Kreativität I

1. Definition von Kreativität

• ist die Fähigkeit neue Ideen hervorzubringen, Bestehendes in Frage zu stellen, alte Denkstrukturen zu verlassen, neue Denkansätze zu entwickeln und neue Ideen zur Umsetzung zu bringen
• Einflussfaktoren der Kreativität sind: kreative Person, kreativer Prozess, kreatives Umfeld, kreatives Produkt
• ästhetische Kreativität -> Künstler, Dichter
• problemlösende Kreativität -> Strategie in Wirtschaft und Wissenschaft um verfestigte Denkstrukturen aufzulösen, mit Innovationen aufzuwarten und neue Lösungsansätze für Problemsituationen zu finden
• für Kreativität bedarf es des Fachwissens, der kreativen Fähigkeiten und der Motivation um einen kreativen Prozess in Gnag zu setzen -> ohne Fachwissen laufen neue Ideen ins Leere
• Fachwissen allein ist nicht ausreichend um neues zu erschaffen, auch Fähigkeit Probleme zu erkennen und zu analysieren, daraus neue Ideen zu entwickeln und umzusetzen sowie Motivation gehören dazu

2. Kreativität und Gehirnforschung

• das gehirn ist in zwei Hälften unterteilt
• die linke Hemisphäre ist für das logische analytische Denken vernatwortlich -> Aufnahme, Analyse, Verarbeitung von Informationen
• in rechter Hemisphäre sind die Verarbeitung von Bildern, Gefühlen, Assoziationen, Intuition, Körperempfinden, Körpersprache sowie das Gedächtnis für Erlebnisse, Personen und Erkenntnisse angesiedelt
• beide Hemisphären durch Corpus callosum miteinander verbunden -> Zweiteilung relativ anzusehen

3. Konvergentes und divergentes Denken

• divergentes Denken -> um die Ecke Denken, nicht systematisch, nicht lineares Denken, keine analytische, sondern intuitive Vorgehensweise, konventionelle Muster werden in Frage gestellt
• konvergentes Denken -> bewährte Lösungsmuster haben hier ihren Platz, logisches, rationales Denken
• konvergentes Denken ist mehr der linken Hirnhälfte zuzuordnen, divergentes Denken der rechten Hirnhälfte
• divergentes (laterales) Denken hat im kreativen Prozess eine wichtige Funktion, sucht nach den unwahrscheinlichsten Lösungen eines Problems
• kreatives Denken ist das Zusammenspiel von konvergentem und divergentem Denken

4. der Einfluss von Stress auf Kreativität

• man unterscheidet Stress (Zustand in dem sich der Mensch befindet) und Stressor (Verursacher)
• Stress und Stressor bedingen sich gegenseitig
• akuter Stress ist eine sinnvolle Reaktion des Körpers auf akute Gefahr -> kann leistungssteigernd wirken
• Chronischer Stress hat negative Auswirkungen auf das Gedächtnis und lässt kreativen Ideen keinen Raum

5. kreativer Sprung

• der kreative Sprung führt zu einer neuen Richtung, aus der wir uns weiter bewegen
• den kreativen Sprung zu wagen bedeutet alte, gewohnte Denkmuster zu verlassen
• je öfter dieser Sprung gewagt wird, eine neue Bewegungsrichtung angeschaut wird, wird diese Denkweise zur Routine

6. Defintion von Innovation

• Kreativität = Hervorbringen und Entwicklen neuer Ideen
• Innovation = letztendliche Umsetzung der neuen Ideen
• Innovation auf verschiedenen Ebenen -> Produktion, Vertrieb, Finanzen, Organisation, Personal, Strategie
• Innovationen entstehen durch das Zusammenwirken von -> Umdenken und Verlassen alter Denkweisen, Entwicklung neuer Ideen und der Neigung und Motivation zur Veränderung

Schiefe bestimmen und interpretieren

Lageregeln
mithilfe der Lageregeln ist es möglich das arithmetische Mittel, den Median und den Modus miteinander bezüglich der Schiefe einer Verteilung miteinander zu vergleichen. Je größer der Unterschied zwischen diesen Werten ist, um so schiefer ist die Verteilung. Anwendbar sind die Lageregeln auf metrische Variablen.

