Ein Experiment ist eine Studie, bei der der Forscher das Niveau einer unabhängigen Variablen manipuliert und dann das Ergebnis misst. Experimente sind leistungsfähige Techniken zur Bewertung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen. Viele Forscher betrachten Experimente als „Goldstandard“, an dem alle anderen Forschungsdesigns gemessen werden sollten. Experimente werden sowohl im Labor als auch in realen Situationen durchgeführt.

Arten des experimentellen Designs

Es gibt zwei grundlegende Arten des Forschungsdesigns:

• Wahre Experimente
• Quasi-Experimente

Der Zweck beider ist es, die Ursache bestimmter Phänomene zu untersuchen.

Echte Experimente, bei denen alle wichtigen Faktoren, die die interessierenden Phänomene beeinflussen könnten, vollständig kontrolliert werden, sind das bevorzugte Design. Oft ist es jedoch nicht möglich oder praktisch, alle Schlüsselfaktoren zu kontrollieren, so dass es notwendig wird, ein quasi-experimentelles Forschungsdesign zu implementieren.

Ähnlichkeiten zwischen echten und Quasi-Experimenten:

• Die Studienteilnehmer werden einer Behandlung oder einem Zustand unterzogen.
• Einige interessierende Ergebnisse werden gemessen
• Die Forscher testen, ob Unterschiede in diesem Ergebnis mit der Behandlung zusammenhängen.

Unterschiede zwischen echten Experimenten und Quasi-Experimenten:

• In Bei einem echten Experiment werden die Teilnehmer entweder der Behandlung oder der Kontrollgruppe zufällig zugeordnet, während sie in einem Quasi-Experiment nicht zufällig zugeordnet werden.
• In einem Quasi-Experiment unterscheiden sich die Kontroll- und Behandlungsgruppen nicht nur in hinsichtlich der experimentellen Behandlung, die sie erhalten, aber auch auf andere, oft unbekannte oder nicht erkennbare Weise. Daher muss der Forscher versuchen, so viele dieser Unterschiede wie möglich statistisch zu kontrollieren.
• Da es in Quasi-Experimenten an Kontrolle mangelt, kann es mehrere „rivalisierende Hypothesen“ geben, die mit der experimentellen Manipulation als Erklärungen für die beobachteten konkurrieren Ergebnisse

Schlüsselkomponenten des experimentellen Forschungsdesigns

Die Manipulation von Prädiktorvariablen

In einem Experiment manipuliert der Forscher den Faktor, für den eine Hypothese aufgestellt wurde das Ergebnis des Interesses beeinflussen. Der Faktor, der manipuliert wird, wird typischerweise als Behandlung oder Intervention bezeichnet. Der Forscher kann manipulieren, ob die Versuchspersonen eine Behandlung erhalten (z. B. Antidepressivum: ja oder nein) und wie hoch die Behandlung ist (z. B. 50 mg, 75 mg, 100 mg und 125 mg).

Angenommen Beispielsweise interessierte sich eine Gruppe von Forschern für die Ursachen der mütterlichen Beschäftigung. Sie könnten die Hypothese aufstellen, dass die Bereitstellung staatlich subventionierter Kinderbetreuung eine solche Beschäftigung fördern würde. Sie könnten dann ein Experiment entwerfen, bei dem einigen Probanden die Option staatlich finanzierter Kinderbetreuungsbeihilfen gewährt würde und anderen nicht. Die Forscher könnten auch den Wert der Kinderbetreuungsbeihilfen manipulieren, um festzustellen, ob höhere Subventionswerte zu unterschiedlichen Beschäftigungsniveaus von Müttern führen könnten.

Zufällige Zuordnung

• Studienteilnehmer werden zufällig verschiedenen Behandlungsgruppen zugeordnet.
• Alle Teilnehmer haben die gleiche Chance, sich in einem bestimmten Zustand zu befinden.
• Die Teilnehmer werden entweder der Gruppe zugeordnet, die die Behandlung erhält, die als „experimentell“ bezeichnet wird Gruppe „oder“ Behandlungsgruppe „oder die Gruppe, die die Behandlung nicht erhält, die als“ Kontrollgruppe „bezeichnet wird.
• Die zufällige Zuordnung neutralisiert andere Faktoren als die unabhängigen und abhängigen Variablen und ermöglicht dies Ursache und Wirkung direkt ableiten

Zufallsstichprobe

Traditionell haben experimentelle Forscher Convenience-Stichproben verwendet, um Studienteilnehmer auszuwählen. Da die Forschungsmethoden jedoch strenger geworden sind und die Probleme bei der Verallgemeinerung von einer praktischen Stichprobe auf die größere Bevölkerung offensichtlicher geworden sind, wenden sich experimentelle Forscher zunehmend der Zufallsstichprobe zu. In experimentellen politischen Forschungsstudien werden die Teilnehmer häufig zufällig aus Programmverwaltungsdatenbanken ausgewählt und zufällig den Kontrollbehandlungsgruppen zugeordnet.

Gültigkeit der Ergebnisse

Die beiden Arten der Gültigkeit von Experimenten sind intern und extern . In sozialwissenschaftlichen Forschungsexperimenten ist es oft schwierig, beides zu erreichen.

