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Criado por schmidt.nath
mais de 10 anos atrás
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Wissenschaftstheorie
Anspruch der Psychologie als Wissenschaft
Abgrenzung Psychologie und Alltagspsychologie
Wissenschaftliches Vorgehen
Prozess der Erkenntnissgewinnung
Theorie
Hypothesen
Operationalisierung
Deterministische Hypothesen
Prohabilistische Hypothesen
Messen
Empirisches versus numerisches Relativ
Ausprägungen von Variablen
Unabhängige Variablen
Abhängige Variablen
Nominalskala
Ordinalskala
Intervallskala
Verhältnisskala
Grafische Ratingskala
Numerische Ratingskala
Verbale Ratingskala
Ratingskala als semantisches Differential
Bipolare Ratingskala
Urteilsfehler bei Ratingskalen
Halo Effekt
Zentrale Tendenz
Ankereffekte
Items
Gütekriterien von Tests
Objektivität (Tests)
Sicherstellung von Objektivität in Testverfahren
Reliabilität (Test)
Validität (Test)
Augenscheinvailidität (Test)
Kriteriumsvalidität (Test)
Konstruktvalidität (Test)
Testverfälschung trotz Erfüllung Gütekriterien
Kontrolle von Tendenzen der Testverfälschung
A verursacht B kausal, wenn...
Störvariablen
Experimentelle Kontrolle von Störvariablen
Konstanthalten und Parallelisieren
Randomisieren
Quasiexperimente
Experimentelle Designs
Between-the-subjects-design
Within-the-subjects-design
Vorteile Within-subjects-design
Nachteile Within-subjects-design
Einsatz von Kontrollgruppen
Probleme beim Experimentieren
Gütekriterien bei Experimenten
Validität Feld- vs. Laborexperiment
Deskriptive Statistik
Explorative Statistik
Inferenzstatistik
Zulässige Lagemaße für Skalenniveaus
Zusammenhang Streuung und Lagemaße
Bewertung Streuungsmaße
Varianzaufklärung
Gesetz der großen Zahl
Schiefe / asymmetrische Verteilungen
z-Transformation
Grafische Datenanalyse
Boxplot
Korrelation
Messfehler bei Korrelationen
Interpretation des Korrelationskoeffizienten r
Voraussetzung für die Berechnung von Korrelationen
Korrelation und Kausalität
Regression
Prädikator
Kriterium
Regressionsgerade
Vorhersagefehler in der Regression
Anwendungsfelder der Regression
Determinationskoeffizient r2
Regressionsgewicht b
Beta-Gewicht
Güte der Vorhersage von y aus x
Wann ist Verallgemeinerung/Generalisierung auf Population möglich?
Prinzip des zentralen Grenzwertsatzes
Indikatoren für die Güte der Verallgemeinerung
Standardfehler des Mittelwertes
Konfidenzintervall
Zusammenhang t-Verteilung und Standardnormalverteilung
Höhe der Konfidenz / Vertrauenswahrscheinlichkeit
Unabhängige Messung
Abhängige Messungen
Einsatz Standardfehler, Konfidenzintervall, Signifikanztest
Schema Signifikanztest
p-Wert
Einsatz z-Verteilung
Einsatz t-Verteilung
Einsatz F-Verteilung
Einsatz Chi-Quadrat-Verteilung
Einseitige Tests
Zweiseitige Tests
Fehler erster Art
Fehler zweiter Art
Abwägung Alpha- und Beta-Fehler
Signifikanz und Wahrscheinlichkeit
Einflussgrößen auf Ergebnis des Signifikanztests
Kritische Betrachtung Signifikanztest
Effektgrößen
Vergleich Abstandsmaße g und d
Korrelation als Effektgröße
Interpretation von Effektgrößen (d und g)
Multiple Regression
Güte der Vorhersage bei multipler Regression / Güte des Regressionsmodells
Voraussetzungen beim t-Test
t-Test
Varianzanalyse
F-Test versus t-Test
Mehrfaktorielle Varianzanalyse
Identifikation Haupt- und Interaktionseffekte
Voraussetzungen Varianzanalyse
Einsatz nonparametrische Verfahren
Vor- und Nachteile nonparametrischer Verfahren
Testverfahren zur Analyse ordinalskalierter Daten
Rangkorrelation
Effektgrößen für Ordinaldaten
Nullhypothese bei Chi-Quadrat-Test
Effektgrößen für Nominaldaten
Ursachen für nicht-signifikantes Ergebnis
Teststärke (Power)
Wovon ist die Teststärke abhängig?
Anwendung der Teststärke
Kontrastanalyse
Vorteile Kontrastanalyse gegenüber normaler Varianzanalyse
Multivariate Analyseverfahren
Faktorenanalyse
Clusteranalyse
Multivariate Varianzanalyse (MANOVA)
Multidimensionale Skalierung (MDS)
Conjoint-Analyse (Verbundanalyse)
Strukturgleichungsmodelle
Anwendungsfelder qualitativer Forschungsmethoden
Qualitative Methoden
Vor- und Nachteile qualitativer Methoden