Forschungsmethoden und Statistik in der Psychologie:
Gespeichert in:
| Späterer Titel: | Sedlmeier, Peter Forschungsmethoden und Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Pearson Studium
2008
|
| Schriftenreihe: | ps psychologie
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXI, 831 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783827371973 |
Internformat
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Inhaltsübersicht
Vorwort
X!X
Teill
Grundlagen und Konzepte
1
Kapitel 1
Alltagspsychologie
vs.
wissenschaftliche Psychologie
3
Kapitel 2
Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen
?A
Kapitel 3
Messen und Testen
51
Kapitei 4
Datenerhebung: Befragung und Beobachtung
¡ІЗ
Kapitel 5
Experimentelle Designs
1 23
Teil
II
Deskriptive und
explorative
Datenanalyse
181
Kapitel 6
Lage- und Streuungsmaße
IH3
Kapitel 7
Korrelation
20Г)
Kapitel 8
Lineare Regression
243
Kapitel 9
Effektgrößen
2K7
Teil IM
Inferenzstatistik
303
Kapitel 10
Grundlagen der Inferenzstatistik
305
Kapitei 11
Konfidenzintervalle
з.ѕп
Kapitel 12
Signifikanztests
міг,
Kapitel 13
r-Tests
403
Kapitel 14
Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse
425
Inhaltsübersicht
Kapitel
15
Weitere F-Tests
401
Kapitel
Ifi
Kontrastanalyse
rH)7
Ka
pi ¡e!
lì
Verfahren zur
Analyse
nominaìskalierter
Daten:
Chi-Quadrat (/2-)Tests
54!)
Kapři ť:l
18
Verfahren zur Anaiyse ordinalskaüerter Daten
f)7!t
Kapsle!
19
Snferenzstatistik: Erweiterungen und Ergänzungen
Γ.9Γ)
Teil
IV
Weitere Verfahren der Datenerhebung und
Datenanalyse
619
Kapsìf.-i
20
Explorative Datenanaiyse
(EDA): Weitere Verfahren
(¡21
21
Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen
H«
Besonderheiten der Datenerhebung
ìiiìi
κ α
pire?
24
(. omputermodeliierunq als Forsthungsmethodo
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(iij^ïRaüve
Methoden
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Teil
V
Reflexion
773
Kanit*·-'
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Methoden und Psychologie
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'
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ß
ibiïografie
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:·;.ί
VI
Teil
I
Grundlagen und Konzepte
1.1 Die Fallstricke der Alltagspsychologie. 5
1.1.1 Fehler beim Wahrnehmen. 5
1.1.2 Fehler beim Erinnern. 8
1.1.3 Fehler beim logischen Denken. 10
1.1.4 Fehler beim Umgang mit Wahrscheinlichkeiten. 11
1.2 Sprachgebrauch in Alltag und Wissenschan. 12
1.2.1 Missverständnisse beim Verstehen von Sprache im Alltag. 12
1.2.2 Präzisierung der Sprache in der Wissenschaft. 13
1.3 Die wissenschaftliche Methode. 15
1.3.1 Theorien, Hypothesen und ihre Präzisierung. 16
1.3.2 Design.". 17
1.3.3 Durchführung von Studien. 17
1.3.4 Datenanalyse und
-interpretation
. 18
1.4 Was gewinnen wir durch die wissenschaftliche Vorgehensweise?. 18
2.1 Was ist die Wirklichkeit und wie können wir sie erkennen?. 22
2.1.1 Das Leib-Seele Problem. 24
2.1.2 Induktion
vs.
Deduktion. 25
2.2 Wissenschaftstheoretische Ansätze im Überblick. 26
2.2.1 Konventionelle Ansätze. 26
2.2.2 Wirklichkeit als Konstruktion. 33
2.3 Spezialprobleme der Psychologie. 36
2.3.1 Latente Variablen. 37
2.3.2 Verhältnis zwischen Forscher und „Erforschten". 38
2.4 Woher kommen Theorien?. 39
2.4.1
Bed, Bathroom and Bicycle
. 39
2.4.2
Die
systematische Suche nach Theorien. 41
2.5 Von Theorien zu Hypothesen. 42
2.5.1 Wie sehen Theorien in der Psychologie aus?. 42
2.5.2 Von der Theorie zur Hypothesenprüfung:
Grundlegende Vorgehensweise. 43
2.5.3 Von der Theorie zur Hypothesenprüfung: Beispiele. 46
2.5.4 Hypothesenprüfung und Wissenschaftstheorie. 48
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 3 Messen und Testen 51
3.1 Was ist Messen?. 52
3.2 Messtheorie. 56
3.2.1 Messtheoretische Probleme. 58
3.3 Skalenniveaus. 61
3.3.1 Nominalskala. 61
3.3.2 Ordinalskala. 63
3.3.3 Intervallskala. 64
3.3.4 Verhältnisskala. 66
3.3.5 Absolutskala. 67
3.4 Tests. 68
3.5 Gütekriterien beim Testen und Messen. 70
3.5.1 Objektivität. 71
3.5.2
Réhabilitât
. 72
3.5.3 Validität. 76
Kapitel 4 Datenerhebung: Befragung und Beobachtung 83
4.1 Befragung: Unterschiedliche Perspektiven. 84
4.1.1 Mündlich oder schriftlich?. 85
4.1.2 Freie oder festgelegte Antwortmöglichkeiten?. 88
4.1.3 Einzel- oder Gruppenbefragung?. 89
4.1.4 Wie sehr standardisieren?. 90
4.2 Befragung: Fehlermöglichkeiten und Gegenmaßnahmen. 95
4.2.1 Potenzielle Probleme bei der Gestaltung und Anordnung
von
Items
. 95
4.2.2 Potenzielle Probleme bei der Durchführung der Befragung. 101
4.3 Befragung: Ein kurzes
Résumée
. 103
4.3.1 Wann welche Art von Befragung?. 103
4.3.2 Einige abschließende Hinweise. 104
4.4 Beobachtung: Unterschiedliche Perspektiven. 106
4.5 Beobachtung: Fehlermöglichkeiten und Gegenmaßnahmen. 114
4.6 Beobachtung: Ein kurzes
Résumée
. 118
4.6.1 Wann welche Form von Beobachtung?. 119
4.6.2 Einige abschließende Hinweise. 119
4.7 Generalisierbarkeit von Befragungs- und Beobachtungsergebnissen. 119
4.7.1 Auswahl der Situation. 119
4.7.2 Auswahl der Studienteilnehmer. 120
Kapitel 5 Experimentelle Designs
m
5.1 Warum werden Experimente durchgeführt?. 125
5.2 Die Logik des Experiments. 126
5.2.1 Grundlage für Kausalschlüsse. 127
5.2.2 Interne Validität. 132
5.3 Kontrolltechniken. 134
5.3.1 Kontrolle personengebundener Störvariablen. 134
5.3.2 Kontrolle von Störvariablen in der Versuchssituation. 139
VIII
Inhaltsverzeichnis
5.4 Externe Validität. 146
5.4.1 Wie wichtig ist die externe Validität?. 147
5.4.2 Wie kann die externe Validität erhöht werden?. 148
5.5 Within-subjects Designs. 150
5.5.1 Warum werden within-subjects Designs eingesetzt?. 152
5.5.2 Positionseffekte und ihre Kontrolle. 158
5.5.3 Carry-Over-Effekte. 164
5.6 Mehrfaktorielle Designs. 165
5.6.1 Haupteffekte und Interaktionen in 2
χ
2-Designs. 168
5.6.2 Komplexere Designs. 173
5.6.3 Interaktionen und externe Validität. 175
5.7 Quasi-Experimente. 176
Teil
II
Deskriptive und
explorative
Datenanalyse
iei
Kapitel
б
Lage- und Streuungsmaße 183
6.1 Warum brauchen wir Streuungsmaße?. 184
6.2 Lage und Streuung auf einen Blick. 186
6.2.1 Stamm-Blatt-Diagramme. 186
6.2.2
Box-Plots
. 190
6.3 Lagemaße im Detail. 193
6.3.1 Arithmetisches Mittel. 193
6.3.2
Median
und Quantile. 194
6.3.3 Modalwert. 195
6.3.4 Weitere Lagemaße. 196
6.4 Streuungsmaße im Detail. 196
6.4.1 Standardabweichung und Varianz. 196
6.4.2 Interquartilsabstand und andere Quantilsabstände. 197
6.4.3 Weitere Streuungsmaße. 197
6.5 Wann welches Maß?. 198
6.5.1 Skalenniveau. 198
6.5.2 Form der Verteilung. 199
6.6 Standardisierung: z-Werte. 200
6.7 Population
vs.
