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Zusammenfassung Kapitel 7: Untersuchungsdesigns in der Psychologie...

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M 1 – 3401 – Kapitel 7 – Untersuchungsdesigns in der Psychologie

Eine empirische Wissenschaft stützt sich auf empirisch gewonnene Daten. Die Grundlage für die Datenerhebung bilden empirische Untersuchungen auf Basis eines Versuchsplan oder Designs.

Zusammenfassung der Online-Vorlesung „Experimentelle Designs“ Von Prof. Dr. Renner, 2010 1. Was ist ein Design? Ein Design ist ein Versuchsplan. In einem Design werden folgende Eckdaten festgelegt: a) Wer untersucht wird b) Ob die Teilnehmer in Gruppen eingeteilt werden c) Ob und wie der Versuchsleiter (=VL) in die Untersuchung eingreift d) Die zeitliche Abfolge der Maßnahmen und Messungen im Verlauf der Untersuchung. Es a) b) c)

gibt 3 grundlegende Designs: Experiment Korrelatives Design Einzelfallanalyse und Komparationsforschung

2. Was ist ein Experiment? Beispiel 1: „zitro“ oder „pfeffi“ Beispielbeschreibung siehe Studienbrief. Theorie: Die wiederholte Darbietung eines Reizes führt zu einer positiveren Bewertung des Reizes, das ist der sogen. Mere-Exposure-Effekt (Zajonc, 1968). Dies lässt sich erklären mit der impliziten (=unbewußten) Wahrnehmungsgeläufigkeit. Dieser Effekt findet Anwendung in der Werbung. Ergebnisse: Am Ende der Tour wurde allen Teilnehmern die Auswahl zwischen „zitro“ und „pfeffi“ gelassen. Probanden mit pfeffi-Werbungsmappen wählten signifikant häufiger die „pfeffi“-Bonbons, als die mit zitro-Werbungsmappen oder werbungsfreien Mappen. Das wiederum ist erklärbar damit, dass ein Vortest eine Präferenz für den Zitronengeschmack ergab.

Beispiel 2: Kann man selbstreguliertes Lernen lernen? Beispielbeschreibung siehe Studienbrief. Theorie: Selbstreguliertes Lernen als wichtige Voraussetzung für Bildung, der kognitive, metakognitive und motivationale Prozesse (Planung, Zielsetzung, Selbstwirksamkeitserwartung…) fordert.

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Bisherige Forschungsergebnisse stützen die Hypothese, dass selbstreguliertes Lernen lernbar ist und den Wissenserwerb von sachbezogenen Inhalten fördert. Experiment: Setting: sieben Klassen der 7.Jahrgangsstufe einer integrierten Gesamtschule in NRW erhalten acht Schulstunden zum Thema Ernährung. In 4 der 7 Klassen wird in den letzten 15 Minuten zusätzlich eine Einheit über selbstreguliertes Lernen eingefügt. Ergebnisse: Bedeutsame Verbesserungen erfolgten zum selbstregulierten Lernen in den 4 Klassen mit zusätzlichem Unterrichtsinhalt. Keine Unterschiede ergaben sich bei einem Wissenstest zur Ernährung. Dafür aber tendenziell bessere Lernergebnisse in den 4 Klassen bei anderen Unterrichtseinheiten.

3. Was ist ein Experiment? Definition, Grundbegriffe, Varianten

3.1.

Definition: Nach Huber (2009) ist ein Experiment eine objektive Beobachtung von Phänomenen, die in einer streng kontrollierten Situation hervorgerufen werden, in der ein oder mehrere Faktoren variiert und alle anderen konstant gehalten werden. Diese Definition muß bei Feldexperimenten relativiert werden. Beispiel 1 + 2 sind Feldexperimente.

