Erkennung von linearen, stufigen und exponentiellen Verläufen in Streudiagrammen

Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Psychologie - Methoden, Note: 2,0, FernUniversität Hagen (Kultur- und Sozialwissenschaften), Veranstaltung: Modul 6b Praxis psychologischer Forschung, Sprache: Deutsch, Abstract: Streudiagramme eignen sich, um komplexe Zusammenhänge kompakt zu veranschaulichen, jedoch wird in der Psychologie angenommen, dass die Betrachtung visueller Modelle in subjektiven Urteilen resultiert. Erste Befunde für lineare Zusammenhänge liegen vor, die Erkennbarkeit von nicht-linearen Punktewolken blieb weitestgehend unerfoscht. 237 überwiegend weibliche Versuchsteilnehmer, mehrheitlich Absolventen einer (Fach-)Hochschulreife, nahmen an dem Online-Experiment teil, in dem untersucht wurde, ob nicht-lineare Trends in Streudiagrammen seltener und mit geringerer subjektiver Sicherheit korrekt identifiziert werden als lineare Trends, und inwiefern sich höheres Rauschen auf die korrekte Identifizierung auswirkt. Eine Präregistrierung dieser Hypothesen erfolgte in Open Science Framework vor der Datenerhebung. [...] Die Befunde weisen darauf hin, dass lineare Diagrammtypen signifikant besser erkannt werden, als exponentielle oder stufige Diagrammtypen. Die zweite Hypothese in Bezug auf die subjektive Antwortsicherheit wurde mit einem signifikanten Effekt der Rauschestufen auf die Gesamtzahl der richtigen Antworten bestätigt. Da die empirische Forschung, insbesondere hinsichtlich der ersten Hypothesen noch weitestgehend unerforscht ist, wäre es für zukünftigen Untersuchungen wünschenswert, eine ausgewogenere Stichprobe zu generieren, um eine gesicherte Implikation zu erreichen.