2 Haupttypen des experimentellen Designs
Dieser Artikel beleuchtet die zwei Haupttypen des experimentellen Designs. Die Typen sind: 1. Das "After-Only" -Experiment. 2. Die Vorher-Nachher-Experimente.
Typ # 1. Das "After-Only" Experimentelle Design :
Bei dem After-Only-Experiment können die grundlegenden Umrisse durch das folgende Verfahren dargestellt werden:
Änderung = Y 2 - V 2
Die Verfahrensweise der After-Only-Experimente kann wie folgt beschrieben werden:
(1) Es werden zwei äquivalente Gruppen ausgewählt. Jeder kann als experimentelle Gruppe und der andere als Kontrollgruppe verwendet werden. Wie bereits erwähnt, werden die beiden Gruppen durch Randomisierungsverfahren mit oder ohne ergänzendes "Matching" ausgewählt.
(2) Keine dieser beiden Gruppen wird in Bezug auf die Charakteristik gemessen, die wahrscheinlich eine Änderung aufgrund des Einflusses der experimentellen Variablen registriert. Es wird angenommen, dass die beiden Gruppen hinsichtlich dieses Merkmals gleich sind.
(3) Die experimentelle Gruppe wird für einen bestimmten Zeitraum der experimentellen Variablen (X) ausgesetzt.
(4) Es gibt bestimmte Ereignisse oder Faktoren, deren Auswirkungen auf die abhängigen Variablen außerhalb der Kontrolle des Experimentators liegen. Versuchen Sie, so hart er kann, er kann sie nicht kontrollieren. Daher können diese Faktoren als unkontrollierte Ereignisse bezeichnet werden. Es ist unnötig zu erwähnen, dass sowohl die experimentelle Gruppe als auch die Kontrollgruppe gleichermaßen ihrem Einfluss unterliegen.
(5) Die experimentelle Gruppe und die Kontrollgruppe werden in Bezug auf die abhängige Variable (Y) nach (manchmal während) der Exposition der experimentellen Gruppe mit der angenommenen kausalen Variablen (X) beobachtet oder gemessen.
(6) Die Schlussfolgerung, ob die Hypothese 'X produziert Y haltbar ist, wird einfach durch Vergleichen des Auftretens von Y (oder seines Ausmaßes oder seiner Beschaffenheit) in der Versuchsgruppe nach Exposition mit der Variablen X mit dem Auftreten von Y in der Kontrollgruppe ermittelt die nicht X ausgesetzt war.
In der obigen tabellarischen Darstellung werden Y 2 und Y ' 2 (nach Messungen) verglichen, um festzustellen, ob X und Y gleichzeitig variieren. Der Nachweis, dass X rechtzeitig vor Y vorging, ergibt sich schon aus der Methode der Einrichtung der beiden Gruppen. Die beiden Gruppen werden so ausgewählt, dass Grund zu der Annahme besteht, dass sie sich nicht zufällig in Bezug auf die abhängige Variable Y unterscheiden.
Das letzte Problem der Eliminierung der Auswirkungen anderer Faktoren, wie z. B. gleichzeitiger Ereignisse oder des Reifungsprozesses, wird auf der Grundlage der Annahme behandelt, dass beide Gruppen im gleichen Ausmaß exponiert sind und daher zwischen dem Zeitpunkt der Selektion ähnlichen Reifungs- oder natürlichen Entwicklungsänderungen unterliegen und der Zeitpunkt, zu dem Y gemessen wird.
Wenn diese Annahme gerechtfertigt ist, umfasst die Position der Kontrollgruppe auf der abhängigen Variablen Y ' 2 am Ende des Experiments den Einfluss externer unkontrollierter Ereignisse und natürlicher Entwicklungsprozesse, die beide Gruppen beeinflusst haben.
Somit kann die Differenz zwischen Y 2 und Y ' 2 als Hinweis auf die Wirkung der experimentellen Variablen genommen werden. Es muss jedoch beachtet werden, dass die externen Ereignisse und die Entwicklungsprozesse mit der experimentellen Variablen in Wechselwirkung treten können, um den Effekt zu verändern, der ansonsten einzeln wirkt. Zum Beispiel kann die Wirkung eines Arzneimittels M unterschiedlich sein, wenn die atmosphärischen Bedingungen oder das Klima mit dem Arzneimittel interagieren.