• rechtsschief:
• symmetrisch:
• linksschief:

Schiefekoeffizienten
Schiefekoeffizienten dienen der nummerischen Erfassung der Schiefe einer Verteilung. Anwendbar sind sie auf metrische Variablen. Allerdings sind sie anfällig gegenüber Ausreißern.
gm=0 -> symmetrisch
gm>0 -> rechtsschief 
gm<0 -> linksschief 

Quartilskoeffizient 
 Der Quartilskoeffizient berücksichtigt nur die mittleren 50% der Beobachtungen und ist deshalb unempfindlich gegenüber Ausreißern und Extremwerten. Berechnet werden die Abstände zwischen oberem Quartil, Median und unterem Quartil und anschließend miteinander verglichen.
Ist die Distanz zwischen oberem Quartil und Median größer als zwischen Median und unterem Quartil ist die Verteilung rechtsschief / linkssteil. Ist die Distanz zwischen oberem Quartil und Median kleiner als zwischen Median und unterem Quartil ist die Verteilung linksschief /rechssteil. Ist der Abstand zwischen oberem Quartil und Median gleich dem Abstand zwischen Median und unterem Quartil ist die Verteilung eine symmetrische. 

Wölbung / Kurtosis
Der Kurtosiskoeffizient vergleicht den zentralen Bereich mit dem Randbereich einer Verteilung. 

Quantile und Werte der Streuung

Ein Quantil unterteilt n geordnete Werte in einem bestimmten Verhältnis. Als Interquartilabstand bezeichnet man den Abstand zwischen unterem und oberen Quartil (dQ = y.75-y.25). Die fünf-Punkte-Zusammenfassung fasst die Werte des Minimums (ymin), des unteren Quartils (y.25), des Medians (ymed), des oberen Quartils (y.75) und des Maximums (ymax) zusammen. 
Die Spannweite oder auch Range (dr) bezeichnet den Abstand zwischen dem größten und dem kleinsten Wert eines Datensatzes. Sie ist sehr anfällig für Extremwerte und Ausreißer und somit nicht sehr informationsreich. Die Spannweite errechnet sich als Differenz aus Maximum und Minimum (dr = ymax -ymin)
Als Interqartilabstand (dQ) wird der Abstand zwischen oberem und unterem Quartil bezeichnet, ist robust gegenüber Ausreißern und Extremwerten und errechnet sich aus der Differenz des oberen und unteren Quartils (dQ = y.75-y.25). Das Abweichungsquadrat / Variation bezeichnet die Abweichung der Beobachtung vom Mittelwert und errechnet sich aus der Summe der Abweichungsquadrate (Sum of Squares, SS). Je größer der Wert der Variation ist, um so stärker ist die Streuung um den Mittelwert. Das Abweichungsquadrat ist abhängig von der Stichprobengröße, wohingegen die Varianz unabhängig von der Stichprobengröße ist. Die Varianz ist die mittlere quadratische Abweichung der Beobachtung vom Mittelwert. 

Die Standardabweichung ist ebenfalls unabhängig von der Stichprobengröße. Die Standardabweichung wird berechnet indem man die Wurzel aus der Varianz zieht. Somit sind die Werte standardisiert und das Ergebnis ist in der gleichen Einheit, in der ursprünglich gemessen wurde.

 

   

Maße der zentralen Tendenz

Arithmetisches Mittel
Mittelwert, ergibt sich aus dem Quotienten der Summe aller beobachteten Werte und der Anzahl der Werte.
arithmetisches Mittel
Median
Wert in der Mitte, alle Werte werden der Größe nach sortiert und der mittlere Wert ist dann dementsprechend der Median
Median
Modus / Modalwert
Ist der Wert mit der größten absoluten oder relativen Häufigkeit
Modus 

Häufigkeitsverteilungen darstellen und beschreiben

Um Häufigkeitsverteilungen darstellen zu können stehen einem verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung.
Ein Kreisdiagramm eignet sich für eine geringe Anzahl von Ausprägungen. Unterschiedlich große Flächen beschreiben die Häufigkeiten der Ausprägungen. Es lassen sich absolute und relative Häufigkeiten darstellen. Ein Balkendiagramm für absolute oder relative Häufigkeiten eignet sich auch für eine große Anzahl von Ausprägungen. Unterschiedlich hohe Balken, die sich nicht berühren, stellen die Häufigkeiten dar. Sowohl Kreis- als auch Balkendiagramm sind im journalistischen Alltag sehr beliebt.

