Markus Pospeschill , Empirische Methoden in der …...Markus Pospeschill Empirische Methoden in der Pschologie 2013 b Ernst Reinhardt, GmbH o KG, Verlag, München 3 Empirisches Arbeiten

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Markus Pospeschill ,Empirische Methoden in der Psychologie

bereitgestellt über www.utb-shop.de/9783825240103

Gefürchtet, aber unverzichtbar: Kenntnisseempirischer Methoden brauchenPsychologiestudierende in allen Studienphasen undim späteren Berufsleben.

Wie stelle ich eine gute Hypothese auf und wie kannich meine Hypothese überprüfen? Welche Methodender Datenerhebung stehen mir zur Verfügung? Wasist ein Signifikanztest? Diese und viele weitere Fragenrund um empirische Methoden möchte dieses Buchbeantworten.

Dieses Buch liefert das begriffliche Rüstzeug undüberträgt es auf die Planungsschritte einerUntersuchung.

Es stellt Methoden der Datenerhebung undAnwendungen empirischer Forschungsprinzipien vorund befähigt dazu, empirische Befunde selbst kritischzu bewerten – so werden empirische Methoden fürStudierende durchschaubar.

Damit gelingt die Prüfung im Fach empirischeMethoden ebenso wie das eigene Forschungsprojektfür die Bachelor- oder Masterarbeit.

Die Zusatzmaterialien wurden vom Autor / der Autorin / den Autoren zur Verfügung gestellt und sind

genau auf den Inhalt des Werkes abgestimmt.

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Markus Pospeschill: Empirische Methoden in der Psychologie © 2013 by Ernst Reinhardt, GmbH & Co KG, Verlag, München 1

Empirische Methoden der Psychologie

Empirisches Arbeiten als

Entscheidungs-prozess

Evaluations-forschung

Hypothesen-generierende

Untersuchungs-formen

Populations-beschreibende


Untersuchungs-idee, Thema

Hypothesen-prüfende


Wissenschaft-liche und ethische

Kriterien

Definition von Begriffen

Problem-präzisierung

1 2 34 6 7

Vorunter-suchung und Vortestung

Theoriebasierte Explorations-

studien

Methoden-basierte

Explorations-studien

Zufallsstichprobe und

Repräsentativität

Punkt- und Inter-vallschätzung

Signifikanztests und damit

verbundene Probleme

Zusammenhangs-Unterschieds-, Veränderungs-

hypothesenParameter-schätzung

Grundlagen empirischer Forschung

Methoden, Methodologie,

Empirie

Einzelfallstudien und Small-n-

Designs

Effektgrößen und deren

Vereinheitlichung

8

Empirische Daten und Variablen

Empirische Fragestellung

und Hypothese

Indikatoren und Operationali-

sierung

Messen und Skalieren

Methoden der Datenerhebung

Auszählen und Bilden von Indizes

Ratings, Rangbildung, Paarvergleich

Testmodelle, Testitems, Testskalen

Befragung

Beobachtung

Psychophysio-logische Messung

5

Theorien, Gesetze,

Paradigmen

Grenzen empirischer Forschung

Festlegung von Untersuchungs-

art und -objekten

Planung, Durchführung,

Auswertung

Interviews

Stichproben-ziehungs-techniken

Schätzung optimaler

Stichproben-umfänge

Arten systema-tischer „Erfolgs-

kontrollen“

Begleitforschung

Technologische vs.

wissenschaftliche Theorien

Interventions-forschung

Studienarten

Empirischer Bericht,

Gutachten

Poweranalyse

Prognostische Hypothesen

Multimethodale Methode

Empiriebasierte Explorations-

studien

Exakte Tests/ Permutations-

tests/Randomi-sierungstest

Agglutinations-tests

Problematik von Einzelfallstudien

und kleinen Stichproben

Einzelfall-diagnostik

Gesondert behandelte Themen:

Alphafehler-Adjustierung Exakte TestsBootstrap-

Methode

Road-Map


Grundlagen empirischer Forschung

Methoden, Methodologie,

Empirie

Empirische Daten und Variablen

Empirische Fragestellung

und Hypothese

Theorien, Gesetze,

Paradigmen

Grenzen empirischer Forschung

- Eine wissenschaftliche Methode ist ein System von Regeln.- Regeln müssen kommunizierbar, lehrbar und intersubjektiv nachprüfbar sein.- Methodologie als allgemeine und spezielle sowie deskriptive und wertende Methodologie.

