Abhängige und unabhängige Variable. Variablen definieren

Ein Faktor, dessen Änderung eine Folge einer Änderung einer unabhängigen Variablen ist, wird als abhängige Variable (DP) bezeichnet. Eine abhängige Variable ist eine Komponente der Reaktion des Subjekts, die für den Forscher direkt von Interesse ist. Physiologisch, emotional, verhaltensbezogen Reaktionen und andere können als DPs fungieren psychologische Merkmale, die in psychologischen Experimenten erfasst werden können.

Abhängig von der Methode, mit der Änderungen registriert werden können, werden POs unterschieden:

· direkt beobachtet;
· Erfordernis physischer Ausrüstung für die Messung;
· erfordert eine psychologische Messung.

Zu den direkt beobachtbaren PPs zählen verbale und nonverbale Verhaltensäußerungen, die von einem externen Beobachter klar und eindeutig beurteilt werden können, beispielsweise die Verweigerung von Tätigkeiten, Weinen, eine bestimmte Aussage der Versuchsperson usw. Hausärzte, die für die Aufzeichnung physischer Geräte (Puls, Blutdruck usw.) und psychophysiologischer Reaktionen (Reaktionszeit, Latenzzeit, Dauer, Aktionsgeschwindigkeit usw.) eine physische Ausrüstung benötigen. Zu den Hausärzten, die eine psychologische Dimension erfordern, gehören Merkmale wie der Grad der Bestrebungen, der Grad der Entwicklung oder Bildung bestimmter Qualitäten, Verhaltensformen usw. Zur psychologischen Messung von Indikatoren können standardisierte Verfahren eingesetzt werden – Tests, Fragebögen etc. Einige Verhaltensparameter können gemessen werden, z.B. werden ausschließlich von geschulten Beobachtern oder Experten erkannt und interpretiert.

Abhängig von der Anzahl der in der abhängigen Variablen enthaltenen Parameter werden eindimensionale, mehrdimensionale und grundlegende PPs unterschieden. Eindimensionales ZP wird durch einen einzelnen Parameter dargestellt, dessen Änderungen im Experiment untersucht werden. Ein Beispiel für eine eindimensionale PP ist die Geschwindigkeit einer sensomotorischen Reaktion. Mehrdimensionales PP wird durch eine Reihe von Parametern dargestellt. Die Aufmerksamkeit kann beispielsweise anhand der Menge des betrachteten Materials, der Anzahl der Ablenkungen, der Anzahl richtiger und falscher Antworten usw. beurteilt werden. Jeder Parameter kann unabhängig festgelegt werden. Fundamental PP ist eine Variable komplexer Natur, deren Parameter in bestimmten bekannten Beziehungen zueinander stehen. In diesem Fall fungieren einige Parameter als Argumente und die abhängige Variable selbst fungiert als Funktion. Beispielsweise kann die grundlegende Dimension des Aggressionsniveaus als Funktion seiner individuellen Erscheinungsformen (Gesicht, verbale, körperliche usw.) betrachtet werden.

Die abhängige Variable muss eine grundlegende Eigenschaft wie Sensitivität aufweisen. Die Sensitivität eines PP ist seine Sensitivität gegenüber Änderungen im Niveau der unabhängigen Variablen. Wenn sich bei einer Änderung der unabhängigen Variablen die abhängige Variable nicht ändert, ist diese nicht positiv und es macht in diesem Fall keinen Sinn, ein Experiment durchzuführen. Es sind zwei Varianten der Manifestation der Nichtpositivität des PP bekannt: der „Deckeneffekt“ und der „Bodeneffekt“. Der „Deckeneffekt“ wird beispielsweise dann beobachtet, wenn die gestellte Aufgabe so einfach ist, dass alle Probanden, unabhängig vom Alter, sie ausführen. Der „Bodeneffekt“ hingegen entsteht, wenn eine Aufgabe so schwierig ist, dass keiner der Probanden sie bewältigen kann.

Es gibt zwei Hauptmethoden, um Veränderungen der psychischen Gesundheit in einem psychologischen Experiment aufzuzeichnen: unmittelbar und verzögert. Die direkte Methode wird beispielsweise bei Experimenten zum Kurzzeitgedächtnis eingesetzt.

