Falsch-Positive Ergebnisse in der Datenerhebung
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Questions and Answers

Welche der folgenden Praktiken während der Datenerhebung können zu falsch-positiven Ergebnissen führen?

  • Ausreichende Verblindung der Teilnehmer und/oder Versuchsleiter.
  • Objektive und standardisierte Datenerhebungsmethoden.
  • Zufällige Zuteilung der Teilnehmer zu den Bedingungen.
  • Festlegung der Abbruchregel für die Datenerhebung basierend auf Zwischenergebnissen. (correct)

Eine fundierte Power-Analyse ist irrelevant für die Validität wissenschaftlicher Studien.

False (B)

Nennen Sie eine Maßnahme, um die Validität von Forschungsergebnissen zu gewährleisten und 'False-Positive Psychology' zu vermeiden.

Verblindung

Die Praxis des 'Optional Stopping' bezieht sich auf die Festlegung der Regel für die Beendigung der Datenerhebung auf der Grundlage der ______.

<p>Zwischenergebnissen</p> Signup and view all the answers

Ordnen Sie die folgenden Elemente den entsprechenden Beschreibungen zu:

<p>Awareness-Kontrollen = Überprüfung des Bewusstseins der Teilnehmer über den Zweck der Studie Manipulationskontrollen = Überprüfung, ob die experimentelle Manipulation wie beabsichtigt gewirkt hat Power-Analyse = Bestimmung der Stichprobengröße, die erforderlich ist, um einen Effekt zu erkennen Verblindung = Verbergen der Behandlungsbedingungen vor Teilnehmern und/oder Versuchsleitern</p> Signup and view all the answers

Was stellt der weiße Bereich in einem Funnel Plot typischerweise dar?

<p>Den 95%-Konfidenzintervall unter der Nullhypothese. (C)</p> Signup and view all the answers

Die Korrektur, Kodierung oder Verwerfung von Daten während der Datenerhebung auf nicht verblindete Weise ist eine akzeptable Vorgehensweise, um die Datenqualität zu verbessern.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten die Rolle der wissenschaftlichen Theorie bei der Entwicklung von Technologien?

<p>Wissenschaftliche Theorien ermöglichen es, komplexe Geräte zu entwerfen und zu bauen, indem sie Vorhersagen über ihr Verhalten ermöglichen, bevor sie physisch realisiert werden. (D)</p> Signup and view all the answers

Laut des Textes ermöglichen wissenschaftliche Theorien es, empirische Arbeit vollständig zu vermeiden.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Warum gibt es laut Text keine vergleichbaren Felder der 'theoretischen Psychologie' wie in der Physik oder Biologie?

<p>Weil die Psychologie keine Theorien hat, die hinreichend präzise Vorhersagen machen können, um mit nennenswerter Sicherheit in die Welt einzugreifen.</p> Signup and view all the answers

Gute wissenschaftliche Theorien sind wie ______, die tatsächlich funktionieren, da sie es ermöglichen, Schlussfolgerungen über zukünftige Ereignisse zu ziehen, ohne diese empirisch zu untersuchen.

<p>Kristallkugeln</p> Signup and view all the answers

Ordne die folgenden Disziplinen danach, wie stark sie auf wissenschaftliche Theorien angewiesen sind, um technologische Entwicklungen voranzutreiben:

<p>Physik = Hoher Grad an theoretischer Fundierung, ermöglicht präzise Vorhersagen und technologische Innovationen. Biologie = Mittlerer Grad an theoretischer Fundierung, Theorie leitet biologische Forschung und technologische Anwendungen. Psychologie = Geringer Grad an theoretischer Fundierung, begrenzte Fähigkeit zu präzisen Vorhersagen und technologischer Anwendung.</p> Signup and view all the answers

Welche Aussage beschreibt am besten den Zweck der Sample-Size-Estimation im Kontext der Hypothesenprüfung?

<p>Die Wahrscheinlichkeit zu minimieren, einen Fehler 2. Art zu begehen und somit die Teststärke zu maximieren. (A)</p> Signup and view all the answers

Ein Fehler 1. Art tritt auf, wenn eine korrekte Nullhypothese verworfen wird.

