Multinomiale Modelle in der kognitiven Psychologie

Erdfelder, Edgar

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URN:	urn:nbn:de:bsz:180-madoc-638972
Dokumenttyp:	Habilitation
Erscheinungsjahr:	2000
Ort der Veröffentlichung:	Bonn
Hochschule:	Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
Sprache der Veröffentlichung:	Deutsch
Einrichtung:	Fakultät für Sozialwissenschaften > Kognitive Psychologie u. Differentielle Psychologie (Erdfelder 2002-2019)
Lizenz:	Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
Fachgebiet:	150 Psychologie
Normierte Schlagwörter (SWD):	Stochastisches Modell; Kognitive Psychologie
Freie Schlagwörter (Englisch):	multinomial model; cognitive psychology; multinomial processing tree modeling
Abstract:	Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist eine Klasse von stochastischen Modellen, die sich vor allem in den letzten zehn Jahren in ganz unterschiedlichen Anwendungskontexten immer wieder als sehr nützlich erwiesen hat. Dies gilt prinzipiell für das Gesamtgebiet der empirischen Psychologie, vor allem aber für die kognitive Psychologie. Multinomiale Modelle sind nach meiner Auffassung besser als andere Ansätze geeignet, eine Verbindung zwischen psychologischen Theorien und psychologischen Daten herzustellen, die einerseits den Kriterien der formalen Präzision und der empirischen Prüfbarkeit genügt, andererseits aber auch einfach, flexibel und robust genug ist, um auf viele unterschiedliche Problemstellungen anwendbar zu sein, auch solche, bei denen auf vorhandene Ansätze formaler Theoriebildung bislang noch nicht zurückgegriffen werden kann. Wie zu zeigen sein wird, erscheint es auf dem Hintergrund vorliegender Befunde zur multinomialen Modellierung immerhin denkbar, daß das „Joch der precision-importance trade-off function” (Schwarz, 1991) in der Psychologie prinzipiell überwindbar ist. Wissenschaftliche Genauigkeit und Eindeutigkeit muß nicht immer mit einem Verlust an praktischer Bedeutsamkeit erkauft werden und umgekehrt muß die Optimierung des Anwendungsaspekts und die Erweiterung des Anwendungsspektrums nicht zwangsläufig einen Verzicht auf Präzision nach sich ziehen.
Zusätzliche Informationen:	Online-Veröffentlichung seit Februar 2023

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	Dieser Datensatz wurde nicht während einer Tätigkeit an der Universität Mannheim veröffentlicht, dies ist eine Externe Publikation.