Unmittelbar nach der Wiederholung einer Reihe von Reizen zeichnet der Experimentator die Anzahl auf, die der Proband reproduziert. Die verzögerte Methode wird verwendet, wenn zwischen Exposition und Wirkung eine bestimmte Zeitspanne vergeht (z. B. bei der Bestimmung des Einflusses der Anzahl der gespeicherten Daten). Fremdwörterüber den Erfolg der Textübersetzung).

Explikation (von lat. explicatio – Klärung) – Klärung von Konzepten und Aussagen natürlicher und wissenschaftlicher Sprache mittels symbolischer Logik. Der Inhalt von Konzepten in natürlicher und manchmal auch wissenschaftlicher Sprache ist normalerweise nicht ganz klar und eindeutig. Dies hält uns in der Regel nicht davon ab, zu kommunizieren und zu argumentieren; der Kontext zeigt, was wir meinen, wenn wir sagen: „junger Mann“ oder „ großer Baum„In einigen komplexen und subtilen Fällen kann die Mehrdeutigkeit und Ungenauigkeit von Konzepten jedoch zu fehlerhaften oder sogar paradoxen Schlussfolgerungen führen. Das Ersetzen unklarer, ungenauer Konzepte durch präzise Konzepte schützt uns nicht nur vor Denkfehlern, sondern dient auch als Mittel zur tieferen Erkenntnis.“ Das Eindringen in den Inhalt erläuterter Konzepte ermöglicht es, das Wesentliche vom Unwichtigen zu trennen und unsere eigenen Aussagen besser zu verstehen. Beispielsweise werden in der Alltagssprache und in der Wissenschaft die Konzepte „Theorie“, „Axiom“, „Beweis“, „Erklärung“ usw. verwendet . werden oft verwendet. Aber erst durch die Erläuterung dieser Konzepte erkennen wir, dass die Theorie eine klar festgelegte Logik beinhalten muss, dass Fakten oder Praxis nichts „beweisen“ können, dass die Erklärung notwendigerweise auf dem Gesetz beruht usw. Es sollte, Bedenken Sie jedoch, dass der im Prozess von E. eingeführte präzisere Begriff in der Regel viel inhaltsärmer ist als der zu präzisierende intuitive Begriff, so dass der Wunsch, intuitive Begriffe vollständig durch ihre formalen Explikate zu ersetzen, zu einem werden kann Hindernis für die Entwicklung von Wissen. E. fördert tieferes Verständnis und regt neue Forschung an. Aber ein tieferes Verständnis oder inhaltliche Änderungen als Ergebnis der Forschung erfordern möglicherweise neue E.

Erheblicher Einfluss auf die Entwicklung der Moderne Philosophische Anthropologie, einschließlich philosophischer und religiöser, wurde von der Theorie Helmut Plesners beeinflusst.

Seine Theorie zielt darauf ab, die „Grundstruktur“ der menschlichen Existenz aufzudecken und alle ihre spezifischen Eigenschaften und Merkmale zu erklären. Philosophische Anthropologie sollte „ein prinzipielles Verständnis des Menschen“ sein. Die Erläuterung der Grundstruktur sollte die Frage „Was sind die Bedingungen der Möglichkeit menschlicher Existenz“ beantworten und den Platz des Menschen im Ganzen der Existenz aufzeigen. „Da die Philosophie das Problem der Anthropologie formuliert“, bemerkt Plesner, „wirft sie das Problem der Existenzweise des Menschen und seiner Stellung in der gesamten Natur auf.“

Mittel zur Identifizierung der Grundstruktur ist die transzendentale Frage nach den Möglichkeitsbedingungen phänomenologisch beschriebener Phänomene menschlicher Existenz. In diesem Zusammenhang verwies Plesner auf Kant als den wichtigsten Vorläufer der modernen philosophischen Anthropologie. Im methodologischen Aspekt lässt sich argumentieren, dass sich Plesners philosophisches und anthropologisches Denken von Phänomenen zur Grundstruktur als Bedingung ihrer Möglichkeit und dann von der Grundstruktur zu Phänomenen bewegt, um sie zu erklären. Dementsprechend sollte diese Struktur keinen „endgültig-theoretischen“, sondern einen „eröffnend-zeigenden“ Wert haben. In der psychologischen Forschung ist die Identifizierung von GP mit einer Beschreibung des grundlegenden Prozesses verbunden, auf den NP einwirkt und der sich in den Parametern von GP manifestiert. Am Beispiel von J. Gibsons Diskussion des Metzger-Experiments kann man einen weiteren Aspekt des Problems erkennen – die Neuinterpretation der Eigenschaften eines kontrollierten NP. In diesen und anderen Experimenten auf dem Gebiet der Wahrnehmungspsychologie ist das Subjekt ein „innerer Beobachter“ (ein Beobachter seiner eigenen Wahrnehmungserfahrung), der auf die eine oder andere Weise über die phänomenal präsentierten Daten berichtet. Der Experimentator beschäftigt sich bereits mit Beschreibungen subjektiver Erfahrungen, d.h. mit erfassten Daten, zu denen er die Position eines externen Beobachters einnimmt.

