FORSCHUNGSMETHODEN

FORSCHUNGSMETHODEN
Von: Josua Handerer
Kontakt: Josua.Handerer@t-online.de
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1. Einführung
1.1. Methoden:
Wissenschaft zeichnet sich durch methodisches Vorgehen aus.
Nicht das „was“, sprich das Thema oder der Gegenstand einer Wissenschaft ist
also entscheidend, sondern das „wie“.
Eigenschaften von Methoden:
Methoden sind gewissermaßen Regeln.
Sie müssen mitteilbar sein.
Sie haben normativen bzw. präskriptiven Charakter.
Ihre Befolgung wird erwartet, ihre Verletzung sanktioniert.
Methoden können in einem hierarchischen Verhältnis zueinander stehen.
Nach Roth: „Methodenanwendung ist eine aufgrund einer (Anwendungs-)
Entscheidung erfolgende Steuerung des zielgerichteten Handelns durch ein
Regelsystem, das im jeweiligen Handlungsplan der Akteure repräsentiert und
verfügbar ist. Diese methodenspezifische Handlungssteuerung ist regulativ, und
weitgehend adaptiv und reflexiv.“
adaptiv: Nicht alle Methoden sind immer durchführbar (z.B. aus ethischen oder
praktischen Gründen).
reflexiv: Die zugrunde gelegten Methoden müssen reflektiert / kritisch
hinterfragt werden.
regulativ: Unter Umständen müssen neue Methoden zugrunde gelegt werden.
1.2. Grundlegendes:
Sarris nimmt in seinem „Spiralenmodell der Forschung“ an, dass
wissenschaftliches Arbeiten als mehrstufiger Entscheidungsprozess abläuft.
1. Hypothese
2. Versuchsplanung
3. Versuchsaufbau
4. Versuchsdurchführung (Beobachtung)
5. Auswertung (Datenanalyse)
6. Schlussfolgerungen
Daraufhin evtl. Modifikation des Versuchsaufbaus und erneuter Durchlauf.
Man unterscheidet zwischen dimensionalen Analysen und semantischen Analysen.
Dimensionale Analysen: v.a. bei deskriptiven Untersuchungen
Semantische Analysen: v.a. bei theorie-/hypothesentestenden Untersuchungen
1.2.1. Die Variablen
Die unabhängige Variable (UV); auch: „Reizvariable“
Die UV wird vom Versuchsleiter direkt oder indirekt verändert (durch
Manipulation oder Selektion)
Die abhängige Variable (AV); auch „Reaktionsvariable“
Die AV ist ein Ereignis, das die Folge der Manipulation der UV beobachtet.
AV = f (UV); d.h. dass Abstufungen der UV die AV systematisch
verändern oder dass die UV Ursache, die AV Wirkung ist.
Der Versuchsleiter hat auf die AV keinen direkten Einfluss; der Einfluss von
Störvariablen ist allerdings wahrscheinlich.
Moderierende Variablen (Kontrollvariablen und Störvariablen)
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Moderierende Variablen beeinflussen die Wirkung der UV auf die AV; korrekt
ausgedrückt ist die AV also eine Funktion der UV und moderierender Variablen:
AV = f (UV, moderierende Variablen)
Z.B.: Lärm, Tageszeit; Alter, Motivation, Persönlichkeitsmerkmale der Vp...
Bei denn moderierenden Variablen muss zwischen Kontroll- und Störvariablen
unterschieden werden:
1. Kontrollvariablen
Moderierende Variablen werden zu Kontrollvariablen, wenn sie bei
Untersuchungen mit erhoben werden; ihr Einfluss schlägt sich in der
Sekundärvarianz (s.u.) nieder.
2. Störvariablen (SV)
Moderierende Variablen werden zu Störvariablen, wenn sie nicht
beachtet oder sogar übersehen werden; ihr Einfluss schlägt sich in der
Fehlervarianz (s.u.) nieder.
* Werden die Störvariablen mittels experimenteller Techniken
kontrolliert, werden sie zu Kontrollvariablen (s.o.).
Variablen können folgendermaßen klassifiziert werden:
1. gemäß des Stellenwerts in der Untersuchung (s.o.)
UV, AV, moderierende Variablen (Kontrollvariablen, SV)
2. je nach Art der Merkmalsausprägungen
diskrete Variablen (z.B. Geschwisterzahl):
- dichotom (2 Abstufungen) vs. polytom (mehr als 2 Abstufungen)
- natürlich (z.B. Geschlecht) vs. künstlich (Alter: jung – mittel – alt)
stetige Variablen (z.B. Gewicht, Länge, Zeit)
3. gemäß der empirischen Zugänglichkeit
Manifeste Variable (direkt beobachtbar; z.B. Anzahl gelöster Testaufgaben)
Latente Variable (nicht-beobachtbar; liegt einer manifesten Variable als
hypothetisches Konstrukt zugrunde: z.B. Intelligenz)
1.2.2. Die Hypothese
Definition: Eine wissenschaftliche Hypothese formuliert eine Beziehung zwischen
zwei oder mehr Variablen, die für eine bestimmte Population vergleichbarer
Objekte oder Ereignisse gelten soll.
Dabei muss eine wissenschaftliche Hypothese folgende Kriterien erfüllen:
1. Generalisierbarkeit
Eine wissenschaftliche Hypothese ist eine allgemeingültige, über den
Einzelfall oder ein singuläres Ereignis hinausgehende Behauptung (All-Satz)
2. Konditionalsatz
Einer wissenschaftlichen Hypothese muss zumindest implizit die
Formalstruktur eines sinnvollen Konditionalsatzes („Wenn-Dann-Satz“ bzw.
„Je-Desto-Satz“) zugrunde liegen.
3. Falsifizierbarkeit
Der Konditionalsatz muss potentiell falsifizierbar sein, d.h. es müssen
Ereignisse denkbar sein, die dem Konditionalsatz widersprechen.
Aus diesem Grund können Existenzsätze („Es gibt…“; „…kann…“) keine
wissenschaftlichen Hypothesen sein; sie erfüllen keines der besagten Kriterien!
Man unterscheidet zwischen inhaltlichen- und statistischen Hypothesen.
Inhaltliche Hypothesen sind verbale Behauptungen über kausale/nicht-kausale
Beziehungen zwischen Variablen; sie werden aus begründeten Vorannahmen,
Modellen oder Theorien abgeleitet.
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Statistische Hypothesen sind die Zuspitzung einer solchen inhaltlichen
Hypothese zu einer empirischen Vorhersage des Untersuchungsergebnisses.
Solche Vorhersagen beziehen sich auf statistische Maße, die die inhaltliche
Aussage am besten wiedergeben.
1. Kennwerte der zentralen Tendenz (Lage): Mittelwert, Modus, Median
2. Kennwerte der Dispersion: Standardabweichung/Varianz, Streubreite
3. Kennwerte der Schiefe: Schiefe = Abweichung von der Symmetrie
4. Kennwerte des Exzess: Steilheit
In statistischen Hypothesen werden also Annahmen über die Verteilung einer
oder mehrerer Zufallsvariablen oder über bestimmte Parameter dieser
Verteilung gemacht.
Man unterscheidet zwischen Unterschieds- und Zusammenhangshypothesen:
1. Unterschiedshypothese: H0: µ0 = µ1 ; H1: µ0 = µ1
2. Zusammenhangshypothese: H0: r12 = 0 ; H1: r12 = 0
Statistische Hypothesen sind Wahrscheinlichkeitsaussagen (also nicht
deterministisch, sondern probabilistisch).
1.2.3. Operationalisierung
Definition: Die Operationalisierung ist die Umsetzung der Problempräzisierung
(Begriffe) in Techniken bzw. Forschungsoperationen.
Die Operationalisierung enthält „technische“ Anweisungen, wie in der
Untersuchung vorzugehen ist, um Informationen zu erhalten.
Sie beinhaltet u.a. Angaben zu Gestaltung und Handhabung des Messinstruments
(z.B. Fragebogen; Ort des Interviews; Formulierung und Reihenfolge der
Fragen…)
Ihr zugrunde liegen Entscheidungen bezüglich…
der Forschungsform (z.B. Labor- vs. Feldforschung)
der Versuchsgruppen (z.B. Stichprobe, Probandenmerkmale)
der Datenquelle(n) (z.B. Befragung, Beobachtung, objektive Verfahren)
des Versuchsplans (z.B. experimentell vs. korrelativ)
1.2.4. Mögliche Störvariablen
Mögliche Quellen von Störvariablen sind die Untersuchungssituation, die
Versuchsperson oder der Versuchsleiter.
1. Situation
Untersuchungsort (steriles Labor vs. gemütlicher Raum, Lärm, usw.)
Untersuchungszeit (Konzentrationsfähigkeit, Hungergefühl,… können sich
im Laufe des Tages ändern; es ist also nicht unwichtig,
wann ein Versuch stattfindet)
Atmosphäre (weiße Kittel usw. können das Ergebnis beeinflussen)
2. Versuchsperson (Motivation, Erwartung,…)
„Demand-Effekte“: Vpn, die mit Absicht versuchen, die Hypothesen des
Experiments zu bestätigen.
„Effekt der sozialen Erwünschtheit“: v.a. bei Fragebögen
Prozesse in der Vp: Ermüdung, Lernen, Übung,…
3. Versuchsleiter
„Rosenthal-Effekt“: Wenn der Vl weiß, in welcher Bedingung die Vp ist,
kann seine Erwartungshaltung die Auswertung oder das Verhalten der Vp
selbst beeinflussen („Self-fullfilling Prophecy“).
Vp-Vl-Interaktion: Mann-Frau usw.
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Versuchsleiter-Artefakte und deren Kontrolle:
Versuchsleiter-Artefakte (s.o.) entstehen durch die Abweichung des
Versuchsleiters vom geplanten Verhalten.
Versuchsleiter- und andere Artefakte können auf folgende Weise kontrolliert
werden:
1. Standardisierte Instruktionen (wobei die Instruktion nicht nur den
verbalen Anweisungsteil umfasst, sondern alle Versuchsumstände)
2. Konstante Untersuchungsbedingungen (Beleuchtung, Geräusche,
Temperatur)
3. Einhaltung des zeitlichen Ablaufs
4. Selbstkontrolle des Versuchsleiters (auf eigene Stimmungen achten und
gegebenenfalls protokollieren, Abweichungen vom geplanten Ablauf
protokollieren,…)
5. Beobachtung des Versuchsleiters durch neutrale Beobachter
(Aufzeichnung des Versuchs per Video)
6. Verwendung „blinder“ Versuchsleiter (die nicht wissen, in welcher
Bedingung die Versuchspersonen jeweils sind)
7. Vorerhebung sollte vom Untersuchungsleiter selbst durchgeführt werden
8. Nachbefragung der Probanden (nach dem Versuch)
1.2.5. Gütekriterien einer Messung
Die 3 entscheidenden Gütekriterien einer Messung sind Validität, Reliabilität und
Objektivität.
1. Objektivität: Grad der Unabhängigkeit der Ergebnisse vom Untersucher!
2. Reliabilität: Grad der Genauigkeit, mit dem etwas gemessen wird
(unabhängig davon, ob dies auch gemessen werden soll)
Wenn bei einem Test immer dasselbe herauskommt, ist er reliabel. Ob er
dabei auch das misst, was er messen soll (Validität) weiß man deswegen
noch nicht.
3. Validität: Grad der Genauigkeit, das zu messen oder vorherzusagen, was
gemessen oder vorhergesagt werden soll.
OBJEKTIVITÄT
Die Objektivität wird bestimmt, indem man die Ergebnisse verschiedener
Untersucher miteinander korreliert.
Zu unterscheiden ist zwischen:
1. Durchführungsobjektivität
Unabhängigkeit des Ergebnisses von zufälligen oder systematischen
Verhaltensvariationen des Untersuchers bzw. Versuchsleiters während des
Versuchs (Versuchsleiter-Artefakte)
2. Auswertungsobjektivität
Unabhängigkeit der Ergebnisse von Variationen des Untersuchers während
der Auswertung (v.a. bei Verfahren mit vielen Freiheitsgraden wie z.B.
projektiven Tests oder freien Interviews)
3. Interpretationsobjektivität
Unabhängigkeit der Ergebnisse von der interpretierenden Person (v.a. wenn
ein Ergebnis vieldeutig ist)
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RELIABILITÄT
Jeder Messwert (X) setzt sich additiv aus dem „wahren Wert“ (T) und einem
Messfehler (E) zusammen. Die Reliabilität ist dementsprechend umso größer, je
kleiner der zu einem Messwert X gehörende Fehleranteil E.
