mathematische und statistische...

EmpirischeMethoden Starter

Prof. Dr.Günter. Meinhardt

Mathematische und statistische MethodenPD Dr. Malte Persike

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WintersemesterPsychologisches InstitutJohannes Gutenberg Universität Mainz


Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung und

nach der Vorlesung

Wallstr. 3, 6. Stock, Raum 06-206

Mathematische und statistische MethodenDr. Malte Persike

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WiSe 2015/2016Psychologisches InstitutJohannes Gutenberg Universität Mainz


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Der Kummerkasten


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Jetzt & Gleichhttps://plus.google.com/+methodenlehrenBlog der Abteilung auf Google+, Antworten auf statistische Fragen und Einträge aus der Kommentarbox

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https://youtube.com/methodenlehreVorlesungen und Statistikhäppchen zum Nachschauen

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Jetzt & Gleichhttps://facebook.com/groups/149166998548248Tutoriumsgruppe „Statistik Tutorium Methodenlehre“, Nachhilfebörse

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Es gibt keine Vorlesung mehr, sondern eine Übung.

Das Wissen erarbeitet Ihr Euch selbständig und flexibel auf unserer Partner-Lernplattform.

Unsere Lernplattform

Die Übung findet in einer Gruppe à 90 min. statt

Der Übungstermin liegt freitags von 12:15 Uhr bis 13:45 Uhr


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Statistik I/IIVorlesung

Semester 1

Statistik II/IVorlesung

SoftwaremethodenSeminar

Semester 2

OrganisatorischesAufbau des Moduls Methodenlehre

ForschungsmethodenVorlesung

6 ECTS 6 ECTS

3 ECTS 3 ECTS

Modulabschlussklausur


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Semester 1


Semester 2

OrganisatorischesAufbau des Moduls Methodenlehre

Der Arbeitsaufwand im BSc/MSc Studium wird mit 30 Arbeitsstunden je 1 ECTS Punkt veranschlagt

Das sind 180 h/Semester bzw. etwa 13 h/Woche

Als Video-/Übungs-/Tutoriumszeit rechnen wir 5 h/Woche

Es verbleibt eine Eigenstudiumszeit von 8 h/Woche

6 ECTS 6 ECTS

Für den durchschnittlichen Studierenden


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Semester 1

ForschungsmethodenVorlesung


SoftwaremethodenSeminar

Probeklausur

oder

(60 min.)(120 min.)

Abschlussklausur(60 min.)

Abschlussklausur

Semester 2

OrganisatorischesProbeklausur für Erstsemester – Ausblick


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Jetzt & GleichOrganisatorischesProbeklausur für Erstsemester – Disclaimer

Die Teilnahme an der Probeklausur nach dem ersten Semester ist freiwillig, es findet keine Anmeldung im Rahmen des BSc Studiums statt.

Es entstehen daraus keine studienwirksamen Konsequenzen für die Teilnahme an der Modulabschlussklausur (z.B. Verlust eines Versuchs)

Die Probeklausur wird nicht benotet

Es entsteht kein Anrecht auf Berücksichtigung des erzielten Ergebnisses in der Modulabschlussklausur

Probeklausur

(60 min.)


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Literatur

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Jetzt & GleichOrganisatorischesProbeklausur für Erstsemester – Berechnung der Abschlussnote

Stati I/II FoMe

Probeklausur

Stati I/II FoMe

Stati II/I SPSS

Abschlussklausur

0% ... 100% 0% ... 100%

0% ... 100% 0% ... 100%

0% ... 100% 0% ... 100%

Wiederholung


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Literatur

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Jetzt & GleichI. Bestandteile der Veranstaltung Online-Modul + Präsenzübung wöchentliche Hausaufgaben Tutorien (Übungen & Besprechung der HA)

II. Leistungskriterium Bestehen der Modulabschlussprüfung

Organisatorisches

III. Unser Qualitätsversprechen Emails werden im Semester innerhalb von 24h beantwortet

(an Werktagen) Online-Materialien sind ab spätestens dem Freitag der

Vorwoche verfügbar Klausuren werden innerhalb von 3 Wochen nachgesehen


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Tutorien

Literatur

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Jetzt & GleichMiriam Oberhettinger Mi 12 – 14 Uhr (c.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)

Miriam Oberhettinger Mi 18 - 20 Uhr (s.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)

Sebastian Brand Di 16 - 18 Uhr (c.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)

Sebastian Brand Do 18 - 20 Uhr (s.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)

Die Tutorien beginnen ab dem 15.11.2016.