So können Babys eine stärkere Gewichtszunahme feststellen, wenn Medizin und Klima miteinander interagieren, im Vergleich zu der Zunahme, die auf Medikamente (M) und Klimabedingungen (A) zurückzuführen ist, die bei den Babys unabhängig voneinander wirken.
Die Hauptschwäche des After-Only-Versuchsaufbaus liegt auf der Hand, d. H., Bevor Messungen nicht durchgeführt werden. Es wird angenommen, dass beide Gruppen in Bezug auf das Vorher-Maß der abhängigen Variablen ähnlich sind.
Wenn die Auswahl der experimentellen Gruppe und der Kontrollgruppe nicht so sorgfältig erfolgt, dass sie solche Annahmen rechtfertigt, ist es sehr wahrscheinlich, dass der Effekt, den die Forscher der experimentellen Variablen zuordnen, tatsächlich auf den anfänglichen Unterschied zwischen den beiden Gruppen zurückzuführen ist.
Auch hier sind "Vormessungen" aus verschiedenen Gründen wünschenswert oder ratsam. Diese Möglichkeit fehlt im After-Only-Design.
Wir können es uns nicht leisten, die Möglichkeit zu übersehen, dass in bestimmten experimentellen Situationen "vor Messungen" aufgrund bestimmter praktischer Schwierigkeiten nicht machbar ist. In bestimmten Situationen, wie wir eine Gelegenheit zu schätzen wissen werden, ist „vor Messungen“ möglicherweise nicht ratsam und die Sicherheitsvorkehrungen recht unerschwinglich.
Unter solchen Umständen kann das After-Only-Design eine vernünftig gute Wahl sein, vorausgesetzt natürlich, dass die Gruppen als Äquivalente sorgfältig ausgewählt werden.
Typ # 2. Vorher-Nachher-Experimente :
Wie der Name schon sagt, haben die "Vorher-Nachher" -Experimente ein gemeinsames Merkmal, dh die Gruppen werden vor der Exposition gegenüber der experimentellen Variablen beobachtet oder gemessen.
Eine "Vorher" -Messung der abhängigen Variablen, die die Vorher-Nachher-Experimente charakterisiert, kann aus verschiedenen Gründen wünschenswert sein, beispielsweise aus folgenden Gründen:
(a) Zum Abgleichen der Fälle in der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe ist eine Messung vor der Messung der abhängigen Variablen erforderlich. Diese Maßnahme erhöht die Empfindlichkeit des Experiments erheblich.
(b) Eine "Vorher" -Messung ermöglicht es, die Änderungsraten der abhängigen Variablen zu bestimmen und diese bei der Bewertung der Auswirkungen der experimentellen oder unabhängigen Variablen zu berücksichtigen.
(c) Wenn die Hypothese der Studie die anfängliche Position auf der abhängigen Variablen als Bedingung für die Bestimmung der Bedingungen angibt, ist natürlich die Messung vor der Messung erforderlich, um die Hypothese zu testen.
In der Hypothese kann beispielsweise angegeben werden, dass ein Bildungsprogramm eine stärkere Wirkung auf Personen hat, die bestimmte Merkmale aufweisen, als diejenigen, die diese besonderen Merkmale nicht aufweisen. In einem solchen Fall ist für die Hypothese ein erstes Maß für solche Eigenschaften sowie für das "After-Maß" erforderlich.
(d) Wenn der Experimentator daran interessiert ist herauszufinden, ob die experimentelle Behandlung sich auf Fälle auswirkt, die sich anfangs an verschiedenen Positionen der abhängigen Variablen befanden, muss er verständlicherweise ein "Vorher" -Maß der Position auf der abhängigen Variablen haben.
(e) In der Praxis ist die ideale Voraussetzung für die rein zufällige Auswahl der Versuchs- und Kontrollgruppen oft schwer zu erfüllen, und es müssen bestimmte Kompromisse eingegangen werden.
