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Forschungsmethoden der Psychologie

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Forschungsmethoden der Psychologie. Tutorium. Wahrheit und Wirklichkeit. wahr ist eine Aussage, wenn sie mit der Wirklichkeit übereinstimmt, oder? ??? Aber was ist Wirklichkeit? Vorsicht vor defintorischem Zirkel. Neuer Ansatz: Verpflichtung, die Aussage auf Verlangen verteidigen zu können

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Presentation Transcript
wahrheit und wirklichkeit
Wahrheit und Wirklichkeit
  • wahr ist eine Aussage, wenn sie mit der Wirklichkeit übereinstimmt, oder?

??? Aber was ist Wirklichkeit?

  • Vorsicht vor defintorischem Zirkel
slide3
Neuer Ansatz: Verpflichtung, die Aussage auf Verlangen verteidigen zu können

 Orientierung an Lebenspraxis und Funktionalität

  • Behauptungen sollen uns in die Lage versetzen, Möglichkeiten und Grenzen des eigenen Handelns, deren anderer sich versichert haben, für unser eigenes Handeln in Rechnung zu Stellen (Nützlichkeit).
slide4
Allerdings muss die Verifikation (Verteidigung) nicht empirisch begründet sein.

 Die Art der Verifikation hängt von der Art der Wahrheit ab, die ich behaupte.

berblick ber die verschiedenen wahrheitsbegriffe
Überblick über die verschiedenen Wahrheitsbegriffe

Junggesellen sind unverheiratet

z.B Modus Ponens

Webersches Gesetz

Wahrheit

analytisch

synthetisch

sachlogisch

(formal)

logisch

analytisch

i.E.S.

synthetisch

i.E.S.

empirisch

A posteriori

A priori

slide7

Gesetzmäßigkeiten

Vorsicht vor Pseudoempirie!

  • Bsp.: Aussage: „Depressive sind im Durchschnitt trauriger als der Rest der Bevölkerung“

 Frage: Wie wurde Depression definiert, klassifiziert?

Ist die Aussage empirisch zu überprüfen?

strukturell

empirisch

rohracher psychologie wissenschaft von der subjektiven welt des menschen
Rohracher: Psychologie = Wissenschaft von der subjektiven Welt des Menschen

Subjektives Erleben

Ursachen

Konsequenzen

Funktionsweise des bewussten Erlebens

slide10
Objektseitig definierte Sachverhalte = können vom Außenstandpunkt eines neutralen Beobachters her erfasst werdenz.B.: EEG-Aktivität einer Versuchsperson nach der Präsentation eines Sinnesreiz
  • Subjektseitig definierte Sachverhalte = können nur vom Innenstandpunkt des erlebenden Subjekts her erfasst werdenz.B. Intentionen, Ziele die einer Person augrund deren Verhaltens und früherer Erfahrungen unterstellt werden
experiment

Experiment

Interaktionaler kommunikativer Austausch zweier Personen über die Wahrnehmung von Musik

begriffskl rung
Begriffsklärung
  • Aufgabenverständnis: Aufgaben der Wissensbildung; Wozu soll das Wissen dienen? Welche Art von Praxis soll das Wissen ermöglichen?
  • Gegenstandsverständnis: Welche Art von Fragen gelten in Wissenschaft als angemessen?
  • Wissensideal: Welche Art von Antworten werden als zufriedenstellend erachtet?
beziehung zwischen den begriffen
Beziehung zwischen den Begriffen

Aufgabenverständnis

angemessen

Ausrichtung

Wissensideal

Gegenstands-verständis

zufriedenstellend

aufgabenverst ndnis und menschenbild
Aufgabenverständnis und Menschenbild

Mensch als Organismus

Mensch als reflexives Subjekt

Gegensätze?

