Experimentelle und nicht-experimentelle Forschungsdesigns Flashcards
1
Q
Bedingungen für Kausalität
A
- Kausale Interpretation im Sinne der internen Validität nur dann gerechtfertigt wenn drei Bedingungen erfüllt sind
- Kovariation = Kovariation von UV und AV liegt vor
- Zeitliche Vorgeordnetheit = Die Variation der UV ist früher aufgetreten als die Variation in der AV
- Ausschluss von Alternativerklärungen durch Drittvariablen = Kovariation von UV und AV kann nicht durch Drittvariable erklärt werden
- Interne Validität = Ermittelte Ergebnisse können kausal interpretiert werden
2
Q
Forschungsansätze zur Prüfung von Kausalhypothese
A
- Unterscheidung danach wie Variation der UV erfolgt
- Natürlich = Kommt einfach vor
- Induziert = Künstlich hergestellt
3
Q
Forschungsansätze zur Prüfung von Kausalhypothese- Natürliche Variation
A
- Korrelativer Forschungsansatz
- Statistischer Kennwert = Zusammenhangmaß/ Korrelation
- Je-x-desto-y Hypothesenform
4
Q
Forschungsansätze zur Prüfung von Kausalhypothese- Induzierte Variation
A
- Experimenteller und quasi-experimenteller Forschungsansatz
- Wenn-dann Hypothesenform
- UV Kategorial = Diskrete Ausprägungen werden hergestellt/ Bei natürlichen Variationen nur kontinuierliche Merkmale mit unendlich vielen Abstufungen
- Statistischer Kennwert = Differenzen der UV-Ausprägungen hinsichtlich ihrer AV-Mittelwerte
5
Q
Korrelativer Forschungsansatz
A
- Natürlich vorliegende Variation der UV
- Zwei oder mehr Variablen werden systematisch gemessen und deren Zusammenhänge bestimmt
- Querschnittserhebung = Erhebung im Messzeitpunkt
- Längsschnitterhebung = Erhebung in mehreren Messzeitpunkten/ Panel = Selbe Personen zu mehreren Messzeitpunkten befragt
- Prototyp der Messung = Fragebogenstudie/ UV und AV könnten allerdings (weiteführend) auf verschiedene Weisen gemessen werden
- Negativer Zusammenhang = Je größer X desto kleiner Y/ Positiver Zusammenhang = Je größer X desto größer Y
6
Q
Vorteile & Nachteile Korrelativer Forschung
A
- Vorteile = Ökonomisch/ Große repräsentative Stichprobe möglich
- Nachteile = Präzedenzproblem = Ursache muss Wirkung vorausgehen/ Konfundierungsproblem = Einfluss von Drittvariable nicht auszuschließen/ Interne Validität sehr eingeschränkt/ Nicht als Beleg für Kausalität geeignet aber kann Hinweise liefern (Besonders wenn UV nicht induziert werden kann)
7
Q
Präzedenzproblem
A
- Kontrolle der zeitlichen Vorgeordnetheit der UV
- Problematisch bei Querschnittsdesign wenn UV und AV simultan erhoben werden
- Bei Vorgeordnetheit geht es nicht um darum was zuerst gemessen sondern was zuerst aufgetreten ist
- In experimentellen Designs ist die zeitliche Vorgeordnetheit besser kontrollierbar da Manipulation der UV vor Messung der AV stattfindet
- Manchmal zeitliche Vorgeordnetheit logisch begründbar = Z.B: Elterlicher Erziehungsstil- Verhaltensprobleme im Jungendalter
- Einige Längsschnitt Korrelationsstudien erlauben die Erhöhung der internen Validität = Z.B. Cross-Lagged Panel-Design/ Ausmaß des Konsums gewalthaltiger Medien Auswirkung auf Aggressionsneigung zu späterem Zeitpunkt/ Interne Validität allerdings nie optimal da immer Störvariablen vorhanden sein können
8
Q
Konfundierungsproblem
A
- Konfundierung = Eigentlich ist Drittvariable für kausalen Zusammenhang zwischen AV und UV verantwortlich/ Scheinkorrelation
- Korrelation/ Kovariation sind notwendige aber keine hinreichende Bedingung für einen Schluss auf kausale Effekte