Der Idealfall (X=T; E=0) tritt in der Realität quasi nie auf. Ursache dafür sind
technische-, menschliche- und situative Fehlerquellen.
Definition: Die Reliabilität ist der Anteil der wahren Varianz an beobachteter
Varianz.
Je größer dieser Anteil ist, je geringer also die Fehlervarianz ist, desto höher die
Reliabilität.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Reliabilität zu bestimmen:
Paralleltest-Reliabilität: Vergleichbare Paralleltests werden identischen
Stichproben vorgegeben und deren Ergebnisse miteinander korreliert.
Retest-Reliabilität: Ein und derselbe Test werden einer Stichprobe mehrmals
vorgegeben und die Ergebnisreihen miteinander korreliert.
Innere Konsistenz:
Split-Half-Reliabilität: Test wird in zwei gleichwertige Hälften geteilt und
die Ergebnisse miteinander korreliert.
Konsistenzanalyse: Test wird in beliebig viele Testelemente geteilt und die
Reliabilität über Aufgabenschwierigkeit und Trennschärfekoeffizienten
bestimmt.
VALIDITÄT
Man unterscheidet zwischen:
1. Inhaltliche Validität
Wie valide bzw. genau ist das Messverfahren in Bezug auf den zu messenden
Inhalt?!
Bestimmungsmaß: Rating von Experten
2. Konstruktvalidität
Wie valide bzw. genau ist das Messverfahren in Bezug auf das zu
untersuchende Konstrukt (z.B. Intelligenz)?!
Bestimmungsmaß: Rating von Experten
3. Kriterienbezogene Validität
Wie genau stimmt der Test mit einem unabhängig vom Test erhobenen
Außenkriterium (z.B. Schulleistung) überein?!
Bestimmungsmaß: Korrelation des Testergebnisses mit einem
Außenkriterium
Außerdem ist zu unterscheiden zwischen interner – und externer Validität:
Interne Validität: Ein Versuch ist intern valide, wenn Veränderungen der AV
eindeutig auf Variationen der UV zurückzuführen sind.
Am höchsten ist die interne Validität dementsprechend, wenn SV=0!
Externe Validität: Ein Versuch ist extern valide, wenn die Ergebnisse der
Stichprobe auf die Population übertragbar sind (Generalisierbarkeit der
Ergebnisse)!
Die externe Validität ist v.a. dann problematisch, wenn unter „realen
Bedingungen“ noch andere Faktoren als in der Untersuchung eine Rolle
spielen.
Die interne Validität ist eine notwendige, aber keineswegs hinreichende
Bedingung für externe Validität!
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1.2.6. Störvariablen, die die externe Validität betreffen
Reaktive Effekte der Experimentalsituation
Durch die „künstliche“ Situation in einem Experiment kann das Verhalten der
Pbn beeinflusst werden.
Demandeffekte (s.o.)
Soziale Erwünschtheit (v.a. bei Fragebögen)
Reaktanz der Vpn
Interaktion von Vortest und UV
Durch einen Vortest kann die Sensitivität der Pbn gegenüber der UV beeinflusst-
und damit deren Verhalten im eigentlichen Experiment verändert werden
Kurzinterview zur Vorauswahl einer Stichprobe
Einflüsse bei Mehrfachmessungen
z.B. Reihenfolgeneffekte
Interaktion von Selektionseffekten und UV
Selektionseffekte: es kann z.B. passieren, dass in einer Versuchsgruppe im
Schnitt intelligentere Vpn sind, was einen Einfluss auf die AV haben kann.
1.2.7. Die Bedeutung des Faktors „Zeit“
Der Faktor „Zeit“ hat mehrere Effekte, die das Versuchsergebnis beeinflussen
können:
1. Geschichtlichkeit
Ein vom Untersucher unabhängiger und genereller Effekt
1.1. Über lange Zeiträume hinweg gibt es immer wieder „zufällige“
Schwankungen und Veränderungen (ein „besonderes“ Jahr).
Untersucht man z.B. die Verringerung der Unfallzahlen (AV)
durch die Einführung eines Tempolimits (UV), kann u.a. die
Witterung oder der Bezinpreis während des
Untersuchungszeitraums (geschichtliche Effekte) einen
störenden Einfluss auf das Ergebnis haben.
1.2. Kohorteneffekte:
Z.B. Folgen früherer Lebensbedingungen oder natürliche
Entwicklungen wie die Abnahme der kognitiven
Leistungsfähigkeit mit zunehmendem Alter.
2. Entwicklungseffekte
Ein vom Untersucher unabhängiger und spezieller Effekt
Die einzelnen Versuchspersonen, aber auch die Stichprobe als Ganzes
kann sich während des Untersuchungszeitraums verändern.
2.1. Regressionseffekt B (negative Rückkopplung)
2.2. Pbn werden während eines Versuchs müder, hungriger, lustloser,…
2.3. Über einen längeren Untersuchungszeitraum hinweg kann sich sogar
die Stichprobe verändern: z.B. dadurch, dass einzelne
Versuchspersonen aussteigen oder sterben (Mortalität); wenn z.B. die
älteren, Vpn „wegsterben“ oder die wenig Motivierten aussteigen
wird die Stichprobe im Schnitt „jünger“, „gesünder“ u. „motivierter“
(= „Effekt der positiven Selbstauswahl“).
3. Selektion und Messeffekte
Ein vom Untersucher abhängiger und genereller Effekt
3.1.Regressionseffekt A (Ergebnisse von fehlerhaften Messinstrumenten
tendieren bei erneuter Messung zur Mitte)
3.2.Änderung der Messinstrumente (z.B. durch Verstellen des Messfühlers
oder durch Ermüdung der Beobachter)
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4. Testeffekte
Ein vom Untersucher abhängiger und spezieller Effekt
4.1.Reihenfolgeneffekte oder Lerneffekte aus vorhergehenden
Untersuchungen (macht man einen IQ-Test zum 2. Mal, schneidet
man im Schnitt 3-5 Punkte besser ab)
4.2.Residualeffekte im Cross Over (Trotz Cross-Over wird die Wirkung
einer Behandlung durch personenbedingte Störeinflüsse
„verunreinigt“)
4.3.Experimentelle Mortalität und drop-out
1.2.8. Datenanalyse u. deskriptive Statistik
Maße der zentralen Tendenz (Lage)
1. Mittelwert (arithmetisch, geometrisch, harmonisch)
Voraussetzung: Intervallskalierte Daten
Gibt Auskunft über den „Schwerpunkt“ einer Verteilung
Empfohlen v.a. bei symmetrischer Verteilung (insbes. Normalverteilung), da
anfällig bei Ausreißerwerten; ist v.a. in Kombination mit anderen Werten
(z.B. Varianz) aussagekräftig
2. Medianwert
Voraussetzung: Ordinalskalierte Daten
Gibt Auskunft über die „obere“ und „untere“ Hälfte der Messwertverteilung
Empfohlen bei schiefer Verteilung oder wenn nur eine unvollständige
Verteilung vorliegt.
3. Modalwert (Modus)
Voraussetzung: Nominalskalierte Daten
Grobe Schätzung der zentralen Tendenz; schnellstmögliche Kenntnis des
zentralen Wertes
Maße der Dispersion (Variabilität)
1. Standardabweichung bzw. Varianz
Voraussetzung: Intervallskalierte Daten
Wichtigstes Maß der Dispersion; bezieht alle Werte mit ein
2. Bereichsmaße (Streubreite, Interquartilbereich,…)
Voraussetzung: Ordinalskalierte Daten
Zur ersten Orientierung hilfreich; starke Ausreißerempfindlichkeit (Lösung:
gestutzte Streubreite)
3. Informationsmaß h
Voraussetzung: Nominalskalierte Daten
Bei psychologischen Hypothesen handelt es sich um Wahrscheinlichkeitsaussagen
(s.o.). Im Prinzip sind sie daher weder falsifizierbar, noch verifizierbar.
Um die Aussagen zumindest falsifizierbar zu machen, müssen vor der
Versuchsdurchführung ein statistisches Prüfkriterium festgelegt werden: das sog.
Signifikanzniveau!
Erst durch den statistischen Nachweis, dass eine Hypothese sehr
unwahrscheinlich ist, kann sie abgelehnt werden.
Ein Signifikanztest hat v.a. 2 Funktionen:
1. Als Screening-Prozedur: Wo lohnt es sich, nachzuschauen bzw. genauer
nachzuschauen?!
2. Als zufallskritische Absicherung: Ein Signifikanztest gewährleistet, dass es
äußerst unwahrscheinlich ist, dass ein Ergebnis zufällig zustande gekommen
ist.
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2. Forschungsformen und Stichproben
2.1. Die verschiedenen Forschungsformen
Folgende Forschungsformen sind möglich:
1. Labor- vs. Feldforschung
2. Web-Experimente
3. Einzelfallforschung
4. Quer- und Längsschnittstudien (z.B. Panelforschung)
5. Sekundäranalysen
2.1.1. Labor- vs. Feldforschung
Laborforschung: in künstlichem, z. Zweck der Untersuchung entwickeltem Umfeld
Vorteile:
Situation und Verhalten sind leichter manipulierbar
Bessere Kontrolle der Störvariablen
Schaffung optimaler Bedingungen für die Untersuchung (höhere interne
Validität)
Nachteile:
unnatürliche und ungewohnte Umgebung (mögl. Abhilfe:
Gewöhnungsphase)
Die Personen wissen, dass sie untersucht werden und verändern deswegen
u.U. ihr Verhalten (Reaktanz)
Kann man die Ergebnisse auf „normales“ Verhalten übertragen (externe
Validität?!)?
Feldforschung: in natürlichem Umfeld
Vorteile:
natürliche Umgebung
Spontanes, „normales“ Verhalten
Keine oder nur geringe Verfälschung durch Wissen um Studie
Besser übertragbar auf natürliches Verhalten (höhere externe Validität)
Nachteile:
Schlechte Kontrolle der Störvariablen
Manipulation von Situation und Verhalten schwierig
Verhalten nur schwer zugänglich
Keine optimalen Untersuchungsbedingungen (interne Validität?!)
Es ist allgemeiner Konsens, dass die Laborforschung eine hohe interne-, dafür aber
eine geringe externe Validität hat, während es bei der Feldforschung umgekehrt ist.
Dafür spricht die hohe inhaltliche Validität dieser Annahme und die Tatsache,
dass die Ergebnisse der Feld- und Laborforschung z.T. stark divergieren.
Kritisch angemerkt werden muss jedoch, dass es keine systematischen
Vergleiche von Labor- und Feldforschung gibt und dass die besagte Annahme
auf dem Vergleich der Pole der jeweiligen Forschungsrichtungen beruht;
Mischformen (wie z.B. die experimentelle Felduntersuchung) bleiben also
unberücksichtigt.
Welche der beiden Forschungsformen sinnvoller ist, hängt v.a. vom aktuellen
Kenntnisstand ab:
Liegen z.B. schon viele Laborstudien vor, die intern valide Methoden
vorschlagen, dann empfiehlt sich eine Feldstudie.
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Empfehlenswert ist außerdem die Kombination beider Forschungsformen in einer
sog. experimentellen Felduntersuchung.
z.B. die Veränderung politischer Einstellungen durch die Lektüre von
Tageszeitungen.
2.1.2. Web-Experimente
Ergänzung zur klassischen Feld- und Laborforschung
Vorteile:
ermöglicht die Untersuchung heterogener Populationen
sehr große Stichproben (hohe statistische Power)
geringer organisatorischer und finanzieller Aufwand
Hoher Automatisierungsgrad (Kontrolle von VL-Artefakten)
Hohe externe Validität (Generalisierung auf Populationen, Settings und
Situationen, da der Versuch ja „zum Probanden kommt“)
Nachteile:
Möglichkeit einer Mehrfachteilnahme der Pbn (Lösung:
Personalisierungsitems; Überprüfung der internen Konsistenz und der
Zeitkonsistenz der Antworten)
Fehlende Vl-Vp-Interaktion (keine Möglichkeit zur Nachfrage)
Hohe Dropout (Abbrecher)-Quote
Interne Validität aufgrund nicht kontrollierbarer Störvariablen fraglich
(unterschiedliche „Versuchsräume“, Bildschirmgrößen,…)
Zu unterscheiden ist zwischen „Item-Non-Respondern“ und „Unit-Non-Respondern“
Item-Non-Response: Nichtbeantwortung einzelner Items
Lösung bei Web-Experimenten: Es müssen einfach alle Items beantwortet
sein, bevor der Fragebogen anerkannt wird.