Die zwei Bedingungen eines Experimentes: a) Mindestens eine Variable (UNABHÄNGIGE VARIABLE=UV) wird systematisch variiert und es wird registriert, welche Effekte das nun auf die abhängige Variable (=AV) in der Experimentalgruppe (=EG) im Vergleich zur Kontrollgruppe (=KG) hat. b) Gleichzeitig wird die Wirkung anderer Variablen –den Störvariablen- ausgeschaltet.

Ziel es Experimentes ist es, die Auswirkung einer unabhängigen Variable auf die abhängige zu untersuchen bzw. die unabhängige Variable als Ursache für die abhängige auffassen zu können (=Königsweg).

3.2.

Arten von Treatments: UV=Treatment=Faktor Variationen bestimmter situativer Bedingungen können akustische oder optische bei Wahrnehmungsexperimenten sein, bei sozialpsychologischen können es die Anwesenheit oder das Verhalten von Personen sein. Beim 1.Beispiel war: -Treatment/UV: Darbietung oder Nicht-Darbietung eines optischen Reizes (=Werbung) -AV: war die spätere Bonbonauswahl. Beim 2.Beispiel war: -Treatment/UV: Darbietung oder Nicht-Darbietung der Unterrichtseinheit. -AV: Fähigkeit zum selbstregulierten Lernen, gemessen mit Fragebogen und Wissenstest. Es ergaben sich Unterschieds- (Bsp. 1) und Veränderungshypothesen (Bsp. 2)

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3.3.

Diese Folie gibt es im Vortrag nicht.

3.4.

Störvariablen und Randomisierung Um die kausale Rückführung der UV auf die AV nicht zu behindern, müssen die auftretenden Störvariablen, z.B. Pretestunterschiede, Lärm, zwischenzeitliches Geschehen, eliminiert werden oder konstant gehalten werden oder als zusätzliche UV untersucht werden. Der Königsweg hier lautet: Randomisierung, mit der die Verteilung von Störvariablen in EG und KG gleich verteilt werden sollen.=ceteris-paribus-Bedingung.

3.5.

Echtes Experiment vs. Quasi-Experiment Im echten Experiment werden alle Probanden randomisiert der EG und der KG zugewiesen, wie in „zitro-pfeffi“. Das ist in der Evaluationsforschung häufig nicht möglich, wie z.B. beim „selbstregulierten Lernen“, da die einzelnen Klassenmitglieder nicht komplett randomisiert werden können. Man kann also die Störvariablen nicht gleich verteilen, so dass die kausale Schlussfolgerung weniger eindeutig ist. Anders formuliert: die interne Validität ist niedriger. Das ließe sich durch Replikationsstudien verbessern. Echtes-und Quasi-Experiment bitte nicht mit Labor-und Feldexperiment verwechseln.

3.6.

Notation und Formalisierung Mere-Exposure-Effekt: R

X1

O

(EG1: Sehenswürdigkeiten + zitro)

R

X2

O

(EG2: Sehenswürdigkeiten + pfeffi)

R

X3

O

(KG: Sehenswürdigkeiten)

Quasi-experimentelle Studie zum selbstregulierten Lernen

(R) (R)

O1 O2

X1 X2

O2 O2

X3 X3

O3 O3

Zeile 1: EG mit Unterricht zu Ernährung und selbstreguliertem Lernen (X 1) und weiterer Unterrichtseinheit (X 3). Zeile 2: KG mit Unterreicht zur Ernährung ohne Zusatz (X 2) und weitere Unterrichtseinheit (X 3)

3

3.7.

Between-subjects- und Within-subjects-designs Between-subjects-design: Jede Person nimmt nur an einer experimentellen Bedingung teil Within-subjects-design: Dieselben Personen durchlaufen nacheinander alle Stufen der UV, wie z.B. beim Gedächtnisexperiment mit zweistufigem Faktor: einsilbige Wörter vs. mehrsilbige Wörter wiedergeben können. ACHTUNG: Nicht verwechseln mit Messwiederholungsdesigns, wie beim selbstregulierten Lernen.

