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Thema 12

Implizite Vorurteile – Was misst der IAT-Test?

Praxisbezug: Der Implicit Association Test (Harvard) misst Reaktionszeit-Unterschiede beim Sortieren von Wörtern und Bildern und macht damit unbewusste Vorurteile sichtbar. Die Datenbank von „Project Implicit“ enthält Millionen von Testergebnissen — eine spannende Datenquelle für die Sozialwissenschaft.

Anforderungen an Ihre Ausarbeitung

Inhalt
  • Klare Forschungsfrage und kurze Einordnung des Themas.
  • Echte Daten mit Quelle, Abrufdatum, Zeitraum und Stichprobengröße.
  • Alle recherchierten Datensätze müssen in einem passenden Diagramm dargestellt werden; Tabellen allein reichen nicht.
  • Mindestens drei statistische Kennwerte mit Rechnung, Bedeutung und Interpretation.
  • Mindestens zwei passende Diagrammarten mit vollständiger Beschriftung und Erklärung der Aussage.
  • Empfohlener Umfang der Ausarbeitung: 4–6 Seiten ohne Deckblatt und Quellenverzeichnis.
Statistik / Stochastik
  • Sofern das Thema es vorsieht: mindestens eine Wahrscheinlichkeitsberechnung oder ein begründetes Modell.
  • Bei mehrstufigen Situationen: Baumdiagramm, Pfadregeln oder Vierfeldertafel.
  • Rechnungen, Formeln und Diagramme nicht nur formal einbauen, sondern verständlich erklären: Was wurde berechnet, warum passt die Methode, was bedeutet das Ergebnis?
  • Grenzen der Daten nennen: Stichprobe, Messfehler, Verzerrungen, Korrelation ≠ Kausalität.
  • Die Hinweise unter den Aufgaben sind Arbeitshilfen und Beispiele. Verbindlich sind die Aufgaben und diese Anforderungen.
Abgabe und mündliche Verteidigung
  • Abgabe als PDF, maximal 40 MB.
  • Mündliche Verteidigung am Freitag in Person, ca. 15–20 Minuten pro Gruppe.
  • Sie müssen alles erklären können, was in Ihrer Ausarbeitung steht — Methoden, Quellen, Interpretationen.
  • Die Punktzahl bekommen Sie direkt nach der Verteidigung.

Detaillierte Aufgabenstellung

1

Beschreiben Sie das Prinzip des IAT: Wie wird ein „D-Score“ gebildet, was misst er?

Hinweis (Arbeitshilfe): IAT-Selbsttest möglich auf implicit.harvard.edu — durchführen lohnt sich für das Verständnis.
2

Recherchieren Sie die typische Verteilung der D-Scores für mindestens einen IAT (z. B. Race-IAT oder Gender-Career-IAT) aus den Project-Implicit-Daten.

Hinweis (Arbeitshilfe): D-Score liegt typisch zwischen -2 und +2; positive Werte bedeuten implizite Bevorzugung der ersten Kategorie.
3

Berechnen Sie Mittelwert, Median und Standardabweichung der D-Scores für eine Gruppe. Stellen Sie die Verteilung als Histogramm dar.

Hinweis (Arbeitshilfe): Methodenkritik: Greenwald-Originalstudie zeigt mittlere bis hohe Effektstärken, neuere Meta-Analysen deutlich kleinere — der „Bias-Behavior-Link“ ist umstritten.
4

Vergleichen Sie zwei demografische Subgruppen (z. B. Männer vs. Frauen; jüngere vs. ältere Teilnehmende). Stellen Sie den Vergleich als Box-Plot oder zwei nebeneinanderliegende Histogramme dar.

Hinweis (Arbeitshilfe): Project-Implicit-Datensätze sind als CSV verfügbar (osf.io/y9hiq).
5

Diskutieren Sie kritisch: Ist der IAT zuverlässig? Welche Methodenkritik gibt es? (Stichwort: Test-Retest-Reliabilität, Bias-Behavior-Link)

Hinweis (Arbeitshilfe): Visualisierung: Histogramm mit Glockenkurve drüber — schöne Verbindung zur Normalverteilung.
Datenquellen: Project Implicit (Harvard), Greenwald et al. (Originalstudie), Forscher et al. 2019 Meta-Analyse.
Schwerpunkte: Mittelwert / Median / Standardabweichung Verteilungen Histogramm Methodenkritik

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