VL Organisationspsychologie

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1 Institut für Psychologie Organisations- und Wirtschaftspsychologie Prof. Dr. Bertolt Meyer VL Organisationspsychologie 3.: Methoden der Arbeits- und Organisationspsychologie

2 Kernelemente des Forschungsprozesses Springer-Verlag Berlin Heidelberg Aus: F. W. Nerdinger, G. Blickle, N. Schaper (2014). Arbeits- und Organisationspsychologie. Berlin Heidelberg: Springer. 2

3 Formulierung von Hypothesen Fragestellungen werden in Forschungshypothesen überführt Erfordert Festlegung, was als sog. Variablen variiert oder gemessen werden sollen Definition Variable: Eine Variable ist ein Merkmal eines Sachverhaltes oder von Personen, das unterschiedliche Ausprägungen hat. 3

4 Allgemeines zu wissenschaftlichen Hypothesen Wissenschaftliche Hypothesen beziehen sich reale Sachverhalte, die sich empirisch überprüfen lassen sind allgemein gültige, über den Einzelfall oder ein singuläres Ereignis hinaus gehende Behauptungen ( All-Satz ) liegt zumindest implizit die Formalstruktur eines Konditionalsatzes zugrunde ( Wenn-dann-Satz bzw. Je-desto-Satz ) 4. Der Konditionalsatz muss potentiell falsifizierbar sein, d. h. es müssen Ereignisse denkbar sein, die dem Konditionalsatz widersprechen 4

5 Wissenschaftliche Hypothese oder nicht? Login-Code: paqdy 5

6 Der Informationsgehalt von Hypothesen und statistische Hypothesen Je mehr potentielle Falsifikationen es gibt, desto höher ist der Informationsgehalt einer Hypothese Wenn man Hypothesen als Wenn-Dann-Sätze auffasst, ist der Wenn-Teil der Hypothese die unabhängige Variable (UV), der Dann-Teil der Hypothese ist die abhängige Variable (AV) Eine wissenschaftliche Hypothese behauptet einen irgendwie gearteten Zusammenhang zwischen UV und AV Die behaupteten Beziehungen gelten nicht nur für die untersuchten Objekte, sondern für eine Klasse von Objekten, der Population Eine wiss. Hypothese wird in eine statistische Hypothese transformiert, indem die in der inhaltlichen Hypothese angenommenen Variablenbeziehungen in quantitative Form gebracht werden Variablenbeziehungen sind nicht deterministisch, sondern probabilistisch aufzufassen. 6

7 Eigenschaften von Hypothesen Wissenschaftliche Hypothesen sind Aggregathypothesen, d.h. sie treffen keine Vorhersagen für Einzelfälle, sondern für Kollektive. Sie machen nur Aussagen über die Verteilung von Merkmalen. Hypothesen sind Wahrscheinlichkeitsaussagen. Sie lassen sich deswegen durch den Nachweis einzelnen Gegenbeispiele nicht widerlegen (falsifizieren). Hypothesen lassen sich aber auch nicht durch den Nachweis aller Positivbeispiele bestätigen (verifizieren). Deshalb müssen zur Hypothesenprüfung spezielle Prüfkriterien herangezogen werden. 7

8 Falsifikation statistischer Hypothesen Bei statistischen Hypothesen lässt sich Falsifizierbarkeit durch die Festlegung von Falsifikationskriterien herstellen. Die Einführung eines Signifikanzniveaus ist gleichbedeutend mit der Vereinbarung einer Falsifikationsregel. Daten sagen einem nicht, ob eine Hypothese stimmt. Die Daten sind nur die Grundlage für eine Entscheidung für oder gegen eine Hypothese. Die Möglichkeit, sich falsch zu entscheiden, soll möglichst minimiert werden. 8

9 Definition Hypothese In einer wissenschaftlichen Hypothese wird der Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Variablen vorhergesagt. Eine wissenschaftliche Hypothese bringt also zum Ausdruck, welche Erwartungen die forschende Person darüber hat, wie z. B. der Zusammenhang zwischen der Trainingsmodalität (mit oder ohne Zielsetzung) und der Leistung nach dem Training ausfallen wird. 9

