eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden - Benutzerbeiträge [de]

René Descartes

2024-02-20T13:15:24Z

Schtefan:

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''Cogito, ergo sum'' – ich denke, also bin ich. Diese Aussprache stammt von René Descartes (1596-1650). Der französische Philosoph und Naturwissenschaftler hatte den Anspruch, alle gewonnene Erkenntnis sicher zu verankern, ohne ungesicherte Vorannahmen treffen zu müssen. Bei seiner Suche nach sicherer Erkenntnis hinterfragte er alles und stellte am Ende fest: das man zweifeln kann, ist das einzig Unanzweifelbare. Der Zweifel (und damit das Denken) selbst bestätigt die eigene Existenz. Nach Descartes ist der also der '''Zweifel/das Denken''' -neben der daraus dann abgeleiteten Existenz Gottes - das einzig sicher verankerte, also das einzig Unanzweifelbare. Er ist die Basis von aller Erkenntnis. Diese Erkenntnis markiert eine der Anfänge der Moderne. 
 Auf Basis seiner Überlegungen führte Descartes einen '''ontologischen Substanz-Dualismus''' ein. Das bedeutet, dass er alles „Seiende“ in zwei Komponenten aufteilt, und zwar in das Geistige (''res cogitans'') und das Materielle/Physische (''res extensa''). 
Als ''res extensa'' bezeichnete Descartes alles, was eine ''räumliche Ausdehnung'' besitzt. Alles Materielle, wie Gegenstände und auch Lebewesen, stellen die mechanische funktionierende, wahrnehmbare Außenwelt dar (zu seiner Zeit entstanden auch die Uhren, welche als technische Wunderwerke als die Vorlage für Descartes mechanistisches Weltbild dienten). Dem gegenüber steht die ''res cogitans'', die geistige Innenwelt. Sie hat nur eine ''zeitliche Ausdehnung'' und stellt das Innenleben oder Seelenleben dar, welches nicht mechanistisch funktioniert. 
 
 Durch diese Trennung ermöglichte Descartes die naturwissenschaftliche Untersuchung der mechanischen Außenwelt. Hier sollte es möglich sein, gesetzmäßige Zusammenhänge zu finden. Als Ironie der Geschichte ebnete er letztlich damit aber auch den Weg zu den heutigen Bestrebungen, das Innenleben einer Person mit modernen naturwissenschaftlichen Methoden zu untersuchen.
 Letztlich legte Descartes mit der vorgenommenen Unterscheidung in ''geistig'' und ''lebendig'' auch die Basis für die heutige Trennung von Geisteswissenschaft und Naturwissenschaft (siehe [[Wilhelm Dilthey]]).

Impressum

2023-05-24T07:40:03Z

Schtefan:

__NOTOC__

Die Website https://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/ einschließlich aller Unterseiten ist ein Objekt der Professur Methoden der Psychologie und kognitive Modellierung der Fakultät Psychologie der TU Dresden.

TU Dresden Fakultät Psychologie Professur Methoden der Psychologie 01062 Dresden

'''Inhaber der Professur:''' [mailto:Stefan.Scherbaum@psychologie.tu-dresden.de Prof. Dr. Stefan Scherbaum]

Das E-Learning Modul entwickelte sich im Laufe der Zeit über verschiedene Projektphasen stetig weiter. Es umfasst sowohl Inhalte zur Methodenlehre und Versuchsplanung der Psychologie, der kognitiven Modellierung sowie zu statistischen Grundbegriffen und Grundlagen multivariater Verfahren. Bei Anmerkungen, Vorschlägen oder Beschwerden (z.B. Fehlermeldungen) zu dieser Plattform und ihrem Inhalt, sowie Wünschen für zukünftige thematische Ergänzungen (etwa einzelne Artikel) kontaktieren Sie uns bitte über [mailto:elearning-methpsy@tu-dresden.de elearning-methpsy@tu-dresden.de].