Unit-Non-Response: Komplette Verweigerung der Auskunft (Ablehnung der
Teilnahme, keine Rücksendung des Fragebogens, vorzeitiger Abbruch)
Die Unit-Non-Responderquote kann z.B. durch finanzielle Anreize und
persönliche Fragen zu Versuchsbeginn verringert werden. Außerdem sollten
ladeaufwendige Inhalte (Bilder, Filme, Sounds) vermieden werden.
Verringerung der Dropout-Quote:
High-Hurdle-Technique
konzentrierte Darbietung evtl. demotivierender Informationen am
Versuchsbeginn
Aufwendigere Items, die eine höhere Konzentration erfordern (viel Text usw.)
ebenfalls am Anfang des Versuchs platzieren.
Warm-Up-Technique
genaue Instruktion und Übungsseiten vor dem Beginn des eigentlichen
Versuchs, da die meisten Dropouts bereits nach wenigen Seiten auftreten.
Seriosness-Check
Abfragen der Involviertheit der Pbn vor Versuchsbeginn (evtl. Nicht-
Zulassung zum Versuch)
Steigerung der internen Validität:
Erfassung der Computermerkmale des Pbn (Browsertyp,
Bildschirmmerkmale,…)
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2.1.3. Einzelfallforschung
Wenn lediglich eine Untersuchungseinheit vorliegt:
ein einzelnes Individuum (z.B. bei seltenen Krankheiten)
ein genau abgrenzbares Kollektiv (z.B. ein Verein, eine Kultur)
Ziele: (1) Detaillierte und sorgfältige Beschreibung eines Phänomens;
(2) Hypothesengenerierung
Vorteile:
Das Problem der externen Validität stellt sich nicht, da die Ergebnisse ohnehin
nicht auf eine Gesamtpopulation übertragen werden sollen.
Es muss kein großer Aufwand auf die Standardisierung des Verfahrens
verwendet werden.
Nachteile:
Nahezu nicht replizierbar und damit auch nur bedingt generalisierbar
Die Zusammenfassung von Einzelergebnissen ist problematisch
2.1.4. Längsschnittstudien
Definition: Dieselbe Stichprobe von Individuen wird mehrmals zu verschiedenen
Zeitpunkten mit demselben oder einem vergleichbaren Messinstrument untersucht.
z.B.: Untersuchung der kognitiven Entwicklung im Kindesalter: Dieselben
Kinder werden zu unterschiedlichen Zeitpunkten untersucht.
Vorteile:
Unterschiede in den Messwerten dürfen als intraindividuelle Veränderungen
interpretiert werden.
Unterschiede innerhalb der Stichprobe dürfen als interindividuelle Unterschiede
interpretiert werden.
Für die Auswertung von abhängigen Stichproben („Within-Subject-Design“)
stehen effizientere statistische Verfahren zur Verfügung.
Nachteile:
Beeinflussung der Ergebnisse durch „Zeiteffekte“ (s.o.):
Geschichtlichkeit: Die Anwendung derselben Methode über einen längeren
Zeitraum hinweg bzw. in verschiedenen Altersgruppen ist fraglich. Der
Einfluss geänderter Umweltbedingungen ist schwer kalkulierbar!
Entwicklung: Mortalität und Alterung der Probanden
Testeffekte: Lerneffekte, reaktive Effekte
Das Untersuchungsverfahren kann im Lauf der Studie nicht mehr geändert
werden, ohne die Vergleichbarkeit der Ergebnisse zu gefährden.
Beispiel: Panelforschung
Definition: in bestimmten zeitlichen Abständen („Wellen“) werden von
denselben Untersuchungseinheiten dieselben Merkmale erhoben.
z.B. regelmäßige Befragungen zum Einkaufsverhalten
Ziel: Erfassung intraindividueller und interindividueller Veränderungen über die
Zeit hinweg
Nachteile und Störvariablen:
Lerneffekte sind abhängig von der Zahl und dem zeitlichen Abstand der
erhebungen („Wellen“).
Durch die Befragung können reaktive Testeffekte auftreten (z.B. erhöhtes
Preisbewusstsein).
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Mortalität (zufälliger und systematischer Ausfall von Erhebungseinheiten):
Bei systematischen Ausfällen tritt der „Effekt der positiven Selbstauswahl“
auf, da es von Persönlichkeitsmerkmalen (Motivation usw.) abhängt, wer
aussteigt (s.o.).
Selektionseffekte sind bereits in der Anwerbungsphase zu erwarten: die
Verweigerungsquote liegt bei über 20%!
Geschichtlichkeit (s.o.)
Lösungsvorschläge:
Bildung sehr großer Ausgangsstichproben, damit trotz Mortalität am Ende
genügend Einheiten übrig bleiben (bleibt allerdings das Problem der positiven
Selbstauswahl)
Auffüllen der ausgefallenen Einheiten (Vergleichbarkeit?!)
Alternierendes Panel: Bildung von (zwei) Subgruppen, die abwechselnd
untersucht werden; Vorteil: größerer zeitlicher Abstand zwischen den
„Wellen“ und weniger „Wellen“ => weniger Testeffekte; Nachteil: enorm
große Ausgangsstichprobe vonnöten
Rotierendes Panel: Bildung mehrer Subgruppen, wobei nur eine Subgruppe
bei allen Wellen teilnimmt, die anderen nur bei bestimmten, manche nur bei
jeweils einer Welle; Vorteil: bessere Kontrolle der „Zeiteffekte“; Nachteil:
sehr aufwendig, da bei jeder „Welle“ eine neue Subgruppe gebildet werden
muss.
Geteiltes Panel: Nur eine Subgruppe durchläuft alle Wellen, die übrigen
Subgruppen jeweils nur eine, wobei auch hier die Zahl der Wellen der Zahl
der Subgruppen entspricht; Vorteil: nur bei der ersten Gruppe schlagen die
negativen Effekte voll durch, bei den übrigen gar nicht bzw. nur bedingt;
Nachteil: siehe rotierendes Panel!
2.1.5. Querschnittstudien
Definition: Zu einem bestimmten Zeitpunkt werden mehrere Stichproben von
Individuen mit demselben oder einem vergleichbaren Messinstrument jeweils
nur einmal untersucht.
z.B.: Untersuchung der kognitiven Entwicklung im Kindesalter: Kinder
verschiedenen Alters werden zum selben Zeitpunkt untersucht.
Vorteile:
Kurze Durchführungsdauer der Untersuchung; geringerer Aufwand
Umfang der Stichprobe bleibt im Erhebungszeitraum konstant
Nachteile:
Unterschiede zwischen den Versuchsgruppen können durch Unterschiede
zwischen den Gruppen oder zwischen den Probanden bedingt sein – und müssen
insofern nicht unbedingt eine Folge der UV sein.
Unabhängige Stichproben erlauben keine Aussagen zu intraindividuellen
Unterschieden.
Für unabhängige Stichproben stehen weniger effiziente statistische Verfahren zur
Verfügung.
Generalisierung der Ergebnisse über den Zeitpunkt der Untersuchung hinaus ist
streng genommen nicht zulässig.
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2.1.6. Sekundäranalysen
Primäranalysen: Selbständige Datenerhebung
Sekundäranalysen: Rückgriff auf bereits existierende Datenbestände
z.B.: Wirtschaftsforschung (Bruttoinlandsprodukt), Literaturreviews,…
Vorteile: geringer Aufwand
Nachteile: Qualität der Daten hängt vom jew. Untersucher ab; die Daten sind u.U.
veraltet und wurden zu anderem Zweck erhoben (Übertragbarkeit auf die eigene
Fragestellung?!)
2.2. Selektion: Das Problem der Stichprobe
Definitionen:
Population (Grundgesamtheit): Alle potentiell untersuchbaren Einheiten, die
ein gemeinsames Merkmal, eine gemeinsame Merkmalskombination
aufweisen
Stichprobe: Teilmenge aller Untersuchungseinheiten, die die relevanten
Eigenschaften der Grundgesamtheit möglichst gut abbildet.
Man unterscheidet zwischen globaler und spezifischer Repräsentativität
Je besser die Stichprobe die Population repräsentiert, desto präziser sind
die Aussagen über die Grundgesamtheit
Je größer die Stichprobe, desto präziser sind die Aussagen über die
Grundgesamtheit.
Zufallsgesteuerte Stichproben:
1. Zufallsstichprobe:
In eine Zufallsstichprobe kann jedes Element der Grundgesamtheit mit
gleicher Wahrscheinlichkeit aufgenommen werden.
z.B. zufällige Stichprobenauswahl über das Einwohnermeldeamt
Empfohlen, wenn über das relevante Untersuchungsmerkmal praktisch nichts
bekannt ist.
2. Klumpenstichprobe:
Bei einer Klumpenstichprobe wird auf mehrere, zufällig ausgewählte
Teilmengen zurückgegriffen, die ihrerseits bereits vorgruppiert sind.
z.B. mehrere Schulklassen einer Jahrgangsstufe
Wird nur ein zufällig ausgewählter Klumpen untersucht (z.B. eine
Schulklasse), spricht man von einer Ad-hoc-Stichprobe.
Empfohlen bei ökonomischen Zwängen
3. Geschichtete (stratifiziere Stichprobe):
Geschichtete Stichproben sind Stichproben, deren Einheiten sich bezüglich
einer oder mehrerer das Untersuchungsmerkmal moderierender Variablen
unterscheiden; die Auswahl innerhalb einer Schicht erfolgt nach dem
Zufallsprinzip.
z.B.: Berücksichtigung des Jahreseinkommens bei der Befragung zu
Konsumgewohnheiten.
proportional geschichtet: Die prozentuale Verteilung der
Schichtungsmerkmale der Stichprobe stimmt mit deren Verteilung in der
Grundgesamtheit überein.
Problem: Explosion der Schichtanzahl bei mehreren Schichtungsvariablen
(da deren verschiedene Kombinationsmöglichkeiten berücksichtigt werden
müssen)
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4. Mehrstufige Stichprobe:
Stichprobenartige Untersuchung von Klumpen- oder geschichteten
Stichproben
Empfohlen, wenn die Klumpen bzw. Schichten zu groß sind
Nicht-zufallsgesteuerte Stichproben (unter allen Umständen zu vermeiden!):
1. Anhand willkürlich definierter Kriterien zusammengestellte Stichproben
2. Quotenstichproben:
Von jeder Stichprobe müssen bestimmte Quoten erfüllt werden (z.B. soundso
viele Frauen, soundso viele Männer usw.)
wird häufig in der Umfragenforschung verwendet.
Probleme:
Nur die prozentuale Aufteilung der Quotierungsmerkmale wird
betrachtet, i.d.R. nicht deren Kombinationsmöglichkeiten (wie bei der
geschichteten Stichprobe)
Die Auswahl der Einheiten innerhalb dieser Quoten bleibt id.R. dem
Untersucher überlassen und erfolgt deswegen meist nicht nach dem
Zufallsprinzip (wie bei der geschichteten Stichprobe), sondern z.B. nach
dem Verfügbarkeitsprinzip (bei Befragungen werden z.B. oft die
höheren Stockwerke vernachlässigt).
Die Repräsentativität von Stichproben:
Stichprobenkennwerte sind Schätzwerte; sie repräsentieren die
entsprechenden Populationsparameter immer nur mit einer gewissen
Wahrscheinlichkeit.
=> Die für die Stichprobe erhobenen Messwerte sind Schätzwerte für die wahren
Werte (in der Population).
Das Vertrauens- bzw. Konfidenzintervall gibt an, zwischen welchen Werten
sich der wahre Wert bei gegebenem Stichprobenwert mit hoher
Wahrscheinlichkeit (meistens 95%) bewegt.