Kreisdiagramm

Balkendiagramm

Ein Histogramm sieht ähnlich aus wie ein Balkendiagramm, allerdings berühren sich die Balken. Ein Histogramm ist eine gruppierte Häufigkeitsverteilung, wobei darauf geachtet werden muss, dass für alle Klassen die gleiche Breite gewählt wird. Die Bildung von Klassen ist vor allem bei vielen Ausprägungen wichtig, was allerdings dann auch mit einem gewissen Informationsverlust einher geht. Die Balken erstrecken sich dann also über einen gewissen zusammenhängenden Wertebereich. Ein Liniendiagramm entsteht wenn einzelne Datenpunkte durch eine Linie miteinander verbunden werden. 

Histogramm

Liniendiagramm 

 Beschrieben werden Häufigkeitsverteilungen indem man beschreibt, was einem optisch auffällt. Die Gipfel von Verteilungen können uni-, bi- oder multimodal sein also ein-, zwei- oder mehrgipflig. Bi- und multimodale Häufigkeitsverteilungen treten vor allem auf wenn mehrere unterschiedliche Populationen untersucht und grafisch dargestellt werden. Bei der Schiefe von Verteilungen unterscheidet man rechtsshiefe / linkssteile, linksschiefe / rechtssteile und symmetrische Verteilungen. Bei rechtsschiefen / linkssteilen Verteilungen befindet sich der größte Teil der werte auf der linken Hälfte der Darstellung, wohingegen sich bei linksschiefen / rechtssteilen Verteilungen der größte Teil der Werte auf der rechten Hälfte der Darstellung befindet.

Grafik Beschreibung

 

Häufigkeitsverteilungen

Eine Häufigkeitsverteilung gibt an, wie sich die beobachteten Werte einer Variablen über die möglichen Wertebereiche verteilen, es wird also ausgezählt wie häufig eine Ausprägung in einer Stichprobe vorhanden ist. Bei vielen unterschiedlichen Häufigkeiten sollten dabei Intervalle gleicher Größe gebildet werden. Man unterscheidet zwischen absoluter Häufigkeit, relativer Häufigkeit und kumulierter Häufigkeit. Die absolute Häufigkeit ist die Anzahl der statistischen Einheiten in einer Stichprobe mit einer Ausprägung also die Häufigkeit von verschiedenen Werten n. Die relative Häufigkeit ergibt sich aus dem Quotienten der absoluten Häufigkeit und dem Stichprobenumfang. Die Werte liegen dabei immer zwischen 0 und 1. Wird das Ergebnis anschließend mit 100 multiplitziert erhält man die Prozenwerte der relativen Häufigkeiten. Die kumulierte Häufigkeit ergibt sich aus der Summe der relativen Häufigkeiten, die kleiner gleich der Ausprägung sind und wird auch empirische Verteilungsfunktion genannt.

Statistics

Skalenniveaus - Zusammenfassung

Zusammenfassung

Skalentyp	mögliche Aussagen zu den Messwerten	erlaubte Operatoren	Beispiele
Nominalskala	Gleichheit (bzw. Verschiedenheit), Abzählbarkeit	=,	Farben, Telefonnummern, Gefühlslagen
Ordinalskala	Gleichheit (bzw. Verschiedenheit), größer/kleiner-Relationen, Abzählbarkeit	=, , <, >	Bundesligatabelle, militärische Ränge, Energieeffizienzklassen, Schulnoten
Intervallskala	Gleichheit (bzw. Verschiedenheit), größer/kleiner-Relationen, Gleichheit von Differenzen	=, , <, >, +, -	Jahreszahlen, Temperatur in Celsius, IQ-Skala
Verhältnisskala	Gleichheit (bzw. Verschiedenheit), größer/kleiner-Relationen, Gleichheit von Differenzen, Gleichheit von Verhältnissen, Nullpunkt	=, , <, >, +, -, *, /	Geschwindigkeiten, Längen, Temperatur in Kelvin, Alter

