Die New Statistics in der Psychologie. Status quo und Zukunft der Datenanalyse.

Autor/in	Schäfer, Thomas
Titel	Die New Statistics in der Psychologie. Status quo und Zukunft der Datenanalyse.
Quelle	In: Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und pädagogische Psychologie, 50 (2018) 1, S. 3-18Infoseite zur Zeitschrift PDF als Volltext Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0049-8637; 2190-6262
DOI	10.1026/0049-8637/a000184
Schlagwörter	Methodologie; Signifikanz; Test; Experiment; Statistik; Replikation; Statistische Analyse; Theoriebildung
Abstract	Wie sollten Daten aus psychologischen Studien analysiert und dargestellt werden? Trotz jahrzehntelanger Argumentationen und Empfehlungen zu dieser Frage gibt es in der Praxis noch immer erhebliche Defizite: der Fokus auf Signifikanztests, das Weglassen von Angaben zur Größe von Effekten, der Verzicht auf das Berechnen von Konfidenzintervallen, das Ignorieren der statischen Power von Studien und vereinzelt sogar das Unterschlagen von Streuungsinformationen bei Mittelwerten prägen nach wie vor die Landschaft psychologischer Vorträge und Publikationen. In diesem Artikel wird argumentiert, dass diese Situation eine zu geringe oder schlicht unklare Evidenz psychologischer Forschung bedingt und daher sowohl eine der Ursachen für die aktuelle Replikationskrise ist als auch die psychologische Theorienbildung und effizientes praktisches Handeln auf Grundlage psychologischer Erkenntnisse erschwert. Gleichzeitig wird gezeigt, wie sich mit den New Statistics (Effektgrößen, Konfidenzintervalle, Power und Replikation) die Evidenz vergrößern lässt. Dabei liegt der Fokus weniger auf neuen Analysemethoden, sondern mehr auf einem längst überfälligen Umdenken in Bezug auf die Art und Weise der Datenauswertung und Dateninterpretation. Faustregeln, alternative Arten von Ergebnisabbildungen, Simulationen zur statistischen Power und schließlich eine Checkliste mit Empfehlungen sollen helfen, das Bewusstsein für den wissenschaftlichen und praktischen Gehalt von Daten und Analyseergebnissen zu schärfen und die Planung von Studien und das Berichten von Analyseergebnissen nachhaltig zu verbessern. (ZPID).
Erfasst von	Leibniz-Institut für Psychologie, Trier
Update	2018/4