1. Psychologie und Soziologie für Mediziner*innen

Methodische Grundlagen – Sozialwissenschaftliche Methoden der Datengewinnung von PD Dr. rer. medic. Sven Benson

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Über den Vortrag

In diesem Abschnitt sind die letzten drei kurzen Kapitel zu den statistischen Methoden zusammengefasst. Es geht zunächst um sozialwissenschaftliche Methoden der Datengewinnung (Kapitel 1.3.5), danach um statistische Verfahren, insbesondere um Korrelationen, sowie die Interpretation von Daten.

Der Vortrag „Methodische Grundlagen – Sozialwissenschaftliche Methoden der Datengewinnung “ von PD Dr. rer. medic. Sven Benson ist Bestandteil des Kurses „Psychologie und Soziologie für Mediziner*innen“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:

  • Einführung
  • 1.3.5 Sozialwissenschaftliche Methoden der Datengewinnung
  • 1.3.7 Datenauswertung und -interpretation
  • Signifikanz; Alphafehler
  • Korrelation
  • 1.3.8 Ergebnisbewertung

Quiz zum Vortrag

  1. Clusterstichprobe
  2. Vollerhebung
  3. Quotastichprobe
  4. Zufallsstichbrobe
  5. Stratifizierte Zufallsstichprobe
  1. Sekundärdaten
  2. Individualdaten
  3. Aggregatdaten
  4. Primärdaten
  5. Transiente Daten
  1. Einen Modalwert zu berechnen ergibt für Intervallskalen durchaus Sinn.
  2. Der Median teilt die Ergebnisse der Stichprobe in zwei gleich große Hälften.
  3. Das arithmetische Mittel lässt sich auch bei Rationalskalen berechnen.
  4. Der Median wird bei Nominalskalen eher nicht berechnet.
  5. Das arithmetische Mittel wird eher nicht bei Ordinalskalen berechnet.
  1. Modalwert
  2. Physikumsergebnis
  3. Median
  4. Zentrale Tendenz
  5. T-Wert
  1. Es handelt sich hier um Aggregatdaten.
  2. Der Median liegt innerhalb von einer Standardabweichung vom Mittelwert.
  3. Der Median ist so groß wie der Mitelwert.
  4. Der Modalwert liegt bei ungefähr 100 Punkten.
  5. Die Stichprobe entspricht der Grundgesamtheit.
  1. Das Ergebnis ist statistisch nicht signifikant.
  2. Das Ergebnis ist falsch.
  3. Die Studiendesign ist nicht fähig die H1-Hypothese zu bestätigen.
  4. Die Wahrscheinlichkeit, dass die H0-Hypothese zutrifft beträgt 88%.
  5. Es wurde sich fälschlicherweise zugunsten der Nullhypothese entschieden.
  1. Der zulässige Alpha-Fehler ist durch Konvention festgelegt.
  2. Der Betha-Fehler bedeutet eine Entscheidung zugunsten der Alternativhypothese.
  3. Hohe Signifikanz bedeutet hoher Messfehler.
  4. Der alpha-Fehler sollte mehr als 5% betragen.
  5. Ein hoher Betha-Fehler bedeutet, dass die Alternativhypothese widerlegt wurde.
  1. Hohe Werte in D gehen mit niedrigen Werten in LZ einher.
  2. Die negative Korrelation belegt wider Erwarten, dass Depressivität und Lebenszufriedenheit statistisch nahezu unabhängig voneinander sind.
  3. Anhand der Depressivitätswerte lassen sich 90% der Gesamtvarianz der Lebenszufriedenheit aufklären
  4. 90% der Fälle mit hohen Depressivitätswerten (D) haben eine geringe Lebenszufriedenheit (LZ).
  5. Mindestens eine der verwendeten Skalen weist eine geringe Paralleltest-Reliabilität auf.
  1. Optimismus und Abschneiden im Physikum weisen einen gleichgerichteten Zusammenhang auf.
  2. Optimismus verbessert die Leistung im Physikum.
  3. Ein gutes Abschneiden im Physikum steigert den Optimismus
  4. Optimismus und das Abschneiden im Physikum sind quasi unabhängig.
  5. Durch eine gezielte Förderung des Optimismus lässt sich ein gutes Abschneiden im Physikum erreichen.
  1. Eine Gerade Parallel zu Abszisse
  2. Eine Gerade parallel zur Ordinate
  3. Ein negativer, lineare Zusammenhang
  4. Ein positiver, linearer Zusammenhang
  5. Ein exponentieller Graphanstieg
  1. r= 0,57
  2. r= -0,45
  3. r= -10
  4. r= -2,4
  5. r= 4,6
  1. Ein Korrelationskoeffizient von 1 lässt auf einen schwach gleichläufigen Zusammenhang schließen.
  2. Die Korrelation gibt den Zusammenhang zweier Variablen an.
  3. Ein negativer Wert für die Korrelation ergibt sich bei einem gegenläufigen Zusammenhang.
  4. Ein Korrelationskoeffizient nahe null bedeutet, dass kein Zusammenhang besteht.
  5. Wenn der gleiche Test bei einem Re-Test eine hohe Korrelation zeigt, ist der Test reliabel.
  1. Laut der Studie sinken die Werte für das Risiko von Rachenkrebs, bei steigenden Werten im Alkoholkonsum, minimal.
  2. Das Studienergebnis entspricht der Erwartung.
  3. Es besteht kein kausaler Zusammenhang zwischen den Werten.
  4. Die Varianz beträgt hier ungefähr 9,6%.
  5. Der Test besitzt hohe Reliabilität.

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Dozent des Vortrages Methodische Grundlagen – Sozialwissenschaftliche Methoden der Datengewinnung

PD Dr. rer. medic. Sven Benson

PD Dr. rer. medic. Sven Benson

Prof. Dr. Sven Benson unterrichtet das Fach Medizinische Psychologie und Medizinische Soziologie. Er studierte von 1997 bis 2003 Psychologie an der Universität Trier. Seit 2004 ist er in der Forschung und Lehre am Institut für Medizinische Psychologie und Verhaltensimmunbiologie am Universitätsklinikum in Essen tätig. 2008 promovierte er zum Dr. rer. medic, 2013 erfolgte die Habilitation im Fach "Medizinische Psychologie". 2015 verlieh ihm die Med. Fakultät der Universität Duisburg-Essen den Titel "außerplanmäßiger Professor".

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