Beim Übergang von der Methode „psychologische Beobachtung“ zur Methode „psychologisches Experiment“ wird die Position eines externen Beobachters zur Position eines Experimentators, der die Organisation experimenteller Einflüsse verwaltet (und in diesem Sinne ein aktiver Forscher). Die Tatsache, dass er selbst sowohl Subjekt als auch Experimentator sein kann (z. B. die Experimente von Ebbinghaus, Sperling usw.), ändert nichts am Prinzip der Konstruktion von Experimenten, denen der Subjekt-Experimentator als Subjekt-Beobachter Bericht erstattet sich selbst über die Daten einer phänomenalen Ordnung. Als Forscher nimmt er die Position eines externen Beobachters ein, für den die Daten der subjektiven Erfahrung (auch seiner eigenen) kein direktes psychologisches Wissen, sondern Gegenstand des Studiums und des Verständnisses sind.

Das erste, was Sie bei der Planung eines Experiments entscheiden müssen, ist, wie viele Ebenen der unabhängigen Variablen es geben wird und welche diese sein werden. Die Stufen einer unabhängigen Variablen sind ihre spezifischen Werte. Sie können in jedem beliebigen Maßstab angegeben werden, d.h. kann sowohl quantitativ als auch qualitativ sein.

Eine unabhängige Variable muss mindestens zwei Ebenen haben, die die Merkmale ihres Einflusses auf die abhängige Variable widerspiegeln. Andernfalls ist es einfach keine Variable mehr. Im Beispiel zur Problemlösung hat die unabhängige Variable zwei qualitative Ebenen, die in der Namensskala angegeben sind: 1 – stickiger Raum; 2 - belüfteter Raum. Möchte ein Forscher einen detaillierteren, quantitativen Zusammenhang zwischen dem Grad der Sauerstoffsättigung der Raumluft und dem Grad der geistigen Aktivität der Probanden nachzeichnen, kann er seine unabhängige Variable auf einer stärkeren Skala ausdrücken und z Beispiel, unterschiedliche Bedeutungen Sauerstoffgehalt pro 1 m 3 Luft.

Wenn ein Forscher einen Unterschied im Erfolg der Problemlösung in einem stickigen und belüfteten Raum feststellt, hat er Grund zu der Annahme, dass die Stickigkeit die Qualität der Problemlösung beeinträchtigt. In jedem Fall sind die ersten beiden Bedingungen des Kausalschlusses erfüllt. Mit anderen Worten: Eine Änderung der abhängigen Variablen entsprechend einer Änderung der unabhängigen Variablen ermöglicht es uns, über den Einfluss der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable zu sprechen.

Experimentelle Designs mit einer unabhängigen Variablen, die zwei Ebenen haben, werden als einstufige Designs bezeichnet, wahrscheinlich weil eine der Ebenen der unabhängigen Variablen einen normalen, üblichen Sachverhalt widerspiegelt, der durch das Fehlen einer Exposition gekennzeichnet ist (in unserem Beispiel dies). Zustand entspricht einem belüfteten Raum). Der Einfluss auf die Probanden, der zu einer Verschlechterung der Problemlösung führt, wird von einer anderen Ebene der unabhängigen Variablen ausgeübt, die den abnormalen Zustand widerspiegelt (in unserem Beispiel ein stickiger Raum).

Eine unabhängige Variable kann mehr als zwei Ebenen haben. Versuchspläne, bei denen die unabhängige Variable mehr als zwei Ebenen hat, werden als mehrstufig bezeichnet. Wenn wir beispielsweise daran interessiert sind, ob die Person, mit der ein Kind auf dem Spielplatz geht, Einfluss darauf hat, welche Spiele das Kind am liebsten spielt, dann kontrolliert der Forscher in diesem Fall eine unabhängige Variable mit vier Stufen: 1 – geht alleine, 2 – mit einem Kindermädchen. 3 - mit den Eltern, 4 mit Freunden. Und wenn beispielsweise ein Kind, das mit einem Kindermädchen spazieren geht, lieber viel länger Fangen spielt (anstelle anderer Spiele), dann hat der Forscher Grund zu der Annahme, dass dieser Faktor das Interesse des Kindes an der Bevorzugung dieses Spiels bestimmt.