Je größer die Stichprobe, desto kleiner das Konfidenzintervall.
Will man das Konfidenzintervall verkleinern, muss man den
Stichprobenumfang entsprechend vergrößern (quadrieren!)
=> Halbierung des Konfidenzintervalls = 4-facher Stichprobenumfang
14

3. Datenquellen I: Beobachtung
3.1. Was ist eine Beobachtung?
Bebachtung ist in den empirischen Wissenschaften die grundlegende Methode der
Datengewinnung.
Definition (nach Laatz): Das „Sammeln von Erfahrung im nicht-kommunikativen
Prozess mit Hilfe sämtlicher Wahrnehmungshilfen“
Alltagsbeobachtung: unsystematisch, naiv
Wissenschaftliche Beobachtung: zielgerichtet, methodisch kontrolliert
Zielgerichtetheit:
Zielgerichtetheit ist notwendig, aufgrund der begrenzten Informationsverarbeitungskapazität
des Beobachters.
Zielgerichtetheit impliziert, dass der Beobachter eine Theorie über den
Beobachtungsgegenstand hat.
Methodische Kontrolle:
Beachtung des Kontextes (Wo wird beobachtet?)
Kontrolle des Beobachterverhaltens (da Wahrnehmung ein aktiver Prozess ist)
Speichern der Beobachtung (Der Zugriff auf die Beobachtungsergebnisse sollte
jederzeit zugänglich sein)
Wissenschaftliche Beobachtung umfasst die verschiedensten Methoden:
Ablesen von Skalen
Auswertung von Fragebögen
(Direktes) Beobachten von Verhalten
Ablesen von Testergebnissen (z.B. Reaktionszeiten)
3.2. Beobachtungssysteme: Die Kodierung von Beobachtungen
Zu unterscheiden ist zwischen Verbal- und Nominalsystemen.
1. Verbalsysteme
Möglichst genaue verbale (freie) Beschreibung von Verhaltensweisen
Umfassend, da keine Vorgaben; dafür aber schwierig zu standardisieren
2. Nominalsysteme
Kodierung beobachteter Verhaltensweisen nach einem bestimmten Schema
Katalog möglicher Verhaltensweisen, die möglichst genau definiert sind
Adäquate Übersetzung dieser Verhaltensweisen in Zeichen (Bildung von
Kategorien: entweder für jede Beobachtungseinheit eine eigene
Kategorie oder übergeordnete Kategorien, in die sich mehrere ähnliche
Beobachtungseinheiten einordnen lassen)
Beobachtung als Zuordnung zu Kategorien (Dauer und Häufigkeit eines
Verhaltens; nominalskaliert):
1. Time-Sampling (Zeitstichprobe)
Beobachtungseinheit = festes Zeitintervall
Es wird pro Zeitintervall kodiert, welches Verhalten aufgetreten ist
Ergebnis: annähernde Information über Häufigkeit und Dauer des Verhaltens
2. Event-Sampling (Ereignisstichprobe)
Beobachtungseinheit = eine bestimmte Verhaltensweise
Art der Verhaltensweise sowie deren Beginn und Ende werden
festgehalten
Ergebnis: exakte Information über Häufigkeit und Dauer des Verhaltens
Gefahr der Überforderung, insbes. bei sehr kurzen Verhaltensweisen
Beobachtung als Einschätzung auf Ratingskalen (Ausprägung eines Verhaltens;
intervallskaliert).
15

3.3. Beobachterfehler und wie man sie vermindert
Ermüdung, Langeweile, Überlastung und Aufmerksamkeitsschwankungen des
Beobachters
1. Beobachtertraining
2. Vereinfachung der Beobachtung (s.u.)
3. Mehrere Beobachter (Interraterreliabilität und Verwendung von Mittelwerten
über mehrere Rater)
4. Aufzeichnung der Beobachtung (= s.u.: „vermittelte Beobachtung“)
Mangelnde Standardisierung der Beobachtung
1. Vereinfachung und Standardisierung der Beobachtung
Begrenzte Anzahl klar definierter Kategorien
Keine Globalurteile, sondern „Merkmal für Merkmal“
Verwendung adäquater Skalen (evtl. kombinierte Verbal-
/Numeralskalen)
Beobachtertraining
Generelle und spezielle Erwartungseffekte sowie Reaktivitätseffekte
Rosenthal- bzw. Pygmalion-Effekt (s.o.)
Unbeabsichtigte Beeinflussung des Pbn durch verbales u. nonverbales
Verhalten des Beobachters bzw. durch die Tatsache der Beobachtung
selbst!
Zentrale Tendenz
häufigere Verwendung der mittleren Kategorien
Milde-Tendenz
Vermeidung extremer Kategorien
Primacy-Recency-Effekt
v.a. bei retrospektiver Beobachtung: die ersten und letzten Beobachtungen
werden besser gemerkt und sind im Nachhinein leichter abrufbar.
Halo-Effekt
Unzulässige Generalisierung von beobachteten Verhaltensweisen auf
erwartete Persönlichkeitsmerkmale
1. Beobachtertraining (Problembewusstsein)
2. Postumer Ausschluss einzelner Beobachter und/oder Beobachtungsgegenstände
(bei der Auswertung)
3. Mehrere Beobachter (Interraterreliabilität)
4. „Einseitig verdeckte Beobachtung“ (z.B. durch Coverstory, s.u.)
5. „Indirekte Beobachtung“ (keine Interaktion zw. Vp und Vl, s.u.)
6. „Vermittelte Beobachtung“ (Aufzeichnung des Verhaltens, s.u.)
7. Gewöhnungsphase (zur Abschwächung reaktiver Effekte seitens der Vp)
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3.4. Selbst- und Fremdbeobachtung
Probleme der Selbstbeobachtung:
Reaktivität: Die Tatsache, dass der Beobachter weiß, was beobachtet werden
soll, kann die Beobachtung beeinflussen.
Da Verhalten und Beobachtung simultan ablaufen, Gefahr der kognitiven
Überforderung (Grenzen der Verarbeitungskapazität); Probleme retrospektiver
Beobachtung (s.o.)
Veränderung des Beobachtungsgegenstandes durch die Beobachtung
(Reaktivität)
Nicht alle Phänomene können von einem selbst beobachtet werden.
Die Ergebnisse der Beobachtung sind nicht nachprüfbar.
Aspekte der Fremdbeobachtung:
Natürliches vs. künstliches Beobachtungsumfeld
Siehe oben: Feld- und Laborforschung
Wissentliche / offene vs. unwissentliche / verdeckte Beobachtung
Unwissentlich (non-reaktiv): Probanden wissen nicht, dass sie beobachtet
werden (z.B. durch eine Einwegscheibe, mittels einer versteckten
Kamera,…) = einseitige Verbindung vom Vl zur Vp
einseitig verdeckt (non-reaktiv): Proband weiß nicht, was beobachtet wird
(z.B. Coverstories)
beidseitig verdeckt (non-reaktiv):
wissentlich/offen (reakativ): Reaktivitätsprobleme (s.u.)!!
Teilnehmende vs. nicht-teilnehmende Beobachtung
Nicht-teilnehmend: Beobachter hat keinen Einfluss auf den
Versuchsgegenstand; es findet keine Interaktion zw. Vp und Beobachter
statt
Teilnehmend: Problem der Reaktivität und der möglichen Überforderung
des Beobachters (begrenzte Verarbeitungskapazität)
Direkte vs. indirekte (non-reaktive) Beobachtung
Direkte Beobachtung: das Verhalten selber wird beobachtet.
Indirekte Beobachtung: Lediglich die Spuren bzw. Auswirkungen des
Verhaltens werden beobachtet (z.B. Wrong-Number Technik, Lost-Letter
Technik, Auswertung bereits vorhandener Dokumente,…).
* Die Interpretation solcher Daten verlangt eine Verhaltenstheorie
(Welches Verhalten hat die Daten erzeugt?) und eine
Stichprobentheorie (Wer kann die Daten erzeugt haben?); eine
Individualzuweisung der Daten ist meistens nicht möglich.
Vermittelte vs. unvermittelte Beobachtung
Vermittelte Beobachtung: Zu beobachtendes Verhalten wird gespeichert
(z.B. mittels Audio- oder Videoaufnahme), und ist dadurch beliebig
abrufbar und wieder verwendbar.
Unvermittelte Beobachtung: mindestens 2 Beobachter
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3.5. Güte einer Beobachtung
Retest-Reliabilität (intraindividueller Vergleich der Beobachter)
Übereinstimmung der Beobachtungsergebnisse bei wiederholter Durchführung
(Stabilität und Konsistenz eines Beobachters)
Interraterreliabilität (interindividueller Vergleich der Beobachter)
Übereinstimmung verschiedener Beobachter (Kappa-Maß)
Interpretation: Die zufallskorrigierte Beobachterübereinstimmung beträgt X %.
gute Übereinstimmung: Kappa-Werte > 70%
zufrieden stellende Übereinstimmung: Kappa-Werte > 50%
3.6. Zusammenfassung: Aspekte des Beobachtungsprozesses
Objekt der Beobachtung
Subjekt der Beobachtung
Umstände der Beobachtung
Mittel der Beobachtung (Sinnesorgane; Geräte; Prozeduren)
Implizites oder explizites theoretisches Wissen, mit dessen Hilfe die o.g. Aspekte
aufeinander bezogen werden.
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4. Datenquellen II: Befragung
4.1. Was ist Befragung?
Alltagsverständnis: verbale Kommunikation zwischen Personen
Wissenschaftliches Verständnis: Informationsfluss zwischen Personen (nicht
zwangsläufig verbaler Art)
Kennzeichen einer wissenschaftlichen Befragung ist die Kontrolle jedes
einzelnen Befragungsschrittes:
Systematische Vorbereitung und Durchführung (präzise Formulierung
der Fragen; genaue Instruktion; Wahl eines adäquaten
Befragungsinstruments usw.)
Berücksichtigt werden müssen dabei v.a. die Befragungssituation sowie
Personenmerkmale des Interviewers und des Befragten (s.u.)
4.2. Klassifikation von Befragungen
4.2.1. Ausmaß der Standardisierung
Man unterscheidet zwischen strukturierten, halb-strukturierten und unstrukturierten
Befragungen.
Eine standardisierte bzw. strukturierte Befragung gibt die Abfolge und den
Wortlaut der Fragen vor. Antwortvorgaben sind dagegen nicht unbedingt notwendig.
Offene Fragen sind also auch in einer standardisierten Befragung durchaus möglich.
Offene Fragen (freie Formulierung der Antworten): bei stetigen Merkmalen
(z.B. Alter) oder wenn die Antworten vorher nicht absehbar sind
Geschlossene Fragen (Vorgabe mehrerer Antwortoptionen): wenn eine
Begrenzung der Antworten auf bestimmte Bereiche sinnvoll erscheint;
einfachere Auswertung
Standardisierte Befragungen eignen sich bei umgrenzten Themenbereichen oder
wenn bereits Vorwissen zu dem betreffenden Thema besteht.
Bei halbstandardisierten Befragungen orientiert sich der Interviewer an einem mehr
oder minder groben Leitfaden. Reihenfolge und Art der einzelnen Fragen sind also
nicht vollkommen vorgeschrieben. Ermöglicht höhere Flexibilität; daher am besten!
Teilweise offene, teilweise geschlossene Fragen
4.2.2. Autoritätsanspruch des Interviewers
Man unterscheidet zwischen „weichen-“, „harten-“ und „neutralen Interviews“.
„Weiche“ Interviews beruhen auf den Prinzipien der Gesprächstherapie (nondirektiv,
emphatisch, wertschätzend, selbstkongruent)
Ziel: aufrichtige, offene und reichhaltige Antworten (ohne Hemmungen)
„Harte“ Interviews: autoritär-aggressiver Fragestil, häufiges Anzweifeln der
Antworten, schnelle Aufeinanderfolge der Fragen
Ziel: „Überrennen“ von Abwehrmechanismen
„Neutrale“ Interviews: Betonung der informationssuchenden Funktion der
Befragung; Fragender und Befragter als gleichwertige Partner
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4.2.3. Art des Kontakts
Man unterscheidet zwischen direkten/persönlichen, telefonischen und schriftlichen
Befragungen.
