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Modulprüfung, Ausarbeitung

 

Abschlussprüfung, Ausarbeitung

Die Prüfung erfolgt in Form einer schriftlichen Ausarbeitung, wie aus der Modulbeschreibung ersichtlich.

Da sie im SS 2020 und im WS 2020/2021 nicht im E-Prüfungsraum der Universität im blauen Turm angefertigt werden können, gibt es zumindest für diese Termine eine Sonderform. Im Kern verfassen Sie Ihre Ausarbeitung in dem üblichen Zeitfenster von 6 Stunden (10:00 - 16:00) an einem anderen Ort mit Internetzugang.

Wenn Sie in universitären Räumen teilnehmen wollen, bietet sich das Lern- und Studiengebäude der Universität an. Die Räume dort müssen nach Auskunft von Frau Pfuhlmann-Witzel, der Leiterin, individuell von Ihnen selbst frühestens 7 Tage vor dem Termin beantragt werden. Formular.

Stellen Sie daher bitte bei Interesse einen solchen Antrag für den Prüfungstermin, Samstag, 24.10.2020, mit etwas mehr Zeit um die eigentliche Prüfung (10:00 - 16:00), also vielleicht 9:00 - 18:00, um auch noch etwas zeitlichen Puffer bei eventuellen Schwierigkeiten zu haben. Sollten Sie, aus welchen Gründen auch immer, dort keinen Raum bekommen können, wenden Sie sich gerne nochmals an mich und wir finden dann eine andere Lösung.

Technische Rahmenbedingungen

Die Aufgaben und Materialien werden ihnen hier elektronisch zur Verfügung gestellt. Sie werden zu Beginn des Prüfungszeitraums freigeschaltet.

Sie können wahlweise via RDP-Verbindungen auf dem Teaching-Server arbeiten, den Sie auch aus der Übung kennen. Sie arbeiten in diesem Fall während der Prüfung mit der Ihnen bekannten Installation von R auf dem Ihnen bekannten Terminal-Server. Alternativ können Sie Ihre Ausarbeitung auch auf einem eigenen Gerät anfertigen. Allerdings müssen Sie in diesem Fall selbst dafür sorgen, dass Ihre Installation alles hat, was Sie brauchen und auch funktioniert.

Bis 30 Minuten nach Ablauf der Prüfungszeit müssen Sie Ihre Ausarbeitung bei Flexnow im eCampus hochladen. Dort finden Sie in Kürze eine Möglichkeit bzw. einen Link, wo das getan werden kann. Tutorials hierzu gibt es bereits hier (Klausur über Flexnow hochladen). Das Flexnow Team hat hierzu Informationen zusammengetragen unter: https://www.uni-goettingen.de/de/627250.html

Bitte probieren Sie das aus, bevor Sie in der Prüfung sind, um technische Probleme zu vermeiden. Das Format Ihrer Dateien ist für die Prüfung nicht relevant, aber der Flexnow-Upload erlaubt lediglich PDFs oder ZIP-Dateien. Am besten erzeugen Sie also ein Zip-Archiv von allen Dateien, die Sie abgeben wollen. Bitte sorgen Sie auch hier im Vorfeld dafür, dass Sie ein solches Archiv erzeugen können. Auf dem Teaching-Server steht Ihnen dazu das freie Programm 7-Zip zur Verfügung. Eine Kopie Ihrer hochgeladenen Prüfung schicken Sie sicherheitshalber bitte auch per Mail an 

 

Allgemeine Rahmenbedingungen

Die schriftliche Ausarbeitung mit Antworten auf die gestellten Fragen können Sie auf dem Teaching-Server mit MS Word aus dem MS Office oder dem Writer-Programm von LibreOffice erstellen. Sie können alternativ auch ein R-Markdown Dokument erstellen. 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, bereiten Sie bitte entsprechendes Material vor (Farbstifte, kariertes Papier, Lineal, ...) und sorgen Sie für eine Möglichkeit, Ihre Grafiken digital mit abgeben zu können(Digitalfotografie, Scan o. ä.) .

Erlaubte Unterlagen etc

Sie können beliebige, auch elektronische und Online-Unterlagen verwenden. Auch elektronische Unterlagen können Sie verwenden, solange sie statisch sind (Bücher, Skripte, eBooks, PDFs, Text-Dateien etc.). 

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 Google-Doc, also alles, auf das auf der Startseite der Übung verlinkt ist. Natürlich dürfen Sie auch eigene vorbereitete Materialien jeglicher Form benutzen. Sie können auch im Internet recherchieren, beachten Sie aber die Punkte unter Rechtliches. Wenn Sie Ergebnisse davon in der Arbeit verwenden, zitieren Sie die Quelle (URL).

