Boundless Psychology
Experimentelle Forschung
Experimentelle Forschung testet eine Hypothese und stellt Kausalität fest, indem unabhängige und abhängige Variablen in einer kontrollierten Umgebung verwendet werden.
Lernziele
Vergleichen Sie die Rolle der unabhängigen und abhängigen Variablen im experimentellen Design
Key Takeaways
Key Points
- Experimente sind im Allgemeinen die präzisesten Studien und haben die größte Beweiskraft. Sie sind besonders effektiv bei der Unterstützung von Hypothesen über Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Da die Bedingungen in einem Experiment jedoch künstlich sind, lassen sie sich möglicherweise nicht auf alltägliche Situationen übertragen.
- Ein gut konzipiertes Experiment weist Merkmale auf, die zufällige Variablen kontrollieren, um sicherzustellen, dass der gemessene Effekt durch die manipulierte unabhängige Variable verursacht wird. Zu diesen Merkmalen gehören die zufällige Zuweisung, die Verwendung einer Kontrollgruppe und die Verwendung eines einfach oder doppelt verblindeten Versuchsplans.
- Ein Experimentator entscheidet, wie er die unabhängige Variable manipuliert, während er nur die abhängige Variable misst. In einem guten Experiment wird nur die unabhängige Variable die abhängige Variable beeinflussen.
Schlüsselbegriffe
- Abhängige Variable: Der Aspekt oder Gegenstand eines Experiments, der durch den manipulierten Aspekt beeinflusst wird; ein Ergebnis, das gemessen wird, um die Wirksamkeit der Behandlung zu sehen.
- unabhängige Variable: Die Variable, die in einer Reihe von Experimenten verändert oder manipuliert wird.
- Zufallszuweisung: Die zufällige Zuordnung von Versuchspersonen zu Versuchs- und Kontrollbedingungen ist ein Verfahren, mit dem die individuellen Eigenschaften der Teilnehmer gleichmäßig auf die Bedingungen verteilt werden.
Experimentelle Forschung in der Psychologie wendet die wissenschaftliche Methode an, um die vier Ziele der Psychologie zu erreichen: Beschreiben, Erklären, Vorhersagen und Kontrollieren von Verhalten und mentalen Prozessen. Ein Psychologe kann experimentelle Forschung nutzen, um eine bestimmte Hypothese zu testen, indem er Variablen misst und manipuliert. Durch die Schaffung einer kontrollierten Umgebung können Forscher die Auswirkungen einer unabhängigen Variable auf eine oder mehrere abhängige Variablen testen.
Ein Psychologe könnte sich zum Beispiel für die Auswirkungen von Gewalt in Videospielen auf die Aggression von Kindern interessieren. Der Psychologe weist einigen Kindern zufällig zu, eine Stunde lang ein gewalttätiges Videospiel zu spielen, und anderen Kindern, eine Stunde lang ein nicht gewalttätiges Videospiel zu spielen. Anschließend beobachtet der Psychologe das soziale Verhalten der Kinder, um festzustellen, ob sich die Kinder in der Bedingung „gewalttätiges Videospiel“ aggressiver verhalten als die Kinder in der Bedingung „nicht gewalttätiges Videospiel“. In diesem Beispiel ist die unabhängige Variable die Videospielgruppe. Unsere unabhängige Variable hat zwei Stufen: gewalttätige Videospiele und nicht gewalttätige Videospiele. Die abhängige Variable ist die Sache, die wir messen wollen – in diesem Fall aggressives Verhalten.
Unabhängige und abhängige Variablen
In einer experimentellen Studie ist die unabhängige Variable der Faktor, den der Experimentator kontrolliert und manipuliert. Von dieser Variable wird angenommen, dass sie die Ursache für ein bestimmtes Ergebnis von Interesse ist. Die abhängige Variable hingegen hängt von der unabhängigen Variable ab und wird sich aufgrund der unabhängigen Variable verändern (oder auch nicht). Die abhängige Variable ist die Variable, die wir messen (im Gegensatz zur Manipulation) wollen. In einem einfachen Experiment könnte ein Forscher die Hypothese aufstellen, dass Kekse die Teilnehmer dazu bringen, eine Aufgabe schneller zu erledigen. In einer Bedingung werden den Teilnehmern Kekse angeboten, wenn sie eine Aufgabe erledigen, während ihnen in einer anderen Bedingung keine Kekse angeboten werden. In diesem Fall ist das Vorhandensein einer Belohnung (Kekse erhalten oder nicht) die unabhängige Variable und die Zeit, die für die Erledigung der Aufgabe benötigt wird, die abhängige Variable.
