E N D
1. 1 oder
Wissenswertes zum I, zum A, und zum T Implizite Einstellungen
2. 2 Modelle zu den Grenzen des Bewusstseins
3. 3 Implizite Einstellungen
4. 4 Implizite Einstellung als Mediationsmodell
5. 5 Beispiele
Einstellungen
Stereotype
Selbstwert
Fehlattribution
z.B. Selbstwert ? Intergroup-Bias
Moderation
z.B. Geschlechterstereotype ? Gedächtnis Implizite Prozesse
6. 6 Beispiel: Implizite Stereotype beim False-Fame-Effekt
7. 7 Beispiel: Impliziter Selbstwert im Minimal Group Paradigma
8. 8 Beispiel: Impliziter Selbstwert im Minimal Group Paradigma
9. 9 Beispiel: Impliziter Selbstwert im Minimal Group Paradigma
10. 10 Beispiel: Impliziter Selbstwert im Minimal Group Paradigma
11. 11 Ursprung
past experience
shared knowledge
Messung
interindividuelle Variabilität
Interpretation Offene Fragen
12. 12 Der implizite Assoziationstest (IAT)
13. 13 Der implizite Assoziationstest (IAT)
14. 14 Der implizite Assoziationstest (IAT)
15. 15 Der implizite Assoziationstest (IAT)
16. 16 Der implizite Assoziationstest (IAT)
17. 17 Relativität
Stimulusauswahl
Urteilsprozesse
Interpretation von IAT-Effekten
18. 18 Relativität des IAT-Effekts
19. 19 Bedeutsamkeit der Stimulusauswahl im IAT
20. 20
GRÜN Stroop Task
21. 21 Simon Task
22. 22 Affective Simon Task
23. 23 Der implizite Assoziationstest (IAT)
24. 24 Bedeutsamkeit der Stimulusauswahl im IAT
25. 25 Bedeutsamkeit der Stimulusauswahl im IAT
26. 26 Bedeutsamkeit der Stimulusauswahl im IAT
27. 27 Hausaufgabe I Datensatz aufräumen
Antworten < 300 ms = 300 ms
Antworten > 3000 ms = 3000 ms
Falsche Antworten = MISSING
ln(rt) der getrimmten rts berechnen
IAT-Effekt bestimmen
M(W-) M(W+) oder M(W+) M(W-)
auf Signifikanz testen (d.h. ? 0?)
hier: logarithmierte rts nutzen
aber: in Tabelle die rohen rts berichten
28. 28 Hausaufgabe II Bericht
Wie berechnet man den IAT-Effekt?
Differenzmaß
Was bedeuten Werte größer/kleiner 0?
Datenaufbereitung
Fehlerbehandlung
Trimmen der rts
t-Test mit logarithmierten Werten
Tabelle mit korrespondierenden rts
Interpretation des Ergebnisses