H. Keller (Hrsg.): Lehrbuch Entwicklungspsychologie

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

254 Methoden und Verfahren ne, 1980). In diesem Falle muß die Analyse mit drei Variablen – den beiden Beobachtungskategorien sowie der Identifikationsnummer der einzelnen Dyade – durchgeführt werden. Bezeichnen wir das Verhalten des Kindes mit A, das Verhalten der Mutter mit B und die Mutter-Kind-Dyade mit C, dann ergibt sich die Modellgleichung für das vollständigste, das sogenannte saturierte Modell als eˆ A B C AB AC BC = λ + λi + λ j + λ k + λij + λ ikj + λ jk + ABC ABC ijk λijk Hierbei bezeichnet den natürlichen Logarithmus des Erwartungswertes in der Zelle ijk. Für das saturierte Modell ist dieser Erwartungswert genau gleich dem tatsächlich beobachteten Wert, d.h., in diesem Falle ist genau gleich dem natürlichen Logarithmus der beobachteten Häufigkeit in Zelle ijk. Die auf der rechten Seite der Gleichung befindlichen λ (lambda)-Parameter lassen sich als numerische Quantitäten interpretieren, mit denen die jeweiligen Haupteffekte und Interaktionen am Zustandekommen dieser beobachteten Häufigkeit beitragen. Zwei dieser Parameter sind dabei für die Analyse unserer Beobachtungen von besonderem Interesse. Der Parameter quantifiziert den mittleren Zusammenhang zwischen A (dem Kindverhalten) und B (dem Mutterverhalten) in der Stichprobe. Der Parameter hingegen quantifiziert, inwieweit dieser Zusammenhang in der Dyade Ck von diesem Mittelwert abweicht. Dabei nimmt k die Werte 1,2 .... K an, wobei K die Anzahl der beobachteten Dyaden darstellt. Addiert man beide Werte, dann erhält man eine Quantifizierung des jeweiligen Zusammenhangs, die genau 1 λ /4 des oben beschriebenen logarithmierten Kreuzproduktverhältnisses entspricht. Betrachten wir also in dem oben verwendeten Beispiel alle 41 Mutter-Kind-Dyaden und bilden die entsprechenden Kreuzproduktverhältnisse, dann ergibt sich ein mittleres Kreuzproduktverhältnis von 4.32 bei einer Standardabweichung von 1.16. Will man nur die Hypothese testen, daß zwischen dem Verhalten der Mutter und dem Verhalten des Kindes ein Zusammenhang besteht, kann man einen t-Test gegen die Nullhypothese durchführen, daß ein solcher Zusammen- ABC λ ijk AB e ij ABC e ˆijk ABC ˆijk . hang nicht besteht, das mittlere Kreuzproduktverhältnis also 0 ist, was in diesem Falle t = 23.90, p = .000 ergibt. In der Stichprobe besteht also ein signifikanter Verhaltenszusammenhang. Auf diese Weise lassen sich jedoch potentielle Gruppenunterschiede nicht überprüfen. Um zu testen, ob die Stärke des Zusammenhangs sich zwischen den beiden untersuchten Gruppen der Aka und der Ngandu unterscheidet, verwendet man den t- Test für zwei unabhängige Stichproben und überprüft, ob die Mittelwerte in beiden Gruppen gleich sind. Im vorliegenden Falle ergibt sich für die Aka ein Mittelwert von 4.38 (SD 1.18) und für die Ngandu ein Wert von 4.27 (SD 1.17). Der Unterschied zwischen den Mittelwerten ist nicht signifikant (t = 0.30, p = .767), d.h., der Zusammenhang zwischen dem Mutter- und dem Kindverhalten ist in beiden Gruppen gleich stark. Verwendet man das allgemeine log-lineare Modell wie oben beschrieben, dann erhält man neben den Parametern für den Zusammenhang auch Parameter, mit