Effekt einer Belohnung: Auswirkungen des Erhalts eines Kekses als Belohnung (unabhängige Variable) auf die Zeit, die zur Erfüllung der Aufgabe benötigt wird (abhängige Variable). Wie in der Abbildung zu sehen ist, brauchten die Teilnehmer, die einen Keks erhielten, viel weniger Zeit, um die Aufgabe zu erledigen, als die Teilnehmer, die keinen Keks erhielten.
Ein Experiment kann mehr als eine unabhängige Variable haben. Ein Forscher könnte sich entscheiden, die Hypothese zu testen, dass Kekse Personen nur dann dazu bringen, härter zu arbeiten, wenn die Aufgabe zu Beginn einfach ist. In diesem Fall wären sowohl das Vorhandensein einer Belohnung als auch die Schwierigkeit der Aufgabe unabhängige Variablen.
Experimental Design
Der Zweck eines Experiments ist es, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu untersuchen, um eine Hypothese zu testen. Durch die Anwendung der wissenschaftlichen Methode kann ein Psychologe ein Experiment planen und entwerfen, das die Forschungsfrage beantworten wird. Die grundlegenden Schritte der Versuchsplanung sind:
- Feststellen einer Fragestellung und Durchführung von Voruntersuchungen, um festzustellen, was bereits bekannt ist
- Erstellen einer Hypothese
- Identifizieren und Definieren der unabhängigen und abhängigen Variablen
- Bestimmen, wie die unabhängige Variable manipuliert wird und wie die abhängige Variable gemessen wird
Die wissenschaftliche Methode: Die wissenschaftliche Methode ist der Prozess, durch den neue wissenschaftliche Erkenntnisse gewonnen und verifiziert werden. Zuerst muss man eine Frage identifizieren und nach einigen Voruntersuchungen eine Hypothese bilden, um diese Frage zu beantworten. Nachdem man ein Experiment entworfen hat, um die Hypothese zu testen, und Daten aus dem Experiment gesammelt hat, wird ein Wissenschaftler eine Schlussfolgerung ziehen. Die Schlussfolgerung wird entweder die Hypothese unterstützen oder sie widerlegen. Der Wissenschaftler wird dann entweder die Hypothese neu formulieren oder auf der ursprünglichen Hypothese aufbauen. Die wissenschaftliche Methode kann eine Hypothese nicht beweisen, sondern nur unterstützen oder widerlegen.
Experimentelles Design: Wichtige Prinzipien
Eine schlecht geplante Studie wird keine zuverlässigen Daten liefern. Es gibt Schlüsselkomponenten, die in jedem Experiment enthalten sein müssen: die Einbeziehung einer Vergleichsgruppe (bekannt als „Kontrollgruppe“), die Verwendung einer Zufallszuweisung und die Bemühungen, Verzerrungen zu eliminieren. Wenn eine Studie richtig konzipiert ist, ist der einzige Unterschied zwischen den Gruppen derjenige, den der Forscher macht.
Kontrollgruppen
Kontrollgruppen werden verwendet, um festzustellen, ob die unabhängige Variable tatsächlich die abhängige Variable beeinflusst. Die Kontrollgruppe demonstriert, was passiert, wenn die unabhängige Variable nicht angewendet wird. Die Kontrollgruppe hilft den Forschern, die Auswirkungen der Teilnahme an einem Experiment mit den Auswirkungen der unabhängigen Variable auszugleichen. Dies hilft sicherzustellen, dass es keine zufälligen Variablen gibt, die das Verhalten ebenfalls beeinflussen. In einem Experiment zur Überwachung der Produktivität wurde beispielsweise die Hypothese aufgestellt, dass zusätzliche Beleuchtung die Produktivität der Fabrikarbeiter erhöhen würde. Wenn die Arbeiter bei zusätzlicher Beleuchtung beobachtet wurden, waren sie produktiver, aber nur, weil sie beobachtet wurden. Wäre eine Kontrollgruppe auch ohne zusätzliche Beleuchtung beobachtet worden, wäre dieser Effekt offensichtlich gewesen.
Random Assignment
Um die Wahrscheinlichkeit zu minimieren, dass eine unbeabsichtigte Variable die Ergebnisse beeinflusst, müssen die Probanden zufällig verschiedenen Behandlungsgruppen zugeordnet werden. Die zufällige Zuordnung wird verwendet, um sicherzustellen, dass bereits bestehende Unterschiede zwischen den Probanden das Experiment nicht beeinflussen. Durch die zufällige Verteilung von Unterschieden zwischen den Bedingungen verringert die zufällige Zuweisung die Wahrscheinlichkeit, dass Faktoren wie Alter, sozioökonomischer Status, Persönlichkeitsmaße und andere individuelle Variablen die Reaktion der Gesamtgruppe auf die unabhängige Variable beeinflussen. Theoretisch ist die Baseline der Experimental- und der Kontrollgruppe gleich, bevor das Experiment beginnt. Wenn es also am Ende des Experiments einen Unterschied im Verhalten der beiden Gruppen gibt, kann das nur an der Behandlung liegen, die die Experimentalgruppe erhalten hat. Auf diese Weise kann ein Experiment einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen nachweisen.