<p>True (A)</p> Signup and view all the answers

Nennen Sie zwei Fragen, die bei der Durchführung einer Poweranalyse geklärt werden müssen.

<p>Welche Testpower? Welches Signifikanzniveau? Erwartete Effektstärke? Ein- oder zweiseitig? (Un)abhängige Stichproben?</p> Signup and view all the answers

Die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler 2. Art zu begehen, wird mit dem griechischen Buchstaben _______ bezeichnet.

<p>Beta</p> Signup and view all the answers

Ordnen Sie die folgenden Begriffe ihren Definitionen im Kontext der Hypothesenprüfung zu:

<p>Teststärke (Power) = Wahrscheinlichkeit, eine falsche Nullhypothese korrekt zu verwerfen Signifikanzniveau (α) = Wahrscheinlichkeit, eine korrekte Nullhypothese fälschlicherweise zu verwerfen Spezifität = Wahrscheinlichkeit, eine korrekte Nullhypothese korrekt zu akzeptieren Fehler 2. Art (β) = Wahrscheinlichkeit, eine falsche Nullhypothese fälschlicherweise zu akzeptieren</p> Signup and view all the answers

Welche Aussage ist KEIN notwendiger Input für eine Poweranalyse?

<p>Die Stichprobengröße der Pilotstudie. (D)</p> Signup and view all the answers

Eine höhere Teststärke (Power) führt zu einer geringeren Wahrscheinlichkeit, einen Fehler 2. Art zu begehen.

<p>True (A)</p> Signup and view all the answers

Was bedeutet ein einseitiger Test im Vergleich zu einem zweiseitigen Test?

<p>Ein einseitiger Test hat eine höhere Teststärke (Power) als ein zweiseitiger Test, wenn die Effektrichtung korrekt vorhergesagt wurde. (D)</p> Signup and view all the answers

Nennen Sie ein Beispiel für eine Software, die zur Durchführung von Poweranalysen verwendet werden kann.

<p>G*Power</p> Signup and view all the answers

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten eine Entscheidung vom Typ E (Prinzipielle Äquivalenz)?

<p>Alternative Konzeptionen oder Analysen sind als gleichwertig zu betrachten. (A)</p> Signup and view all the answers

Bei Entscheidungen vom Typ N (Prinzipielle Nichtäquivalenz) gibt es keine Grundlage, um eine Methode einer anderen vorzuziehen.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Nennen Sie ein Beispiel für eine Entscheidung vom Typ N, wie sie im Inhalt erwähnt wird.

<p>Multiple Imputation statt listenweisem Fallausschluss</p> Signup and view all the answers

Entscheidungen vom Typ U sind gekennzeichnet durch ______.

<p>Unsicherheit</p> Signup and view all the answers

Ordnen Sie die Entscheidungstypen ihren Beschreibungen zu:

<p>Typ E = Prinzipielle Äquivalenz Typ N = Prinzipielle Nichtäquivalenz Typ U = Unsicherheit</p> Signup and view all the answers

Was ist 'Theoretical Amnesia' im Kontext der wissenschaftlichen Forschung?

<p>Die Vernachlässigung oder das Vergessen etablierter wissenschaftlicher Theorien. (D)</p> Signup and view all the answers

Wissenschaftliche Theorien können nur unter realen Bedingungen angewendet werden.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Nennen Sie ein Beispiel dafür, was mit Hilfe wissenschaftlicher Theorien 'auf einem Blatt Papier' berechnet werden kann.

<p>Ob eine imaginäre Brücke unter imaginären Bedingungen standhält oder einstürzt.</p> Signup and view all the answers

Welches Beispiel wird genannt, um die Anwendung wissenschaftlicher Theorien zu demonstrieren?

<p>Die Berechnung der Tragfähigkeit einer imaginären Brücke. (D)</p> Signup and view all the answers

Um eine Vorhersage über eine imaginäre Brücke zu treffen, gibt man imaginäre ______ in eine wissenschaftliche Theorie ein.

<p>Größen</p> Signup and view all the answers

Was ist das Hauptziel der Specification-Curve-Analyse?

