Wissenschaftliches Arbeiten, VL 11, Nicht-experimentelle Designs

Wofür werden nicht-experimentelle Forschungsdesigns verwendet?

Untersuchung von nicht-kausalen Zusammenhängen oder Unterschieden sowie für deskriptive Fragestellungen eingesetzt.

Was ist der Unterschied zwischen einer Querschnittsstudie und einer Längsschnittstudie?

Querschnittsstudie untersucht eine Stichprobe zu einem Zeitpunkt, während eine Längsschnittstudie dieselbe Stichprobe über mehrere Zeitpunkte hinweg untersucht.

Welche Arten von Aussagen erlauben nicht-experimentelle Designs?

Aussagen über Anteile, Proportionen, Unterschiede, Zusammenhänge oder Veränderungen über die Zeit.

Welche drei Typen von nicht-experimentellen Designs gibt es?

Querschnittstudien, Trendstudien und Längsschnittstudien.

Worin unterscheiden sich Querschnitt-, Trend- und Längsschnittstudien?

Querschnittstudie: Untersucht eine Stichprobe zu einem Zeitpunkt.

Trendstudie: Führt mehrere Querschnittstudien mit neuen Stichproben zu verschiedenen Zeitpunkten durch.

Längsschnittstudie: Beobachtet dieselbe Stichprobe über mehrere Zeitpunkte hinweg.

Was ist eine Querschnittsstudie?

Eine Querschnittsstudie untersucht eine Stichprobe zu einem einzigen Zeitpunkt.

Warum ist die Querschnittsstudie ein häufig verwendetes Untersuchungsdesign?

Weil sie einen geringeren forschungsökonomischen Aufwand erfordert und schnell Ergebnisse liefert.

Welche Einschränkung hat die Querschnittsstudie?

kann Alterseffekte und Kohorteneffekte nicht voneinander trennen, da diese oft konfundiert sind.

Was ist eine Trendstudie?

untersucht mehrere Stichproben zu mehreren Messzeitpunkten mit demselben Erhebungsinstrument. Es handelt sich dabei um mehrere Querschnittsstudien, die in regelmäßigen oder unregelmäßigen Abständen durchgeführt werden

Welche Änderungen sind bei Trendstudien am Erhebungsinstrument erlaubt?

Kleinere Anpassungen sind möglich, wie das Ergänzen von Fragen oder das Messen desselben Konstrukts mit einer neuen Methode.

Welcher Vorteil ergibt sich durch die Verwendung neuer Stichproben in jeder Erhebung?

Es ermöglicht die Untersuchung von Veränderungen in der Population über die Zeit, ohne dass die Ergebnisse durch den Dropout-Effekt (Teilnehmer:innen, die aus der Studie aussteigen) beeinflusst werden

Was ist eine Längsschnittstudie?

untersucht dieselbe Stichprobe (Panel) mit zeitlichem Abstand an mehreren Messzeitpunkten mit demselben Erhebungsinstrument.

Warum eignen sich Längsschnittstudien besonders gut für die Untersuchung individueller Veränderungen?

Sie verfolgen dieselben Personen über die Zeit und ermöglichen so die Analyse von Veränderungen, z. B. der Intelligenz oder des Verhaltens über die Lebensspanne.

Warum ist es aufwändig, eine Längsschnittstudie durchzuführen?

Panel muss über Jahre oder Jahrzehnte gepflegt werden, und es ist schwierig, dieselben Personen wiederzufinden oder sie zur Teilnahme zu motivieren (hoher logistisch-forschungsökonomischer Aufwand).

Was ist eine prospektive Längsschnittstudie?

Studie, die vom ersten Messzeitpunkt ausgehend die zukünftige Entwicklung einer Stichprobe erfasst. Sie erfordert eine langfristige Planung und ist sehr aufwändig.