NaturwissenschaftlicheBetrachtungsweise

Technische Verwertbarkeit

Sozial bzw. kulturwissenschaftlicheBetrachtungsweise

Emanzipatorisches Reflexionswissen

slide16

Wissensideale

Aristotelisches Wissensideal

Galileisches Wissensideal

Ideal der beweisenden Wissenschaft; Vorbild Mathematik; Untersuchung der wesentlichen Bestimmungsmerkmale einer bestimmten Klasse von Gegenständen; Klärung der Terminologie

Erklärung der fraglichen Phänomene; Vorbild Physik; Relationen zwischen verschiedenen Klassen von Gegenständen (z.B. Ursache – Wirkung)

empirische Begründung;erfahrungswissenschaftliches Prinzip; setzt allerdings Klärung der Terminologievoraus

Sachlogische Begründung

slide17
Ergänzung, wechselseitige Abhängigkeit von aristotelischem und galileischem Wissensideal in der Psychologie
  • Beispiel: Friedensforschung
    • Ziel: Reduzierung von Gewalt mit gewaltfreien Mitteln
    • Schritt: Klärung von Terminologie; Was ist Gewalt; Abgrenzung von Aggression (aristotelisches Wissensideal)

Daraus 

2. Schritt: Präzisierung der Erklärungsaufgabe; empirische Fragestellung (galileisches Wissensideal); z.B.: Wie kann ich verhindern, dass sich Aggression gewaltförmiger Mittel bedient?

berblick ber die verschiedenen wissensideale
Überblick über die verschiedenen Wissensideale

Wissensideal

galileisch

aristotelisch

Fundament der Erfahrungswissenschaften

Induktiv-statistisch

deduktiv-nomologisch

intentional

narrativ

Naturwissenschaftliche Orientierung

geisteswissenschaftlicheOrientierung

Erfahrungswissenschaften

begriffskl rungen
Axiom, das; -s, -e [lat. axioma < griech. axíoma]: 1. als absolut richtig erkannter Grundsatz; gültige Wahrheit, die keines Beweises bedarf. 2. nicht abgeleitete Aussage eines Wissenschaftsbereichs, aus der andere Aussagen deduziert werden (Quelle: Duden)Begriffsklärungen
slide22
Kalkül: Fachsprachlich im Sinne von Methode, mit deren Hilfe bestimmte mathematische Probleme systematisch behandelt und automatisch gelöst werden können, heißt es der Kalkül (Genitiv: des Kalküls, Plural: die Kalküle). Gemeinsprachlich im Sinne von etwas im Voraus abschätzende Berechnung, Überlegung wird neben der überwiegend das Kalkül (Plural: die Kalküle) gesagt (etwas ins Kalkül ziehen). In Österreich gilt nur das Kalkül.
  • Oder:Kalkül, das, auch: der; -s, -e [frz. calcul, zu: calculer < lat. calculare = mit Rechensteinen rechnen, berechnen, zu: calculus = Rechenstein; (Be)rechnung, Vkl. von: calx, Kalk] (bildungsspr.): etw. im Voraus abschätzende, einschätzende Berechnung, Überlegung: politisches K.; etw. ins K. ziehen (von vornherein mit berücksichtigen); man darf an eine solche Sache nicht mit logischem K. herangehen;
  • Oder :Kalkül, der; -s, -e (Math.): durch ein System von Regeln festgelegte Methode, mit deren Hilfe bestimmte mathematische Probleme systematisch behandelt u. automatisch gelöst werden können (z. B. die Verfahren zur Auflösung linearer u. quadratischer Gleichungen)
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Axiomensystem = formales System

  • Anforderungen an Axiomensystem:
  • Das System soll wiederspruchsfrei sein
  • Die Sätze des Axiomensystems sollen voneinander unabhängig sein
  • Das Axiomensystem soll vollständig sein

???

