5. Vorlesung

Question 1

Kontrolle von Störvariablen

Accepted Answer

Störvariablen (SVn): alleVariablen (außer der interessierenden UV), die potentiell einen Einfluss auf die AV haben können•besonders problematisch, wenn mit der UV assoziiert (konfundiert): Effekt ist u.U. nicht auf die UV zurückzuführen, sondern auf eine nicht-kontrollierte SV, die systematisch mit der UV variiert„Ein ganz wesentliches Ziel der […] Versuchsplanung besteht darin,•die gemeinsame systematische Variation von möglichen Störfaktoren mit der hypothesenrelevanten UV zu verhindern•[bzw.] die statistische Assoziation zwischen den potentiellen Störfaktoren und der UV auf den Wert Null zu bringen.•In dem Ausmaß, in dem dies für einen der möglichen Störfaktoren gelingt, nennen wir diesen Störfaktor kontrolliert.“ (Hager, 1987)

Question 2

Arten von Störvariablen

Accepted Answer

Systematische und unsystematische

Question 3

Systematische SV

Accepted Answer

Bsp. Motivation und Training sind konfundiert.In der EG sind mehr motivierte (M), in der KG mehr unmotivierte (U) TeilnehmerQuelle eines Unterschieds zwischen EG und KG: Motivation? Training? unklar

Question 4

Unsystematische SV Bsp. Motivation und Training sind nicht konfundiert. Motivierte und unmotivierte TN verteilen sich gleich auf die Bedingungen –EG(Training):MUMUUMUMUU –KG(keinTraining):MUMUUMUMUU Quelle eines Unterschieds zwischen EG und KG: Training

Accepted Answer

Bsp. Motivation und Training sind nicht konfundiert. Motivierte und unmotivierte TN verteilen sich gleich auf die BedingungenQuelle eines Unterschieds zwischen EG und KG: Training klar

Question 5

Eine Störvariablen ist systematisch,wenn

Accepted Answer

sie mit der UV kovariiert(d.h. in verschiedenen Versuchsbedingungen unterschiedlich stark ausgeprägt ist)

Question 6

Systematische Störvariablen Effekte

Accepted Answer

können fälschlicherweise einen Effekt der UV auf die AV suggerieren Trainierte zeigen bessere Leistung (AV), aber nicht wegen Training (UV), sondern wegen höherer Motivation (SV) können einen tatsächlich vorhandenen Effekt verschleiern z.B. überwiegend unmotivierte TN im Training: positiver Effekt des Trainings (UV) wird durch negativen Effekt der Motivation (SV) verdeckt

Question 7

Konsequenz systematischer SVn:

Accepted Answer

falsche Schlussfolgerungen hinsichtlich des Effekts der UV auf die AV sind möglich, wenn SV nicht berücksichtigt wird

Question 8

Eine Störvariable ist unsystematisch, wenn

Accepted Answer

sie nicht mit der UV kovariiert(d.h. in allen Versuchsbedingungen ungefähr gleich stark ausgeprägt ist)

Question 9

Unsystematische Störvariablen Effekte

Accepted Answer

können systematische Effekte der UV durch hohe Fehlervarianz überdecken•können das Auftreten von Effekten nicht erklären•gibt es in jeder Untersuchung; vergrößern die Varianz in der AV/der Messung (Fehlervarianz; „Rauschen“; geringe Reliabilität der Messung)

Question 10

Unsystematische Störvariablen Konsequenz

Accepted Answer

: Wenn kein Effekt gefunden wird, kann dies an der erhöhten Fehlervarianz liegen. Wenn ein Effekt beobachtet wird, kann die unsystematische SV nicht dafür verantwortlich sein.

Question 11

Kontrolle von Störvariablen Zwei Ziele:

Accepted Answer

(1)Kontrolle systematischer Fehler/Störvariablen„… die gemeinsame systematische Variation von möglichen Störfaktoren mit der hypothesenrelevanten UV zu verhindern und die statistische Assoziation zwischen den potentiellen Störfaktoren und der UV auf den Wert Null zu bringen….“erhöht interne Validität (2)Reduktion unsystematischer/zufälliger Fehler/SVnReduktion der Fehlervarianz erhöht den Anteil der Effektvarianz an der Gesamtvarianzerhöht Präzision/statistische Validität

Question 12

Quellen von Störvariablen

Accepted Answer

Teilnehmer Versuchsleiter Situation Reihenfolge/Messwiederholung

Question 13

Quellen von Störvariablen Teilnehmer

Accepted Answer

•Geschlecht, Intelligenz, Einkommen, Ängstlichkeit, Sucht, Haustier,…, alle Eigenschaften mit potentiellem (direktem oder indirektem) Einfluss auf die AV

