Dag 5

Front 1

Ambiguous Temporal Precendence

Back 1

Lack of clarity about which variable occured first may yield confusion about which variable is the cause and which is the effect

Front 2

Selection

Back 2

Systematic differences over conditions in respondent characteristics that could also cause the observed effect

Front 3

History

Back 3

Events occuring concurrently with the treatment could cause the observed effect

Front 4

Maturiation

Back 4

Naturally occuring changes over time could be confused with a treatment effect.

Front 5

Regression

Back 5

When units are selected for their extreme scores, they will often have less extreme scores on other variables, an occurence that can be confused with a treatment effect

Front 6

Attrition

Back 6

Loss of respondents to treatment or to measurment can produce artifical effects if that loss is systematically correlated with conditions

Front 7

Testing

Back 7

Exposure to a test can affect scores on subsequent exposures to that test, an occurence that can be confused with a treatment effect

Front 8

Instrumentation

Back 8

The nature of a measure may change over time or conditions in a way that could be confused with a treatment effect

Front 9

Additive and interactive effects of threats to internal validity

Back 9

The impact of a threat can be added to that of another threat or may depend on the level of another threat

Front 10

Indre validitet

Back 10

Hvorvidt slutningene er holdbare/gyldige

Front 11

Hvilke to typer design har vi?

Back 11

Mellomgruppe og innengruppe design

Front 12

Hva benytter ofte innengruppe design?

Back 12

Gjentatte målinger

Front 13

Hva forutsetter et mellomgruppe design?

Back 13

En kontrollgruppe og en eksperimentgruppe

Front 14

Hvilket design har mulige skjevheter mellom gruppene?

Back 14

Kvasi-eksperimentelle design

Front 15

Hva slags betydning har skjevheter mellom gruppene?

Back 15

Svekket indre validitet

Front 16

Hvordan kan man kartlegge eventuelle forskjeller mellom gruppene?

Back 16

Pretest

Front 17

Hvordan kan man i kvase-eksperimentelle design gjøre opp for svekket indre validitet pga skjevhet?

Back 17

Inklusjon av design-elementer

Front 18

Hva er formålet til eksperimentelle og kvasi-eksperimentelle metoder?

Back 18

Å finne kausal sammenhenger / årsak-virkning forhold mellom variabler

Front 19

Hva er fremgangsmåten til eksperimentelle og kvasi-eksperimentelle metoder?

Back 19

Systematisk manipulasjon av den uavhengige variabelen, og observering av effekten på den avhengige

Front 20

Hvilke 3 krav må oppfylles?

Back 20

1. Årsak må komme før effekt

2. Årsak må samvariere med effekt

3. Alternative forklaringer må usannsynliggjøres

Front 21

Hvorfor har eksperimentell metode høy indre validitet?

Back 21

Randomisert allokering og eksperimentell kontroll utelukker tredjevariabler og alternative forklaringer. Slutninger som gjøres er derfor mer gyldige/sterke

Front 22

Hvordan kan indre validitet styrkes?

Back 22

Ved å inkludere design-elementer slik som kontrollgrupper, pretester, posttester eller flere manipulasjoner

Front 23

STIMSH

Back 23

Sesong, test, instrumentering, modning, statistisk regresjon mot gjennomsnittet, historieeffekt

Front 24

Hva innebærer trusselen statistisk regresjon mot gjennomsnittet?

Back 24

Det er en viss usikkerhet knyttet til alle målinger. Målingene varierer rundt et gjennomsnitt. Inneholder alltid noe i tillegg til det vi ønsker å måle.

Front 25

Hva er et N=1 design?

Back 25

Innengruppedesign med kun 1 deltaker

Front 26

Hva er formålet til N=1 design?

Back 26

Teste om en eksperimentell manipulasjon har effekt hos en enkelt deltaker

Front 27

Hva er kontrollen i N=1 design?

Back 27

Den ene deltakeren er kontroll. Måling av baseline

Front 28

Hvilke svakheter har N=1?