== Inhaltsbereich Methoden der Psychologie und Versuchsplanung ==
 
'''Gefördert von:''' Multimediafonds der TU Dresden 2008/2009 und 2014/2015

'''Inhaltliche Verantwortung''': [mailto:Stefan.Scherbaum@psychologie.tu-dresden.de Prof. Dr. Stefan Scherbaum]

'''Initiatorin:''' Prof. em. Bärbel Bergmann

'''Koordination und inhaltliche Beratung:''' [mailto:Matthias.Rudolf@tu-dresden.de Dr. Matthias Rudolf]

'''Inhaltliche und technische Beratung:''' [mailto:Diana.Vogel@tu-dresden.de Diana Vogel]

'''''Studentische Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter 2008/2009'''''
* Malgorzata Górniak
* Johanna Petzold
* Kristina Schäfer
* Nele Weßels

'''''Studentische Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter 2014/2015'''''
* Micha Englisch
* Diana Ewert-Altenhain
* Maren Klein
* Paulina Lemper
* Carolin Scholl
* Johannes Steffen

== Inhaltsbereich Kognitive Modellierung ==
 
'''Gefördert von:''' Multimediafonds der TU Dresden 2017/2018

'''Inhaltliche Verantwortung''': [mailto:Stefan.Scherbaum@psychologie.tu-dresden.de Prof. Dr. Stefan Scherbaum]

'''Inhaltliche und technische Beratung:''' [mailto:Diana.Vogel@tu-dresden.de Diana Vogel]

'''''Studentische Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, TU Dresden'''''
* Maria Reichert
* Theo Schäfer
* Peggy Wehner

== Inhaltsbereich Statistik ==
 
'''Gefördert von:''' Hochschuldidaktisches Zentrum Sachsen, LiT Förderung 2019/2020

'''Inhaltliche Verantwortung:''' [mailto:Matthias.Rudolf@tu-dresden.de Dr. Matthias Rudolf]

Verbundprojekt TU Dresden (Fakultät Psychologie) und Hochschule Zittau / Görlitz (Fakultät Sozialwissenschaften)

'''Projektleitung:''' [mailto:Stefan.Scherbaum@psychologie.tu-dresden.de Prof. Dr. Stefan Scherbaum] und [mailto:Maja.Dshemuchadse@hszg.de Prof. Dr. Maja Dshemuchadse]

'''Projektkoordination:''' [mailto:Matthias.Rudolf@tu-dresden.de Dr. Matthias Rudolf]

'''Inhaltliche und technische Beratung:''' [mailto:Diana.Vogel@tu-dresden.de Diana Vogel]

'''''Studentische Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, TU Dresden'''''
* Marlon Esmeyer
* Judith Herbers
* Maria Reichert
* Peggy Wehner

'''''Studentische Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, Hochschule Zittau / Görlitz'''''
* Dorothea Rolf
* Philipp Maurer

© Professur Methoden der Psychologie und kognitive Modellierung, Fakultät Psychologie der TU Dresden, alle Rechte vorbehalten.
Jegliche Vervielfältigung oder Weiterverbreitung oder Weiterverarbeitung in jedem Medium als Ganzes oder in Teilen bedarf der Zustimmung der Professur Methoden der Psychologie und kognitive Modellierung, Fakultät Psychologie der TU Dresden.

'''Haftungshinweis'''

Wir übernehmen keine Haftung für die Inhalte externer Links. Für den Inhalt der verlinkten Seiten sind ausschließlich deren Betreiber verantwortlich.

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2023-05-24T07:39:42Z

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Hierarchische Regression

2020-08-18T15:00:16Z

Schtefan:

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In der hierarchischen linearen Regression werden Prädiktoren und Prädiktormengen schrittweise in einer vorgegebenen Reihenfolge in das Modell aufgenommen, um deren spezifische Erklärungsbeiträge zu analysieren. Um bei [[Grundlagen der multiplen linearen Regression|multiplen linearen Regressionen]] die Relevanz einzelner Variablen zur Varianzaufklärung eines Modelles herauszufinden, bietet es sich an, die Prädiktoren schrittweise zum Regressionsmodell hinzuzufügen. Dabei kann betrachtet werden, inwieweit sich das multiple Bestimmtheitsmaß durch die Aufnahme einzelner Prädiktoren verändert. Die Reihenfolge, in der die Prädiktoren in ein Modell aufgenommen werden, ist von inhaltlichen Überlegungen abhängig. Bei Abhängigkeiten zwischen Prädiktoren können unterschiedlichen Reihenfolgen der Aufnahme in die hierarchischen Regressionen verglichen werden, um mögliche [[Multikollinearität|Redundanz- und Suppressionseffekte]] zu analysieren.