Persönliche Befragung („Face-to-Face-Interview“): hoher Aufwand, dafür hohe
subjektive Vertraulichkeit
Telefonische Befragung („Telefoninterview“): schnell und preiswert; vom Befragten
als anonymer und weniger bedrängend erlebt als persönliche Interviews; geringe
Verweigerungsquote
Schriftliche Befragung („Paper-and-Pencil“): kostspielig, unkontrollierte
Erhebungssituation, heterogene Rücklaufquote, statt sequentieller Reihenfolge
simultan (da vor- und zurückgeblättert werden kann)
Neuere, computerunterstützte Befragungstechniken:
“Computer Assisted Personal interviewing“ (CAPI)
“Computer Assisted Telephone Interviewing” (CATI)
“Computer Assisted Self Interviewing” (CASI)
“Computer Self-Administered Questionnaire” (CSAQ)
“Disk by Mail” (DBM)
Voice Recognition (VR)
4.2.4. Anzahl der befragten Personen
Man unterscheidet zwischen Gruppen- und Einzelinterviews
Einzelinterviews: bei Themenbereichen, in denen Gruppeneffekte auftreten können
(Leistungsdruck, sozialer Druck)
Gruppeninterviews: Geringere Kosten; einheitliche Befragungssituation für
jeweilige Gruppe
Befragte machen Angaben auf Antwortbogen
4.2.5. Anzahl der Interviewer
Zu unterschieden ist zwischen: Ein Interviewer; „Tandem“ und „Hearing“
Ein Interviewer: am ökonomischsten
Tandem-Interview (2 Interviewer): sinnvoll bei anspruchsvollen Interviews, wie
z.B. Expertenbefragungen
Hearing / Board-Interviews (Mehrere Interviewer): Möglichkeit der gegenseitigen
Ergänzung, vom Befragten als belastend wahrgenommen (z.B. bei
Personalkommissionen)
4.2.6. Funktion des Interviews
Informationsermittelnde Funktion: Erfassung von Fakten (z.B. Zeugeninterviews;
Panel-Befragungen,…)
Invormationsvermittelnde Funktion: Beratungsgespräche (z.B. Berufsberatung)
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4.3. Allgemeines psychologisches Grundmodell der Befragung
Die Antwort einer Person hängt ab von:
1. Aspekten der Frage (z.B. Wortlaut, Reihenfolge)
2. Merkmalen des Befragten (z.B. Motivation, Kompetenz)
3. Kontext der Befragungssituation (z.B. Art, Zweck, Merkmale des Interviewers)
Ergo: Es gibt eine Vielzahl an Einflussfaktoren auf die Antwort
4.3.1. Aspekte der Frage
Die Reihenfolge der Frage kann die Antwort beeinflussen.
Werden kontextuell ähnliche Fragen direkt hintereinander gestellt, versucht der
Befragte die 2. Frage meist einem anderen Kontext zuzuordnen und etwas anderes,
sprich neues, zu antworten („Given-new-Contract“).
Ergo: Thematisch oder kontextuell ähnliche Fragen immer auseinander
ziehen!
Die Formulierung der Fragen kann die Antwort beeinflussen (möglichst präzise und
einfach).
Die Formatierung der Antwortskala (s.u.) hat einen Einfluss darauf, wie die
dazugehörige Frage interpretiert wird.
Wie oft ärgern sie sich?!
Skala 1: mehrmals am Tag …Weniger als 1 Mal pro Woche
Skala 2: mehrmals im Jahr … Weniger als 1 Mal pro Jahr
4.3.2. Merkmale des Befragten
Motivation: Pb will keine validen Angaben machen
Demand-Effekte: Pb will die „Erwartungen“ des Befragers erfüllen
Soziale Erwünschtheit: Formulierung sozial akzeptierter Antworten
„Self-Disclosure“: Auskunftsverweigerung (Item- vs. Unit-Nonresponder)
Kompetenz: Pb kann keine validen Angaben machen
Pb ist von den Fragen überfordert und kann schlicht und einfach nicht antworten!
4.3.3. Kontext der Befragungssituation
Der Zweck einer Befragung beeinflusst die Bereitschaft, daran teilzunehmen und
Ausführlichkeit und Inhalt der Antworten.
Befragung als wahrgenommenes „Bürgerreferendum“ (extremere Positionen);
Befragung als wahrgenommenes „intimes Gespräch“ (Orientierung an der
Meinung des Interviewers)
Merkmale des Interviewers (wie Alter, Geschlecht, Rasse,…) können die Antworten
beeinflussen.
Beispiel: ein Ausländer führt Befragung zu Ausländerfeindlichkeit durch
(Demandeffekte, soziale Erwünschtheit,…)
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4.4. Formatierung der Antwortskala
Numeralskala (Zahlenwerte): z.B. von 0 bis 5 (unipolar) oder von -2 bis 2.
(-) Verwendung negativer Skalenwerte ist umstritten
(-) Fraglich, ob Ureile in Zahlen ausgedrückt werden können (evtl. zu abstrakt)
Daher: (+) Verbale Verankerung der Pole!!
(-) Anfälliger für Urteilseffekte als Verbalskalen
Verbalskala (Begriffe): z.B. von „stimmt gar nicht“ bis „stimmt völlig“
(-) Durch verbale Bezeichnung u.U. unpräzise
(-) Äquidistanz zwischen den Kategorien nicht immer sichergestellt
(+) Weniger anfällig für Urteilseffekte als Numeralskalen
Symbolskalen: z.B. „Thermometerskala“, „Kunin-Skala“ (mit Smileys)
(+) v.a. bei Kindern sinnvoll
Visuelle Analogskala: Antworten werden auf einer kontinuierlichen Linie abgetragen
(z.B. von „sehr selten“ bis „sehr häufig“)
(-) Hoher Auswertungsaufwand
(-) Anfangs höhere Unsicherheit bei den Probanden
(+) Später aber: höhere Motivation der Befragten und schneller Antworten
(+) Feinere Abstufungen des Urteils möglich
(+) Entspricht Intervallniveau
(+) Geringe Erinnerungseffekte: Pbn können sich angegebene Position nur
schwer merken
Standardskala: Eine durch Beispiele verankerte Skala
(-) Hoher Entwicklungsaufwand
(+) Plastische Wirkung für Befragten
Empfehlungen:
Bei Numeralskalen: Verbale Verankerung!
Kategorienzahl an der Differenziertheit des Messgegenstandes und der
Differenzierungsfähigkeit der Befragten ausrichten
* Rohrmann empfiehlt Ratingskalen mit 5 Kategorien; bei akademischen
Stichproben aber auch größere Kategorienzahl möglich.
Ungerade Anzahl von Kategorien bzw. Aufnahme einer Mittelkategorie
(„weder-noch“/ „unentschieden“)
(-) Sind Mittelkategorien explizit vorgegeben, werden sie auch häufiger
genutzt.
(-) Unterscheidung von Unwissenheit, neutraler Position und Bequemlichkeit
nur schwer möglich.
=> Daher: Einführung einer optisch getrennten Ausweichkategorie für
Unwissenheit.
Gerade Anzahl von Kategorien (keine Mittelkategorie)
(+) Entscheidung des Pb wird erzwungen
(- ) Gefahr häufiger Missings
Bei bipolaren Skalen: Balancierung (sprich: genauso viele positive wie
negative Kategorien + eine Mittelkategorie)
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4.5. Auskunftsverweigerung
Item-Nonresponder: Nichtbeantwortung einzelner Items
Ursachen: Verweigerung der Auskunft (v.a. bei intimeren Fragen), Nicht-
Informiertheit, Meinungslosigkeit, Unentschlossenheit
Personenprofil: Unsichere Personen, ältere Menschen, Personen mit geringem
Sozialstatus
Unit-Nonresponder: komplette Auskunftsverweigerung
Kontrollmöglichkeiten: Hinreichend große Stichprobe, Auffüllen der
Stichprobe
Problem: Systematische Unterschiede zwischen Respondern und
Nonrespondern => Verzerrung der Stichprobe (Repräsentativität)
Personenprofil:
bei Interviews: ältere Menschen, Frauen, geringer Bildungsstatus
bei schriftlichen Befragungen: geringer Bildungsstatus, geringere
Intelligenz, geringes Interesse am Thema, fehlende Beziehung zum
Unterssucher
Verweigerungsquoten:
Bei persönlicher Befragung: 7-14%
Bei telefonischer Befragung: 7%
Bei schriftlicher Befragung: 10-90%
Freistempelung des Briefes (34%); frankierter Rückumschlag (26%)
Computerunterstützte Befragung: ähnliche Verweigerungsquoten, aber höhere
Rücklaufgeschwindigkeit!
Die Rücklaufquoten bei schriftlichen Befragungen können gesteigert werden, durch:
Stichproben, die den Umgang mit schriftlichen Texten gewohnt sind
aktuelle und interessante Themen
ansprechende Gestaltung des Fragebogens
vorheriges Ankündigungsschreiben (2 mal so hoch) oder kurzen Anruf (3 mal
so hoch)
Festlegung einer Deadline (Einsendeschluss)
Entscheidend für die Qualität und Verwertbarkeit einer schriftlichen Befragung ist
nicht die Höhe des Rücklaufs, sondern die Repräsentativität der Stichprobe!
Möglichkeiten zur qualitativen Kontrolle der Rückläufe:
Überprüfung der Repräsentativität (z.B. mittels Sozialstatistiken)
Gezielte telefonische, schriftliche oder persönliche Nachbefragung der Non-
Responder
23

5. Datenquellen III: Apparative Techniken
5.1. Psychophysiologische Methoden
Grundannahme: „Die Herstellung kausaler Beziehungen zwischen Gehirn, Körper
und Verhalten erfordert die simultane Erfassung und Beeinflussung von
physiologischen und psychologischen Variablen.“ (Birbaumer & Schmidt)
Dabei sind 2 Strategien zu unterscheiden:
1. Manipulation des physiologischen Substrats (UV) => Beobachtung des
Verhaltens (AV)
z.B. Zerstörung oder Reizung einer Hirnregion (UV) => Beobachtung
des Verhaltens (AV)
v.a. in der biologischen Psychologie und Neuropsychologie
angewandt (überwiegend Tierversuche)
Ziel ist es, Zusammenhänge zwischen Hirnstrukturen und
Verhalten herauszufinden.
2. Manipulation des Verhaltens (UV) => Veränderungen des Substrats
(AV)
z.B. Darbietung eines Reizes (UV) => Messen der elektrischen
Hirnaktivität (AV)
wird v.a. in der Psychophysiologie angewendet (Humanversuche)
Ziel ist es, Zusammenhänge zwischen Hirnprozessen und Verhalten
herauszufinden.
Biosignale: Alle physikalisch messbaren, kontinuierlich oder nahezu
kontinuierlich registrierbaren Körperfunktionen.
Folgende Arten von Biosignalen sind zu unterscheiden:
1. Direkte bioelektrische Signale
Gehen mit elektrischen Spannungsänderungen einher: z.B. Herzschlag
oder Hirnaktivität
2. Indirekte bioelektrische Signale
z.B. Hautleitfähigkeit (gibt Auskunft über die Schweißproduktion)
3. Nicht-elektrische Biosignale
z.B. Blutdruck, Atemfrequenz, Temperatur (lassen sich in nahezu
kontinuierliche, bioelektrische Signale umwandeln!)
Biosignale werden über die Amplitude, Frequenz, und Wellenform interpretiert! Je
nach Fragestellung kann auch nur eine dieser Ausprägungen relevant sein.
5.2. Messanordnung
Die typische Messanordnung zur Erhebung von Biosignalen umfasst 4 Schritte:
1. Messquelle: Biosignale (s.o.)
2. Ableitung der Biosignale durch Messfühler (Elektroden, Wandler)
3. Signalverarbeitung (Filterung und Verstärkung des Signals zur Kontrolle von
Störgrößen)
4. Aufzeichnung, Darstellung und Speicherung
24

Folgende Arten von Messfühlern sind zu unterscheiden:
Elektroden: Zur Ableitung bioelektrischer Signale
Bipolare Ableitung: Relevante Spannungsänderung wird mit zwei
Elektroden erfasst, wobei beide Elektroden über der die Spannung
erzeugenden Struktur angebracht werden (z.B. EMG).