Stichprobe. 202
Kapitel 7 Korrelation 205
7.1 Die grafische Darstellung von Korrelationen: Streudiagramme. 207
7.2 Korrelationsmuster. 210
7.2.1 Lineare und kurvilineare Zusammenhänge. 210
7.2.2 Richtung und Stärke von Zusammenhängen. 211
7.2.3 Die Bedeutung des Korrelationsmusters für die weitere Analyse. . 214
7.3 Der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient. 215
7.3.1 z-Werte und der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient. 222
IX
Inhaltsverzeichnis
7.4 Verzerrungen des Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten. 224
7.4.1 Ausreißerwerte. 225
7.4.2 Einschränkungen der Variabilität. 226
7.4.3 Zusammenfassung von heterogenen Untergruppen. 228
7.5 Korrelation und Kausalität. 230
7.6
Partialkorrelation
. 232
7.7 Andere Zusammenhangsmaße. 234
7.7.1 Korrelation zweier dichotomer Merkmale - der Phi-Koeffizient . 234
7.7.2 Korrelation zweier ordinalskalierter Merkmale -
Kendalls
Tau. 238
8.1 Grundbegriffe der Regressionsrechnung. 245
8.1.1 Prädiktor und Kriterium. 245
8.1.2 Deterministische Zusammenhänge und die Geradengleichung . . 246
8.1.3
Stochastische
Zusammenhänge und die Regressionsgerade. 248
8.1.4 Das Kriterium der kleinsten Quadrate. 251
8.1.5 Bestimmung der Regressionsgeraden. 252
8.1.6 Die Beziehung zwischen der Korrelation und dem
Regressionsgewicht
b
. 254
8.1.7 Regression mit z-standardisierten Variablen. 257
8.1.8 Der Regressionseffekt. 259
8.1.9 Die Vorhersage von
X
aus
Y
. 262
8.2 Die Güte der Vorhersage. 264
8.2.1 Varianzzerlegung. 265
8.2.2 Der Determinationskoeffizient r2. 269
8.2.3 Der Standardschätzfehler. 272
8.3 Probleme und Verzerrungen in der Regressionsrechnung. 274
8.4 Ein Ausblick auf die multiple Regression. 274
8.4.1 Multiple Regression mit z-standardisierten Variablen. 276
8.4.2 Eine Illustration mit zwei Prädiktoren. 276
8.4.3 Gütemaße in der multiplen Regression. 281
9.1 Was sind Effektgrößen?. 288
9.2 Abstandsmaße. 289
9.3 Zusammenhangsmaße. 293
9.4 Effektgrößen aus Effektgrößen. 296
9.4.1 Abstandsmaße aus Abstandsmaßen. 296
9.4.2 Korrelationen aus Abstandsmaßen. 297
9.4.3 Abstandsmaße aus Korrelationen. 298
9.5 Wie bedeutsam ist eine Effektgröße?. 299
9.6 Weitere Effektgrößen-Maße. 301
Inhaltsverzeichnis
Teil
III
Inferenzstatistik
зоз
Kapitel 10 Grundlagen der Inferenzstatistik ;«:;
10.1 Wahrscheinlichkeiten, kurz gefasst. 307
10.1.1 Was ist Wahrscheinlichkeit?. 307
10.1.2 Wahrscheinlichkeit von Konjunktionen und bedingte
Wahrscheinlichkeiten. 309
10.2 Von der Population über Stichproben zur Stichprobenverteilung. 312
10.2.1 Simulationsbeispiel für Anteile. 312
10.2.2 Simulationsbeispiel für Mittelwerte. 314
10.2.3 Die tatsächliche Vorgehensweise: Von der Stichprobe
zur Population. 317
10.3 Stichprobenverteilung für Anteile. 317
10.3.1 Binomialverteilung „per Hand". 318
10.3.2 Binomialverteilung mit Binomialformel. 320
10.4 Lage- und Streuungsmaße von Stichprobenverteilungen. 321
10.4.1 Binomialverteilung. 322
10.4.2 Stichprobenverteilungen für Mittelwerte. 325
10.5 Der Einfluss der Stichprobengröße auf die Stichprobenverteilung. 330
10.5.1 Empirisches Gesetz der großen Zahlen. 330
10.5.2 Zentraler Grenzwertsatz. 332
10.6 Rekapitulation und Ausblick.';. 335
Kapiteln Kontidenzintervalle
¡:í'í
11.1 Was ist ein Konfidenzintervall?. 340
11.1.1 Wahrscheinlichkeitsintervalle: Ein Gedankenexperiment. 340
11.1.2 Konfidenzintervalle für Anteile. 342
11.1.3 Auswirkungen der Höhe der Konfidenz und der
Stichprobengröße. 344
11.1.4 Die Berechnung von Konfidenzintervallen. 346
11.2 Konfidenzintervalle für Mittelwerte. 349
11.3 Konfidenzintervalle für Mittelwertsunterschiede. 352
11.3.1 Unabhängige Messungen. 353
11.3.2 Abhängige (gepaarte) Messungen. 357
11.4 Die Interpretation von Konfidenzintervallen. 361
Kapitel 12 Signifikanztests ^ar,
12.1 Wie funktioniert ein Signifikanztest?. 366
12.2 Vorgehensweise nach R.
A. Fisher
. 369
12.2.1 Beispiel 1: Vorzeichentest. 370
12.2.2 Beispiel 2:
ŕ-Test
für Mittelwert. 372
12.2.3 Probleme mit der Vorgehensweise nach
Fisher
. 373
XI
Inhaltsverzeichnis
12.3 Neymans &
Pearsons
Verbesserungsvorschläge. 374
12.3.1 Warum braucht man die Alternativhypothese und wie
wird sie bestimmt?. 374
12.3.2 Fehler erster und zweiter Art
(α
und/? ). 376
12.3.3 Die „Verhaltensinterpretation" des Signifikanztestergebnisses . . 377
12.4 Welche Faktoren beeinflussen das Ergebnis eines Signifikanztests?. 377
12.4.1 Populations-Effektgröße. 378
12.4.2 Stichprobengröße. 379
12.4.3 Abwägung der Fehler erster und zweiter Art. 380
12.4.4 Minimierung des „experimentellen Fehlers". 382
12.4.5 Homogenität der Population(en). 383
12.5 Poweranalyse. 383
12.5.1 Die Suche nach der Stichprobengröße: „A priori Analyse". 384
12.5.2 Die Suche nach einem
Kompromiss
zwischen
α
und/3. 384
12.5.3 Die Suche nach weiteren Interpretationsmöglichkeiten:
„Post hoc Analyse". 384
12.6 Vorgehensweise nach Neyman und
Pearson
. 385
12.6.1 Beispiel 1: Vorzeichentest nach Neyman und
Pearson
. 386
12.6.2 Beispiel 2:
ŕ-Test
nach Neyman und
Pearson
. 390
12.6.3 Akzeptanz des Ansatzes in der Psychologie. 392
12.7 Das konventionelle Verfahren: Der „Hybrid". 392
12.7.1 Bestandteile. 393
12.7.2 Vorgehensweise und Ergebnisinterpretation. 394
12.8 Signifikanztests: Was man noch wissen sollte. 395
12.8.1 Spezifikation von Null- und Alternativhypothese. 395
12.8.2 Wie man p-Werte nicht interpretieren sollte. 397
12.8.3 Signifikanztest und Konfidenzintervall. 399
12.8.4 Allgemeine Hinweise und Empfehlungen. 400
Kapitel 13 r-Tests
4ü:¡
13.1 Unterschied zwischen zwei Mittelwerten. 404
13.1.1 Unabhängige Stichproben. 404
13.1.2 Abhängige Stichproben. 409
13.2 Weitere
ŕ-Tests
. 413
13.2.1 Korrelation. 413
13.2.2 Regression. 416
13.3 Effektgrößenberechnung aus Testergebnissen von
ŕ-Tests
. 417
13.3.1 Generelle Idee. 417
13.3.2 Eine Stichprobe (Mittelwert
vs.