- Variablen erfassen Merkmalsunterschiede.- Werden Merkmalsausprägungen Zahlen zugeordnet, entstehen Daten (Operationalisierung).- Variablen besitzen verschiedene funktionale Bedeutungen.

- Hypothesen müssen sich durch empirischen Gehalt, Generalisierbarkeit und spezifische Formulierung (Konditionalsätze, Falsifizierbarkeit) auszeichnen.- Wissenschaftliche Hypothesen werden in statistische Hypothesen übersetzt.- Kausalität von Hypothesen ist abhängig vom Untersuchungsdesign und inhaltlichen Erwägungen.

- Kritischer Rationalismus ist die Basis für empirische Forschung.- Begriffe und Aussagen müssen einen empirischen Bezug aufweisen und so formuliert sein, das sie prinzipiell widerlegbar sind.- Typisch für empirische Forschung sind Aussagen mittlerer Reichweite, aber keine Gesetzesaussagen.

- Deduktiv-nomologische Erklärungen besitzen den Charakter empirisch abgesicherter Theorien.- Dabei stellt sich grundsätzlich ein Korrespondenzproblem, ein Problem der Messgenauigkeit und die Möglichkeit, Theorien durch Modifikation vor einer Falsifikation zu bewahren.

Thesenhafte Zusammenfassung des 1. Kapitels


Empirisches Arbeiten als

Entscheidungs-prozess

Untersuchungs-idee, Thema

Wissenschaft-liche und ethische

Kriterien

Definition von Begriffen

Problem-präzisierung

Indikatoren und Operationali-

sierung

Messen und Skalieren

Festlegung von Untersuchungs-

art und -objekten

Planung, Durchführung, Auswertung,

Dokumentation

- Planungsphasen zeigen eine wechselseitige Abhängigkeit und sind daher simultan zu betrachten.- In der Planung werden Entscheidungen getroffen, die später ggf. nicht mehr korrigiert werden können.

- Grundgesetz und berufsethische Verpflichtungen schränken Untersuchungsvorhaben ein.- Vor- und Nachteile wissenschaftlichen Fortschritts sind daher gründlich abzuwägen.

- Dimensionale und semantische Analyse dienen der Problempräzisierung.- Über Korrespondenzregeln wird entschieden, ob Sachverhalte dem theoretischen Begriff entsprechen.

- Es werden Nominal- und Realdefinitionen unterschieden.- Daneben erfordert die wissenschaftliche Verwendung analytische und operationale Definitionen.

- Es werden definitorische, (interne und externe) korrelative und schlussfolgernde Indikatoren unterschieden.- Operationalisierungen führen zu Messwerten unterschiedlichen Skalenniveaus.- Bei der Operationalisierung sind logische und empirische Validität zu betrachten.

- Messen in den Humanwissenschaften ist die homomorphe Zuordnung von Zahlen zu Objekten.- Beim Messen werden das Repräsentations-, Eindeutigkeits- und Bedeutsamkeitsproblem unterschieden.

- Es werden explorative, populationsbeschreibende und hypothesenprüfende Untersuchungen unterschieden. Dabei sind Aspekte der internen und externen Validität zu berücksichtigen.- Ferner werden quasiexperimentelle von experimentellen Untersuchungen unterschieden.- Schließlich gibt es Feld- von Laboruntersuchungen zu differenzieren.

- In der Planungsphase sind Aspekte der Durchführung, Auswertung und Interpretation zu berücksichtigen.- Dazu werden vorbereitend ein Exposé und ein Übersichtsplan erstellt.



