Ausarbeitung, Modulprüfung M.Psy.205

Termin

WS 2022/2023: Samstag 5. November 2022, 10:00 - 16:00, Einlass ab 9:00.

SS 2022: Samstag, 27.08.2022, 10:00 - 16:00

Schutzmaßnahmen

Die Entwicklung der Pandemie und damit auch die Entwicklung der Schutzmaßnahmen ist nicht vorhersehbar. Natürlich aber werden wir bei der Prüfung auf die dann gültigen Regelungen achten.

[Regelungen für den E-Prüfungsraum]

[Campus-Covid-Screen-Programms]

Organisatorisches

Die Prüfung mit allen Unterlagen wird zum oben angegebenen Termin freigeschaltet unter der URL:

https://md.psych.bio.uni-goettingen.de/mv/exam/exam.html

Die Prüfung erfolgt in Form einer schriftlichen Ausarbeitung, wie aus der [Modulbeschreibung] ersichtlich. Sie wird angefertigt im [E-Prüfungsraum] der Universität im blauen Turm. Sie haben dafür 6 Stunden (netto) Zeit (normalerweise 10:00 - 16:00. Einlass ab 9:00).

Einlasskontrolle: Wegen des höheren Aufwandes zu Beginn haben Sie ab 9:00 Einlass in den E-Prüfungsraum. Ggf. kontrollieren am Eingang das Einhalten der jeweils gültigen Schutzmaßnahmen (s. o.). Bitte halten Sie also einen entsprechenden Nachweis bereit. Wir kontrollieren ebenfalls Ihre Identität. Bitte halten Sie also Ihren Studienausweis bereit. Schließlich machen wir ein Foto von Ihnen, wenn Sie sich dazu bereit erklären. Sie können uns auch schon gerne vorab ein einigermaßen aktuelles Foto von sich zuschicken. Bitte sprechen Sie uns spätestens bei der Identitätsprüfung im E-Prüfungsraum an, wenn Sie keine Fotos von sich wünschen - das ist völlig in Ordnung.

Rahmenbedingungen

Die Aufgaben und Materialien werden ihnen elektronisch zur Verfügung gestellt.

Sie arbeiten vom E-Prüfungsraum der Universität aus via RDP-Verbindungen auf dem Teaching-Server, den Sie auch aus der Übung kennen. Sie können in der Prüfung ihren gewohnten, studentischen Account auf dem Teaching-Server benutzen, wir stellen aber auch spezielle Prüfungs-Accounts zur Verfügung. Sie arbeiten also während der Prüfung mit der Ihnen bekannten Installation von R auf dem Ihnen bekannten Terminal-Server.

Sie können auch auf einem eigenen Gerät (Laptop) im E-Prüfungsraum schreiben, wenn Sie das wünschen. In dem Fall müssen Sie allerdings davon ausgehen, dass Sie auf dem Gerät keine Internetverbindung haben. Prüfungsunterlagen, Daten, Materialien etc. müssen Sie dann also auf einem anderen Weg auf Ihr Gerät kopieren, z. B. per USB-Stick. Ihren Prüfungsrechner können Sie dann parallel benutzen, z. B. für Recherchen, er hat Zugriff auf das Internet.

Die schriftliche Ausarbeitung mit Antworten auf die gestellten Fragen können Sie auf dem Teaching-Server mit RStudio als R-Markdown-Dokument erstellen. Alternativ können Sie gerne auch eine Textverarbeitung benutzen, z. B. MS Word aus dem MS Office. Auch andere Formate sind möglich, wenn Sie das wollen.

Es kommt nicht auf optische Gestaltung Ihrer Arbeit an. Wenn Sie glatten Text mit Absätzen aufschreiben, ist das genug. Ein differenzierter und versierter Umgang mit dem jeweiligen Programm ist nicht erforderlich. Sollten Sie ein R-Markdown-Dokument erstellen, ist es nicht essenziell, dass der Render-Prozess am Ende auch durchläuft. Ggf. können Sie auch das ungerenderte Rmd-File abgeben. Zumindest können wir dann eventuell ihre Absichten dahinter erschließen. Sollten Sie sich entscheiden, die Arbeit als RMD zu verfassen, folgender Tipp: Manchmal funktioniert das Rendern nicht, weil etwas in einem Chunk nicht stimmt. Hier helfen ggf. die Chunk-Options. Es gibt eine Option 'eval', die auf FALSE gesetzt nur den (fehlerhaften) Source in die Ausgabe rendert, aber nicht ausführt. Damit können Sie die die Ausgabe auch dann generieren, wenn Sie einen bestimmten Chunk nicht fehlerfrei bekommen.