- Korrelation alleine ist nicht sensitiv für Richtung der Kausalkette
9
Q
Möglichkeiten zur Reduktion des Konfundierungsproblems
A
- Konfundierte Variablen konstant halten = Z.B. Nur Jungen oder nur Mädchen untersuchen
- Konfundierte Variablen miterfassen und in Auswertung rausrechnen (auspartialisieren) = Man muss wissen welche Variablen die Schlussfolgerung stören könnten
10
Q
Logik des Experiments und Experiment Allgemein
A
- Experiment = Systematisch Beobachtung einer AV unter verschiedenen Bedingungen einer UV/ Untersuchungsanordnung zur Überprüfung von Kausalhypothesen/ Kontrolle von Störvariablen
- Experiment am besten geeignet für Analyse kausaler Beziehungen = 1. Kontrolle der zeitlichen Vorgeordnetheit/ 2. Kontrolle von Störvariablen
- Nutzung für temporale Fragestellungen = Folgt X immer auf Y?
- Nutzung für konditionale Fragestellungen = Folgt Y wenn X vorausgeht?
- Nutzung für finale Fragestellungen = Tritt X auf damit Y folgt?
- Nutzung für kausale Fragestellungen = Ist X die Ursache und Y die Wirkung?
11
Q
Bedingungen einer Untersuchungsanordnung für Experimente zu Kausalhypothesen
A
- Systematische Manipulation der UV
- Mindestens zwei experimentelle Bedingungen
- Messung der Wirkung in AV
- Kontrolle von Störvariablen in Untersuchungssituation
- Kontrolle von personenbezogenen Störvariablen durch Randomisierung
12
Q
Variationen in der UV
A
- Induktion bzw. künstliche Herstellung der Variation in der UV
- In korrelativen Studien nur sehr schwer Kontrolle über UV
- In Experiment hat VL Kontrolle über = 1. Zeitliche Vorgeordnetheit (Wann UV auftritt)/ 2. In welcher Situation die UV induziert wird/ 3. Welche Person welchen Wert auf der UV hat
- Es kann Kovariation zwischen UV und AV überprüft werden aber auch sichergestellt werden dass Variation in UV früher stattfindet als Variation in AV
13
Q
Störvariablen und Konfundierung
A
- Unsystematische Störvariablen = Drittvariable hängt mit AV zusammen nicht aber mit UV/ Vermindern nicht die interne Validität des Ergebnisses
- Systematische Störvariablen = Drittvariable hängt sowohl mit UV als auch mit AV zusammen/ Mindern interne Validität des Ergebnisses
- Konfundierung = Durcheinandergeraten (konfundieren) mit einer Drittvariable/ UV kovariiert mit Drittvariable
- Scheineffekt = Verwechslung des Effekts einer UV mit einer Drittvariable/ Systematische Störvariable kovariiert sowohl mit UV als auch mit AV
14
Q
Typen systematischer Störvariablen
A
- Situationsbezogene Störvariablen = Störeinflüsse die im Untersuchungskontext entstehen Z.B. Lärm oder Hitze/ Auch VL bezogenen Störungen
- Personenbezogene Störvariablen = Störeinflüsse die auf VP zurückzuführen sind Z.B. Geschlecht
15
Q
Kontrollmöglichkeiten situationsbezogener Störvariablen
A
- Ziel = Variablen die mit AV korreliert sind sollen sich nicht über verschiedene Untersuchungssituationen unterscheiden
- Elimination von Störvariablen = Z.B. Computergestützte Durchführung eines Projektes um Variable VL auszuschalten
- Konstanthaltung von Störvariablen = Störvariable existiert weiterhin/ Jedoch mit einer Varianz von Null sodass in jedem Experiment dieselbe Ausprägung/ Z.B. Standardisierung der Untersuchung
- Ausbalancierung von Störvariablen = Störvariable existiert weiterhin ist aber gleich verteilt/ Jede Ausprägung der Störvariablen hat die gleiche Ausprägung/ Z.B. Gleich viele Morgens- und Mittagsdurchgänge