vorgegebener Wert). 418
13.3.3 Zwei unabhängige Stichproben. 419
13.3.4 Zwei abhängige Stichproben. 420
13.3.5 Korrelation und Regression. 422
XII
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 14 Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse 425
14.1 Warum nicht mehrere f-Tests?. 427
14.2 Die Logik der Varianzanalyse. 430
14.2.1 Zwei Wege zu einer Schätzung der Populationsvarianz. 431
14.2.2 Varianzzerlegung. 441
14.3 Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse. 448
14.4
Post-hoc
Tests. 450
14.5 Effektgrößen in der einfaktoriellen Varianzanalyse. 452
14.6 Power in der einfaktoriellen Varianzanalyse. 455
Kapitel 15 Weitere F-Tests 461
15.1 Mehrfaktorielle Varianzanalyse. 463
15.1.1 Varianzzerlegung in der zweifaktoriellen Varianzanalyse. 466
15.1.2 ANOVA-Tabelle. 474
15.1.3 Varianzanalysen mit mehr als zwei Faktoren. 476
15.1.4 Voraussetzungen der mehrfaktoriellen Varianzanalyse. 476
15.1.5 Mehrfaktorielle Varianzanalysen mit ungleichen
Stichprobengrößen. 477
15.1.6 Effektgrößen in der mehrfaktoriellen Varianzanalyse. 477
15.1.7 Power in der mehrfaktoriellen Varianzanalyse. 481
15.2 Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. 484
15.2.1 Varianzzerlegung in der einfaktoriellen Varianzanalyse
mit abhängigen Stichproben. 486
15.2.2 ANOVA-Tabelle. 494
15.2.3 Voraussetzungen der Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. 495
15.2.4 Effektgrößen in der Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben . 497
15.2.5 Power in der Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. 498
15.2.6 Erweiterungen zur Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. . . 499
15.3 Der F-Test in der Regressionsrechnung. 500
15.4 Weitere Varianten der Varianzanalyse. 503
Kapitel 16 Kontrastanalyse 507
16.1 Kontraste
vs.
„Omnibus-Hypothesen". 508
16.1.1 Die Problematik von Omnibus-Hypothesen. 508
16.1.2 Kontraste als präzise Hypothesen. 510
16.2 Kontrastanalyse für unabhängige Stichproben. 514
16.2.1 FKon(rastund tKontrast. 514
16.2.2 Orthogonale Kontraste. 519
16.2.3 Effektgrößen bei der Kontrastanalyse für unabhängige
Stichproben. 521
16.2.4 Poweranalyse bei der Kontrastanalyse für unabhängige
Stichproben. 526
XIII
Inhaltsverzeichnis
16.3 Kontrastanalyse für unabhängige Stichproben bei komplexen
Fragestellungen. 528
16.3.1 „Haupteffekte" und „Interaktionen". 529
16.3.2 Beliebige Fragestellungen. 532
16.4 Kontrastanalyse für abhängige Stichproben. 533
16.4.1 Bestimmen der zusammengefassten Werte. 533
16.4.2
ŕ-Test
für die Kontrastanalyse bei abhängigen Stichproben. 535
16.4.3 Effektgrößen bei der Kontrastanalyse für abhängige
Stichproben. 538
16.4.4 Poweranalyse bei der Kontrastanalyse für abhängige
Stichproben. 539
16.5 Vergleich zweier Hypothesen mit Hilfe der Kontrastanalyse. 540
16.5.1 Unabhängige Stichproben. 540
16.5.2 Abhängige Stichproben. 543
17.1 Der^-Test für eine Variable . 552
17.1.1 Die Gleichverteilungsannahme als Nullhypothese. 552
17.1.2 Der^-Wert. 554
17.1.3 ^-Verteilung und Freiheitsgrade. 555
17.1.4 Andere Verteilungsannahmen als Nullhypothese. 557
17.1.5 Effektgrößen. 559
17.1.6 Power. 561
17.2 Der^2-Test für zwei Variablen. 563
17.2.1 Die Unabhängigkeitsannahme als Nullhypothese. 565
17.2.2 Berechnung des ^-Werts. 567
17.2.3 Freiheitsgrade und Signifikanzprüfung. 568
17.2.4 Effektgrößen. 570
17.2.5 Power. 574
17.3 Voraussetzungen der#2-Tests. 574
18.1 Voraussetzungsverletzungen in parametrischen Tests. 581
18.2 Der [/-Test. 582
18.2.1 Zuordnung der Rangplätze. 583
18.2.2 Null- und Alternativhypothese. 584
18.2.3 Der tZ-Wert. 585
18.2.4 Signifikanzprüfung in kleinen Stichproben. 587
18.2.5 Signifikanzprüfung in großen Stichproben. 587
18.2.6 Rangbindungen. 589
18.3 Der Wilcoxon-Test. 589
18.3.1 Durchführung des Wilcoxon-Tests. 590
18.3.2 Eine Voraussetzung des Wilcoxon-Tests. 592
18.4 Powerbestimmung im [/-Test und Wilcoxon-Test. 592
XIV
Inhaltsverzeichnis
Kapitol
19 snferenzstatisttk: Erweiterungen und Ergänzungen
:>9õ
19.1 Der
Bootstrap: Inferenz
nach Münchhausen-Art. 597
19.1.1 Grundlegende Idee und Vorgehensweise. 597
19.1.2 Vorteile des
Bootstrap
. 598
19.1.3 Anwendungsbeispiele. 599
19.1.4 Praktische Vorgehensweise. 600
19.2 Der Bayesianische Ansatz: Hypothesen erhalten Wahrscheinlichkeiten . . 601
19.2.1 Illustration der grundlegenden Idee und Vorgehensweise. 602
19.2.2 Signifikanztesten
vs. Bayesianisches
Hypothesentesten. 605
19.2.3 Test mehrerer Hypothesen. 607
19.2.4 Auswirkung der Priorverteilung. 609
19.2.5 Wiederholtes Testen: Die Replikation von Studien. 610
19.2.6 Einfluss der Stichprobengröße. 612
19.2.7 Komplexere Verfahren. 614
19.2.8 Bayes-Statistik in der Praxis. 615
19.3 Inferenzstatistik in der Psychologie. 615
19.3.1 Klassisch
vs. Bayesianisch
. 616
19.3.2 Was kann Inferenzstatistik nicht?. 616
Teil
IV
Weitere Verfahren der Datenerhebung
und Datenanalyse eig
Kapitel 20
Explorative
Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahrt-t»
ţ:>i
20.1 Robustheit von EDA-Verfahren:
Box-Plots
. 622
20.2 Varianten von Streuungsdiagrammen. 624
20.2.1 Streuungsdiagramme mit
Box-Plots
. 624
20.2.2
Influence-Plot.