Interne Gültigkeit

• Wenn ein Experiment intern gültig ist, sind wir sicher, dass die unabhängige Variable (z. B. Kind) Pflegesubventionen) verursachten das Ergebnis der Studie (z. B. Beschäftigung von Müttern)
• Wenn Probanden zufällig Behandlungs- oder Kontrollgruppen zugeordnet werden, können wir davon ausgehen, dass die unabhängige Variable die beobachteten Ergebnisse verursacht hat, da die beiden Gruppen dies nicht tun sollten haben sich zu Beginn des Experiments voneinander unterschieden
• Nehmen Sie zum Beispiel das obige Beispiel für einen Kinderbetreuungszuschuss.Da die Probanden nach dem Zufallsprinzip den Gruppen Behandlung (Kinderbetreuungszuschüsse verfügbar) und Kontrollgruppen (keine Kinderbetreuungszuschüsse verfügbar) zugeordnet wurden, sollten sich die beiden Gruppen zu Beginn der Studie nicht unterschieden haben. Wenn Mütter in der Behandlungsgruppe nach der Intervention eher arbeiten würden, können wir davon ausgehen, dass die Verfügbarkeit von Kinderbetreuungsbeihilfen die Beschäftigung von Müttern fördert.

Eine potenzielle Bedrohung für die interne Validität in Experimenten tritt auf, wenn die Teilnehmer entweder die Studie abbrechen oder sich weigern, an der Studie teilzunehmen. Wenn bestimmte Arten von Personen häufiger aussteigen oder sich weigern, daran teilzunehmen als Personen mit anderen Merkmalen, spricht man von differenziertem Abrieb. Angenommen, es wurde ein Experiment durchgeführt, um die Auswirkungen eines neuen Lehrplans für das Lesen zu bewerten. Wenn der neue Lehrplan so hart wäre, dass viele der langsamsten Leser die Schule abbrachen, würde die Schule mit dem neuen Lehrplan einen Anstieg der durchschnittlichen Lesewerte verzeichnen. Der Grund für den Anstieg der Lesewerte ist jedoch, dass die schlechtesten Leser die Schule verlassen haben und nicht, dass der neue Lehrplan die Lesefähigkeiten der Schüler verbessert hat.

Externe Gültigkeit

• Externe Validität ist auch in sozialwissenschaftlichen Experimenten von besonderer Bedeutung.
• Es kann sehr schwierig sein, experimentelle Ergebnisse auf Gruppen zu verallgemeinern, die nicht in die Studie einbezogen wurden.
• Studien, aus denen zufällig Teilnehmer ausgewählt werden Die unterschiedlichsten und repräsentativsten Populationen haben mit größerer Wahrscheinlichkeit eine externe Validität.
• Die Verwendung von Stichprobenverfahren erleichtert die Verallgemeinerung der Ergebnisse von Studien auf andere Gruppen.

Für Eine Forschungsstudie zeigt beispielsweise, dass ein neuer Lehrplan das Leseverständnis von Kindern der dritten Klasse in Iowa verbessert. Um die externe Gültigkeit der Studie zu beurteilen, würden Sie sich fragen, ob dieser neue Lehrplan auch für Drittklässler in New York oder für Kinder in anderen Grundschulklassen wirksam wäre

Glo Wichtige Begriffe in Bezug auf die Gültigkeit:

• interne Gültigkeit
• externe Gültigkeit
• differenzielle Abnutzung

Ethik

In der experimentellen Forschung ist es besonders wichtig, ethische Richtlinien zu befolgen. Der Schutz der Gesundheit und Sicherheit von Forschungsthemen ist unabdingbar. Um die Sicherheit der Probanden zu gewährleisten, sollten alle Forscher ihr Projekt von den Institutional Review Boards (IRBS) überprüfen lassen. Die National Institutes of Health liefern strenge Richtlinien für die Projektgenehmigung. Viele dieser Richtlinien basieren auf dem Belmont-Bericht (pdf).

Die ethischen Grundprinzipien:

• Respekt vor Personen – erfordert, dass Forschungsthemen nicht zur Teilnahme gezwungen werden in einer Studie und erfordert den Schutz von Forschungsthemen, die die Autonomie eingeschränkt haben
• Nutzen – erfordert, dass Experimente den Forschungsthemen keinen Schaden zufügen und dass Forscher die Risiken für Probanden minimieren und gleichzeitig den Nutzen für sie maximieren
• Gerechtigkeit – erfordert, dass alle Formen der unterschiedlichen Behandlung zwischen Forschungsthemen gerechtfertigt sind.

Vor- und Nachteile des experimentellen Designs

Vorteile

Das Umfeld, in dem die Forschung stattfindet, kann häufig sorgfältig kontrolliert werden. Folglich ist es einfacher, die tatsächliche Auswirkung der interessierenden Variablen auf das Ergebnis des Interesses abzuschätzen.

Nachteile

Aufgrund der externen Gültigkeit des Experiments ist es häufig schwierig, dies sicherzustellen auf die häufig nicht zufälligen Auswahlprozesse und die künstliche Natur des experimentellen Kontextes.