Ex-post-Facto-Untersuchungen Merkmale und Klassifizierung

Einführung

ZIELE

 Kennen Sie die grundlegenden Merkmale der Ex-post-Facto-Forschung.
 Identifizieren Sie die Validitätsprobleme, die sich aus der Ex-post-Facto-Forschung ergeben, und kennen Sie die Kontrolltechniken, die angewendet werden können.
 Unterscheiden Sie zwischen retrospektiven und prospektiven Forschungsstrategien.
 Kennen Sie die verschiedenen Forschungsdesigns und analysieren Sie ihre möglichen Verwirrungsquellen.

 Sehen Sie sich die Möglichkeiten der Anwendung von Ex-post-Untersuchungen an.

EX POST FACTO = Nachdem die Ereignisse aufgetreten sind.

LV kann nicht absichtlich manipuliert werden, noch können Subjekte zufällig verschiedenen LV-Ebenen zugeordnet werden (Subjekte werden basierend darauf ausgewählt, ob sie bestimmte Eigenschaften besitzen oder nicht). Die Themen werden ausgewählt, nachdem VI aufgetreten ist. Sie sind mit ihnen verbundene Variablen und daher bereits gegeben (Geschlecht, Alter, frühere Erfahrungen, soziale Klasse, Bildungsprogramm, Krankheit ...). Wer untersucht, hat keine Kontrolle über die Variablen und kann sie auch nicht beeinflussen, da sie bereits aufgetreten sind, sowie über ihre Auswirkungen.

Sie werfen aufgrund der Art der Variablen Probleme mit der VVEE-Steuerung auf. Wir betrachten zwei Forschungsstrategien:

• -  Rückblick: Der kausale Prozess ist bereits eingetreten, es geht darum, nach den möglichen Ursachen zu suchen, die sie verursacht haben (Rekonstruktion der Fakten).
• -  Aussicht: VI ist bekannt, aber die Konsequenzen wurden nicht bewertet. Studien zu Beziehungen von "vorbestehenden" Variablen bei Menschen oder ihren Determinanten

Merkmale der Ex-post-Untersuchung

Untersuchung der vorteilhaften Wirkung von Nikotin bei der Ausführung kognitiver Aufgaben

Der grundlegende Unterschied zwischen dem experimentellen Paradigma und der Ex-post-Facto-Forschung liegt in der Kontrolle. Die Probanden werden mit bestimmten IV-Werten (Rauchen) ausgewählt, und die Gleichheit zwischen den Gruppen in Bezug auf andere mögliche Variablen kann nicht garantiert werden..

Da es keine absichtliche Manipulation des VIs gibt, sondern eine Auswahl von Werten, können keine kausalen Beziehungen hergestellt werden. Es kann nur die Kovariation der Variablen mit dem untersuchten Phänomen untersucht werden.

ERINNERUNG. Voraussetzungen, um kausale Zusammenhänge herstellen zu können:

1) Vorhandensein einer Kovariation zwischen LV und RV.

2) LV muss vor RV stehen.

3) Alternative Erklärungen müssen ausgeschlossen werden können.

Bei Ex-port-Facto-Entwürfen wird die erste Anforderung erfüllt und in einigen Fällen die zweite (prospektive Entwürfe), die dritte jedoch nicht. Obwohl wir von LV (Prädiktor) und RV (Kriterium) sprechen, ist der Unterschied zwischen beiden lediglich theoretisch. In der Ex-post-Facto-Forschung werden keine kausalen, aber relationalen Hypothesen aufgestellt.

Wenn das Ex-post-Facto-Design ein Vergleich von Gruppen ist, werden Hypothesen formuliert, in denen eine unterschiedliche Beziehung zwischen den Gruppen hergestellt wird. Themen mit unterschiedlichen Intelligenzniveaus (mittel und hoch), an denen wir den Grad der Arbeitszufriedenheit untersuchen

Ohne Kontrolle über das VVII treten Probleme auf, die die interne Gültigkeit der Untersuchung beeinträchtigen. Die Ex-post-Facto-Forschung hat weniger interne Validität als das Experiment, gewinnt jedoch an externer Validität (weil die Situationen natürlicher und repräsentativer sind). Es ist sehr nützlich im angewandten Bereich. Es ermöglicht die Beantwortung von Fragen, die mit der experimentellen Methode nicht untersucht werden konnten.