625
20.2.3
Bubble-Plot
. 626
20.3 „Aufspüren" und „Geradebiegen" nichtlinearer Zusammenhänge. 626
20.3.1 Lowess. 627
20.3.2 Potenzleiter. 630
20.4 Multivariate Zusammenhänge auf einen Blick:
Die Streuungsdiagramm-Matrix. 634
20.5 Mehrdimensionale grafische Klassifikation von Personen
oder Objekten. 636
20.5.1 Rechteck-Icons. 636
20.5.2 Histogramm- und Profilplots. 637
20.5.3
Star-Plots
. 637
20.5.4 Chemoff-Gesichter. 638
20.6 EDA im Kontext . 639
XV
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 21 Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen
(¡4:¡
21.1 Effektgrößenschätzung bei unvollständigen Angaben. 644
21.1.1 Nur p-Werte und Stichprobengrößefn) angegeben. 644
21.1.2 Nur „globale" Angaben. 646
21.2 Die Vergleichbarkeit von Effektgrößen. 647
21.2.1 Effektgrößen aus Rohdaten
vs.
Signifikanztestergebnisse. 647
21.2.2 Die Vergleichbarkeit von unterschiedlichen korrelativen
Maßen. 648
21.2.3 Abstandsmaße
vs.
korrelative Maße. 649
21.2.4 Unabhängige
vs.
abhängige Stichproben. 649
21.2.5 Signifikanztest auf Unterschied zweier Effektgrößen. 650
21.3 Konfidenzintervalle für Effektgrößen. 651
21.3.1 Approximative Konfidenzintervalle für rund
g
. 651
21.3.2 Bootstrap-Konfidenzintervalle. 654
21.3.3 Exakte Konfidenzintervalle. 658
Kapitei 22 Metaanalyse
(ил
22.1 Metaanalyse in Grundzügen. 662
22.1.1 Empirische Stichprobenverteilungen als Ausgangsbasis. 664
22.1.2 Metaanalyse
vs.
„Signifikanzen-Zählen". 664
22.1.3 Wichtige Einflussgrößen. 665
22.2 Praktische Durchführung. 667
22.2.1 Suche nach passenden Studien. 667
22.2.2 Auswahl von Studien: Kriterien. 668
22.2.3 Berechnung und Kombination von Effektgrößen. 669
22.2.4 Analyse potenzieller Moderatorvariablen. 671
22.3 Potenzielle Probleme und Möglichkeiten zu ihrer Kontrolle . 672
22.3.1 Selektive Auswahl von Studien: Funnel-Plot. 672
22.3.2 „Äpfel und Birnen":
Psychometrische
Metaanalyse . 674
22.4 Metaanalyse im Kontext. 678
22.4.1 Varianten von Metaanalysen. 678
22.4.2 Verhältnis von Einzelstudien und Metaanalysen. 679
22.4.3 Die Aussagekraft von gemittelten Effektgrößen. 679
Kapitel 23 Besonderheiten der Datenerhebung
ubi
23.1 Verfälschte Stichproben. 682
23.1.1 Selektive Stichproben. 682
23.1.2
„Nonsampling
Error":
Verfälschung durch
„Nichtziehen"
. 685
23.1.3 Ziehen nach Ergebnis. 688
23.2 Unverfälschte Antworten bei sensiblen Fragen:
Randomized Response.
. 691
23.2.1
Randomized Response
für Anteile
1
. 691
23.2.2
Randomized Response
für Anteile
II
. 694
23.2.3
Randomized Response
für Mittelwerte. 696
23.3 Schätzen von Gruppen- und Populationsgrößen:
Sampling-Resampling.
. 697
XVI
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 24 Computermodellierung als Forschungsmethode 701
24.1 Warum Computermodellierung?. 702
24.1.1 „Reichere" Modelle. 703
24.1.2 Präzisere Vorhersagen. 703
24.1.3 Aufhebung künstlicher Trennungen. 704
24.2 Was kann man wie modellieren?. 705
24.2.1 Art der Repräsentation: Symbolisch
vs.
subsymbolisch. 705
24.2.2 Art der modellierten Prozesse: Kognition, Sozialverhalten
und Evolution. 706
24.3 Produktionssysteme. 707
24.3.1 Architektur und Funktionsweise. 707
24.3.2 Ein spezifisches Modell: ACT-R. 709
24.3.3 Wofür sind Produktionssystem-Modelle geeignet?. 711
24.4 Verteilte Modelle. 712
24.4.1 Architektur und Funktionsweise. 712
24.4.2 Beispiele. 714
24.4.3 Wofür sind einfache verteilte Modelle geeignet?. 717
24.5 Neuronale Netzwerke. 718
24.5.1 Architektur und Funktionsweise. 719
24.5.2 Beispiele. 722
24.5.3 Wofür sind neuronale Netzwerke geeignet?. 727
24.6 Genetische Algorithmen.,. 728
24.6.1 Architektur und Funktionsweise. 728
24.6.2 Beispiele. 731
24.6.3 Wofür sind genetische Algorithmen geeignet?. 734
24.7 Praktische Vorgehensweise. 735
24.7.1 Bewertung von Simulationsergebnissen. 735
24.7.2 Programmierung. 736
24.7.3 Simulationsumgebungen. 736
24.8 Möglichkeiten und Grenzen der Computermodellierung. 737
Kapitel 25 Qualitative Methoden 741
25.1 Qualitative Methoden im Überblick. 743
25.1.1 Zielstellung qualitativer Forschung: Drei Sichtweisen. 743
25.1.2 Die wissenschaftliche Methode: Qualitative Version. 745
25.1.3 Die Vielfalt qualitativer Ansätze. 747
25.2 Spezifische Ansätze: Eine Auswahl. 748
25.2.1 Qualitative Inhaltsanalyse. 748
25.2.2
Grounded Theory.
751
25.2.3 Diskursanalyse. 756
25.3 Der qualitative Forschungsprozess. 760
25.3.1 Datensammlung. 760
25.3.2 Datenanalyse. 762
25.3.3 Gütekriterien. 763
XVII
Inhattsverzeichnis
25.4
Qualitative
Methoden: Eine kritische Bewertung. 765
25.4.1 Qualitative „Messung". 766
25.4.2 Qualitative Methoden und Falsifizierbarkeit. 769
25.4.3 Wie man qualitative Forschung
nich t
betreiben sollte. 769
25.4.4 Wann sind qualitative Methoden nützlich?. 770
Teil
V
Reflexion 773
Kapitel 26 Methoden und Psychologie ??r«
26.1 Bewährte Methoden und neue Ansätze. 777
26.1.1 Inferenzstatistik: Erweiterte Perspektiven. 778
26.1.2 Die Rolle von Simulationen. 778
26.1.3 Die Rolle der qualitativen Methoden. 779
26.2 Forschungsmethoden und Statistik als Argument. 780
26.2.1 Die zwei Funktionen von Forschungsmethoden und Statistik. . . 780
26.2.2 Überzeugende Argumente: Die MAGIC Kriterien. 780
26.2.3 Die Rolle des Signifikanztests in der statistischen
Argumentation. 781
26.3 Die Methodenbrille: Sehhilfe oder Sehbehinderung?. 785
Anhang 787
Anhang A: Tabellen
"■uh
Anhang
B: Bibliografie
«ur
Anhang
С:
Register
а, г; |
| adam_txt |
Inhaltsübersicht
Vorwort
X!X
Teill
Grundlagen und Konzepte
1
Kapitel 1
Alltagspsychologie
vs.
