Korrelative Designs
Untersuchung von Zusammenhängen zwischen psychologischen Variablen bzw, Konstrukten.
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Source: 3401.7.4 193
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Unterschied zu Experiment
Experiment
Variationen der abhängigen Variable durch Manipulation der unabhängigen Variable selbst herstellen
Korrelationsforschung
Zusammenhänge zwischen bereits existierenden Variationen
Variationen der abhängigen Variable durch Manipulation der unabhängigen Variable selbst herstellen
Korrelationsforschung
Zusammenhänge zwischen bereits existierenden Variationen
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Source: 3401.7.4.1 193
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Organismusvariablen
Persönlichkeitsmerkmale, Geschlecht etc
können nicht systematisch variiert, aber selegiert werden
können nicht systematisch variiert, aber selegiert werden
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Source: 3401.7.4.1 194
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Nachteil korrelativer Designs
Korrelative Zusammenhänge dürfen nicht kausal interpretiert werden
lediglich möglich, Anzahl kausaler Erklärungsalternativen einzuschränken bzw, zu falsifizieren
Korrelative Zusammenhänge nicht deterministisch, sondern storchastisch
lediglich möglich, Anzahl kausaler Erklärungsalternativen einzuschränken bzw, zu falsifizieren
Korrelative Zusammenhänge nicht deterministisch, sondern storchastisch
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Source: 3401.7.4.2 195
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Ungerichtete Zusammenhangshypothesen
nehmen Assoziation zwischen zwei Merkmalen an
spezifizieren nicht, ob es sich um negativen oder positiven Zusammenhang handelt
spezifizieren nicht, ob es sich um negativen oder positiven Zusammenhang handelt
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Gerichtete Zusammenhangshypothesen
spezifizieren die Richtung der Assoziation
z.B. Alter hängt negativ mit Internetnutzung zusammen
z.B. Alter hängt negativ mit Internetnutzung zusammen
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Yerkes-Dodson-Gesetz
nicht-linearer Zusammenhang zwischen Erregungsniveau und Produktivität
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Konvention von Cohen
+/- .10 | schwache Zusammenhänge |
+/- .30 | mittlere Zusammenhänge |
+/- .50 | starke Zusammenhänge |
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Längsschnittdesign
ein und dasselbe Merkmal bei allen Personen einer Stichprobe zu verschiedenen Messzeitpunkten
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Source: 3401.7.4.2 197
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differentielle Stabilität
zeitliche Stabilität interindividueller Unterschiede
"Verharren" von Personen auf denselben relativen Positionen innerhalb einer Gruppe über die Zeit
"Verharren" von Personen auf denselben relativen Positionen innerhalb einer Gruppe über die Zeit
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Source: 3401.7.4.2 189
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nomothetischer Anwendungsfall
es wird festgestellt, ob die Rangordnung von mehreren Personen einer Stichprobe in Bezug auf ein Merkmal über die Zeit gleich bleibt oder sich verändert
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idiographische Variante
Korrelation über mehrere Merkmale innerhalb einer Person
ipsative Stabilität
ipsative Stabilität
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Source: 3401.7.4.3 198
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Kriterien
Variablen, die vorhergesagt werden sollen, bei multivariater Zusammenhangshypothese
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Kanonischer Zusammenhang
Zusammenhang eines Sets aus mehreren Prädikatoren mit einem Set aus mehreren Kriterien
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Source: 3401.7.4.3 199
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Vorteile der Multiplen Regression
1. Indifikation substantieller Prädikatoren
2. Interaktionseffekte
3. Suppressionseffekte
2. Interaktionseffekte
3. Suppressionseffekte
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Source: 3401.7.4.3.1 200f
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Identifikation substantieller Prädikatoren
durch Identifikation redundanter Kriterien
Prädikatoren idealerweise linear unabhängig, aber real oft korreliert
Prädikatoren idealerweise linear unabhängig, aber real oft korreliert
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Interaktionseffekte
gemeinsame Zusammenwirkung zweier Merkmale
werden im Rahmen der Moderator-Hypothese geprüft
werden im Rahmen der Moderator-Hypothese geprüft
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Supressor
Prädiktorvariable, die den Vorhersagebeitrag anderer Variablen erhöht, in dem sie für die Vorhersage irrelevante Varianzanteile unterdrückt
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Source: 3401.7.4.3.1 201
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Moderator
qualitative oder quantitative Variable, die die Richtung und/oder die Enge des Zusammenhangs zwischen einer Prädiktor-Variable und einer Kriteriumsvariable beeinflusst
liegt vor, wenn die Beziehung zwischen zwei Variablen von der Ausprägung einer dritten Variable abhängt
liegt vor, wenn die Beziehung zwischen zwei Variablen von der Ausprägung einer dritten Variable abhängt
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Source: 3401.7.4.3.2 202
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Moderatoreffekt Beispiel
Zusammenhang zwischen Extraversion bzw. Offenheit für Erfahrung und unterhaltungsorientierter Internetnutzung gilt nur für Männer, nicht für Frauen
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Mediator
erklärt den Prozess oder "Mechanismus" durch den eine Prädiktorvariable eine Kriteriumsvariable "beeinflusst"
erklärt, warum ein Zusammenhang zwischen zwei anderen Variablen besteht
erklärt, warum ein Zusammenhang zwischen zwei anderen Variablen besteht
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Source: 3401.7.4.3.2 203
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Mediator beispiel
Soziale Ängstlichkeit ist Mediator des Zusammenhangs zwischen emotionaler Labilität und der Präferenz für asynchrone Medien
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Source: 3401.7.3.2 204
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Bedingungen für die Annahme einer Mediatorhypothese
1. Prädiktor ist mit Mediator korreliert
2. Mediator ist mit Kriterium korreliert
3. wenn 1. und 2. kontrolliert werden, verringert sich die Korrelation zwischen Prädikator und Kriterium und wird bei vollständiger Mediation Null
bzw.
