Bachelorarbeit, 2020
55 Seiten, Note: 2,2
Zusammenfassung
Abstract
Tabellenverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Anmerkung des Autors
1 Einleitung
2 Theoretischer Hintergrund
2.1 Begriffsverständnis
2.1.1 Ergodizität
2.1.2 Multitasking
2.2 Aktuelle Forschungsbeiträge zum Thema Ergodizität und Multitasking
2.3 Forschungsfrage
2.4 Hypothesen
3 Methode
3.1 Stichprobe
3.2 Messinstrumente
3.3 Untersuchungsdesign
3.4 Durchführung
3.4.1 Datenanalyse
3.4.2 Statistische Verfahren
4 Ergebnisse
4.1 Voraussetzungsprüfungen
4.2 Deskriptive Befunde
4.2.1 Kontingenztabellen
4.2.2 Chi-Quadrat
4.2.3 Chi-Quadrat nach Pearson
4.2.4 Exakter Test nach Fisher
4.2.5 Odds-Verhältnis
4.2.6 Phi-Koeffizienten
4.3 Ergebnisse der Hypothesentests
5 Diskussion
5.1 Interpretation in Bezug auf die Hypothesen
5.2 Theoretische und praktische Implikationen
5.3 Grenzen und Schwächen der Forschungsarbeit
5.4 Fazit und Ausblick
6 Literaturverzeichnis
7 Anhang A – statistische Kennwerte
Anhang B – Datenblatt
Anhang C – Illustrationsbeispiel
Trifft in der Forschung die Ergodizitätsannahme zum Thema Multitasking zu? Ziel der Bachelorarbeit ist die Analyse des Umganges von Forschungsartikeln mit jener Annahme, also abzuschätzen, in wie viel % der Artikel eine Interpretation vorgenommen wird, für die die Daten keine Grundlage liefern, indem vom Zusammenhang zwischen Personen auf den vermuteten Zusammenhang innerhalb der Personen geschlossen wird. Dazu wurden in wissenschaftlichen Datenbanken nach empirischen Publikationen aus dem Jahrgang 2019 zum Thema Multitasking gesucht, welche über Korrelationen von mindestens einem Maß für Leistung in Multitasking mit mindestens einer anderen Variablen berichteten. Die Stichprobe lag bei 31 Artikeln (n = 31) und der Datensatz wurde anhand von Merkmalen der Artikel erstellt. Die beobachteten Häufigkeiten in Kontingenztabellen zeigten, dass in den Diskussionsteilen der Artikel Ergodizität explizit häufiger thematisiert wurde und ohne Datengrundlagen in den Artikeln häufiger über Ergodizität kommuniziert wurde. Eine Generalisierung der Ergebnisse ist aufgrund der Einschränkung auf einen einzelnen Jahrgang jedoch nicht möglich.
Does the assumption of ergodicity apply to multitasking in research? The aim of the bachelor thesis is to analyse the handling of research articles with that assumption, that is to say to estimate in what % of the article an interpretation is made, for which the data do not provide a basis by inferring from the connection between people the assumed connection within person. To this end, scientific databases were searched for empirical publications from the 2019 vintage on the subject of multitasking, which reported correlations of at least one measure of performance in multitasking with at least one other variable. The sample was (n = 31) and the data set was created based on the characteristics of the articles. The observed frequencies in contingency tables showed that in the discussion sections of the article, ergodicity was explicitly discussed more frequently and that data bases in the articles were used to communicate more frequently about ergodicity. A generalization of the results is not possible due to the restriction to a single year.
Tabelle 1 Kreuztabelle zu Artikelteilen und Information
Tabelle 2 Kreuztabelle zu Datengrundlagen und Information
Tabelle 3 Chi-Quadrat-Test zu Artikelstellen und Information
Tabelle 4 Chi-Quadrat-Test zu Datengrundlagen und Information
Tabelle 5 Quotenverhältnis zu Artikelstellen und Information
Tabelle 6 Quotenverhältnis zu Datengrundlagen und Information
Tabelle 7 Symmetrische Maße zu Artikelstellen und Information
Tabelle 8 Symmetrische Maße zu Datengrundlagen und Information
Abbildung 1 Balkendiagramm zur Anzahl der Artikelteile
Abbildung 2 Balkendiagramm zur Anzahl der Datengrundlagen
Abbildung 3 Balkendiagramm zu Artikelstellen und Information
Abbildung 4 Balkendiagramm zu Datengrundlagen und Informationen
Abbildung 5 Balkendiagramm zu Informationen und Artikelteilen
Abbildung 6 Balkendiagramm zu Informationen und Datengrundlagen
Quellenangaben und Verweise im Text erfolgen nach den Richtlinien der APA (American Psychological Association).
Die Gestaltung der Forschungsarbeit beinhaltet ferner eine inklusive und vorurteilsfreie Sprache.
Soweit nicht ausdrücklich differenziert, sind stets beide Geschlechter angesprochen.
„Der liebe Gott würfelt nicht.“
Albert Einstein (1879-1955).
Umgang der Multitasking-Literatur mit der Ergodizitzätsannahme
Aus moderner Sicht ist der Zufall wichtig und existent (philosophisch gesprochen ontisch).