<p>Die Sensitivität von inferenzstatistischen Schlussfolgerungen gegenüber verschiedenen vernünftigen Spezifikationen zu untersuchen. (D)</p> Signup and view all the answers

Eine 'abhängige Stichprobe' in t-Tests bezieht sich auf zwei Stichproben, die unabhängig voneinander erhoben wurden.

<p>False (B)</p> Signup and view all the answers

Nennen Sie eine Gefahr, die bei der Anwendung von Multiversums-Methoden in der Forschung auftreten kann.

<p>Kombinatorische Explosion</p> Signup and view all the answers

Die Größe des Multiversums kann schnell ______, wenn schon wenige Entscheidungen fälschlicherweise als willkürlich behandelt werden.

<p>explodieren</p> Signup and view all the answers

Ordnen Sie die folgenden Konzepte ihren Beschreibungen zu:

<p>Abhängige Stichprobe = Stichproben, bei denen die Datenpunkte in Beziehung stehen. Specification Curve = Eine Methode, die die Auswirkung verschiedener Analyseentscheidungen auf die Ergebnisse untersucht. Kombinatorische Explosion = Ein Zustand, in dem die Anzahl möglicher Analysen exponentiell zunimmt.</p> Signup and view all the answers

Was beschreibt am besten den Begriff 'Effektstärke dz' im Kontext von t-Tests für abhängige Stichproben?

<p>Das standardisierte Maß für die Größe des Unterschieds zwischen zwei abhängigen Mittelwerten. (A)</p> Signup and view all the answers

Die Specification-Curve-Analyse kann dazu beitragen, die Debatte über die korrekte Analyse von Daten zu erleichtern, indem sie einen Überblick über die Ergebnisse bei verschiedenen Spezifikationen bietet.

<p>True (A)</p> Signup and view all the answers

Was ist die Bedeutung der Berücksichtigung von Annahmen bei der Planung einer Studie zur psychologischen Diagnostik?

<p>Sicherstellung der Teststärke</p> Signup and view all the answers

Das Aufblähen des Analyseraums kann ironischerweise die wahrgenommene ______ und Verbindlichkeit des Multiversums übertreiben.

<p>Erschöpftheit</p> Signup and view all the answers

Welches Problem kann durch die Anwendung von Methoden im Stil des Multiversums entstehen?

<p>Eine kombinatorische Explosion, die zu einer Überforderung mit unfairen Alternativen führt. (B)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Awareness- / Manipulationskontrollen

Kontrollen, um sicherzustellen, dass Teilnehmer nicht erkennen, was untersucht wird oder wie sie manipuliert werden.

Fehlende Power-Analyse

Ein Mangel an angemessener Berechnung der benötigten Stichprobengröße, um einen Effekt zu finden, wenn er existiert.

False-Positive Psychology

Die Praxis, Forschungsergebnisse so zu manipulieren, dass sie statistisch signifikant erscheinen.

Optional stopping

Das vorzeitige Beenden der Datenerhebung basierend auf Zwischenergebnissen, um Signifikanz zu erreichen.

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Nicht-zufällige Zuordnung

Das Versäumnis, Teilnehmer zufällig verschiedenen Versuchsbedingungen zuzuordnen.

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Unzureichende Verblindung

Teilnehmer und/oder Versuchsleiter sind sich der zugewiesenen Bedingungen nicht bewusst.

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Nicht-verblindete Datenverarbeitung

Daten werden während der Erhebung angepasst oder verworfen, basierend auf dem Wissen über die Bedingungen.

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Teststärke (Power)

Die Wahrscheinlichkeit, eine falsche Nullhypothese zu verwerfen (einen Effekt zu finden, wenn er existiert).

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Fehler 1. Art (α)

Die Wahrscheinlichkeit, fälschlicherweise die Nullhypothese zu verwerfen (einen Effekt zu finden, der nicht existiert).

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Fehler 2. Art (β)

Die Wahrscheinlichkeit, eine falsche Nullhypothese nicht zu verwerfen (einen existierenden Effekt zu übersehen).

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Spezifität

Die Wahrscheinlichkeit, eine korrekte Nullhypothese nicht zu verwerfen.