Bitte um gleichmäßige Verteilung auf die 4 Termine

Wenn möglich: eigenes Notebook mitbringen

Tutorien „cum tempore“(± 15 min.)

„sine tempore“(pünktlich)


Vorlesung& Übung

Tutorien

Literatur

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Jetzt & GleichInhalte der Vorlesung im WiSe

Regression

„Wie verwandle ich mehrere bekannte Zahlen in eine neue Zahl?“

Deskriptive Statistik

„Wie mache ich aus vielen unverständlichen Zahlen wenige verständliche Zahlen?“

Varianzanalyse (ANOVA)

„Wie stelle ich fest, ob sich Gruppen unterscheiden?“


Vorlesung& Übung

Tutorien

Literatur

Software

Jetzt & Gleich

Bortz, J. & Schuster, C. (2010).Statistik für Human- undSozialwissenschaftler (7. Aufl.).Berlin: Springer-Verlag

Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I.& Tutz, G. (2009). Statistik - DerWeg zur Datenanalyse (6. Aufl.).Berlin: Springer.

LiteraturBasiswerke


Vorlesung& Übung

Tutorien

Literatur

Software

Jetzt & Gleich

Steland, A. (2003). MathematischeGrundlagen der empirischen Forschung.Heidelberg: Springer

LiteraturVorbereitung

Huber, O. (2009). Das psychologische Experiment: Eine Einführung.Bern: Huber


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Vorlesung& Übung

Tutorien

Literatur

Software

Datenerfassung

Datentransformation

Deskriptive Auswertung

Darstellung & Visualisierung

Kennwertberechnung

Einfache statistische Analysen

Statistik verstehen durch Arbeit an Daten!

Software

Excel-basierte Klausuram 16.02.2017, ab 16:00 Uhr, Anthropologie


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Vorlesung& Übung

Tutorien

Literatur

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Termin 1 – Erste Schritte

Mittwoch, 02.11. von 12-14 Uhr (c.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)

Mittwoch, 02.11. von 18-20 Uhr (s.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)

Termin 2 – Vertiefung

Dienstag, 08.11. von 16-18 Uhr (c.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)

Mittwoch, 09.11. von 18-20 Uhr (s.t.)(CIP Pool, Raum 01-236)

Notebooks mitbringen!

Einführung in Excel


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Vorlesung& Übung

Tutorien

Literatur

Software

Einführung in Excel

Was nun?

Erster regulärer Übungstermin: Fr, 04.11.2016 von 12-14 Uhr (c.t.)

im großen Hörsaal Binger Str. 14-16


Theorie& Empirie

Wissenschaftliche Aussagen

Variablen

Statistik

Jetzt & Gleich

GegenstandDie Psychologie ist eine empirische Wissenschaft über (menschliches) Verhalten und Erleben.

Empirische Wissenschaft

Auf Erfahrung beruhend, erfahrungswissenschaftlich

Prüfung von Hypothesen über Tatsachenbeobachtungen, zumeist an Stichproben

Empirische Methoden: a) Prinzip der systematischen Manipulation und Beobachtung; b) Aussagen werden über die Regeln des logischen Schließens verknüpft

Verallgemeinerung durch statistischen Induktionsschluss:Was in der Stichprobe gilt, gilt auch in der Population.

Psychologie als Wissenschaft„Wozu brauchen wir das?“


Forschungsprozeß

Theorien/Empirie

Fragestellung/ProblemVermutung über Zusam-menhang von Größen

Formulierung inhaltlicher Hypothesen

Identifikation derAV und UV

Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Größen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes

Formulierung der statistischen Hypothesen

Wahl der Stichprobe (Ort, Zeit, Umfang etc.)

