Inferenzstatistik: Statistische Verfahren
Auswahl des statistischen Verfahrens
Um ein geeignetes statistisches Verfahren auszuwählen, sollten Sie sich an ihren Hypothesen, ihren Variablen und ihrer Untersuchungsmethode orientieren.
Folgende Schritte können helfen, das richtige Verfahren zu identifizieren:
1. Formulieren Sie Ihre Hypothesen.
2. Ordnen Sie die Hypothesen einer Hypothesenart zu.
3. Definieren Sie für jede Hypothese die enthaltenen Variablen mit Variablentyp.
4. Werfen Sie einen Blick auf Ihre Untersuchungsmethode und die Operationalisierung Ihrer Variablen.
5. Definieren Sie für jede Variable das Skalenniveau.
6. Nutzen Sie die Informationen, um den richtigen Pfad im Entscheidungsbaum für statistische Verfahren zu finden.
Thema: Musikhören beim Auswendiglernen
Hypothesen
Hypothese: Die Lernleistung ist geringer, wenn beim Auswendiglernen Musik gehört wird vs. wenn keine Musik gehört wird.
Hypothesenart: Unterschiedshypothese
→ Unterschiede in der Lernleistung in Abhängigkeit der Lernumgebung (Musik vs. keine Musik)
Untersuchungsdesign
Untersuchungsdesign: Es wird ein Experiment durchgeführt. Die Studienteilnehmer:innen erhalten eine Liste mit 30 Definitionen, die auswendiggelernt werden soll. Hierbei werden die Teilnehmer:innen randomisiert einer von zwei Experimentalbedingungen zugeordnet (between-subject design): Gruppe 1 hört während der Lernphase Musik über Kopfhörer. Gruppe 2 hört keine Musik während der Lernphase. Nach der Lernphase werden die Definitionen in einem Test abgefragt.
Variablen
1. Lernumgebung (Musik hören vs. nicht Musik hören)
Operationalisierung: experimentelle Manipulation
Skalenniveau: Nominalskalenniveau (2 Kategorien)
Variablenart: unabhängige Variable
2. Lernleistung
Operationalisierung: Abfrage-Test; Antworten werden von Ratern auf Richtigkeit überprüft; richtige Antworten werden zu einer Gesamtscore addiert (zw. 0 und 30)
Skalenniveau: Verhältnisskala (es wird von einer kontinuierlichen Variable ausgegangen)
Variablenart: abhängige Variable
Statistisches Verfahren: t-Test für unabhängige Gruppen
• Unterschiedshypothesen inkludieren meistens eine kategoriale UV (Nominalskalenniveau) und eine kontinuierliche AV (Verhältnisskalenniveau) und werden somit typischerweise über Mittelwertsvergleiche (t-Test, ANOVA) untersucht.
• t-Test oder ANOVA? → In diesem Fall hat die kategoriale UV nur zwei Ausprägungen. Somit ist der t-Test das geeignete statistische Verfahren.
• t-Test für unabhängige oder abhängige Stichproben? → In diesem Fall liegt ein between-subject Design vor und es kann von unabhängigen Stichproben ausgegangen werden.
Entscheidungsbaum: Statistische Verfahren
Der Forschungsprozess
Quantitative vs. Qualitative Forschung
Quantitative Unterrsuchungsmethoden
- Experiment
- Quasi-Experiment
- Korrelative Untersuchungsdesigns
- Querschnitt-Studie
- Längsschnitt-Studie
- Trend-Studie
Quantitative Auswertung