In solchen Fällen tragen die Beweise aus einer Vorher-Maßnahme, dass die Versuchsgruppe und die Kontrollgruppe in Bezug auf die abhängige Variable ursprünglich gleich waren, dazu bei, die Sicherheit zu erhöhen, dass ein Unterschied bei der Nach-Maßnahme die Wirkung des Versuchs ist nur Variable
Die Vorher-Nachher-Experimente können verschiedene Anordnungen und Permutationen in Bezug auf Kontrollgruppen charakterisieren:
(1) In der Studie darf nur eine Gruppe verwendet werden, wobei die "Vorher" -Methode als Kontrolle dient, dh die Position der abhängigen Variablen bei Abwesenheit der experimentellen Behandlung darstellt.
(2) Die "Vorher" -Messung kann sich auf die eine Gruppe beziehen und "nach" eine andere messen, von der angenommen wird, dass sie eine äquivalente Gruppe ist.
(3) Die Vorher- und Nachher-Maßnahmen können sowohl an Versuchsgruppen als auch an einer Kontrollgruppe durchgeführt werden.
Wie auch immer das Muster der Kontrollgruppen aussieht, das "Vorher-Nachher" -Experiment liefert Hinweise auf gleichzeitige Schwankungen zwischen X und Y, indem das Auftreten von Y in der Gruppe, die X ausgesetzt wurde, mit dem Auftreten von Y in der Gruppe verglichen wird, die nicht X ausgesetzt war.
Der zweite Beweis der Kausalität, dh, dass X rechtzeitig vor Y kam, wird aus der durch die Randomisierung gegebenen Zusicherung abgeleitet, dass die Gruppen in Bezug auf die Referenten von Y wahrscheinlich gleichwertig sind. Diese anfängliche Gleichwertigkeit in Bezug auf die Referenten von Y kann durch Vergleich von "Vorher" -Maßnahmen der beiden Gruppen überprüft werden.
Die "Vorher-Nachher" -Experimente können zwei oder mehr Kontrollgruppen umfassen. Die Unterschiede in den Kontrollgruppenanordnungen beziehen sich auf die Versuche, die Auswirkungen zeitgleicher Ereignisse, Reifungsprozesse oder natürlicher Entwicklungsprozesse und / oder Messungen vor dem Experiment zu berücksichtigen und voneinander zu trennen.
Mit der Möglichkeit der Auswirkungen der "Vorher" -Messungen auf die abhängige Variable muss gerechnet werden. Die "Vorher" -Messung kann die Einstellungen oder Ansichten der Probanden kristallisieren oder den guten Willen der Probanden erschöpfen.
Die Probanden können die Messung vor und für die experimentelle Behandlung sowie die Messung nach dem Nachdenken mental verbinden. Das Vorher-Maß kann daher den wahren Effekt der experimentellen Variablen verzerren. Die zweite Messung (dh die Nachmessung) kann andere Probleme verursachen.
Das Subjekt kann sich langweilen, oder es wird versucht, Antworten zu geben, die mit seinen vorherigen Antworten übereinstimmen (wird während der Messung "vor" ausgelöst), es kann auch versuchen, die Antworten zu variieren, um sie interessanter zu machen oder einfach nur kooperativ zu sein. gegenüber dem Experimentator in seinem "beabsichtigten" Zweck, eine gewisse Veränderung zeigen zu können.
Der Vorgang der wiederholten Messung, dh „Vorher“ und „Nachher“, kann sich auch auf das Messgerät auswirken. Der Betrachter selbst kann ermüden, voreingenommen sein oder mehr oder weniger empfindlich auf die Phänomene reagieren, die er aufzeichnet. Lassen Sie uns nun vor diesem Hintergrund der Vorher-Nachher-Experimente die spezifischen Arten von Experimenten dieser Klasse diskutieren.
Das Vorher-Nachher-Experiment mit einer einzelnen Gruppe:
Die tabellarische Darstellung dieser Art von Experiment ist unten angegeben:
Änderung = Y 2 -Y 1
Es ist klar, dass bei diesem Design der Unterschied zwischen den Positionen des Subjekts auf der abhängigen Variablen vor und nach der Exposition gegenüber der unabhängigen Variablen (experimenteller Faktor) als Maß für die Wirkung der experimentellen Variablen genommen wird. Das Thema dient als eigene Kontrolle.
Es ist jedoch verständlich, dass externe Faktoren, die nicht in Zusammenhang mit der experimentellen Behandlung stehen, möglicherweise in Betrieb waren, was wiederum zu einer Änderung der Position des Subjekts in Bezug auf die abhängige Variable führte.