Die den Auswertungen in den Prüfungsmaterialien zugrunde liegenden Rohdaten stehen Ihnen zur Verfügung, so dass Sie die vorgelegten Auswertungen selbst replizieren können.

Rechtliches

Normalerweise müssen Sie sich ausweisen können. Als Ersatz hierfür lassen Sie uns bitte ein Foto Ihres Studierendenausweises zukommen sowie ein einigermaßen aktuelles Foto von sich selbst. Das soll vor dem Prüfungstag erfolgen per Mail an . Ersatzweise können Sie sich auch in der BBB-Konferenz (Achtung: neue Adresse) der Veranstaltung in der Stunde vor Prüfungsbeginn mit Video und ihrem Studierendenausweis zeigen. Alternativ können Sie auch die Identifikation von Flexnow benutzen, wie unter https://www.uni-goettingen.de/de/627250.html beschrieben und gezeigt. 

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.

Der Upload Ihrer Prüfung bei Flexnow gilt als Abgabe der Arbeit. Näheres hierzu (Klausur über Flexnow hochladen). Im Upload-Dialog werden Sie auch noch explizit aufgefordert, die Selbstständigkeitserklärung abzugeben. Ohne diese Erklärung ist kein Upload möglich. Der Wortlaut der Selbstständigkeitserklärung ist: 

"Ich versichere, dass ich die Arbeit selbstständig und ohne Benutzung anderer als der angegebenen Hilfsmittel angefertigt habe. Mir ist bewusst, dass die Arbeit mit Software zur Plagiatsprävention überprüft werden kann."

Beim Einloggen in Flexnow für eine Prüfung müssen Sie im Rahmen der Identifizierung auch Außerdem erklären Sie:

"Ich versichere, dass sich während der Prüfung keine weiteren Personen in demselben Raum befinden und dass ausschließlich zulässige Hilfsmittel genutzt werden."

Auch mit dem direkten Versenden der Prüfung an uns via E-Mail versichern Sie, die obigen Erkärungen eingehalten zu haben.
Die erlaubten Informationsquellen sind oben aufgelistet. Geben Sie Ihre Quellen ggf. direkt als URL an, um Transparenz zu erzeugen.

Ihre Unterschrift auf der Prüfung wird dadurch ersetzt, dass Sie sich eCampus/Flexnow gegenüber ausweisen, weil Sie Ihre Zugangsdaten kennen.

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.

 

Support

Wir können während der Prüfung nur sehr eingeschränkt Support leisten. Wir sind durchgehend per  erreichbar. Außerdem läuft während der gesamten Prüfungszeit die BBB-Konferenz parallel. Achtung: die BBB-Konferenzadresse aus der Übung im SS 2020 funktioniert nicht mehr. Dort können Sie uns ebenfalls jederzeit erreichen. Telefonisch ist wird die Institutsnummer: 0551-39-28644 (Peter Zezula) entsprechend weitergeleitet.

Technischen Support auf ihrem Gerät kann es nur in Ausnahmefällen geben. Es kann ggf. nützlich sein, eine Service-Sitzung auf Ihr Gerät zu machen. Wir benutzen hierzu die Software Anydesk. Clients der Uni-Göttingen finden Sie hier. 

 

 

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.

Daher werden Sie (Teil-)Aufgaben bearbeiten, in denen Sie nicht direkt selbst rechnen müssen. 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 oder Situation 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. 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

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 dieser 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 dasDurchführen einer Faktorenanalyse über eine Gruppe von Variablen nicht sinnvoll ist, in denen maximal Interkorrelationen von 0.10 vorkommen.

Aktives Rechnen mit R

An manchen Stellen werden Sie auch die Möglichkeit haben, eigenen R-Code zu generieren, um damit eigene Lösungsansätze zu konkretisieren. Dies wird eine Möglichkeit sein, Ihre Bewertung zu optimieren. Für das minimale Bestehen  der Modulprüfung ist ein aktives Rechnen mit R nicht unbedingt erforderlich.

Beispielsweise könnte gefordert werden, einen Kennwert aus erfassten Variablen zu generieren, der eine bestimmte Eigenschaft einer Person ausdrücken soll. Die Definition des gewünschten Scores kann dann beschreibend oder in Pseudocode festgelegt werden, oder aber (zusätzlich) in R-Code erstellt werden, was zu Zusatzpunkten führt. 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 schreiben.

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

 

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, dass sich die Lehrinhalte und unsere empfohlenen Vorgehensweisen inzwischen geändert haben.

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

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

http://r.psych.bio.uni-goettingen.de/mv/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 ausgeblendet.

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

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

 

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