Vorexperimentelle und Experimentelle Designs Barbara Werewka

Varianzkontrolle (Kerlinger 1976) Bestimmung von Vergleichsgruppen Modus der Aufteilung von Untersuchungspersonen auf die Vergleichsgruppen

Drei Klassen von Designs Experimentelle Designs Quasi-experimentelle Designs Ex-post-facto Designs Grundproblematik bei allen Designs: Neutralisierung eventuell verzerrender Effekte von Drittvariablen

Vorexperimentelle Designs Begriff geschaffen von Campbell und Stanley (1963) Vorexperimentelle Designs genügen nicht wissenschaftlichen Anforderungen an die Methodik der Hypothesenprüfung Dieser unzureichende Designtyp lässt mehrere Fehlerquellen gut erkennen

Prototyp eines vorexperimentellen Designs - XO Design X – experimenteller Stimulus O – Beobachtung : Messung einer abhängigen Variable Die Beobachtungen werden nur für eine Kategorie der abhängigen Variable registriert. Es werden scheinbar Vergleiche suggeriert, die Angaben sind jedoch unvollständig.

Beispiele von XO - Designs ADAC glaubt – schnelles Autofahren ist nicht gefährlich, denn die meisten Autounfälle ereignen sich bei moderaten Geschwindigkeiten. Ein Reisemagazin rät, sich bei Autofahrten kurz vor dem Ziel besonders zu konzentrieren. Empfehlung basiert auf Statistik, wonach die meisten Unfälle im Umkreis von 30 Km Wohnort passieren. „Spiegel“ berichtet, 50% der Verunglückten Skifahrer, die im Kantonspital Chur behandelt werden, sind Deutsche.

Beispiele von XO - Designs Alle drei Beispiele beruhen auf einem gravierendem Denkfehler Beim XO - Design ist die Varianz der unabhängigen Variable 0. Damit lassen sich keine Zusammenhangshypothesen überprüfen und keine Effekte abschätzen.

Beispiele von XO - Designs Autounfälle Tempo 100 200 ohne Unfall mit Unfall Frage: Ist die Unfallwahrscheinlichkeit bei Tempo 100 höher als bei Tempo 200? ? 100 10

Beispiele von XO - Designs Skiunfälle Deutschland Lichtenstein Andere nein 8950 ja 1000 5500 50 4440 9950 Frage: Ist die Unfallwahrscheinlichkeit der Liechtensteiner (20%) tatsächlich doppelt so hoch wie bei den Deutschen (10%)? 4950 40 3960 550 10 440

Experimentelle Designs Versuchs und Kontrollgruppen Mindestens zwei experimentelle Gruppen werden gebildet Randomisierung Die unabhängige Variable wird vom Forscher „manipuliert“ R X O Versuchsgruppe R O Kontrollgruppe

Experimentelle Designs Versuchs und Kontrollgruppen Blindversuch Den Versuchspersonen (Probanden) ist nicht bekannt, ob sie in der Versuchs- oder in der Kontrollgruppe sind bzw. die Probanden sind über die zu prüfende Hypothese nicht informiert Doppelblindversuch Zusätzlich zu den Probanden ist auch dem Versuchsleiter die zu prüfende Hypothese nicht bekannt bzw. auch er weiß nicht, ob er eine Versuchs- oder eine Kontrollgruppe leitet.

Experimentelle Designs Mehrere Versuchsgruppen Es gibt auch Experimente mit mehreren Versuchsgruppen. In diesen Fällen ist jede einzelne Gruppe zugleich Versuchsgruppe betreffend einen experimentellen Stimulus (X1,X2,..,Xn) und Kontrollgruppe im Verhältnis zu der anderen Versuchungsgruppen. R X1 O1 Versuchsgruppe 1 R X2 O2 Versuchsgruppe 2 . . . . . . Rn Xn On Versuchsgruppe n

Experimentelle Designs Mehrere Versuchsgruppen Beispiel : Überprüfung zweier oder mehrer unterschiedlichen Unterrichtsmethoden auf die Lernleistung von Schülern. R - Zufallsverfahren bei der Zuweisung der Schülerinnen und Schüler (Probanden) auf die Versuchsgruppen X1,X2,Xn – die unterschiedlichen Unterrichtsmethoden (experimentelles Stimulus) O1,O2,On – die unterschiedlichen Lernergebnisse der Schülerinnen und Schüler (Beobachtungen)

Scheinkorrelation Die Beobachtung (O) ist nur scheinbar Ergebnis bzw. Auswirkung des experimentellen Stimulus X. Tatsächlich hat der unbekannte Drittfaktor Z das Ergebnis (die Beobachtung) herbeigeführt. + X (experimentelle Stimulus) Z (Unbekannte Drittfaktor) + O (Beobachtung)

Scheinkorrelation Beispiel: Berufsfortbildungsprogramm für Arbeitslose (ohne Randomisierung) Zu überprüfende Hypothese: Auswirkungen von Berufsfortbildungsprogrammen auf Wiederbeschäftigungschance. X – Teilnehmer an Berufsfortbildungsprogramm O1 – Anteil der Wiederbeschäftigten Arbeitnehmer mit Fortbildungskurs O2 - Anteil der Wiederbeschäftigten Arbeitnehmer ohne Fortbildungskurs

