Title: Psychology / P1 Grundlagen / MethodenDerDatenerhebung / 05_Versuchsdesigns
Tags: MethodenDerDatenerhebung::05_Versuchsdesigns

Q: Was besagt eine Hypothese bezüglich eines additiven Effekts?
A: mehrere, unabhängige Variablen (Prädiktoren) bedingen die AV simultan

Q: Was ist eine Moderatorhypothese?
A: Die Stärke oder die Richtung des Effekts der UV auf die AV hängt von einer dritten Variable, der Moderatorvariable ab (interaktiver Effekt)

Q: Was ist eine Mediatorhypothese?
A: Die Annahme, dass der Effekt der UV auf die AV über eine intervenierende Variable vermittelt ist
(indirekter Effekt)
( A → B → C)

Q: Wie erkennt man Interaktionseffekte/Moderatorvariablen?
A: Man betrachtet die Unterschiede in den Unterschieden der AV (bei verschiedener UV Ausprägung) bei veränderten MVs .
Die Linien eines Liniendiagrams (y: AV, x UV, eine Linie pro MV) verlaufen nicht parallel

Q: Welche 2 Möglichkeiten gibt es, Mediatorhypothesen zu überprüfen?
A: 1. Auspartialisieren, statistische Kontrolle der IV und Betrachtung, ob der Effekt der UV auf die AV dann wegfällt (Varianz der IV auf 0 setzen)
2. Experimentelle Kontrolle der IV und Prüfung, ob der Effekt der UV auf die AV davon beeinflusst wird

Q: Was sind mehrfaktorielle Designs?
A: Ein Versuchsplan, der aus mehreren UVs besteht.

Q: Welche 3 Gründe gibt es, mehrere UVs in seinen Versuch zu integrieren? (Natur)
A: theoretische Natur: Moderatorvariablen prüfen
methodisch strategischer Natur:
A) Konstruktvalidität wird getestet, indem bekannter Moderator zum Einsatz kommt und Effekt betrachtet wird
B) Generalisierbarkeit wird verbessert, indem mehrere verschiedene Umstände getestet werden

Q: Welche 3 Gründe gibt es, mehrere Faktorstufen von UVs in seinem Experiment zu überprüfen?
A: Nicht lineare Effekte zeigen
Kontrollbedingungen:
    Baseline ermitteln
    interne Validität sichern (ohne Manipulation wäre der Effekt nicht eingetreten)

Q: Was ist vollständige Datenerhebung im Vergleich zu unvollständiger?
A: vollständig: alle Bedingungskombinationen sind realisiert (bei mehreren UVs)

Q: Was sind Faktorstufen von UVs?
A: Unterschiedliche Grade der Ausprägung/Manipulation
(Gruppe mit 6 Wochen Therapie vs Gruppe mit 1 Jahr Therapie)

Q: Wie kann man Mediator- und Moderatorvariablen einfach unterscheiden?
A: Moderator: Unabhängigkeit der beiden UVs
Mediator: Abhängigkeit zwischen den beiden UVs

Q: 3 typische Versuchsdesigns mit Messwiederholungen?
A: 1. Die Zeit selbst ist eine unabhängige Variable
2. Vorher-Nachher Hypothesen
3. Intraindiviuelle Bedingungsvariation (Alle Stufen für alle Personen)

Q: Wie verhält es sich mit personenbezogene Fehlereinflüssen bei intraindividueller Faktorenvariation?
A: Solange die Fehler über Zeit stabil sind, sind die Fehlereinflüsse perfekt parallelisiert.

Q: Was sind Sequenzeffekte bei Versuchen mit Messwiederholung?
A: Die Reihenfolge der Messung könnte einen Einfluss auf die Messwerte haben. (Sensibilisierung für die Fragestellung, Übung, Ermüdungseffekte etc)

Q: Was kann man tun, um die Nachteile von Messwiederholungen zu umgehen?
A: Intraindividuelles Ausbalancieren
Interindividuelles Ausbalancieren
(Messzeitpunkte zeitlich stärker trennen, Variation des Stimulusmaterials)

Q: Was ist intraindividuelles Ausbalancieren?
A: Man macht mehrere Durchgänge mit der gleichen Versuchsperson in mehreren Bedingungen.
Bsp: 4 Durchgänge in 2 Bedingungen A,B nach dem Muster ABBA.

Q: Was ist der Sinn von Ausbalancieren nach ABBA?
A: Lineare Sequenzeffekte mitteln sich heraus und beeinflussen den Effekt UV → AV nicht. (Die gemittelte Differenz bleibt gleich)

Q: Was ist die Schwäche von Ausbalancieren nach ABBA?
A: Nicht-Lineare Sequenzeffekte können nicht kontrolliert werden.

Q: Was ist vollständiges interindividuelles Ausbalancieren?
A: Bei mehreren Faktorstufen werden alle möglichen Reihenfolgen realisiert (in mehreren Versuchsgruppen).

Q: Wie funktioniert unvollständiges interindividuelles Ausbalancieren?
A: Ähnlich zu vollständig, jedoch nicht mehr alle Reihenfolgen, sondern so viele Reihenfolgen, dass jede Bedingung mal an jeder möglichen Position stand. (Lateinisches Quadrat)

Q: Was kann man mit unvollständigem interindividuellen Ausbalancieren kontrollieren?
A: Lineare und nicht-lineare Sequenzeffekte auf unmittelbar benachbarte Bedingungen

Q: Wie viele Gruppen braucht man beim vollständigen interindividuellen Ausbalancieren?
A: Anzahl Faktorstufen in der Fakultät

Q: 3 Gründe fürs Auspartialisieren?
A: 1. Scheinkorrelationen/Störvariablen
2. additive Effekte untersuchen
3. Mediatorvariablen untersuchen