4. Mehrfaktorielle Experimente und Interaktionseffekte Experimenteller Faktor: Hier wird die UV in mehreren Stufen variiert, z.B. der Faktor Training mit den Stufen Training 1, Training 2 und KG (weder T1 noch T2). Im Beispiel wäre pfeffi das T1 und zitro das T2. Mehrfaktorielle Experimente differenzieren neben dem Training auch noch Geschlecht, Dauer oder Intensität des Trainings aus. Bei mehrfaktoriellen Experimenten gibt es Haupteffekte und Interaktionseffekte.

4.1.

Beispiel 3: Das BoBo-Doll-Experiment Nach Albert Bandura zur Forschung familiärer Bedingungen von Aggressionen, um die Bedeutung des Lernens am Modell empirisch zu belegen, dazu: UV: männliche und weibliche, aggressive und nicht-aggressive Modelle, KG ohne Modell. AV: Beobachtung verbaler und physischer Verhaltensweisen gegenüber der BoBo-Doll. Kontrolle der Störvariablen: Pretest aller Probanden zur habituellen Aggressivität. Gruppen dann so zusammengestellt, dass der Aggressivitätslevel in allen Gruppen gleich hoch war. Die Modelle führten die Aggressionen ggü. der BoBo-Doll nach einem festgelegten Plan aus. Der gezeigte Raum bei der Modellpräsentation war exakt genau so eingerichtet wie der, in dem hinterher der Versuchsablauf mit den Kindern stattfand. Ergebnis: Kinder, die aggressive Modelle gesehen hatten, zeigten auch mehr aggressives Verhalten. Teilweise signifikanter Geschlechtereffekt zeigte sich, Jungs waren physisch aggressiver als Mädchen, diese zeigten mehr verbale Aggression. Signifikanter Interaktionseffekt zeigte sich, da der Übernahme Effekt des aggressiven Verhaltens geschlechterorientiert war, also je ähnlicher das Modell dem getesteten Kind war.

4.2.

Interaktionseffekte in Messwiederholungsdesigns Bei der Interaktionsstudie zum selbstregulierten Lernen (Exp.2) waren das: Faktor 1: unterschiedliche Unterrichtseinheiten Faktor 2: Messwiederholung

4

Haupteffekt des Faktor 1= Unterschied zwischen EG und KG unabhängig von der Messwiederholung. Haupteffekt des Faktor 2= Unterschiede zwischen den Werten der AV über die Messwiederholung unabhängig von den dargebotenen Treatments. Interaktionseffekt= Selbstreguliertes Lernen unterscheidet sich in der EG im Vergleich zur KG vom Prätest zum Posttest. Interaktionseffekt Treatment

1

Messzeitpunkte A

B

C

10 9 4 5

19 13 10 6

27 25 20 12

13 11 17 20

16 18 28 23

19 28 25 29

Treatmenteffekt

2

Messwiederholungseffekt 5. Validitätskriterien und Störvariablen 5.1 Validitätskriterien:

a)

Interne Validität:

Kausale Interpretation der Ergebnisse ist inhaltlich eindeutig auf das Treatment zurück zu führen.

b) Externe Validität: Generalisierbarkeit der Untersuchungsergebnisse hinsichtlich: --der untersuchten Personen, sind die Ergebnisse auf andere Personen übertragbar? --sind die Ergebnisse auf andere Treatments übertragbar? --sind die Ergebnisse auch für andere Operationalisierungen der erhobenen Variable gültig? --gelten die Ergebnisse auch unter anderen situativen Bedingungen und kulturellen Kontexten?

c)

