Experimentelle Versuchspläne

Beobachtung einer AV an einer Stichprobe (mit Intervention)

• Bsp.: Kontaktbeschränkungen (X) & Messung Ansteckungszahlen (O); Spendenkampagne (X) & Messung Spendenaufkommen (O)

Merkmale

• keine Manipulation der UV (keine Kontrollgruppe): X nicht variiert (konstant)

• Problem: Zusammenhang X & O nicht ermittelbar (fehlender Vergleich)

  
  

Interpretationsmöglichkeiten

• Beschreibung Merkmalsausprägung O möglich

• Beschreibung des Zusammenhangs X-O nicht möglich

• Schlussfolgerungen über Kausalität nicht möglich

Beobachtung einer AV an zwei (durch kategoriale Variable definierte) Stichproben/Gruppen

• z.B. UV Geschlecht (Männer vs. Frauen), AV Aggression

Merkmale

• keine Manipulation der UV (Gruppenzugehörigkeit), keine Randomisierung

• Problem: Interpretation -was ist für einen Unterschied verantwortlich?!

• „A sex differencefindingisa question, not an answer“ (Baumeister, 1988)

Interpretationsmöglichkeiten

• Beschreibung Merkmalsausprägung O möglich

• Beschreibung Zusammenhang Gruppenzugehörigkeit (kategorial/nominal) & AV

• Schlussfolgerungen über Kausalität nicht möglich

Beobachtung einer AV in einer SP vor & nach einer Intervention

• z.B. „Zucker ist giftig“; Studierendenbefragung vor und nach einer Reform

Merkmale

• keine Kontrollgruppe, keine Randomisierung

• Vorher-Messung erlaubt Aussage zu Veränderung über die Zeit

• Problem: Veränderung durch vs. trotz Intervention?

Interpretationsmöglichkeiten

• Beschreibung Merkmalsausprägung O möglich

• Beschreibung Veränderung von O (Zeit) vs. Zusammenhang X-O möglich

• Schlussfolgerungen über Kausalität nicht möglich

Experimentelle Versuchspläne

Charakteristika:

• Trennung und Sequenz UV-AV

• systematische Beobachtung der AV

• aktive Manipulation der UV(n)

• randomisierte Zuweisung zu den Bedingungen

Varianten:

• Setting: Labor vs. Feld

• Kontrollgruppe: aktiv vs. passiv

• Vortest: ohne vs. mit

Beobachtung der AV nach Randomisierung& Manipulation der UV

• Trennung und Sequenz UV-AV

• systematische Beobachtung der AV

• randomisierte Zuweisung zu den Bedingungen

• aktive Manipulation der UV(n)

Interpretationsmöglichkeiten

• Beschreibung Merkmalsausprägung AV

• Beschreibung Zusammenhang UV & AV

• Schlussfolgerung über kausalen Einfluss von UV auf AV

• Häufiges Design; sowohl in Labor als auf Feldsettings

• Statt An-/Abwesenheit des Treatments (X vs. nicht-X) auch Vergleich verschiedener Treatments bzw. Treatmentabstufungen…

Beispiel: Steigt die Hilfsbereitschaft unter positiver Stimmung?

Laborexperiment

• Beobachtung einer AV bei randomisierter Zuweisung zu Bedingungen der UV in „künstlicher“ Umgebung: Sind Probanden eher bereit, noch einen zweiten FB auszufüllen, wenn man ihnen zuvor fröhliche Musik vorgespielt hat?

• Umgebung (Störvariablen) kontrollierbar höhere interne Validität

Feldexperiment

• Beobachtung einer AV bei randomisierter Zuweisung zu Bedingungen der UV in der „natürlichen“ Umgebung

  Sind Leute eher bereit, jemanden am Kopierer vorzulassen, wenn sie zuvor dort eine 2 Euro –Münze gefunden haben?

• Umgebung (Störvariablen) wenig kontrollierbar geringere interne Validität

• Variieren des Settings (Labor, verschiedene Feldsituationen) zur Untersuchung des Geltungsbereichs/Moderatorvariablen (externe Validität)

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Ziel einer Kontrollgruppe: Konstanthaltenaller Randbedingungen

• Unterschied nur bzgl. der UV (Wirksames Element des Treatments)

• maximale Vergleichbarkeit bzgl. aller anderen Variablen (Aspekte des Treatments), ceteris paribus

Arten von Kontrollgruppen: KG erhält…

• Passiv: keine Behandlung/Intervention; Wartelistenplatz

• Aktiv: Standard-Behandlung; Placebo-Behandlung

Bsp. Placebo-KG (Medizin): Medikation ohne Wirkstoff, aber sensorisch nicht unterscheidbar; Proband:innenin KG erleben dieselbe Situation wie EG; Behandelnde Personen wissen nicht, welche Probanden Wirkstoff erhalten