Was ist eine retrospektive Längsschnittstudie?

rückblickende Studie, in der Daten von Personen mit bestimmten Eigenschaften rückwirkend erhoben werden. Sie ist ökonomischer und weniger von Dropout betroffen, hat aber Probleme wie Gedächtnisfehler und selektive Wahrnehmung. Kontrollgruppe ist sinnvoll, damit Verzerrungen durch Gedächnisfehler oder selektive Wahrnehmung auszugleichen

Was ist das Ziel von deskriptiven Studien?

erheben Informationen über Merkmalsausprägungen und machen Aussagen über Anteile, Proportionen und Häufigkeiten in einer oder mehreren Personengruppen zu einem oder mehreren Zeitpunkten. Untersuchen NICHT Zusammenhänge oder Erklärungen zwischen Vairablen

Welche Designarten können deskriptive Studien aufweisen?

querschnittliches und/oder längsschnittliches Design haben.

Was liefern deskriptive Studien?

Sie liefern Beschreibungen, keine Erklärungen oder Zusammenhänge.

Nenne zwei typische Anwendungsbereiche von deskriptiven Studien

Umfrageforschung/Meinungsforschung.

Erhebung von Prävalenzen, Proportionen und Häufigkeiten von Merkmalsausprägungen.

Welche Art von Informationen können deskriptive Studien über die Zeit erfassen?

Sie können Veränderungen von Merkmalsausprägungen über die Zeit messen.

Was ist das Ziel der Umfrageforschung?

möglichst zutreffendes Meinungs- oder Zustandsbild einer interessierenden Population zu erheben und/oder Phänomene in bestimmten Populationen zu beschreiben.

Wie werden in der Umfrageforschung Daten gesammelt?

Befragung einer repräsentativen Stichprobe der jeweiligen Population zu einem spezifischen Fragegegenstand.

Welche Themen können in der Umfrageforschung untersucht werden?

Wahlen, Produktbeliebtheit, Klimawandel oder Gesundheitszustand.

Welche anderen Begriffe werden oft synonym zur Umfrageforschung verwendet?

Meinungsforschung (Demoskopie), Wahlforschung und Marktforschung

Welche Kennwerte werden typischerweise in der Umfrageforschung berechnet?

Relative oder absolute Häufigkeiten, Verteilungen, Mittelwerte und Standardabweichungen

Was bedeutet es, Ergebnisse nach Subgruppen zu differenzieren?

verschiedenen Gruppen (z. B. Altersgruppen, Geschlecht) oder Messzeitpunkten getrennt analysiert.

Welche Kriterien müssen die Befragungsmethoden in der Umfrageforschung erfüllen?

Befragungsinstrument (z. B. Fragebogen) und die Befragungssituation müssen wissenschaftlichen Kriterien genügen.

Warum ist eine repräsentative Stichprobe in der Umfrageforschung notwendig?

Ergebnisse auf die interessierende Grundgesamtheit verallgemeinert werden können (externe Validität).

Was ist eine Quotenstichprobe?

Stichprobe, bei der Untersuchungseinheiten gezielt nach vorab festgelegten Merkmalen (z. B. Alter, Geschlecht) so ausgewählt werden, dass die Verteilung dieser Merkmale in der Stichprobe der Verteilung in der Population entspricht.

Was untersuchen Korrelationsstudien?

Höhe und Richtung eines Zusammenhangs zwischen mindestens zwei Variablen.

Welche Arten von Erhebungszeitpunkten können Korrelationsstudien umfassen?

Sie können Querschnitts- (ein Erhebungszeitpunkt) oder Längsschnittdesigns (mehrere Erhebungszeitpunkte) umfassen.

Was wird in Korrelationsstudien gemessen, wenn ein Kausalmodell angenommen wird?

natürliche Variation der unabhängigen Variablen (UV) wird gemessen, und anschließend wird die Kovariation mit der abhängigen Variablen (AV) quantifiziert.

Warum sind auch unter der Annahme eines Kausalmodells keine kausalen Zusammenhänge prüfbar?

Variablen nicht manipuliert werden und Störvariablen nicht ausreichend kontrolliert werden können.

Was ist das Präzedenzproblem in Korrelationsstudien?

unklar, welche Variable Ursache und welche Variable Wirkung ist, da die zeitliche Abfolge nicht eindeutig bestimmt werden kann.

Welche Analyseverfahren werden typischerweise in Korrelationsstudien verwendet?

Korrelations- und Regressionsanalysen sowie Unterschiede mittels ttt-Tests.

Was misst eine Korrelation?

standardisiertes Maß für die Kovariation zweier Variablen und quantifiziert die Richtung und Stärke eines linearen Zusammenhangs.