deren Hilfe sich untersuchen läßt, ob es Unterschiede zwischen dem Verhalten der Kinder bzw. der Mütter in den beiden Gruppen gibt. Für das Kindverhalten ergibt sich hier zum Beispiel ein Wert für von 0.55, was besagt, daß im Stichprobendurchschnitt die Häufigkeit für ‹nicht-weinen› größer ist als die Häufigkeit für weinen. Addieren wir zu diesem Parameter die Parameter der individuellen Variabi- λ AC ik λ A i lität hinzu und testen auf Gruppenun- terschiede, dann ergibt sich mit t = 7.35, p = .000 ein signifikanter Unterschied zwischen den Kindern der Aka und der Ngandu. Die Mittelwerte machen dabei deutlich, daß die Kinder der Aka signifikant seltener weinen (genau genommen weinen sie ‹signifikant häufiger nicht›, M = 0.91, SD = .38) als die Kinder der Ngandu (M = 0.20, SD = .22). Ebenso läßt sich zeigen, daß die Aka-Mütter signifikant häufiger trösten als die Mütter der Ngandu (t = –3.15, p = .003), was ein interessantes Ergebnis andeutet: Obwohl die Kinder der Ngandu insgesamt mehr weinen und gleichzeitig ihre Mütter seltener trösten als dies bei den Aka der Fall ist, ist der Zusammenhang zwischen den Verhaltensweisen der Kinder und der Mütter in beiden Gruppen gleich stark (s.o.). Dies könnte zum Beispiel
dadurch zustande kommen, daß die Ngandu gelegentlich nicht trösten, wenn das Kind weint, und die Aka gelegentlich trösten, wenn das Kind nicht weint. Man muß hier beachten, daß bei diesen Analysen beide «Fehlerzellen» gleichen Einfluß auf die berechnete Stärke des Zusammenhangs haben. 10.2 Zeitabhängige Analysen Der oben beschriebene Analyseweg läßt sich relativ einfach auf solche Analysen erweitern, in denen gezielt die zeitliche Struktur der Interaktionen untersucht werden soll. Bei dem hier vorgeschlagenen Verfahren handelt es sich um eine Neudefinition der relativ bekannten Lag-Analyse (Gottman, 1979; Gottman & Bakeman, 1979; Sackett, 1978, 1979, 1987), um die es in der Vergangenheit einige Diskussion gegeben hat (Allison & Liker, 1982; Budescu, 1984, 1985). Aus unserer Sicht stellt das Verfahren eine sehr attraktive Möglichkeit zur Analyse zeitlicher Kontingenzen dar. Unser Vorschlag umgeht zudem die technischen Probleme, die die Diskussion lange prägten. Um den vorne vorgeschlagenen Ansatz zu verstehen, ist es hilfreich, sich noch einmal Tabelle 2 zu vergegenwärtigen. Die gewöhnliche Kreuztabellierung dieser Daten (Tab. 3) erbrachte, daß zwischen dem Mutter- und dem Kindverhalten eine positive Kontingenz besteht, allerdings haben wir noch keine Informationen über den zeitlichen Ablauf der Interaktionen berücksichtigt. Zu erwarten wäre jedoch eine zeitliche Struktur, in der Tabelle 4: Lag-Tabelle Weinen und Trösten Beobachtungsmethoden und Auswertungsverfahren z.B. die Mutter das Kind tröstet, nachdem dieses zu weinen begonnen hat, d.h., daß das Verhalten des Kindes zeitlich vor dem Verhalten der Mutter auftritt. Um diese Kontingenz abzubilden, müssen wir die Zeit explizit in die Modellierung der Daten integrieren. Dies geschieht, indem die beiden Variablen, das Kindverhalten und das Mutterverhalten, nicht nur einmal in der Analyse verwendet werden, sondern zweimal – und zwar in zwei Zeiteinheiten, t und t+1. Bezeichnen wir nun das Kindverhalten mit K und das Mutterverhalten