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Methodik

Experimentelle Studie

Experimentelle Studie – Quantitative Ansätze

Experimente sind dir wahrscheinlich aus dem Chemieunterricht bekannt, wo diese zur Vermittlung chemischer Prinzipien in der Praxis eingesetzt werden.

Auch in der empirischen Forschung haben Experimente einen starken Praxisbezug. Diese werden durchgeführt, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verstehen. Dazu untersuchen die Forscher die Auswirkungen einer absichtlichen Veränderung, z. B. die Verabreichung eines Medikaments, auf ein Objekt, in diesem Fall den Patienten.

Durch eine zufällige Zusammensetzung der Versuchsgruppen und die Konstanthaltung der Versuchsbedingungen können Experimente sehr zuverlässige Ergebnisse für deine wissenschaftliche Arbeit gewinnen.

In diesem 1a-Studi Artikel lernst du die Durchführung der experimentellen Studie sowie dazugehörige statistische Analysen kennen.

 
Definition

Quasi experimentelle Studie

Bei experimentellen Studien führen Forscher kontrollierte Tests durch. Ziel ist es, die Beziehungen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen zu verstehen.

Dazu manipulieren sie absichtlich die unabhängigen Variablen und beobachten, wie sich dies auf die abhängige Variable auswirkt, um Veränderungen zu messen.

Die so gewonnenen Informationen werden zur Überprüfung von Kausalhypothesen verwendet. Kausalhypothesen gehen davon aus, dass die Veränderung einer Variablen die Veränderung einer anderen Variable verursacht.

Bias Risiko quasi experimentelle Studien

Bias bezeichnet eine Verzerrung bei der Datenerhebung in einer experimentellen Studie, die zu falschen Ergebnissen führen kann.

Bei der experimentelle. Forschung besteht das Risiko einer Stichprobenverzerrung. Diese liegt vor, wenn die Auswahl einer bestimmten Stichprobe von einer rein zufälligen Auswahl aus der tatsächlichen Grundgesamtheit abweicht. Diese ist damit nicht mehr repräsentativ, was die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse beeinträchtigt.

Um Verzerrungen und Messauswirkungen zu mindern, werden die Ergebnisse in einer experimentellen Studie mit einer Kontrollgruppe verglichen (experimental und Kontrollgruppen). Bei der Kontrollgruppe wird keine Manipulation vorgenommen. Hierdurch kann unter anderem der Hawthorne- oder Placebo-Effekt gemessen werden.

Diese Formen des Confirmation Bias liegen vor, wenn die Versuchspersonen ihr natürliches Verhalten durch die künstliche Versuchssituation verändern.

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Experimentelle Studie Definition

in Experiment und dessen experimentelles Design wird anhand von zwei Merkmalen definiert:

  • Die Forscher verändern mindestens eine Variable kontrolliert und untersuchen den so ausgelösten Effekt.
  • Diese unterbinden die Beeinflussung von anderen Variablen, auch Störvariablen.

Störvariablen sind alle Variablen, die die abhängige Variable beeinflussen und die Auswirkungen der unabhängigen Variable beeinflussen können. Die Kontrolle von Störvariablen verleiht dem Experiment eine hohe interne Validität, da die Effekte eindeutig auf die Variablen zurückgeführt werden können.

Beispiel:
Eine Studie untersucht den Einfluss von Koffein auf die Aufmerksamkeit. Die abhängige Variable ist die Aufmerksamkeitsleistung, die durch die aufgenommene Koffeinmenge (unabhängige Variable) beeinflusst werden soll.

Die Schlafdauer der Versuchspersonen zum Messzeitpunkt könnte eine Störvariable sein, da sie ebenfalls die Aufmerksamkeitsspanne beeinflussen kann. Die Forscher müssten also sicherstellen, dass alle Teilnehmer ungefähr gleich lange schlafen, um repräsentative Ergebnisse zu erzielen.