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Sensitivität

Die Wahrscheinlichkeit, eine falsche Nullhypothese zu verwerfen.

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Sample Size Estimation

Eine Methode, um vor einer Studie die benötigte Stichprobengröße zu bestimmen, um eine gewünschte Teststärke zu erreichen.

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G*Power

Freie Software zur Durchführung von Poweranalysen.

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Fragen bei der Poweranalyse

Teststärke, Signifikanzniveau, Effektstärke, Ein- oder Zweiseitigkeit, (Un)abhängige Stichproben.

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Erwartete Effektstärke (ES)

Die erwartete Größe des Effekts in der Population.

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Empirische Abbildung

Systematische Abbildung empirischer Objekte auf theoretische Konzepte, um vorherzusagen, wie sich etwas in der Realität verhalten wird.

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Theoretische Schlussfolgerung

Gute wissenschaftliche Theorien erlauben es, Schlussfolgerungen über Ergebnisse zu ziehen, ohne die Situationen real zu erleben.

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Eintrittskarten für Schlussfolgerungen

Eine Metapher dafür, dass wissenschaftliche Theorien das 'mühsame' empirische Arbeiten ersparen können.

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Theorie und Technologie

Fähigkeit, komplizierte, aber funktionelle Geräte zu konstruieren, ist abhängig von guter Theorie.

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Theoretische Psychologie?

Psychologie hat Schwierigkeiten, präzise Vorhersagen zu machen. Es gibt keinen Psychologie-Ingenieur.

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Entscheidung Typ E

Prinzipielle Gleichwertigkeit von Konzepten/Analysen. Alternativen sind gleichwertig.

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Entscheidung Typ N

Prinzipielle Ungleichwertigkeit. Spezifikationen sind unterschiedlich gut.

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Entscheidung Typ U

Unsicherheit. Keine klaren Gründe für Gleichwertigkeit oder Ungleichwertigkeit.

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Theoretical Amnesia

Das Vergessen theoretischer Grundlagen in der Forschung.

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Funktion von Theorien

Wissenschaftliche Theorien erlauben Vorhersagen unter fiktiven Bedingungen.

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Multiple Imputation

Das Ersetzen fehlender Werte durch Schätzungen basierend auf anderen Variablen.

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Listenweiser Fallausschluss

Das Entfernen von Fällen mit fehlenden Werten aus der Analyse.

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Was bedeutet Unsicherheit?

Ein Zustand, in dem es keine klaren Gründe gibt, Gleichwertigkeit oder Nichtäquivalenz zu erwarten.

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Was sind wissenschaftliche Theorien?

Die erstaunliche Struktur, mit der man auf einem Blatt Papier ausrechnen kann, was mit Dingen unter Bedingungen passiert, die in Wirklichkeit nicht gegeben sind.

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Was passiert wenn imaginäre Größen in eine wissenschaftliche Theorie eingegeben werden?

Eine Möglichkeit, eine Vorhersage darüber zu erhalten, was passieren wird.

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Abhängiger t-Test

Ein t-Test für verbundene Stichproben vergleicht die Mittelwerte zweier abhängiger Gruppen (z.B. Messwiederholungen).

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α-Fehlerwahrscheinlichkeit

Die Wahrscheinlichkeit, einen Fehler 1. Art zu begehen (fälschlicherweise eine Nullhypothese zu verwerfen).

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Effektstärke (dz)

Das Ausmaß, in dem die unabhängige Variable die abhängige Variable beeinflusst.

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Specification Curve

Eine Methode zur Visualisierung, wie unterschiedliche Analyseentscheidungen die Ergebnisse beeinflussen.

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Specification Curve

Grafische Darstellung der Ergebnisse verschiedener statistischer Analysen.

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Specification Curve

Umfasst die Anwendung inferenzstatistischer Methoden auf verschiedene sinnvolle Spezifikationen von Daten.

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Kombinatorische Explosion

Viele Entscheidungen, die als willkürlich behandelt werden, können Anzahl möglicher Analysen erhöhen.

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Multiversum-Methode Gefahr

Die wahrgenommene Vollständigkeit kann die informative Relevanz der Analysen reduzieren.