wissenschaftliche Psychologie
3
Kapitel 2
Wissenschaftstheorie, Theorien und Hypothesen
?A
Kapitel 3
Messen und Testen
51
Kapitei 4
Datenerhebung: Befragung und Beobachtung
¡ІЗ
Kapitel 5
Experimentelle Designs
1 23
Teil
II
Deskriptive und
explorative
Datenanalyse
181
Kapitel 6
Lage- und Streuungsmaße
IH3
Kapitel 7
Korrelation
20Г)
Kapitel 8
Lineare Regression
243
Kapitel 9
Effektgrößen
2K7
Teil IM
Inferenzstatistik
303
Kapitel 10
Grundlagen der Inferenzstatistik
305
Kapitei 11
Konfidenzintervalle
з.ѕп
Kapitel 12
Signifikanztests
міг,
Kapitel 13
r-Tests
403
Kapitel 14
Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse
425
Inhaltsübersicht
Kapitel
15
Weitere F-Tests
401
Kapitel
Ifi
Kontrastanalyse
rH)7
Ka
pi ¡e!
lì
Verfahren zur
Analyse
nominaìskalierter
Daten:
Chi-Quadrat (/2-)Tests
54!)
Kapři ť:l
18
Verfahren zur Anaiyse ordinalskaüerter Daten
f)7!t
Kapsle!
19
Snferenzstatistik: Erweiterungen und Ergänzungen
Γ.9Γ)
Teil
IV
Weitere Verfahren der Datenerhebung und
Datenanalyse
619
Kapsìf.-i
20
Explorative Datenanaiyse
(EDA): Weitere Verfahren
(¡21
21
Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen
H«
Besonderheiten der Datenerhebung
ìiiìi
κ α
pire?
24
(. omputermodeliierunq als Forsthungsmethodo
/íj
і
/>*
(iij^ïRaüve
Methoden
У И
Teil
V
Reflexion
773
Kanit*·-'
«í'
* ;
Methoden und Psychologie
і:
'
'f
.-.beüen
'
í¡¡;.
í.·:
ß
ibiïografie
!í;iľ
-"' :.*··
г.
rir
a
:·;.ί
VI
Teil
I
Grundlagen und Konzepte
1.1 Die Fallstricke der Alltagspsychologie. 5
1.1.1 Fehler beim Wahrnehmen. 5
1.1.2 Fehler beim Erinnern. 8
1.1.3 Fehler beim logischen Denken. 10
1.1.4 Fehler beim Umgang mit Wahrscheinlichkeiten. 11
1.2 Sprachgebrauch in Alltag und Wissenschan. 12
1.2.1 Missverständnisse beim Verstehen von Sprache im Alltag. 12
1.2.2 Präzisierung der Sprache in der Wissenschaft. 13
1.3 Die wissenschaftliche Methode. 15
1.3.1 Theorien, Hypothesen und ihre Präzisierung. 16
1.3.2 Design.". 17
1.3.3 Durchführung von Studien. 17
1.3.4 Datenanalyse und
-interpretation
. 18
1.4 Was gewinnen wir durch die wissenschaftliche Vorgehensweise?. 18
2.1 Was ist die Wirklichkeit und wie können wir sie erkennen?. 22
2.1.1 Das Leib-Seele Problem. 24
2.1.2 Induktion
vs.
Deduktion. 25
2.2 Wissenschaftstheoretische Ansätze im Überblick. 26
2.2.1 Konventionelle Ansätze. 26
2.2.2 Wirklichkeit als Konstruktion. 33
2.3 Spezialprobleme der Psychologie. 36
2.3.1 Latente Variablen. 37
2.3.2 Verhältnis zwischen Forscher und „Erforschten". 38
2.4 Woher kommen Theorien?. 39
2.4.1
Bed, Bathroom and Bicycle
. 39
2.4.2
Die
systematische Suche nach Theorien. 41
2.5 Von Theorien zu Hypothesen. 42
2.5.1 Wie sehen Theorien in der Psychologie aus?. 42
2.5.2 Von der Theorie zur Hypothesenprüfung:
Grundlegende Vorgehensweise. 43
2.5.3 Von der Theorie zur Hypothesenprüfung: Beispiele. 46
2.5.4 Hypothesenprüfung und Wissenschaftstheorie. 48
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 3 Messen und Testen 51
3.1 Was ist Messen?. 52
3.2 Messtheorie. 56
3.2.1 Messtheoretische Probleme. 58
3.3 Skalenniveaus. 61
3.3.1 Nominalskala. 61
3.3.2 Ordinalskala. 63
3.3.3 Intervallskala. 64
3.3.4 Verhältnisskala. 66
3.3.5 Absolutskala. 67
3.4 Tests. 68
3.5 Gütekriterien beim Testen und Messen. 70
3.5.1 Objektivität. 71
3.5.2
Réhabilitât
. 72
3.5.3 Validität. 76
Kapitel 4 Datenerhebung: Befragung und Beobachtung 83
4.1 Befragung: Unterschiedliche Perspektiven. 84
4.1.1 Mündlich oder schriftlich?. 85
4.1.2 Freie oder festgelegte Antwortmöglichkeiten?. 88
4.1.3 Einzel- oder Gruppenbefragung?. 89
4.1.4 Wie sehr standardisieren?. 90
4.2 Befragung: Fehlermöglichkeiten und Gegenmaßnahmen. 95
4.2.1 Potenzielle Probleme bei der Gestaltung und Anordnung
von
Items
. 95
4.2.2 Potenzielle Probleme bei der Durchführung der Befragung. 101
4.3 Befragung: Ein kurzes
Résumée
. 103
4.3.1 Wann welche Art von Befragung?. 103
4.3.2 Einige abschließende Hinweise. 104
4.4 Beobachtung: Unterschiedliche Perspektiven. 106
4.5 Beobachtung: Fehlermöglichkeiten und Gegenmaßnahmen. 114
4.6 Beobachtung: Ein kurzes
Résumée
. 118
4.6.1 Wann welche Form von Beobachtung?. 119
4.6.2 Einige abschließende Hinweise. 119
4.7 Generalisierbarkeit von Befragungs- und Beobachtungsergebnissen. 119
4.7.1 Auswahl der Situation. 119
4.7.2 Auswahl der Studienteilnehmer. 120
Kapitel 5 Experimentelle Designs
m
5.1 Warum werden Experimente durchgeführt?. 125
5.2 Die Logik des Experiments. 126
5.2.1 Grundlage für Kausalschlüsse. 127
5.2.2 Interne Validität. 132
5.3 Kontrolltechniken. 134
5.3.1 Kontrolle personengebundener Störvariablen. 134
5.3.2 Kontrolle von Störvariablen in der Versuchssituation. 139
VIII
Inhaltsverzeichnis
5.4 Externe Validität. 146
5.4.1 Wie wichtig ist die externe Validität?. 147
5.4.2 Wie kann die externe Validität erhöht werden?. 148
5.5 Within-subjects Designs. 150
5.5.1 Warum werden within-subjects Designs eingesetzt?. 152
5.5.2 Positionseffekte und ihre Kontrolle. 158
5.5.3 Carry-Over-Effekte. 164
5.6 Mehrfaktorielle Designs. 165
5.6.1 Haupteffekte und Interaktionen in 2
χ
2-Designs. 168
5.6.2 Komplexere Designs. 173
5.6.3 Interaktionen und externe Validität. 175
5.7 Quasi-Experimente. 176
Teil
II
Deskriptive und
explorative
Datenanalyse
iei
Kapitel
б
Lage- und Streuungsmaße 183
6.1 Warum brauchen wir Streuungsmaße?. 184
6.2 Lage und Streuung auf einen Blick. 186
6.2.1 Stamm-Blatt-Diagramme. 186
6.2.2
Box-Plots
. 190
6.3 Lagemaße im Detail. 193
6.3.1 Arithmetisches Mittel. 193
6.3.2
Median
und Quantile. 194
6.3.3 Modalwert. 195
6.3.4 Weitere Lagemaße. 196
6.4 Streuungsmaße im Detail. 196
6.4.1 Standardabweichung und Varianz. 196
6.4.2 Interquartilsabstand und andere Quantilsabstände. 197
6.4.3 Weitere Streuungsmaße. 197
6.5 Wann welches Maß?. 198
6.5.1 Skalenniveau. 198
6.5.2 Form der Verteilung. 199
6.6 Standardisierung: z-Werte. 200
6.7 Population
vs.