Da wir u. U. Skizzen von Ihnen erwarten, bringen Sie bitte entsprechendes Material mit (Stifte, kariertes Papier, Lineal, ...)

Denken Sie wegen der Länge des Termins ggf. auch an Getränke und Verpflegung.

Erlaubte Unterlagen etc.

Sie können beliebige, auch elektronische und Online-Unterlagen verwenden.

Sie können auf alle Unterlagen zugreifen die Sie Semester kennengelernt und benutzt haben. Dies betrifft besonders die Aufgabenblätter mit Lösungen, die Beispiele und Erklärungen, das MV-Pad, also alles, auf das auf der Startseite der Übung verlinkt ist. Natürlich dürfen Sie auch eigene vorbereitete Materialien jeglicher Form benutzen. Weitere elektronische Unterlagen können in Absprache mit uns dazukommen.

Sie können auch im Internet recherchieren, beachten Sie aber die Punkte unter Rechtliches (s.u.). Wenn Sie Ergebnisse davon in der Arbeit verwenden, zitieren Sie die Quelle (URL).

Die den Auswertungen in den Prüfungsmaterialien zugrunde liegenden Rohdaten sowie der zugehörige R-Source-Code stehen Ihnen zur Verfügung, so dass Sie die vorgelegten Auswertungen selbst replizieren können.

Rechtliches

Sie müssen sich ausweisen können.

Sie erklären sich durch die Teilnahme an der Prüfung damit einverstanden, dass Sie diese Form der Prüfung akzeptieren. Außerdem erklären Sie, dass Sie sich gesund und in der Lage fühlen, die Ausarbeitung zu verfassen.

Ihre Ausarbeitung wird am Ende im Prüfungsraum ausgedruckt und von Ihnen unterzeichnet.

Jegliche Art von Interaktion mit anderen Personen, außer mit uns, sind während der Prüfung untersagt und werden als Betrugsversuch gewertet. Dies gilt für direkte Gespräche, Videokonferenzen, Telefonate, Chats o. ä., also für alle Möglichkeiten, interaktiv mit anderen Personen Informationen auszutauschen. Während der Prüfung dürfen Sie kein Telefon bei sich haben (Im E-Prüfungsraum können Sie die Geräte in Boxen deponieren oder bei der Aufsicht abgeben).

Inhalte

Die Ausarbeitung orientiert sich an Szenarien. Hier wird Ihnen eine realitätsnahe Situation beschrieben, in die Sie sich hineinversetzen sollen und in der Sie Stellung zu Fragestellungen oder Aufgabenstellungen beziehen sollen. Die von Ihnen vertretende Position sollen Sie methodisch-statistisch untermauern und argumentativ vertreten.

Sie werden zu einem solchen Szenario Auswertungen oder Auswertungsteile vorgelegt bekommen, die in R erstellt wurden. Diese Auswertungen können und sollen Sie als Argumentationsgrundlage nutzen. Sie müssen also R-Output der Verfahren lesen und verstehen können, die in den Veranstaltungen vorgestellt wurden.

Sie werden (Teil-)Aufgaben bearbeiten, in denen Sie nicht direkt selbst rechnen. Dies können beispielsweise konzeptionelle oder planerische Aspekte in einer psychologischen Entscheidungssituation sein. Voraussichtlich werden Sie auch vorgefertigte Auswertungen auf ihre Aussagefähigkeit für eine bestimmte Fragestellung hin beurteilen müssen. Wahrscheinlich werden Sie aufgefordert, auf Basis des Ihnen zur Verfügung gestellten Materials Empfehlungen für das Verhalten in einer Problemsituation zu geben. Allerdings werden Sie auch (Teil-)Aufgaben bearbeiten, in denen Sie aufgefordert werden, selbst zu rechnen (siehe unten).