Unipolare Ableitung: Spannungsdifferenz zwischen der interessierenden
Struktur und einer „neutralen“ Referenzelektrode (z.B. EEG, EKG).
Subdermalelektroden: Unter der Hautoberfläche (v.a. bei Tierversuchen,
für Psychologen verboten, da diese nur nicht-invasiv arbeiten dürfen)
Oberflächenelektroden: Auf der Hautoberfläche angebrachte Elektroden
Wandler: Zur Ableitung nicht-elektrischer Biosignale und deren Umwandlung
in elektrische Signale
Mechanische, chemische und andere nichtelektrische Biosignale werden
durch Wandler in bioelektrische Signale umgewandelt (die Atmung z.B.
mit einem Atemgürtel, die Temperatur mittels Thermofühler usw.).
Analog-Wandler: analoges Signal = wert- und zeitkontinuierliche
Zuordnung einer physikalischen Messgröße zu einer anderen (z.B. Zeit,
Kraft oder Weg)
Digital-Wandler: Digitale Signale = wert- und zeitdiskrete Zahlenfolgen
Störgrößen: Die Messung kann durch sog. Artefekate beeinflusst werden, d.h.
durch aufgefangene Signale, die anderen Ursprungs sind als das zu messende
Biosignal. Dabei ist zu unterscheiden zwischen Artefakten physiologischer Herkunft,
Bewegungsartefakten und Artefakten durch externe elektrische Einstreuung:
Artefakte physiologischer Herkunft
Potentialschwankungen und Signalstörungen durch parallel ablaufende
physiologische Prozesse
Lösung: bessere Elektroden / elektronische Komponenten
Bewegungsartefakte
Lösung: optimale Platzierung der Elektroden
Artefakte durch externe elektrische Einstreuung
Lösung: Bessere elektronische Komponenten (Verwendung von
abgeschirmten Leitungen, Masseelektroden usw.); Abschirmung des
Raumes bzw. des Probanden; Filterung und Verstärkung
Filterung: Durch elektronische Filter wird das aufgenommene Signal vor der
weiteren Verarbeitung aufbereitet; Störsignale werden weitestgehend herausgefiltert.
Tiefpassfilter: Begrenzen den Frequenzbereich nach oben
Dämpfung hoher Frequenzen: tiefe (unterhalb der jew. Grenzfrequenz
gelegene) Frequenzen kommen zu 100 % durch, während hohe
Frequenzen den Filter nur zu einem geringeren Prozentsatz passieren.
Tiefpassfilter werden am häufigsten verwendet (z.B. zur Unterdrückung
von Rauschen, u.a. des 50Hz-Netzgebrumms)
Hochpassfilter: Begrenzen den Frequenzbereich nach unten
Dämpfung niedriger Frequenzen: s.o.
Grenzfrequenz: Frequenz, bei der das Signal auf 70,7% der ursprünglichen
Amplitude reduziert wird. Je weiter die herauszufilternde Frequenz jenseits
dieses Grenzwerts liegt, desto stärker die Filterung.
Problem: Signale, die jenseits der Grenzfrequenz liegen, werden nicht
vollständig herausgefiltert, sondern lediglich gehemmt.
Bandpass-Filter: Passage ausgewählter Frequenzbänder
Bandsperr-Filter: Selektives Herausfiltern spezifischer Frequenzbänder (z.B.
50Hz- Netzgebrumm)
25

Prinzip der Differenzverstärkung: Verstärkung von Spannungsdifferenzen
zwischen 2 Ableiteelektroden.
Zu diesem Zweck werden 2 Elektroden an jeweils unterschiedlichen Stellen
angebracht. Da sich Störsignale im Gegensatz zu bioelektrischen Signalen mit
enormer Geschwindigkeit ausbreiten, kommen sie mehr oder minder
gleichphasig an den beiden Elektroden an und werden durch Differenzbildung
fast vollständig eliminiert.
Was bleibt, ist das relevante bioelektrische Signal, das aufgrund seiner
langsameren Ausbreitung zu unterschiedlichen Zeitpunkten an den
Elektroden ankommt und sich dementsprechend bei der Differenzbildung
nicht aufhebt.
Masse-Elektroden: gleichen Potentialunterschiede zwischen Proband und Gerät aus.
Eichung: Erhebung eines Referenzsignals, mit dem dann Eichmessungen
vorgenommen werden können. Ein Referenzsignal ist ein Signal, dessen Höhe
bekannt ist und das man gleichzeitig einem bestimmten Verhalten zuordnen kann
(Wie sieht z.B. das Lidschlusssignal aus bzw. wie verändert es sich, wenn der Blick
nach vorne auf die Straße, auf den Tacho oder sonst wohin gerichtet ist?!)
Ziele: (1) Verwendung der Amplitude des Referenzsignals als Bezugsgröße für
die weiteren Auswertungen. (2) Überprüfung, ob die Verstärkungseinheiten
adäquat arbeiten.
5.3. Messprobleme:
Artefakte (s.o.)
Spezifitätsproblematik: Physiologische Reaktionen sind nicht eindeutig, sondern
zumindest z.T. individualspezifisch. Sie können also unabhängig vom Stimulus und
der Motivation der Vp stark variieren.
Dem einen schlägt Stress z.B. auf den Magen, dem anderen auf die Blase.
Außerdem können verschiedene Stimuli und Motivationen dieselbe
physiologische Reaktion hervorrufen. Z.B. kann die Ursache einer erhöhten
Herzfrequenz sowohl Angst als auch Freude sein.
Bei der Auswertung physiologischer Reaktionen muss also bedacht werden, dass es
sich um individual-, stimuli- und motivationsspezifische Reaktionen handelt.
Ausgangswertproblematik: Physiologische Reaktionen hängen vom jeweiligen
Ausgangswert ab. Das Ausgangswertgesetz von Wilder besagt: Je stärker
vegetative Organe aktiviert sind, desto stärker ist ihre Ansprechbarkeit auf
hemmende Reize und desto schwächer ist ihre Ansprechbarkeit auf aktivierende
Reize.
Regressionseffekt B: Zwischen Ausgangswert und Veränderungswert besteht
eine negative Korrelation. Dementsprechend enthalten die Veränderungswerte
einen systematischen Fehler.
Mögliche Lösungen:
Differenzbildung: Behandlung – Baseline
Prozentuale Veränderung: (Behandlung – Baseline)/Baseline
Kovarianzanalytische Methoden: Baseline als Kovariable
Regressionsanalytische Methoden
Physiologische Messungen hängen nicht zuletzt von inneren u. äußeren Variablen ab:
Äußere Störvariablen: Tageszeit, Raum-/Außentemperatur, Versuchssetting
Innere Störvariablen: Motivation, Stimmung, Alter, Geschlecht,…
26

5.4. Physiologische Maße
Zentrales Nervensystem (Rückenmark und Gehirn)
EEG (Elektroenzephalogramm): Messung der neuronalen Aktivität im Gehirn
Bildgebende Verfahren
PET (Positronen-Emissions-Tomographie): Sichtbarmachung des Gehirnstoffwechsels
durch Injektion radioaktiv markierter Glucose
Computertomographie: Absorption von Röntgenstrahlen
Kernspintomographie: Schwingungsverhalten von Atomen nach
Magnetbestrahlung
Peripheres Nervensystem (nervöses Gewebe außerhalb des ZNS)
EMG (Elektromyogramm): Ableitung elektronischer Potentiale auf der Haut, die
von der Aktivität des darunter liegenden Muskels herrühren.
EKG (Elektrokardiogramm): Messung der Herzfrequenz
SCR (Skin Conductance Response): Messung der elektrischen Hautleitfähigkeit
der Haut (meist an den Handflächen), um so auf die Aktivität der Schweißdrüsen
zu schließen: Je aktiver nämlich die Schweißdrüsen, desto leitfähiger die Haut!
Lidschlagmessung
Endokrines (hormonelles) System
Blut-, Urin- und Speichelproben zur Messung des Hormongehalts
Immunsystem
Blutproben (je entspannter, desto größer die Immunsystemaktivität)
Sprechverhalten: Logoport
27

6. Versuchsplanung I
6.1. Grundlegendes zur Versuchsplanung
Grundidee: Um den Kausalzusammenhang zwischen einer UV und einer AV zu
prüfen, werden Situationen hergestellt, die sich nur durch die Ausprägung der UV
unterscheiden. Verändert sich in diesem Fall die AV, ist die Veränderung auf die
Variation der AV zurückzuführen.
Der Idealfall zweier Situationen, die sich nur in der UV unterscheiden ist in der
Praxis nicht herzustellen. Stattdessen setzt sich in jedem Experiment die
Gesamtvarianz aus Primär-, Sekundär- und Fehlervarianz zusammen.
1. Primärvarianz
Systematische Variation der Messwerte
Zurückzuführen auf die Variation der UV
2. Sekundärvarianz
Systematische Variation der Messwerte
Zurückzuführen auf die systematische Variation identifizierbarer
Störvariablen (= Kontrollvariablen)
3. Fehlervarianz (Zufallsfehler)
Unsystematische Variation der Messwerte
Weder auf den Einfluss der Variation der UV, noch auf den Einfluss der
Variation identifizierbarer Störvariablen zurückzuführen
Die UV hat gewirkt, wenn die Primärvarianz größer als die Fehlervarianz ist
(PV/FV > 1); ob die Wirkung auch signifikant, d.h. wahrscheinlich nicht zufällig,
ist, kann erst ein entsprechendes Testverfahren zeigen.
Dabei wird den erhobenen Daten eine Verteilung zugrunde gelegt, die unter der
Annahme der Nullhypothese zu erwarten ist.
Bei einer ungerichteten Alternativhypothese (zweiseitige Fragestellung) werden
die Messwerte an beiden Enden dieser Verteilung erwartet.
Bei einer gerichteten Alternativhypothese (einseitige Fragestellung) werden die
Messwerte entweder am oberen oder am unteren Ende der Verteilung erwartet.
Das Signifikanzniveau (z.B. 5%): Wenn das Ergebnis zu den 5%
unwahrscheinlichsten Ergebnissen unter dem Modell der Nullhypothese gehört, ist
das Ergebnis so unwahrscheinlich, dass die zugrunde liegende Nullhypothese
abgelehnt werden kann; es ist signifikant!
Fehler 1. Art (Alpha-Fehler): H0 ablehnen, obwohl H0 gilt
wird im Allgemeinen auf Alpha = 1% oder Alpha = 5% festgelegt
(Konvention)
wenn die H0 nicht abgelehnt, sondern bewiesen werden soll, wird das
Alphaniveau größer gewählt.
Fehler 2. Art (Beta-Fehler): H0 annehmen, obwohl H0 nicht gilt
28

6.2. Die Varianzanalyse
Grundgedanke: In der Varianzanalyse geht es darum, aufzuklären, wie viel
Variation der AV durch die UV erzeugt wird. Kurz: Es geht um die Ermittlung der
Primärvarianz.
Zu diesem Zweck wird die Gesamtvarianz in die Primär- und Fehlervarianz
aufgeteilt und beides miteinander verglichen (PV/FV > 1?!)
Wenn die Primärvarianz „größer“ ist als die Fehlervarianz, muss im weiteren
Verlauf der Analyse (F-Werte) geprüft werden, ob sie auch „groß“ genug ist, um
als signifikant gelten zu können!
Ist das empirische Verhältnis PV/FV in der entsprechend der
Nullhypothese erstellten Verteilung sehr unwahrscheinlich, kann die H0
abgelehnt werden!
Die Varianzanalyse wird angewandt, wenn die UV mehr als 2 Stufen hat
(einfaktorielle Varianzanalyse) oder 2 oder mehr UVn vorliegen.
Angenommen werden muss ferner Intervallniveau und Normalverteilung
Bei mehr als 2 Stufen der UV oder bei mehreren UVn scheidet die Differenz
zwischen den Versuchsgruppen als Maß für die Veränderungen der AV aus. In der
Varianzanalyse dienen daher die Quadratsummen als Maß der
Unterschiedlichkeit.
QS Total: gibt an, wie unterschiedlich die Personen innerhalb der untersuchten
Stichprobe sind.
QSHW1 / QSHW2 / QSWW: geben an, wie unterschiedlich die Gruppen unter den
Stufen der UV sind.
