Vorlesung: Versuchspläne mit/ohne wiederholter Messung Between-subjects Design: Versuchspläne ohne wiederholte Messung; Manipulation der UV(n) zwischen den Versuchspersonen; eine experimentelle Bedingung pro Vpn  Gruppe durchläuft Bedingung a1, andere Gruppe durchläuft Bedingung a2  Vergleich der Mittelwerte mit

t-Test für UNABHÄNGIGE Stichproben Within-subjects Design: Versuchspäne mit wiederholter Messung; Manipulation der UV(n) innerhalb der Vpn; mehrere experimentelle Bedingungen pro Vp; Daten der versch. Bedingungen werden verglichen  Unterschiede zwischen den einzelnen Vpn pro Bedingung  Alle Vpn durchlaufen Bedingung a1 sowie a2  Vergleich der Mittelwerte mit t-Test für ABHÄNGIGE

Stichproben Vorteile - Personenbezogene Störvariablen sind kontrolliert (alle Vp werden mit sich selbst verglichen) - Mehr Daten mit weniger Vpn, grössere statische Power  Unterschiede sind signifikanter

Nachteile - Störvariablen aufgrund Messwiederholung  Positionseffekte  Carry-over-Effekte - Dauert sehr lange, da alle Vpn alle Bedingungen durchlaufen müssen

Mixed Design:

Störvariablen bei Within-subjects Designs:  Positionseffekt: Störvariable, die aufgrund der Position einer experimentellen Bedingung ausgelöst werde...