Die Hauptschwäche dieses rudimentären Versuchsaufbaus besteht daher darin, dass es nicht möglich ist, solche Effekte (dh externe, gleichzeitige Entwicklungsprozesse und die Auswirkungen von "Vorher" -Messungen) von denen der experimentellen Behandlung zu trennen.
Das Design darf daher nur verwendet werden, wenn der Forscher mit gutem Grund davon ausgehen kann, dass die Messung vor dem Versuch (a) die Exposition der Probanden gegenüber der experimentellen Variablen und (b) die Messung nach dem Eingriff in keiner Weise beeinträchtigt.
Die Verwendung dieses Designs ist außerdem gerechtfertigt, wenn der Forscher eine solide Grundlage für die Annahme hat, dass außer der experimentellen Variablen während der Experimentierperiode wahrscheinlich keine anderen Einflüsse zu erwarten sind, die die Reaktion der Versuchspersonen beeinflusst haben könnten Zeitpunkt der zweiten Messung.
Das Vorher-Nachher-Experiment mit einer Kontrollgruppe :
Die Einbeziehung einer Kontrollgruppe in dieses Design zielt darauf ab, die Auswirkungen sowohl der anfänglichen Messung als auch der gleichzeitigen äußeren Faktoren zu berücksichtigen. Bei einem solchen Design werden die experimentelle Gruppe und die Kontrollgruppe sowohl zu Beginn als auch am Ende der experimentellen Periode gemessen.
Die experimentelle Variable wird nur in der experimentellen Gruppe eingeführt. Da sowohl die experimentelle Gruppe als auch die Kontrollgruppe der "Vorher" -Messung und den unkontrollierten Faktoren unterliegen, wird der Unterschied zwischen den beiden Gruppen nur als Auswirkung der experimentellen Variablen betrachtet.
In Anbetracht seiner typischen Einschränkungen sollte dieses Design nur in Fällen verwendet werden, in denen die "Vorher" -Maßnahme und die unkontrollierten Ereignisse die Versuchsgruppe und die Kontrollgruppe auf dieselbe Weise beeinflussen. Es ist jedoch durchaus möglich, dass die Messgröße "Vorher" oder "Unkontrollierte Faktoren" mit der experimentellen Variablen in einer solchen Weise interagieren, dass ihre Auswirkungen geändert werden.
Wenn eine solche Möglichkeit vorliegt, bietet die "Vorher-Nachher" -Studie mit einer Kontrollgruppe keine Grundlage für die Ableitung der Auswirkungen der experimentellen Variablen, da sie den singulären Effekt der experimentellen Variablen nicht voneinander trennen kann. Um diesen Wechselwirkungen Rechnung zu tragen, hat RL Solomon ausgefeiltere Designs entwickelt. Dazu gehört die Verwendung zusätzlicher Kontrollgruppen.
Das Vorher-Nachher-Experiment mit zwei Kontrollgruppen:
Der Entwurf ermöglicht es, den Einfluss der experimentellen Variablen von dem der "vor" -Messung zu trennen, selbst wenn zwischen ihnen wahrscheinlich Wechselwirkungen bestehen (dh experimenteller Faktor und "vor" -Messung). Dieses Design kann wie folgt dargestellt werden:
Wechselwirkung = d 1 - (d 2 + d 3 )
Dieses Design beinhaltet das Hinzufügen einer weiteren Kontrollgruppe zum vorherigen Design, dh eine Vorher-Nachher-Studie mit einer Kontrollgruppe. Diese zweite Kontrollgruppe wird nicht vorgemessen, sondern der experimentellen Variablen ausgesetzt und natürlich einer Nachmessung unterzogen.
Es wird angenommen, dass das Vorher-Maß der zweiten Kontrollgruppe dem Vorher-Maß der experimentellen und der ersten Kontrollgruppe ähnlich ist, dh dem Durchschnitt des Vorher-Maßes der Experimentalgruppe und der Kontrollgruppe I entspricht In der Kontrollgruppe II besteht somit eine Exposition gegenüber einer experimentellen Variablen, jedoch keine Möglichkeit einer Wechselwirkung zwischen dem "Vorher" -Maß und der experimentellen Variablen.
