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Versuchsplanung

Konzeption und Systematik /

Experimentelle Versuchspläne

Sozialpsychologisches ExperimentalpraktikumSommersemester 2011Goethe Universität Frankfurt

Marc Gottwals, Stella Kister, Eleni Koll

Konzeption und Systematik der Versuchspläne


Within-subjects Designs

Carry-Over-Effekte

Mehrfaktorielle Designs

Haupteffekte & Interaktionen in 2x2-Designs

Exkurs: Trendanalysen, Wechselwirkungen, Mischdesigns

Übersicht

Definition des Versuchsplan (Designs):

standatisiertes, routinemäßig anwendbares Schema (Strukturschema), das dem Aufbau, der Kontrolle und der methodologischen Bewertung einer empirischen Untersuchung von unabhängigen (UV) und abhängigen Variablen (AV) sachlogisch zugrunde liegt.


Spiralenmodell


Versuchsplan:

- Bindeglied zwischen Hypothese (1) und Versuchsaufbau (3)

- Untersuchungsanliegen meist im Zusammenhang mit bedingungsanalytischen Fragestellungen

- Ursache- Wirkungs-Beziehungen zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen


Einteilung der Versuchspläne (Designs) nach vier Haupttypen in der Systematik der Versuchspläne


Bsp.: Designschema/ Allgemeine Verwendung von Designsymbolen:

R = Zufallsgruppenbildung (Randomisierung)

X = experimentelle Behandlung (Stufen/ Treatments)

Y = abhängige Messwerte der Beobachtungen (AV)


Randomisierung: Zufallsgruppenbildung

zur Untersuchung der Auswirkung zweier unterschiedlicher- experimenteller Bedingungen genutzt

➡ Zuordnung muss per Zufall erfolgen

Zuordnungsmöglichkeiten:

Münzwurf

Zufallszahlentabelle

Computeralgorithmen


vier Designtypen werden nach kausalhypothetischer Relevanz abgestuft

im Hinblick auf die drei wesentlichen Hauptmerkmale (drei Gütemerkmale) einer allgemeinen Versuchsplanungslogik bewertet

Plus (+) = Gütemerkmal vorhanden (positive Bewertung)

Minus (-) = Gütemerkmal nicht vorhanden (negative Bewertung)

Allgemeine Gütemerkmale eines Versuchsplans

Gütemerkmal 1:

Kausaltheoretische Hypothese ist vorhanden

klare kausalbezogene Hypothesenbildung, vor Versuchsbeginn

theoretisch bestmögliche Versuchsplanung für den konkreten Untersuchungsfall erfolgt

Beispiele: Untersuchungen mit Symbolvermerken eines strengen Experiments (R, W, B (R))


Gütemerkmal II:

Experimentelle Variable ist manipulierbar

Variablen tatsächlich gemäß theoretischer Ansätze/ Hypothesenbildung sachrepräsentativ variiert werden

im qualitativen, wie im quantitativen Sinne


Gütemerkmal III:

Alle übrigen Versuchsbedingungen sind kontrollierbar

Erwartung alle Störgrößen (Störvariablen) auszuschalten/ kontrollieren zu können

➡ sehr hoher methodischer Anspruch: experimentelle Kontrolle = selten zu erfüllen


Drei Pluszeichen (+++):

alle drei Gütemerkmale gegeben

ideales Design

Drei Minuszeichen (---):

Fehlen aller drei Gütemerkmale

interne Validität eines Experiments gefährdet


„Strenge“ Experimente

➡ eher Laborexperimente

„Korrelative“ Untersuchungen

➡ eher Feldversuche


Moderne gegenüber klassischer Versuchsplanung

strenge Experimente eher Fiktion

die den Forschungsprozess eher behindern als fördern (Cronbach; 1975)

erhöhte Präzision („interne“ Validität) nicht gleich Erhöhung der „externen“ Validität, und somit keine Erhöhung des psychologischen Erkenntnisgewinns!


Experimentelle Versuchspläne:

Zufallsgruppenbildung (Randomisierung)

Wiederholungsmessungen

Blockbildung

➡ wichtigsten Designs der Experimentalpsychologie


„Between-Designs“ bezeichnet, da basierend auf Mittelwertsvergleich

Zuordnung per „Zufall“

Annahme: interindividuelle Unterschiede (zw. den einzelnen VP) verteilen sich zufällig auf die einzelnen Bedingungen

Bsp.:

Zweistichprobenversuchspläne (1 UV, 2 Stufen)

Mehrstichprobenversuchspläne (unifaktoriell und mind. 3 Stufen/mehrfaktoriell u mindestens 2 Stufen)

Versuchspläne mit Randomisierung

Vorteile:

Zufällige Verteilung der Merkmale (VP), die als Störvariablen wirken könnten

➡ Organismusfaktoren üben keinerlei Effekt auf die AV aus, erhöht die interne Validität

explizite Kenntnis der Störvariablen nicht notwendig

Nachteile:

„Ökonomie-Problem“, Randomisierung erfordert ausreichend große Stichprobe

Zufallsfehler typischerweise hoch

Versuchspläne mit Randomisierung

dienen der Verminderung der zufälligen Fehlervarianz

bekannte Störfaktoren werden erfasst, VPs bezüglich der Ausprägung in diesen Variablen systematisch den einzelnen Bedingungen zugeordnet

➡ homogenere experimentelle Gruppen

VPs werden in Rangreihe gebracht, dann in Blöcke (statistische Zwillinge) eingeteilt

➡ VPs innerhalb eines Blocks ähnlicher als VPs ausserhalb eines Blocks

Blocks werden per Zufall (R) den experimentellen Bedingungen zugeordnet

Versuchspläne mit Blockbildung

Bsp:

Zweistichprobenversuchspläne

Mehrstichprobenversuchspläne (unifaktoriell/ mindestens 3 Stufen oder mehrfaktoriell/ mindestens jeweils 2 Stufen)


Vorteile:

Kompromiss der beiden anderen Designs, kombiniert die jeweiligen Vorteile

Ausgangsunterschiede zwischen experimentellen Bedingungen wesentlich geringer als per Randomisierung

geringere Stichprobengröße möglich

Nachteile:

Voraussetzung expliziter Vorkenntnisse der Störvariablen

Versuchsaufwand typischerweise sehr hoch


Experimentelle Versuchspläne, bei denen man dieselben Probanden nacheinander allen Stufen einer Unabhängigen Variablen aussetzt und jeweils die Ausprägung der AV misst.

Between-subjects Designs: Verschiedenen Stufen einer UV werden verschiedene Probanden zugeordnet.

Within – subjects Designs

Ökonomischer

Lösen das Problem personengebundener Störvariablen

Subjektive Urteile über Stimuli hängen häufig von dem Kontext ab, in dem sie dargeboten werden

Kleine Effekte können leichter entdeckt werden; Within-subjects Designs sind sensitiver

Vorteile von within-subject Designs

Entsprechende UV kann nicht immer sinnvoll innerhalb einer Person variiert werden

Erkennen der Hypothese durch Probanden

Reihenfolgeeffekte

Nachteile von Within-subjects Designs

Entstehen auf Grund der Reihenfolge, in der verschiedene experimentelle Bedingungen durchgeführt werden

Verhalten der VP in der Bedingung X hängt davon ab, ob VP zuvor der Bedingung Y ausgesetzt war

Carry – Over - Effekte

VP erhält i.d. Experimentalbedingung den Hinweis; i.d. Instruktion zur Kontrollbedingung fehlt er

VP mit der die Experimentalbedingung vor der Kontrollbedingung durchgeführt wurde, kann den Hinweis auch in der Kontrollbedingung verwenden Auftreten eines Carry-Over-Effekts wahrscheinlich

ACHTUNG!Die Kontrollbedingung mit allen Teilnehmern zuerst durchzuführen löst das Problem nicht! Dadurch blieben mögliche Positionseffekte unbalanciert!

Bsp.: verbessert ein Hinweis die Fähigkeit der VP, mathematische Probleme zu lösen?

KEINE Möglichkeit zur effektiven Kontrolle von Carry-Over-Effekten

Wenn solche Effekte wahrscheinlich auftreten between-subjects-Design einsetzen

Auftreten von Carry-Over-Effekten nicht auf solche Manipulationen beschränkt

z.B. - Wirkung von Medikamenten/Drogen

- Belohnung/Bestrafung

Experiment einmal im within-subjects Design und einmal im between-subjects Design durchführen

In beiden Varianten derselbe Effekt der UV Kein Carry-Over-Effekt

Unterschiedliche Wirkung der UV Carry-Over-Effekt

Carry – Over – Effekte als eigenständiges Phänomen

Experimente, die die Wirkung mehrerer Uvn bzw. mehrerer vermuteter Ursachen zugleich untersuchen

Bsp.: Untersuchung der Ursachen aggressiven Verhaltens

Jede Stufe einer UV sollte mit jeder Stufe der anderen UVn kombiniert werden

Mehrfaktorielle Designs

Beispiel

2 x 2-Design

Anzahl der Stufen der verschiedenen UVn miteinander multipliziert = Zahl der Bedingungen

Sehr viele Bedingungen = Sehr aufwändig

Interpretation der Ergebnisse mit ganz vielen UVn sehr kompliziert

Experimente mit mehr als 3 UVn sehr selten

Grenzen der mehrfaktoriellen Designs

Wirkung von 2 UVn bestimmen:◦ 1. Hypothese testen◦ 2. Vermutung überprüfen

Haupteffekte & Interaktionen in 2 x 2-Designs

Vorteil:- weniger Versuchspersonen- neue Erkenntnisse

Interaktion zwischen unseren beiden UVn feststellbar

Sarris, V.; Reiß, S. (2005). Kurzer Leitfaden der Experimentalpsychologie.

Sedlmeier, P.; Renkewitz, F. (2008). Forschungsmethoden und Statistik in der Psychologie

Quellen

Danke für Ihre Aufmerksamkeit!

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