Forschungsorientiertes Praktikum I b - Cheatsheet

Grundlagen der Forschungsethik

Definition:

Grundlagen der Forschungsethik: Leitlinien und Prinzipien für verantwortliches und ethisches Verhalten in der Forschung.

Details:

• Autonomie: Respekt vor der Selbstbestimmung der Teilnehmer
• Schaden vermeiden: Minimierung von Risiken und Schäden
• Gerechtigkeit: Faire Verteilung von Lasten und Nutzen
• Vertraulichkeit: Schutz der Privatsphäre und Daten
• Informierte Einwilligung: Aufklärung und Zustimmung
• Transparenz: Offenlegung von Interessen und Methoden
• Einhaltung rechtlicher Vorgaben

Entwicklung einer Forschungshypothese

Definition:

Entwicklung einer testbaren Aussage basierend auf theoretischem Hintergrund und vorhandener Forschung.

Details:

• Ableitung aus Theorie und Literatur
• Spezifität: klare Operationalisierung der Variablen
• Testbarkeit: Formulierung so, dass sie durch empirische Daten geprüft werden kann
• Falsifizierbarkeit: Möglichkeit, durch Experiment widerlegt zu werden
• Bezug zum Forschungsproblem
• Formulierung als Wenn-Dann-Aussage oder Zusammenhangshypothese

Festlegung von Forschungszielen und -fragen

Definition:

Bestimmen der Ziele und Forschungsfragen einer Studie.

Details:

• Forschungsziel: Was soll das Projekt erreichen?
• Forschungsfrage: Welche spezifischen Fragen soll die Studie beantworten?
• SMART-Prinzip: Spezifisch, Messbar, Akzeptiert, Realistisch, Terminiert
• Ziele in Hypothesen umwandeln
• Operationalisierung: Variablen messbar machen

Rekrutierung von Studienteilnehmern

Definition:

Prozess der Auswahl und Einbindung geeigneter Personen für die Teilnahme an einer wissenschaftlichen Studie.

Details:

• Zielgruppe definieren: spezifische Merkmale, demographische Daten
• Rekrutierungsmethoden: Online-Plattformen, soziale Medien, Flyer, persönliche Ansprache
• Regulatorische Anforderungen: Ethikantrag, Einverständniserklärung
• Anreize bieten: monetär, Gutscheine, Teilnahmebescheinigung
• Qualitative und quantitative Anforderungen berücksichtigen
• Datenschutz: Anonymität, sichere Datenspeicherung
• Pflege der Teilnehmerdatenbank

Anwendung statistischer Software (z.B. SPSS, R)

Definition:

Anwendung statistischer Software zur Analyse von Daten in der Psychologie (SPSS, R).

Details:

• SPSS: Benutzerfreundlich, GUI-basiert, weit verbreitet in den Sozialwissenschaften.
• R: Open-Source, skriptbasiert, flexibel und erweiterbar.
• Datenimport/-export: CSV, Excel, Txt.
• Deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Standardabweichung.
• Inferenzstatistik: t-Test, ANOVA, Regression.
• Visualisierung: Histogramme, Streudiagramme, Boxplots.
• Ziel: Verstehen und korrektes Interpretieren statistischer Ergebnisse.

Untersuchung von Datenmustern

Definition:

Analyse und Interpretation von Mustern in Daten, um Hypothesen zu überprüfen oder neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Details:

• Ziel: Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten
• Methoden: Statistik, maschinelles Lernen, Data Mining
• Schritte: Datenbereinigung, Modellbildung, Validierung
• Wichtige Konzepte: Korrelationsanalyse, Regressionsmodelle, Clusteranalyse
• Verwendung von Software: SPSS, R, Python
• Visualisierung: Diagramme, Heatmaps, Scatterplots
• Ergebnisinterpretation und -kommunikation: Berichte, Präsentationen

Klarheit und Präzision im wissenschaftlichen Ausdruck

Definition:

Essentiell für überzeugende wissenschaftliche Kommunikation.

Details:

• Vermeidung von Mehrdeutigkeiten
• Prägnante und direkte Sprachwahl
• Konsistenter Gebrauch von Fachterminologie
• Angemessene Strukturierung und Gliederung
• Präzise Darstellung von Methoden und Ergebnissen
• Verwendung von korrekter Grammatik und Satzzeichen
• Quantitative Informationen klar darstellen: z. B. Mittelwert (\textit{M}), Standardabweichung (\textit{SD}), p-Werte

Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams

Definition:

Zusammenarbeit von Fachleuten aus verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen zur Lösung komplexer Probleme.

Details:

• Fördert kreatives Denken und Innovation durch unterschiedliche Perspektiven.
• Erfordert effektive Kommunikation und Koordination.
• Wichtige Fähigkeiten: Konfliktmanagement, Teamarbeit, Flexibilität.
• Können gemeinsame Ziele durch diverse Fachkenntnisse erreichen.
• Bedeutend in der Forschung, um umfassende und robuste Ergebnisse zu erzielen.