Wenn wir für einen Moment davon ausgehen, dass gleichzeitige Ereignisse oder Reifungsprozesse keine signifikante Auswirkung auf die abhängige Variable in diesem Design haben, dann kann eine Änderung in der Kontrollgruppe II, d. H. D 3, als Effekt der experimentellen Variablen allein betrachtet werden .
Wiederum kann die Änderung der Kontrollgruppe I allein als Effekt der Messung vor der Messung betrachtet werden. Darüber hinaus kann der Unterschied zwischen der Änderung der Bewertungen der experimentellen Gruppe, dh d x, und der Summe der Änderungen in den Speichern von zwei Kontrollgruppen, dh (d 2 + d 3 ), als der Effekt der Wechselwirkung zwischen den vorangegangenen Werten angesehen werden Messung und die experimentelle Variable.
Diese Wechselwirkung kann die Wirkung der experimentellen Variablen verstärken oder (in unterschiedlichem Maße) verringern.
Versuchen wir das anhand eines Beispiels zu verstehen. Angenommen, der Forscher möchte die Hypothese prüfen, dass ein neues Unterrichtssystem (X) die Leistung der Schüler bei der Prüfung verbessert. Wenn er sich dafür entscheidet, das "Vorher-Nachher" -Design mit zwei Kontrollgruppen zu verwenden, muss er das in der obigen Darstellung dargestellte Verfahren einhalten.
Er führt einen Test für zwei der drei äquivalenten Gruppen durch, dh für die Experimentalgruppe und die Kontrollgruppe I, um das Vorher-Messen der Leistung der Schüler zu kennen.
Es wird angenommen, dass das "Vorher" -Maß der Kontrollgruppen II der Durchschnitt des "Vorher" -Maßes der zwei Gruppen ist, die der "Vor" -Messung unterzogen wurden. Angenommen, dieses Maß betrug in beiden Gruppen 50 Punkte, und daher wird auch von Kontrollgruppe II angenommen, dass sie 50 Punkte misst.
Als nächstes werden die experimentelle Gruppe und die Kontrollgruppe II der experimentellen Variablen ausgesetzt, dh diese Gruppen werden der neuen Unterrichtsmethode ausgesetzt, wohingegen die Kontrollgruppe I auf übliche Weise unterrichtet wird.
Natürlich sind während der Zeit, in der die Gruppen der experimentellen Variablen, beispielsweise vierzehn Tage, ausgesetzt sind, alle Gruppen gleichermaßen der Einwirkung von Faktoren ausgesetzt, die außerhalb des Experiments liegen und außerhalb der Kontrolle des Experimentators liegen. Schließlich werden für alle Gruppen die Nachher-Maßnahmen durchgeführt und die Änderungen, dh die Differenz zwischen den Nach-Maßnahmen und den Vor-Maßnahmen, aufgezeichnet.
Es ist klar, dass die Änderung in der Kontrollgruppe II (d 3 ) auf die experimentelle Variable, dh die neue Unterrichtsmethode, und die unkontrollierten Ereignisse zurückzuführen ist. Wenn nun angenommen wird, dass die unkontrollierten gleichzeitigen Ereignisse keinen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable (dh die Leistung in Bezug auf Noten) hatten, kann diese Änderung, z. B. (60 - 50 = 10) von 10 Noten, der neuen Marke zugeordnet werden Unterrichtsmethode allein.
Die Änderung in der Kontrollgruppe I kann auf die Auswirkungen der Messung vor der Messung zurückzuführen sein, dh auf die Sensibilisierung der Versuchspersonen über das Experiment und damit auf einen daraus resultierenden Scharfsinn oder zusätzlichen Aufwand, um bei der zweiten Untersuchung bessere Ergebnisse zu erzielen. Nehmen wir an, die Änderung beträgt (54 - 50 = 4) vier Punkte.
Somit betragen die Einzeleffekte der "Vorher" -Messung und der experimentellen Variablen, wenn der Effekt der unkontrollierten Ereignisse als Null angenommen wird, insgesamt vierzehn (10 + 4).
Die experimentelle Gruppe registriert, sagen wir, eine Änderung von (65 - 50 = 15) fünfzehn Mark.