Question 14

Quellen von Störvariablen Versuchsleiter

Accepted Answer

•Geschlecht, Alter, Autorität, Status, Attraktivität, Strenge,…•Erwartungen bzgl. der Untersuchungsergebnisse…

Question 15

Quellen von Störvariablen Situation

Accepted Answer

•Lärm, Beleuchtung, Tageszeit, Jahreszeit, Konjunktur, Publikum,•Messinstrument, Reaktivität der Messung, demandcharacteristics

Question 16

Quellen von Störvariablen Reihenfolge/Messwiederholung

Accepted Answer

•Positionseffekte•Übungs-, Erinnerungs-, Ermüdungseffekte•Sensibilisierungseffekte

Question 17

Kontrolltechniken Teilnehmer

Accepted Answer

RandomisierungParallelisierung

Question 18

Kontrolltechniken Versuchs-leiter(VL)

Accepted Answer

StandardisierungAutomatisierungVL-TrainingVerblindung

Question 19

Kontrolltechniken Störvariablen Situation

Accepted Answer

KonstanthaltungEliminationKontrollfaktorenTäuschung

Question 20

Kontrolltechniken von Störvariablen Messwdh.

Accepted Answer

Ausbalancieren

Question 21

Randomisierung

Accepted Answer

Randomisierung= zufällige Zuweisung der Untersuchungseinheiten zu Bedingungen/Gruppen•Technik zur Kontrolle in der Person liegender, unveränderlicher Störvariablen•vorhandene Störvariablen werden nach Zufall auf die Gruppen verteilt

Question 22

Ergebnis der Randomisierung:

Accepted Answer

SVnsind nicht mitBedingungszugehörigkeit konfundiertBedingungen/Gruppen sind bzgl. aller Variablen gleich (bis auf Zufallsschwankungen; Gruppengröße N ≥ 30)Definition Experiment: Wenn bzgl. einer UV randomisiert wird, dann ist die Untersuchung bzgl. dieser UV ein Experiment

Question 23

Randomisierung und interne Validität Beispiel:

Accepted Answer

Untersuchung zum Effekt von Stress•Wirkung einer therapeutischen Intervention zur Stressreduzierung•Zwei Gruppen: EG/Therapie und KG/keine Therapie•Vergleich der Stress-Werte nach der Untersuchung•Frage: Wurden die Unterschiede durch die Therapie verursacht? Mögliche Bedrohung der internen Validität durch externe Stressoren (Scheidung, Umzug, etc.) Randomisierung: gleiche Wahrscheinlichkeit externer Störeinflüsse in beiden Gruppen

Question 24

Achtung: Randomisierung ungleich Zufallsstichprobe!

Accepted Answer

Zufallsstichprobe: zufällige Auswahl aus der Population•Jede/R hat die gleiche Chance, ausgewählt zu werden•erhöht Ähnlichkeit von Stichprobe und Population•„Generalisierbarkeit“ Randomisierung: zufällige Zuweisung bereits ausgewählter Probanden zu Bedingungen/Gruppen•Jede/R hat die gleiche Chance, in jede Bedingung zu gelangen•erhöht Ähnlichkeit der verglichenen Bedingungen/Gruppen•interne Validität

Question 25

Varianten der Randomisierung

Accepted Answer

•Einfache Randomisierung•Mit vs. ohne Zurücklegen•Blockrandomisierung•Blockrandomisierungmit ungleichen Gruppengrößen•Adaptive Randomisierung

Question 26

Einfache Randomisierung(„mit Zurücklegen“)

Accepted Answer

Beispiel: Experiment mit zwei Bedingungen•Eine Stichprobe (50 Personen); unterschiedliche Vorkenntnisse•Zwei Bedingungen/Gruppen: EG (Training), KG (kein Training) Randomisierung: zufällige Zuweisung der Personen in die Bedingungen•Münzwurf •Würfel•computergenerierte Zufallszahlen (z.B. gerade Zahl EG…)•www.randomnumbers.info(quantenphysikalischer Prozess)keine systematische Häufung von SVnin einer Bedingungmögl. Problem: ungleiche Gruppengrößen

Question 27

Einfache Randomisierung:Mit oder ohne Zurücklegen?