1. Regression des Mediators auf den Prädikator
2. Regression des Kriteriums auf den Prädikator
3. Regression des Kriteriums auf den Prädikator und den Mediator
2. Mediator ist mit Kriterium korreliert
3. wenn 1. und 2. kontrolliert werden, verringert sich die Korrelation zwischen Prädikator und Kriterium und wird bei vollständiger Mediation Null
bzw.
1. Regression des Mediators auf den Prädikator
2. Regression des Kriteriums auf den Prädikator
3. Regression des Kriteriums auf den Prädikator und den Mediator
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Source: 3401.7.4.3.2 205
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partielle Zusammenhangshypothesen
Zusammenhang zwischen zwei Variablen wird unbedeutend, wenn man den "Einfluss" einer dritten Variablen "ausschaltet"
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Faktoranalyse
wechselseitige Zusammenhänge vieler Variablen lassen sich durch wenige, in der Regel voneinander unabhängige (orthogonale) Faktoren/Dimensionen erklären
Viele miteinander korrelierte Variablen werden auf wenige, voneinander unabhängige Faktoren/latente Variablen reduziert
Viele miteinander korrelierte Variablen werden auf wenige, voneinander unabhängige Faktoren/latente Variablen reduziert
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Source: 3401.7.4.3.3
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Vorteile der Reduktion auf wenige Faktoren
1. Wenige Dimensionen können leichter weiterverarbeitet und kommuniziert werden
2. Möglichkeit, Messungen zu aggregieren
2. Möglichkeit, Messungen zu aggregieren
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Source: 3401.7.4.3.3 206f
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Aggregationsprinzip
Summer mehrerer (miteinander korrelierender) Messungen liefert eine stabilere und repräsentativere Schätzung eines Merkmals als eine einzelne Messung
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Source: 3401.7.4.3.3 207
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Ladungen
geben an, wie gut eine Variable zu einer Variablengruppe/ Faktor passt
Korrelationen einer einzelnen Variablen (eines Items) mit einem Faktor
je höher eine Variable auf einen Faktor lädt, umso besser passt sie zu bzw. repräsentiert den Faktor
Korrelationen einer einzelnen Variablen (eines Items) mit einem Faktor
je höher eine Variable auf einen Faktor lädt, umso besser passt sie zu bzw. repräsentiert den Faktor
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Faktor
konstruierte/syntetische, latente Variable, die mit allen Variablen so hoch wie möglich korreliert
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Explorative Faktoranalyse
heuristisches Verfahren, das einem Variablengeflecht eine Ordnung unterlegt, mit der sich die Variableninterkorrelation erklären lässt
Insbesondere Ermittlung der Anzahl der Faktoren
Insbesondere Ermittlung der Anzahl der Faktoren
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Source: 3401.7.4.3.3 208
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konfirmatorische Faktorenanalyse
prüft Hypothese, das dass eine bestimmte Faktorenstruktur auch in weiteren Stichproben mi den gegebenen Variablen/Items gilt
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Cross-leged panel design
Campbell 1963
Versuchsplan, um unterschiedliche Kausalmodelle in korrelativen Längsschnittstudien auszuschließen
Versuchsplan, um unterschiedliche Kausalmodelle in korrelativen Längsschnittstudien auszuschließen
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Source: 3401.7.4.4.2 210
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Cross-lagged panel Design Schema
zwei synchrone Korrelationen (A)
zwei Autokorrelationen (B)
zwei zeitverzögerte Kreuzkorrelationen (C)
Kausaler Einfluss von X auf Y plausibler, wenn
- C1 > C2
- in manchen Fällen A2 > A1
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Source: 3401.7.4.4.2 210f
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Direkte Effekte
unvermittelte Zusammenhänge zwischen einer unabhängigen und einer abhängigen Variable
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Source: 3401.7.4.4.2 212
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Indirekte Effekte
Zusammenhänge zwischen zwei Variablen, die von einer (oder mehreren) anderen Variablen mediiert werden
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Source: 3401.4.4.2 212
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Source: 3401.7.4.4.2 213
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Pfadmodell
schließt graphische Darstellungen von Strukturgleichungsmodellen (oder gar Faktoranalysen) mit ein
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Source: 3401.7.4.4.2 213
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Messmodell
spezifiziert die Beziehungen zwischen den beobachteten Variablen und den hypothetischen Konstrukten
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Source: 3401.7.4.4.2 213
Source: 3401.7.4.4.2 213
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Source: 3401.7.4.4.2 213
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Flashcard set info:
Author: Retlaw Kire
Main topic: Psycholgie
Topic: Korrelationsforschung
School / Univ.: FernUniversität Hagen
City: Hagen
Published: 21.02.2012
Tags: 3401
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