Beachten Sie, dass der Experimentator mehrstufige unabhängige Variablen verwenden muss, wenn die Aufgabe des Experimentators nicht nur darin besteht, den Einfluss einer Variablen auf eine andere zu ermitteln, sondern auch die Natur einer solchen Beziehung herauszufinden. Andernfalls wird die Art der Verbindung nicht hergestellt. Beispielsweise muss ein Forscher, der die psychophysischen Beziehungen zwischen verschiedenen Konzentrationen einer Geruchssubstanz und den entsprechenden Empfindungen untersucht, mehrere solcher Konzentrationen untersuchen, um zu verstehen, ob die gewünschte Beziehung durch ein logarithmisches Gesetz oder ein Potenzgesetz beschrieben wird. Ein einstufiger Plan wird ihm diese Möglichkeit nicht bieten.

Bei der Planung eines Experiments muss der Forscher klar bestimmen, wie viele Stufen die unabhängige Variable hat und wie genau diese nach seiner Hypothese die abhängige Variable beeinflussen. Anschließend steht er vor der Frage, wie sich verschiedene Stufen einer Variablen am zuverlässigsten voneinander unterscheiden lassen. Je besser die verschiedenen Ebenen der unabhängigen Variablen getrennt sind, d. h. Je klarer ihre Unterschiede erfasst werden, desto deutlicher wird ihr Einfluss auf die abhängige Variable. Wenn sich die Stufen der unabhängigen Variablen kaum voneinander unterscheiden lassen, ist ihr Einfluss auf die abhängige Variable weniger deutlich. In diesem Fall läuft der Forscher Gefahr, ein für die Bestätigung der Hypothese wichtiges Ergebnis zu verpassen und seine Entdeckung zu vernachlässigen.

Darüber hinaus muss der Forscher entscheiden, wie viele unabhängige Variablen er in seiner Studie verwenden möchte. Liegt nur eine unabhängige Variable vor, spricht man von einfaktoriellen Versuchsplänen. Abhängig von der Anzahl der Stufen der unabhängigen Variablen können univariate Designs entweder einstufig oder mehrstufig sein.

Wenn ein Forscher zwei oder mehr unabhängige Variablen verwendet, die zusammen dieselbe abhängige Variable beeinflussen, werden solche Designs als multivariate Designs bezeichnet. Multivariate Designs können entweder einstufige oder mehrstufige unabhängige Variablen umfassen. Beispielsweise testet ein Forscher die Hypothese, dass etwa der gleiche Erfolg von Jungen und Mädchen bei der Durchführung eines Intelligenztests damit zusammenhängt, dass Jungen deutlich besser Rechenaufgaben und Mädchen deutlich besser Anagramme lösen können. Dies wäre ein Beispiel für ein multivariates Design, bei dem die erste Variable (Geschlecht) zwei Ebenen hat (Jungen und Mädchen) und die zweite Variable (Aufgabentyp) ebenfalls zwei Ebenen hat (Rechenaufgaben und Anagramme).

Interessiert sich ein Forscher dafür, wie sich die Qualität der Problemlösung bei Menschen mit unterschiedlichen Tagesabläufen („Nachteulen“ und „Lerchen“) verändert, dann konstruiert er ein Experiment mit einer einstufigen und einer mehrstufigen Variablen: der ersten Die Variable (Tagesablauf) hat zwei Ebenen („Eulen“ und „Lerchen“), die zweite Variable (Tageszeit) hat vier Ebenen (morgens, nachmittags, abends und nachts). In diesem Fall ist die abhängige Variable in beiden Fällen die Qualität der Problemlösung.

Daher spielt die unabhängige Variable eine Schlüsselrolle bei der Planung einer experimentellen Studie, und noch bevor mit praktischen Maßnahmen begonnen wird, muss der Forscher klar verstehen, wie viele unabhängige Variablen es in seiner Studie geben wird, welche, wie viele Ebenen jede haben wird und wie Diese Werte werden in der Studie erfasst.