Diese Änderung ist der integrierte Effekt der "Vorher" -Messung zuzüglich der Auswirkung der experimentellen Variablen sowie der Auswirkungen unkontrollierter Faktoren zuzüglich der Auswirkungen der Wechselwirkungen zwischen:
(a) die Messgröße "vor" und die experimentelle Variable,
(b) das zwischen der experimentellen Variablen und den unkontrollierten Faktoren und
(c) das zwischen der Messung vor und den unkontrollierten Faktoren.
Da jedoch (in unserem Beispiel) Grund zu der Annahme besteht, dass die unkontrollierten Faktoren keinen oder einen sehr vernachlässigbaren Effekt haben, würde die Interaktion dieses Experiments tatsächlich nur zwischen der "Vorher" -Messung und der experimentellen Variablen anders aussehen, als dies der Fall wäre nicht vorgemessen.
Somit ist die Änderung, dh 15 Punkte, der kumulative Effekt von:
(1) die Messung "vor",
(2) die experimentelle Variable und die Wechselwirkung zwischen (I) und (II).
Aus unseren Kontrollgruppen (I) und (II) ergibt sich, dass sich die einzelnen Effekte von (1), der "Vorher" -Messung und (11) der experimentellen Variablen zu 14 Punkten (d 2 + d 3 ) addieren. Aber für die Wechselwirkung wäre die Änderung in der experimentellen Gruppe, dh d : wäre gleich (d 2 + d 3 ), dh 14 Markierungen. Wir finden jedoch, dass (d 1 = 15) (d 2 - d 3 ) um eine Marke überschreitet.
Dies bedeutet, dass der Wechselwirkungseffekt von (I) und (II) gleich + 1 ist. (Der Wechselwirkungseffekt kann auch negativ sein). Es ist jetzt klar, dass dieses experimentelle Design nur in Situationen nützlich und effizient ist, in denen Grund zu der Annahme besteht, dass unkontrollierte zeitliche Ereignisse oder Reifungsprozesse keine signifikanten Auswirkungen haben werden.
"Wie würden wir in einer Situation vorgehen, in der solche unkontrollierten Faktoren sehr wahrscheinlich einen wichtigen Einfluss auf die abhängige Variable haben?"
RL Solomon hat auf diese Frage eine Antwort gegeben, indem er eine weitere Ausarbeitung der beiden vorgenannten Kontrollgruppen vorschlug, um Schutzmaßnahmen zu treffen, wenn zu erwarten ist, dass zeitgleiche Ereignisse oder Entwicklungsänderungen die experimentellen Ergebnisse beeinflussen. Dazu wird eine dritte Kontrollgruppe hinzugefügt.
Vorher-Nachher-Studie mit drei Kontrollgruppen :
Wechselwirkung = d-, (d 2 + d 3 - d 4 ) (y ' 2 - y' 1 )
Wie aus der obigen Darstellung ersichtlich sein sollte, werden die experimentelle Gruppe und die Kontrollgruppe I vor der Messung untersucht. Wie bei dem vorherigen Design (mit zwei Kontrollgruppen) werden die Kontrollgruppen II und III nicht vorgemessen und es wird angenommen, dass die Bewertung vor der Messung dem Durchschnitt dieser Bewertungen in der Experimental- und Kontrollgruppe I entspricht.
Die experimentelle Variable wird in die experimentelle Gruppe und in die Kontrollgruppe II eingeführt. Es wird angenommen, dass alle vier Gruppen gleichermaßen den Auswirkungen äußerer zeitlicher Ereignisse unterliegen, sagen wir. Ein nationales Ereignis oder eine Kampagne usw. während des Versuchszeitraums. Alle vier Gruppen werden nach dem Experiment gemessen.
Bei einem solchen Entwurf stellt die Änderung der Kontrollgruppe III, dh d 4, die Auswirkung zeitgleicher Ereignisse über den Experimentator hinaus dar, da dies der einzige Faktor ist, der für diese Gruppe wirksam ist. Die Änderung in der Kontrollgruppe II, dh d 3, repräsentiert die Wirkung der experimentellen Variablen und der gleichzeitigen Ereignisse.
Die Änderung in der Kontrollgruppe I, dh d 2, repräsentiert die Auswirkungen der Messung vor der Messung und der gleichzeitigen Faktoren. Die Wirkung der experimentellen Variablen allein, dh der neuen Unterrichtsmethode, kann durch Subtraktion der Änderung der Kontrollgruppe Ii von der Änderung der Kontrollgruppe II, dh d 3 - d 4, beurteilt werden.