Stichprobe. 202
Kapitel 7 Korrelation 205
7.1 Die grafische Darstellung von Korrelationen: Streudiagramme. 207
7.2 Korrelationsmuster. 210
7.2.1 Lineare und kurvilineare Zusammenhänge. 210
7.2.2 Richtung und Stärke von Zusammenhängen. 211
7.2.3 Die Bedeutung des Korrelationsmusters für die weitere Analyse. . 214
7.3 Der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient. 215
7.3.1 z-Werte und der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient. 222
IX
Inhaltsverzeichnis
7.4 Verzerrungen des Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten. 224
7.4.1 Ausreißerwerte. 225
7.4.2 Einschränkungen der Variabilität. 226
7.4.3 Zusammenfassung von heterogenen Untergruppen. 228
7.5 Korrelation und Kausalität. 230
7.6
Partialkorrelation
. 232
7.7 Andere Zusammenhangsmaße. 234
7.7.1 Korrelation zweier dichotomer Merkmale - der Phi-Koeffizient . 234
7.7.2 Korrelation zweier ordinalskalierter Merkmale -
Kendalls
Tau. 238
8.1 Grundbegriffe der Regressionsrechnung. 245
8.1.1 Prädiktor und Kriterium. 245
8.1.2 Deterministische Zusammenhänge und die Geradengleichung . . 246
8.1.3
Stochastische
Zusammenhänge und die Regressionsgerade. 248
8.1.4 Das Kriterium der kleinsten Quadrate. 251
8.1.5 Bestimmung der Regressionsgeraden. 252
8.1.6 Die Beziehung zwischen der Korrelation und dem
Regressionsgewicht
b
. 254
8.1.7 Regression mit z-standardisierten Variablen. 257
8.1.8 Der Regressionseffekt. 259
8.1.9 Die Vorhersage von
X
aus
Y
. 262
8.2 Die Güte der Vorhersage. 264
8.2.1 Varianzzerlegung. 265
8.2.2 Der Determinationskoeffizient r2. 269
8.2.3 Der Standardschätzfehler. 272
8.3 Probleme und Verzerrungen in der Regressionsrechnung. 274
8.4 Ein Ausblick auf die multiple Regression. 274
8.4.1 Multiple Regression mit z-standardisierten Variablen. 276
8.4.2 Eine Illustration mit zwei Prädiktoren. 276
8.4.3 Gütemaße in der multiplen Regression. 281
9.1 Was sind Effektgrößen?. 288
9.2 Abstandsmaße. 289
9.3 Zusammenhangsmaße. 293
9.4 Effektgrößen aus Effektgrößen. 296
9.4.1 Abstandsmaße aus Abstandsmaßen. 296
9.4.2 Korrelationen aus Abstandsmaßen. 297
9.4.3 Abstandsmaße aus Korrelationen. 298
9.5 Wie bedeutsam ist eine Effektgröße?. 299
9.6 Weitere Effektgrößen-Maße. 301
Inhaltsverzeichnis
Teil
III
Inferenzstatistik
зоз
Kapitel 10 Grundlagen der Inferenzstatistik ;«:;
10.1 Wahrscheinlichkeiten, kurz gefasst. 307
10.1.1 Was ist Wahrscheinlichkeit?. 307
10.1.2 Wahrscheinlichkeit von Konjunktionen und bedingte
Wahrscheinlichkeiten. 309
10.2 Von der Population über Stichproben zur Stichprobenverteilung. 312
10.2.1 Simulationsbeispiel für Anteile. 312
10.2.2 Simulationsbeispiel für Mittelwerte. 314
10.2.3 Die tatsächliche Vorgehensweise: Von der Stichprobe
zur Population. 317
10.3 Stichprobenverteilung für Anteile. 317
10.3.1 Binomialverteilung „per Hand". 318
10.3.2 Binomialverteilung mit Binomialformel. 320
10.4 Lage- und Streuungsmaße von Stichprobenverteilungen. 321
10.4.1 Binomialverteilung. 322
10.4.2 Stichprobenverteilungen für Mittelwerte. 325
10.5 Der Einfluss der Stichprobengröße auf die Stichprobenverteilung. 330
10.5.1 Empirisches Gesetz der großen Zahlen. 330
10.5.2 Zentraler Grenzwertsatz. 332
10.6 Rekapitulation und Ausblick.';. 335
Kapiteln Kontidenzintervalle
¡:í'í
11.1 Was ist ein Konfidenzintervall?. 340
11.1.1 Wahrscheinlichkeitsintervalle: Ein Gedankenexperiment. 340
11.1.2 Konfidenzintervalle für Anteile. 342
11.1.3 Auswirkungen der Höhe der Konfidenz und der
Stichprobengröße. 344
11.1.4 Die Berechnung von Konfidenzintervallen. 346
11.2 Konfidenzintervalle für Mittelwerte. 349
11.3 Konfidenzintervalle für Mittelwertsunterschiede. 352
11.3.1 Unabhängige Messungen. 353
11.3.2 Abhängige (gepaarte) Messungen. 357
11.4 Die Interpretation von Konfidenzintervallen. 361
Kapitel 12 Signifikanztests ^ar,
12.1 Wie funktioniert ein Signifikanztest?. 366
12.2 Vorgehensweise nach R.
A. Fisher
. 369
12.2.1 Beispiel 1: Vorzeichentest. 370
12.2.2 Beispiel 2:
ŕ-Test
für Mittelwert. 372
12.2.3 Probleme mit der Vorgehensweise nach
Fisher
. 373
XI
Inhaltsverzeichnis
12.3 Neymans &
Pearsons
Verbesserungsvorschläge. 374
12.3.1 Warum braucht man die Alternativhypothese und wie
wird sie bestimmt?. 374
12.3.2 Fehler erster und zweiter Art
(α
und/? ). 376
12.3.3 Die „Verhaltensinterpretation" des Signifikanztestergebnisses . . 377
12.4 Welche Faktoren beeinflussen das Ergebnis eines Signifikanztests?. 377
12.4.1 Populations-Effektgröße. 378
12.4.2 Stichprobengröße. 379
12.4.3 Abwägung der Fehler erster und zweiter Art. 380
12.4.4 Minimierung des „experimentellen Fehlers". 382
12.4.5 Homogenität der Population(en). 383
12.5 Poweranalyse. 383
12.5.1 Die Suche nach der Stichprobengröße: „A priori Analyse". 384
12.5.2 Die Suche nach einem
Kompromiss
zwischen
α
und/3. 384
12.5.3 Die Suche nach weiteren Interpretationsmöglichkeiten:
„Post hoc Analyse". 384
12.6 Vorgehensweise nach Neyman und
Pearson
. 385
12.6.1 Beispiel 1: Vorzeichentest nach Neyman und
Pearson
. 386
12.6.2 Beispiel 2:
ŕ-Test
nach Neyman und
Pearson
. 390
12.6.3 Akzeptanz des Ansatzes in der Psychologie. 392
12.7 Das konventionelle Verfahren: Der „Hybrid". 392
12.7.1 Bestandteile. 393
12.7.2 Vorgehensweise und Ergebnisinterpretation. 394
12.8 Signifikanztests: Was man noch wissen sollte. 395
12.8.1 Spezifikation von Null- und Alternativhypothese. 395
12.8.2 Wie man p-Werte nicht interpretieren sollte. 397
12.8.3 Signifikanztest und Konfidenzintervall. 399
12.8.4 Allgemeine Hinweise und Empfehlungen. 400
Kapitel 13 r-Tests
4ü:¡
13.1 Unterschied zwischen zwei Mittelwerten. 404
13.1.1 Unabhängige Stichproben. 404
13.1.2 Abhängige Stichproben. 409
13.2 Weitere
ŕ-Tests
. 413
13.2.1 Korrelation. 413
13.2.2 Regression. 416
13.3 Effektgrößenberechnung aus Testergebnissen von
ŕ-Tests
. 417
13.3.1 Generelle Idee. 417
13.3.2 Eine Stichprobe (Mittelwert
vs.
