Vorhersagen: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 1. Februar 2015, 12:10 Uhr
Wenn man Zusammenhänge und Gesetze entdeckt hat, kann man diese nutzen, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
Dabei gilt: Je stärker der Zusammenhang, desto sicherer die Prognose. Dabei ist eine Kenntnis der unterliegenden Kausalzusammenhänge nicht unbedingt nötig, es kann die Beobachtung eines Zusammenhanges ausreichen.
Beispiel: Wenn ich beobachtet habe, dass sich Paare, die kirchlich heiraten, seltener Trennen, muss ich die unterliegende Kausalverknüpfung nicht kennen, um für eine neue Gruppe von Paaren zu schätzen, ob ihre Beziehungen überdauern.
Die Sicherheit, mit welcher eine Vorhersage zutrifft wird durch die Prognosegüte angegeben. Diese wird beeinflusst von der Operationalisierung der Variablen, dem betrachteten Zeitraum, sowie der Auswahl und der Gewichtung der Prädiktoren.
Beispiel: Wenn Berufserfolg vorhergesagt werden soll, ist es wichtig, nicht etwa Haarfarbe zu erheben, sondern Prädiktoren wie Gewissenhaftigkeit und Intelligenz (Auswahl). Hat die Gewissenhaftigkeit einen stärkeren Einfluss, sollte sie auch vermehrt in die Vorhersage einfließen (Gewichtung). Es wird wenig Sinn ergeben, die Untersuchung an Säuglingen durchzuführen – genauso wenig wie an Rentnern (Zeitraum). Und letztlich würde man zur Intelligenzmessung lieber einen IQ-Test verwenden, als die Versuchspersonen zu fragen, wie intelligent sie sich selbst einschätzen (Operationalisierung).
Im Unterschied zur Erklärung wird bei der Vorhersage die UV als und die AV als Kriteriumsvariable bezeichnet.