QS Fehler: gibt an, wie unterschiedlich die Personen noch sind, wenn die durch
die Stufen der UV entstandenen Unterschiede abgezogen wurden.
Zweifaktoriell: QS Total = QSA + QSB + QSAB + QS Fehler
Im zweifaktoriellen Fall, also bei zwei AVn, setzt sich der Wert Xijk, den eine
Versuchsperson k liefert, aus folgenden Einflussgrößen zusammen:
1. G… = Typischer Wert der untersuchten Stichprobe (Gesamtmittelwert; sprich:
Summe aller Messwerte / n = Anzahl der Pbn)
2. Ai.. = Einfluss der Stufe i der ersten UV (z.B. Einfluss des Geschlechts)
3. B.j. = Einfluss der Stufe j der zweiten UV (z.B. Einfluss des Alkohols)
4. ABij. = Einfluss der Kombination aus UV 1 und UV 2 (WW)
5. Eijk = Typischer Wert der Person k („Fehler“)
Einfaktoriell: X = G + A + E
Zweifaktoriell: X = G + A + B + AB + E
Dreifaktoriell: X = G + A + B+ C + AB + AC + BC + ABC + E
Im zweifaktoriellen Beispiel gibt es 3 Arten von Primärvarianz, die jeweils durch
die UV A (HW A), die UV B (HW B) und die Wechselwirkung der beiden Variablen
(WW) erzeugt werden.
Jede dieser drei Primärvarianzen muss jeweils mit der Fehlervarianz verglichen
werden: Dies geschieht durch den Vergleich der mittleren Quadratsummen (MQ)
1. MQA / MQ Fehler
2. MQB / MQ Fehler F-Brüche
3. MQAB / MQ Fehler
29

In einer Varianztafel werden für die AVn, die Wechselwirkung und den
Fehleranteil jeweils folgende Werte eingetragen:
Quadratsumme (QS) => Summe der (Ausgangswerte – Stichprobenmittelwert)²
Freiheitsgrade (df) => Anzahl der frei wählbaren Werte in einer Kontingenz-
a = Anzahl der Stufen der UV A
b = Anzahl der Stufen der UV B
n = Stichprobenumfang / Anzahl
der Probanden
tafel
1) HW A: df = a – 1
2) HW B: df = b – 1
3) WWAB: df = (a – 1) (b – 1)
4) Fehler: df = n – (a b)
5) Total: df = n – 1
Mittlere Quadratsumme (MQ) => QS/df
F-Bruch (F) => MQ Effekt/MQ Fehler
F-Bruch < 1 = keine Wirkung
F-Bruch > 1 = eventuelle Wirkung
(abhängig von der Wahrscheinlichkeit,
mit der das Ergebnis zur
angenommenen Modellverteilung
gehört.)
6.3. Interpretation der Wirkungen
UNPROBLEMATISCH
HW1 und/oder HW2 signifikant – WW nicht signifikant
Alle signifikanten Hauptwirkungen können interpretiert werden.
Weder HW1 noch HW2 signifikant – WW signifikant
Wechselwirkung darf interpretiert werden.
PROBLEMATISCH
HW1 und/oder HW2 signifikant – WW signifikant
HW darf nur dann interpretiert werden, wenn WW die Richtung dieser nicht
verändert.
Daraus folgt, dass bei signifikanten Wechselwirkungen die Effekte graphisch oder
tabellarisch veranschaulicht werden müssen, bevor sie interpretiert werden
können.
I, Ordinale Wechselwirkung (gleiches Vorzeichen der Steigung)
Die Reaktion auf die UVn ist unterschiedlich stark,
verläuft aber in die gleiche Richtung.
Beide HW (sofern signifikant) dürfen
interpretiert werden.
WW darf interpretiert werden.
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II, Disordinale Wechselwirkung (verschieden Vorzeichen der Steigung)
III, Semidisordinale (hybride) Wechselwirkung
Überkreuzung (Haupteffekte verlaufen in
unterschiedliche Richtungen)
Nur WW darf interpretiert werden!
Ein Haupteffekt geht in die gleiche Richtung, der
andere nicht.
Die HW, die über beide Stufen der anderen UV
in die gleiche Richtung tendiert, darf
interpretiert werden, die andere nicht.
WW darf interpretiert werden.
Fazit: Bei Signifikanz darf WW immer interpretiert werden, die HWn in Abhängigkeit von
ihrer „Richtung“.
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7. Versuchsplanung II
7.1. Das Experiment
Definition: Ein Experiment ist ein systematischer Beobachtungsvorgang, bei dem
eine oder mehrere unabhängige Variablen planmäßig manipuliert- und
systematische und/oder unsystematische Störvariablen ausgeschaltet oder
kontrolliert werden.
1. Datengewinnung über systematische Beobachtung (einer oder mehrer
abhängigen Variablen)
2. Aktive und planmäßige Manipulation einer oder mehrerer unabhängiger
Variablen
3. Ausschaltung bzw. Kontrolle von Störvariablen, um auf diese Weise
sicherzustellen, dass evtl. Veränderungen der AV auf die Variation der UV
zurückzuführen sind.
Experimentelle Kontrolltechniken
Versuchsplanerische Kontrolltechniken
Statistische Kontrolltechniken
7.2. Das MAX-KON-MIN-Prinzip
Das MAX-KON-MIN-Prinzip basiert auf 3 Maximen:
1. MAXimiere die Primärvarianz
Die Stufen der AV sind so zu wählen, dass zwischen den Versuchsgruppen,
die den jeweiligen Stufen entsprechen, möglichst große Unterschiede in der
AV entstehen.
2. KONtrolliere die Sekundärvarianz
Sorge dafür, dass bekannte Störvariablen in allen Gruppen gleich wirken
(interne Validität) und bestimme deren Einfluss, d.h. die Varianz, die sie
erzeugen (=Sekundärvarianz).
3. MINimiere die Fehlervarianz
Fehler auf Seiten der Versuchssituation (Konstanthalten der Bedingungen),
der Datenerfassung (Beobachter: Reliabilität; Messinstrumente) und der
Datenverarbeitung (z.B. doppelte Eingabe) sind zu vermeiden.
7.2.1. Maximierung der Primärvarianz
Kontrolltechniken zur MAXimierung der Primärvarianz:
1. Wahl von mehreren experimentellen Bedingungen (> als 2 Stufen)
Die Anzahl der Stufen hängt von der Art des Zusammenhangs ab, den man
erwartet. Erwartet man einen monotonen Zusammenhang reichen prinzipiell 2
Stufen der UV, erwartet man dagegen z.B. einen quadratischen oder
kubischen Zusammenhang bedarf es mehrerer Stufen der UV!
2. Wahl extremer experimenteller Bedingungen („Extremgruppenverfahren“)
3. Wahl von mehrfaktoriellen Designs (> als 2 UVn)
Ziel: Auf diese Weise sollen Effekte der UV möglichst „maximal“ zum Vorschein
gebracht werden!
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7.2.2. Kontrolliere die Sekundärvarianz
Experimentelle und statistische Techniken zur Kontrolle der Sekundärvarianz:
Experimentelle Kontrolle:
1. Abschirmung (Beschränkung möglicher Störeffekte wie z.B. Lärm)
2. Eliminierung (Vollständige Abschirmung möglicher Störeffekte)
3. Konstanthaltung (Mögliche Störeffekte werden unter den versch.
Versuchsbedingungen konstant gehalten, so dass sie in allen
Versuchsgruppen gleich stark wirken)
Statistische Kontrolle (im Nachhinein):
1. Allgemeine statistische Kontrolle:
Nicht nur die Mittelwerte vergleichen, da Mittelwerte nicht unbedingt
repräsentativ sein müssen (z.B. bei einer bimodalen Verteilung)!
Statt dessen möglichst umfassende Analyse der Rohdaten und
graphische Darstellung der Ergebnisse in Form sog. „Box-Plots“
(enthalten nicht nur den Mittelwert, sondern auch die
Standardabweichung, den Interquartilbereich, Extremwerte und
Ausreißerwerte)
2. Kovarianzanalytische Kontrolle:
Kovarianzanalyse
Ziel: Mittels dieser Techniken sollen „Nicht-UVn“, die als Störvariablen einen
systematischen Einfluss auf das Ergebnis haben können, bestmöglich unter Kontrolle
gehalten werden.
7.2.3. Minimiere die Fehlervarianz
Versuchsplanerische Kontrolltechniken zur Minimierung der Fehlervarianz
1. Randomisierung (zufällige Zuweisung der Pbn zu den
Versuchsbedingungen, z.B. mittels Münzwurf oder einer Zufallszahlentabelle)
Man geht davon aus, dass Zufallsstichproben, die derselben Population
entstammen, einander weitgehend gleichen. Ziel der Randomisierung ist
dementsprechend die Erwartungswertgleichheit der verschiedenen
Versuchsgruppen und die Kontrolle der interindividuellen Varianz.
Empfehlenswert, wenn ein Vielzahl möglicher Störvariablen
kontrolliert werden muss, über deren Effekt nichts Genaueres bekannt
ist.
Prinzip wirkt allerdings nur, wenn die betreffenden Stichproben
hinreichend groß sind (> 10); bei weniger Pbn sind Blockversuchspläne
oder Wiederholungsmessungen empfehlenswerter!
2. Blockbildung (Parallelisierung der Versuchsgruppen)
Umwandlung möglicher Störvariablen, die evtl. einen Einfluss auf die
UV haben (d.h. mit ihr korrelieren), in eine UV. Ziel dieses Vorgehens ist
die Kontrolle der interindividuellen Varianz.
Solche Störvariablen, die durch Blockbildung zu sog. Kontrollvariablen
„umfunktioniert“ werden, sind meistens Organismusvariablen wie z.B.
Alter oder Intelligenz.
Vorgehen:
1) Es werden Pbn ausgewählt, die sich hinsichtlich des
Parallelisierungsmerkmals (z.B. Intelligenz) gleichen.
2) Aufstellen einer Rangreihe (bezogen auf die Ausprägung des
Parallelisierungsmerkmals)
33

3) Bildung sog. „Blöcke“, wobei immer die Pbn einem Block zugeordnet
werden, die in der Rangreihe aufeinander folgen; sich also in dem
betreffenden Merkmal am ähnlichsten sind.
4) Die Pbn eines Blocks werden per Zufall jeweils einer anderen
Bedingung zugeordnet („Statistische Zwillinge“).
3. Wiederholungsmessung („Within-Subject-Design“)
Es wird auf unabhängige Versuchsgruppen verzichtet. Stattdessen werden
interindividuelle Unterschiede zwischen den Bedingungen durch
Mehrfachmessung eliminiert.
Alle Probanden werden unter sämtlichen Versuchsbedingungen
untersucht
Vorteile: ökonomisch; hohe Wahrscheinlichkeit, vorhandene Effekte zu
entdecken;
Nachteile: Auch einzelne Versuchspersonen bleiben nicht von Messung zu
Messung konstant (Lerneffekte, Carry-over-Effekte,…); Replizierbarkeit
und externe Validität sind fraglich;
Ziel: Durch die o.g. Techniken sollen die Auswirkungen von unbekannten bzw.
bekannten Störvariablen so klein wie möglich gehalten werden.
7.3. Zusammenfassung: Problemkreise Experiment
Problem der internen Validität: Ist es wirklich die UV, die die Veränderungen der
AV verursacht?
Eine Frage des Versuchsdesigns und der Versuchsplanung (Max-Kon-Min-
Prinzip)
Problem der Signifikanz: Sind der Veränderungen der AV bedeutsam, d.h. größer
als „zufällige“ Schwankungen?
Eine Frage der Versuchsplanung (Max-Kon-Min-Prnizip) und Prüfung
(inferenzstatistische Verfahren = Hypothesentests)
Problem der externen Validität: Für wen gelten die Ergebnisse des Versuchs;
inwieweit lassen sich die Ergebnisse verallgemeinern und auf andere Personen,
Situationen und Variablen übertragen?