Statistische Validität und Konstruktvalidität im Experiment

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5.2 Einige Störvariablen und Kontrollmöglichkeiten: Störvariablen sind alle Einflussfaktoren, die neben dem experimentellen Treatment ebenfalls Unterschiede in der AV verursacht haben könnten. a) Personengebundene: Randomisierung/Parallelisierung b) Störvariablen in der Versuchssituation: Konstant halten/Eliminieren c) Erwartungen der Vpn und des VL: Doppelblindversuch d) Zwischenzeitliches Geschehen und natürliche Änderungsprozesse e) Testeffekte, z.B. Effekte der Vorhermessung, dazu: Solomon-Viergruppenplan (1) R (2) R (3) R (4) R

O1 X O3 X

O2 (EG mit Vor-und Nachtest) O4 (KG mit Vor-und Nachtest) O5 (EG nur mit Nachtest) O6 (KG nur mit Nachtest)

--Treatmenteffekte: Vgl. von 1+2 und 3+4 --Vortesteffekte:

Vgl. von 2+4

--Treatment-Vortest-Interaktionseffekt: Vgl. von 1 mit dem Durchschnitt aus 2+3

6. Experiment und Kausalität 6.1 Multikausale Bedingung und INUS-Definition  Ausgangspunkt: multikausale Bedingtheit menschlichen Erlebens und Verhaltens (biopsychosoziales Bedingungsmodell)->  INUS-Definition: A cause is an Insufficient but Necessary part of an Unnecessary but Sufficient condition:  Ein Ereignis U ist Ursache für ein Ereignis V als Teil einer Gesamtsituation S unter den Randbedingungen R, wenn Folgendes gilt: -> U ist notwendig, aber nicht hinreichend für das Eintreten von V -> U und R gemeinsam sind hinreichend, aber nicht notwendig für V -> R alleine ist nicht hinreichend für das Eintreten von V

6.2 INUS-Definition: ein Beispiel Eine Psychologin ist zu der Auffassung gelangt, dass der langjährige Heimaufenthalt von Jens die Ursache für wiederholte Straffälligkeit ist. Dies bedeutet: ->Der Heimaufenthalt ist einzeln nicht hinreichend, denn viele Heimkinder werden nicht kriminell. ->Der Heimaufenthalt und die anderen Erfahrungen und Eigenschaften von Jens waren zusammen nicht notwendig, denn die Straffälligkeit hätte auch bei ganz anderen Lebensumstände auftreten können. ->Bei Jens waren offensichtlich der Heimaufenthalt und die anderen Bedingungen zusammen hinreichend für die Straffälligkeit, denn ansonsten wäre es ja nicht zur Straffälligkeit gekommen. ->Unter den gegebenen Umständen war nach Auffassung der Psychologin der Heimaufenthalt einzeln notwendig, d.h. bei Konstanz aller anderen Bedingungen wäre Jens nicht kriminell geworden.

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6.3 Konsequenzen der INUS-Definition für Experimente  Empirisches prüfen von Kausalhypothesen: Ui als Ursache eines Effektes V: 1. Die Realisierung der Ursache Ui führt zur Wirkung V (in einer Gesamtsituation S unter den Randbedingungen R) 60 Vpn c) Störvariablen können als weitere UV untersucht werden d) Parallelisierung (=Matching) bei VPn Einfluss auf die Generalisierbarkeit und externe Validität • bei der Zuordnung der VPn -> Einfluss auf interne Validität Experimentelle Drop-Outs • Ausfall der VPn während der Untersuchung -> externe Validität • durch langen Zeitraum, und hohe Belastung Testeffekte • Einfluss des Prätests auf Verhalten während der Experiments • Nachtest: Besteht ein Lerneffekt? • Wechselwirkung zwischen Prätest und Treatment kann durch 4-Gruppen-Design kontrolliert werden Veränderung der verwendeten Hilfsmittel • zeitliche Stabilität der Geräte, Testverfahren, Beobachter ist eventuell niedrig Reaktive Effekte in der Untersuchung • Effekte die durch die Untersuchung an sich erzeugt werden • gruppenspezifisch: interne Validität • generalisiert: externe Validität Zwischenzeitliches Geschehen: • Ereignisse die zwischen der ersten und der zweiten Messung auftreten • politische/ institutionelle Ereignisse „natürlich“ Änderungsprozesse • Reifung/ biologische und physiologisch bedingte Veränderung zu zwischenzeitlichem Geschehen und Änderungsprozessen: • innerhalb des Untersuchungsfeldes (Konflikte etc.) • Veränderungen von ausserhalb (Einstellungsänderung etc.) Statistische Regression zum Mittelwert • bei Untersuchung von Extremgruppen