Experimente werden durchgeführt, wenn

  • die zeitliche Abfolge in der Ursache-Wirkungs-Beziehung wichtig ist.
  • eine bestimmte Ursache immer zu denselben Effekten führt, d. h. diese konsistent ist.
  • eine starke Korrelation besteht, d. h. eine klare Beziehung zwischen den Variablen.
Experimentelle vs. nicht-experimentelle

Nicht experimentelle Studie

Nicht-experimentelle Studien untersuchen vorgefundene Gruppen ohne Randomisierung und deren natürliche Unterschiede. Es findet also keine experimentelle Variation der unabhängigen Variablen statt, sondern nur deren Beobachtung.

Beispiel:
Um den Erfolg einer Lernmethode zu messen, könnten nicht-experimentelle Studien verschiedene Gruppen von Lernenden untersuchen, die bereits unterschiedliche Methoden nutzen. Der Erfolg ihrer Lernergebnisse wird analysiert, ohne dass ein Forscher gezielte Eingriffe oder Zuweisungen vornimmt. Stattdessen werden nur die natürlichen Unterschiede in den angewandten Lernmethoden beobachtet und analysiert.

Nicht-experimentelle Studien sind geeignet,

  • wenn die unabhängige Variable von den Forschenden nicht beeinflusst werden kann (z. B. das Wetter) oder
  • ethische Überlegungen gegen eine Beeinflussung sprechen.
Experimentelle Studie Nicht experimentelle Studie
Forscher greifen gezielt in das Geschehen ein (Manipulation) Kein gezielter Eingriff durch die Forscher
Randomisierung der Versuchsgruppe Keine Randomisierung der Versuchsgruppe
Geeignet zur Überprüfung von Kausalhypothesen Bedingt geeignet zur Überprüfung von Kausalhypothesen
- Analyse einer vorgefundenen Gruppe

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Die Entscheidung zwischen einer experimentellen Forschung und einer nicht-experimentellen Studie hängt von verschiedenen Faktoren ab:

  • Möchtest du ein Phänomen beschreiben und verstehen oder direkte Ursache-Wirkungs-Beziehungen untersuchen?
  • Sollen natürliche Bedingungen oder eine bestimmte Manipulation untersucht werden?
  • Ist eine zufällige Zuordnung der Versuchspersonen möglich?
  • Erfordert die Untersuchung eine hohe Kontrolle über die Versuchsbedingungen?
Beispiel

Experimentelle Studie Beispiel

Das nachfolgende Beispiel erläutert die theoretischen Konzepte einer experimentellen Studie. Es veranschaulicht dir, auf welche Aspekte es bei der Durchführung einer solchen Studie ankommt.

Download Experimentelle Studie Beispiel
Quasi experimentell

Quasi experimentelle Studie Checkliste

Im Gegensatz zu Experimenten untersuchen quasi-experimentelle Studien Versuchspersonen, die nicht zufällig ausgewählt wurden. Anstatt einer zufälligen Auswahl werden Personen aufgrund vorhandener Eigenschaften wie Beruf oder Alter ausgewählt.

Obwohl keine Randomisierung vorliegt, werden die Gruppen wie in echten Experimenten behandelt, indem die unabhängige Variable systematisch variiert wird. Die Studie misst dann die auftretenden Effekte auf die abhängigen Variablen.

Bei der schritthaften Durchführung deiner experimentellen oder quasi-experimentellen Studie kann dir die folgende Checkliste helfen:

1. Lege die zu untersuchenden Variablen fest

  • Formuliere eine möglichst konkrete Forschungsfrage und leite daraus unabhängige und abhängige Variablen ab.
  • Lege auch mögliche Fremd- und Störvariablen fest, die du später kontrollieren musst.

2. Hypothese formulieren

  • Bestimme die Hauptvariablen und treffe Vorhersagen darüber, wie sich diese beeinflussen. Diese Annahmen bilden die Hypothesen für das nachfolgende Experiment.