Messung der AV und UV

Datenauswertung:

Beschreibung der Daten, Statistischer Schluss von der Stichprobe auf die Population

Rückschluss auf die zu erfassenden Konstrukte

Konfrontation der Ergebnisse mit den inhaltlichen

Hypothesen

Beantwortung der Fragestellung


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Anforderungen


Einfachheit (Ockham‘s Razor)

Eindeutigkeit

Logische Konsistenz (innere und äußere)

Falsifizierbarkeit, Prüfbarkeit durch Tatsachenbezug


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik


Eindeutigkeit




„Interpersonale Hilfeperformanz nach der Konsumption von interaktiven Telemedien wird durch contentdeterminierte Affektlagen moduliert.“


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik


Eindeutigkeit




„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert die Bereitschaft zu helfen.“


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik


Eindeutigkeit




„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen.“


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik


Eindeutigkeit




„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert und erhöht die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen.“


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik


Eindeutigkeit




„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert oder erhöht die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen oder sie bleibt gleich.“


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik„Die Teilnahme an gewalthaltigen Computerspielen verringert die Bereitschaft, anderen Menschen in einer Notlage zu helfen.“

Psychologische Aussagen

Psychologische Aussagen orientieren sich an diesen 4 Anforderungen für wissenschaftliche Aussagen.

Hypothesen in der Psychologie sind üblicherweise Aussagen über Gesetzmäßigkeiten, die als „Wenn-Dann“-Aussagen formuliert sind

Trifft eine Wenn-Dann-Aussage zu, so gilt immer, dass „Wenn sich A verändert, verändert sich auch B“.

„Wenn sich der Gewaltgehalt von Computerspielen erhöht,dann verringert sich die Bereitschaft der Spieler, anderen Personen in einer Notlage zu helfen.“

„Wenn sich der Gewaltgehalt von Computerspielen (A)erhöht, dann verringert sich die Bereitschaft der Spieler, anderen Personen in einer Notlage zu helfen (B).“


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Psychologische Aussagen

Psychologische Aussagen orientieren sich an diesen 4 Anforderungen für wissenschaftliche Aussagen.

Hypothesen in der Psychologie sind üblicherweise Aussagen über Gesetzmäßigkeiten, die als „Wenn-Dann“-Aussagen formuliert sind

Trifft eine Wenn-Dann-Aussage zu, so gilt immer, dass „Wenn sich A verändert, verändert sich auch B“.

Diese Kovariation zwischen Begriffen kann empirisch über Beobachtung und Messung geprüft werden


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Psychologische AussagenDas Kovariationsprinzip

Das Kovariationsprinzip ist eines der elementaren Konzepte in der Statistik

Es vereinigt die zwei alltagssprachlich verschiedenen Begriffe des Zusammenhangs und Unterschieds als zwei Perspektiven desselben Prinzips:

Ein Unterschied ist ein Zusammenhang

Ein Zusammenhang ist ein Unterschied

Für beide Perspektiven existieren statistische Verfahren zur Feststellung und Überprüfung


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Psychologische AussagenDas Kovariationsprinzip

Beispiel: Mädchen rund um die Welt erleben ihre Adoleszenz stressreicher als Jungen(Persike & Seiffge-Krenke, 2011)

Der Unterschied liegt im verschiedenen Stresserleben von Jungen und Mädchen.

Der Zusammenhang liegt in der Kovariation der beiden Merkmale Geschlecht und Stresserleben.