Back 28

Det finnes mulige alternative forklaringer. Feks historie og sykliske endringer

Front 29

Hvordan kan man styrke et N=1 design?

Back 29

Innføring av reversering og flere baselinemålinger

Front 30

Reversering av manipulasjon forutsetter at...

Back 30

Manipulasjonen er reverserbar

Front 31

Kan man eliminere alle trusler mot indre validitet?

Back 31

Nei

Front 32

Når bør man ikke bruke ABAB?

Back 32

Når det er uetisk, eller at effektene enten er permanente eller langvarige

Front 33

Dersom man ikke kan bruke reverseringsdesign, hvilket bør man bruke?

Back 33

Multiplebaseline

Front 34

På hva kan man bruke multipple baseline?

Back 34

Atferder, situasjoner, subjekter

Front 35

Grupper som er dannet på på bakgrunn av randomisert allokering kalles...

Back 35

Ekvivalente

Front 36

Når kan ikke randomisert allokering benyttes?

Back 36

Visse variabler er ikke manipulerbare, samt etiske restriksjoner ved røyking, barneoppdragelse eller forurensning.

Grupper kan også være dannet før studien starter.

Front 37

Negative sider ved å bruke randomisert allokering er blant annet...

Back 37

Det er tid- og ressurskrevende.

Front 38

Når bør ikke randomisert allokering benyttes?

Back 38

Når man trenger raske svar.

Når det er så dramatiske og store effekter at RA ikke er nødvendig.

Når data er tilgjengelig og finnes gjennom litteraturgjennomgang.

Front 39

Hva er forskjellen på syklisk modning og sesongvariasjon?

Back 39

Sesongvariasjon er naturlige sykliske variasjoner i miljøet.

Syklisk modning er naturlig sykliske variasjoner i individet, f.eks. biologisk prosesser.

Front 40

Hvilke fordeler er det ved å ha to pretester?

Back 40

Man kan oppdage eventuelle endringstrender før manipulasjon.

Front 41

Hva kalles forskjellen mellom eksperiment og kontrollgruppen der det ikke forekommer RA?

Back 41

Seleksjons-bias

Front 42

Utelukker en pretest skjevhet mellom gruppene?

Back 42

Nei, det kan være variabler som ikke er målt ved pretest som er viktige

Front 43

Hvordan styrker man kausale slutninger?

Back 43

Ved å utelukke alternative forklaringer

Front 44

Hvilket kvasi-eksperimentelle design er det sterkeste?

Back 44

Avbrutte tidsserier

Front 45

Hva er en tidsserie?

Back 45

En rekke observasjoner over tid på samme variabel

Front 46

I en tidsserie kan observasjonene foretas på...

Back 46

Både samme enhet og flere lignende enheter

Front 47

Dersom manipulasjonen i en tidsserie har effekt vil man kunne se...

Back 47

Et brudd i kurven etter manipulasjonen

Front 48

Hvilke to typer effekter ser man ved manipulasjon i en tidsserie?

Back 48

Varig effekt (vaksine) og forbigående effekter

Front 49

Avbrutte tidsserier med mange observasjoner er godt egnet til å...

Back 49

Utelukke trusler mot indre validitet

Front 50

Hva er den viktigste trusselen mot indre validitet i avbrutt tidsserie design?

Back 50

Historiske effekter

Front 51

Det er 3 hovedtrusler mot indre validitet i avbrutte tidsserie design:

Back 51

1. Historiske effekter

2. Seleksjon

3. Instrumentering

Front 52

Kryss-seksjonelt design og longitudinelt design er...

Back 52

To generelle metoder for å studere utvikling som en funksjon av alder

Front 53

Hva er kryss-seksjonelt design?

Back 53

Ulike aldersgrupper testes på ett tidspunkt med samme test.

Front 54

Hva er longitudinelt design?

Back 54

Samme subjekter testes over tid

Front 55

Fordeler ved kryss-seksjonelt design er...

Back 55

Tar mindre tid og ressurser

Gir raske svar

Front 56

Ulempene ved kryss-seksjonelt design er...

