Experimentelle Untersuchung zum Einfluss der standardisierten ...
Vorexperimentelle und Experimentelle Designs Barbara Werewka.
-
Upload
joerg-beltz -
Category
Documents
-
view
216 -
download
0
Transcript of Vorexperimentelle und Experimentelle Designs Barbara Werewka.
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 StimulusO – 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
AutounfälleTempo
100 200ohne Unfall
mit Unfall
Frage: Ist die Unfallwahrscheinlichkeit bei Tempo 100 höher als bei Tempo 200?
? ?
100 10
9
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 VersuchsgruppeR O Kontrollgruppe
Experimentelle Designs Versuchs und Kontrollgruppen
BlindversuchDen 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
DoppelblindversuchZusätzlich 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 VersuchsgruppenBeispiel :
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 BerufsfortbildungsprogrammO1 – Anteil der Wiederbeschäftigten Arbeitnehmer
mit FortbildungskursO2 - Anteil der Wiederbeschäftigten Arbeitnehmer
ohne Fortbildungskurs
Scheinkorrelation: Beispiel
X O1 (Versuchsgruppe) Arbeitslose mit BerufsfortbildungskursO2 (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/FreiwilligendilemmaExperiment 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) 6er Gruppe (31 % 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 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