Die Psychologie als empirische Wissenschaft fokussiert das Ziel, mittels wissenschaftlicher Methoden, menschliches Erleben und Verhalten, inklusive der Entwicklungsverläufe über die Lebensspanne sowie alle dafür maßgeblichen inneren und äußeren Ursachen und Bedingungen zu beschreiben und zu erklären. Im Vorfeld der wissenschaftlichen Forschungen müssen dazu Annahmen getroffen werden. Eine solche Annahme in der Psychologie ist die sogenannte Ergodizitätsannahme. Jene Annahme besagt, dass eine Messung an vielen Personen zum gleichen Ergebnis führt wie viele Messungen an einer Person. Komplexe Datensätze sind also Gegenstand solcher Untersuchungen.
Komplex aufgebaut ist auch das menschliche Gehirn. Für die kognitiven Fähigkeiten ist die innere Struktur des Gehirns wichtiger als dessen Größe. Forschungsstudien gewinnen immer neuere Erkenntnisse über die evolutionären Veränderungen der menschlichen Gehirnentwicklung.
Ein wichtiges aktuelles Thema hierzu, als Echo der stetigen Zunahme einer komplexeren Lebensumgebung, welches alle Menschen betrifft, ist das Thema Multitasking. In diesem Zusammenhang steht auch immer wieder die within-person versus between-person Problematik im Fokus der Aufmerksamkeit, als potentielle Quelle der Ergodizitätsannahme (Brose, Schmiedeck, Lövdén, & Lindenberger, 2012). Hamaker vertritt die Auffassung, dass sich die innere Variabilität eher mit Zuständen als mit Merkmalen befasst. Forscher sollten sich bevorzugt auf das Innere der Person bei solch einer
Thematik konzentrieren und mit deskriptiven Methoden die Variablen analysieren, statt zu versuchen, schnell allgemeine Gesetze zu kreieren (Hamaker, 2012).
Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist, mittels einer geplanten wissenschaftlichen Methode, die kognitionspsychologische Literatur zum Thema Multitasking zu untersuchen, um einen Einblick zu erlangen, ob und wie in Publikationen zu diesem Thema mit Ergodizität umgegangen wird. Die Arbeit liefert als Ergebnis eine Abschätzung, in wie viel % der Artikel eine Interpretation vorgenommen wird, für die die Daten keine Grundlage liefern – also zum Beispiel vom Zusammenhang zwischen Personen auf den vermuteten Zusammenhang innerhalb der Person geschlossen wird.
Dazu wird zunächst auf den theoretischen Hintergrund, den aktuellen Forschungsstand und die Begriffserklärungen eingegangen. Aus der Forschungsfrage und im Kontext der Literatur werden die Hypothesen abgeleitet, gefolgt von der Vorstellung der Untersuchungsmethode, dem Überblick über die Stichprobengewinnung, der Durchführung sowie der Darstellung der Ergebnisse. Danach werden die Ergebnisse interpretiert und diskutiert. Der Ausblick auf zukünftige Forschungen schließt die Bachelorarbeit ab.
Um sich dem Thema anzunähern, werden zunächst die notwendigen Begriffe definiert. Im Rahmen einer theoretischen Hinführung zu den Forschungsfragen und Hypothesen werden wichtige Theorien, Definitionen und empirische Ergebnisse aufgezeigt. Aus der Theorie werden zuletzt die Hypothesen abgeleitet.
Zunächst werden alle bedeutsamen Begriffe definiert. Während über Ergodizität eher in Fachkreisen kommuniziert wird, ist Multitasking ein gängiger Begriff in der Gesamtbevölkerung. Eine Ausdifferenzierung beider Begriffe steht im Kontext für eine klare Verbindung zum Methodenteil.
Ergodizität (griechisch: Werk und Weg) wurde ursprünglich in der mathematischen Ergodentheorie untersucht. Der Begriff geht auf den Physiker Ludwig Boltzmann zurück, der diese Eigenschaft eines dynamischen Systems im Zusammenhang mit der statistischen Theorie der Wärme untersuchte. Die Ergodizität bezieht sich auf das mittlere Verhalten eines Systemes. Ein solches System wird in der Mathematik als Funktion beschrieben, welche die zeitliche Entwicklung des Systems abhängig von seinem aktuellen Zustand bestimmt. Zur Berechnung kann die Entwicklung über einen längeren Zeitraum verfolgt und über die Zeit gemittelt werden oder man kann alle möglichen Zustände betrachten und über diese mitteln. Streng ergodisch wird ein System genannt, wenn die Zeitmittel und Ensemble-Mittel mit der Wahrscheinlichkeit eins zum gleichen Ergebnis führen. Als schwach ergodisch wird ein System bezeichnet, wenn in beiden Fällen nur der Erwartungswert und die Varianz übereinstimmen und Momente höherer Ordnung vernachlässigt werden.