Planen:

1. Unabhängige Variable.

2. Abhängige Variable.

3. Kontrolle von Variablen.

Variablen– ein Realitätsparameter, der sich in einer experimentellen Studie ändern und/oder nicht ändern kann. Es gibt:

Unabhängige Variablen – solche, die vom Experimentator geändert werden können;

Abhängige Variablen sind solche, die sich unter dem Einfluss von Änderungen der unabhängigen Variablen ändern;

Extern – für die Kontrolle unzugänglich, aber mit Einfluss auf die abhängige Variable, eine Fehlerquelle;

Latent – für direkte Messungen unzugänglich, behoben durch Analyse gemeinsamer Variationen abhängiger Variablen;

Zusätzlich – im Experiment berücksichtigte externe Variablen.

Unabhängige Variable

Bei einem reinen Experiment wird nur mit einer unabhängigen Variablen gearbeitet. Daher ist es bei der Durchführung einer experimentellen Studie notwendig, die unabhängige Variable zu isolieren und von anderen zu isolieren.

Die unabhängigen Variablen können sein:

1 – Merkmale der zur Erledigung vorgeschlagenen Aufgaben (Material, Anweisungen, Hindernisse beim Erreichen des Ziels usw.);

2 – Merkmale der Situation (Raumtemperatur, Lärm in der Werkstatt, laute Musik, Innenraum usw.);

3 – kontrollierte Zustände des Subjekts ( persönliche Qualitäten, berufliche Fähigkeiten, geistige Eigenschaften);

4 – konstante Merkmale des Subjekts (Geschlecht, Alter, Berufserfahrung, Intelligenzniveau, Status usw.).

Bezogen auf die abhängige Variable kann die unabhängige Variable folgende Abhängigkeiten eingehen:

1. Keine Abhängigkeit. Durch das Ändern der unabhängigen Variablen wird die abhängige Variable in keiner Weise geändert.

2. Monoton zunehmende Abhängigkeit. Durch Erhöhen der Werte der unabhängigen Variablen erhöht sich der Wert der abhängigen Variablen.

3. Monoton abnehmende Abhängigkeit. Eine Erhöhung der Werte der unabhängigen Variablen entspricht einer Verringerung der Werte der abhängigen Variablen.

4. Nichtlineare Abhängigkeit. Hohe Werte Eine unabhängige Variable kann sowohl hohen als auch niedrigen Werten der abhängigen Variablen entsprechen.

Abhängige Variable

Die abhängige Variable ändert sich immer durch oder unter dem Einfluss einer Änderung der unabhängigen Variablen.

Die abhängige Variable sollte sein:

1. Zuverlässig . Die Zuverlässigkeit einer Variablen zeigt sich in der Stabilität ihrer Erfassbarkeit, wenn sich die experimentellen Bedingungen im Laufe der Zeit ändern.

2. Gültig. Die Gültigkeit einer abhängigen Variablen wird nur unter bestimmten experimentellen Bedingungen und in Bezug auf eine relative Hypothese bestimmt.

3. Sensibel . Sensitivität (Sensibilität) manifestiert sich in der Möglichkeit, eine Variable zu ändern, wenn eine unabhängige Variable manipuliert wird.

Es gibt drei Arten von abhängigen Variablen:

Gleichzeitig: Es wird nur ein Parameter erfasst und dieser Parameter wird als Manifestation der abhängigen Variablen betrachtet.

Mehrdimensional: Die abhängige Variable erscheint in mehreren Dimensionen.

Grundlegend : Wenn die Beziehung zwischen den einzelnen Parametern einer multivariaten abhängigen Variablen bekannt ist, werden die Parameter als Argumente und die abhängige Variable selbst als Funktion betrachtet.

Kontrollierende Variablen

Während des Experiments werden unabhängige und externe (Kollateral- und Zusatzvariablen) kontrolliert.

Die Kontrolle einer unabhängigen Variablen besteht darin, sie aktiv zu verändern oder die Muster ihrer Veränderung zu kennen.

Es gibt zwei Möglichkeiten, eine unabhängige Variable zu steuern:

Wenn ein Experiment durchgeführt wird, erfolgt die Steuerung der unabhängigen Variablen durch aktive Manipulation, Variation (in einem Experiment zur Motivationsbildung der unabhängigen Variablen gibt es Bedingungen – a, b, c – für die Bildung von Motivation. Ihre Präsentation/Nichtpräsentation ist die Möglichkeit, die unabhängige Variable zu variieren);

Bei der Beobachtung und Messung erfolgt die Steuerung durch Auswahl der erforderlichen Werte aus bereits vorhandenen Variablen (z. B. wird eine Gruppe von Probanden in Hörgeschädigte, Mittelschwerhörige und Schwerhörige eingeteilt).