Accepted Answer

Beispiel: Experiment mit zwei Bedingungen•Eine Stichprobe (50 Personen); unterschiedliche Vorkenntnisse•2 gleich große Bedingungen: EG (Training), KG (kein Training),Randomisierungmit Zurücklegen•Vpnziehen Losnummer aus einem Topf mit zwei Losen („EG“, „KG“); anschließend wird Losnummer zurückgelegtin den Topf•alle Vpnhaben gleiche Wahrscheinlichkeit, jeder der Bedingungen zugeordnet zu werden; kann zu ungleichen Gruppengrößen führenRandomisierungohne Zurücklegen•Vpnziehen Losnummer aus einem Topf, der für jede Vpein Los enthält (25x „EG“, 25x „KG“); das Los wird nicht zurückgelegt•Zuordnungswahrscheinlichkeiten unterschiedlich zwischen Vpn; führt zu gleich großen Versuchsgruppen

Question 28

Blockrandomisierung

Accepted Answer

Beispiel: Experiment mit zwei Bedingungen•Eine Stichprobe (50 Personen); unterschiedliche Vorkenntnisse•Zwei Bedingungen/Gruppen: EG (Training), KG (kein Training)Randomisierungso, dass innerhalb eines Blocks die Anzahl der Personen in jeder Gruppe festgelegt ist („ohne Zurücklegen“)z.B. Randomisierungin 10er-Blöcken:•In jedem Block: 5 Personen EG & 5 Personen KGVor-und Nachteile:•gleich große Versuchsgruppen; reduziert zeitgebundene SVn•Zuordnungswahrscheinlichkeiten unterschiedlich zwischen Vpn

Question 29

Blockrandomisierung mit ungleichen Gruppengrößen

Accepted Answer

Beispiel: Experiment mit zwei Bedingungen•Eine Stichprobe (50 Personen)•Zwei Bedingungen/Gruppen: EG (Training), KG (kein Training)•Zuordnung: 80% EG, 20% KGBlockrandomisierungauch möglich bei Gruppen mit unterschiedlichen Größenz.B. Randomisierungin 10er-Blöcken:•In jedem Block: 8 Personen EG & 2 Personen KG

Question 30

Adaptive Randomisierung

Accepted Answer

Änderung der Zuordnungswahrscheinlichkeiten im Laufe der Studie•Kann zum Einsatz kommen, falls die anfängliche Randomisierung zu ungleichen Gruppengrößen führt•Versuch, im Verlauf der Studie dem Unterschied zwischen den Gruppen entgegenzuwirken•Vorteil: Vergleichbare Gruppengrößen bei der Beendigung der Studie•Nachteil: Validitätsgefährdung (Gruppen sind von der Eingangsreihenfolge her unterschiedlich zusammengesetzt)

Question 31

Adaptive Randomisierung Beispiel:

Accepted Answer

Experiment mit zwei Bedingungen•Eine Stichprobe (200 Personen)•Zwei Bedingungen/Gruppen: EG (Training), KG (kein Training)•Studienbeginn: Zuordnung: 50% EG, 50% KG•Ziel: 100 Personen pro Gruppe•Nach 6 Monaten: 25 Personen in EG, 75 Personen in KGAdaptationder Zuordnungsquote: 75% EG, 25% KGVorteil: Vergleichbare GruppengrößenNachteil: Validitätsgefährdung (ungleiche Zuordnungs-WS. über die Zeit)

Question 32

Randomisierung? Zusammenfassung

Accepted Answer

•Per Zufall 2 Schulklassen aus der Population aller Schulklassen auswählen; durch Münzwurf ermitteln, welche Klasse EG bzw. KG bilden–nicht Versuchspersonen, sondern Klassen werden randomisiert–Schüler in inden zufällig gezogenen Klassen können sich systematisch unterscheiden•aus einem Telefonbuch werden nach Zufall 2 Seiten gezogen; Personen auf der einen Seite werden zur EG, die auf der anderen Seite zur KG zugeordnet–Randomisierungvon Gruppen; die eigentlichen Untersuchungseinheiten (Personen) werden nicht randomisiert–systematische Unterschiede zwischen Telefonbuch-Seiten möglich (Stadt vs. Land, Stadtteile, …)•Teilnehmer, die (zufällig) zuerst erscheinen, werden der KG (EG) zugeordnet; auch z.B. paarweise/abwechselnde Zuordnung–die (jeweils) ersten Vpnkönnen sich systematisch von den (jeweils) zweiten Teilnehmern unterscheiden, z.B. bzgl. Pünktlichkeit, Dominanz, …

versuchsplanung (Subject) / 5. Vorlesung (Lesson)