Wie erweiterte Cattell das Stern'sche Schema?
R.B. Cattell (1957)
Neben Person und Variable (Merkmal) sind auch Situationen (Zeit) zu berücksichtigen (Situationsabhängigkeit von Verhalten).
- Erweiterung der Dimension "Situationsabhängigkeit von Verhalten"
Es ergeben sich 6 unterschiedliche Betrachtungsweisen von Zusammenhängen (Korrelationstechniken).
Differentialpsychologische Fragestellungen ergeben sich damit aus der Betrachtung von Zusammenhängen zwischen:
1) Personen & Merkmale (in einer Situation: Q & R)
2) Personen & Situationen (hinsichtl. eines Merkmales: S & T)
3) Merkmale & Situationen (einer Person: 0 & P)
Neben Person und Variable (Merkmal) sind auch Situationen (Zeit) zu berücksichtigen (Situationsabhängigkeit von Verhalten).
- Erweiterung der Dimension "Situationsabhängigkeit von Verhalten"
Es ergeben sich 6 unterschiedliche Betrachtungsweisen von Zusammenhängen (Korrelationstechniken).
Differentialpsychologische Fragestellungen ergeben sich damit aus der Betrachtung von Zusammenhängen zwischen:
1) Personen & Merkmale (in einer Situation: Q & R)
2) Personen & Situationen (hinsichtl. eines Merkmales: S & T)
3) Merkmale & Situationen (einer Person: 0 & P)
Tags: Cattell, Korrelation, Stern
Quelle: S16
Quelle: S16
Was sind Beispiele für die unterschiedlichen Korrelationstechniken nach dem Modell von Cattell?
Beispiele zu den unterschiedlichen Korrelationstechniken:
- O-Technik: ein Student in unterschiedlichen Situationen im Studium auf bestimmte Merkmale (z.B. Sozialbezug)
- P-Technik: Zusammenhang zw. Puls und Atemfrequenz einer Person bei Vorgabe verschiedener stark sexuell stimulierende Bilder
- Q-Technik: Ähnlichkeit von Patienten bezüglich verschiedener psychischer und physischer Beschwerden
- R-Technik: Zusammenhang zw. Lügen und Stehlen, Schulleistung in Latein und Mathematik, Erziehungsstil der Eltern und Deliquenz
- S-Technik: Ähnlichkeit von Schülern hinsichtlich ihrer Schulleistungen zu verschiedenen Zeitpunkten
- T-Technik: vergleich von Zahnarztbesuch, Prüfungssituation, Horrorfilm, etc. hinsichtlich ihrer Angsterzeugung bei verschiedenen Personen
Tags: Cattell, Korrelation
Quelle: S16
Quelle: S16
Was erforschte Sir Francis Galton?
geb. 1822, Vetter Darwins, vielseitiger Wissenschaftler: Biologe, Geograph, Statistiker, Meterologe
Einer der Begründer der wiss. Untersuchung indiv. Differenzen
Zitat von Galton: (1983):
„Die einzige Information über äußere Ereignisse, die uns erreicht, scheint den Weg über unsere Sinne zu nehmen; je empfänglicher die Sinne für Unterschiede sind, desto größer ist die Grundlage, auf der unser Urteilsvermögen und unsere Intelligenz agieren können.“
Einer der Begründer der wiss. Untersuchung indiv. Differenzen
- Individualität des Fingerabdrucks
- Bestimmung des Aussehens eines „typischen“ Engländers oder Kriminellen (durch Übereinanderprojektion mehrerer Fotos)
- erkannte die Zwillingsmethode als den Untersuchungsansatz, um Erb‐ und Umweltfaktoren zu entflechten
- Übertrug Gedanken der Erblichkeit von physischen auf psychische Merkmale (bes. Intelligenz)
- Publizierte „Hereditary Genius“ (1869), in dem mittels Stammbaummethode die Ballung spezifischer Begabungen in Familien aufgezeigt wurden
- Formulierte einen „Index of Correlation“, der von seinem Schüler Karl Pearson zum Korrelationskoeffizienten weiterentwickelt wurde
- Verwendete erstmals den Begriff des Tests und testete „Intelligenz“ in einem anthropometrischen Laboratorium
- Galton erkannte, dass differenzierte Daten über Begabungsunterschiede nur durch objektive Messungen an einer Vielzahl von Personen gewonnen werden können
- Versuche zur Intelligenzmessung: - wesentliche Intelligenzgrundlage sei die Verarbeitung vonWahrnehmungsreizen (Testmaße daher Seh‐ und Hörschärfe, Tiefensehen, Reaktionszeiten, etc.)
- Parallelen zum Philosophen John Locke (Sensualismus): - Ein neugeborenes Kind gleicht zunächst einer „tabula rasa“- Erst die Sinneseindrücke im Laufe der Entwicklung liefern die Grundlage für komplexe psychische Prozesse wie Denken und Urteilen
Zitat von Galton: (1983):
„Die einzige Information über äußere Ereignisse, die uns erreicht, scheint den Weg über unsere Sinne zu nehmen; je empfänglicher die Sinne für Unterschiede sind, desto größer ist die Grundlage, auf der unser Urteilsvermögen und unsere Intelligenz agieren können.“
Tags: Darwin, Galton, Intelligenz, Korrelation, Test, Zwillingsmethode
Quelle: S24, VO03
Quelle: S24, VO03
Was versteht man unter Korrelation?