- Auspartialisierung von Störvariablen = Daten werden im Nachhinein um den Einfluss der situationsbezogenen Störvariablen bereinigt/ Z.B. Tageszeit der Untersuchung
16
Q
Kontroller personenbezogener Störvariablen
A
- Ziel = Merkmale die mit AV korreliert sind sollen bei VPs zwischen beiden Bedingungen gleich bleiben
- Durch Randomisierung lässt sich kontrollieren welcher Person welche Bedingung zugeordnet wird/ Somit lässt sich Konfundierung mit UV ausschließen aber personenbezogene Störvariablen nicht kontrollierbar
- Parallelisierung = Ausbalancierung hinsichtlich zentraler Störvariablen
- Auspartialisierung = Elimination zentraler Störvariablen
17
Q
Randomisierung
A
- Zuweisung der Untersuchungseinheiten zu experimentellen Bedingungen nach dem Zufallsprinzip
- Personenbezogene Störvariablen sollten in allen experimentellen Bedingungen gleich verteilt sein und besitzen selben Mittelwert/ Standardabweichung/
- Experimentelle Bedingungen unterscheiden sich nur in experimenteller Manipulation/ Alle Störvariablen hängen nicht mehr mit UV zusammen und haben keine Kovariation mit UV/ Führt dazu dass Personenbezogene Störvariablen keine Alternativerklärung darstellen können
- Vorteil von Randomisierung = Einzige Prozedur die auch unbekannte personenbezogene Störvariablen kontrolliert!
18
Q
Randomisierungstechniken
A
- Einfache Techniken = Münzwurf/ Würfelwurf/ Karten mit Zahlen
- Bessere Techniken = Systematische Herstellung des Zufalls durch Z.B. Vorgefertigte Zufallszahlenliste/ Computergestützte Zufallszahlen
19
Q
Zufallszahlenliste
A
- Nummerierung der Versuchsteilnehmer
- Zuordnung der experimentellen Bedingungen zu Zahlen/ Z.B. (EG 0-4/ KG 5-9)
- Auswahl eines beliebigen Punktes in der Zufallszahlenliste
- Von diesem Punkt aus horizontal oder vertikal eine Zahlenliste entnehmen/ Muss geplanter Anzahl von Teilnehmern entsprechen
- Zuteilung der Teilnehmer zu den Gruppen gemäß der zugeordneten Zufallszahl
20
Q
Randomisierung- Einschränkende Aspekte
A
- Randomisierung manchmal nur schwer durchführbar = Z.B. Schulklassen sind bereits in höhere Ordnung zugeteilt
- Randomisierung ist ethisch problematisch = Z.B. Neue Therapie und VP unterscheiden sich im Schweregrad der Erkrankung
- Randomisierung ist nur effektiv bei hinreichend großen Stichproben = Gesetz der großen Zahlen/ Empfehlung lautet mindestens 20 Personen pro Bedingung
- Parallelisierung erlaubt Gleichverteilung der Störvariablen/ Wird vor Randomisierung vorgenommen
21
Q
Parallelisierung
A
- Ziel = Personen so auf Bedingungen aufteilen dass die Verteilungen der Störvariablen in den Bedingungen identisch ist
- Nur möglich wenn Ausprägung der VPs hinsichtlich der Variablen bekannt ist = 1. Mittlere Ausprägung der Variable ist gleich/ 2. Varianz der Variable unterscheidet sich nicht zwischen unterschiedlichen experimentellen Bedingungen
- Betreffende Variable kommt nicht mehr als Alternativerklärung in Betracht
22
Q
Begriffsverwendung von Parallelisierung
A
- Kategoriale Variablen = Ausbalancierung/ Bei wenigen Ausprägungen/ Z.B. Geschlecht
- Kontinuierliche Variablen = Parallelisierung/ Viele Ausprägungen/ Z.B. Intelligenz
- Matching
- Prinzip ist identisch bei allen
23
Q
Vorgehen Parallelisierung
A
- Störvariable im Vorhinein erfassen/ Werte in Reihenfolge bringen
- Rangreihe folgend werden Personen randomisiert den experimentellen Bediungen zugeordnet
- Störvariable sollte dann in allen Bedingungen gleich verteilt sein im Idealfall
24
Q
Parallelisierung ist geeignet für
A