Denkbar ist auch, dass Sie das methodisch-statistische Vorgehen einer anderen Person (z. B. hypothetische Mitarbeiter/-in) beurteilen sollen.

Sicherlich werden Sie aber in dem Ihnen präsentierten Szenario auf Basis methodischer und statistischer Fakten und Einschätzungen argumentieren müssen.

Potenzielle Aufgaben, Anforderungen

Beurteilen einer vorgelegten, ggf. fehlerhaften Auswertung in R
Erarbeiten von alternativen Vorgehensweisen, ggf. Ausführen dieser Vorschläge
Aufbereitung von Daten wie Umskalierung, generieren einer Index-Variablen
Erzeugen einer grafischen Darstellung unter Berücksichtigung eines Visualisierungsziels

Hierzu ein paar Stichpunkte, die unterschiedliche Teilaufgaben betreffen können:

Erkennen der Unsinnigkeit des schlichten Mittelns oder Aufsummierens von Items, die vor einer Aggregation umgepolt werden müssten.
Entwicklung eines Ähnlichkeits-Maßes, das die Parallelität der Einschätzung einer Situation ausdrückt, die zwei Beobachter von einer bestimmten Situation haben.
Empfehlen Sie einer Unternehmensberatung ein Vorgehen für die Auswertung einer groß angelegten Erhebung, bei der viele Untersucher vor Ort eine repräsentative Stichprobe von Personen befragen und Daten computergestützt erheben.
Erstellen Sie für eine Fragestellung, die Sie in einem Szenario geschildert bekommen, eine geeignete grafische Darstellung zur Vermittlung von Ergebnissen (zeichnerische Skizze auf Papier und in R).
Erstellen Sie für eine Argumentation, die Sie vertreten wollen, eine grafische Veranschaulichung auf Basis ihrer statistischen Ergebnisse, die Ihre Argumentation unterstützt (Skizze auf Papier und in R).
Erkennen, dass eine vorgegebene Untersuchungssituation zu stark eingeschränkter Variabilität von Maßen führen muss und mit welchen Konsequenzen aus dieser Tatsache auf das weitere Vorgehen gerechnet werden muss. Ggf. auch, ob ein gewähltes Vorgehen überhaupt sinnvoll ist.
Erkennen, dass eine Faktoranalyse von Variablen nicht sinnvoll ist, in denen maximal Interkorrelationen von 0.10 vorkommen.

Aktives Rechnen mit R

An manchen Stellen werden Sie auch aufgefordert werden, eigenen R-Code zu generieren, um damit eigene Lösungsansätze zu konkretisieren. Beispielsweise könnte gefordert werden, einen Kennwert aus erfassten Variablen zu generieren, der eine bestimmte Eigenschaft einer Person ausdrücken soll. Die Bildung des gewünschten Scores kann dann beschreibend oder in Pseudocode festgelegt werden, soll aber (zusätzlich) in R-Code erstellt werden. Es kann auch möglich sein, dass Sie Sonderpunkte erreichen können, wenn Sie eine Ihnen vorgelegte Auswertung erweitern, korrigieren oder optimieren und dazu den funktionsfähigen R-Code angeben.

Bei grafischen Aufgaben wird erwartet, dass Sie über Skizzen auf Papier hinaus R-Code zum Generieren der gewünschten Grafik entwickeln.

Sollten Sie sich entscheiden, die Arbeit als RMD zu verfassen, folgender Tipp: Manchmal funktioniert das Rendern nicht, weil etwas in einem Chunk nicht stimmt. Hier helfen ggf. die Chunk-Options. Es gibt eine Option 'eval', die auf FALSE gesetzt nur den (fehlerhaften) Source in die Ausgabe rendert, aber nicht ausführt. Damit können Sie die die Ausgabe auch dann generieren, wenn Sie einen bestimmten Chunk nicht fehlerfrei hinbekommen. Schlimmstenfalls können Sie aber auch eine RMD-Datei als Quelltext ungerendert abgeben.