Strukturelle Gesetzmäßigkeiten innerhalb dieses Systems(Rechenregeln)

=

Kalkül

slide24
Frage in den Erfahrungswissenschaften: Ist der jeweilige Gegenstandsbereich ein Modell für das verwendete Kalkül?
  • Modell: Eine Menge von Dingen heißt ein Modell für ein Axiomensystem S, wenn für sie die Aussagen von S zutreffen, ihre Existenz aber bereits andersweitig gesichert ist (vgl. Meschkowski, 1966, 102).Oder:(math. Logik): Interpretation eines Axiomensystems, nach der alle Axiome des Systems wahre Aussagen sind.
  • Ist für den Diagnostiker eine auf Gulliksens Axiomen aufbauende Testtheorie überhaupt zweckmäßig? Kann er damit die Verlässlichkeit psychologischer Testergebnisse erfassen. Ist es zum Beispiel sinnvoll, von vorneherein festzulegen, dass der Messfehler nicht mit dem Truescore korreliert, Hochbegabte also den gleichen Schwankungen wie Minderbegabte unterliegen Notwendigkeit der Angabe eines sinnvollen psychologischen Modells der klassischen Testtheorie
novick 1966 modellvorraussetzungen
Novick (1966): Modellvorraussetzungen
  • Jeder Testung (t) eines Probanden (v) entspricht eine zufällige Variable möglicher Testergebnisse (Xvt) mit endlichem Erwartungswert E(Xvt) und endlicher Varianz 2(Xvt). Diese nennen wir die Scorevariable.
  • Das Testergebnis (xvt), welches der Proband erzielt hat, ist eine unabhängige Realisation dieser Scorevariable.
  • Der True-Score des Probanden (vt) ist per definitionem gleich dem Erwartungswert der Scorevariable:

vt = E(Xvt).

  • Axiome von Gulliksen lassen sich aus diesen Modellvorraussetzugen deduzieren (beweisen)
  • Messfehler der klassischen Testtheorie beschreiben ausschlisßlich Zufallsfehler
exkurs
Exkurs

Jeder Vp (v = 1, 2, 3, ...) aus P entspreche zudem eine Zufallsvariable Xvt mit endlichem Erwartungswert E(Xvt) = vt und endlicher Varianz 2(Xvt). Jede Testung einer Vp v sei eine unabhängige Realisation xvt dieser Zufallsvariablen. Dann stellt die Differenz fvt = vt - xvt (Messfehler) die Realisation einer Zufallsvariable Fvt = vt – Xvt dar, mit dem Erwartungswert

(2.3.1) E(Fvt) = 0

und der Varianz

(2.3.2) 2(Fvt) = 2(Xvt) .

Beweis der Gleichungen (2.3.1) und (2.3.2):

Der Erwartungswert des Messfehlers

Ad Gleichung (2.3.1): Wegen Fvt = vt – Xvt und E(Xvt) = vt gilt für den Erwartungswert des Messfehlers

E(Fvt) = vt - E(Xvt) = vt - vt = 0 .

Die Varianz des Messfehlers

Ad Gleichung (2.3.2): Da der True-Score für eine feste Vp v eine Konstante ist, gilt für die Varianz des Messfehlers

2(Fvt) = 2(vt - Xvt) = 2(Xvt) .

zufall und wahrscheinlichkeit
Zufall und Wahrscheinlichkeit
  • Axiome von Kolmogoroff (1933)
    • S:=sicheres Ereignis 
    • Zwei Ereignisse A und B schließen sich aus

Aus diesen Axiomen

Ableitung der gesamten Wahrscheinlichkeitsrechnung möglich!