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7.2.5. Reaktivitätseffekt - Placebo-Effekt - Hawthorne-Effekt= Bewusstsein der VPn an Untersuchung teilzunehmen, nicht zu verwechseln mit dem Effekt der sozialen Erwünschtheit. VPn entwickeln Hypothesen zu vermuteten Zielen der Hypothese, was das Verhalten beeinflusst. - Versuchsleiter-Erwartungseffekt (Pygmalion-/ Rosenthaleffekt) - konsequente Ausschaltung durch Doppelblindversuch, bei der der VL nicht weiss worum es geht und die Probanden nicht wissen, ob sie in EG oder KG eingeteilt sind.

7.2.6. Die Experimente von Milgram: „Obedience to Authority“ Das Milgram-Experiment war im Grunde kein Experiment, sondern eine systematisch weiterentwickelte Reihe von Untersuchungen, ohne Kontroll- oder Vergleichsgruppe. 1.Phase: Yale University, soziale Situation im Labor mit einem VL, in der eine Vpn einer anderen Person Stromschläge verabreicht, wenn diese falsche Antworten -in einem Lernexperiment- angibt. Diese andere Person war ein „stooge“-ein Vertrauter des VL. Kontakt der 3 Personen zueinander, wie auch die vermeintliche Stromstärke werden in vier Stufen immer enger/stärker. Nach der ersten Voruntersuchung mit dem für Milgram überraschenden Ergebnis (hohe Gehorsamsrate bei den eingesetzten Studierenden), erweiterte er die Vpn um Personen, die per Zeitungsinserat angeworben wurden. Um zu prüfen, welche Relevanz situative Bedingungen haben, hat er sozial-räumliche Konstellationen immer wieder systematisch verändert.

7.3. Quasiexperimentelle Designs und Evaluationsforschung 7.3.1. Quasi-Experimente: Weichen im Vergleich zu echten Experimenten ab bei den Punkten der: a) Randomisierung b) Manipulation einer unabhängigen Variable/ Durchführung von Interventionsmaßnahmen c) Kontrolle der Untersuchungsbedingungen Merkmale: a) Zielgruppe wird vom Auftraggeber festgelegt b) es gibt keine „echte“ Randomisierung c) Treatment ist meist komplexer (Zeit=länger; mehr Komponenten) d) in der Regel bei Feldstudie

7.3.2. Evaluationsforschung: Evaluation ist jede systematische Beurteilung eines Objektes oder eines Vorgangs, insbesondere jede Qualitätsbeurteilung. Evaluationsforschung untersucht Zusammenhänge zwischen Maßnahmen und dem erwarteten Effekt. a) Untersuchung der Wirksamkeit von Interventionsmaßnahmen - randomisierte Zuweisung zu EG und KG ist nicht möglich - Störvariablen werden ungleich verteilt - interne Validität ist geringer

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b) Untersuchung von Zusammenhängen zwischen bestimmten Maßnahmen und erwartetem Effekt = Evaluationsforschung c) Grundsatz: mangelnde Kontrolle der Störfaktoren soll nicht dazu führen keine Evaluationsforschung zu betreiben, sondern dazu möglichst viele Störfaktoren zu Kontrollieren.