Kontrolltechniken

Um die Beziehung zwischen den Variablen klar feststellen zu können, sollten wir die mögliche VVEE kontrollieren, die die Ergebnisse beeinträchtigen kann..

VERFAHREN (Alvarado, 2000):

1. Matching der Probanden in anderen relevanten Variablen, bei denen der Verdacht besteht, dass sie die RV beeinflussen. Es würden Gruppen von Probanden mit gleichen Werten dieser Variablen gebildet. Es besteht darin, für jede Gruppe Themen mit gleichen Werten in der jeweiligen VVEE auszuwählen.
2. ANCOVA (Analyse der Kovarianz). Statistisches Verfahren, das repräsentative Stichproben erfordert. Es wird "a posteriori" der Datenerfassung durchgeführt. Es ermöglicht die Beseitigung einiger Quellen unerwünschter Variationen (Trennung des Einflusses einer störenden Variablen auf das Wohnmobil, wodurch der Effekt, den IV auf das Wohnmobil erzeugt, debuggt wird)..
3. Einführung von Variablen im Zusammenhang mit DV. Es werden mehrere VVDDs anstelle von nur einem verwendet. Studie zu Depressionen (VI) und Fehlzeiten bei der Arbeit (VD1), Arbeitszufriedenheit (VD2)

Klassifizierung von Ex-post-Facto-Designs

In Ex-post-Facto-Designs wählt der Forscher eine Stichprobe von Personen aus, die bereits einen bestimmten Wert der Studienvariablen haben. Die möglichen VVIIs sind angegeben und die VVDD kann vor, nach oder gleichzeitig mit der Beobachtung der VVII beobachtet werden.

Je nachdem, wann der DV gemessen wird, wird eine retrospektive oder prospektive Strategie verfolgt.

Retrospektive Designs

VD und VI sind bereits aufgetreten. Die Probanden werden anhand ihrer RV-Werte ausgewählt und nach möglichen Ursachen (VVII) gesucht, die die Antwort verursacht haben. Wenn eine systematische Kovariation zwischen RV und LV gefunden wird, kann davon ausgegangen werden, dass zwischen beiden eine Beziehung besteht. Es gibt drei Arten:

• -  Einfaches retrospektives Design.
• -  Retrospektives Gruppenvergleichsdesign oder retrospektives Fall-Kontroll-Studiendesign.
• -  Retrospektives Einzelgruppendesign.

Einfaches retrospektives Design

1. Es wird eine Gruppe von Probanden ausgewählt, die einen bestimmten DV-Wert besitzen.
2. Mögliche Erklärungen des Phänomens werden gesucht (VVII).

Der DV nimmt nur einen Wert an. Nach den im Studienbereich existierenden theoretischen Postulaten werden die möglichen VVII ausgewählt, die das Phänomen erklären könnten (sie müssen davor stehen). Brustkrebs

ANFORDERUNGEN an die Suche nach möglichen VVII:

• -  Das ist relevant, um das untersuchte Phänomen zu erklären.
• -  Das geht dem DV-Dienstprogramm voraus ...

• -  Erkundung, wenn keine Informationen zu den Variablen verfügbar sind, die das Phänomen erklären könnten.
• -  Funktioniert, wenn das zu untersuchende Problem zu komplex ist, um mit einer anderen Art von Design untersucht werden zu können. DATENANALYSE: Wenn der DV nur Werte des Auftretens annimmt, können wir den Prozentsatz der Fälle analysieren, die jede IV mit dem DV teilt INTERNE GÜLTIGKEIT ist sehr schwach, da es schwierig ist, alternative Erklärungen auszuschließen (unterscheiden Sie die relevanten Variablen von denen, die es nicht sind)..