vorgegebener Wert). 418
13.3.3 Zwei unabhängige Stichproben. 419
13.3.4 Zwei abhängige Stichproben. 420
13.3.5 Korrelation und Regression. 422
XII
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 14 Der F-Test in der einfaktoriellen Varianzanalyse 425
14.1 Warum nicht mehrere f-Tests?. 427
14.2 Die Logik der Varianzanalyse. 430
14.2.1 Zwei Wege zu einer Schätzung der Populationsvarianz. 431
14.2.2 Varianzzerlegung. 441
14.3 Voraussetzungen der einfaktoriellen Varianzanalyse. 448
14.4
Post-hoc
Tests. 450
14.5 Effektgrößen in der einfaktoriellen Varianzanalyse. 452
14.6 Power in der einfaktoriellen Varianzanalyse. 455
Kapitel 15 Weitere F-Tests 461
15.1 Mehrfaktorielle Varianzanalyse. 463
15.1.1 Varianzzerlegung in der zweifaktoriellen Varianzanalyse. 466
15.1.2 ANOVA-Tabelle. 474
15.1.3 Varianzanalysen mit mehr als zwei Faktoren. 476
15.1.4 Voraussetzungen der mehrfaktoriellen Varianzanalyse. 476
15.1.5 Mehrfaktorielle Varianzanalysen mit ungleichen
Stichprobengrößen. 477
15.1.6 Effektgrößen in der mehrfaktoriellen Varianzanalyse. 477
15.1.7 Power in der mehrfaktoriellen Varianzanalyse. 481
15.2 Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. 484
15.2.1 Varianzzerlegung in der einfaktoriellen Varianzanalyse
mit abhängigen Stichproben. 486
15.2.2 ANOVA-Tabelle. 494
15.2.3 Voraussetzungen der Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. 495
15.2.4 Effektgrößen in der Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben . 497
15.2.5 Power in der Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. 498
15.2.6 Erweiterungen zur Varianzanalyse mit abhängigen Stichproben. . . 499
15.3 Der F-Test in der Regressionsrechnung. 500
15.4 Weitere Varianten der Varianzanalyse. 503
Kapitel 16 Kontrastanalyse 507
16.1 Kontraste
vs.
„Omnibus-Hypothesen". 508
16.1.1 Die Problematik von Omnibus-Hypothesen. 508
16.1.2 Kontraste als präzise Hypothesen. 510
16.2 Kontrastanalyse für unabhängige Stichproben. 514
16.2.1 FKon(rastund tKontrast. 514
16.2.2 Orthogonale Kontraste. 519
16.2.3 Effektgrößen bei der Kontrastanalyse für unabhängige
Stichproben. 521
16.2.4 Poweranalyse bei der Kontrastanalyse für unabhängige
Stichproben. 526
XIII
Inhaltsverzeichnis
16.3 Kontrastanalyse für unabhängige Stichproben bei komplexen
Fragestellungen. 528
16.3.1 „Haupteffekte" und „Interaktionen". 529
16.3.2 Beliebige Fragestellungen. 532
16.4 Kontrastanalyse für abhängige Stichproben. 533
16.4.1 Bestimmen der zusammengefassten Werte. 533
16.4.2
ŕ-Test
für die Kontrastanalyse bei abhängigen Stichproben. 535
16.4.3 Effektgrößen bei der Kontrastanalyse für abhängige
Stichproben. 538
16.4.4 Poweranalyse bei der Kontrastanalyse für abhängige
Stichproben. 539
16.5 Vergleich zweier Hypothesen mit Hilfe der Kontrastanalyse. 540
16.5.1 Unabhängige Stichproben. 540
16.5.2 Abhängige Stichproben. 543
17.1 Der^-Test für eine Variable . 552
17.1.1 Die Gleichverteilungsannahme als Nullhypothese. 552
17.1.2 Der^-Wert. 554
17.1.3 ^-Verteilung und Freiheitsgrade. 555
17.1.4 Andere Verteilungsannahmen als Nullhypothese. 557
17.1.5 Effektgrößen. 559
17.1.6 Power. 561
17.2 Der^2-Test für zwei Variablen. 563
17.2.1 Die Unabhängigkeitsannahme als Nullhypothese. 565
17.2.2 Berechnung des ^-Werts. 567
17.2.3 Freiheitsgrade und Signifikanzprüfung. 568
17.2.4 Effektgrößen. 570
17.2.5 Power. 574
17.3 Voraussetzungen der#2-Tests. 574
18.1 Voraussetzungsverletzungen in parametrischen Tests. 581
18.2 Der [/-Test. 582
18.2.1 Zuordnung der Rangplätze. 583
18.2.2 Null- und Alternativhypothese. 584
18.2.3 Der tZ-Wert. 585
18.2.4 Signifikanzprüfung in kleinen Stichproben. 587
18.2.5 Signifikanzprüfung in großen Stichproben. 587
18.2.6 Rangbindungen. 589
18.3 Der Wilcoxon-Test. 589
18.3.1 Durchführung des Wilcoxon-Tests. 590
18.3.2 Eine Voraussetzung des Wilcoxon-Tests. 592
18.4 Powerbestimmung im [/-Test und Wilcoxon-Test. 592
XIV
Inhaltsverzeichnis
Kapitol
19 snferenzstatisttk: Erweiterungen und Ergänzungen
:>9õ
19.1 Der
Bootstrap: Inferenz
nach Münchhausen-Art. 597
19.1.1 Grundlegende Idee und Vorgehensweise. 597
19.1.2 Vorteile des
Bootstrap
. 598
19.1.3 Anwendungsbeispiele. 599
19.1.4 Praktische Vorgehensweise. 600
19.2 Der Bayesianische Ansatz: Hypothesen erhalten Wahrscheinlichkeiten . . 601
19.2.1 Illustration der grundlegenden Idee und Vorgehensweise. 602
19.2.2 Signifikanztesten
vs. Bayesianisches
Hypothesentesten. 605
19.2.3 Test mehrerer Hypothesen. 607
19.2.4 Auswirkung der Priorverteilung. 609
19.2.5 Wiederholtes Testen: Die Replikation von Studien. 610
19.2.6 Einfluss der Stichprobengröße. 612
19.2.7 Komplexere Verfahren. 614
19.2.8 Bayes-Statistik in der Praxis. 615
19.3 Inferenzstatistik in der Psychologie. 615
19.3.1 Klassisch
vs. Bayesianisch
. 616
19.3.2 Was kann Inferenzstatistik nicht?. 616
Teil
IV
Weitere Verfahren der Datenerhebung
und Datenanalyse eig
Kapitel 20
Explorative
Datenanalyse (EDA): Weitere Verfahrt-t»
ţ:>i
20.1 Robustheit von EDA-Verfahren:
Box-Plots
. 622
20.2 Varianten von Streuungsdiagrammen. 624
20.2.1 Streuungsdiagramme mit
Box-Plots
. 624
20.2.2
Influence-Plot.