Auch die Psychologie beschäftigt sich zunehmend mit dem Begriff der Ergodizität. Die Ergodizitätsannahme erstreckt sich auf alle Populationsmomente wie Mittelwerte, Varianzen, Kovarianzen und so weiter. Molenaar (2004) hat darauf hingewiesen, dass eine Verallgemeinerung von der Bevölkerung zum Individuum nur dann angebracht ist, wenn eine spezifische mathematisch-statistische Bedingung, die als Ergodizität bezeichnet wird, erfüllt ist. Kurz gesagt: Die Anwendung des Konzepts der Ergodizität auf das Psychologische Phänomen impilziert, dass alle Populationsmomente mit den entsprechenden individuellen Momenten identisch sein müssen. Dies bedeutet, dass strukturelle Veränderungen im Laufe der Zeit fehlen müssen, Entwicklungsprozesse per Definition nicht ergodisch sind uns alle Momente innerhalb der Person über Individuen hinweg identisch sein müssen. Daraus ergibt sich für die Ergodizität, dass alle Individuen über dieselben Mittelwerte verfügen, jeder Mensch durch die gleiche Menge an Varianz gekennzeichnet ist, die Kopplung zwischen zwei Variablen von Individuen gleich ist und gleiche Kovarianzen aufzeigen. Hamaker (2012) plädiert in seiner Arbeit deshalb an Forscher „innerhalb-Person“ zu denken, da für die Ergodizität erforderlichen Einschränkungen sehr unwahrscheinlich sind. Basierend auf den erzielten Ergebnissen mit Standard-Großprobenanalysen können keine Aussagen zu Prozessen, die innerhalb von
Menschen stattfinden, getroffen werden. Somit wird der Begriff der Ergodizität in der Psychologie auch fließend mit verwandten Begriffen wie der within- und between-subject variance dargestellt.
Der Begriff Multitasking (englisch: Mehrprozessbetrieb) hat seinen Ursprung in der Informatik und bezeichnet die Fähigkeit eines Betriebssystems, mehrere Aufgaben (Tasks) (quasi-)nebenläufig auszuführen. Die verschiedenen Prozesse werden in kurzen Abständen abwechselnd ausgeführt. Damit entsteht der Eindruck der Gleichzeitigkeit. Zweck des Multitasking ist eine Optimierung der Auslastung durch eine prioritätsbasierte Ressourcenverteilung.
Einer immer weiter zunehmenden komplexen Lebenswelt geschuldet, steht der Begriff Multitasking auch im Fokus der Aufmerksamkeit in der Psychologischen Forschung. Die Ausführungen zweier oder mehrerer Aufgaben zur selben Zeit oder abwechselnd in kurzen Zeitabständen sind Gegenstand der Untersuchungen. In der wissenschaftlichen Forschung ist jener Begriff allerdings noch nicht genau definiert. In der Regel wird das Zusammenspiel der Wahrnehmungsfähigkeit mit der Leistung der Reizverarbeitung beschrieben (Alzahabi & Becker, 2013). Die Mehrfachaufgabenperformanz ist eine deutsche Umschreibung in der Fachliteratur. In der englischsprachigen Fachliteratur werden Aufgabenkombinationen auch unter den Begriffen Dual-Tasking oder Task-Switching gelistet. Während beim Dual-Tasking das simultane Ausführen einer aktiven Bewegung (Motorik) mit einer geistigen Aufgabe (Kognition) zu verstehen ist, bezieht sich Task-Switching auf das hin- und herwechseln zwischen zwei oder mehreren Aufgaben als exekutive Funktion. Es ist ein Paradigma der kognitiven Psychologie innerhalb eines Experiments.
Während sich in der Vergangenheit schon einige Studien zum Thema Multitasking beschäftigt haben, gibt es in der Forschungsliteratur nur spärliche Werke über die Ergodizitätsannahme in der Psychologie oder über verwandte Begriffe der Ergodizität. Hier soll nun ein Überblick über den aktuellen Forschungsstand im Bereich Multitasking im Zusammenhang mit Ergodizität gegeben werden.
Alzahabi und Becker (2013) differenzieren Multitasking als einen komplexen Begriff mit der Fähigkeit zwischen zwei Aufgaben zu wechseln oder in einem definierten Zeitraum wenigstens zwei Aufgaben gleichzeitig ausführen zu können. Aus der Assoziation zwischen Medien-Multitasking, Task-Switching und Dual-Task-Leistung wurden Prozesse der Aufmerksamkeit und der kognitiven Kontrolle abgeleitet. In ihren Darstellungen konfigurierten heavy multitasker Systeme schneller und begrenzten daher die Umstellkosten. Multitasking beeinträchtigte die Aufmerksamkeit nicht. Allerdings waren die Trainigseffekte sehr hoch. Der Erfolg hing also von der Ähnlichkeit ab. In der Konsequenz war die Möglichkeit der Verallgemeinerung nicht gegeben und somit wurde indirekt zur Ergodizität Stellung genommen.
Brose, Schmiedeck, Lövdén und Lindenberger (2012) untersuchten im Kontext der within-person versus between-person Problematik den negativen Einfluss der Prädikatoren Affekt, Aufmerksamkeit und Motivation auf die kognitive Leistung. Individuen variierten in ihren Studien von Tag zu Tag bei einer Gesamtvariation von 36% innerhalb Personen und 64% zwischen Personen. Im Rahmen der Ergodizität konnte nicht endgültig geklärt werden, ob die kognitive Leistung ein stabiles Attribut darstellt, zumal die Autoren darauf hinwiesen, dass ihre Laborergebnisse nicht so ohne weiteres auf das Feld übertragen werden können.