Art der Untersuchung

Stichproben-ziehung

Planung der Datenanalyse

Korrespondenz-regeln

Bedeutung / Sinn von Begriffen

Erkenntnis-interesse

Dimensionale Analyse

Semantische Analyse

Hypothesen-geleitete

Untersuchung

Explorative Untersuchung

entscheidet über Zusammensetzung

erfordert eineFestlegung zum

wird festgelegt

wird festgelegt

kannsein

kannsein

bedient sich bedient sichbedient sichbedient sich

Empirischer Forschungs-

prozess

Planungsphase

Verwertungs-interesse

Literatur-studium

Begriffs-definition

Präzisierung der Fragestellung

Theorie

Hypothesen

(Multiple)Indikatoren

Operationa-lisierung

Untersuchungs-phase

Entscheidungs-phase

Auswahl-verfahren

(Stichprobe)

Stichproben-umfang

(Effektgröße)

Rückschlüsse

Analysemodell

Phasen

wird fortgesetzt mit

beginnt

endet mit

liefert Grundlagen

liefert Grundlagen

Wissenschaft-liche

Fragestellung

entscheidetüber

entscheidet über

bedingen sich

Aufgaben

erfordert

dient der

ist die Grundlage

nehmen Einfluss auf

Festlegungen zur Untersuchungsart

liefern (bei indirektem

empirischem Bezug)

wird abgeleitet

erwartet

erfordern

erfordern

Untersuchungs-planung

erfordert Angaben

zurerfordert Angaben

zur

folgt

erfordert Angabe

entscheiden über

beginnt mit

Messinstrumententscheiden über

entscheiden über

entscheiden über

Populations-beschreibende Untersuchung

kann sein

Interventions-/Evaluations-

forschung

kannsein

wird abgeleitet

Planungsphasen eines empirischen Forschungsprozesses und die damit verbundenen Aufgaben und Entscheidungen (Abbildung 2.1 im Buch)


Beo

bach

tung

Theo

rie

KONSTRUKT A

MESSWERT XA

Korrespondenzregel 1

Axiom 1

KONSTRUKT B KONSTRUKT C KONSTRUKT D

MESSWERT XB MESSWERT XC MESSWERT XD

Axiom 2 Axiom 5

Axiom 6

Empirisches Gesetz 1


Empirisches Gesetz 3 Empirisches Gesetz 6Empirisches Gesetz 4

Korrespondenzregel 2 Korrespondenzregel 3 Korrespondenzregel 4

Axiom 4Axiom 3


Nomologisches Netzwerk mit den Bestandteilen theoretischer Konstrukte und beobachtbarer Variablen (Abbildung 2.2 im Buch)


Nominal-definition

Definiendum

Intensionale Seite

besteht aus

Definierende Begriff

Definiens

besteht ausBedeutungs-

gleiche Begriffe

ist der zu

beinhaltet

Extensionale Seite

kennzeichnet die Menge

der Eigenschaften

kennzeichnet die Menge

der Objekte

Realdefinition Wesen eines Begriffsbezeichnen das Beispielewird belegt

durch

Eigenschaften eines

Gegenstands oder

Sachverhaltes

bestimmen

Zentrale Merkmale einer Nominal- vs. einer Realdefinition (Abbildung 2.3 im Buch)


Analytische Definition

Semantik

Verwendung

entscheidet über

entscheidet über

Transparenz

Empirischer Gehalt

dienen

dienen

Operationale Definition

Indikatoren

Messoperation

entscheidet über

entscheidet über

Reliabilität

Validität

dienen

dienen

Charakteristika der insbesondere im wissenschaftlichen Kontext wichtigen analytischen und operationalen Definition von Begriffen (Abbildung 2.4 im Buch)


Begriffe

(Multiple)Indikator(en)

werden indirekt beobachtet durch

Indikandum

werden angezeigt als

definitorisch

intern korreliertsind – wenn teilweise identisch mit dem Definiens

extern korreliert

sind – wenn nicht identisch mit dem Definiens

schlussfolgernd

Validität

führt zu hoher

führt zu partieller

führt zu unsicherer

führt zu schwer zu beurteilender

beschreiben sind – wenn identisch mit dem Definiens

Operationali-sierung

erfordert die Angabe geeigneter

Messvorschrift erfordert die Angabe der

werden umgesetzt in

Messvariablen

sind Bestandteil der

erfordert Überlegungen zur (logischen und empirischen)

Arten von Indikatoren und ihr Ausmaß an Validität (Abbildung 2.5 im Buch)


Prätest

Experimental-gruppe

Evaluations-stichprobe

Kontroll-gruppe

Intervention (Treatment)

Posttest

Prätest

Posttest

randomisierte Zuordnung

Nachtest-Vergleich

(postresponsemeasure)

Follow-up Follow-up

Follow-up-Vergleich

Nach-/Follow-up Vergleich

Nach-/Follow-up Vergleich

randomisierte Zuordnung

Vor-/Nach-test-

Vergleich(pre-/post-responsemeasure)