Welche Methode wird zur Berechnung der Korrelation bei zwei intervall-, verhältnis- oder absolutskalierten Variablen verwendet?

Produkt-Moment-/Bravais-Pearson-Korrelation (rrr).

Welche Methoden können verwendet werden, wenn mindestens eine Variable ordinalskaliert ist?

Kendall's Tau (τ\tauτ)

Spearman's Rho (ρ\rhoρ)

Was lässt sich bei einer stabilen und substanziellen Korrelation über die Variablen sagen?

Wert einer Variablen lässt sich aus dem Wert der anderen Variablen schätzen.

Wann wird die Bravais-Pearson-Korrelation verwendet?

beide Variablen mindestens intervallskaliert sind.

Was ist eine Regression?

Zusammenhang zweier Variablen. Der Regressionskoeffizient quantifiziert, wie stark sich ein Variablenwert verändert, wenn die andere Variable um eine Einheit zunimmt. Regressionsgewichte sind in der Einheit der AV angegeben − Beispiel: Wenn x um 1 Einheit steigt, nimmt y um 0.5 Einheiten zu.

Was machen Pfadanalysen und Strukturgleichungsmodelle?

Ermöglichen das Untersuchen von komplexen Zusammenhängen (mehrer Variablen)

Was ist eine Panelstudie?

Spezialform der Umfrageforschung, bei der dieselbe (repräsentative) Stichprobe von Personen längsschnittlich begleitet und in regelmäßigen Abständen wiederholt befragt wird.

Nenne zwei Nachteile von Panelstudien.

Sie sind teuer und aufwändig.

Sie sind anfällig für Dropouts (Panelmortalität) und personengebundene Störeffekte durch wiederholte Befragung.

Warum kann sich die Zusammensetzung der Population in Panelstudien verändern?

Gesellschaftliche Entwicklungen können die Zusammensetzung der interessierenden Population verändern, was eine Anpassung der Stichprobe erforderlich macht.

Was ist das Präzedenzproblem?

Ursache muss zeitlich vor der Wirkung erfolgen − In (querschnittlichen) Korrelationsstudien ist nicht ersichtlich was zuerst war

Was ist ein Synonym für Längsschnittstudien?

Panelstudien

Was ist ein Cross-lagged-panel-design?

längsschnittliches Korrelationsdesign, das durch mehrere Messzeitpunkte und Merkmale eine Annäherung an Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge ermöglicht.

Wie viele Korrelationen sind in einem Cross-lagged-panel-design mit zwei Messzeitpunkten und zwei Merkmalen möglich?

6 mögliche Korrelationen.

Was ist eine Autokorrelation?

Eine Variable korreliert mit 1 zu sich selber

Welche Arten von Korrelationen gibt es im Cross-lagged-panel-design?

Autokorrelationen: Korrelationen derselben Merkmale über Zeit.

Synchrone Korrelationen: Korrelationen zwischen zwei Merkmalen, die gleichzeitig gemessen wurden.

Verzögerte Kreuzkorrelationen: Zeitlich versetzte Korrelationen zwischen zwei Merkmalen.

Was sagen Autokorrelationen im Cross-lagged-panel-design aus?

Auskunft über die Stabilität eines Merkmals über die Zeit.

Was sind Alterseffekte?

Effekte durch natürliche Entwicklung/Alterung

Was sind Kohorteneffekte?

Generationseffekte/Jahrgangseffekte

Was sind Epocheneffekte?

Einfluss historisches Zeitabschnittes

Was ist das Problem mit Alters, Kohorten und Epocheneffekte?

Sie können konfundiert werden

Was sind die Vorteile und Nachteile von Querschnittstudien?

Vorteile:

1) Zusammenhänge und Gruppenunterschiede

2) schnell

3) ökonomisch

4) keine Dropouts

5) keine Sequenzeffekte ( Auswendiglernen durch wiederholtes Testen)

6) geringer forschungsökonomischer Aufwand

Nachteile:

1) Konfundierung Alters und Kohorteneffekte und selektive Populationsveränderung

2) keine Aussagen über Stabilität oder Veränderung Merkmale über Zeit hinweg

Was sind Vorteile und Nachteile von Längsschnittstudien?