Die Änderung in der experimentellen Gruppe, dh dp, spiegelt die kumulativen Auswirkungen der Messung vor der Messung, der experimentellen Variablen, unkontrollierter Ereignisse und der Wechselwirkung zwischen diesen Faktoren wider.
Nun bietet uns dieser Entwurf die individuelle Messung der Auswirkungen eines unkontrollierten Faktors, dh d 4 (die Wirkung etwa einer nationalen Kampagne, die die Teilnehmer über bestimmte Ereignisse oder Dinge auf dem Laufenden hält, und verbessert so ihre Leistung in der Prüfung) und von die Auswirkungen der experimentellen Variablen allein (d 3 -d 4 ) und schließlich die Auswirkung der Messung vor der Messung (d 2 - d 4 ).
Daher können wir leicht den Wechselwirkungseffekt der drei Faktoren berechnen, dh (a) "vor" -Messung, (b) experimentelle Variable und (c) der unkontrollierten Faktoren auf die abhängige Variable, dh die Untersuchungsbewertung durch Subtrahieren der Summe der Einzelwirkungen der drei Faktoren (a), (b) und (c) aus der in der Versuchsgruppe registrierten Gesamtänderung. Somit wäre der Wechselwirkungseffekt gleich d x - (d 2 + d 3 - d 4 ).
Es kann festgestellt werden, dass dieses experimentelle Design mit drei Kontrollgruppen gleichbedeutend ist, um das Experiment zweimal durchzuführen, dh einmal mit einem Vorher-Nachher-Design mit einer Kontrollgruppe (experimentelle Gruppe und Kontrollgruppe I) und das zweite Mal mit einem 'after only' design (Kontrollgruppe II und III).
Im Zusammenhang mit der Diskussion der verschiedenen Arten experimenteller Designs muss daran erinnert werden, dass diese Experimente unter einer allgemeinen Einschränkung praktischer Natur leiden, dh der Forscher ist nicht immer in der Lage, eine kausale Hypothese durch Zuweisen von Subjekten zu testen verschiedene Bedingungen, unter denen er direkt die kausale (experimentelle) Variable steuert.
Wenn sich die Hypothese beispielsweise mit dem Zusammenhang zwischen Rauchen und Krebs befasst, wäre der Forscher kaum in der Lage, das Ausmaß des Rauchens gemäß der idealen Anforderung des experimentellen Verfahrens zu steuern, indem verschiedene Personen dazu aufgefordert werden, eine unterschiedliche Anzahl von Zigaretten zu rauchen.
Der Forscher kann nur feststellen, wie viel eine Person geraucht hat und ob sie Krebs hat. Die Korrelation zwischen Rauchen und Krebs kann berechnet werden. Das Vorhandensein einer Korrelation zwischen Rauchen und Krebs bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass einer die Ursache für den anderen ist.
Der Forscher muss sich mit der Möglichkeit auseinandersetzen, die durch die Korrelation ausgedrückt wird, dass Menschen, die stark rauchen, aus irgendeinem noch unbekannten Grund sind, auch die Art von Menschen, die Krebs entwickeln, wenn es sich also um eine nicht experimentelle Studie handelt (seit der "experimentellen" Kontrolle wie in Dieses Beispiel ist nicht möglich) würde einen Test der "kausalen" Hypothese liefern, es muss Grund für Rückschlüsse auf Kausalität und Schutzmaßnahmen gegen ungerechtfertigte Folgerungen geben.
Die nicht-experimentellen Studien können jedoch nicht so ausreichend Schutz bieten wie die experimentellen Studien. Bestimmte Ersatzgarantien sind verfügbar.
Diese Sicherheitsvorkehrungen umfassen den Vergleich von Personen, die im realen Leben gegensätzlichen Erfahrungen ausgesetzt sind, die Bestimmung der zeitlichen Reihenfolge von Variablen (vermutete Ursache und Wirkung) und die Untersuchung der Beziehung zwischen den Variablen im Hinblick auf das Beziehungsmuster wäre zu erwarten, wenn das eine oder das andere die kausale Bedingung wäre.