Andere Studien zum Thema Multitasking, welche auch die Ergodizitätsannahme tangierten, zum Beispiel Pashler (1994), lieferten bereits alternative Erklärungsklassen wie die Kapazitätsteilung, Engpässen sowie das Übersprechen in Bezug auf Dual-Task-Interferenz bei einfachen Aufgaben. Ein Modell des Einflusses von Speicherung, Koordination und der Überwachung gefolgt von Argumentation und Aufmerksamkeit auf den Arbeitsspeicher wurde von Bühner, König, Pick und Krumm (2006) beschrieben. Es wurden zwei hierarchische multiple Regressionsanalysen gerechnet und in der Folge Multitasking-Geschwindigkeit durch Koordination sowie Multitasking-Fehler durch Speicherkapazitäten vorausgesagt. Liu, Wadeson, Kim und Nam (2016) stellten Arbeitsspeicherkapazität, Aufgabenwechsel und Aufgabenschwierigkeit der Multtasking-Leistung in ein Beziehungsverhältnis. Alle der drei Hauptfaktoren erwiesen sich als signifikant. Koch, Poljac, Müller und Kiesel (2018) beschreiben die Abhängigkeit der Leistungskosten von Dual-task, Task-Switch und der kognitiven Plastizität.
Jene Studien zeigen, dass Zusammenhänge zwischen zwei Variablen unterschiedlich ausfallen können, je nachdem ob sie innerhalb einer Person oder zwischen Personen betrachtet werden.
Im Fokus der Aufmerksamkeit der Bachelorarbeit liegt die Studie von Hamaker (2012). Jene Studie zeigt, dass Kovarianzen zwischen und innerhalb Personen sich im Fall einer einmaligen Schnappschuss-Messung zu einem Kompositum zusammensetzen und in relativer Größe zueinander unterschiedlich stark zu diesem Schnappschuss zum Tragen kommen. Um mit diesem Umstand umzugehen, gibt es verschiedene Möglichkeiten, zum Beispiel die Berechnung der Anteile der Zwischen- und Innersubjektvarianz an der Varianz einer einzelnen Messung und diese dann in zukünftigen Messungen berücksichtigen. In der kritischen Untersuchung selbst können auch mehrere Messungen vorgenommen werden.
In der geplanten Untersuchung soll die kognitionspsychologische Literatur zum Thema Multitasking untersucht werden. Ziel ist es, einen Einblick zu erlangen, ob und wie in Publikationen zu diesem Thema mit der Ergodizitätsannahme umgegangen wird. Um den Arbeitsaufwand für diese Bachelorarbeit angemessen zu halten, wurde ein kleines Subset der Literatur über das letzte aktuelle Publikationsjahr 2019 erstellt. Die resultierende Literatursammlung wurde ferner hinsichtlich eines zuvor spezifizierten Kriterienkatalogs kodiert und ausgewertet.
Lebenskomplexität im Zusammenspiel mit der Lebensqualität sollte heutzutage im Forschungsfeld der Sozialpsychologie eine bedeutsame Rolle spielen. Dem ist mitnichten so. Die Allgemeine Psychologie hat es sich zur Aufgabe gemacht, komplexe Vorgänge wie die des Multitaskings und die der Ergodizitätsannahme zukunftsorientiert genauer zu untersuchen.
Wie in jeder wissenschaftlichen Forschung werden dazu Annahmen getroffen. Jene Annahmen bestimmen, welche Fragen ein Forschungsvorhaben beantworten kann und mit welchen Problemen man sich bei der Beantwortung auseinandersetzen muss. Eine solche Annahme in der Psychologie ist die Ergodizitätsannahme. Sie besagt, dass eine Messung an vielen Personen die gleichen Ergebnisse liefert wie viele Messungen an einer Person. Obwohl beide Irrtümer möglich sind, liegt der Fokus der Theorie auf dieser Fehlerart.
Die Forschungsfrage ist, ob und gegebenen Falles wie mit der Frage, ob die Ergodizitätsannahme in der Forschung zum Thema Multitasking zutrifft, umgegangen wird.
Das übergeordnete Forschungsziel jener empirischen Untersuchung ist es abzuschätzen, in wie viele Prozentanteile der gefundenen Artikel zum Thema Multitasking eine Interpretation vorgenommen wird, für die die Daten keine Grundlage liefern, also vom Zusammenhang zwischen Personen auf den vermuteten Zusammenhang innerhalb der Person geschlossen wird. Obligatorisch ist die Angabe über die Korrelation von mindestens einem Maß für Leistung in Multitasking mit einer anderen Variablen.
Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurden die Hypothesen aus der theoretischen Literatur abgeleitet.
H1: Die meisten Veröffentlichungen thematisieren, dass bei der Ergodizitätsannahme vom Zusammenhang zwischen Personen, auf den vermuteten Zusammenhang innerhalb der Person geschlossen wird, explizit.