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Problem: Die Axiome von Kolmogoroff lieferen allerdings noch kein Modell der Wahrscheinlichkeitsbegriffsz.B. keine Unterscheidung zwischen Wahrscheinlichkeiten und relativen Häufigkeiten
  • Orientierung des Wahrscheinlichkeitsbegriffs am Zufall (Lorenzen 1974, 1985); zufälliges Ereigniss = Ereignis, das unter Benutzung eines Zufallsgenerators herbeigeführt wurde
  • Angabe von Konstruktionsprinzipien für Zufallsgeneratoren
    • Diskreter Zufallsgenerator

z.B.: homogener Würfel  keine Vorraussage darüber möglich, auf welche Seite der Würfel fällt

    • Eigenschaften: Eindeutigkeit, Ununterscheidbarkeit der Elementarereignisse (kein Elementarereignis zeichnet sich vor anderen aus), Wiederholbarkeit (Generator verändert sich nicht nach Versuch)
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 Wahrscheinlichkeitsbegriff als Quantifizierung der Kontingenz zufälliger Ereignisse zwischen den Polen der Unmöglichkeit und Sicherheit
  • Wegen Prinzip Wiederholbarkeit: Unmögliche Ereignisse (U) treten bei noch so langen Versuchsreihen nie ein; sichere Ereignisse (S) treten immer ein

 Wahrscheinlichkeit beschreibbar durch relative Häufigkeit

  • Wegen Prinzip Eindeutigkeit:bzw. wechselseitiger Ausschluss der Einzelereignisse:
  • Wegen Ununterscheidbarkeit:
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Nun: Verweis auf Gesetz der großen Zahlen: relative Häufigkeit des Eintretens eines zufälligen Ereignisses A konvergiert mit wachsendem Stichprobenumfang gegen die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses
  • Wahrscheinlichkeit ist somit die relative Häufigkeit zufälliger Ereignisse auf Dauer
kontinuierliche zufallsgeneratoren
Kontinuierliche Zufallsgeneratoren
  • Keine Elementarereignisse, kontinuierlicher Wertebereich der auf beliebig viele Weisen in Intervalle eingeteilt werden kann
  • Für jede mögliche Einteilung der Kreislinie in m Intervalle der Breite „delta“ = 1/m und für jedes m = 1, 2, 3 sind die m Intervalle ununterscheidbar
  • Gerät verändert sich nicht von Versuch zu Versuch

 Wegen Ununterscheidbarkeit erhält jedes Intervall gleiche Wahrscheinlichkeit zugeordnet

nicht elementare zuf llige ereignisse
Nicht-elementare zufällige Ereignisse
  • Zufällig sind auch Ereignisse, die durch Operation der Vergröberung (A oder B), der Produktbildung (A und B) oder der Relativierung zufälliger Ereignisse entstehen, sowie all jene Ereignisse, die zwar nicht durch die Anwendung eines Zufallsgenerators zustande kommen, deren Entstehungsbedingungen sich jedoch auf die Anwendung eines oder mehrer Zufallsgeneratoren abbilden lassen.
das deduktiv nomologische erkl rungsmodell
Das deduktiv-nomologische Erklärungsmodell
  • Frage nach den Ursachen, als deren Wirkung der zu erklärende Sachverhalt eingetreten ist (vgl. Hempel, 1965)
  • Formal: Schluss von der Gesetzesaussage und den Randbedingungen auf zu erklärenden Sachverhalt (Explanandum)
  • Logische Schlussform: modus ponens
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Prämissen

Argument

Konklusion

  • Beispiel: Dein Freund schenkt dir Blumen; Immer wenn dir dein Freund Blumen schenkt, dann hat er dich zuvor betrogen Dein Freund hat dich betrogen
weitere beispiele
Weitere Beispiele
  • Ich arbeite nicht hart; Wenn man hart arbeitet, verdient man viel Geld Ich verdiene nicht viel Geld
  • Nein!!!: kein logisch korrekter Schluss
  • Ich verdiene viel Geld; Wenn man hart arbeitet, verdient man viel Geld Ich arbeite hart
  • Nein!!!: kein logisch korrekter Schluss
  • Korrekt wäre aber zum Beispiel: Ich verdiene nicht viel Geld. Wenn man hart arbeitet, verdient man viel Geld Ich arbeite nicht hart (modus tollens)
zusammenwirken mehrerer gesetzesaussagen
Zusammenwirken mehrerer Gesetzesaussagen
  • Vorraussetzung: messbare numerische Variablen
hypothesenf rmigkeit empirischer gesetzesaussagen
Hypothesenförmigkeit empirischer Gesetzesaussagen
  • Eine empirische Gesetzesaussage kann niemals definitiv bewiesen werden, sie bleibt immer hypothetisch (logische Struktur: universelle empirische Subjunktion)
  • Deshalb: Prüfexperimente  kritische und systematische Falsifikationsversuche (vgl. Popper, 1994)

