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versuchsplanung (Subject) / 9 Vorlesung (Lesson)

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  • Experimentelle(quasiexperimentelle) Versuchspläne Typen vonFaktoren •Behandlungs-bzw. Treatment-Faktoren•Versuchsfaktoren•Blockfaktoren•Feste (Fixed) vs. Zufalls-(Random) Faktoren•Personenfaktor•Gruppenfaktoren
  • Experimentelle(quasiexperimentelle) Versuchspläne Kombinationsmöglichkeiten der Faktoren •Gekreuzte Faktoren: FaktorielleVersuchspläne•Genestete Faktoren: Hierarchische Versuchspläne•Komplexe Designs•Quadratische Designs, (Griechisch-)Lateinische Quadrate
  • Experimentelle(quasiexperimentelle) Versuchspläne Typen von Faktoren •Behandlungs-bzw. Treatment-Faktoren –Stufen sind Operationalisierungender UV (Reize, Instruktionen, Behandlungen, Situationen); Variation zwischen Personen–Oft experimentell: aktive Manipulation, Randomisierung möglich
  • Experimentelle(quasiexperimentelle) Versuchspläne Typen von Faktoren •Versuchsfaktoren –Messwiederholungen, Durchgänge; Variation innerhalb einer Person
  • Experimentelle(quasiexperimentelle) Versuchspläne Typen von Faktoren Versuchsfaktoren –Messwiederholungen, Durchgänge; Variation innerhalb einer Person
  • Experimentelle(quasiexperimentelle) Versuchspläne Typen von Faktoren •Blockfaktoren –Kontrolle von Störvariablen (Quasiexperimentell: Zuweisung anhand feststehender Eigenschaft)
  • Experimentelle(quasiexperimentelle) Versuchspläne Typen von Faktoren •Feste (Fixed) vs. Zufalls-(Random)Faktoren –Relevant für statistische Auswertung; Treatment meist fester Faktor
  • Experimentelle(quasiexperimentelle) Versuchspläne Typen von Faktoren •Personenfaktor –Stufen sind die Personen/Untersuchungseinheiten (Zufallsfaktor)
  • Experimentelle(quasiexperimentelle) Versuchspläne Typen von Faktoren •Gruppenfaktoren –Kontrollfaktor, wenn ganze Gruppen von Personen untersucht werden
  • Gruppenfaktoren Gruppenfaktor als Kontrollfaktor (vergleichbarmit Blockfaktor)•Kontrolliert (bekannte, unbekannte) Störeinflüsse der Gruppenzugehörigkeit•…wenn (z.B. aus praktischen oder ökonomischen Gründen) ganze Gruppen von Personen (Untersuchungseinheiten)untersucht werdenBeispiel 1: Classroom-Experiment: Effekte der Gruppe?(FaktoriellerPlan, randomisierte Zuweisung innerhalb der Gruppen)Beispiel 2: Evaluation von Bildungsprogrammen: Effekte der Schule?(Hierarchischer Plan: Gruppenfaktor Schule genestet in UV A)
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  • Experimentelle(quasiexperimentelle) Versuchspläne •Oft interessieren nicht nur eine UV, sondern die Wirkung mehrerer UVn(z.B. als Kontrollfaktoren) und ggf. deren Interaktionen•Man kombiniert dann mehrere Faktoren in einer Untersuchung
  • FaktoriellerPlan: Gekreuzte Faktoren FaktoriellePläne: •Kreuzrelation A x B von zwei Faktoren = Kombination jederFaktorstufe von A mit jederStufe von Faktor B•Vorteil: Wechselwirkungen (Interaktionen) können untersucht werden•Versuchsplan hat (J = Anzahl Faktorstufenvon A)*(K = Anzahl Faktorstufenvon B) Zellen•Prinzipiell beliebig vieleFaktoren faktoriellkombinierbarz.B. A x B x C-DesignHaupteffekte A, B, C,Interaktionen A x B, A x C,B x C, A x B x C