H2: Ohne Datengrundlage wird in den Artikeln häufiger vom Zusammenhang zwischen Personen auf den vermuteten Zusammenhang innerhalb der Person geschlossen als mit Datengrundlage.
H3: Im Diskussionsteil der Artikel wird Ergodizität häufiger explizit thematisiert als im Hauptteil.
H4: Es gibt einen positiven Zusammenhang zwischen den Variablen Datengrundlage und der expliziten Ergoditzitätsannahme.
H5: Es gibt einen negativen Zusammenhang zwischen den Variablen Artikelabschnitten und der expliziten Ergodizitätsannahme.
Der folgende Methodenteil dient dem Zweck, die Herangehensweise in dieser Arbeit zum Replizieren genau zu beschreiben.
In wissenschaftlichen Datenbanken wurde nach empirischen Publikationen zum Thema Multitasking, die Angaben über Korrelationen von mindestens einem Maß für Leistung in Multitasking mit mindestens einer anderen Variablen berichten, gesucht. Die gefundenen Veröffentlichungen wurden hinsichtlich dem Vorhandensein von Beschreibungen und Argumenten, die das Thema der Ergodizität berühren, untersucht und kodiert. Deskriptive Statistiken dazu, welche Anteile der Literatur sich auf welche Weise mit Ergodizität beschäftigen, stellen die zentralen Auswertungen dar. Im Folgenden werden Stichprobe, Messinstrumente, Untersuchungsdesign und die Durchführung inklusive Datenanalyse und statistische Verfahren näher erläutert.
Zur Beantwortung der Forschungsfrage wurde nach Rücksprache mit den Betreuern der Bachelorarbeit eine Mindeststichprobengröße von n >= 30 für akzeptabel gehalten. Ferner wurden zur Sicherung der Stichprobenqualität Ein- und Ausschlusskriterien festgelegt.
Einschlusskriterien: Artikel des Jahrganges 2019, Erfüllung der Suchbegriffe, wissenschaftlicher Artikel.
Ausschlusskriterien: Artikel, die nicht mindestens über die Korrelation von einem Maß für Leistung in Multitasking mit mindestens einer anderen Variablen berichteten.
Erster Ansatzpunkt war die Verschaffung eines Überblickes über potentielle Artikel. Dazu wurden über Google Scholar und der Universitätsbibliothek alle zur Verfügung stehenden Fachdatenbanken aus Sozialwissenschaften und der Psychologie abgefragt. Unter Verwendung der Suchbegriffe ergodicity, within subject design, between subject design, multitasking, media multitasking behavior, dual-task ability, task-switching, human multitasking performance, working memory, media multitasking effects und multitasking predictor variables konnten zunächst mehr als 28000 Artikel generiert werden. Nach Einschränkung des Zeitraumes wurde der Erstüberblick auf mehr als 4000 Artikel reduziert. Um die Inhaltsqualität zu erhöhen, wurden Boole’sche Operatoren AND, OR, und NOT verwendet. Ferner mussten die Suchbegriffe auch noch miteinander verknüpft werden, als Schnittmenge (UND), Vereinigungsmenge (ODER), oder als Ausschlussmenge (NICHT). Die übriggebliebene englischsprachige Literatur musste final noch manuell inhaltlich gesichtet werden. Nach der Durchführung dieser Prozeduren (Stand von März 2020) standen final 31 Artikel für das Forschungsvorhaben zur Verfügung.
Um die Hypothesen angemessen zu testen, musste ein gesonderter Datensatz anhand von Merkmalen der recherchierten Zeitungsartikel erstellt werden. Vor dem Zugriff auf die Daten wurde das Projekt jedoch prä-registriert um den Forschungsvorgang transparent zu gestalten. Das verwendete Evaluationsinstrument bezog sich außer einem metrischen auf nominale Messniveaus, zur Erfassung von kategorialen Variablen. Das selbst kreierte Inventar splittet sich zur Operationalisierung in 12 Variablen mit jeweils 11 dichotomen Items und einer metrischen Abfrage.
Bei den ersten 3 Variablen werden die Artikel nach Multitasking, Dualtasking und Taskswitching und deren Vorhandensein abgefragt. Variable 4 wird auf explizite Ergodizitätsannahme der gesamten Artikel überprüft. Variable 5 auf das Vorhandensein einer Datengrundlage bezogen auf die gesamten Artikel. Variable 6 auf die Artikelstellen, also die Nennung des Hauptteiles oder des Diskussionsteiles. Variable 7 auf entsprechende mögliche explizite Thematisierung von Ergodizität. Variable 8 auf das Vorhandensein einer Datengrundlage im Artikel. Variable 9 auf die entsprechende mögliche explizite Thematisierung von Ergodizität. Variable 10 enthält Angaben über die Gesamtzahl der korrelierenden Variablen im Artikel. Variable 11 über Ergodizitätsannahmen ohne einer Datengrundlage. Variable 12 gibt Auskunft, ob Annahmen überprüft werden müssen.
Die Operationalisierung der Variablen erfolgt über eine Abfrage Ja/Nein. Bei der Variable 10 wird nur die Gesamtzahl eingegeben.