Experiment: Randbedingungen der Gesetzesaussage werden als unabhängige Variable (UV) systematisch variiert und ihre Wirkungen als abhängige Variable (AV) beobachtet bzw. gemessen

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Empirische Daten

Stimmen mit Gesetzmäßigkeit überein

Stimmen mit Gesetzmäßigkeit nicht überein

Hypothese hat sich bestätigt oder bewährt

Hypothese ist falsifiziert (widerlegt)

Es existieren allerdings verschiedene Grade der Bewährung

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Kein logisch wahrer Schluss

Unterdeterminiertheit der Theorie durch die Empirie

abweichende ergebnisse bei pr fexperimenten
Abweichende Ergebnisse bei Prüfexperimenten
  • Adaption, Modifizierung der Theorie  weitere Prüfexperimente erforderlich
  • Oder: Verweis auf Störvariablen, Spezifizierung der Bedingungen für Geltung der Gesetzesaussage
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Beim induktiv-statistischen Erklärungsmodell wird die deterministische Gesetzesaussage durch eine statistische Gesetzesaussage ersetzt
  • Schema
slide44
Deduktiv-nomologische Erklärung: Frage nach den Ursachen des zu erklärenden Phänomens
  • Induktiv-statistische Erklärung: Frage nach den Bedingungen, unter welchen mehr oder minder wahrscheinlich mit zu erklärendem Phänomen zu rechnen ist
beispiel herr x
Beispiel: Herr X
  • Herr X hat in seiner Kindheit selbst Gewalt erfahren A(N), ist arbeitslos D(N) und hat Alkoholprobleme C(N); die Wahrscheinlichkeit, dass jemand unter diesen Bedingungen sein Kind schlägt ist hoch

z.B.:

Es ist damit zu rechnen, dass Herr X sein Kind schlägt

G(x)

statistische inferenz
Statistische Inferenz
  • Frage: Wie kann ich von (beobachtungssprachlich definierten) Häufigkeiten auf (theoriesprachlich definierte) Wahrscheinlichkeiten schließen?

 Statistische Hypothesentests

beispiel
Beispiel:

(Zu untersuchende) Hypothese: Der Anteil der Personen, die ihre Kinder schlagen, unter der Bedingung, dass sie in ihrer Kindheit selbst Gewalt erfahren haben, arbeitslos sind und Alkoholprobleme haben, liegt bei 0,8.

spaltenbedingte anteile von b x unter der bedingung g x
Spaltenbedingte Anteile von B(x) unter der Bedingung G(x)

Häufigkeitstabelle: Anzahl der Personen, die ihr Kind schlagen vs. Anzahl der Personen, die ihr Kind nicht schlagen unter der Bedingung G(x); n=100

slide50

Der Anteil der Personen, die ihre Kinder schlagen, unter der Bedingung, dass sie in ihrer Kindheit selbst Gewalt erfahren haben, arbeitslos sind und Alkoholprobleme haben, liegt nicht bei 0,8.

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Man kann im induktiv-statistischen Erklärungsmodell über die Geltung einer probalistischen Gesetzesaussage nicht mittels eines einzelnen Entscheidungsexperimentes befinden, sondern lange Versuchsreihen von wiederholten Experimenten sind erforderlich