Back 56

Alder vil ikke være eneste forskjellen mellom kohortene (sosiale og kulturelle faktorer).

Innvirkning av andre variabler svekker slutninger om alder som kausal variabel.

Front 57

Hva får man og man blander kryss-seksjonelt design og longitudinelt design?

Back 57

Sekvensielt design

Front 58

Hva går sekvensielt design ut på?

Back 58

Alderskohorter testes ved gjentatte anledninger

Front 59

Hva er fordelene ved et sekvensielt design?

Back 59

Det er mindre tidkrevende enn et rent longitudielt design, og gir muligheten til å sammenligne gruppene allerede ved første observasjon.

Front 60

Ytre validitet er...

Back 60

I hvilken grad funnene våre kan generaliseres til andre populasjoner eller situasjoner

Front 61

Deltakere i psykologiske studier er som oftest utvalgt ut fra...

Back 61

Tilgjengelighet

Front 62

Ulempen ved å bruke studenter som subjekter er...

Back 62

Det er en sterkt selektert og begrenset populasjon som ikke nødvendigvis reflekterer populasjonen.

Front 63

Generalisering kan påvirkes av...

Back 63

Frivillighet, kjønnsfordeling og lokale forskjeller

Front 64

En kohort er...

Back 64

En gruppe mennesker som er født i samme tidsperiode

Front 65

Motsetningen til livsfaseeffekter er...

Back 65

Kohorteffekter. Disse generasjonseffektene er stabile over tid og avviker fra andre kohorter.

Front 66

Slutninger om alder som kausal variabel kan svekkes av...

Back 66

Innvirkning av andre variabler

Front 67

Hva er generaliseringsproblemet?

Back 67

Som en interaksjonseffekt. Effekten av en uavhengig variabel er forskjellig over ulike nivåer av en annen uavhengig variabel i forbindelse med den avhengige variabelen. Feks crowding - aggresjon hos kvinner og menn.

Front 68

Hva kan kultur som variabel fortelle oss?

Back 68

Om funn kan generaliseres på tvers av kulturer

Front 69

Solomon fire-grupper design er...

Back 69

Et design der halvparten av deltakerne ikke blir pretestet. Kan vise om det er forskjell mellom de som ble pretestet og de som ikke ble det.

Front 70

2 grunner til at replikasjon er viktig:

Back 70

1. For å kontrollere at funnene ikke skyldes tilfeldigheter

2. For å undersøke funnenes generaliserbarhet

Front 71

Eksakte replikasjoner er...

Back 71

Replikasjoner som benytter nøyaktig samme prosedyre

Front 72

Når brukes eksakte replikasjoner?

Back 72

Når det er overraskende funn, og for å sjekke at utstyr og prosedyrer gir samme resultat.

Front 73

Dersom funnene skyldes tilfeldigheter eller har begrenset generaliserbarhet sier vi at funnene er...

Back 73

Vanskelig replikerbare

Front 74

Konseptuelle replikasjoner er...

Back 74

Replikasjoner med ulik prosedyre fra den originale

Front 75

Konseptuelle replikasjoner som gjør lignende funn...

Back 75

Styrker antagelsen om en generell sammenheng mellom variablene

Front 76

Hva er en litteraturgjennomgang?

Back 76

En mer kvalitativ beskrivelse av status for feltet, trender i forskning, og områder for fremtidig forskningsinnsats

Front 77

Hva inneholder en litteraturgjennomgang?

Back 77

1. Beskrivelser av funn som er gjort

2. Om funn har sterke/svake empirisk støtte

3. Finner motstridende funn og områder som ikke er undersøkt

4. Diskuteres hva som burde studeres videre

Front 78

En meta-analyse er...

Back 78

En statistisk, kvantitativ analyse av data og funn fra mange ulike studier innen et forskningsområde.

Front 79

Hva gjøres i en meta-analyse?

Back 79

Man kombinerer effektstørrelse og signifikans-nivå fra ulike studier for å danne en statistisk avgjørelse om hvorvidt funnene er reliable.