Verblindung und Experimenter Bias
Um die Integrität der Kontrollgruppe zu wahren, können sowohl Forscher als auch Probanden „verblindet“ werden. Wenn ein Forscher bestimmte Ergebnisse von einem Experiment erwartet und dementsprechend unwissentlich die Antworten der Versuchspersonen beeinflusst, spricht man von einem „demand bias“. Wenn der Experimentator die Informationen versehentlich so interpretiert, dass die Hypothese unterstützt wird, obwohl auch andere Interpretationen möglich sind, spricht man von einem Erwartungseffekt. Um einer Verzerrung durch den Experimentator entgegenzuwirken, können die Versuchspersonen über die Absichten des Experiments uninformiert gehalten werden, was als Einzelverblindung bezeichnet wird. Wenn die Personen, die die Informationen sammeln, und die Teilnehmer uninformiert bleiben, spricht man von einem Doppelblindversuch. Durch die Verwendung von Verblindung kann ein Forscher die Möglichkeit ausschließen, dass er versehentlich das Ergebnis des Experiments beeinflusst.
Gegengewicht
Wenn ein Forscher ein Experiment durchführt, sollte er genau auf sein Design achten, um Fehler zu vermeiden, die durch ein falsches Gleichgewicht der Bedingungen entstehen können. Betrachten Sie das folgende Beispiel. Sie führen eine Studie durch, in der die Teilnehmer eine Aufgabe erfüllen, bei der sie mit der linken Hand den Knopf A drücken, wenn sie ein grünes Licht sehen, und mit der rechten Hand den Knopf B, wenn sie ein rotes Licht sehen. Sie finden Unterstützung für Ihre Hypothese, dass rote Stimuli schneller verarbeitet werden als grüne Stimuli. Eine alternative Erklärung ist jedoch, dass Menschen schneller mit ihrer rechten Hand reagieren, einfach weil die meisten Menschen Rechtshänder sind. Die Lösung für dieses Problem ist, dass Sie Ihr Design „ausbalancieren“. Sie weisen 50 % Ihrer Teilnehmer zufällig zu, auf den roten Stimulus mit der rechten Hand (und auf den grünen mit der linken) zu reagieren, und weisen die anderen 50 % zu, auf den roten Stimulus mit der linken Hand (und auf den grünen mit der rechten) zu reagieren. Auf diese Weise antizipieren und kontrollieren Sie diese zusätzliche Fehlerquelle in Ihrem Design.
Stärken und Schwächen der experimentellen Forschung
Eine der Hauptstärken der experimentellen Forschung ist, dass sie oft eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen zwei Variablen bestimmen kann. Durch systematische Manipulation und Isolierung der unabhängigen Variable kann der Forscher mit Sicherheit die kausale Wirkung der unabhängigen Variable auf die abhängige Variable bestimmen. Eine weitere Stärke der experimentellen Forschung ist die Möglichkeit, Teilnehmer durch zufällige Zuweisung verschiedenen Bedingungen zuzuordnen. Die zufällige Zuordnung der Teilnehmer zu den Bedingungen stellt sicher, dass jeder Teilnehmer mit gleicher Wahrscheinlichkeit der einen oder anderen Bedingung zugewiesen wird und dass es keine Unterschiede zwischen den Versuchsgruppen gibt.
Obwohl experimentelle Forschung oft die Kausalitätsfragen beantworten kann, die durch Korrelationsstudien unklar bleiben, ist dies nicht immer der Fall. Manchmal sind Experimente nicht möglich oder ethisch nicht vertretbar. Nehmen wir das Beispiel der Untersuchung des Zusammenhangs zwischen dem Spielen von gewalttätigen Videospielen und aggressivem Verhalten. Es wäre unethisch, Kinder über einen langen Zeitraum viele gewalttätige Videospiele spielen zu lassen, um zu sehen, ob dies einen Einfluss auf ihre Aggression hat. Da sich experimentelle Forschung auf kontrollierte, künstliche Umgebungen stützt, kann es außerdem manchmal schwierig sein, die Ergebnisse auf reale Situationen zu verallgemeinern, je nach Design und Stichprobengröße des Experiments. Wenn dies der Fall ist, spricht man von einer schlechten externen Validität des Experiments, was bedeutet, dass die Situation, der die Teilnehmer ausgesetzt waren, wenig Ähnlichkeit mit einer realen Situation hat.