W M

>Stress StressMädchen Jungen

Merkmal

Geschlecht

Merkmal

Stress


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Selbstbeobachtung„Ich habe in den letzten 5 Semestern 9 Kilo zugenommen.“

Alltagssprachliche Fragestellung„Erhöht sich das Körpergewicht im Laufe des Psychologiestudiums?“

Hypothese„Wenn Menschen Psychologie studieren, erhöht sich mit zunehmender Studiumszeit das Körpergewicht.“

In der PraxisBeispiel für psychologische Forschung

Forschungsvorhaben: Psychologiestudium & Gewichtszunahme

EmpirischeMethoden StarterForschungsprozeß

Theorien/Empirie









Hypothesen



Datenauswertung:



Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Bei den Merkmalsträgern werden anfangs immer Merkmale beobachtet, z.B. Alter, IQ, libidinöse Erregung.

Ein Merkmal hat mindestens zwei Ausprägungen, die beliebig beschrieben sein können, z.B. verbal (jung/alt), numerisch (0/1), bildlich ( / )

Der Begriff Beobachtung in der psychologischen Forschung bezeichnet streng genommen nur die Feststellung der Ausprägung eines Merkmals

VariablenVom Merkmal zur Variable


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Die Statistik als mathematische Disziplin muss mit Zahlenarbeiten, nicht mit den beliebig kodierten Ausprägungen eines Merkmals.

Man ordnet daher zunächst den Ausprägungen eines Merkmals feste Zahlen zu. Ein zahlenmäßig kodiertes Merkmal heißt dann Variable.

Variablen

Merkmal(Altersgruppe)

mit Ausprägungen(jung, alt)

Variable(Altersgruppe)

mit Ausprägungen(0, 1)


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Eine unabhängige Variable (UV, IV) besitzt Werte, die ein Versuchsleiter (willkürlich) hergestellt hat (z.B. Dosis eines verabreichten Medikamentes, Einteilung in Gruppen, die bestimmte Treatments bekommen)

Eine abhängige Variable (AV, DV) besitzt Werte, die man erst durch Messung bei den Merkmalsträgern gewinnt (z.B. Reaktionszeit, Fehlerquote, Erregungsniveau, etc.)

Schema:

Unabhängige VariableUV

Abhängige VariableAV

VariablenUnterscheidung nach Art der Manipulation ihrer Werte


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Unabhängige Variablen sind Variablen, deren Ausprägungen der Versuchsleiter im Experiment verändert/kontrolliert, die er also vorher kennt.

Abhängige Variablen sind Variablen, die im Experiment an der Versuchsperson gemessen werden.

Die Ausprägung der UV soll die Größe der AV beeinflussen, niemals umgekehrt.

Dies ist wieder das Kovariationsprinzip

Einfache Merkregel

VariablenUnterscheidung nach Art der Manipulation ihrer Werte


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

MerkmaleStudiumszeitKörpergewicht

VariablenFestlegung numerischer Werte bzw. einer Messskala für die Ausprägungen der Merkmale

ProblemWie werden die Variablen überhaupt gemessen?




Theorien/Empirie









Hypothesen



Datenauswertung:



Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

In Hypothesen kommen theoretische Merkmale, sog. Konstrukte vor, die nicht direkt messbar sind (z.B. Intelligenz, Angst, Kreativität, Leistungsfähigkeit)

Einer Hypothese müssen somit beobachtbare Phänomene zugeordnet werden. Die Vorschrift, wie ein Konstrukt durch Beobachtung bzw. Messung festgestellt werden kann, nennt man Operationalisierung.

Das beobachtbare Phänomen wird häufig auch als Indikatordie daraus erzeugt Variable als Indikatorvariablebezeichnet.

Daten im Forschungsprozess sind also Informationen, die mithilfe einer Operationalisierung gewonnen wurden

Operationalisierung


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

MerkmaleStudiumszeitKörpergewicht

OperationalisierungStudiumszeit: Tage seit Immatrikulation

Körpergewicht: Körpergewicht und Body Mass Index

VariablenStudiumszeit: Kalendertage von 0 bis

Körpergewicht: kg von 0 bis und BMI von 0 bis




Theorien/Empirie




Operationalisierung der AV und UV:Festlegen von Gößen auf die Art, in der sie gemessen werden können & des Messinstrumentes





Hypothesen



Datenauswertung:



Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Design: Planung und Ausführung von Untersuchungen (Art der Stichprobe, Wahl des Messinstrumentes, Kontrolle der Messung etc.)