Vortest-Vergleich

(preresponsemeasure)

Vor-/Nach-test-

Vergleich(pre-/post-responsemeasure)

(cross-sectional)Vor-/Nach-

test-Vergleich

Darstellung eines Pretest-Posttest-Follow-up-Kontrollgruppen-Designs und den Möglichkeiten statistischer Vergleiche zu den drei Messzeitpunkten (Abbildung 3.1 im Buch)


- Evaluationsstudien sind eine Form bewertender Begleitforschung von Programmen, Maßnahmen oder Interventionen sowie von Strategien ihrer Erfolgs- und Wirkungskontrolle.

- Wissenschaftliche Theorien stellen die Basis der Grundlagenforschung dar.- Technologische Theorien stellen die Basis der Evaluationsforschung dar.

- Die Interventionsforschung hat die Entwicklung einer Maßnahme oder einer Intervention zum Ziel.

- Es werden summative von formativen Evaluationen unterschieden.- Formative Evaluationen verwenden auf Stichproben basierende Populationsbeschreibungen.- Summative Evaluationen verwenden hypothesenprüfende Untersuchungsarten.

Evaluations-forschung

Arten systema-tischer „Erfolgs-

kontrollen“

Begleitforschung

Technologische vs.

wissenschaftliche Theorien

Interventions-forschung

Studienarten

- Der Evaluationsforschung vorgeschaltet ist eine Interventionsforschung.



OBJEKTIVITÄT

RELIABILITÄT

VALIDITÄT

ist notwendig aber nicht hinreichend für

Ist ein Test nicht objektiv, dann sind seine Ergebnisse hauptsächlich auf Fehler bei der Durchführung, Auswertung oder Interpretation zurückzuführen.

Ist ein Test nicht reliabel, dann erfassen die Items unterschiedliche Sachverhalte, sind ungenau und/oder messfehlerbehaftet.

Ist ein Test nicht valide, dann können auf seiner Grundlage keine angemessenen Aussagen undsinnvolle Entscheidungen getroffen oder Generalisierungen vorgenommen werden.

ist notwendig aber nicht hinreichend für

sind partiellinkompatibel

(Verdünnungs-paradoxon)

entbindet vom Nachweis

entbindet vom Nachweis

Beziehungen zwischen den Hauptgütekriterien nach der Klassischen Testtheorie. Das Verdünnungsparadoxon (Reliabilitäts-Validitäts-Dilemma) benennt einen umge-kehrt-U-förmigen Zusammenhang zwischen der Reliabilität und der Validität. Obwohl die Reliabilität eine Voraussetzung für Validität ist, wird eine perfekte Reliabilität nur auf Kosten der Validität erreicht. (Abbildung 4.6 im Buch)


Methoden der Datenerhebung

Auszählen und Bilden von Indizes

Ratings, Rangbildung, Paarvergleich

Testmodelle, Testitems, Testskalen

Schriftliche vs. mündliche Befragung

Formen wissen-schaftlicher

Beobachtung

Psychophysio-logische Messung

Qualitative Interviews und Beobachtung

- Qualitative und quantitative Merkmale werden unterschieden.- Durch Zusammenfassung von Messwerten (un/gewichtet, multiplikativ) entstehen Indizes.

- Rangordnungen entstehen durch die Vergabe von Rangplätzen für Merkmalsausprägungen.- Beim Dominanz-Paarvergleich sind Objekte in eine Rangreihe zu bringen. Problematisch sind hier intransitive Urteile.- Beim Ähnlichkeits-Paarvergleich sind Ähnlichkeitsurteile zwischen Objekten abzugeben. Problematisch kann hier die Schwere des Urteils sein.- Ratingskalen sind graduelle Beurteilungsskalen mit unterschiedlicher Skalierung.

- Hier werden Biosignale und Biopotentiale unterschieden.- Messungen können sich auf das periphere Nervensystem, das zentrale Nervensystem oder das endrokrine System/Immunsystem beziehen.

- Grundlage ist hier verbales (nicht-numerisches) Datenmaterial, das nach Strukturen und Mustern durchsucht wird.- Dabei werden Techniken der offenen/halb-strukturierten Befragung, der qualitativen Beobachtung und nonreaktive Verfahren unterschieden.