7.3.3. Ziele und Ablauf von Evaluationsforschung - Evaluation als wichtiger beruflicher Handlungsbereich - der Konzeption und Evaluation von Interventionsmaßnahmen kommt hohe Bedeutung zu - kausale Schlussfolgerung als Ziel um daraus Schlussfolgerungen für weiteres Handeln abzuleiten. Rahmenbedingungen erlauben dies oft nicht. - Prinzipien der Planung und Auswertung sollen angewendet werden um die Güte der Aussagen zu optimieren - Intraindividuelle Unterschiede in Gruppen und interindividuelle Unterschiede in den Gruppen müssen im Auge behalten werden, sofern sie - globalen Aussagen über „die Effekte des Treatments“ Grenzen setzen - die Signifikanz von Effekten der Treatment beeinträchtigen - wiederholte Messungen können Fehlervarianz eliminieren

7.3.4. Dilemmata und Gütekriterien der Evalutationsforschung (Patry & Hager) Auswahl Dilemma: Welche Programme sollen evaluiert werden, angesichts der limitierten Mittel? Dilemma der Wissenschaftlichkeit Wissenschaftliche s Vorgehen bei der Planung und Evaluation Interventionsmaßnahmen ist Voraussetzung für möglichst objektive Bewertung. Merke: Jede Evaluation ist nur so gut, wie die mit der Durchführung beauftragte Person!

von

Dilemma der Allgemeinheit - konkrete Formulierung: wenig Spielraum um individuell einzugehen - allgemeine Formulierung: niedrige Standardisierung - fehlende Standardisierung kann inhaltlich sinnvoll sein, führt aber zu folgenden Problemen: I) der Beschreibung und Vergleichbarkeit individueller Aktivitäten/ Treatments II) bei der Interpretation der Treatmenteffekte - je komplexer ein Treatment ist, desto weniger kann festgestellt werden, auf welche der Komponenten der Effekt zurückzuführen ist

Kontroll-Dilemma Es gibt Standarts für Evaluation, herausgegeben von der Deutschen Gesellschaft für Evaluation, die in 4 Dimensionen unterteilt sind: a) Nützlichkeit b) Durchführbarkeit c) Fairness d) Genauigkeit „ex-post-facto-Untersuchung“: Untersuchungen von Effekten nach Durchführung eines oder mehrerer Treatments, in der naturgemäß dann auch keine Kontrolle von Störvariablen erfolgen kann, sondern nur ein Nachtest durchgeführt werden kann. Kausale Ergebnisinterpretationen sind hier kaum möglich.

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7.4. Korrelationsforschung und korrelative Designs

Zusammenfassung der Online-Vorlesung „Korrelative Designs“ Von Prof. Dr. Renner, 2010

(1) Einführung Zusammenhänge zwischen bereits existierenden Variationen zwischen Merkmalen von Individuen, sozialen Gruppen oder anderen interessierenden Merkmalsträger, z.B. Zusammenhang Berufserfolg-Intelligenz, soziodemographische Merkmale-Internetnutzung…. Warum nicht immer Experiment möglich?-> viele psychologische und sozialwissenschaftliche Fragestellungen können aus….. -prinzipiellen (z.B. Persönlichkeitsmerkmale, Geschlecht….) -ökonomischen -ethischen Gründen nicht experimentell manipuliert werden Keine kausale Interpretation, aber Einschränkungen der Anzahl möglicher Kausalerklärungen durch bestimmte Designs.

(2) Bivariate Zusammenhänge -vermutete Assoziation zwischen zwei Merkmalen -ungerichtete vs. gerichtete Zusammenhangshypothesen -Positiver vs. Negativer Zusammenhang -Linearer vs. Nicht-linearer Zusammenhang -Richtung und Enge des Zusammenhangs (-1 Kanonische Korrelation

(4) Moderatorenanalysen Ein Moderator ist eine qualitative oder quantitative Variable, die Richtung u./od. Enge des Zusammenhangs zwischen einer Prädikatorvariable und einer Kriteriumsvariabl...