13. Identifikation von Effekten

Wie kann sichergestellt werden, ob der angenommene Zusammenhang tatsächlich (ursächlich) für das beobachtete verantwortlich ist?

Wie erforscht man z.B

… Diskriminierungserfahrungen?

… den Einfluss vom nationalen Arbeitsrecht auf die Arbeitslosenquote?

… potentielle Gewalterschaft?

… den Einfluss der Persönlichkeitsdimension Extraversion auf den Erfolg im Studium?

Kennzeichen des Experiment

Operationalisierung: Konzepte werden genau definiert und messbar gemacht

• stellt sicher, dass Variablen in Bezug auf die Hypothesen des Experiments gemessen werden

Randomisierung: zufällige Zuweisung von Personen zu Kontroll- und Treatmentbedingung

• keine Selbstselektion von Personen in verschiedene Treatmentbedingungen

• Unterschiede (hier) zwischen Personen sollten keinen Einfluss auf das Outcome haben

Hohe interne Validität: die Veränderung der abhängigen Variablen ist auf die Veränderung der unabhängigen Variable zurückzuführen

• Unverzerrte Schätzer

Replizierbarkeit: Experimente ermöglichen eine genaue Dokumentation des Vorgehens

• ermöglicht anderen Forschenden die Versuche selbst durchzuführen, um die Zuverlässigkeit der Befunde zu prüfen

• Experimente dienen der kausalen Überprüfung, wir sind aber auch an der Deskription interessiert

• „Daten sprechen nicht“: Experimente können Effekte (Unterschiede zwischen Kontroll- und Treatmentgruppe) nachweisen, sie müssen dennoch erklärt werden (Kausale Erklärungen)

• Theoretische Einordnung ist bedeutsam, wenn z.B. Maßnahmen aus dem Experiment abgeleitet werden sollen

• Nicht alle sozialen Phänomene lassen sich durch Experimente prüfen

• weil sie zu komplex sind

• sich nicht auf einfache (möglicherweise binäre) Unterscheidungen zurückführen lassen

  
  

• ggf. Bestandteile des Experiments von Interesse sind, z.B. die Selektion von Persone

Ethische Bedenken: nicht alle Fragestellungen können durch Experimente erfasst werden (Personen können nicht ungünstigen oder sie sogar schädigen Kontexten ausgesetzt werden)

Externe Validität: Generalisierbarkeit von Ergebnissen (sind diese übertragbar)

a) Ökologische Validität

b) Populationsvalidität

Zwei Aspekte:

Treatment-validität:

Sind Treatments außerhalb des Experimentalsettings realistisch?

Outcome-validität:

Sind Outcomes bedeutsam? (häufig wird wenig schwerwiegendes-/ oder hypothetisches Verhalten untersucht)

Beispiel: Untersuchung von Diskriminierungserfahrungen

Lassen sich Diskriminierungserfahrungen durch Experimente erfassen?

• Einzelne Aspekte können sicherlich experimentell untersucht werden (wie die Wahrscheinlichkeit zum Vorstellungsgespräch eingeladen zu werden)

• Weiterführende und vor allem sich akkumulierende Erfahrungen sind unwahrscheinlich experimentell abbildbar

Kausalität: Unterschiede im Outcome sind eindeutig auf das Treatment zurückzuführen

Korrelation (oder Assoziation): zwei Dinge treten gemeinsam auf

• Problem vor allem in Querschnittsbefragungen

• Statistisch kann nicht nachgewiesen werden, ob x y verursacht oder y x (es kann nur dafür argumentiert werden)

• Bsp: Werden Personen aufgrund ihrer devianten Moral kriminell oder passen sie im Anschluss an ihr kriminelles Verhalten ihre Moral an?

—> Problem der Drittvariablenkontrolle (entsteht der Zusammenhang aufgrund anderer Zusammenhänge)

—> Richtungsproblem: führt x zu y oder y zu x?

Möglichkeit für stärkere Kontrolle des Zusammenhangs mit Survey-Daten:

• Zeitliche Abfolge kann ein Indiz für den Zusammenhang sein (zunächst wird zum ersten Beobachtungszeitpunkt t1 x gemessen und in der darauf folgenden Beobachtung t2 y)