Vorbereitung

Vor der Berechnung statistischer Tests ist normalerweise die Aufbereitung der Daten nötig. Häufig ist es beispielsweise nötig, Einzelwerte zu aggregieren (Items eines Fragebogens) oder aber Transformationen von Rohwerten in psychologisch sinnvolle Einheiten (Anzahl geeigneter Vorschläge relativiert auf die Gesamtzahl gemachter Vorschläge). Auch Transformationen die dazu dienen, mit Problemen an Daten umzugehen sind häufig notwendig (z. B. zentrieren, normalisieren) oder Sie müssen sich geeignete Operationalisierungen für psychologische Konstrukte überlegen und umsetzen (z. B. ein 'Abhängigkeitsscore' aufgrund des Verlaufs von körperlichen und psychischen (Drang, Aufmerksamkeit) Indikatoren über mehrere Messzeitpunkte).

Hierzu haben Sie Werkzeuge kennengelernt, mit denen Sie z. B. Summen, Gewichtungen, Aggregationen, Quotienten etc. ausführen können.

Trainieren Sie sich in der Fähigkeit, welches der Ihnen (aus der Veranstaltung) bekannten statistischen Verfahren unter welchen Bedingungen angewendet werden kann. Entgegen der Situation in den Veranstaltungen, die sich an der Darstellung statistischer Verfahren orientiert, sollen Sie nun für eine Fragestellung unter bestimmten Rahmenbedingungen geeignete Verfahren finden bzw. auswählen können. Dies können Sie trainieren.

Grafische Darstellungen methodischer bzw. statistischer Vorgehensweisen dienen der Veranschaulichung von Ergebnissen und sind essenziell für das Verständnis von Resultaten. Aber auch Verzerrungen oder Unstimmigkeiten lassen sich, grafisch veranschaulicht, vielfach besser verstehen. Trainineren Sie Möglichkeiten der grafischen Veranschaulichung, schauen Sie sich Beispiele in wissenschaftlichen Veröffentlichungen an. Entwickeln Sie ein Gespür dafür, wie statistische Ergebnisse in Bezug auf eine psychologische Fragestellung gut visualisiert werden können.

Das konkrete Rechnen können Sie am besten üben, wenn Sie die Kapitel in Andy Field durcharbeiten, die sich auf die in der Vorlesung und der Übung vorgestellten Verfahren beziehen. In den Büchern von Andy Field gibt es zu allen Verfahren konkrete Rechenbeispiele mit dem Statistikpaket R mit Interpretation der erhaltenen Ergebnisse. Auch auf den Websites zu den Übungen finden sich konkrete Rechenbeispiele und Fragestellungen mit Datensätzen, teilweise mit Lösungsansätzen, an denen Sie üben können.

Trainieren Sie insbesondere die Fähigkeit, Rechenergebnisse mit Fragestellungen, auch mit Teilaspekten davon, in Beziehung bringen zu können.

Beispiel-Fragestellungen

Bitte beachten Sie bei den unten verlinkten Beispielen, dass sich die Lehrinhalte und unsere empfohlenen Vorgehensweisen inzwischen geändert haben können.

Bitte beachten Sie auch, dass die ausformulierten Antworten in den Beispielklausuren ein sehr hohes Niveau haben.

Sie müssen im [Gönet] sein, ggf. via Vpn-Tunnel (Cisco), um die Verbindung aufbauen zu können.

Ein Beispiel für eine ausformulierte abgegebene Ausarbeitung mit einer Fragestellung, die einen kleinen Teil der PISA-Daten nutzt:

http://md.psych.bio.uni-goettingen.de/r/ausarbeitung/pisa/mv-exam.html

Eine weitere ausformulierte Ausarbeitung auf Basis des World Happiness Report als Datenbasis:

http://md.psych.bio.uni-goettingen.de/r/ausarbeitung/happiness/mv-exam.html

Zwei etwas ältere Beispiel-Fragestellungen, die Ihnen die Breite der möglichen Abschlussprüfungen verdeutlichen sollen. Bitte beachten Sie hier die kleinen '+' Zeichen, die Lösungsansätze erscheinen lassen. Wenn Sie sich selbst testen wollen, lassen Sie die Teile (zunächst) ausgeblendet.

http://md.psych.bio.uni-goettingen.de/r/ausarbeitung/beispiel_tinnitus/fragen-dyn.html

Beispiel-Fragestellung und Beispiel-Fragestellung als RMD (mv-exam.Rmd)

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