Der Bachelorstudie liegt ein korrelatives beziehungsweise beobachtetes Design zugrunde, welches Inhalte von Stichprobenartikeln aus dem Jahrgang 2019 so beschreibt, wie sie publiziert wurden. Mithilfe des Abfragebogens kann die Durchführung, Auswertung und Interpretation objektiv gestaltet und überprüft werden. Damit ist auch eine Glaubwürdigkeit im Sinne von Validität gegeben zur Einhaltung der Gütekriterien.
Nachdem die Stichprobe, das Messinstrument und das Untersuchungsdesign näher vorgestellt wurden, soll im folgenden Abschnitt dieser wissenschaftlichen Arbeit die Durchführung näher erläutert werden.
Mittels Datenbereinigung (data cleaning) wurden zunächst Ein- und Ausschlusskriterien angewandt. Bei der Datenselektion wurden nur Artikel einbezogen, die tatsächlich im Jahr 2019 erstmals publiziert wurden. Nach der dichotomen Kodierung der Variablen und der Erfassung der metrischen Variablen wurden die im Anhang befindlichen Kennwerte berechnet.
Die Datenanalyse erfolgte über die Statistiksoftware IBM SPSS26. Mit den gefundenen 31 relevanten Artikeln konnte eine geforderte Mindeststichprobengröße von n >= 30 erfüllt werden. Da der Datensatz anhand von Merkmalen von Zeitschriftenartikel generiert wurde, mussten keine rekrutierten Versuchsteilnehmer bezüglich der Anonymität und der Einverständniserklärung aufgeklärt werden.
Zu Beginn der statistischen Analyse musste die Voraussetzung zur Durchführung überprüft werden. Für die vorgesehene Chi-Quadrat-Analyse mussten bestimmte Bedingungen erfüllt sein, damit man den Ergebnissen auch trauen kann. So mussten die Variablen kategorial sein, die Kategorien mussten sich wechselseitig ausschließen, die erwartete Häufigkeit durfte in keiner Zelle kleiner als 1 sein und mehr als 80 % der Zellen in der Kontingenztabelle mussten eine erwartete Häufigkeit von mindestens 5 haben. Da SPSS26 auch den exakten Test nach Fisher bereitstellte und die Tabellen nur aus jeweils zwei Zeilen und zwei Spalten bestanden, konnte die Untersuchung auch erfolgen, wenn die letzte Bedingung nicht erfüllt war. Mittels deskriptiver Statistik wurden die Modalwerte der einzelnen Variablen berechnet. Für die einzige metrische Variable mit der Angabe der Anzahl der korrelierenden Variablen von mindestens einem Maß für Leistung in Multitasking mit mindestens einer anderen Variablen, wurden zusätzlich der Mittelwert, die Standardabweichung und die Streuung angegeben.
Die Überprüfung der fünf Hypothesen erfolgte über Kontingenztabellen. Jene ergaben den gewünschten Aufschluss über die Zusammenhänge zwischen jeweils zwei diskreter Variablen. In die folgende Untersuchung flossen die Variable Artikelstellen mit den Kategorien Hauptteil und Diskussionsteil sowie die Variable Information mit den Kategorien explizite Ergodizitätsannahme und implizite Ergodizitätsannahme in die erste Analyse ein. Die zweite Analyse wurde mit der Variable Grundlage und den dazugehörigen Kategorien Datengrundlage beziehungsweise ohne Datengrundlage sowie der Variable Information mit den Kategorien explizite Ergodizitätsannahme und implizite Ergodizitätsannahme durchgeführt. Die Ziele waren herauszufinden, ob in den Hauptteilen oder nur in den Diskussionsteilen Ergodizität explizit thematisiert wird und ob die Artikel dazu überhaupt fundierte Datengrundlagen liefern. Über die Kontingenztabellen wurden die Anzahl der Artikel, die in jede der Kategorie ihrer diskreten Variablen eingeordnet wurden, ermittelt. Die beobachteten Häufigkeiten präsentierten dann zwei 2 x 2-Tabellen.
Die Prozentwerte der Kontingenztabellen lieferten zwar Informationen über den Zusammenhang zwischen den jeweils zwei kategorialen Variablen, gaben jedoch keinen Aufschluss darüber, ob dieser Zusammenhang zufällig größer als erwartet ist. Bei einem Zufallsergebnis läge der Schluss vor, dass kein Zusammenhang zwischen den Variablen Artikelstellen und Information beziehungsweise Datengrundlage und Information bestehen würde. Um nun die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass der in den Kontingenztabellen festgestellte Zusammenhang zufällig ist, wurde die Chi-Quadrat-Statistik (X ²) angewandt.
Da in beiden Durchläufen die erwarteten Häufigkeiten in einzelnen Zellen bei kleiner als 5 lagen, musste eine Anpassung des Signifikanzwertes vorgenommen werden. SPSS26 konnte die Tabellenwerte Exakter Test nach Fisher als leichte Anpassung für die Pearson Chi-Quadrat-Statistik mit angeben, weil alle Tabellen nur zwei Zeilen und zwei Spalten hatten. Damit konnte der exakte Test nach Fisher bei dieser relativ kleinen Stichprobengröße eine präzisere Berechnung des Signifikanzniveaus für Chi-Quadrat in den Zellen liefern.