Eine Frage der Operationalisierung
34

8. Versuchsplanung III
8.1. Vorexperimentelle Versuchspläne
One-Shot Case Study (Schrotschussdesign):
Einmalige Nachhermessung an einer einzelnen Versuchsgruppe
Vorteile: geringstmöglicher Aufwand
Nachteile: fehlende experimentelle Kontrolle; keine
Vergleichsmöglichkeiten der Untersuchungsbedingungen => nahezu keine
interne Validität
Einfache Vorher-Nachher-Messung:
Vorhermessung (Ausgangswerte) => Treatment => Nachhermessung
Vorteile: Interindividuelle Verhaltensvariabilitäten untersuchbar;
zumindest Vergleich der AV vorher und nachher möglich
Nachteile: Müdigkeits- oder Gewöhnungseffekte können für das Ergebnis
verantwortlich sein; Testeffekte (Carry-over-Effekte) aufgrund
zweimaliger Testung; offener Versuch: evtl. reaktive Verhaltensweisen von
Pb und Vl.
Statischer Gruppenvergleich
Vergleich von zwei oder mehreren experimentell unterschiedlich behandelten
Gruppen. Bei den Gruppen handelt es sich allerdings um statische Gruppen,
sprich vorgefundene Gruppen, die nicht durch Randomisierung gebildet
wurden.
Vorteile: Vergleich der verschiedenen Bedingungen prinzipiell möglich;
Einsatz empfohlen, wenn keine Randomisierung möglich ist.
Nachteile: Mangelnde Konztrolle von Störvariablen: Gleichheit der
Versuchsgruppen ist nicht gewährleistet, „Reifungseffekte“ werden nicht
kontrolliert.
Zusammenfassende Bewertung vorexperimenteller Designs:
1. Einführung mindestens einer experimentellen Bedingung, ABER: Keine
Kontrolle von Störvariablen.
2. Daher sind die Ergebnisse solcher Versuche prinzipiell mehrdeutig und
können außerdem stark verzerrt sein.
Wenn überhaupt, dann eine äußerst geringe interne Validität!
3. Wenn, dann nur für Pilotstudien (Erkundungsexperimente) geeignet mit dem
Ziel der Hypothesengenerierung und Entwicklung eines adäquaten
Versuchsdesigns.
8.2. Experimentelle Versuchspläne
Klassifikation von Versuchsplänen:
Anzahl der untersuchten Versuchsgruppen
Einstichprobenplan
Zweistichprobenplan
Mehrstichprobenplan
Anzahl der unabhängigen Variablen (UV)
Einfaktorieller Plan (eine UV)
Zweifaktorieller Plan (zwei UVn)
Mehrfaktorieller Plan (mehrere UVn)
Anzahl der abhängigen Variablen (AV)
Univariater Plan (eine AV)
Multivariater Plan (zwei oder mehr AVn)
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Darstellung von Versuchsplänen in Abhängigkeit von der Anzahl der UVn und der
Anzahl der Stufen dieser UVn:
Zweifaktorieller Plan: 2 2-Design = 4 Zellen (2 UVn mit jew. 2 Stufen)
3 3-Design = 6 Zellen (2 UVn mit jew. 3 Stufen)
Mehrfaktorieller Plan: 2 2 2-Design = 8 Zellen (3 UVn mit jew. 2 Stufen)
Zu den experimentellen Versuchsplänen gehören experimentelle Designs, quasiexperimentelle
Designs und Ex-post-facto-Designs.
8.2.1. Experimentelle Designs
Merkmale experimenteller Designs:
1. Es wird eine kausaltheoretische Vorhersage getroffen (Hypothese).
2. Relevante Variablen werden systematisch manipuliert (Manipulation).
3. Störvariablen, die die Interpretierbarkeit und Gültigkeit der Ergebnisse
beeinträchtigen könnten, werden kontrolliert (Kontrolle).
Folgende Versuchspläne sind denkbar:
1. Versuchspläne mit Zufallsgruppenbildung (Randomisierung)
Zufällige Zuweisung der Pbn zu den Versuchsgruppen, danach zufällige
Zuweisung der Versuchsgruppen zu den Bedingungen
Prinzipielle Vergleichbarkeit (Erwartungswertgleichheit) der
Ausgangsbedingungen und Ausgangsmesswerte
1.1. Zufallsgruppenplan ohne Vortest
Einfach und ökonomisch
ABER: keine Kontrolle von interindividuellen Messwertdifferenzen
1.2. Zufallsgruppenplan mit Vortest
Zusätzliche Information durch Vorher-Messung (vor dem Treatment);
dadurch Kontrolle von interindividuellen Messwertdifferenzen.
* Bei unterschiedlichen Ausgangsmesswerten kann die Differenz zw.
Vorher- und Nachhermessung interpretiert werden!
ABER: Anfällig für Testeffekte (Vorher-Messung kann die Wirkung
des Treatments beeinflussen)
1.3. Zufallsgruppenplan mit teilweisem Vortest (Solomon-Dreigruppen-Plan)
Insgesamt 3 Versuchsgruppen; zwei Versuchsgruppen mit Vorher-
Nachher-Messung; dritte Versuchsgruppe nur mit Nachher-Messung
Vorteil gegenüber Zufallsgruppenplan mit Vortest: Die dritte
Versuchsgruppe, mit der kein Vortest gemacht wird, dient als eine
Art Kontrollgruppe. Anhand von ihr können in den anderen beiden
Gruppen die Effekte des Vortests auf die Wirkung des Treatments
abgeschätzt werden.
1.4. Zwei- und Mehrfaktorielle Zufallsgruppenpläne
Man braucht so viele Zufallsgruppen wie es Bedingungen gibt; bei
einem 2 2 2-Design braucht man dementsprechend 8 Gruppen
(=Zellen in der Kontingenztafel)
Mehrstichprobenpläne bzw. mehrfaktorielle Versuchspläne haben
Vorteile: höhere interne Validität (breitere Analyse möglich, MAX-
Prinzip); höhere externe Validität (Aussagen über Wechselwirkungen
möglich; daher: realitätsnäher, differenziertere Analyse)
Probleme: Stichproben müssen > 10 sein; mit der Anzahl der
Faktoren steigt die Anzahl der Versuchsgruppen rapide an;
Interaktionen bei 3- und mehrfaktoriellen Plänen sind kaum noch
interpretierbar!
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2. Versuchspläne mit Wiederholungsmessung („Within-Subject-Design)
Untersuchung einer (abhängigen) Versuchsgruppe zu verschiedenen
Messzeitpunkten (Anzahl der Messungen bzw. Bedingungen = Anzahl der
„Stichproben“)
Vorteile:
Ökonomisch, da nur geringe Probandenzahl vonnöten ist
Geringere interindividuelle Varianz als bei „Between-Subject-
Designs“ (Ergo: Wirksamkeit der experimentellen Effekte leichter
nachweisbar)
Nachteile:
Anfällig für Test- bzw. Carry-over-Effekte (Lern-, Übungs-,
Gewöhnungs-, Ermüdungseffekte usw.)
* Lösung: Wahl eines hinreichend großen Zeitabstandes zwischen
den einzelnen Messungen; Ausbalancierung der Reihenfolge der
Versuchsbedingungen (bei 3 Bedingungen sind 6 Reihenfolgen
möglich: 3 2 1 = 6)
3. Blockversuchspläne (Parallelisierung)
Siehe oben: Bildung einer Rangreihe hinsichtlich eines
Parallelisierungsmerkmals => Zuordnung ähnlicher, in der Rangreihe
aufeinander folgender Pbn zu Blöcken => Bildung „experimenteller
Zwillinge“ bzw. „- Drillinge“ (Anzahl der parallelisierten Versuchsgruppen
= Anzahl der „Stichproben“)
Kombination aus Mehrfachmessungs- und Zufallsgruppendesign:
Mehrfachmessung: Blockbildung basiert auf einem Vortest
Zufallsgruppen: Zuordnung der parallelisierten Pbn zu den versch.
Bedingungen erfolgt per Zufall, basiert also auf Randomisierung.
Vorteil: Die Nachteile des Mehrfachmessungs- und Zufallgruppendesigns
werden kompensiert:
Schon bei kleinen Versuchsgruppen kann prinzipiell von
Erwartungsgleichheit ausgegangen werden.
Test- bzw. Übertragungseffekte werden ausgeschlossen.
Nachteile:
Aufwändig (wenn z.B. ein Pb ausfällt, müssen völlig neue Blöcke
gebildet werden)
Vortestvariablen, die hoch mit der AV korrelieren, müssen bekannt
sein
4. Mischversuchspläne
Zwei- oder mehrfaktorielle Designs, bei denen die einzelnen Faktoren
verschiedenen Designtypen entsprechen:
Zufallsgruppenfaktor („R“ = Randomisierung)
Faktor mit wiederholter Messung („W“ = Wiederholung)
Blockfaktor („O“ = Block)
Beispiel: Untersucht werden soll die Schreibleistung in einem Büro, in
Abhängigkeit vom Alter der Versuchsperson, dem Bürokomfort und in
Abhängigkeit davon, ob die erbrachte Leistung belohnt wird oder nicht.
Belohnung = Zufallsgruppenfaktor (2 Stufen)
Bürokomfort = Wiederholungsfaktor (3 Stufen) RWO- 2 3 4
Alter = Blockfaktor (4 Stufen)
Vorteil: Hohe Flexibilität; Wahl des jew. Designs kann genau auf die Art
der Fragestellung abgestimmt werden; v.a. wenn der Zeitvverlauf
interessiert, empfehlenswert!
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8.2.2. Quasi-experimentelle Designs
Merkmale quasi-experimenteller Designs:
1. systematische Manipulation relevanter Variablen
2. KEINE Kontrolle von Störvariablen
Beispiele für quasi-experimentelle Designs:
1. Zeitreihenversuchspläne mit einer Gruppe oder mit statischen Gruppen
1.1. Eingruppen-Zeitreihendesign
Mehrere Vorher- und Nachher-Messungen an einer einzelnen Gruppe
(z.B. ABAB-Plan)
1.2. Zeitreihendesign mit mehreren statischen Gruppen
Mehrere Vorher- und Nachher-Messungen an mehreren Gruppen, die
allerdings nicht durch Randomisierung zustande gekommen sind,
sondern vom Untersucher vorgefunden wurden.
s
Die Unterschiede zu experimentellen Versuchsplänen mit
Wiederholungsmessung:
Keine bzw. unvollständige Ausbalancierung der Reihenfolge
* Im experimentellen Design bedarf es bei mehreren Bedingungen
der vollständigen Permutation dieser Bedingungen: d.h. alle
möglichen Behandlungskombinationen müssen mittels
verschiedener Versuchsgruppen untersucht werden.
Keine Randomisierung zur Kontrolle evtl. Störvariablen
2. Einzelfallversuchspläne
Siehe oben (Forschungsformen): Einzellfallstudien
Nachteile: fehlende inferenzstatistische Verfahren; Problem der
Verallgemeinerbarkeit (externe Validität)
Vor- und Nachteile quasiexperimenteller Designs:
Vorteile: Zeitreihenversuchspläne (ökonomisch, ermöglichen die Untersuchung
von Prozessen); Einzelfallversuchspläne (detaillierte Beschreibung seltener
Phänomene; Brückenschlag zwischen Allgemeiner und Differentieller
Psychologie)
Nachteile: Zeitreihenversuchspläne (Hohe Anfälligkeit für Zeiteffekte und
andere Störvariablen); Einzelfallversuchspläne (s.o.)
8.2.3. Ex-post-facto-Designs
Ableitung von Kausalzusammenhängen aus nicht manipulierten bzw. nichtmanipulierbaren
Variablen (Feldforschung)
Problem: Da die UV nicht aktiv manipuliert wird und dadurch mögl. Störvariablen
nur bedingt kontrolliert werden können, sind die Ergebnisse streng genommen nur
„korrelativ“ zu interpretieren.
Empfiehlt sich bei Fragestellungen, die aus ethischen oder praktischen Gründen nicht
hinreichend operationalisiert werden können.
Exkurs: Forschungsethik
1. Wäge Kosten und Nutzen eines Experiments ab!
2. Übernehme persönlicher Verantwortung!
3. Informiere die Pbn und schließe eine Übereinkunft mit ihnen!
4. Sei offen und ehrlich!
5. Versuchsteilnahme ist freiwillig!
6. Nutze Vpn nicht aus!
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7. Schütze die VPn vor Schäden (Sicherheit der Pbn)!
8. Aufklärung der Pbn!
9. Schließe negative Folgen für die Pbn aus!
10. Bewahre Vertraulichkeit!
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