Retrospektives Gruppenvergleichsdesign = Retrospektives Fall-Kontroll-Studiendesign

Es besteht aus dem Vergleich einer Gruppe von Probanden, die ausgewählt wurden, um ein bestimmtes Merkmal (Fälle) zu besitzen, mit einer anderen Gruppe von Probanden, die es nicht besitzen (Kontrollen). Diese Gruppen werden im Hinblick auf eine Reihe möglicher VVII verglichen, die für das Auftreten dieses Merkmals als relevant angesehen werden..

Nur UNTERSCHIED zwischen den Gruppen: Das eine hat das Merkmal, das untersucht werden soll, und das andere nicht (DV nimmt zwei Werte an). Sie müssen in allen anderen Faktoren gleich sein. Dies kann durch Pairing gesteuert werden.

DATENANALYSE:

-  Vergleichen Sie die Proportionen der Gruppen.

-  Untersuchen Sie die Korrelationen zwischen DV und IVI.

-  Studieren Sie die Beziehungen zwischen dem VVII. Je weniger Beziehungen zwischen ihnen bestehen, desto einfacher wird es, eine Gesamtvision zu erstellen.

Höhere INTERNE GÜLTIGKEIT im Vergleich zu einfachem retrospektivem Design, obwohl es immer noch die Möglichkeit gibt

zahlreiche VVEEs, die zu einer Fehlinterpretation der Ergebnisse führen könnten.

Retrospektives Einzelgruppendesign oder retrospektives Korrelationsdesign

ZIEL: Untersuchung der Beziehungen zwischen den Variablen. Es werden keine Vergleiche zwischen den verschiedenen LV-Niveaus in Bezug auf RV durchgeführt, es werden Korrelationen zwischen den Variablen hergestellt (während in den vorherigen einfachen retrospektiven oder Gruppenvergleichsentwürfen das Ziel dem der experimentellen Logik ähnlich ist: mögliche VVII zu finden, die erklären DV).

Wenn Sie die Kovarianz oder Korrelation zwischen DV und VI untersuchen möchten, ist es praktisch, dass alle möglichen Werte der beiden Variablen gut dargestellt sind. Dies wird erreicht, indem die Größe und Repräsentativität der Stichprobe erhöht wird. INTERESSE: Alle möglichen Werte der beteiligten Variablen müssen in einer einzigen Gruppe, mit der gearbeitet werden soll, gut dargestellt werden.

PROZESS:

1. Wählen Sie die Themengruppe aus, die die Darstellung des DV-Wertebereichs garantiert.

2. Bestimmen Sie, welches das relevante VVII sein könnte, und messen Sie es in der gesamten Stichprobe.

UNTERSCHIEDE in Bezug auf das einfache retrospektive Design:

• -  DV nimmt unterschiedliche Werte an.
• -  Wir arbeiten mit sehr großen Stichproben (maximale Repräsentativität der untersuchten Population, um sicherzustellen, dass der Bereich der LV- und RV-Werte gut vertreten ist)..

DATENANALYSE: Korrelationen zwischen Variablen.
Höhere EXTERNE GÜLTIGKEIT für die Arbeit mit sehr großen Stichproben (größere Verallgemeinerungsmöglichkeiten). In Bezug auf die interne Gültigkeit kann nicht garantiert werden, dass das Auftreten des DV nach dem Vorhandensein des IVI erfolgt.

Prospektive Designs

Es wird nur VI angegeben. Die möglichen Folgen wurden noch nicht bewertet. Die Probanden werden ausgewählt, um bestimmte LV-Werte zu haben, deren möglichen Einfluss wir untersuchen möchten. Selbstwertgefühl und schulische Leistung

Sie haben eine größere interne Gültigkeit als retrospektive Designs. Es gibt drei Arten:

-  Einfaches prospektives Design.

-  Komplexes prospektives Design.

-  Prospektives Design für eine Gruppe.

Wir nähern uns einer Beziehung, in der VI vor RV steht, da dies noch nicht geschehen ist.

