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Kristian Meyer
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ENZYKLOPÄDIE DER PSYCHOLOGIE In Verbindung mit der Deutschen Gesellschaft für Psychologie herausgegeben von Prof. Dr. Carl F. Graumann, Heidelberg Prof. Dr. Theo Herrmann, Mannheim Prof. Dr. Hans Hörmann, Bochum Prof.

3 ENZYKLOPÄDIE DER PSYCHOLOGIE In Verbindung mit der Deutschen Gesellschaft für Psychologie herausgegeben von Prof. Dr. Carl F. Graumann, Heidelberg Prof. Dr. Theo Herrmann, Mannheim Prof. Dr. Hans Hörmann, Bochum Prof. Dr. Martin Irle, Mannheim Prof. Dr. Dr. h.c. Hans Thomae, Bonn Prof. Dr. Franz E. Weinert, München Themenbereich B Methodologie und Methoden Serie I Forschungsmethoden der Psychologie Band 5 Hypothesenprüfung Verlag für Psychologie Dr. C. J. Hogrefe Göttingen Toronto Zürich

4 Hypothesenprüfung Herausgegeben von Prof. Dr. Jürgen Bredenkamp, Trier und Prof. Dr. Hubert Feger, Hamburg Verlag für Psychologie Dr. C. J. Hogrefe Göttingen Toronto Zürich

5 by Verlag für Psychologie Dr. C.J. Hogrefe, Göttingen 1983 Alle Rechte, insbesondere das der Übersetzung in fremde Sprachen, vorbehalten. Gesamtherstellung: Allgäuer Zeitungsverlag GmbH, 8960 Kempten (Allgäu) Printed in Germany ISBN

6 Autorenverzeichnis Prof. Dr. Jürgen Bredenkamp Fachbereich I - Psychologie der Universität Trier Schneidershof D Trier Dr. Willi Nagl Universität Konstanz Turnerstraße 6 D Konstanz Dr. Willi Hager Institut für Psychologie der Universität Göttingen Dr. Hans Ueckert Psychologisches Institut II der Universität Hamburg Goßlerstraße 12 Von-MeIle-Park 5 D Göttingen D Hamburg 13 Prof. Dr. Claus Möbus Fachbereich Math./Informatik der Universität Oldenburg Ammerländer Heerstraße D Oldenburg Prof. Dr. Dirk Wendt Institut für Psychologie der Christian-Albrechts-Universität Olshausenstraße 40/60 D Kiel Dr. Rainer Westermann Institut für Psychologie der Universität Göttingen Goßlerstraße 12 D Göttingen

8 Inhaltsverzeichnis 1. Kapitel: Übersicht. Von Jürgen Bredenkamp 1. Zur Prüfung sog. Kausalhypothesen Zum Problem der Validität des statistischen Schlusses Dynamische Modelle Kapitel: Planung und Auswertung von Experimenten. Von Willi Hager und Rainer Westermann Vorbemerkungen Einleitung Einige Begriffsbestimmungen Das Experiment als Methode zur Prüfung von Kausalaussagen Die Validität eines Experiments Variablenvalidität (VV) Mangelnde Eindeutigkeit der Zuordnung als Störfaktor (VV) Mangelnde konzeptuelle Replikation als Störfaktor (VV) Mangelnde Entsprechung im Variationsbereich von theoretischen und empirischen Variablen als Störfaktor (VV) Zu geringes Skalenniveau als Störfaktor (VV) Konfundierung von theoretischen Begriffen als Störfaktor (VV) Zusammenfassung Interne Validität Variation personaler und situationaler Merkmale als Störfaktoren (IV)

9 VIII Inhaltsverzeichnis Variation situationaler Merkmale Variation personaler Merkmale Störfaktoren (IV) bei Meßwiederholung Zur Kontrolle der Störfaktoren (IV) bei interindividueller Bedingungsvariation Konstanthaltung und Elimination Randomisierung Einführung eines Kontrollfaktors Zur Kontrolle der Störfaktoren (IV) bei intraindividueller Bedingungsvariation (Meßwiederholung) Versuchspläne mit interindividueller Bedingungsvariation und Vortest Zur Definition des Experiments und anderer Untersuchungsmethoden Populations- und Situationsvalidität Populationsvalidität (PV) Situationsvalidität (SV) Zur Kontrolle der Störfaktoren (PV und SV) Beziehungen zwischen den Validitätsarten Statistische Validität Eine Strategie zur Entscheidung zwischen statistischen Hypothesen: Der Signifikanztest Überblick über verschiedene alternative Strategien Kurzer Abriß einiger Charakteristika von Signifikanztests Mögliche Fehler beim statistischen Testen Fehler unter Gültigkeit der Null-Hypothese (Fehler 1. Art) Fehler unter Gültigkeit der Alternativhypothese (Fehler 2. Art) Die Determinanten eines Signifikanztests Forschungs- und Publikationspraxis I: Signifikanzniveau und p-werte Forschungs- und Publikationspraxis II: Experimentelle Effekte und Teststärke Forschungs- und Publikationspraxis III: Entwicklung einer vorläufigen Zielvorstellung Arten statistischer Hypothesen und ihre Prüfung Gerichtete und ungerichtete Hypothesen und ihre Prüfung Parametrische und nicht-parametrische Hypothesen und ihre Prüfung Zur Wahl zwischen parametrischen und nicht-parametrischen Verfahren