Pearson Korrelation: Der Korrelationskoeffizient r ist ein Maß für die Stärke eines linearen Zusammenhangs zwischen 2 Variablen (X und Y).
Zähler: „mittleres Abweichungsprodukt“ (Kovarianz, Cov)
Nenner: Produkt der Standardabweichungen
Es gilt: ‐1 r +1 und 0 |r| 1
Also: Maximaler (linearer) Zusammenhang bei r = +1 (gleichsinnig) und r = -1 (gegenläufig);
bei r=0 kein Zusammenhang
Beachte:
nicht‐lineare Zusammenhänge (siehe Abb.) werden durch r nicht adäquat abgebildet
Zähler: „mittleres Abweichungsprodukt“ (Kovarianz, Cov)
Nenner: Produkt der Standardabweichungen
Es gilt: ‐1 r +1 und 0 |r| 1
Also: Maximaler (linearer) Zusammenhang bei r = +1 (gleichsinnig) und r = -1 (gegenläufig);
bei r=0 kein Zusammenhang
Beachte:
nicht‐lineare Zusammenhänge (siehe Abb.) werden durch r nicht adäquat abgebildet
Tags: Korrelation, Methoden
Quelle: S32
Quelle: S32
Was ist bei der Interpretation einer Korrelation zu beachten?
Eine dem Betrag nach hohe (signifikante) Korrelation darf nicht kausal (d.h. im Sinne einer „wenn – dann“ Beziehung) interpretiert werden, weil unklar ist was zutrifft:
(1) X beeinflusst Y kausal,
(2) Y beeinflusst X kausal,
(3) X und Y werden von einer dritten oder mehreren weiteren Variablen kausal beeinflusst,
(4) X und Y beeinflussen sich wechselseitig kausal.
Bortz (1989, S.288):
Eine Korrelation zwischen zwei Variablen ist eine notwendige, aber keine hinreichende Voraussetzung für kausale Abhängigkeiten.
Korrelationen sind deshalb nur als Koinzidenzen zu interpretieren; sie liefern jedoch Hinweise für mögliche kausale Beziehungen, die dann in sorgfältig kontrollierten Experimenten überprüft werden können.
Bei einer korrelationsstatistischen Überprüfung von Zusammenhangshypothsen ist es besonders wichtig, dass die Stichprobe tatsächlich die gesamte Population repräsentiert, für die das Untersuchungsergebnis gelten soll. Ist das nicht der Fall, kann es zu drastischen Verzerrungen der Korelation kommen und damit zu falschen Schlussfolgerungen (Korrelationen sind "stichprobenabhängig").
Beispiel: „wahre“ Korrelation zwischen Schulleistung und Intelligenz (bzw. IQ) beträgt in der Population alles Schüler ρ (sprich: „rho“) = 0.71 [griechischer Buchstabe für Populationsschätzer]
Die Abbildungen zeigen, wie sich dieser "wahre" Zusammenhang bei Stichprobenselektion ändern kann:
(1) X beeinflusst Y kausal,
(2) Y beeinflusst X kausal,
(3) X und Y werden von einer dritten oder mehreren weiteren Variablen kausal beeinflusst,
(4) X und Y beeinflussen sich wechselseitig kausal.
Bortz (1989, S.288):
Eine Korrelation zwischen zwei Variablen ist eine notwendige, aber keine hinreichende Voraussetzung für kausale Abhängigkeiten.
Korrelationen sind deshalb nur als Koinzidenzen zu interpretieren; sie liefern jedoch Hinweise für mögliche kausale Beziehungen, die dann in sorgfältig kontrollierten Experimenten überprüft werden können.
Bei einer korrelationsstatistischen Überprüfung von Zusammenhangshypothsen ist es besonders wichtig, dass die Stichprobe tatsächlich die gesamte Population repräsentiert, für die das Untersuchungsergebnis gelten soll. Ist das nicht der Fall, kann es zu drastischen Verzerrungen der Korelation kommen und damit zu falschen Schlussfolgerungen (Korrelationen sind "stichprobenabhängig").
Beispiel: „wahre“ Korrelation zwischen Schulleistung und Intelligenz (bzw. IQ) beträgt in der Population alles Schüler ρ (sprich: „rho“) = 0.71 [griechischer Buchstabe für Populationsschätzer]
Die Abbildungen zeigen, wie sich dieser "wahre" Zusammenhang bei Stichprobenselektion ändern kann:
Tags: Korrelation, Methoden
Quelle: S32
Quelle: S32
Kartensatzinfo:
Autor: ZoeSzapary
Oberthema: Differenzielle Psychologie
Thema: Alle Kapitel
Schule / Uni: Universität Wien
Ort: Wien
Veröffentlicht: 11.12.2019
Schlagwörter Karten:
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