  • Faktoriellevs. Hierarchische Pläne •Nur seltenwerden alleHypothesen eines mehrfaktoriellenPlans geprüft (bzw. die Hypothesen überhaupt aufgestellt)–insbesondere werden selten alle Interaktionseffekte eines mehrfaktoriellenDesigns untersucht–d.h. die Vorteile faktoriellerDesigns (Testen von Interaktionen) werden oft nicht ausgenutzt•Nachteile faktoriellerDesigns–besonders bei vielen Stufen und Faktoren: hoher Bedarf an Versuchspersonen, hoher Aufwand (zeitlich, monetär, …)•Mögliche Alternative: Hierarchische Pläne
  • Hierarchische Pläne: Genestete Faktoren Hierarchische Pläne:•Nestrelation B(A) = je mehrereStufen des Faktors B werden mitgenau einerStufe des Faktors A kombiniert•Voraussetzung: Anzahl der Stufen des Faktors B unter allen Stufen des Faktors A gleich
  • Hierarchische Pläne •Vorteil Nachteil: Vorteil: weniger Aufwand•geringere Anzahl an Treatment-Kombinationen muss realisiert werden: jede einzelne Stufe eines Faktors B tritt nur unter jeweils einer Stufedes anderen Faktors A auf •Nachteil: Interaktionseffekte sind nicht prüfbar•Gruppenfaktoren sind oft genestete Faktoren
  • Hierarchische Pläne: Beispiele •Faktor A: Unterrichtsformen (Treatment-Faktor)•Faktor B: Schulklassen (Gruppenfaktor, genestet in A)•Faktor C: Schulbücher (Treatment-Faktor, genestet in B)
  • Gemischte Pläne Kombination hierarchischer und faktoriellerPläned.h. Kreuz-und Nestrelationen in einem VersuchsplanBeispiel:Faktor A: UnterrichtsformenFaktor B: SchulbücherFaktor C: Geschlecht (Blockfaktor) C1= weiblich / C2= männlichDie vorgegeben hierarchischen Kombinationen der Faktoren A und B werden mit allen Stufen des Faktors C faktoriellkombiniert.
  • Komplexe Versuchspläne Ein Versuchsplan wird bestimmt durch•Anzahl der Faktoren•Art der Faktoren•Anzahl der Faktorstufenpro Faktor•Art der Relationen zwischen den Faktoren (Kreuz, Nest)Diese Merkmale können prinzipiell beliebig variiertwerden. Dadurch können beliebig komplexe Versuchspläne entstehen.
  • Komplexe VersuchspläneBeispiel 1 FaktoriellerPlan mit 3 TreatmentfaktorenA x B x C (3x4x2)z.B. Untersuchung der Wirksamkeit von Therapieformen–A: Art der Psychotherapie (VT, GT, PA)–B: Dauer der Behandlung (10, 20, 50, 80 Std.)–C: Geschlecht des Therapierenden•Zelle = Treatment•Prüfbare Effekte: A, B, C, AxB, AxC, BxC, AxBxC
  • Komplexe VersuchspläneBeispiel 2 Hierarchischer dreifaktoriellerPlan B(A) x C mit 6(3)x2 Zellenz.B.: Untersuchung der Wirkung eines Unterrichtsprogramms für den Deutschunterricht–A = Unterrichtsprogramm (Treatment-Faktor)–B = Schulklasse (in Faktor A genesteter Gruppenfaktor)–C = Geschlecht der Schüler (Blockfaktor)•Prüfbare Effekte: A, B, C, AxC, BxC
  • Komplexe VersuchspläneBeispiel 3 ZweifaktoriellerPlan A x B mit einem MesswiederholungsfaktorB und einem TreatmentfaktorAz.B.: Untersuchung des Einflusses der Enkodierung auf Vergessen–A: Enkodierung (Auswendiglernen vs. bildlich vorstellen)–B: Messwiederholung(nach 0, 5, 10, 20 Minuten)•Prüfbare Effekte: A, B, AxB
  • Quadratische Pläne •Versuchspläne mit zwei-oder mehrfaktoriellenDesigns, wobei jeder Faktor pStufen aufweist•Bei zwei Faktoren sind somit p2Untersuchungsgruppen notwendig