1. Wählen Sie uns aus, die für ihren Wert am VI teilnehmen
2. Wir messen den DV

Einfaches prospektives Design

Wir haben ein einzelnes VI und wählen die Subjekte anhand ihrer Werte aus (Wertauswahlvariable), wobei mindestens zwei Gruppen gebildet werden, eine für jeden Wert. Das RV wird anschließend gemessen..

LV (Fußballtraining - normalerweise nicht üblich) + RV (kardiorespiratorische Rate)

Design ähnlich dem experimentellen Design von zwei zufälligen Gruppen mit den folgenden UNTERSCHIEDEN:

-  Das VI ist bereits gegeben.

-  Die Kontrolle über mögliche VVEEs ist aufgrund der Auswahl viel geringer.

-  Einschränkungen bei der Interpretation der Ergebnisse (aufgrund von Kontrollproblemen).

-  Schwierigkeiten, alternative erklärende Hypothesen sicher auszuschließen.

KONTROLLtechniken:

- Paarung.

-  Estadistische Kontrolle.

-  Einführung von Variablen im Zusammenhang mit DV.

DATENANALYSE:

• -  Wenn das VI nur zwei Werte annimmt: Messdifferenz für zwei unabhängige Proben.
• -  Wenn mehr als zwei Gruppen ausgewählt sind: Einweg-ANOVA mit unabhängigen Gruppen oder Stichproben.

Komplexes prospektives Design

Wenn der Verdacht besteht, dass ein Elektrofahrzeug die Ergebnisse beeinflusst, kann seine Wirkung kontrolliert werden, indem es als VI in die Untersuchung einbezogen wird. Untersuchen Sie die Wirkung von mehr als einem VI auf Wohnmobile.
VI1 (Fußballtraining - normalerweise nicht üblich) + RV (Herz-Atemfrequenz) + VE (VI2, übergewichtiger BMI -<25, >25-) Es hat die Struktur eines 2 × 2-faktoriellen Versuchsaufbaus, aber in diesem Fall sind die VIs von Wertauswahl

Es ist notwendig, so viele Gruppen wie möglich zu bilden. Es können Kombinationen der VI-Ebenen vorgenommen werden. 4 Gruppen DATENANALYSE: Zwei-Faktor-ANOVA mit unabhängigen Proben.
Es hat eine größere interne Gültigkeit als das einfache prospektive Design seit einem EV, das gesteuert wird

Sie vermuten, dass dies die Ergebnisse beeinflussen kann. Obwohl es weiterhin Gültigkeitsprobleme gibt, weil die Probanden für ihre Werte in der VVII ausgewählt werden und dies zu anderen mit ihnen verbundenen VVEE führen kann. Je mehr Variablen wir einbeziehen, desto größer ist die interne Gültigkeit, aber auch die Komplexität des Entwurfs (die Bildung von Gruppen mit allen möglichen Kombinationen kann unmöglich werden)..

Prospektives Design für eine Gruppe

Gleiche Logik wie das retrospektive Einzelgruppendesign, aber ...

• 1. Wählen Sie eine Stichprobe aus, in der alle VVII-Werte vorhanden sind.
• 2. Alle VVII, die als mit dem zu untersuchenden DV verwandt angesehen werden, werden gemessen.
• 3. DV wird gemessen.
• 4. Die Beziehung zwischen den Variablen wird untersucht.

Untersuchung des Einflusses persönlicher und psychosozialer Variablen auf die schulische Leistung von Sportschülern, die Privatschulen für Farbschüler angehören.

Es hat eine GRÖSSERE EXTERNE GÜLTIGKEIT, da die Anzahl der bei der Untersuchung zu berücksichtigenden VVII erhöht ist, jedoch eine viel größere Stichprobe erforderlich ist.

Es hat auch GRÖSSERE INTERNE GÜLTIGKEITEN, da zuerst die VVII und dann die VD gemessen werden. Daher wissen wir, dass LV vor RV steht (obwohl es möglicherweise noch mehrere alternative Erklärungen für die Wirkung von VVEE gibt, die im Entwurf nicht berücksichtigt wurden)..

