Buffl

5. Sitzung - Störvariablen & Kontrolltechniken

HM
von Hanna M.

Verblindung

Verblindung


Vorenthalten von Information über Hypothese bzw. Bedingung(en)

Kontrolliert systematische Störeffekte dieses Wissens


Drei Varianten:

EinfacheVerblindung:

  • Versuchsteilnehmer:in hat keine Kenntnis über Hypothese/Bedingungen

  • Häufig eingesetzt; minimaler Standard zur Vermeidung von Demand-Effekten


Doppelte Verblindung:

  • Versuchsteilnehmer:in und Versuchsleiter:in haben

  • keine Kenntnis über Hypothese/Bedingungkontrolliert z.B. Erwartungseffekte der Versuchsleiter:in

  • oft nicht streng umgesetzt/umsetzbar (zBwenn VL die Bedingung aktiv gestaltet)


Dreifache Verblindung:

  • Versuchsteilnehmer:in, Versuchsleiter:in, undAuswerter:inhaben keine Kenntnis über Versuchsbedingung (etc.)

  • kontrolliert Verfälschung der Ergebnisse, z.B. Effekte in gewünschte Richtung

  • noch selten; von Auswertungssoftware schlecht unterstützt


Verblindung der Datenauswertung

Hintergrund:


  • Viele Entscheidungen während Aufbereitung & Auswertung, die zusammengenommensubstantiellenEinflussauf Ergebnishabenkönnen

  • Interessen/MotivationenkönnendieseEntscheidungenbeeinflussen, und damitdie Schlussfolgerungenausden Datenverzerren


Bsp. fürmöglicheInteressen/Motivationen:

  • klares Datenmuster, ohneunerwartete(schwererklärbare) Effekte

  • eigeneTheorie/Hypothesebestätigen

  • konkurrierende Hypothese anderer Forschergruppewiderlegen

  • als erste:reinneues Phänomenentdecken /beschreiben


-> Vorübergehende Verblindung verhindert motivationale Verzerrungen

-> VerblindungalsTechnik zur UmsetzungaktivenSelbstzweifels(wiss. Selbstkontrolle)


“The first principle [of science] is that you must not fool yourself —and you are the easiest person to fool.” (R. Feynman)


Verblindung der Datenauswertung (2)


Varianten (Bsp.):

  • Cellscrambling: Labels der Versuchsbedingungen vertauschen

  • Variable blinding: Variablennamen ähnlicher Variablen vertauschen

  • Noising: Zufallszahl zu jedem Datenpunkt hinzufügen

  • Biasing: Effekt hinzufügen, um Unterschiede zwischen Bedingungen zu erzeugen/verdecken

  • Blind injection: „Signal“ wird zufällig in Daten eingefügt (z.B. Teilchenphysik)


Vorgehen:

  • Daten werden „verblindet“ (durch unabhängige Person/Software) -> Auswerter:inkann die Daten nicht inhaltlich interpretieren, kein Bezug zu Hypothese möglich (interessengeleitete Verfälschung unmöglich)

  • Datenaufbereitung und –Auswertung werden anhand verblindeter Daten fertig vorbereitet (Auswertungsskript wird erstellt)

  • „blind“ geplante Auswertung wird auf „entblindete“ Daten angewandt


-> Variable Blinding: Weiss nichtw as vorher und was nachher Messung ist

 -> Blind injection Variante von Biasing


Author

Hanna M.

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