'''''Beispiel'''''

In einer multiplen linearen Regression mit 4 Prädiktoren sollen die individuellen Erklärungsbeiträge der Prädiktoren analysiert werden. Da die Prädiktoren untereinander korrelieren, können [[Multikollinearität|Multikollinearitätseffekte]] nicht ausgeschlossen werden. Um diese zu untersuchen, werden zwei hierarchische Regressionen durchgeführt, in denen die Prädiktoren in verschiedenen Reihenfolgen in das Modell aufgenommen werden (Abbildung 1).

[[File:3_6_Hierarchische_Regression.PNG|350px|Abbildung 1: Schrittweise Veränderung des multiplen Bestimmtheitsmaßes bei 2 hierarchischen Regressionen]]

In der ersten hierarchischen Regression wird dem Modell zunächst eine Merkmalsmenge aus den Prädiktoren 1 und 2 hinzugefügt. Eine multiple Regression mit diesen beiden Prädiktoren klärt 28% der Varianz des Kriteriums auf (p < 0.05). Fügt man Prädiktor 3 dem Modell hinzu, führt das zu keiner signifikanten Veränderung von R². Ein Modell, das zusätzlich Prädiktor 4 berücksichtigt, hat einen signifikant höheres multiples Bestimmtheitsmaß (ΔR² = 0.2; p < 0.01). In der ersten hierarchischen Regression tragen also sowohl die Merkmalsmenge aus Prädiktor 1 und 2 als auch Prädiktor 4 zur Varianzaufklärung bei. Fügt man in einer zweiten hierarchischen Regression die Prädiktoren in der Reihenfolge 4 → ‚1 & 2 ‘ → 3 dem Modell hinzu, übernimmt Prädiktor 4 im ersten Schritt 42% der 48% Gesamtvarianz des Modelles, sodass weder das Hinzufügen von Prädiktor 1 und 2 noch das Hinzufügen von Prädiktor 3 in weiteren Schritten signifikant zur Veränderung des Bestimmtheitsmaßes beitragen. Der größte Unterschied zur ersten hierarchischen Regression liegt in der geringeren Varianzaufklärung durch die Prädiktoren 1 und 2. Prädiktor 4 übernimmt im ersten Schritt bereits große Varianzanteile der Prädiktoren, sodass deren zusätzliche Aufnahme keinen weiteren Erklärungsbeitrag zur Vorhersage des Kriteriums liefert. Die Prädiktoren 1 und 2 sind in diesem Modell redundant. In Abhängigkeit von inhaltlichen Gesichtspunkten könnte in Betracht gezogen werden, den nichtrelevanten Prädiktor 3 und die redundanten Prädiktoren 1 und 2 aus dem Modell zu entfernen.

[[Datei:Videolink_neu.PNG|link=http://141.76.19.82:3838/mediawiki/MUVE_STAT/Videolinks/3_6_Hierarchische_Regression_Link.html
|120px]] kkk Im [http://141.76.19.82:3838/mediawiki/MUVE_STAT/Videolinks/3_6_Hierarchische_Regression_Link.html Video] wird die hierarchische Regression näher erläutert.

[[Datei:Simulationslink_neu2.PNG|link=http://141.76.19.82:3838/mediawiki/MUVE_STAT/Apps/3_6_MLR_Hierarchische_Regression/
|120px]] kkk In der [http://141.76.19.82:3838/mediawiki/MUVE_STAT/Apps/3_6_MLR_Hierarchische_Regression/ interaktiven Simulation] können hierarchische Regressionen an verschiedenen Datensätzen nachvollzogen werden.

'''''Weiterführende Literatur'''''

Bortz, J., & Schuster, C. (2016). ''Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler''. Berlin: Springer.

Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmitt, M. (2017). ''Statistik und Forschungsmethoden''. Weinheim: Beltz.

Rudolf, M. & Buse, J. (2020). ''Multivariate Verfahren. Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen'' (3. Aufl., Kapitel 2.2.3). Göttingen: Hogrefe.