ZWECK:

• Beschreibend: Untersuchung von Variablen, die mit dem interessierenden Phänomen kovariieren und nützlich sind, wenn das Forschungsproblem sehr komplex ist oder wenig darüber bekannt ist..
• Prädiktiv: Wenn es mehr Wissen über das Forschungsproblem gibt. Es funktioniert mit allen Partituren. Es ist beabsichtigt, eine Funktion zu finden, die die Bewertungen in der Prädiktorvariablen (VI) mit der Kriteriumsvariablen (VD) in Beziehung setzt..
• Unter Verwendung einer einfachen linearen Regressionsanalyse kann aus einem LV (X) -Wert der Wert von DV (Y) vorhergesagt werden.
• Mit Hilfe einer multiplen linearen Regressionsanalyse soll der Wert des DV (Y) durch mehr als ein VI (X1, X2… Xn) vorhergesagt und die Variablen ermittelt werden, die als Prädiktoren besser geeignet sind..

Evolutionäre Designs

Sie verwenden das Alter als VI. OBJEKT: Untersuchung von RV-Veränderungen infolge des Alters. Weit verbreitet in der Entwicklungspsychologie, die Verhaltensunterschiede während des Entwicklungsprozesses untersucht. Inwieweit ändert sich die Einstellung zum Geschlecht mit dem Alter??

a) Längsentwicklungsdesign: Zeichnet Daten aus derselben Stichprobe von Probanden im Laufe der Zeit nacheinander auf. Studieren Sie die Entwicklung von Menschen über einen langen Zeitraum.

• -  BEDROHUNGEN: Indem immer dieselbe Stichprobe ausgewertet wird, wird die Kohortenbedrohung kontrolliert, jedoch nicht die Vorgeschichte (die Auswirkung des Alters kann aufgrund der Zeit, in der der Test durchgeführt wird, mit der Auswirkung verwechselt werden) oder die experimentelle Mortalität (bei der eine lange Nachbeobachtungszeit erforderlich ist). viele Leute können aussteigen).
• -  DATENANALYSE:

o Unterschied der Messungen für verwandte Proben, wenn wir im Design nur zwei Momente der DV-Messung haben.
o Einweg-ANOVA mit wiederholten Messungen, wenn DV-Messungen zu mehr als zwei Zeitpunkten erfasst wurden.

b) Evolutionäres Querschnittsdesign: Die Datenerfassung wird zu einem einzigen Zeitpunkt für Stichproben von Menschen unterschiedlichen Alters durchgeführt. Es untersucht die Unterschiede nach Alter, obwohl sie im Bereich der Evolutionspsychologie verwendet werden, um Veränderungen zu untersuchen, die mit dem Alter hervorgerufen werden (unter der Annahme, dass die Unterschiede zwischen den verschiedenen Altersgruppen auf die unterschiedlichen Momente des Entwicklungsprozesses zurückzuführen sind, die sie gemeinsam mit den Teilnehmern haben ). Es ist billiger, weil es zeitlich begrenzter ist.

• -  BEDROHUNGEN: Aufgrund seiner zeitlichen Begrenzung wird die Gefahr einer experimentellen Mortalität kontrolliert, aber manchmal sind die Gruppen nicht vergleichbar, da es neben dem Alter mehrere Variablen geben kann, die die Unterschiede bei der DV erklären könnten (Matching oder Einführung von Variablen) im Zusammenhang mit DV zur Verbesserung der internen Validität). Der Kohorteneffekt (sind die Unterschiede alters- oder generationsbedingt?) Kann die interne Validität beeinträchtigen. Entwicklungsstudie bei Mädchen und Jungen im Alter von 3, 4, 6 und 8 Jahren
• -  DATENANALYSE:

o Unterschied der Messungen für unabhängige Stichproben oder deren nicht parametrisches Äquivalent, wenn wir nur zwei Altersgruppen untersuchen.
o Einweg-ANOVA mit unabhängigen Gruppen oder deren nicht parametrischem Äquivalent, wenn wir mehr als zwei Altersgruppen haben. c) Sequentielles Evolutionsdesign:

• -  Sequentielles Längsschnitt-Evolutionsdesign: Wenn Sie zusätzlich zum Alter den Kohorteneffekt untersuchen möchten. Innerhalb jeder Kohorte würden Längsschnittvergleiche durchgeführt (zwei oder mehr Kohorten können zu zwei oder mehr Zeitpunkten untersucht werden)..
• -  Sequentielles Querschnitts-Evolutionsdesign: Vergleiche würden zu verschiedenen Zeitpunkten der Untersuchung durchgeführt. Teurer als in Längsrichtung (erfordert mehr Zeit und mehr Teilnehmer, manchmal nicht durchführbar) und mit einer größeren Wahrscheinlichkeit eines nicht zufälligen Verlusts von Teilnehmern (was zu einer größeren Verzerrung führen könnte); Daher werden sie in der Entwicklungspsychologie normalerweise nicht verwendet. VORTEILE: Durch die Kombination von Längs- und Querschnittsbewertungen können Kohorteneffekte und historische Effekte kontrolliert werden.

DATENANALYSE: Gemischtes Design oder Split-Plot = ANOVA zweier Faktoren mit wiederholten Messungen in einem von ihnen (wobei die verschiedenen Zeitpunkte ein Faktor für wiederholte Messungen und der Kohorteneffekt ein Faktor für unabhängige Messungen sind).

Evolutionäre Designs können bei Verwendung des Alters als VI durch GEFAHREN DER INTERNEN GÜLTIGKEIT im Zusammenhang mit der Auswahl (Kohorte, historische, kulturelle Faktoren…) beeinflusst werden. Alternativ kann ein "echtes VI" (absichtlich manipuliert) eingegeben werden. Wir hätten also ein faktorielles Design mit einem VI zur Auswahl von Werten und einem VI zur absichtlichen Manipulation und könnten die Auswirkungen jeder Variablen separat und gemeinsam untersuchen..

Verwendung von Ex-post-Facto-Designs in der angewandten Forschung

Sie sind sehr nützlich, um bestimmte Probleme zu untersuchen, die aufgrund ihrer Komplexität und der Art der beteiligten Variablen mit anderen Methoden nicht untersucht werden konnten. Sie dienen dazu, Hypothesen zu erforschen und zu generieren, die auf neue Forschungsergebnisse hindeuten.

Von großer Bedeutung in der KLINISCHEN PSYCHOLOGIE für:

• -  Legen Sie diagnostische Kategorien fest oder machen Sie Vorhersagen über Diagnose und Therapie.
• -  Epidemiologische Untersuchungen durchführen.

Die am häufigsten verwendeten Arten von Studien sind:

1. Beschreibende Studien: Wenn wenig über das Auftreten, die Naturgeschichte oder die Determinanten einer Krankheit bekannt ist

 Methodik: Umfrage.

 Ziele:

-  Schätzen Sie die Häufigkeit oder den Trend einer Krankheit in einer bestimmten Population.

-  Generieren Sie spezifische ätiologische Hypothesen.

2. Ätiologische Studien: Wenn genug über die Krankheit bekannt ist und es spezifische Hypothesen gibt.

 Ziele:

-  Identifizieren Sie Risikofaktoren für die Krankheit und schätzen Sie deren Auswirkungen ab.

-  Schlagen Sie mögliche Interventionsstrategien vor. Weitere Anwendungsgebiete sind:

-  Das BILDUNGSFELD zur Untersuchung von Variablen, die sich auf die Schulleistung oder den Schulerfolg beziehen. Selbstverständnis, Geschlecht, Begabung, kulturelle Unterschiede, familiäres Umfeld ...

-  ENTWICKLUNGSPSYCHOLOGIE (evolutionäre Entwürfe) zur Herstellung von Beziehungen zwischen dem Alter und der Verwendung bestimmter Strategien. Lernen, Gedächtnis, Sprachfunktionen ...