mit M, dann erhalten wir für jedes Verhalten zwei Variable, Kt und Kt+1 für das Kind und Mt sowie Mt+1 für die Mutter. Eher technisch ausgedrückt bezeichnet man das Verhalten der beiden Akteure zum Zeitpunkt t+1 als ‹lagged behavior› und diese Art der Datenanalyse als Lag-Analyse. Alle größeren Statistik-Programme (SPSS, BMDP, SAS, SYSTAT etc.) beinhalten eine Funktion, mit der solche ‹lagged variables› erzeugt werden können. Die ursprüngliche Datenmatrix wird dadurch um zwei Variablen ergänzt und sieht dann in unserem Beispiel exemplarisch so aus (Tab. 4). Hierbei beinhalten dann die Variablen Kt und Mt in der ersten Zeile das Verhalten beider Akteure zu Beginn der Beobachtung, Kt+1 und Mt+1 dagegen das Verhalten in der vorhergehenden Sekunde. Am besten läßt sich dies in kondensierter tabellarischer Form so darstellen, daß alle Kombinationen des Mutterverhaltens zu beiden Zeiteinheiten z.B. für die Zeilen, alle Kombinationen des Kindverhaltens für die Spalten (oder umgekehrt) verwendet werden, so das sich die folgende Tabelle ergibt (Tab. 5). Sekunde Kt Mt Kt+1 Mt+1 0 0 0 1 1 0 0 0 2 1 1 1 0 3 1 1 1 1 4 1 1 1 1 5 0 1 1 1 6 0 0 0 1 255
Seite 1: III. Methoden und Verfahren
Seite 4 und 5: 244 Methoden und Verfahren 1. Einf
Seite 6 und 7: 246 Methoden und Verfahren Zeichens
Seite 8 und 9: 248 Methoden und Verfahren für die
Seite 10 und 11: 250 Methoden und Verfahren Abbildun
Seite 12 und 13: 252 Methoden und Verfahren daten, n
Seite 16 und 17: 256 Methoden und Verfahren Tabelle
Seite 18 und 19: 258 Methoden und Verfahren Bei den
Seite 20 und 21: 260 Methoden und Verfahren Gottman,
Seite 22 und 23: 262 Methoden und Verfahren 1. Einle
Seite 24 und 25: 264 Methoden und Verfahren Tagebuch
Seite 26 und 27: 266 Methoden und Verfahren zur Psyc
Seite 28 und 29: 268 Methoden und Verfahren chen. De
Seite 30 und 31: 270 Methoden und Verfahren wortlich
Seite 32 und 33: 272 Methoden und Verfahren voll; ob
Seite 34 und 35: 274 Methoden und Verfahren Aufgrund
Seite 36 und 37: 276 Methoden und Verfahren Tagebuch
Seite 38 und 39: 278 Methoden und Verfahren sich nur
Seite 40 und 41: 280 Methoden und Verfahren vier qua
Seite 42 und 43: 282 Methoden und Verfahren derholba
Seite 44 und 45: 284 Methoden und Verfahren Längssc
Seite 46 und 47: 286 Methoden und Verfahren 7.2 Durc
Seite 48 und 49: 288 Methoden und Verfahren keiten g
Seite 50 und 51: 290 Methoden und Verfahren die Stud
Seite 52 und 53: 292 Methoden und Verfahren gung der
Seite 54 und 55: 294 Methoden und Verfahren Nelson,
Seite 56 und 57: 296 Methoden und Verfahren Die Psyc
Seite 58 und 59: 298 Methoden und Verfahren Abbildun
Seite 60 und 61: 300 Methoden und Verfahren Verände
Seite 62 und 63: 302 Methoden und Verfahren tung der
Seite 64 und 65:
304 Methoden und Verfahren auf, so
Seite 66 und 67:
306 Methoden und Verfahren davon au
Seite 68 und 69:
308 Methoden und Verfahren sehen, d
Seite 70 und 71:
310 Methoden und Verfahren Wenn die
Seite 72 und 73:
312 Methoden und Verfahren den, die
Seite 74 und 75:
314 Methoden und Verfahren Belege f
Seite 76:
316 Methoden und Verfahren Schneide
Alle anzeigen

H. Keller (Hrsg.): Lehrbuch Entwicklungspsychologie

Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.

Template löschen?

Als Template speichern?