Mit der Chi-Quadrat-Statistik wurde mitgeteilt, in wie weit statistische signifikante Zusammenhänge zwischen den kategorialen Variablen vorlagen. Informationen über die Stärke der Zusammenhänge gab es bis dato jedoch noch nicht. Um jene Stärke zu messen, wurde zunächst das Quotenverhältnis (Odds-Verhältnis) berechnet. Dabei handelt es sich um eine Effektgrößen-Statistik. Mit dem Odds-Verhältnis sollte eine Wahrscheinlichkeit berechnet werden, dass eine Unterkategorie eintritt, im Vergleich zur Wahrscheinlichkeit, dass etwas anderes passiert. Zunächst hatte sich das Odds-Verhältnis als eine Statistik angeboten, weil sie am besten für Kontingenztabellen mit nur zwei Zeilen und zwei Spalten geeignet ist.
Zur Berechnung von Chi-Quadrat wurden die erwarteten Häufigkeiten (Zeilensumme mal Spaltensumme und dividiert durch Gesamtsumme) der Kontingenztabellen von den beobachteten Häufigkeiten subtrahiert, die Werte quadriert und die Ergebnisse durch den erwarteten Wert in jeder Zelle dividiert. Für das Odds-Verhältnis wurde eine Quote durch die andere dividiert. Ein Odds-Verhältnis von 1 bedeutet, dass es keinen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen gibt. Je weiter der Wert von 1 entfernt ist, desto stärker ist der Zusammenhang.
Allerdings ist eine Chi-Quadrat-Statistik größer, wenn auch die Stichprobengröße größer ist. Um das Ergebnis in eine angemessene Relation zu setzen wurde deshalb der Phi-Koeffizient bei den einzelnen Analysen mit angegeben, da jener Koeffizient ein Maß für die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen bietet, indem er zwar Chi-Quadrat verwendet, jedoch die Stichprobengröße entsprechend berücksichtigt. Zur Berechnung des Koeffizienten wurde der Chi-Quadrat-Wert noch durch die Stichprobengröße dividiert und dann die Wurzel aus dem Ergebnis gezogen. Der Phi-Koeffizient liegt immer zwischen 0 und 1, wobei 0 keinen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen darstellt und 1 einen perfekten Zusammenhang. Je weiter der Koeffizient von 0 entfernt ist, desto stärker ist der Zusammenhang zwischen den beiden Variablen in der Kontingenztabelle.
Im Folgenden werden die Bewertungen der Voraussetzungsüberprüfungen beschrieben. Es folgen die deskriptiven Befunde, der Chi-Quadrat-Test, der Chi-Quadrat-Test nach Pearson, der exakte Test nach Fisher, das Odds-Verhältnis sowie der Phi-Koeffizient. Abschließend wird über die Ergebnisse der Hypothesentests informiert.
Die wissenschaftliche Software SPSS erzeugt immer eine Ausgabe, unabhängig davon, ob die Daten brauchbar sind oder nicht. Im Rahmen dieser Tatsache wurden auch in dieser Bachelorarbeit die Voraussetzungen für die Berechnung überprüft, um die Ergebnisse auch korrekt zitieren zu dürfen.
Für die Angemessenheit und die korrekte Anwendung der Chi-Quadrat-Analyse mussten die verwendeten Variablen zunächst diskret sein. Da die Variablen Information jeweils zwei Unterkategorien mit expliziter Ergodizitätsannahme und impliziter Ergodizitätsannahme hatten sowie die Variable Artikelteile die Unterkategorien Hauptteil und Diskussionsteil hatte, ferner die Variable Datengrundlage mit Datengrundlage und ohne Datengrundlage differenziert wurde, erfüllte dieser Punkt die Voraussetzung für separate und unterschiedliche Kategorien. Weil das Auftreten eines Ereignisses bedeutete, dass das andere nicht auftreten konnte, schlossen sich die Kategorien auch wechselseitig aus. Die erwartete Häufigkeit war auch in keiner Zelle der Kontingenztabelle kleiner als 1. Aber die Bedingung, dass mehr als 80 % der Zellen in der Kontingenztabelle eine erwartete Effektgröße von mindestens 5 haben, wurde nicht erfüllt. Die Tabelle mit den Variablen Artikelteile und Information hatte zwei Zellen kleiner als 5 und die Tabelle mit den Variablen Datengrundlage und Information sogar drei Zellen kleiner als 5. Somit war es nicht sinnvoll, den Signifikanzwert für das Pearson-Chi-Quadrat zu zitieren. Da SPSS aber den exakten Test nach Fisher bereitstellte, konnte stattdessen der Pearson-Chi-Quadrat-Wert und der Signifikanzwert nach Fisher jeweils zitiert werden.
Die metrische Variable, welche die Anzahl der korrelierenden Variablen pro Artikel zähle, hatte einen Mittelwert von M = 2.64 (SD = 1.11). Als Spannweite wurde vom höchsten Wert 6 minus dem niedrigsten Wert 2 der Wert 4 ermittelt. R = (6 – 2) = 4.