1) Zusammenhänge

2) Veränderungen oder Stabilität über Zeit hinweg erfassbar

3) näher an Ursache- Wirkungsmodell

(weil man sieht, dass eine Variable die andere beeinflusst und nicht umgekehrt)

4) höhere interne Validität

Nachteile:

1) Dropouts oder Panelmortalität (ursprüngliche Struktur der Population wird schwierig, beizubehalten)

2) aufwändige Pflege

3) sehr hoher Aufwand (finanziell, logistisch)

4) selektive Stichprobenausfälle (z. B. besonders motivierte personen bleiben nur in Studie)

5) Sequenzeffekte

Trendstudien:

1) kleine Anpassungen am Erhebungsinstrument möglich

2) Replikation der vorherigen Querschnittstudie

Was sind Sekundäranalysen?

Auswertung von Daten, die ursprünglich für ähnliche oder andere Forschungsfragen erhoben werden

Welche Aussagen können Korrelationsstudien in Längsschnittdesigns machen?

Aussagen über die Veränderung von Zusammenhängen und Zusammenhänge mit Variablen aus früheren Messzeitpunkten machen.

Wie kann die interne Validität von Korrelationsstudien erhöht werden?

statistische Kontrolle von Störvariablen oder die zeitliche Reihenfolge in längsschnittlichen Designs.

Was können Korrelationsstudien über Kausalmodelle aussagen?

Hinweise liefern, dass bestimmte Kausalmodelle wahrscheinlich sind, oder Kausalmodelle falsifizieren, wenn relevante Drittvariablen berücksichtigt werden.

Warum ist Kovariation wichtig in Korrelationsstudien?

Kovariation ist eine Voraussetzung für das Bestehen eines Kausalzusammenhangs.

Was passiert, wenn Extremgruppenselektion in Korrelationsstudien auftritt?

dramatischen Überschätzung von Korrelationen führen.

Was ist wichtig für reliable Aussagen?

zufällige oder repräsentative Stichprobenauswahl und Verhindern von systematischer Selektion

Was ist die Extremgruppenselektion?

Nur Personen mit extremen Werten werden in Untersuchung aufgenommen

Was ist eine Metaanalyse?

Methode zur systematischen Zusammenfassung von Primärdaten aus Untersuchungen mit ähnlichen Fragestellungen, um zu untersuchen, ob ein bestimmter Effekt vorliegt und wie groß er ist (Effektstärke).

Für welche Arten von Studien kann eine Metaanalyse durchgeführt werden?

experimentelle und nicht-experimentelle Primärstudien.

Warum sind Metaanalysen oft zuverlässiger als Einzelstudien?

breiteren Datenbasis gründen und Abweichungen zwischen Studienergebnissen erklären können.

Welche Voraussetzungen müssen für eine qualitativ hochwertige Metaanalyse erfüllt sein?

Hohe Qualität der aufgenommenen Studien und eine klare Beschreibung der Methoden (z. B. Einschlusskriterien).

Was sind die erste Schritte bei der Durchführung einer Metaanalyse?

Bestimmung der empirisch-inhaltlichen Hypothese, einschließlich der Konkretisierung der Forschungsfrage und Operationalisierung der theoretischen Konzepte.

Was wird bei der Bewertung und Codierung der Studien in einer Metaanalyse gemacht?

Studien werden nach interner Validität und Variablenvalidität bewertet sowie methodisch codiert (z. B. Stichprobenmerkmale, Mittelwerte, Standardabweichungen).

Was sind die Ziele der statistischen Analyse in einer Metaanalyse?

Bestimmung der Gesamteffektgröße

Bestimmung der Homogenität oder Heterogenität der Varianzen

Durchführung von Moderatoranalysen.

Was wird bei der Interpretation der Ergebnisse in einer Metaanalyse gemacht?

Differenzierte Aussagen über interne Validität und Geltungsbereich der Ergebnisse

Einordnung der Gesamteffektgröße in den thematischen Rahmen.

Was bedeutet "Homogenität" vs. "Heterogenität" der Varianzen in einer Metaanalyse?

Homogenität zeigt an, dass die Varianzen der Studienergebnisse ähnlich sind, während Heterogenität auf Unterschiede hinweist

Wozu dienen Moderatoranalysen in einer Metaanalyse?