10 Wichtige Begriffe Eine Variable ist ein Symbol für die Menge der Ausprägungen eines Merkmals. Merkmalsausprägungen können durch regelgeleitete Zuweisung von Zahlen gemessen werden. Die Menge aller Merkmalsmessungen bezeichnet man als (quantitative) Daten einer Untersuchung. Die Maßnahmen, die ergriffen werden, um in einer konkreten Untersuchung von Merkmalen zu Daten zu kommen, bezeichnet man als Operationalisierung. Eine Moderatorvariable verändert den Einfluss der Wirkung einer unabhängigen Variable auf eine abhängige Variable Eine Mediatorvariable ist diejenige Variable, über die eine unabhängige Variable auf die abhängige Variable wirkt. 10

11 Unterschiedliche Arten von Variablen am Beispiel der Zielsetzungstheorie (Locke & Latham, 1990) Springer-Verlag Berlin Heidelberg Aus: F. W. Nerdinger, G. Blickle, N. Schaper (2014). Arbeits- und Organisationspsychologie. Berlin Heidelberg: Springer. 11

12 Experimentelle Designs Aktives Herstellen der Untersuchungsbedingungen, die im Experiment variiert werden (Kontrolle der Umwelt) Kontrolle von Störvariablen: Konstanthalten Randomisierung Parallelisierung Ausbalancieren Laborexperimente, Feldexperimente, Quasiexperimente 12

13 Beispiel für ein Laborexperiment: Führung und Körpersprache 13

14 Ergebnisse: Multiples Mediationsmodell.48***.40*** Führungsmanipulation.43***.25*.38*** Wahrg. Führungsqualität FK-Fragen MA-Fragen Motivation Sprechbeeinflussung L-F Spiegelverhalten.45***.30**.27*.28* Gruppenleistung 14

15 Beispiel für ein Feldexperiment: Wirkung von Kurzpausen auf die Leistung Schäffer-Poeschel Verlag für Wirtschaft Steuern Recht GmbH, Stuttgart. Nach: Ulich, E. (2011). Arbeitspsychologie (7. Aufl.). Stuttgart: Schäffer Poeschel. 15

16 Korrelative Designs ( Fragebogenstudien ) In einem korrelativen Design werden Variablen mit den vorliegenden Ausprägungen erfasst und miteinander in Beziehung gesetzt Ausprägungen werden nicht gezielt variiert, sondern es werden vorhandene Variationen in Beziehung gesetzt Prädiktor (= UV), Kriterium (=AV) 16

17 Korrelative Methoden: Korrelation und Kausalität Langfristige Auswirkungen von Attraktivität auf die Arbeitsleistung? Attraktivität Experimentelle Variation? Leistung 17

18 Korrelative Methoden: Korrelation und Kausalität Langfristige Auswirkungen von Attraktivität auf die Arbeitsleistung? Attraktivität Leistung Korrelation Kausalzusammenhang 18

19 Korrelative Methoden: Korrelation und Kausalität Hohe Korrelation kann Verschiedenes bedeuten, z. B.... verursacht Attraktivität Leistung verursacht Gesundheit 19

20 Mit der Anzahl der Störche verringerte sich in Ostpreußen die Geburtenrate (Koller, 1963) verursacht Störche! verursacht Geburtenrate Industrialisierung 20

21 Datensammlung Aussagen sollen nicht auf einzelnen Fällen, sondern auf Stichproben basieren Zufallsstichprobe: Zufällige Ziehung von Teilnehmenden aus der Population (selten, teuer, aufwendig) Geschichtete Zufallsstichprobe: Einteilung der Population in Bereiche/Schichten (z.b. Studierende unterschiedlicher Fächer) mit anschließender Zufallsstichprobe aus jeder Schicht Anfallende Stichprobe: Was gerade verfügbar ist 21

