Experimentalpsychologisches Praktikum

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Etta Junge
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1 Experimentalpsychologisches Praktikum Prof. Dr. Adrian Schwaninger Fachhochschule Nordwestschweiz Hochschule für Angewandte Psychologie +41 (0) Sitzung Agenda Fragestellung und Hypothesen Variablen und Operationalisierung - UV und - - Weitere Variablen Das psychologische Experiment - Was ist ein Experiment genau? - Validität beim Experimentieren - Arten von Experimenten 2 1

2 Quellen für eine Fragestellung Alltagsbeobachtung Bsp. Beim Shopping fallen einem gewisse Objekte mehr als andere auf Fragen aus der Praxis Bsp. Sicherheitskontrollen mit Röntgengeräten: In bestimmten Röntgenbildern fällt einem eher auf, dass eine Waffe enthalten ist Bestehende iteratur, Konferenzen, Kollegen Bsp. iteratur zu Aufmerksamkeitsforschung, Objekterkennung ergibt eine Fragestellung 3 Hypothesen Hypothese 1: Etwas fällt umso weniger auf, je mehr andere Objekte im Gesichtsfeld sind. Hypothese 2: Etwas fällt mehr auf, wenn es distinkte Merkmale aufweist. 4 2

Anwendungsbezug Anzahl Objekte -> Gepäckkomplexität Effekte

Farbbilder 5 Variablen und Operationalisierung Variablen:

Reaktionszeit, Beleuchtungsstärke, Geschlecht, Händigkeit

3 Anwendungsbezug Anzahl Objekte -> Gepäckkomplexität Effekte der Farbe -> Schwarzweiss vs. Farbbilder 5 Variablen und Operationalisierung Variablen: Grössen mit mind. 2 Ausprägungsgraden Bsp. Reaktionszeit, Beleuchtungsstärke, Geschlecht, Händigkeit Operationalisierung: Wie werden die Variablen gemessen? Bsp. astendruck, uxmeter, Befragung, Händigkeitstest 6 3

4 UV und Unabhängige Variable (UV, independent variable, treatment, factor): Wird variiert Bsp. Anzahl Buchstaben 1, 5, 15 Abhängige Variable (, dependent variable): Wird gemessen Bsp. Reaktionszeit (Bild astendruck) 7 UV und Hypothese 1: Etwas fällt umso weniger auf, je mehr andere Objekte im Gesichtsfeld sind. 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Reaktionszeit (sec) Anzahl Objekte UV 8 4

5 UV und Hypothese 2: Etwas fällt mehr auf, wenn es distinkte Merkmale aufweist. 1,0 Reaktionszeit (sec) 0,8 0,6 0,4 0,2 0, Anzahl ObjekteUV1 9 UV und Ziel psychologischer Experimente: Überprüfung von Hypothesen, d.h. von postulierten Zusammenhängen zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen. Anzahl Objekte UV 1,0 Reaktionszeit (sec) 0,8 0,6 0,4 0,2 0, Anzahl Objekte UV Versuchspersonen Reaktions- Zeit 10 5

6 können den Zusammenhang zwischen UV und verfälschen. Anzahl Objekte UV 1,0 Reaktionszeit (sec) 0,8 0,6 0,4 0,2 0, Anzahl Objekte UV Versuchspersonen Reaktions- Zeit 11 Definition (confounding, extraneous variables): Variablen deren Effekt eliminiert oder wenigstens über die Bedingungen konstant sein soll. Arten von : - der Stichprobe Bsp. Geschlecht, Alter, etc. - der Erhebungssituation Bsp. ärm, Beleuchtung, etc. 12 6

7 der Stichprobe Bsp. Geschlecht Rot-Grün Schwäche: 8% aller Männer 0.4% aller Frauen Eliminieren: Farbtest vor dem Experiment. Neutralisieren: Gleiche Anzahl Männer und Frauen pro Bedingung. 13 der Stichprobe Bsp. Alter evel 1 Jugendliche evel 2 Erwachsene evel 3 Senioren Konstant halten: Gleiche Altersverteilung in den experimentellen Bedingungen (evels). 14 7

8 der Erhebungssituation Bsp. ärm wegen Baustelle evel 1 Wochenende evel 2 Baustelle evel 3 Zügeltermin Eliminieren: Anderer Raum, ärmschutz. Konstant halten: Gleiche ärmbelastung in allen Bedingungen (evels). 15 der Erhebungssituation Bsp. Beleuchtung und Kontrast evel 1 Vormittag evel 2 Nachmittag evel 3 Abend Konstant halten: Gleiche Beleuchtung und Kontrast in allen Bedingungen (evels). 16 8

9 der Erhebungssituation Bsp. Positionseffekte (general practice effects, z.b. Übungseffekte, Ermüdung etc.). (modifiziert nach Huber, 1992) Konstant halten: Position der Bedingungen ausbalancieren (counterbalancing). 17 der Erhebungssituation Bsp. Carryover Effekte Carryover Carryover Konstant halten: Reihenfolgen der Bedingungen randomisieren oder ausbalancieren. 18 9

