AG Forschungsmethoden und Evaluation

Forschungsbereiche und –ziele der AG

Die AG Forschungsmethoden und Evaluation vereint Kompetenzen in quantitativen und qualitativen Forschungsmethoden und forciert die Stärkung und Weiterentwicklung von Mixed Method-Ansätzen sowie Open-Science-Ansätzen wie reproduzierbare Forschung und Open Data/Open Methods. Die Angehörigen der AG forschen im Bereich der quantitativen Methoden zu Fragen der statistischen Modellierung von Forschungsansätzen im Rahmen der Forschungsfelder des Instituts. Besondere Schwerpunkte liegen auf der Forschung zu Modellen mit latenten Variablen, insbesondere zu Modellen für interindividuelle Unterschiede und Veränderungsmessung, sowie auf den New Statistics (Effektgrößen, Replikation, Metaanalyse), Reliabilität, Poweranalysen und optimaler Versuchsplanung.  

Im Bereich der qualitativen Forschung stehen die Erhebung und Auswertung textbasierter Verfahren im Mittelpunkt – insbesondere Interviews, Gruppendiskussionen und mediale Diskurse. Die Expertise reicht von der Grounded Theory über die Diskursanalyse bis hin zu den interpretativ-rekonstruktiven Verfahren der Narrationsanalyse, der Objektiven Hermeneutik, der Dokumentarischen Methode und der Konversationsanalyse. Neben den eigenen Forschungsvorhaben leisten die Angehörigen der AG methodische Unterstützung für die Forschungsprojekte sowie wissenschaftliche Evaluationsprojekte am Institut und bieten Kompetenztransfer durch Beratungen und Workshops.

Forschungsfelder

  • Statistische Modellierung
  • Veränderungsmessung
  • New Statistics (v.a. Effektgrößen)
  • Reproduzierbarkeit und Open Science
  • Maschinelles Lernen und Data Mining
  • Qualitative Evaluationsforschung
  • Interpretativ-rekonstruktive Verfahren
  • Mixed Methods
  • Vermittlung von Forschungsmethoden in der Lehre, einschließlich digitale Lehrplattform

Mitglieder

  • Prof. Dr. Andreas Brandmaier, Professur für Quantitative Forschungsmethoden 
  • Prof. Dr. habil. Uwe Krähnke, Professur für Qualitative Forschungsmethoden 
  • Prof. Dr. Thomas Schäfer, Professur für Quantitative Forschungsmethoden 
  • Dr. Janina Myrczik, wissenschaftliche Mitarbeiterin 
  • M.Sc. Clemendina Hügle, wissenschaftliche Mitarbeiterin

Aktuelle Projekte

Sozialrechtliches Wiedereingliederungsmanagement bei psychischen Beeinträchtigungen – SEMpsych

  • REHAPRO-Modellprojekt gefördert durch das BMAS; Beantragung gemeinsam mit der Deutschen Rentenversicherung Bund und der Uni Würzburg; Uwe Krähnke: Projektleitung der qualitativen Evaluation; Janina Myrczik: wissenschaftliche Mitarbeiterin; Beate Lieb: wissenschaftliche Mitarbeiterin

Kooperationspartner:innen

  • Prof. Dr. Marcus Schwarz (SRH Gera)
  • Prof. Dr. Timo von Oertzen (Bundeswehruniversität München) 
  • Formale Methoden in der Entwicklungspsychologie, Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, Berlin 
  • Max Planck UCL Center for Computational Psychiatry and Ageing Research, Berlin & London 
  • Institut für Sexualwissenschaft und Sexualmedizin an der Charité Berlin 
  • Deutsche Rentenversicherung Bund 
  • Prof. Heiner Vogel (Uni Würzburg, Arbeitsbereich Medizinische Psychologie und Psychotherapie
  • PD Nina Leonhard (Zentrum für Militärgeschichte und Sozialwissenschaften der Bundeswehr Potsdam)

Zentrale Publikationen

Peikert, A., & Brandmaier, A. M. (2021). A reproducible data analysis workflow with R Markdown, Git, Make, and Docker. Quantitative and Computational Methods in Behavioral Sciences, 1, Article e3763. https://doi.org/10.5964/qcmb.3763

Boschann, A., Krähnke, U., Wiegand-Grefe, S. & Kessler, E.-M. (2021). How young psychotherapists experience working with older adults. Journal of Counseling Psychology. Advance online publication. doi: 10.1037/cou00005965

Schäfer, T., & Schwarz, M. (2019). The meaningfulness of effect sizes in psychological research: Differences between sub-disciplines and the impact of potential biases. Frontiers in Psychology, 10, 813. doi: 10.3389/fpsyg.2019.00813

Arend, M. G., & Schäfer, T. (2019). Statistical Power in Two-Level Models: A Tutorial Based on Monte Carlo Simulation. Psychological Methods, 24, 1-19. http://dx.doi.org/10.1037/met0000195

Brandmaier, A. M., Wenger, E., Bodammer, N. C., Kühn, S., Raz, N., & Lindenberger, U. (2018). Assessing reliability in neuroimaging research through intra-class effect decomposition (ICED). eLife, 7:e35718. doi: 10.7554/eLife.35718. Full Text.

Strübing, J. Hirschauer, S., Ayaß, R., Krähnke, U. & Scheffer, T. (2018). Gütekriterien qualitativer Sozialforschung: Ein Diskussionsanstoß. Zeitschrift für Soziologie, 47, 83-100.

Schäfer, T. (2018). Die New Statistics in der Psychologie – Status quo und Zukunft der Datenanalyse. Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie, 50, 3-18.

Krähnke, U., Finster, M., Reimann, P. & Zschirpe, A. (2017). Im Dienst der Staatssicherheit: Lebensverläufe von hauptamtlichen Mitarbeitern des DDR-Geheimdienstes. Frankfurt am Main: Campus.

Sänger, J. & Schäfer, T. (2017). Psychologische Erkenntnis zwischen natur- und geisteswissenschaftlichen Bezugspunkten. Zeitschrift für Empirische Hochschulforschung, 1, 59-75.

Brandmaier, A. M., Oertzen, T. v., McArdle, J. J., & Lindenberger, U. (2013). Structural equation model trees. Psychological Methods, 18, 71-86. doi: 10.1037/a0030001

Freund, J., Brandmaier, A. M., Lewejohann, L., Kirste, I., Kritzler, M., Krüger, A., Sachser, N., Lindenberger, U., & Kempermann, G. (2013). Emergence of individuality in genetically identical mice. Science, 340(6133), 756-759. doi:10.1126/science.1235294