- Kontrolle von einer/ wenigen Störvariablen = Multivariate Parallelisierung möglich
- Stabile/ reliabel messbare Störvariablen = Z.B. Geschlecht
- Auch bei kleinen Stichproben effektiv
25
Q
Nachteile von Parallelisierung
A
- Störvariable muss bekannt und messbar sein
- Relativ aufwändig
- Multivariate Parallelisierung sehr komplex = Erforderlich bei mehreren Störvariablen
- Ethische Probleme durch die Zuweisung = Z.B. Schweregrad einer psychischen Störung durch neue Therapie behandeln
26
Q
Validitätsgefährdung
A
- Validität der statistischen Schlussfolgerung = Z.B. durch zu kleine Stichproben
- Interne Validität = 1. Situationsbezogene Störvariablen = Trotz besseren Prozeduren und Alternativerklärungen durch situationsbezogene Störvariablen können diese nicht mit Sicherheit ausgeschlossen werden/ 2. Personenbezogene Störvariablen = Bei größeren Stichproben durch Randomisierung aber bei kleineren problematisch/ 3. Messwiederholungsbezogene Gefährdung = Differentielle Störeffekte in der Experimentalgruppe (Nicht in Kontrollgruppe)/ Interne Validität jedoch im Experiment deutlich höher als bei korrelativen Forschungsmethoden
27
Q
Konstruktvalidität der experimentellen Manipulation
A
- Nur eine Varianz in dem interessierendes Merkmal zulässig/ Keine Manipulation in anderen Merkmalen
- Experiment kann hohe interne Validität mit gleichzeitig geringer Konstruktvalidität haben/ Z.B. Ego Shooter repräsentiert auch andere Variable die Einfluss auf AV hat
- Ziel = Experimentelle Manipulation muss optimal das Konstrukt repräsentieren das in Hypothese als Ursache identifiziert wurde
- Experimentelle Bedingungen dürfen sich nur hinsichtlich des Konstrukts unterscheiden das Manipulation von UV zugrunde liegt
- Gefährdungen = 1. Fehlende Konstruktabdeckung = Teile des theoretischen Konstrukts nicht abgedeckt/ 2. Konstruktkonfundierung = Manipulation falscher Variable Z.B. Gewalttätiges Spiel ist actionreicher als nicht-gewalttätiges Spiel
- Experimentelle Bedingungen sollten sich nur hinsichtlich des Ursache-Konstrukts unterscheiden/ Auf keinen Fall aber in Bezug auf Variablen mit Einfluss auf AV
28
Q
Manipulationschecks bei Konstruktvalidität
A
- Empirische Überprüfung der Konstruktvalidität mit Manipulationschecks
- Schriftliche Befragung der VP am Ende der Untersuchung
- Vortest mit Experten = Z.B: Einstufung verschiedener Spielversionen hinsichtlich Gewalt, Schwierigkeit etc)
29
Q
Externe Validität
A
- Gefährdet wenn Personenstichprobe/ Setting/ Zeitpunkt des Experiments sich von tatsächlicher Population in Merkmalen unterscheidet die Einfluss auf AV und UV haben
30
Q
Quasi-Experiment
A
- Hauptunterschied zu Experiment = Randomisierung nicht möglich
- Randomisierung nicht immer möglich in angewandter Forschung/ Deshalb Problem personenbezogener Störvariablen weiterhin vorhanden
- Künstlich hergestellte und induzierte Variation der UV wie bei randomisierten Experiment
- Gleiche oder ähnliche Bedingungen und Struktur wie bei randomisierten Experiment
- Unterschied hinsichtlich mindestens zwei Bedingungen (Experiment) = Quasi-experimentelle Designs auch nur mit einer Bedingung möglich
31
Q
Kontrolltechniken
A
- Systematische Variation = Störvariable wird durch systematische Variation quasi zu UV
- Zufällige Variation = Randomisierte Zuordnung von Ausprägungsgraden einer Störvariable zu experimentellen Bedingungen/ Verhindert Konfundierung und macht systematische Variation der UV überflüssig?
