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Empirik 2 (SoSe 2025) – Klausurübungen mit Antworten

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4
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02-01-2026
geschrieben in
2025/2026

Sammlung ausführlich beantworteter Prüfungs‑ und Übungsfragen zu Empirik 2. U.a. zu Sach‑ vs. operationalisierten Hypothesen, Reihenfolge‑ und Carry‑Over‑Effekten, Disjunktheit in Kategoriensystemen, Stichprobenziehung und Repräsentativität, Versuchsdesigns für konkrete Fragestellungen sowie ethischen Problemfeldern (Freiwilligkeit, Milgram‑Experiment, Rolle von Ethikkommissionen).

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Dokument Information

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2. januar 2026
Anzahl der Seiten
4
geschrieben in
2025/2026
Typ
Prüfung
Enthält
Fragen & Antworten

Inhaltsvorschau

• Genehmigungsverfahren können mehrere Wochen dauern, da oft
Rückfragen und Überarbeitungen des Untersuchungsplans
notwendig
– Kritik an Ethik-Kommissionen in USA: Bürokratie, „Ethik-Industrie“




PRÜFUNGSFRAGEN WISE 24/25

1) Wo liegen die Unterschiede zwischen Sachhypothese und operationalisierter Hypothese?
- Sachhypothese: ist eine allgemeine, inhaltliche Aussage über einen vermuteten Zusammenhang oder
Unterschied zwischen Variablen, die noch auf einer abstrakten, theoretischen Ebene formuliert ist. Sie ist
noch nicht direkt empirisch messbar.
- Operationalisierte Hypothese: ist eine präzise Formulierung der Sachhypothese, bei der die beteiligten
Variablen so definiert werden, dass sie messbar und beobachtbar sind. Die Operationalisierung selbst ist
der Prozess, theoretische Konzepte in konkrete, empirische Indikatoren umzusetzen.
è Unterschied: Die Sachhypothese ist theoretisch und abstrakt, während die operationalisierte Hypothese
konkret und empirisch ist und die Messbarkeit der Variablen gewährleistet. Eine Sachhypothese wird erst
durch die Operationalisierung überprüfbar.


2) Ethik: Warum ist Ethik ein Problem in Studien? Bezogen auf Freiwilligkeit der Teilnahme. Nennen Sie ein
konkretes Beispiel.
- Ethik ist in Studien ein zentrales Problem, da sie sicherstellen soll, dass Forschung moralisch vertretbar ist
und die Rechte sowie das Wohlergehen der Teilnehmer geschützt werden
- ein wesentliches Prinzip ist die Freiwilligkeit der Teilnahme: Personen können sich frei entscheiden, ob sie
an einer Studie teilnehmen möchten, und ihre Teilnahme jederzeit ohne Nachteile beenden -> Probleme
entstehen, wenn diese Freiwilligkeit eingeschränkt ist, bspw.: durch Druck, fehlende vollständige Aufklärung
(Täuschung) oder Befürchtungen negativer Konsequenzen bei Abbruch
- Konkretes Beispiel: Milgram-Experiment zum Gehorsam: ist ein bekanntes Beispiel für ethische
Kontroversen, insbesondere bezüglich der Freiwilligkeit und der psychischen Belastung der Teilnehmer
è Design: Probanden ("Lehrer") wurden angewiesen, einem "Schüler" (Schauspieler) Elektroschocks zu
verabreichen, die scheinbar immer stärker wurden, wenn dieser Fehler machte. Tatsächlich waren die Schocks
nicht echt.
è Ethisches Problem: Viele Probanden zeigten deutliche Anzeichen von Stress und wollten abbrechen, setzten
die Schocks jedoch aufgrund des Drucks des Versuchsleiters (einer Autoritätsperson) fort. Dies stellte die
Frage, ob ihre Teilnahme unter solchen extremen psychischen Belastungen als wirklich freiwillig angesehen
werden konnte und ob der Erkenntnisgewinn der Studie die verursachte Belastung rechtfertigte.


