Korrelative Designs in der Psychologie
Über den Vortrag
Der Vortrag „Korrelative Designs in der Psychologie“ von Dr. Gerlind Pracht ist Bestandteil des Kurses „Einführung in die Psychologie“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:
- Einführung
- Bivariate Korrelation
- Multivariate Zusammenhangshypothesen
- Faktorielle Zusammenhänge - Faktorenanalyse
- Interpretationen von Korrelationen
- Moderatorhypothesen- und analysen
- Korrelative Längsschnittdesigns
- Widerlegen komplexer Kausalmodelle
Quiz zum Vortrag
Welche Aussage zu bivariaten Zusammenhangshypothesen trifft zu?
- „Je niedriger die durchschnittliche Geschwindigkeit eines Kfz ist, desto geringer ist dessen Benzinverbrauch“ ist eine positive bivariate Korrelation.
- k ist der Korrelationskoeffizient, der Aussagen über Art und Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Merkmalen macht.
- „Je mehr Zeit in das Sprachenlernen investiert wird, umso besser ist die Sprachkompetenz.“ ist eine negative bivariate Korrelation.
- Der Definitonsbereich des Korrelationskoeffizienten r ist 0 ≤ r ≤ 1.
- Partialkorrelation bedeutet, die Stärke der Korrelation zwischen zwei Merkmalen zu halbieren.
Welche Aussage trifft nicht zu?
- Eine Randomisierung muss nicht in jedem Fall erfolgen, da eine Generalisierung auf die Grundgesamtheit bereits ab drei Kohorten möglich ist.
- Eine bivariate Korrelation bestimmt Enge und Richtung des Zusammenhangs zwischen zwei Merkmalen.
- Eine positive bivariate Korrelation bedeutet, dass hohe Ausprägungen eines Merkmals mit hohen Ausprägungen des anderen Merkmals einhergehen.
- Eine negative bivariate Korrelation bedeutet, dass hohe Ausprägungen eines Merkmals mit niedrigen Ausprägungen des anderen Merkmals einhergehen.
- Für die Variablen werden unterschiedliche Skalenniveaus verwendet.
Welche Aussage zu multivariaten Zusammenhangshypothesen trifft nicht zu?
- Multivariate Zusammenhangshypothesen werden in experimentellen Designs untersucht und statistisch geprüft.
- In multivariaten Zusammenhangshypothesen werden korrelative Beziehungen zwischen mehreren Prädiktoren und einem Kriterium formuliert.
- „Zwischen gesunder Ernährung, körperlicher Fitness und dem Ausmaß sozialer Unterstützung durch die Familie einerseits und psychischem Wohlbefinden andererseits besteht ein positiver Zusammenhang“ ist eine multivariate Zusammenhangshypothese.
- In kanonischen Zusammenhangshypothesen werden Beziehungen zwischen mehreren Prädiktoren und mehreren Kriterien formuliert.
- Faktorielle Zusammenhangshypothesen formulieren korrelative Beziehungen zwischen Merkmalen und den ihnen zugrunde liegenden latenten Dimensionen.
Welche Aussage zur Interpretation von vorhandenen Korrelationen kann nicht getroffen werden?
- X und Y beeinflussen sich nicht.
- X ist die Ursache von Y.
- Y ist die Ursache von X.
- X und Y beeinflussen sich wechselseitig.
- X und Y werden gemeinsam von einer Variablen Z beeinflusst.
Welche Aussage zu Moderator- bzw. Mediatorhypothesen trifft nicht zu?
- Moderatoren beeinflussen Richtung und/oder Enge des Zusammenhangs zwischen Prädiktor und Dritt- bzw. Störvariablen.
- „Die positive Beziehung zwischen Neurotizismus und Stresserleben wird durch dysfunktionale Copingstrategien vermittelt“ ist eine Mediatorhypothese.
- Mediatoren erklären den Prozess, über den ein Prädiktor ein Kriterium beeinflusst.
- Moderatoren können qualitative oder quantitative Variablen sein.
- „Der Stärke der Beziehung zwischen UV-Strahlung und Sonnenbrand wird durch Sonnenschutz mit hohem Lichtschutzfaktor verringert.“ ist eine Moderatorhypothese.
Welche Aussage zum cross-laged-panel-design trifft nicht zu?
- Es ist eine Art des korrelativen Querschnittdesigns.
- Es resultieren zwei Autokorrelationen.
- Es resultieren zwei verzögerte Kreuzkorrelationen.
- Es resultieren zwei synchrone Korrelationen.
- Die Merkmalserfassung erfolgt zu zwei Zeitpunkten.
Welche Aussage zur Pfadanalyse trifft nicht zu?
- Pfadanalysen ermöglichen die eindeutige Bestätigung von Kausalhypothesen.
- Eine Pfadanalyse erweitert die multiple Korrelations- und Regressionsanalyse.
- Die Pfadanalyse dient der Untersuchung von Kausalmodellen.
- Bei Pfadanalysen werden Zusammenhänge zwischen mehreren unabhängigen und abhängigen Variablen gleichzeitig berücksichtigt.
- Die Pfadanalyse ermöglicht eine Widerlegung von Kausalhypothesen.
Welche Aussage zu linearen Strukturgleichungsmodellen trifft nicht zu?
- Messfehler bei der Erfassung beobachteter Variablen können nicht berücksichtigt werden.
- Lineare Strukturgleichungsmodelle sind Weiterentwicklung der Pfadanalyse.
- Bei lineraren Strukturgleichungsmodellen wird die Pfadanalyse um ein Messmodell erweitert.
- Zusammenhänge zwischen latenten Variablen können genauer geschätzt werden.
- Geprüft werden auch Hypothesen, die Beziehungen mit latenten, nicht direkt beobachtbaren Variablen berücksichtigen.
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Dozent des Vortrages Korrelative Designs in der Psychologie
Dr. Gerlind Pracht
Dr. Gerlind Pracht ist Arbeits- und Organisationspsychologin aus Minden. Sie studierte Psychologie an der FernUniversität Hagen mit den Nebenfächern Erziehungs- und Rechtswissenschaft. Aktuell arbeitet sie in der virtuellen Fernlehre an der FernUniversität Hagen im Bachelorstudiengang Psychologie. Freiberuflich liegt ihr Schwerpunkt im Bereich (Online-)Coaching, Training, Beratung und Moderation sowie betriebliches Gesundheitsmanagement und Führung.Weitere Informationen finden Sie hier: http://www.gerlind-pracht.de
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Auszüge aus dem Begleitmaterial
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