- Testskalen sind Itemsätze, die nach spezifischen Skalierungseigenschaften zusammengestellt werden.- Beispiele sind die Thurstone-, die Guttman-, die Rasch-, die Coombs- und die Likert-Skala.

- Mündliche Befragungen dienen eher der Erhebung stärker individualisierter Information.- Schriftliche Befragungen eignen sich eher bei homogenen Untersuchungsgruppen und strukturierten Befragungsinhalten.- Befragungen unterliegen generell zahlreichen Tendenzen zur Antwortverfälschung und Urteilsverzerrung.

- Systematische Beobachtungen können offen, verdeckt, teilnehmend oder nicht teilnehmend erfolgen.- Über einen Beobachtungsplan sind Festlegungen zur Standardisierung und Durchführung festzulegen.

Thesenhafte Zusammenfassung des 4. Kapitels (Abbildung 4.8 im Buch)


Hypothesen-generierende


Vorunter-suchung und Vortestung

Theoriebasierte Explorations-

studien

Methoden-basierte

Explorations-studien

- Explorative Studien bedienen sich heuristischer Strategien, um Hypothesen und Theorien zu generieren.- Explorative Studien sind explanativen Untersuchungen vorgeschaltet.

- Hier werden aus Alltags- oder wissenschaftlichen Theorien neue Hypothesen abgeleitet.- Auch Vergleiche oder Formalisierungen von Theorien können als Strategie eingesetzt werden.

- Durch Methodenvergleiche, -variationen oder den Einsatz von Methoden als Denkwerkzeug entstehen hier neue Hypothesen.

Empiriebasierte Explorations-

studien

- Mittels Primär- und Sekundäranalysen sollen Muster und Regelmäßigkeiten in Daten entdeckt werden.- Hierbei ist auch ein exploratives Signifikanztesten statthaft.



Populations-beschreibende


Zufallsstichprobe und

Repräsentativität

Punkt- und Inter-vallschätzung

Parameter-schätzung

Stichproben-ziehungs-techniken

- Über eine Zufallsstichprobe sollen möglichst viele Merkmale der GG repräsentiert sein.- Zu unterscheiden ist hier zwischen globaler und lokaler Repräsentativität.- Exakte Abbildungen von GG lassen sich allerdings über Zufallsstichproben nicht erreichen.

- Bei populationsbeschreibenden Untersuchungen werden Punkt- und Intervallschätzungen vorgenommen.- Mit wachsendem Stichprobenumfang nimmt die Präzision dieser Schätzungen allgemein zu.

- Zur Präzisierung von Parameterschätzungen sind geschichtete, Klumpen- und mehrfach geschichtete Stichproben sowie wiederholte Stichprobenuntersuchungen geeignet.

- Die Elemente der Stichprobenpläne lassen sich zu komplexeren Stichprobenplänen kombinieren.- Daneben existieren nicht-probabilistische Auswahlverfahren, bei denen aber keine Inferenzschlüsse zulässig sind.



Hypothesen-prüfende


Signifikanztests und damit

verbundene Probleme

Zusammenhangs-Unterschieds-, Veränderungs-

hypothesen

Effektgrößen und deren

Vereinheitlichung

Schätzung optimaler

Stichproben-umfänge

Poweranalyse

Prognostische Hypothesen

- Forschungshypothesen legen Geltungsbereich und Stichprobenart fest.- Ein Signifikanztest entscheidet über die Existenz eines Effektes (Ablehnung der Nullhypothese).- Nachträgliche Korrekturen des α-Niveaus sind unzulässig.

- Die Teststärke gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der ein Signifikanztest bei Gültigkeit der Alternativhypothese zu einem signifikanten Ergebnis führt.

- Zusammenhangshypothesen werden vielfach über Cross-Sectional-Designs überprüft.- Für Unterschiedshypothesen bieten sich randomisierte Zwei- oder Mehrgruppen-Pläne an.- Veränderungshypothesen werden über Zwei- oder faktorielle Pretest-Posttest-Pläne untersucht.

- Indirekte Veränderungsmessungen betrachten das Ausmaß an Veränderungen zwischen Messzeitpunkten.- Dabei ist die Reliabilität der Differenzwerte umso geringer, je höher die Reliabilität der Einzeltestungen ist.

