Empirische Forschungsergebnisse verstehen

Onlinekurs I Ein verständlicher Einstieg in statistisches Basiswissen

Reiter

Herzlich Willkommen zum Onlinekurs " Empirische Forschungsergebnisse verstehen "

Wie lassen sich die Ergebnisse von empirischen Studien richtig verstehen und einordnen? Was bedeuten die zentralen statistischen Kennwerte? Und wie kann man beurteilen, ob empirische Forschungsergebnisse tatsächlich aussagekräftig sind?

Der Onlinekurs „Empirische Forschungsergebnisse verstehen“ vermittelt grundlegende Kenntnisse der empirischen Forschung und Statistik. Die Videoreihe führt in wichtige statistische Verfahren und Forschungsmethoden ein und zeigt, wie wissenschaftliche Ergebnisse analysiert, interpretiert und kritisch eingeordnet werden können. Ziel ist es, ein besseres Verständnis für die Entstehung und Aussagekraft empirischer Forschung zu vermitteln. Lernfragen unterstützen dabei, das Gelernte selbstständig zu überprüfen und zu vertiefen.

INHALTE

  • Modul 1: Statistische Kennwerte: Lage- und Streumaße, Zusammenhangsmaße
  • Modul 2: Signifikanz
  • Modul 3: Versuchspläne: Einführung, Experiment, Quasi-Experiment, Kohorten-Sequenz-Plan

ZIELGRUPPE

  • Studierende der Lehramts-, Bildungs- und Sozialwissenschaften
  • Studierende der Psychologie sowie weiterer empirisch arbeitender Fachrichtungen
  • Promovierende und wissenschaftliche Nachwuchskräfte
  • Lehrkräfte und pädagogische Fachkräfte, die Forschungsergebnisse fundiert einordnen möchten

LEHRENDE

Prof. Dr. Eva Stumpf (Institut für Pädagogische Psychologie)

Prof. Dr. Falk Radisch (Institut für Schulpädagogik und Bildungsforschung)

Angelina Gnorski und Anna Siebenhaar (Studentische Mitarbeiterinnen)

KURSINFO

  • Termin: flexibel, Start ist jederzeit möglich
  • Kosten: kostenfrei
  • Sprache: deutsch
  • Kursart: Onlinekurs
  • Kursumfang:  7 Videos, jeweils 8-15 min

MODUL 1

Dieses Video vermittelt grundlegende Kenntnisse der deskriptiven Statistik und zeigt, wie statistische Kennwerte dabei helfen, Daten zu beschreiben und zu interpretieren. Anhand eines alltagsnahen Beispiels werden zentrale Lage- und Streuungsmaße eingeführt und ihre Bedeutung für die Analyse und Einordnung von Daten verdeutlicht.

Lernziele
Nach dem Video können die Teilnehmenden:

  • zentrale Lage- und Streuungsmaße benennen und unterscheiden,
  • statistische Kennwerte grundlegend interpretieren,
  • die Bedeutung von Mittelwert, Streuungsbreite, Varianz und Standardabweichung für die Beschreibung von Daten erläutern.

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Dieses Video vermittelt grundlegende Kenntnisse zu Zusammenhangsmaßen in der deskriptiven Statistik. Anhand eines alltagsnahen Beispiels wird gezeigt, wie lineare Zusammenhänge zwischen verschiedenen Merkmalen statistisch untersucht und interpretiert werden können. Im Mittelpunkt stehen die Korrelation und ihre grafische Darstellung, um solche Beziehungen zwischen Variablen besser zu verstehen und einzuordnen.

Lernziele
Nach dem Video können die Teilnehmenden:

  • lineare Zusammenhangsmaße und ihre Bedeutung für die Datenanalyse erläutern,
  • positive, negative und fehlende Korrelationen unterscheiden und interpretieren,
  • Streudiagramme lesen und Zusammenhänge zwischen Variablen grundlegend beurteilen.