- Blindversuche = VL kennt zugrundeliegende Hypothese nicht/ Somit keine Erwartungshaltung
32
Q
Messwiederholung
A
- Messung der Probanden bei mehreren experimentellen Bedingungen
- Sequenzeffekte = Positionseffekte/ Übertragungseffekte/ Effekte des zwischenzeitlichen Geschehens
- Positionseffekte = Übungseffekte/ Sensibilisierungseffekte/ Erinnerungseffekte/ Ermüdungseffekte (con)
- Übertragungseffekte = Frühere Bedingungen haben inhaltliche Wirkung auf AV in späteren Bedingungen
- Effekte des zwischenzeitlichen Geschehens = Nicht mit Experiment sondern aus täglichem Umfeld/ Wird größer mit dem zeitlichen Abstand zwischen Messungen
33
Q
Externe Validität
A
- Populationsvalidität = Übertragbarkeit auf Population
- Situationsvalidität = Generalisierbarkeit auf andere Situationen
- Variablenvalidität = Übertragbarkeit auf andere Formen der Operationalisierung der UV und AV
- Ableitungsvalidität = Ausmaß der korrekten Ableitung der Hypothese zu Testhypothesen
- Statistische Validität = Güte der Auswahl und Anwendung statistischer Verfahren
- Präzision = Wahrscheinlichkeit dass vorhandener Zusammenhang auch tatsächlich nachgewiesen wird
- Primärvarianz = Bildet Bedeutung der experimentellen Faktoren ab/ Soll maximiert werden
- Sekundärvarianz = Bedeutung anderer störender Einflussgrößen/ Soll minimiert werden
34
Q
Arten von Experimenten
A
- Experiment
- Feldexperiment = Natürliche Bedingungen/ Geringe interne Validität/ Kontrolle der Störvariablen schwierig/ Hohe externe Validität durch Übertragbarkeit
- Quasi-Experiment = Randomisierung nicht möglich/ Z.B. Messwiederholungen, Organismische UV, Ethische Erwägungen
- Feldstudie = In natürlicher Umgebung ohne Randomisierung/ Interne Validität gering/ Externe Validität hoch
- Ex-post-facto-Studie = Fehlende Kontrolle Störvariable/ UV & AV erst im Nachhinein getrennt/ Berechtigung zur kausalen Interpretation fragwürdig
- Vorexperimentelle Anordnung = Keine Variation in UV/ Keine echte experimentelle Variante/ Eher Studie oder Voruntersuchung
- Erkundungsexperiment = Hypothesen nicht oder unpräzise vorhanden/ Hypothesengenerierung damit man diese später prüfen kann
- Untersuchungen können hypothesenprüfende und generierende Anteile enthalten
35
Q
Vor und Nachteile Experiment
A
- Kontrolle im Experiment ermöglicht kausale Interpretation (pro)
- Despriktive vs. Explanative Kausalität = Wirklich Begründung oder nur Beschreibung des kausalen Zusammenhangs? (con?!)
- Künstlichkeit der Untersuchungssituation (con)
- Hoher Aufwand (con)
36
Q
Between-Subjects vs. Within-Subjects Design
A
- Between-Subjects = Unabhängige Gruppen mit verschiedenen Bedingungen/ Kontrolle personenbezogener Störvariablen nötig
- Within-Subjects = Eine Person durchläuft mehrere experimentelle Bedingungen/ Eher bei kleineren Stichproben