- Effektstärkemaße unterteilen sich in Maße zu standardisierten Differenzen und Indizes für Varianzaufklärung.- Über Delta-Maße können Effektgrößen vereinheitlicht werden.

- Optimal ist ein Stichprobenumfang dann, wenn aufgrund eines empirischen Ergebnisses entweder die H0 oder die H1 zu verwerfen ist.



Einzelfalldesign?

N pro Gruppe< 10?

Beobachtungen> 50?

Keine Autokorrelation?

Voraussetzungen gegeben?

Erfahrungen mit Statistik?

Parametrische Tests

Nicht-parametrische Tests oder

Randomisierungstests

Randomisierungstests

Zeitreihen-analyse (ARIMA)

Parametrische Tests

JANEIN

NEINN pro Gruppe > 15?

JA

JA

NEINNEIN

Mehrere Probanden vorhanden?

JA

NEIN

JA

NEIN

JA

JANEIN

NEINJA

Entscheidungsdiagramm zur Wahl der angemessenen Teststatistik (Abbildung 8.1 im Buch)


248 Einzelfallprüfende Untersuchungsformen

Validität hingegen ist vor allem durch Übungseffekte und durch den Zeit-punkt des Beginns der Behandlung zu kontrollieren. Gegebenenfalls kann auch über einzelne parallelisierte Kontrollpersonen (ohne Treatment) eine Kontrollbedingung eingeführt werden; dies gelingt in der Praxis allerdings nur selten.

Einzelfallstudien und Small-n-

Designs

Exakte Tests/ Permutations-

tests/Randomi-sierungstest

Problematik von Einzelfallstudien

und kleinen Stichproben

Einzelfall-diagnostik

- Klinische Forschung ist vor allem durch Intensive Designs charakterisiert.- Der Anwendung parametrischer Testverfahren sind hier Grenzen gesetzt.

- Randomisierungstests ersetzt analytische durch computationale Power.- Randomisierungstests schöpfen alle Informationen hinsichtlich der Verteilung aus den Daten aus. - Randomisierungstests ordnen die Daten neu an, um zu einer Prüfverteilung zu gelangen.

- Beobachtete Testwerte lassen sich über Standardmessfehler, Standardschätzfehler und Konfidenzintervalle absichern.- Ferner leiten sich daraus Konzepte der kritischen Differenz und der diagnostischen Valenz ab.

Abb. 8.9: Thesenhafte Zusammenfassung des 8. Kapitels

1. Welches sind die zentralen Validitätsprobleme bei klinischen For-schungsdesigns?

2. Welche Mindeststichprobengrößen werden bei parametrischen, nicht-parametrischen und Randomisierungstests vorausgesetzt?

3. Was verbirgt sich hinter der Bezeichnung „Randomisierungs-tests“?

4. Wann wirken Voraussetzungsverletzungen für Varianz- und Re-gressionsanalysen kritisch?

5. Was unterscheidet die analytische von der computationalen Power?

6. Was versteht man unter Autokorrelationen und was ist der Effekt positiver Autokorrelationen?

7. Was ist die Problematik nicht-parametrischer Tests?

8. Worin besteht die Problematik mangelnder Reliabilität von Ein-zelfällen?

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Besondere Probleme und Herausforder-

ungen

Agglutinations-tests

Parametrische vs. verteilungsfreie

Tests

α-Fehler-Adjustierung

- Skalentheoretische und statistisch-mathematische Voraussetzungen sowie die Robustheit des Verfahren bestimmen die Entscheidungsfindung bei einem statistischen Test.

- Einzelne Signifikanzangaben können zu einer statistischen Entscheidung zusammengefasst werden.

- A-priori Hypothesen bedürfen keiner α-Fehler-Adjustierung.- Undifferenzierte Globalhypothesen bedürfen einer α-Fehler-Adjustierung.- Bei den Entscheidungsregeln zur Ermittelung eines korrigierten α-Wertes werden progressive von konservativen Regeln unterschieden.

Bootstrap-Methode

- Hierbei handelt es sich um eine Schätzmethode für Standardfehler und Konfidenzintervalle bei parametrischen Tests.

Exakte Tests - Hierbei handelt es sich um eine Methode, die Überschreitungswahrscheinlichkeit exakt zur Stichproben-Realisation der Teststatistik zu berechnen.

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