E-Learning-Modul zur Versuchsplanung und -durchführung in der Psychologie
Projektleitung:
Autoren:
M. Englisch
D. Ewert-Altenhain
M. Klein
P. Lemper
C. Scholl
J. Steffen

M. Górniak
J. Petzoldt
K. Schäfer
N. Weßels
Quellen:
Support:

Versuchsplanung

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
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Grundlagen Experimenteller Forschung


Stichproben


Experimente


Nicht-Experimente

Unter einem Versuchsplan (Design) versteht man ein standardisiertes, routinemäßig anwendbares Schema (Strukturschema), das dem Aufbau, der Kontrolle und der methodologischen Bewertung einer empirischen Untersuchung von unabhängigen (UV) und abhängigen (AV) Variablen sachlogisch zugrunde liegt" (Sarris, 1992, S. 4).

Der Versuchsplan bildet die Schnittstelle zwischen Problemstellung, Versuchsaufbau, Versuchsdurchführung und statistischer Auswertung. Einem Versuchsplan kann man entnehmen, wie eine Untersuchung im Wesentlichen ablaufen soll oder abgelaufen ist. Beispielsweise wird aus ihm deutlich, wie viele unabhängige Variablen (UVs) eingesetzt werden und wie oft die abhängige Variable (AV) erhoben wird.

Informationen aus Versuchsplänen:

  • Anzahl der UVs
  • Stufen der einzelnen UVs
  • Anzahl der AVs
  • Anzahl der Messungen
  • Vorgenommene Kontrolltechniken
  • Zuteilungsmethode der Versuchspersonen zu den Stufen

Ein Versuchsplan enthält also Planungsprinzipien und Handlungsanweisungen, die sehr abstrakt formalisiert sind. In einem Untersuchungsplan finden sich beispielsweise nicht die konkreten Operationalisierungen der einzelnen Variablen oder Stichprobenbeschreibungen. Ein abstrakter und standardisierter Versuchsplan ermöglicht neben einer routinemäßigen Anwendung auch eine hohe Objektivität, eine leichtere wissenschaftliche Kommunikation, eine höhere Nachvollziehbarkeit und die Dokumentation von Studien. Er stellt zudem eine wichtige Entscheidungsgrundlage bei der Wahl der korrekten statistischen Auswertungsmethode dar.

Wichtige Funktionen von Versuchsplänen:

  1. Handlungsanweisungen festschreiben
  2. Objektivität erhöhen
  3. wissenschaftliche Kommunikation erleichtern
  4. Untersuchungen dokumentieren
  5. Untersuchungen nachvollziehbar und transparent machen
  6. Entscheidungsgrundlagen für statistische Auswertungsmethoden liefern
  7. Bewertungsgrundlage von Untersuchungsergebnissen liefern

Die verschiedenen Informationen, die man aus einem Versuchsplan entnehmen kann, helfen bei der Bewertung von Untersuchungen. Zum Beispiel kann man einen 2-Gruppen-Randomisierungsplan hinsichtlich seiner internen und externen Validität einschätzen. Es geht bei der Bewertung von Versuchsplänen darum, den Geltungsanspruch (externe Validität) und den Gültigkeitsanspruch (interne Validität) von Ergebnissen abzuwägen. Das heißt, anhand der formalen Darstellung lässt sich sagen, ob die Veränderung der Werte der abhängigen Variable eindeutig auf die Veränderung der unabhängigen Variable zurückführbar ist und ob gefundene Ergebnisse auch verallgemeinert werden dürfen.

Versuchspläne von Experimenten sind schematische Darstellungen von Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen. Mit ihrer Hilfe werden Hypothesen überprüft und Erklärungen gefunden. Neben dieser Überprüfungsmethode dienen manche Versuchspläne der Exploration von Zusammenhängen oder möglichen Hypothesen, wie z.B. die Vorexperimentellen Designs (Entdeckungsmethode). Es gibt auch rein beschreibende Versuchsanordnungen (korrelative Designs).

Jeder Versuchsplan ist anders und wird entsprechend der Untersuchungsfragestellung ausgewählt und ggf. angepasst. Es gibt in der Literatur verschiedene Bezeichnungen und Symbole, welche den gleichen Sachverhalt meinen können (Formalisierung von Versuchsplänen). Daher gibt es nicht DEN Versuchsplan, sondern Gruppen von Versuchsplänen, die wichtige Gemeinsamkeiten aufweisen. Außerdem gibt es je nach Fragestellung und Untersuchungssituationen Anpassungen, sodass die folgenden Übersichten keinen Anspruch auf Vollständigkeit erheben.

Es ist in der Methodenlehre üblich verschiedene übergreifende Gruppen von Versuchsplänen zu unterscheiden, zu denen jeweils verschiedene Untergruppen zählen:

  1. Vorexperimentelle Designs
  2. Experimentelle Designs
  3. Quasiexperimentelle Designs
  4. Ex-Post-Facto-Designs
  5. Korrelative Designs

Beispiel: Ein neues Trainingsprogramm zur Verbesserung der Konzentrationsfähigkeit soll untersucht werden. Hierfür werden 200 Personen rekrutiert (N=200). 100 von diesen werden per Zufall (Kontrollstrategie: Randomisierung) der Gruppe der Trainingsteilnehmer zugeteilt, die restlichen 100 erhalten kein Training. Im Anschluss an das 2-wöchige Training (1 UV, 2fach gestuft: Training erfolgt/Training erfolgt nicht) erfolgt eine Messung der Konzentrationsfähigkeit (1 AV) bei allen 200 Versuchspersonen (Nachhermessung). Geprüft wird die Hypothese, ob die Teilnehmer des Trainingsprogramms bessere Konzentrationsleistungen zeigen als Nichtteilnehmer. (µ1 > µ2) Dargestellt wird die beschriebene Untersuchung in einem 2-Gruppen-Randomisierungsdesign (siehe Grafik).

Versuchsplanung.jpg