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Multiversum-Methode

Die Größe des Multiversums kann schnell ansteigen und vernünftige Effektschätzungen in einem Meer von ungerechtfertigten Alternativen untergraben.

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Specification Curve

Dieser Ansatz zeigt, dass unterschiedliche Analyseentscheidungen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können, was zu einer ehrlicheren Darstellung der Unsicherheit beiträgt.

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Study Notes

Replikationskrise in der Psychologischen Diagnostik

  • Die Präsentation behandelt die Replikationskrise in der psychologischen Diagnostik.
  • Die Vorlesung ist am 19.12.2024, Version 3.0.0.

Open Science Collaboration

  • Die Open Science Collaboration fand heraus, dass 97 % der Originalstudien signifikante Ergebnisse zeigten (p < .05).
  • Nur 36 % der Replikationen hatten signifikante Ergebnisse.
  • Lediglich 47 % der ursprünglichen Effektstärken lagen im 95%-Konfidenzintervall der Replikations-Effektstärke.
  • Nur 39 % der Effekte wurden subjektiv als Replikation des ursprünglichen Ergebnisses bewertet.

Das Problem

  • Das Problem sind die "researcher's degrees of freedom", also die Freiheitsgrade des Forschers.

Researcher's Degrees of Freedom

  • Psychologische Studien sind von der ersten Idee bis zur Veröffentlichung mit zahlreichen Entscheidungen verbunden, die oft willkürlich sind und das Ergebnis von Signifikanztests beeinflussen können.
  • "Researcher's degrees of freedom" bezieht sich auf die Freiheitsgrade des Forschers bei:
    • Formulierung von Hypothesen
    • Studienkonzeption
    • Durchführung
    • Analyse
    • Reporting/Publishing psychologischer Studien

Hypothesenbildung

  • Durchführung einer explorativen Forschung ohne Hypothese.
  • Untersuchung einer vagen Hypothese, die die Richtung der Wirkung nicht spezifiziert.

Das hypothetisch-deduktive Modell der Wissenschaft

  • Darstellung von explorativen Analysen als konfirmatorische Analysen (HARKing = Hypothesizing After the Results are Known).

Studiendesign

  • Erstellung mehrerer manipulierter unabhängiger Variablen und Bedingungen.
  • Messung zusätzlicher Variablen, die später als Kovariaten, unabhängige Variablen, Mediatoren oder Moderatoren ausgewählt werden können.
  • Messung derselben abhängigen Variable auf mehrere alternative Arten.
  • Messung zusätzlicher Konstrukte, die potenziell als primäre Outcomes dienen können.
  • Messung zusätzlicher Variablen, die einen späteren Ausschluss von Teilnehmern aus den Analysen ermöglichen (z. B. Awareness- oder Manipulationskontrollen).
  • Fehlen einer fundierten Power-Analyse.

Datenerhebung

  • Versäumnis, die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip den Bedingungen zuzuordnen.
  • Unzureichende Verblindung der Teilnehmer und/oder Versuchsleiter.
  • Korrektur, Kodierung oder Verwerfen von Daten während der Datenerhebung auf nicht verblindete Weise.
  • Festlegung der Regel für die Beendigung der Datenerhebung auf der Grundlage der gewünschten Ergebnisse oder der Prüfung der Zwischenergebnissen auf Signifikanz (Optional stopping).

Analyse

  • Auswahl zwischen verschiedenen Optionen für den Umgang mit unvollständigen oder fehlenden Daten auf Ad-hoc-Basis.
  • Ad-hoc-Spezifizierung der Vorverarbeitung von Daten (z. B. Bereinigung, Normalisierung, Glättung).
  • Ad-hoc-Entscheidung über den Umgang mit Verstößen gegen statistische Annahmen.
  • Ad-hoc-Entscheidung über den Umgang mit Ausreißern.
  • Auswahl der abhängigen Variable aus mehreren alternativen Messungen desselben Konstrukts.
  • Auswahl zwischen verschiedenen statistischen Modellen.
  • Auswahl von Inferenzkriterien (z. B. Bayes-Faktoren, Alpha-Niveau, ein- oder zweiseitiges Tests, Korrekturen für Mehrfachtests).