Scheinkorrelation: Beispiel X O1 (Versuchsgruppe) Arbeitslose mit Berufsfortbildungskurs O2 (Kontrollgruppe) Arbeitslose ohne Berufsfortbildungskurs Z (unbekannter Drittfaktor) : unterschiedliche Vor-Qualifikationen bzw. unterschiedliche Motivation der Probanden. + X Kursteilnahme Z + O Beschäftigungschance

Scheinkorrelation: Beispiel Beispiel: Berufsfortbildungsprogramm für Arbeitslose (mit Randomisierung) R X O1 (Versuchsgruppe mit Kurs, Beschäftigungschance) R O2 (Versuchsgruppe ohne Kurs, Beschäftigungschance) Durch die Randomisierung bei der Ziehung von Versuchs- und Kontrollgruppen wird der unbekannte Drittfaktor Z ausgeschlossen. Nunmehr lässt sich eine Korrelation zwischen Fortbildungskurs und Beschäftigungschance herstellen.

Weitere Fehlerquellen und deren Ausschluss Variable Y, die trotz Randomisierung nicht neutralisiert werden kann Hawthorne – Effekt, Verzerrung durch Reaktivität Randomisierung verzerrt das Ergebnis Bei geringen Fallzahlen kann die Randomisierung missglücken

Strategien zur Problemlösung Variable Y : Weitere Experimente Hawthorne – Effekt: Blind und Doppelblindversuche Verzerrung durch Randomisierung: eher Ausnahme Missglückte Randomisierung: Kombination von Randomisierung und Matching

Interne und externe Validität Interne Validität: Ausblendung von Störvariablen Externe Validität: Generalisierbarkeit experimenteller Effekte

Vor- und Nachteile der experimentellen Designs Vorteile: Der experimentelle Stimulus wird im Experiment „produziert“ und geht der vermuteten Wirkung zeitlich voraus. Neutralisierung von Drittvariablen. Nachteile: Das Problem der externen Validität Das Problem der Reaktivität Hoher Aufwand bei simultaner Prüfung praktischen oder ethischen Gründen als Hindernisse bei Durchführung.

Experimentelle Spieltheorie „mamihlapinatapai“ („Jeder erwartet von jemand anderem, daß dieser etwas tut, was alle wünschen, aber keiner bereit ist zu tun“) Verantwortungsdiffusion/Freiwilligendilemma Experiment von Darley und Latané (1968) (Diekmann, S. 304ff)

Versuchsanordnung Hypothese: „Je größer die Zahl der Zuschauer in einer Hilfeleistungssituation, desto geringer die (individuelle) Wahrscheinlichkeit dass eine bestimmte Person Hilfe leistet“ Vorgespieltes Experiment „Diskussion über das College-Leben“ 2er, 3er, 6er Gruppen von Studenten (wobei immer nur 1 Versuchsperson war, die Anderen eingeweihte Mitarbeiter) Diskussion über Mikrofone in getrennten Räumen Notsituation wurde vorgetäuscht (epileptischer Anfall) Aufzeichnung der Reaktionen der Versuchspersonen

Ergebnis 2er Gruppe (85 % Wahrsch. Hilfe) 3er Gruppe (62 % WH)

Quasi-Experimente Definition: „Versuchsanordnungen die dem Vorbild des Experimentes nahe kommen und der experimentellen Logik folgen, jedoch nicht die strengen Anforderungen an das experimentelle Design erfüllen.“ (Diekmann, S.309)

Quasi-Experimente größter Unterschied zum Experiment 2 Hauptvertreter Es wird auf die Randomisierung (d. h. die zufällige Zuteilung von Versuchspersonen in Versuchs- oder Kontrollgruppe) verzichtet. Grund: die Zufallszuteilung ist in vielen Fällen (vor allem in Feldforschung) nicht möglich. Die Gruppenaufteilung erfolgt nach natürlich vorhandenen Merkmalen. 2 Hauptvertreter Vorher-Nachher-Messung mit Versuchs- und Kontrollgruppe („Förderunterricht“) Zeitreihen-Experiment („Schwarzfahrer“)

Vorteile von Quasi-Experimenten Eignet sich besonders für Untersuchungen im natürlichen Umfeld (oft besser als Experimente) Hohe externe Validität

Nachteile und Probleme von QU-E Verzerrungseffekte durch Drittvariablen Selbstselektion Systematische Ausfälle Regressionseffekte „statistische Tendenz zur Mitte“

Lösungsversuche Gruppen-Matching / Paarweises Matching Nachträgliche Kontrolle on Drittvariablen durch multivariate statistische Verfahren Zeitreihen-Experimente Aktive Überwachung der nicht kontrollierten Störfaktoren Formulierung möglichst klarer Erwartungen an die Daten

Prüfungsfragen Erklären sie interne und externe Validität. Unterscheiden Sie das Konzept des Experiments von der Ex-post-facto Methode Zeigen sie die Vor- und Nachteile der Quasi-Experimente auf, sowie Problemlösungsmöglichkeiten