  • Quadratische Pläne •Versuchspläne mit zwei-oder mehrfaktoriellenDesigns, wobei jeder Faktor pStufen aufweist•Bei zwei Faktoren sind somit p2Untersuchungsgruppen notwendig
  • Lateinisches Quadrat mit identischem Aufwand wie Quadeate (identischer Gruppenzahl) lassen sich auch dreifaktorielleDesigns durchführen lateinische Quadrate
  • Lateinisches Quadrat Vorteile: geringerer Aufwand•weniger Gruppen, d.h. geringere Gesamtstichprobengröße
  • Lateinisches Quadrat Nachteile : nur Haupteffekte, Annahme: keine Interaktionen•nur Haupteffekte können getestet werden. Interaktion zwischen den Faktoren A und B sind nicht definiert und somit nicht testbar(obwohl paarweise alle Kombinationen realisiert sind)•Haupteffekte können nur interpretiert werden, wenn davon ausgegangen werden kann, dass Interaktionseffekte vernachlässigbar sind (theoretische Vorannahme)
  • Griechisch-lateinische Quadrate •Anordnung für 4 Faktoren mit identischem Aufwand (identischer Gruppenzahl) wie lateinische Quadrate•Voraussetzung: orthogonale lateinische QuadrateWas sind (nicht-)orthogonale lateinische Quadrate?
  • Orthogonale lateinische Quadrate jede Kombination von Faktorstufen gleich häufig
  • Nicht-orthogonale lateinische Quadrate Kombinationen treten mit unterschiedlicher Häufigkeit auf(Bsp. A1B2)
  • Griechisch-lateinische Quadrate Erklärung •Anordnung für 4 Faktoren mit identischem Aufwand (identischer Gruppenzahl) wie lateinische Quadrate•Voraussetzung: orthogonale lateinische QuadrateWas sind (nicht-)orthogonale lateinische Quadrate?–Orthogonale lateinische Quadrate: jede Kombination kommt gleich häufig vor–Nicht-orthogonale lateinische Quadrate: unterschiedliche Häufigkeitenorthogonale lateinische Quadrate als Ausgangspunkt für Griechisch-Lateinisches Quadrat
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  • Griechisch-lateinische Quadrate Vorteil griechisch-lateinischer Quadrate: •Haupteffekte ausbalanciert (paarweise: jede Stufe A & jede Stufe B)•weniger (viel weniger) Stichproben–Beispiel: 4 Faktoren, jeweils 4 Stufen–44= 256 Gruppen nach faktoriellemDesign–16 Gruppen nach griechisch-lateinischem Quadrat
  • Griechisch-lateinische Quadrate Nachteile: •Nur Haupteffekte prüfbar•Abwesenheit von Interaktionseffekten vorausgesetzt (nicht überprüfbar)
  • Lateinische Quadrate und Reihenfolgeeffekte •Ziel : Kontrolle der Stimulusreihenfolge(allg. Reihenfolge von Bedingungen)–Oft werden mehrere Stimuli (Bedingungen) nacheinander dargeboten–Gefahr von Reihenfolge-Effekten
  • Lateinische Quadrate und Reihenfolgeeffekte •Lösungsansatz 1 : Permutation der Stimuli (Bedingungen)–Ausbalancieren durch Permutation (jede mögliche Reihenfolge wird realisiert)–Nachteil des Ausbalancierens: großer Aufwand–Wird die abhängige Variable in k verschiedenen Bedingungen erhoben, so müssen k! verschiedene Reihenfolgen realisiert werden:–2! = 23! = 6–4! = 24 5! = 120 …–10! = 3.628.800•Lösungsansatz 2: Lateinisches Quadrat
  • Lateinische Quadrate und Reihenfolgeeffekte •Lösungsansatz 2: Lateinisches Quadrat–Kontrolle von Positionseffekten (jeder Stimulus an jeder Position)–Keine Kontrolle von Sequenzeffekten (B immer nach A)

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