3) Was ist Disjunktheit? Worin besteht der Zusammenhang zwischen Disjunktkeit und Objektivität?




4) Was ist der Reihenfolgeeffekt „Testübergang“? Was sind hier die Störfaktoren? Wie kann man „Testübung“
kontrollieren?



28

, - Reihenfolgeeffekt „Testübung“ (Practice Effect): Übungseffekt (Practice Effect), der auftritt, wenn die
wiederholte Durchführung einer Aufgabe zu einer Leistungsverbesserung führt, weil die Versuchspersonen
geübter oder vertrauter mit dem Test werden.
- Störfaktoren (Reihenfolgeeffekte): Übungseffekte: Verbesserung der Leistung durch Wiederholung oder
Gewöhnung.
- Ermüdungseffekte: Verschlechterung der Leistung durch längere Bearbeitung oder nachlassende
Konzentration.
- Carry-Over-Effekte: Der Effekt einer vorhergehenden Bedingung beeinflusst die Leistung in einer
nachfolgenden Bedingung.


Kontrolle von „Testübung“ (und anderen Reihenfolgeeffekten):


- Randomisierung der Position: Die Reihenfolge der Bedingungen wird für jede Versuchsperson zufällig
festgelegt.
- Vollständiges Ausbalancieren: Alle möglichen Reihenfolgen der Bedingungen werden systematisch
durchlaufen. Dies ist bei wenigen Bedingungen praktikabel.
- Unvollständiges Ausbalancieren (z.B. Lateinisches Quadrat): Bei vielen Bedingungen wird eine Auswahl
von Reihenfolgen genutzt, um sicherzustellen, dass jede Bedingung an jeder Position gleich oft
vorkommt. Das Lateinische Quadrat kontrolliert Positionseffekte, jedoch nicht unbedingt Carry-Over-Effekte.


5) „Carry-Over-Effect“ bei Experiment zu Anzahl richtig gelöster Aufgaben mit/ohne Musik lateinisches Quadrat?
Was ändern? Nachteil an Änderungen?
- Carry-Over-Effect = ist ein Reihenfolgeeffekt, bei dem die Wirkung einer experimentellen Bedingung auf eine
nachfolgende Bedingung "überträgt" oder nachwirkt.
- Problem im Beispiel: Wenn im Experiment "Anzahl richtig gelöster Aufgaben mit/ohne Musik" zuerst die "mit
Musik"-Bedingung durchlaufen wird, könnte die Wirkung der Musik (z.B. eine bestimmte Stimmung oder
Konzentrationsweise) noch in der "ohne Musik"-Bedingung nachwirken und deren Ergebnis beeinflussen.
- Lateinisches Quadrat = ist eine Methode des unvollständigen Ausbalancierens,
die Positionseffekte kontrolliert (jede Bedingung kommt an jeder Position vor), aber nicht die spezifischen
Carry-Over-Effekte (jede Bedingung folgt jeder anderen Bedingung gleich oft). Um spezifische Carry-Over-
Effekte zu kontrollieren, ist das Lateinische Quadrat oft nicht ausreichend.

Was ändern? Um den Carry-Over-Effekt besser zu kontrollieren, gäbe es folgende Optionen:

- Between-Subjects-Design: Statt dass jede Person beide Bedingungen durchläuft, wird jede Versuchsperson
nur einer Bedingung zugewiesen (entweder nur "mit Musik" oder nur "ohne Musik"). Dies eliminiert Carry-
Over-Effekte zwischen den Bedingungen, da es keine sequenziellen Bedingungen pro Person gibt.
- Längere Pausen/Auswaschphasen: Zwischen den Bedingungen längere Pausen einlegen, damit sich
mögliche Effekte der vorherigen Bedingung vollständig auflösen können.
- Vollständiges Ausbalancieren: Wenn die Anzahl der Bedingungen sehr gering ist, alle möglichen
Reihenfolgen durchführen, um sicherzustellen, dass jeder Bedingung jede andere gleich oft vorausgeht.


Nachteil an Änderungen:




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