Skript zur Vorlesung „Versuchsplanung“ (Prof. Dr. Christoph Stahl ...
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Selection<br />
‐ VP sind (zufällig oder absichtlich) systematisch so auf Bedingungen verteilt, dass unterschiedliche<br />
Ausgangswerte entstehen<br />
‐ Bsp.: Will jemand bei einer klinischen Untersuchung an einer Studie nicht teilnehmen, kommt er/sie u.U. in<br />
KG<br />
‐ Zusammenhang zwischen Bedingung & Motivation<br />
‐ Besonders bei Quasi‐Experimenten problematisch<br />
‐ Keine zufällige Zuordnung zu den Bedingung möglich<br />
Zusammenwirkung Selection – Maturation<br />
‐ Maturation führt zu einer Verstärkung der durch Selektion entstandenen Gefährdung<br />
‐ falls Maturation in unterschiedlichen Gruppen zu unterschiedlichen Zeitpunkten beginnt (oder<br />
unterschiedliche Verläufe nimmt), kann es zu einem Zusammenwirken der Gefährdungen kommen<br />
‐ Bsp.: Untersuchung zum Effekt von Leistungsstipendien:<br />
‐ Bezieher sind fähiger (Selektion)<br />
‐ Bezieher haben höhere Verbesserungsgeschwindigkeit (Reifung)<br />
‐ beides erhöht den „Effekt“ des Stipendiums<br />
‐ allgemein: gleichzeitiges Auftreten mehrerer Gefährdungen kann zu additiven & interaktiven Effekten<br />
führen<br />
Zeitliche Reihenfolge<br />
‐ Klarheit der zeitlichen Reihenfolge: Welches Merkmal tritt zuerst auf?<br />
‐ IV ist gefährdet, wenn die zeitliche Reihenfolge (& damit der kausale Zusammenhang) nicht eindeutig<br />
festgelegt werden kann<br />
‐ Bsp.: Konsum aggressiver Videospiele & Aggressivität<br />
Externe Validität<br />
‐ Wurde derselbe kausale Zusammenhang in verschiedenen…<br />
‐ Stichproben<br />
‐ Settings<br />
‐ Treatments<br />
‐ Ergebnismessungen<br />
‐ …innerhalb der Studie bestätigt?<br />
‐ Kann man die Ergebnisse generalisieren über Variationen dieser Elemente, die außerhalb der untersuchten<br />
Bereiche liegen, wenn sich die untersuchte SP von der P, auf die man generalisieren möchte, nicht<br />
systematisch unterscheidet?<br />
Arten der Generalisierung des kausalen Zusammenhangs<br />
‐ von einer Population auf umfassendere Population<br />
‐ von der SP auf eine einzelne Person oder Teil‐SP<br />
‐ von einer Population auf eine andere Population auf ähnlichem Aggregationsniveau<br />
‐ auf eine ähnliche oder unähnliche Gruppe von Personen<br />
‐ von der Zufalls‐SP auf andere Mitglieder der Population<br />
‐ Zufalls‐SP stellt sicher, dass sich die untersuchte SP von der P nicht systematisch unterscheidet<br />
Externe Validität & Zufallsstichproben<br />
‐ Zufallsstichprobe: Aus allen Elementen der Population zufällig auswählen<br />
‐ alle Elemente der Population werden mit derselben WS „gezogen“<br />
‐ Eigenschaften der Population bleiben in der SP erhalten<br />
‐ erlaubt nur zufällige, aber keine systematischen Unterschiede zwischen SP & Population<br />
‐ Zufallsstichproben garantieren, dass…<br />
‐ … derselbe durchschnittliche Effekt in allen anderen Zufalls‐SP aus der Population erwartet werden<br />
darf<br />
‐ … derselbe durchschnittliche Effekt in der Gesamtpopulation erwartet werden darf<br />
‐ Gilt auch für Zufallsstichproben von settings (treatments, outcomes)
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