625
20.2.3
Bubble-Plot
. 626
20.3 „Aufspüren" und „Geradebiegen" nichtlinearer Zusammenhänge. 626
20.3.1 Lowess. 627
20.3.2 Potenzleiter. 630
20.4 Multivariate Zusammenhänge auf einen Blick:
Die Streuungsdiagramm-Matrix. 634
20.5 Mehrdimensionale grafische Klassifikation von Personen
oder Objekten. 636
20.5.1 Rechteck-Icons. 636
20.5.2 Histogramm- und Profilplots. 637
20.5.3
Star-Plots
. 637
20.5.4 Chemoff-Gesichter. 638
20.6 EDA im Kontext . 639
XV
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 21 Effektgrößen: Erweiterungen und Ergänzungen
(¡4:¡
21.1 Effektgrößenschätzung bei unvollständigen Angaben. 644
21.1.1 Nur p-Werte und Stichprobengrößefn) angegeben. 644
21.1.2 Nur „globale" Angaben. 646
21.2 Die Vergleichbarkeit von Effektgrößen. 647
21.2.1 Effektgrößen aus Rohdaten
vs.
Signifikanztestergebnisse. 647
21.2.2 Die Vergleichbarkeit von unterschiedlichen korrelativen
Maßen. 648
21.2.3 Abstandsmaße
vs.
korrelative Maße. 649
21.2.4 Unabhängige
vs.
abhängige Stichproben. 649
21.2.5 Signifikanztest auf Unterschied zweier Effektgrößen. 650
21.3 Konfidenzintervalle für Effektgrößen. 651
21.3.1 Approximative Konfidenzintervalle für rund
g
. 651
21.3.2 Bootstrap-Konfidenzintervalle. 654
21.3.3 Exakte Konfidenzintervalle. 658
Kapitei 22 Metaanalyse
(ил
22.1 Metaanalyse in Grundzügen. 662
22.1.1 Empirische Stichprobenverteilungen als Ausgangsbasis. 664
22.1.2 Metaanalyse
vs.
„Signifikanzen-Zählen". 664
22.1.3 Wichtige Einflussgrößen. 665
22.2 Praktische Durchführung. 667
22.2.1 Suche nach passenden Studien. 667
22.2.2 Auswahl von Studien: Kriterien. 668
22.2.3 Berechnung und Kombination von Effektgrößen. 669
22.2.4 Analyse potenzieller Moderatorvariablen. 671
22.3 Potenzielle Probleme und Möglichkeiten zu ihrer Kontrolle . 672
22.3.1 Selektive Auswahl von Studien: Funnel-Plot. 672
22.3.2 „Äpfel und Birnen":
Psychometrische
Metaanalyse . 674
22.4 Metaanalyse im Kontext. 678
22.4.1 Varianten von Metaanalysen. 678
22.4.2 Verhältnis von Einzelstudien und Metaanalysen. 679
22.4.3 Die Aussagekraft von gemittelten Effektgrößen. 679
Kapitel 23 Besonderheiten der Datenerhebung
ubi
23.1 Verfälschte Stichproben. 682
23.1.1 Selektive Stichproben. 682
23.1.2
„Nonsampling
Error":
Verfälschung durch
„Nichtziehen"
. 685
23.1.3 Ziehen nach Ergebnis. 688
23.2 Unverfälschte Antworten bei sensiblen Fragen:
Randomized Response.
. 691
23.2.1
Randomized Response
für Anteile
1
. 691
23.2.2
Randomized Response
für Anteile
II
. 694
23.2.3
Randomized Response
für Mittelwerte. 696
23.3 Schätzen von Gruppen- und Populationsgrößen:
Sampling-Resampling.
. 697
XVI
Inhaltsverzeichnis
Kapitel 24 Computermodellierung als Forschungsmethode 701
24.1 Warum Computermodellierung?. 702
24.1.1 „Reichere" Modelle. 703
24.1.2 Präzisere Vorhersagen. 703
24.1.3 Aufhebung künstlicher Trennungen. 704
24.2 Was kann man wie modellieren?. 705
24.2.1 Art der Repräsentation: Symbolisch
vs.
subsymbolisch. 705
24.2.2 Art der modellierten Prozesse: Kognition, Sozialverhalten
und Evolution. 706
24.3 Produktionssysteme. 707
24.3.1 Architektur und Funktionsweise. 707
24.3.2 Ein spezifisches Modell: ACT-R. 709
24.3.3 Wofür sind Produktionssystem-Modelle geeignet?. 711
24.4 Verteilte Modelle. 712
24.4.1 Architektur und Funktionsweise. 712
24.4.2 Beispiele. 714
24.4.3 Wofür sind einfache verteilte Modelle geeignet?. 717
24.5 Neuronale Netzwerke. 718
24.5.1 Architektur und Funktionsweise. 719
24.5.2 Beispiele. 722
24.5.3 Wofür sind neuronale Netzwerke geeignet?. 727
24.6 Genetische Algorithmen.,. 728
24.6.1 Architektur und Funktionsweise. 728
24.6.2 Beispiele. 731
24.6.3 Wofür sind genetische Algorithmen geeignet?. 734
24.7 Praktische Vorgehensweise. 735
24.7.1 Bewertung von Simulationsergebnissen. 735
24.7.2 Programmierung. 736
24.7.3 Simulationsumgebungen. 736
24.8 Möglichkeiten und Grenzen der Computermodellierung. 737
Kapitel 25 Qualitative Methoden 741
25.1 Qualitative Methoden im Überblick. 743
25.1.1 Zielstellung qualitativer Forschung: Drei Sichtweisen. 743
25.1.2 Die wissenschaftliche Methode: Qualitative Version. 745
25.1.3 Die Vielfalt qualitativer Ansätze. 747
25.2 Spezifische Ansätze: Eine Auswahl. 748
25.2.1 Qualitative Inhaltsanalyse. 748
25.2.2
Grounded Theory.
751
25.2.3 Diskursanalyse. 756
25.3 Der qualitative Forschungsprozess. 760
25.3.1 Datensammlung. 760
25.3.2 Datenanalyse. 762
25.3.3 Gütekriterien. 763
XVII
Inhattsverzeichnis
25.4
Qualitative
Methoden: Eine kritische Bewertung. 765
25.4.1 Qualitative „Messung". 766
25.4.2 Qualitative Methoden und Falsifizierbarkeit. 769
25.4.3 Wie man qualitative Forschung
nich t
betreiben sollte. 769
25.4.4 Wann sind qualitative Methoden nützlich?. 770
Teil
V
Reflexion 773
Kapitel 26 Methoden und Psychologie ??r«
26.1 Bewährte Methoden und neue Ansätze. 777
26.1.1 Inferenzstatistik: Erweiterte Perspektiven. 778
26.1.2 Die Rolle von Simulationen. 778
26.1.3 Die Rolle der qualitativen Methoden. 779
26.2 Forschungsmethoden und Statistik als Argument. 780
26.2.1 Die zwei Funktionen von Forschungsmethoden und Statistik. . . 780
26.2.2 Überzeugende Argumente: Die MAGIC Kriterien. 780
26.2.3 Die Rolle des Signifikanztests in der statistischen
Argumentation. 781
26.3 Die Methodenbrille: Sehhilfe oder Sehbehinderung?. 785
Anhang 787
Anhang A: Tabellen
"■uh
Anhang
B: Bibliografie
«ur
Anhang
С:
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