Alle anderen Variablen wurden auf nominaler Ebene gemessen. Entsprechend konnten die Werte weder gemittelt, noch vom kleinsten zum größten Wert sortiert werden. Somit war die Angabe von Mittelwert oder Median nicht sinnvoll und von allen Lagemaßen nur der Modalwert geeignet.
Bei der Variable, welche zählte, ob im Artikel Multitasking angesprochen wurde (Multitasking im Artikel), ergab sich ein Modelwert von 30 (96,8 %) und damit 30 positive Bestätigungen von 31 möglichen Ereignissen.
Bei der Variable, welche zählte, ob im Artikel Dualtasking angesprochen wurde (Dualtasking im Artikel), ergab sich ein Modalwert von 26 (83,9 %) und damit 26 negative Bestätigungen von 31 möglichen Ereignissen.
Bei der Variable, welche zählte, ob im Artikel Taskswitching angesprochen wurde (Taskswitching im Artikel), ergab sich ein Modalwert von 25 (80,6 %) und damit 25 negative Bestätigungen von 31 möglichen Ereignissen.
Bei der Variable, welche zählte, ob sich eine explizite Ergodizitätsannahme auf den gesamten Artikel erstreckt (Ergodizitätsannahme im Artikel), ergab sich ein Modalwert von 25 (80,6 %) und damit 25 negative Bestätigungen von 31 möglichen Ereignissen.
Bei der Variable, welche zählte, ob es für den gesamten Artikel eine Datengrundlage bezüglich der expliziten Ergodizitätsannahme gibt (Datengrundlage insgesamt), ergab sich ein Modalwert von 27 (87,1 %) und damit 27 negative Bestätigungen von 31 möglichen Ereignissen.
Bei der Variable, welche zählte, ob es nur im Diskussionsteil der Artikel eine explizite Ergodizitätsannahme gibt, ergab sich ein Modalwert von 21 (67,7 %) bei einem miteinbezogenen Hauptteil. Daraus resultierte entsprechend eine negative Bestätigung.
Bei der Variable, welche zählte, ob es explizite Ergodizitätsannahmen innerhalb des gesamten Artikels gab (Ergodizitätsannahmen zu Artikelteilen), ergab sich ein Modalwert von 25 (80,6 %) und damit 25 negative Bestätigungen von 31 möglichen Ereignissen.
Bei der Variable, welche zählte, welche Artikel mit einer fundierten Datengrundlage bezüglich der expliziten Ergodizitätsannahme argumentierten (Datengrundlage), ergab sich ein Modalwert von 27 (87,1 %) und damit 27 negative Bestätigungen von 31 möglichen Ereignissen.
Bei der Variable, welche zählte, wie viele explizite Ergodizitätsannahmen im Kontext einer fundierten Datengrundlage erfolgten (Ergodizitätsannahme zu Datengrundlage), ergab sich ein Modalwert von 25 (80,6 %) und damit 25 negative Bestätigungen von 31 möglichen Ereignissen.
Bei der Variable, welche explizite Ergodizitätsannahmen ohne Datengrundlage in den Artikeln abfragte (Ergodizität ohne Datengrundlage), ergab sich ein Modalwert von 26 (83,9 %) und damit 26 negative Bestätigungen von 31 möglichen Ereignissen.
Bei der Variable, welche abfragte, ob es Erhebungsdesign einer Überprüfung bedarf (Erhebungsdesign erfordert Überprüfung), ergab sich ein Modalwert von 26 (83,9 %) und damit 26 negative Bestätigungen von 31 möglichen Ereignissen.
Aus diesen Rohdaten ergaben sich zunächst folgende Konstellationen als Grundaussagen:
Anzahl der kompletten Artikel mit expliziter Ergodizitätsannahme und einer fundierten Datengrundlage: 1 (3,2 %).
Anzahl der kompletten Artikel mit expliziter Ergodizitätsannahme ohne einer fundierten Datengrundlage: 1 (3,2 %).
Anzahl der kompletten Artikel ohne expliziter Ergodizitätsannahme und ohne einer fundierten Datengrundlage: 19 (61,3 %).
Anzahl der kompletten Artikel ohne expliziter Ergodizitätsannahme aber mit einer fundierten Datengrundlage: 0 (0,0 %).
Anzahl der Artikel in denen nur im Diskussionsteil eine explizite Ergodizitätsannahme thematisiert wird und eine Datengrundlage vorhanden ist: 1 (3,2 %).
Anzahl der Artikel in denen nur im Diskussionsteil eine explizite Ergodizitätsannahme thematisiert wird aber keine Datengrundlage vorhanden ist: 3 (9,7 %).
Anzahl der Artikel in denen nur im Diskussionsteil eine explizite Ergodizitätsannahme nicht erfolgte, allerdings auch keine Datengrundlage zur Ergodizitätsannahme vorhanden war: 4 (12,9 %).
Anzahl der Artikel in denen nur im Diskussionsteil eine explizite Ergodizitätsannahme nicht erfolgte, obwohl eine Datengrundlage vorhanden war: 2 (6,5 %).
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