Buffl

4. Sitzung - Kontrolltechniken

HM
von Hanna M.

Max-Kon-Min-Prinzip:

Prinzip: Kontrolle interner & statistischer Validität

Max-Kon-Min-Prinzip: Drei Arten der Variation



Primärvariation (Effekt der UV, intern/statist. Val.):

  • Systematische Variation der Zielgröße, hervorgerufen nur aufgrund der interessierenden Faktoren


Sekundärvariation (systematische Störvariablen, intern. Val.):


  • Systematische Variation der Zielvariable, hervorgerufen durch die Störfaktoren (nicht durch die interessierenden Faktoren)


Fehlervariation (unsystematische Störvariablen, statist. Val.):


  • Unsystematische Variation der Zielvariable, die weder auf den Einfluss von (identifizierbaren) Stör-noch auf die Manipulation derinteressierenden Einflussfaktoren zurückzuführen ist


Merkregel der Versuchsplanung:

  • Maximieren der Primärvariation (Effekt/Signal)

  • Kontrollieren der Sekundärvariation (Verzerrung ->         können Effekt den es gibt maskieren; Richtung/Größe verändern)

  • Minimieren der Fehlervariation (Rauschen im Hintergrund gering halten)


Max-Kon-Min-Prinzip: Maximierung der Primärvariation


Ziel: möglichst großer experimenteller Effekt

  • Wahl einer Operationalisierung mit möglichst großen Effekten

  • Möglichst reliable Implementation der UV (Person in Kontrollgruppe sollte nicht frustriert sein; in Experimentalgruppe maximal Frustriert)

  • Realisierung von extremen Faktorstufen der UV (Einfluss von Rauschne auf Lernen)

  • Auswahl möglichst vieler Stufen (weitere Operationalisierung -> Teststärker)


—> … alle weiteren Maßnahmen, die Effektgröße maximieren können


Max-Kon-Min-Prinzip: Kontrolle der Sekundärvariation (Störvariablen)


Störvariablen (SVn): alle Variablen (außer der interessierenden UV), die potentiell einen Einfluss auf die AV haben können

  • besonders problematisch, wenn mit der UV assoziiert (konfundiert): Effekt ist u.U. nicht auf die UV zurückzuführen, sondern auf eine nicht-kontrollierte SV, die systematisch mit der UV variiert




  • Effekt/Unterschied in AV beobachten -> kann Effekt der verborgenen Störvariable sein

  • BSp.: Unterschiedliche Therapiearten haben unterschiedlich starke Effekten

  • Aber: nicht nur die Therapieart unterschiedlich, sondern auch Motivation der Klienten usw.

  • hat wiederum Einfluss auf Therapieerfolg

  • Effekt würde auf Motivation zurückführen, wird aber in Untersuchung nicht deutlich

  • solche Korrelationen müssen kontrolliert/eliminiert werden


Systematische vs. unsystemtische Störvariable


  • kann aus Versuch letztendlich nichts schlussfolgern

  • können Effekte vortäuschen/verdecken


Unsystematisch:

  • durch starkes Rauschen könne sie real existierenden Effekt verdecken

  • Power adäquat wählen um Problem zu lösen


  • motivierte alle in EG

  • Problem: wissen nicht, welcher Faktor den Effekt hervorruft


Systematische StörvariablenKonsequenzen


Eine Störvariablen ist systematisch,wenn sie mit der UV kovariiert, d.h. „konfundiert“ ist (d.h. in verschiedenen Versuchsbedingungen unterschiedlich stark ausgeprägt ist)


  • können fälschlicherweise einen Effekt der UV auf die AV suggerieren

-> Trainierte zeigen bessere Leistung (AV), aber nicht wegen Training (UV), sondern wegen höherer Motivation (SV)


  • können einen tatsächlich vorhandenen Effekt verschleiern -> z.B. überwiegend unmotivierte TN im Training: positiver Effekt des Trainings (UV) wird durch negativen Effekt der Motivation (SV) verdeckt


-> Konsequenz systematischer SVn: falsche Schlussfolgerungen hinsichtlich des Effekts der UV auf die AV sind möglich, wenn SV nicht berücksichtigt wird



Unsystematische Störvariablen


Eine Störvariable ist unsystematisch, wenn sie nicht mit der UV kovariiert(d.h. in allen Versuchsbedingungen ungefähr gleich stark ausgeprägt ist); auch Fehlervarianz/“Rauschen“.


  • gibt es in jeder Untersuchung; vergrößern die Fehlervarianz der AV

  • können systematische Effekte der UV durch hohe Fehlervarianz überdecken

  • können das Auftreten von Effekten nicht erklären

  • kann z.B. durch Wahl einer reliablen Messung (Operationalisierung) der AV reduziert werden


-> Konsequenz: Wenn kein Effekt gefunden wird, kann dies an der erhöhten Fehlervarianz liegen. Wenn ein Effekt beobachtet wird, kann die unsystematische SV nicht dafür verantwortlich sein.

Randomisierung

Randomisierung= zufällige Zuweisung der Untersuchungseinheiten zu Bedingungen/Gruppen


  • Technik zur Kontrolle in der Person liegender, unveränderlicher Störvariablen

  • vorhandene Störvariablen werden nach Zufall auf die Gruppen verteilt


Ergebnis der Randomisierung:

  • SVnsind nicht mitBedingungszugehörigkeit konfundiert (nicht systematisch)

  • Bedingungen/Gruppen sind bzgl. aller Variablen gleich (bis auf Zufallsschwankungen; Gruppengröße N ≥ 30)

  • Definition Experiment: Wenn bzgl. einer UV randomisiert wird, dann ist die Untersuchung bzgl. dieser UV ein Experiment


Randomisierung und interne Validität


Beispiel: Untersuchung zum Effekt von Stress

  • Wirkung einer therapeutischen Intervention zur Stressreduzierung

  • Zwei Gruppen: EG/Therapie und KG/keine Therapie

  • Vergleich der Stress-Werte nach der Untersuchung

  • Frage: Wurden die Unterschiede durch die Therapie verursacht?

-> Mögliche Bedrohung der internen Validität durch externe Stressoren (Scheidung, Umzug, etc.)


->Randomisierung: gleiche Wahrscheinlichkeit externer Störeinflüsse in beiden Gruppen


Achtung: Randomisierung≠ Zufallsstichprobe!


Zufallsstichprobe: zufällige Auswahl aus der Population

  • Jede/R hat die gleiche Chance, ausgewählt zu werden

  • erhöht Ähnlichkeit von Stichprobe und Population (Vergleichbarer)

  • „Generalisierbarkeit“

  • Unterschiede sind zufällig zustande gekommen


Randomisierung: zufällige Zuweisung bereits ausgewählter Probanden zu Bedingungen/Gruppen

  • Jede/R hat die gleiche Chance, in jede Bedingung zu gelangen

  • erhöht Ähnlichkeit der verglichenen Bedingungen/Gruppen

  • interne Validität


Varianten der Randomisierung


  • Einfache Randomisierung

  • Mit vs. ohne Zurücklegen

  • Blockrandomisierung

  • Blockrandomisierungmit ungleichen Gruppengrößen

  • Adaptive Randomisierung


Author

Hanna M.

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