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MODUL 2

Dieses Video vermittelt grundlegende Kenntnisse zur statistischen Signifikanz und zur Interpretation wissenschaftlicher Ergebnisse. Anhand eines bekannten Forschungsbeispiels wird gezeigt, wie Forschende mithilfe von Stichproben, Hypothesen und Signifikanztests beurteilen, ob beobachtete Effekte wahrscheinlich zufällig entstanden sind oder auf tatsächliche Zusammenhänge hinweisen. Dabei wird deutlich, warum statistische Ergebnisse immer kritisch eingeordnet werden müssen.

Lernziele
Nach dem Video können die Teilnehmenden:

  • die Bedeutung statistischer Signifikanz erläutern,
  • zwischen Grundgesamtheit und Stichprobe unterscheiden,
  • die Funktion von Hypothesen, Signifikanzniveau und p-Wert grundlegend erklären, statistische Signifikanz kritisch interpretieren und einordnen.

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MODUL 3

Dieses Video vermittelt grundlegende Kenntnisse zu den häufigsten Untersuchungsdesigns in der empirischen Forschung. Es zeigt, wie wissenschaftliche Studien aufgebaut sind, welche unterschiedlichen Forschungsansätze es gibt und warum das Untersuchungsdesign entscheidend für die Aussagekraft von Forschungsergebnissen ist. Dabei werden zentrale Formen empirischer Studien sowie ihre jeweiligen Stärken und Grenzen verständlich eingeordnet.

Lernziele
Nach dem Video können die Teilnehmenden:

  • den Begriff Untersuchungsdesign erläutern,
  • quantitative, qualitative und Mixed-Methods-Ansätze unterscheiden,
  • verschiedene Formen empirischer Studien grundlegend einordnen,
  • die Bedeutung des Untersuchungsdesigns für die Interpretation wissenschaftlicher Ergebnisse erklären.

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Dieses Video vermittelt grundlegende Kenntnisse zum Experiment als Untersuchungsdesign der empirischen Forschung. Anhand eines alltagsnahen Forschungsbeispiels wird gezeigt, wie Experimente aufgebaut sind und wie mithilfe kontrollierter Bedingungen Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge untersucht werden können. Dabei werden zentrale Merkmale experimenteller Forschung sowie die Bedeutung interner und externer Validität verständlich erläutert.

Lernziele
Nach dem Video können die Teilnehmenden:

  • den Aufbau und die Funktion von Experimenten erläutern,
  • unabhängige und abhängige Variablen unterscheiden,
  • die Bedeutung von Randomisierung, Kontrollgruppen und Störvariablen erklären, interne und externe Validität grundlegend einordnen und bewerten.

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Dieses Video vermittelt grundlegende Kenntnisse zum Quasi-Experiment als Untersuchungsdesign der empirischen Forschung. Es wird gezeigt, wie mögliche Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge untersucht werden können, wenn die Durchführung eines “echten“ Experiments nicht möglich ist. Dabei werden zentrale Merkmale quasi-experimenteller Studien sowie ihre Möglichkeiten und Grenzen verständlich erläutert.

Lernziele
Nach dem Video können die Teilnehmenden:

  • den Aufbau und die Besonderheiten quasi-experimenteller Studien erläutern,
  • Quasi-Experimente von klassischen Experimenten unterscheiden,
  • die Bedeutung von Störvariablen und deren Kontrolle erklären,
  • die Aussagekraft quasi-experimenteller Forschung kritisch einordnen.

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Dieses Video vermittelt grundlegende Kenntnisse zum Kohorten-Sequenz-Plan als Untersuchungsdesign der empirischen Forschung. Anhand eines Beispiels aus der Entwicklungsforschung wird gezeigt, wie Alters-, Kohorten- und Periodeneffekte voneinander unterschieden werden können. Dabei wird erläutert, wie der Kohorten-Sequenz-Plan Elemente von Quer- und Längsschnittstudien kombiniert, um Entwicklungsverläufe differenzierter zu untersuchen.

Lernziele
Nach dem Video können die Teilnehmenden:

  • Quer-, Längsschnitt- und Kohorten-Sequenz-Designs unterscheiden,
  • Alterseffekte, Kohorteneffekte und Periodeneffekte unterscheiden,
  • den Aufbau und die Funktionsweise des Kohorten-Sequenz-Plans beschreiben,
  • die Stärken und Grenzen verschiedener Untersuchungsdesigns einordnen.

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