Zur Untersuchung, welche Faktoren die Variabilität der Effektgrößen beeinflussen.

Was sind die fünf Schritte bei Vorgehen Metaanalyse?

1) Bestimmung empirisch inhaltliche Hypothese

2) Umfassende Literatursuche

3) Bewertung und Codierung Studien

4) Statistische Analyse

5) Interpretation

Was ist das Publication Bias oder File Drawer Problem?

Eine systematische Verzerrung, bei der Studien mit signifikanten Ergebnissen mit höherer Wahrscheinlichkeit veröffentlicht werden, während nicht signifikante Ergebnisse seltener publiziert werden.

Was ist ein Language Bias?

Verzerrung, bei der signifikante Ergebnisse häufiger in bekannten (meist englischen) Journals veröffentlicht werden, während Studien in anderen Sprachen weniger berücksichtigt werden.

Wie kann ein Funnel-Plot helfen, einen Publication Bias zu identifizieren?

asymmetrischer Funnel-Plot zeigt, dass ein starker Publikationsbias vorliegt, da kleinere oder nicht signifikante Studien fehlen.

Welche Schritte sollten unternommen werden, um Publication Bias zu minimieren?

Suche nach unveröffentlichten Studien (z. B. graue Literatur).

Nutzung von Registrierungsdatenbanken für Studien.

Prüfung mit statistischen Methoden wie Funnel-Plots.

Was bedeutet ein symmetrischer Funnel-Plot?

liegt kein oder nur ein geringer Publication Bias vor, da die Ergebnisse gleichmäßig um die erwartete Effektgröße verteilt sind.

Wie können Störvariablen kontrolliert werden?

zB durch Randomisierung, Kontrollgruppe

Was ist das Müll-rein-Müll-raus-Problem ?

Wenn minderwertige (schlechte interne Validität, schlechte Methodik) Studien in die Metaanalyse einbezogen werden, führen sie zu fehlerhaften oder unzuverlässigen Ergebnissen.

Was ist das Äpfel- und Birnen- Problem?

methodisch oder thematisch stark unterschiedliche Studien in einer Metaanalyse kombiniert werden, obwohl sie nicht vergleichbar sind. (zB verschiedene Kulturen werden verglichen)

Was ist die Abhängigkeitsproblematik?

mehrere Datensätze aus derselben Stichprobe oder ähnliche Studien in die Metaanalyse eingehen, führt das zu einer Übergewichtung bestimmter Ergebnisse.

Was ist Codierung in einer Metaanalyse?

Prozess, bei dem Studien systematisch nach bestimmten Merkmalen bewertet und kategorisiert werden, um eine einheitliche Auswertung zu ermöglichen.

Welche Merkmale werden bei der Codierung oft berücksichtigt?

Methodische Qualität, Stichprobenmerkmale, Untersuchungszeitraum und Ergebnisse (z. B. Mittelwerte, Standardabweichungen).

Wie wird die methodische Qualität bei der Codierung bewertet?

Kriterien wie Randomisierung, Kontrollgruppen und die Kontrolle von Störvariablen.

Was sind Beispiele für Stichprobenmerkmale bei der Codierung?

Alter, Geschlecht, kultureller Hintergrund und Größe der Stichprobe.

Warum ist der Untersuchungszeitraum ein relevantes Merkmal bei der Codierung?

zeitliche Kontext der Studie kann die Ergebnisse beeinflussen (z. B. soziale oder historische Veränderungen).

Wie wird die Gesamteffektgröße berechnet?

aus den Effektgrößen der Primärstudien ermittelt

Welche Indizes werden zur Darstellung der Effektgröße verwendet?

Korrelationskoeffizient (r) und die standardisierte Mittelwertdifferenz (d’).

Wie kann Varianzheterogenität in einer Metaanalyse behandelt werden?

Durch die Bildung von Subgruppen auf Basis von inhaltlichen und methodischen Moderatorvariablen.

Welche Schritte sind entscheidend für die Interpretation in einer Metaanalyse?

Berichten der Verfahrensschritte

Begründen der Studienauswahl

Berichten der Gesamteffektgröße

Einordnung der Gesamteffektgröße

Aussagen über interne Validität und Geltungsbereich.