Deskription (Beschreibung) und Exploration(Entdecken): Zusammenfassung, Darstellung und das Auffinden von systematischen Strukturen in Daten der untersuchten Stichprobe

Inferenz (schließende, induktive Statistik): Generalisierung und Vorhersagen über gemachte Beobachtungen von der untersuchten Stichprobe auf die Grundgesamtheit(Population)

Ziele der Anwendung statistischer Methoden


Jetzt & Gleich

Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Daten werden in MatrizenFestgehalten (Datenmatrix)

Für jeden Merkmalsträger wird in einer Zeile die Ausprägung der UV(n) und der AV(n) codiert

Matrixorganisation:Personen x Merkmale(Zeile) (Spalten)

Daten und ihre Analyse

Die Kodierung erfolgt über Zahlen. Diese haben vielfach unterschiedliche Bedeutungen.


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Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Statistische MethodenKennwerte, Tabellen, Diagramme, Texts

181.58 181.92 12.01 3.80 159.84 201.8144 44 3 1 41 51

165.79 164.01 8.83 2.79 152.41 179.2138 37 2 1 35 43

MaximalpulsAdrenalin

Hoch


Niedrig

AnregungMittelwert Median

Standardabweichung

Standardfehlerdes Mittelwerts Minimum Maximum

181.58 181.92 12.01 3.80 159.84 201.8144 44 3 1 41 51

165.79 164.01 8.83 2.79 152.41 179.2138 37 2 1 35 43


Hoch


Niedrig

AnregungMittelwert Median

Standardabweichung

Standardfehlerdes Mittelwerts Minimum Maximum

y = 0.2242x + 3.1538R² = 0.78

y = 0.2034x + 4.1835R² = 0.6108

3032343638404244464850

120 140 160 180 200 220

Adrena

lin

Maximalpuls

Anregung hoch

Anregung niedrig y = 0.2242x + 3.1538R² = 0.78

y = 0.2034x + 4.1835R² = 0.6108

3032343638404244464850

120 140 160 180 200 220

Adrena

lin

Maximalpuls

Anregung hoch

Anregung niedrig


Theorien/Empirie









Hypothesen



Datenauswertung:



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Theorie& Empirie


Variablen

Statistik

Problem: Wenn-Dann-Aussagen gelten in der Psycho-logie niemals für alle Merkmalsträger und Situationen

Seymour Epstein (1979)

On predicting most of the people muchof the time: The stability of behavior

Daryl Bem & Andrea Allen (1974)

On predicting some of the people someof the time: The search for cross-

situational consistencies in behavior

Also: Hypothesen werden statistisch immer beantwortet im Sinne von „Wenn-Dann wahrscheinlich” Aussagen (Probabilismus)

Wahrheit in der PsychologieProbabilistische Zusammenhänge


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Variablen

Statistik

Problem: Wenn-Dann-Aussagen gelten in der Psychologie niemals für alle Merkmalsträger und Situationen

Gründe:– Wirkung von Stör- bzw. unbekannten Variablen– Nichtberücksichtigung komplexer Interaktionen– Unbestimmtheit von Anfangsbedingungen in

komplexen Situationen

In der Psychologie gilt eine Gesetzmäßigkeit als belegt, wenn sich die Kovariation von Variablen statistisch als existent erweist

Sie gilt als bestätigt oder bewährt, wenn die statistische Existenz mehrfach aufgewiesen werden konnte.

Wahrheit in der PsychologieProbabilistische Zusammenhänge


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Statistischer SchlussMit steigender Studiumszeit nimmt das Gewicht von Psychologiestudierenden im Mittel zu … Irrtum < 5%.

Inhaltlicher SchlussPsychologiestudium macht dick.

Beantwortung der FragestellungPrinzipiell ist die Fragestellung beantwortet, aber:– Liegt das am Psychologiestudium?– Ist Körpergewicht = Körperfett?– …




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