Frankfurt am Main-Diplom-Psychologie-Forschungsmethoden und Evaluation
Prüfungen im Studium Prüfungsprotokoll 11.06.2012

Art der Hochschule:
Prüfungsort:
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Art der Prüfung:
Prüfer:
Prüfungsfach:

Universität
Frankfurt am Main
Psychologie
Diplom
Frau Dr. Prof. Dr. Schermelleh-Engel
Forschungsmethoden und Evaluation

Dauer der Prüfung:
Note:
Konntest du mit einem selbst
gewählten Thema beginnen?
Versucht der Prüfer bei
Schwierigkeiten zu helfen?

20-30 Minuten
1

Ja.

Ja.


Prüfungsablauf
Tipps


Frau Schermelleh-Engel ist wirklich sehr nett. Die Prüfungsatmosphäre bei ihr ist total gut und nimmt einem die Aufregung.

Man beginnt mit einem selbstgewählten Einführungsthema. Dies ist i.d.R. eines der von ihr vorgegebenen Themen. Wenn man allerdings möchte, kann man ihr auch Artikel zu einem bestimmten Forschungsproblem schicken und diese mit ihr besprechen. In dem Fall, muss man das aber vorher mit ihr abklären und ihr Einverständnis einholen.

Insgesamt war sie sehr beeindruckt davon, dass ich HLM als Einführungsthema genommen habe, da sich viele nicht an ein so schweres Thema herantrauen. Hatte damit im Rahmen von meiner Diplomarbeit zu tun, daher war ich auf dem Gebiet schon ziemlich sicher.

Mir hat es sehr geholfen, in einer Lerngruppe (3 Leute) zu lernen. Haben dort jeweils immer die Basisliteratur gelesen zu zwei, drei Themen und die dann durchgesprochen bzw. jeder hat eins "vorgestellt". Dann haben wir eben auch gegenseitig das Einführungsthema vorgestellt und Fragen dazu gestellt - das hilft enorm und gibt einem Sicherheit für die Prüfung!

Prüfungsfragen:

Start mit Einführungsthema: HLM, dazu: Problem der hierarchischen Datenstruktur, warum keine lineare Regression mittels Aggregation und Disaggregation angewendet werden sollte (Alpha-Fehler-Inflation, ökologischer Fehlschluss - auch aufgezeichnet). Da hat sich direkt gefragt, was man denn genau bei Aggregation und Disaggregation macht. Dann habe ich die Modellgleichungen für Level 1 und 2 und die Mixed-Modell-Gleichung aufgeschrieben. Hatte zunächst noch einen Prädiktor auf Level 2 miteinbezogen (sowohl für Vorhersage von Beta0 und Beta1) - da hat sie dann gefragt, ob man denn immer beide Vorhersagen muss - nein, kommt ganz auf meine Fragestellung an... Den Prädiktor auf Level 2 sollte ich dann erstmal weglassen. Dann sollte ich dann genau erklären, was die einzelnen Elemente darstellen, Fehler, feste Effekte - was ist Gamma-Null (Gruppenmittelwert). Danach habe ich den ICC erklärt, wie man ihn berechnet und was er angibt (wieviel Varianz des Kriteriums auf Level-2-Einflüsse zurückzuführen ist), dann hat sich mich noch gefragt, ob ich eine Ahnung hätte, warum der den als Korrelationskoeffizient bezeichnet wird - das aber nur, weil sie selbst gerade dieser Frage nach geht - hat aber nicht erwartet, dass ich das weiß. Dann ging es darum, ob die Reliabilität der Variablen Berücksichtigung findet (nein - in Regressionsmodellen wird davon ausgegangen, dass es keinen Fehler gibt - also Rel. = 1). Danach hat sich noch gefragt, wo denn der Fehler drinsteckt in der Reliabilität (Kovarianz/ Varianz mal Varianz --> in der Varianz)...
Dann ging es weiter mit EFA und CFA. Was ist der Unterschied? (EFA: struktursuchend, explorativ, keine Hypothesen darüber welche Items auf welche Faktoren laden, wie hoch die Ladungen sind, wie die Faktoren zusammenhängen und wie viele Faktoren es gibt - CFA: konfirmatorisch, strukturprüfend, vorher explizite Hypothesen). Dann hat sie gefragt, wie das denn ist, wenn man mit der Angabe, dass man eine bestimmte Anzahl von Faktoren extrahieren will bei der PCA und dann eine Varimax-Rotation macht, ob das dann wirklich konfirmatorisch ist - (geben nämlich viele so in Forschungsartikeln an)? NEIN - ist exploratorisch, da ich ja sonst keine weiteren Hypothesen habe oder auch nicht wirklich warum ich denn nur so und so viele Faktoren erwarte. Dann wollte sie noch wissen, wie man denn die Güte des Modells beurteilt. Dazu habe ich den Chi-Quadrat-Test genannt. Hab dann erst die falsche Formel angegeben - für t-Test einzelner Parameter gedacht - da hat sie nochmal gefragt, dann habe ich gesagt, dass ich die Formel nicht genau weiß, aber dass man mit dem Chi-Quadrat-Test nur die Güte des Gesamtmodells beurteilen kann und nicht einzelne Komponenten und dass der Chi-Quadrat-Wert auch von n abhängt, d.h. je größer n, desto eher wird Chi-Quadrat signifikant, was wir ja nicht wollen.
Dann: Wie identifiziert man denn das Modell, woher weiß man das? Dazu habe ich dann erklärt, dass man mehr empirische Info (mehr Varianzen und Kovarianzen) braucht als zu schätzende Parameter. Dazu habe ich dann ein CFA-Modell mit drei x und einem Faktor aufgemalt und Fehlervarianzen aufgemalt. Dann habe ich gesagt wieviel emp. Info (n(n+1))/2 - also 6 und zu schätzende Parameter (auch 6: 3 Fehlervarianzen, 3 Faktorladungen) - also wäre Modell genau identifiziert. Ich kann keine verschiedenen Modell gegeneinander testen.
Dann wollte sie was zur logistischen Regression hören: wie den die ganzen Elemente Logit-Odds... etc. zusammenhängen. Habs erklärt und Formel aufgeschrieben ln(odd) = b0 + b1X ... Danach: warum kann man denn keine lineare Regression rechnen? (keine ausreichende Streuung und Normalverteilung der Residuen, man erhält nicht interpretierbare Werte...). Dann zum Schluss: Was ist denn mit der Diskriminanzanalyse - was macht man da anders? Habe da noch erklärt, dass man da keine Wahrscheinlichkeiten betrachtet und dass die Anforderungen an die Daten dort höher sind - da hat sie mich dann aber auch schon unterbrochen, da die Zeit rum war. :-)

Viel Erfolg! :-)