Einführung in die Meta-Wissenschaft (Theorien und Modelle der Diagnostik) [Meta-Science]

Dozent/in:

Lukas Röseler

Angaben:

Seminar

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Grundkenntnisse in GNU R (oder zumindest Interesse am Programm) werden dringend empfohlen, es wird bei Bedarf aber auch Zeit für eine kurze Einführung sein.

Inhalt:

Meta-Wissenschaft ist Wissenschaft über Wissenschaft. In diesem forschungslastigen Seminar werden die wichtigsten Grundideen von Meta-Psychologie besprochen. Dazu gehören zum Beispiel der Sinn von Meta-Analysen, „Erhebung“ meta-analytischer Daten, und die Analyse und Interpretation solcher. Teilnehmende lernen in Übungsaufgaben klassische und moderne Meta-analytische Verfahren zur Berechnung von Effektstärken und Korrekturen für Publikationsbias und P-Hacking. In Gruppen werden sie jeweils eine eigene Mini-Meta-Analyse durchführen und diese Methoden anwenden.

Vorläufiger Ablaufplan:

• Was ist der Sinn von Meta-Wissenschaft?
• Wie läuft eine Meta-Analyse ab?
• Was sind Effektstärken?
• Wie können wissenschaftliche Befunde zusammengefügt werden?
• Was sind die Gefahren von Meta-Analysen?

Empfohlene Literatur:

• Nelson, L. D., Simmons, J., & Simonsohn, U. (2018). Psychology's renaissance. Annual review of psychology, 69, 511-534.
• Schimmack, U. (2020). A meta-psychological perspective on the decade of replication failures in social psychology. Canadian Psychology/Psychologie Canadienne. Advance online publication. https://doi.org/10.1037/cap0000246

Psychologie der Naivität (Theorien und Modelle der Diagnostik) [Naivität]

Dozent/in:

Lukas Röseler

Angaben:

Seminar

Termine:

Di, 14:00 - 16:00, MG2/02.04

Voraussetzungen / Organisatorisches:

Keine.

Inhalt:

Viele verschiedene Forschungsstränge deuten darauf hin, dass manche Menschen eher an ihren Überzeugungen festhalten als andere. In diesem Seminar werden diagnostische Tools zur Messung diverser Konstrukte aus diesem Bereich besprochen. Dazu gehören unter anderem Skeptizismus/Naivität, My-Side-Bias, und Cognitive Reflection. Die Teilnehmenden werden sich in Gruppen in jeweils eines der Verfahren einarbeiten und ggf. eigene Stimuli erstellen. Wir werden dann eine Studie erstellen, bei der alle Konstrukte abgefragt werden, um die Gütekriterien (v.a. Reliabilität und Korrelationen zw. Den Maßen) zu prüfen.

Empfohlene Literatur:

• Pohl, R. F. (Ed.). (2017). A Psychology Press book. Cognitive illusions: Intriguing phenomena in thinking, judgment and memory (Second edition). Routledge. • Nickerson, R. S. (1998). Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 175–220. https://doi.org/10.1037/1089-2680.2.2.175

Stichprobenplanung (Theorien und Modelle der Diagnostik) [Power]

Dozent/in:

Lukas Röseler

Angaben:

Seminar

Termine:

Di, 10:00 - 12:00, M3N/03.29

Inhalt:

Wie viele Versuchspersonen benötigt man, um eine Korrelation von r = .5 zu replizieren? Wie viele um die Reliabilität einer Skala zu testen? Wie groß ist ein Interaktionseffekt, wenn der Effekt in einer Bedingung verschwindet? Und welche Effekte kann man mit N = 60 finden? In diesem Seminar dreht sich alles um Teststärke bzw. statistische Power. Es werden verschiedene Arten von Poweranalysen besprochen (a priori, post hoc, a posteriori, Sensitivität) und wir führen Powersimulationen mit GNU R durch (Grundkenntnisse in GNU R bzw. Interesse am Programm werden empfohlen). Dabei lernen Teilnehmende den Umgang mit standardisierten Effektstärkemaßen wie zum Beispiel Bravais-Pearson-Korrelationen oder Cohen s d (Interpretation, Berechnung, Umrechnung, Schätzung). In Gruppen untersuchen die Teilnehmenden die Power ausgewählter Studien.

Empfohlene Literatur:

• Lakens, D. (2022). Sample size justification. Collabra: Psychology, 8(1), 33267. https://doi.org/10.1525/collabra.33267