10 Weitere Variablen Konstante Variablen (control variables): Werden über die Bedingungen konstant gehalten. Bsp. Gleiche Beleuchtung, Bildschirm Beachte: Je mehr Variablen konstant gehalten werden, je geringer die Generalisierbarkeit der Resultate Zufallsvariablen (random variables) Variablen, deren Ausprägungen zufällig auf die Bedingungen verteilt werden. Bsp. Alter der Vpn auf die Bedingungen zufällig verteilen Potentielle Moderatorvariablen: Werden erhoben aber im Experiment nicht kontrolliert und werden bei der Auswertung berücksichtigt. Bsp. Zeit der Versuchsdurchführung, Geschlecht des Versuchsleiters 19 Was ist ein Experiment genau? Definition (Kantowitz et al. 2001, p.83): Kontrolliertes Vorgehen um den Effekt von unabhängigen Variablen auf abhängige Variablen (gem. einer Hypothese) zu untersuchen. Anzahl Objekte UV 1,0 Reaktionszeit (sec) 0,8 0,6 0,4 0,2 0, Anzahl Objekte UV Versuchspersonen Reaktions- Zeit 20 10

11 Validität 1,0 Validität Anzahl 0,8 0,6 Objekte Wird gemessen, was 0,4 0,2 0,0 gemessen werden soll? UV Kontstruktvalidität Güte der Operationalisierung von UV und Bsp. Intelligenzmessung mit dem hermometer Interne Validität Veränderung der nur durch UV? Bsp. Veränderung der wegen Externe Validität Anzahl Objekte UV Inwiefern lassen sich die Ergebnisse generalisieren? Bsp. Buchstaben vs. Alltagsobjekte (Beachte: Je mehr Variablen konstant gehalten werden, je geringer die Generalisierbarkeit der Resultate) Reaktionszeit (sec) Versuchspersonen Reaktions- Zeit 21 Beispiel für Validität A B Hit Rate d False Alarm Rate 22 11

12 Beispiel für Validität Die Analyse der refferrate (Hit Rate) alleine sagt wenig über die Erkennungsleistung im Sinne von Sensitivität aus. (Im vorliegenden Fall bedeutet Sensitivität, dass man gut zwischen OK und NICH OK Bildern unterscheiden kann.) Eine hohe refferrate kann man auch erreichen indem man alle Gepäckstücke als NICH OK beurteilt (z.b. Person B). Deshalb sollte man auch die Fehlalarmrate (False Alarm Rate) berücksichtigen. Detektionsmasse wie z.b. d, Az oder A berücksichtigen sowohl die refferrate als auch die Fehlalarmrate und ermöglichen dadurch eine valide Messung der Erkennungsleistung im Sinne von Sensitivität. 23 Berechnung von d Hit Rate (Security) A B C d = z(hit) z(fa) MS Excel (Englisch): d =normsinv(hit)-normsinv(fa) Screener A: Effizienz hoch Sicherheit hoch d = 3.0 Screener B: Effizienz tief Sicherheit hoch d = 1.5 Screener C: Effizienz tief Sicherheit tief d = 0.5 False Alarm Rate (Efficiency) Prof. Dr. Hartmut 24 12

13 Berechnung von A (H,F) A 2 Wenn H > FA A = (H-F)(1+H-F)/[4H(1-F)] HI RAE (H).6.4 A 1 Wenn FA > H A = (F-H)(1+F-H)/[4F(1-H)] A ist ein Mass für die Fläche unter der Kurve FASE-AARM RAE (FA) 25 Arten von Experimenten Erkundungsexperimente (what if experiments): esten des Effektes von UV auf ohne vorherige Hypothese Prüfexperimente (critical experiments): Gezielte Überprüfung von Hypothesen oder heorien Vorexperiment (pilot study): Erprobung und Verbesserung des eigentlichen Experimentes (Erkundungs- oder Prüfexperiment)

14 Fragestellung für unser Experiment Beeinflusst die Gepäckkomplexität die Erkennungsleistung? Ist dieser Effekt abhängig von der Farbe? 27 Übung in Kleingruppen (30 min) 1. Definiere die Hypothesen für das Experiment. 2. Definiere die unabhängigen und abhängigen Variablen und deren Operationalisierung. 3. Beschreibe in wenigen Sätzen oder einer Grafik, welche Resultate bezgl. des Zusammenhangs von UV und erwartet werden. 4. Beschreibe, welche im Experiment aufreten könnten und wie man diese eliminiert oder wenigstens über die Bedingungen konstant halten kann. 5. Erkläre, wann die Konstruktvalidität im Experiment hoch ist. 6. Erkläre, wann im Experiment zu erwarten ist, dass die interne Validität hoch ist. 7. Wie könnte die externe Validität im Experiment überprüft werden? 8. Gib an, um welche Art von Experiment es sich handelt und wieso

15 Übung 2 bis Übung 2 lösen (Bestandteil der eistungsbeurteilung) -> per an adrian.schwaninger@fhnw.ch bis ehrtext Huber, O. (2005). Das psychologische Experiment (4. Aufl.). Bern: Huber. -> Seiten (Kapitel 4-6) 29 15

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