Vergleich von Gruppen, die kontrastierenden Erfahrungen ausgesetzt sind:
Wenn ein Ermittler nicht in der Lage ist, Probanden verschiedenen Gruppen zuzuordnen, von denen eine einer bestimmten Behandlung ausgesetzt ist und von denen eine nicht so exponiert ist, besteht die einzige Alternative darin, Gruppen von Personen in der natürlichen Umgebung zu lokalisieren sind oder sind Erfahrungen ausgesetzt worden, die sich hinsichtlich der angenommenen Kausalvariablen, an der der Forscher interessiert ist, unterscheiden.
Wenn der Forscher beispielsweise an der Wirkung eines Community-Entwicklungsprogramms interessiert war, dh eines davon wäre dasjenige, das dem CD-Programm ausgesetzt ist, und die andere gleichwertige Community müsste diejenige sein, die dem CD-Programm ausgesetzt wurde.
Eine solche Studie nähert sich einem Experiment in dem Sinne an, dass die Gemeinschaft, in der die CD-Programme in Betrieb waren, die "experimentelle" Gruppe und die andere Gemeinschaft die "Kontrollgruppe" darstellt.
Der Unterschied zwischen den beiden Gemeinschaften in Bezug auf bestimmte relevante Merkmale kann auf die Kausalvariable, dh das CD-Programm, zurückgeführt werden. Natürlich müssen wir uns der offensichtlichen Schwierigkeit bewusst sein, die bei der Auswahl der Gruppen (Gemeinschaften) besteht, die in jeder Hinsicht gleichwertig sind und sich nur in Bezug auf die Exposition gegenüber der angenommenen Kausalvariablen unterscheiden.
Im wirklichen Leben wäre es ein Glücksfall, auf vergleichbare Gruppen zu stoßen, die sich nur in Bezug auf die Kausalvariable unterscheiden. Die Art von Design, die wir gerade besprochen haben, kann als "Ex-post-facto" -Design bezeichnet werden.
Studien, die das "Ex-post-facto" -Muster verwenden, unterliegen einer gravierenden Einschränkung, nämlich dass die Probanden nicht zufällig verschiedenen Bedingungen zugeordnet werden können und es keine Möglichkeit für vorherige Messungen gibt, um zu überprüfen, ob die beiden Gruppen anfangs in ihrer Position auf der gleichen Position waren vermutete abhängige Variable aufgrund fehlender Vormessung oder in Bezug auf andere Merkmale, die für sie als relevant erachtet werden.
Wie bereits angedeutet, kann der Forscher manchmal in der Lage sein, zwei Gruppen vergleichbarer Personen ausfindig zu machen, von denen eine kurz vor bestimmten Erfahrungen steht (vermutete Kausalvariable) und die andere wahrscheinlich nicht so exponiert ist.
Eine solche Studie nähert sich einem Vorher-Nachher-Experiment mit einer Kontrollgruppe. Die Gruppe von Probanden, die gerade eine bestimmte Erfahrung machen möchten, z. B. diejenigen, die für einen bestimmten Orientierungskurs ausgewählt wurden, repräsentiert die "experimentelle" Gruppe. Die nicht ausgewählten stehen für die Gruppe "Kontrolle".
Lassen Sie uns nun besprechen, wie man zu der zweiten Art von Beweismitteln gelangen kann, die zur Feststellung der Kausalität erforderlich sind, dh der Zeitreihenfolge oder Variablen in einem nicht-experimentellen Studiendesign. In einigen Fällen ist der Beweis, dass X Y vorausgegangen ist und nicht umgekehrt, so eindeutig, dass keine zusätzlichen Beweise erforderlich sind.
Oft ist die zeitliche Beziehung zwischen zwei Variablen jedoch nicht so klar. Auch wenn einer vor dem anderen zu sein scheint, ist dies möglicherweise nicht der Fall. Bei einer Studie zum Einfluss früherer Erfahrungen auf das typische Reaktionsmuster im Erwachsenenalter kann sich ein Forscher möglicherweise auf die Erzählungen seiner erwachsenen Probanden aus der Kindheit verlassen.
Was er von den Erwachsenen bekommen würde, ist wahrscheinlich eine Aussage (über die Kindheit), die stark von den persönlichen Interpretationen der Probanden beeinflusst wurde, basierend auf ihren persönlichen "Theorien" und ihren zukünftigen Überlegungen als Erwachsene.