Berichtlegung

  • Keine Gewährleistung der Reproduzierbarkeit (Überprüfung der Datenerfassung und -analyse).
  • Versäumnis, die Replikation zu ermöglichen (Wiederholung der Studie).
  • Nichterwähnung, falsche Darstellung oder falsche Identifizierung der Studie vor der Registrierung.
  • Nichterwähnung sogenannter "gescheiterter Studien", die ursprünglich als relevant für die Forschungsfrage angesehen wurden.
  • Falsche Angabe von Ergebnissen und p-Werten.

Prevalence of inconsistencies in NHST reporting

  • Eine Studie dokumentiert Fehler in der statistischen Berichterstattung in der Psychologie (1985–2013).
  • Die Studie verwendete die neue R-Package statcheck, um die Ergebnisse der Nullhypothesen-Signifikanztests (NHST) auszulesen.
  • Die Dokumentation fand in der Hälfte aller ausgewerteten Veröffentlichungen mindestens einen p-Wert, der mit ihren Test-Statistiken nicht im Einklang standen.

Lösungsansätze/ Gegenmaßnahmen zu Researcher's DF

  • Studiendesign und Durchführung:
    • Präregistrierung
    • Registered Reports
    • A priori Schätzungen der Power / Stichprobengröße
    • Meta-Analyse
  • Statistische Analysen:
    • Specification Curve
    • Standards in Methoden
    • Konkurrierende Modelle anstatt 0/1 Denken
    • Bayes Theorem
  • Reporting / Publishing
    • Reporting Standards (inkl. offenerlegung)
    • Open Science
    • Change the incentive structure

Präregistrierung

  • Freiwillige oder verpflichtende öffentliche Bekanntmachung von Forschungszweck, Hypothesen, Forschungsdesign und Auswertungsstrategien vor der Datenerhebung.
  • Bekannte Plattformen:
    • https://aspredicted.org/
    • https://help.osf.io/article/330-welcome-to-registrations

Registered Report

  • Freiwillige oder verpflichtende Unterwerfung von Forschungszweck, Hypothesen, Forschungsdesign und Auswertungsstrategien vor der Datenerhebung einem Peer-Review.
  • Der Review-Prozess wird also vorverlagert, wenn Review abgeschlossen, dann wird der Artikel i.d.R. auch veröffentlicht.

Beispiel: Facial Feedback Hypothese

  • Klassisches Experiment von Strack, Martin & Stepper (1988) zur Facial-Feedback-Hypothese; Zygomaticus major (Mundbedingung) vs. orbicularis oris muscle (Lippenbedingung).
  • Cartoons werden witziger eingeschätzt in der Mundbedingung.
  • Geringe Stichprobengröße (n = 92) und Effekt kann nur im ersten von zwei Experimenten gefunden werden.

Wieso Facial-Feedback-Hypothese als RRR?

  • Die Hintergrundgeschichte zeigt, dass die Facial-Feedback-Hypothese aufgrund von Replikationsversuchen in Frage gestellt wurde.

Gegenmaßnahme 2 – Sample Size Estimation

  • Nullhypothese: Es ist eine normale E-Mail und kein Spam.
  • Alternativhypothese: Es ist Spam.

G*Power

  • Freie Software: http://www.gpower.hhu.de/
  • Zu klärende Fragen bei der Poweranalyse:
    • Welche Testpower?
    • Welches Signifikanzniveau?
    • Erwartete Effektstärke?
    • Ein- oder zweiseitig?
    • (Un)abhängige Stichproben?

Theorie

  • Gute wissenschaftliche Theorien erlauben Rückschlüsse darauf zu ziehen, was in bestimmten Situationen passieren würde, ohne die Situationen zu erschaffen. Allerdings gelingt dies im Bereich der Psychologie aus verschiedenen Gründen eher schlecht als recht.

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Dieser Quiz untersucht Praktiken, die zu falsch-positiven Ergebnissen während der Datenerhebung führen können. Maßnahmen zur Validitätssicherung und die Problematik von 'Optional Stopping' werden thematisiert. Zudem werden die Rolle wissenschaftlicher Theorien und der Umgang mit Datenqualität beleuchtet.

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