Folgende Lernziele werden in diesem Abschnitt verfolgt:
Welche verschiedenen Variablenarten kann man bei der Datenauswertung unterscheiden?
Was ist bei der Eingabe, Aufbereitung und Visualisierung von Daten zu beachten?
Wie sollte die Hypothesenüberprüfung vorgenommen werden und welche Vorteile besitzt die Angabe von Effektgrößen?
Wie können Drittvariablen bei der Datenauswertung Berücksichtigung finden?
Diese drei Themengebiete sind auf vielfältigste Weise miteinander verknüpft.
Einleitung
Die Datenauswertung stellt einen wichtigen Bestandteil einer entwicklungspsychologischen Untersuchung dar, über die man sich bereits im Vorfeld
der Erhebung Gedanken machen sollte (vgl. Bortz & Döring, 2006). Nach der Datenerhebung (Überführung der empirischen Relative
in numerische Relative, siehe Einleitung), d.h. Messung, kann die Eingabe und Aufbereitung des Datenmaterials vorgenommen werden. Dabei sind die Rohdaten in interpretierbare, charakteristische Kennwerte zu überführen
und Ergebnisse zu visualisieren. Zudem überprüft man die im Vorfeld aufgestellten Hypothesen. Für sämtliche Ergebnisse sollten standardisierte Effektgrößen berechnet und mitgeteilt werden. Drittvariablen können bei der Datenauswertung statistisch unterschiedlich berücksichtigt werden. Grundsätzliches Ziel der Datenauswertung
ist das Auffinden von Mustern in den empirisch gewonnenen Zahlen (numerisches Relativ).