22 Reliabilität Genauigkeit, mit der ein Verfahren in einer bestimmten Population misst, was es messen soll Paralleltest-Reliabilität (derselbe Sachverhalt mit anderen Items gemessen) Retest-Reliabilität (dasselbe Instrument mit derselben Stichprobe mit zeitlichem Abstand) Interne Konsistenz (durchschnittliche Korrelation aller Items; Homogenität des Instruments) 22

23 Validität Ausmaß mit dem ein Instrument das gültig bzw. zutreffend erfasst, was es erfassen soll Validierung bezieht sich auf die Schlussfolgerung, die aufgrund der so gewonnenen Befunde ableiten lassen Drei Aspekte Inhaltsvalidität (Ausmaß, in dem das Instrument den Gegenstandsbereich abdeckt, auf den es sich bezieht) Konstruktvalidität (nomologisches Netz, MTMM) Kriteriumsorientierte Validität (Vorhersagekraft der Ergebnisse des Instruments zu Erfolgsmaß, prädiktive V.) 23

24 Datenauswertung: Inferenzstatistik (Prüfung von Unterschiedsoder von Zusammenhangshypothesen) Eine inhaltliche Zusammenhangs- oder Unterschiedshypothese wird in eine empirische Prognose überführt: Frauen zeigen im Durchschnitt eine geringere Leistung in komplexen Problemlöseszenarien als Männer: H 1 :m 1 < m 2 Dies ist die sogenannte Alternativ-Hypothese, zu der die widersprechende Nullhypothese gebildet wird: H 0 :m 1 ³ m 2 Das komplementäre Verhältnis von H0 und H1 stellt sicher, dass bei einer Zurückweisung der H0 automatisch auf die Gültigkeit der H1 geschlossen werden kann 24

25 Die Falsifikationsregel: Der Signifikanztest Beispiel: Durchschnittliche Problemlöseleistung von Frauen: 1 Durchschnittliche Problemlöseleistung von Männern: 2 H 1 : µ 1 < µ 2, H 0 : µ 1 µ 2 x 1 = 0.6,x 2 = 0.9 H1? H0? 25

26 Signifikanztest Login-Code: paqdy 26

27 Signifikanztest Ein Signifikanztest ermittelt über ein Wahrscheinlichkeitsmodell eine Wahrscheinlichkeit dafür, dass das deskriptive Ergebnis durch die Nullhypothese erklärt werden kann. Das Wahrscheinlichkeitsmodell unterscheidet sich zwischen den Signifikanztests - viele Verfahren haben einen eigenen. Diese Wahrscheinlichkeit heisst Irrtumswahrscheinlichkeit Die Irrtumswahrscheinlichkeit ist die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass das empirisch gefundene Stichprobenergebnis zustande kommt, wenn in der Population die Nullhypothese gilt. In unserem Fall: p (x 1 < x 2 H 0 ) < 0.05 Ein signifikantes Ergebnis liegt vor, wenn ein Signifikanztest eine sehr geringe Irrtumswahrscheinlichkeit ermittelt. Dies bedeutet, dass sich das gefundene Stichprobenergebnis nicht gut mit der Annahme vereinbaren lässt, dass in der Population die Nullhypothese gilt. Man lehnt deshalb die Nullhypothese ab. 27

28 Erkenntnisgewinn durch statistische Hypothesen Ein nicht signifikantes Ergebnis darf nicht als Beleg für die Richtigkeit der Nullhypothese interpretiert werden. Ein signifikantes Ergebnis ist nichts weiter als eine Entscheidungsgrundlage für die vorläufige Annahme der geprüften Theorie. Ein signifikantes Ergebnis sagt nur aus, dass ein gefundener Unterschied bei Annahme keines Unterschiedes sehr unwahrscheinlich ist. Über die Größe eines signifikanten Unterschieds sagt ein signifikantes Ergebnis nichts aus. 28

29 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Prüfungsliteratur zur heutigen VL: Blickle, G. (2014). Methoden. In F.W. Nerdinger, G. Blickle & N. Schaper (Hrsg.), Arbeits- und Organisationspsychologie (3. Aufl., S ). Berlin: Springer. doi: / _3 29