10 Inhaltsverzeichnis IX Auswertung von Häufigkeitsdaten (Nominal-Niveau) Auswertung von Rangdaten (Ordinal-Niveau) Auswertung von Intervalldaten (Intervall-Niveau) Zur Frage der relativen Effizienz Zusammenfassung Störfaktoren der statistischenvalidität und ihre Ausschaltung Falsche statistische Hypothesen und Verfahren Die wichtigsten Beziehungen zwischen psychologischen und statistischen Hypothesen Falsche Umsetzung der wissenschaftlichen in eine statistische Hypothese als Störfaktor (StatV) Falsche Auswahl der zu prüfenden statistischen Hypothese Falsche statistische Analyse Verletzung der Annahmen bei statistischen Tests als Störfaktor (StatV) Das Allgemeine Lineare Modell (ALM) und die Annahmen Additivität Normalverteilung der Modellresiduen (Fehler) Homogenität der Fehlervarianzen in den Populationen Zur Frage des Prüfverfahrens bei Varianzheterogenität Zur Bedeutung von Transformationen Unabhängigkeit der Fehlerterme Zur Residuenanalyse; Ausreißerwerte Problem der Zufallsstichproben Kumulierung der Wahrscheinlichkeiten für Fehler erster und zweiter Art Multiple Mittelwertsvergleiche Monotone Trendhypothesen Mangelnde Präzision Parallelisierung als Kontrolltechnik (StatV) Kovarianzanalyse als Kontrolltechnik (StatV) Homogenisierung als Kontrolltechnik (StatV) Konstanthaltung und Elimination als Kontrolltechniken (StatV) Eingenistete Faktoren als Kontrolltechnik (StatV) Wiederholte Messungen als Kontrolltechnik (StatV) Analyse von Zeitreihen und Veränderungsmessungen Univariate und multivariate Analysen Exakte und approximative univariate Tests Multivariate Tests Nicht-parametrische Tests Zur Beziehung zwischen der Präzision und den anderen Aspekten der experimentellen Validität

11 X Inhaltsverzeichnis 8.5 Falsche Analyse und Interpretation statistischer Interaktionen Das Konzept der statistischen Interaktion Definition verschiedener Typen der Interaktion Disordinale Interaktion Ordinale Interaktion Zur graphischen Darstellung von Interaktionen Ein Verfahren zur Unterscheidung zwischen den Interaktionstypen 8.6 Zusammenfassung Maße der statistischen Assoziation: Die experimentellen Effekte. 9.1 Einleitung Experimentelle Effekte undpraktische Bedeutsamkeit Experimentelle Effekte beiparametrischen Hypothesen Maße der Nicht-Zentralität: h, cp2 und fa Korrelationskoeffizienten und -quotienten Populationsmaße: r12, u.r2 und R$.x Stichprobenmaße: R:,x, E2, UI Korrekturformeln für R$.x Experimentelle Effekte bei nicht-parametrischen Hypothesen Experimentelle Effekte bei ordinalen Daten Experimentelle Effekte bei nominalen Daten Zur Kritik der Maße der statistischen Assoziation Zusammenfassung Bestimmung des Stichprobenumfanges Überblick Allgemeine Prinzipien der Stichprobengrößenbestimmung Bestimmung des Stichprobenumfanges bei univariaten Varianz- und Regressionsanalysen Bei Kenntnis der Populationsvarianz oe2 (,,Klassischer Ansatz ) Bei prä-experimenteller Schätzung der Varianz oc2 (,,Two-Stage- Sampling -Verfahren nach Stein und Rodger) Ohne Kenntnis der Populationsvarianz oe Festlegung von cp Festlegung von fz oder R$.x (Verfahren nach Cohen) Hinweise zur Stichprobenumfassungsbestimmung bei weiteren Gruppen von parametrischen Testverfahren Varianzanalyse mit zufälligen und gemischten Effekten Nicht-orthogonale Varianzanalysen Multivariate Varianz- und Regressionsanalysen

12 Inhaltsverzeichnis XI 10.5 Hinweise zur Stichprobenumfangsbestimmung bei nicht-parametrischen Verfahren Nominale Daten Ordinale Daten Abschließende Bemerkungen zur Stichprobengrößenbestimmung Eine Strategie zur Entscheidung über wissenschaftliche Hypothesen mittels Signifikanztests Stadium der Planung des Experiments Überblick Zur Festlegung der beiden Fehlerwahrscheinlichkeiten Zur Festlegung des experimentellen Mindesteffektes EEM Zur Frage der Willkür bei der Planung von Experimenten Stadium der Entscheidung über die Kausalhypothese Kapitel: Messung, Analyse und Prognose von Veränderungen. Von Claus Möbus und Willi Nagl 1. Einleitung Univariate Zeitreihenanalyse Integrierte Prozesse der Ordnung d: ARIMA(0,d,0)-Modelle Autoregressive Prozesse der Ordnung p: ARIMA(p,0,0) und ARIMA(p,d,0)-Modelle Moving-average Prozesse der Ordnung q: ARIMA(0,0,q)-Modelle. 2.4 Das allgemeine ARIMA(p,d,q)-Modell Autokorrelations- undpartielle Autokorrelationsfunktion Saisonale Einflüsse Modellidentifikation Multiple Zeitreihenanalyse: Transferfunktionsmodelle Multivariate Zeitreihenanalyse Multiple und multivariate Transfermodelle Multiple Transfermodelle Multivariate Transfermodelle Zeitreihenexperimente N = 1-Experimente Verteilungsfreie Prüfmethoden: Randomisierungs-bzw. Permutationstests

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