3. Entwickle dein Experiment

  • Bevor du dich für eine Art der Datenerhebung entscheidest, bestimme wie stark und fein deine unabhängige verändert werden soll.

Beispiel:
Du untersuchst die Auswirkung von Schlafdauer (unabhängige Variable)

  • Stärke der Veränderung: Du begrenzt die Schlafdauer deiner Teilnehmer auf 5 Stunden.
  • Feinheit der Veränderung: Du misst die Schlafdauer deiner Teilnehmer pro Stunde ohne Begrenzung. Dadurch kannst du feinere Effekte messen, da die Schlafdauer als kontinuierliche Variable behandelt wird
  • Überlege nun, wie die Datenerherbung erfolgen soll, z. B. in Form einer physikalischen Messung oder Beobachtung. Berücksichtige hierbei die Einhaltung der Gütekriterien empirischer Forschung.
  • Lege auch Methoden zur Kontrolle von Störvariablen fest. (z. B. Randomisierung, Konstanthaltung oder Ausschluss)

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4. Zuordnung der Teilnehmer in Gruppen

  • Experimentelle Studie: Weise nun deine Teilnehmer zufällig der Untersuchungs- und Kontrollgruppe zu. Die Kontrollgruppe erhält keine experimentelle Intervention.
  • Quasi-Experiment: Wähle aufgrund der festgelegten Merkmale geeignete Teilnehmer für deine Studie aus. Weise sie der Untersuchungs- und Kontrollgruppe zu.

5. Durchführung des Experiments

  • Führe nun die gezielte Intervention der abhängigen Variable durch und miss die Effekte.

6. Analysiere und interpretiere deine Daten

  • Werte deine Daten mit einer geeigneten Methode aus.
  • Vergleiche die Ergebnisse der Manipulation mit der Kontrollgruppe.
  • Interpretiere die Ergebnisse in Anbetracht der Forschungsfrage.
  • Überprüfe die Validität der Ergebnisse und schränke sie ggf. ein.
Häufige Fragen & Antworten

Du hast noch weitere Fragen zum Thema Methodik in wissenschaftlichen Arbeiten, die du nicht in diesem Artikel beantwortet bekommen hast? Dann recherchiere weiter in der 1a-Studi Akademie.

Eine experimentelle Studie ist eine wissenschaftliche Arbeit, die darauf abzielt, die kausale Beziehung zwischen Variablen zu untersuchen. In dieser Forschungsform werden die Probanden in unterschiedliche Gruppen unterteilt und mindestens eine unabhängige Variable manipuliert, um die Auswirkungen auf die abhängige Variable zu beobachten. Die Kontrolle von Störfaktoren ist dabei entscheidend.
Eine quasi-experimentelle Studie ähnelt einer experimentellen wissenschaftlichen Arbeit, jedoch fehlt hier die zufällige Zuordnung der Probanden zu den Versuchsgruppen. Sie wird oft in Bereichen angewendet, in denen eine vollständige Kontrolle der experimentellen Bedingungen ethisch oder praktisch nicht möglich ist.
Eine qualitativ hochwertige experimentelle psychologische Studie sollte klare Forschungsfragen und Hypothesen besitzen. Ein gut durchdachtes Versuchsdesign, die richtige Auswahl und Zuteilung der Probanden, sowie die Kontrolle von Störfaktoren sind ebenfalls essenziell. Ebenso sind valide und reliable Messinstrumente für die Datenerhebung von Bedeutung.
Moderatorhypothesen in einer experimentellen Studie werden mittels spezialisierter statistischer Verfahren berechnet, wie beispielsweise der Interaktionseffekt-Analyse. Hierbei wird untersucht, wie eine dritte Variable (der Moderator) die Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variable beeinflusst. Daten werden meist durch multiple Regressionsanalysen oder ANOVA verarbeitet.
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