Skalenniveaus

Warum das Skalenniveau einer Variablen bestimmen?
Das Skalenniveau gibt den Infogehalt einer Messung an. Es gibt also Auskunft darüber ob Zahlen ineinander transformiert werden können und gibt Aufschluss darüber wie man die Messung / Variablen interpretieren kann.

Skalenniveaus bestimmen
-Ratioskalenniveau (Verhältnisskalenniveau)
besitzt den höchsten Informationsgehalt
hat einen natürlichen Nullpunkt
Verhältnisse, Abstände und Rangordnungen können gebildet und sinnvoll interpretiert werden
Werte können ineinander umgerechnet werden, ohne dass sich die Verhältnisse ändern
auch Quotienten und Differenzen können gebildet werden
z.b. Längenmessung

-Intervallskala
besitzt den 2. höchsten Informationsgehalt
hat keinen (!) natürlichen Nullpunkt, der Nullpunkt ist willkürlich vom Menschen gewählt
Abstände, Differenzen und Rangordnungen können gebildet und sinnvoll interpretiert werden
Werte können nach Häufigkeit und Größe sortiert werden
z.b. Temperatur

-Ordinalskala
besitzt den 3.höchsten Informationsgehalt
hat keinen natürlichen Nullpunkt
Unterschiede, Häufigkeiten und Rangordnungen (Reihenfolge) können festgestellt werden
z.b. Schulnoten

-Nominalskala
 besitzt den geringsten Informationsgehalt
Unterscheide und Häufigkeiten können festgestellt und interpretiert werden
Kategorien ohne Reihenfolge können gebildet werden
z.b. Geschlecht, Religion, Nationalität, Farben

Skalenniveaus

Deskriptive Statistik vs. Inferenzstatistik

Deskriptive Statistik
Die deskriptive Statistik befasst sich mit der Beschreibung charakterlicher Kennwerte von Daten / Datensätzen einer empirischen Studie. Ziel ist es Daten übersichtlich in Tabellen und Grafiken darzustellen und zusammenzufassen.
Wikipedia - deskriptive Statistik

Inferenzstatistik
Die Inferenzstatistik ist eine beurteilende und interpretierende Statistik. Sie befasst sich mit der Schätzung von Parametern, der Hypothesentestung und dem induktiven Schließen der Ergebnisse aus der Stichprobe auf die Population.
Wikipedia - Inferenzstatistik

Population vs. Stichprobe

Population 
-Grundgesamtheit
-vorher definierte Menge statistischer Einheiten, die sich auf die Untersuchumgsfrage bezieht
-z.b. Schüler in Deutschland
Wikipedia - Population

Stichprobe
-Auswahl einiger Mitglieder der Population
-z.b. Auswahl einiger Schüler in Deutschland
Wikipedia- Stichprobe


Stichproben und Population

Die Rolle der Statistik in der Psychologie / Wirtschaftspsychologie

Psychologie (und damit auch die Wirtschaftspsychologie als ein Teilgebiet der angewandten Psychologie) ist eine empirische Wissenschaft, in derTheorien und Hypothesen durch Studien nachgeprüft werden. Zur Auswertung werden dabei dann sichere Statistik-Kenntnisse benötigt, wobei dann bei der statistischen Auswertung eventuelle Fehler bei der Testauswertung frühzeitig erkannt und beseitigt werden sollten.

zusammengefasst:
-ohne Statistik passieren schnell Fehlschlüsse
-mit Statistik bekommt man den Zufall in den Griff
-mit Statistik kann gutes Schätzen von Wahrscheinlichkeiten gelingen
-mit Statistik können Fehler aufgedeckt werden
-Einzelpersonen / -fälle können mit der Gesamtheit verglichen werden