• je nach Fragestellung andere Typen von Kontrollgruppen sinnvoll

• Gestaltung der Kontrollgruppe spezifisch für konkrete Untersuchung

Zwei Treatments, keine (passive) Kontrollgruppe

• z.B. neues Treatment im Vergleich zu Standardtreatment, das bereits gut gegen passive KG abgesichert ist

• z.B. unterschiedliche Ausprägungen (Dosierungen) des Treatments

Zwei Treatments und eine passive Kontrollgruppe

• z.B. zwei inhaltliche Varianten des neuen Treatments vs. KG

• z.B. unterschiedlich starke Ausprägungen des Treatments vs. KG

• z.B. Vergleich EG mit aktiver (z.B. Placebo) und passiver KG

Kontrollgruppenplan mit Vortest

Randomisierung, Beobachtung AV vor & nach UV-Manipulation

• Vorteil: vorher bestehende Unterschiede zwischen den Gruppen erfasst; reduziert Fehlervarianz (erhöht statistische Validität)

• Nachteil: mögliche Wechselwirkung zwischen Vortest und Manipulation (z.B. Reaktivität, Sensitivierung, Übungseffekte; potentielle Gefährdung interne bzw. Konstruktvalidität) Kontrolle des Vortest-Effekts

Interpretationsmöglichkeiten

• Beschreibung Merkmalsausprägung AV

• Beschreibung Zusammenhang UV & AV

• Schlussfolgerung über kausalen Einfluss von UV auf AV

Kontrolle von Vortest-Effekten: Solomons Vier-Gruppen-Plan

Kombination elementarer Versuchspläne (mit vs. ohne Vortest)

Vorteile

• Ermöglicht Analyse möglicher Vortest-Effekte

• Erlaubt Analyse möglicher Wechselwirkung zwischen Vortest& Treatment

• Repliziert Treatment-Effekt (within: O2>O1; between: O2>O4, O5>O6)

Nachteile

• Doppelter Erhebungsaufwand (4 statt 2 Gruppen); Auswertung nicht trivial

• Notwendig für Untersuchung von Vortest-Treatment-Interaktionen

• Empfohlen um Vortest-Effekte neuer Messmethode zu untersuchen

• Kombination mehrerer experimenteller Faktoren

• Vorteil faktorieller Designs: Analyse von Interaktionseffekten

• Typen von Interaktionsmustern

• Interpretation von Haupteffekten bei Vorliegen von Interaktionseffekten

• Interpretation von Interaktionseffekten auf manifester vs. latenter Ebene

Faktorielle Designs: Kombination experimenteller Faktoren

Faktoren (Typ, Anzahl)

• Treatment-Faktor: experimentell variierte unabhängige Variable (UV)

• (andere Faktortypen spätere Termine)

Art ihrer Kombination

• Faktoriell: Alle möglichen Kombinationen der Faktorstufen realisieren

• (Hierarchisch/genestet -> spätere Termine)

• Bsp.: Faktorielles (2x2-) Design mit 2 Treatment-Faktoren

Faktorielles Designs - Beispiel

Faktorielles(2x2-) Design

Bsp: Lernen

• UV/Faktor A: Lerndauer (A1: lang vs. A2: kurz)

• UV/Faktor B: Lernhäufigkeit (B1: häufig vs. B2: selten)

• 2x2-Design: 4 Versuchsbedingungen als Kombination von A & B

• Alle möglichen Kombinationen der (beiden zweifach gestuften) Faktoren sind realisiert

Solomon-Plan als faktorielles (2x2-) Design

Faktorielle Designs: Analyse von Interaktionseffekte

Vorteile faktorieller Designs:

• Effizienter als eine Durchführung jeweils einzelner Experimente für jeden der Faktoren (jede Untersuchungseinheit wird doppelt genutzt)

• Entscheidender Vorteil: Untersuchung von Interaktionseffekten möglich

Haupteffekt vs. Interaktion (Wdh).

• Haupteffekt: Wirkung eines Faktors A  unabhängig von den Stufen des anderen Faktors

• Bsp: Frustration erhöht bei allen Personengruppen Aggression

• Interaktion: Wechselwirkung zwischen zwei Faktoren: Wirkung eines Faktors A hängt von Ausprägung des Faktors B ab

• Bsp: Frustration erzeugt nur/stärker bei Männern Aggression (nicht bei Frauen)

• Bsp: Ermahnung führt bei älteren Kindern zu mehr angepasstem Verhalten, bei jüngeren Kindern zu weniger angepasstem Verhalten (Wutanfall)