Externe Variablen werden durch die folgenden Methoden gesteuert:

Eliminierung externer Variablen;

Konstanz der Bedingungen;

Auswuchten;

Gegengewicht;

Randomisierung.

Beseitigung. Eine der zuverlässigsten Möglichkeiten zur Kontrolle externer Variablen. Die experimentelle Situation ist so gestaltet, dass das Vorhandensein aller externen Variablen ausgeschlossen ist.

Konstante Bedingungen schaffen. Wenn externe Variablen nicht aus der Versuchssituation ausgeschlossen werden können, müssen sie unverändert bleiben. Gleichzeitig bleibt der Einfluss externer Variablen für alle Probanden unverändert.

Folgendes sollte unverändert bleiben:

Raumzeitliche Bedingungen des Experiments (zur gleichen Tageszeit, Woche für alle Probanden);

Techniken und Ausstattung der Räumlichkeiten;

Präsentation von Anweisungen.

Balancieren. In Fällen, in denen es nicht möglich ist, konstante Bedingungen für die Durchführung eines Experiments zu schaffen oder die konstanten Bedingungen nicht ausreichen, wird eine Technik verwendet, um die Wirkung des Einflusses externer Variablen auszugleichen. Der absichtliche Ausgleich wird in Situationen verwendet, in denen die externe Variable nicht identifiziert werden kann.

Die Bilanzierungsmethode ist wie folgt: Der Versuchsgruppe wird eine Kontrollgruppe hinzugefügt (dies ist möglich, wenn die Studie experimentell ist). Die Gültigkeit der Hypothese wird in diesem Fall durch das Vorhandensein von Ergebnissen nach der Intervention in der Versuchsgruppe und deren Fehlen in der Kontrollgruppe widergespiegelt.

Für jede externe Variable wird eine Kontrollgruppe erstellt, sodass in der zweiten Gruppe keine Auswirkung auf die abhängige Variable der externen Variablen auftritt, die die erste Kontrollgruppe beeinflusst usw.

Gegengewicht. Technik zur Überwachung von Experimenten mit mehreren Serien oder aufeinanderfolgenden Aufgaben. Die Bedeutung des Ausgleichs ist wie folgt: Die Reihenfolge der Präsentation von Aufgaben, Reizen, Aufgaben, Einflüssen in einer der Gruppen wird durch eine andere Reihenfolge ihrer Präsentation in der anderen ausgeglichen.

Randomisierung. Eine Methode, die den Einfluss individueller Merkmale der Probanden auf die Ergebnisse der Studie eliminiert. Es wird in zwei Fällen verwendet: 1 – Es ist bekannt, wie externe Variablen gesteuert werden, es besteht jedoch keine Möglichkeit, eine der vorherigen Techniken zu verwenden. 2 – Externe Variablen werden nicht identifiziert, sind latent oder für ein bestimmtes Experiment unspezifisch.

Thema. Planung wissenschaftliche Forschung

Vorlesung 1. Experimentelle Designs

Planen:

1. Vorexperimentelle Designs.

2. Designs für eine unabhängige Variable.

3. Faktorielle Designs.

Vorexperimentelle Pläne

Design mit Pretest und Posttest einer Gruppe. In der soziologischen, sozialpsychologischen und pädagogischen Forschung wird häufig ein Plan mit Vor- und Abschlusstests einer Gruppe verwendet.

Der Plan wird in drei Phasen umgesetzt: Vorprüfung einer auf bestimmte Weise ausgewählten Probe – Exposition (z. B. ein prägendes Experiment) – wiederholte Prüfung.

Zu den Nachteilen des Plans gehören die folgenden Punkte. Dieses Design kontrolliert nicht den Effekt der „natürlichen Progression“; Der Testeffekt – die Auswirkung einer vorherigen Prüfung auf eine nachfolgende – ist ein weiteres Artefakt dieses Designs. Darüber hinaus gibt es in diesem Plan keine Kontrollstichprobe, sodass nicht gesagt werden kann, dass die während des Tests erfassten Änderungen der abhängigen Variablen genau durch Änderungen der unabhängigen Variablen verursacht werden. Zwischen dem ersten und dem letzten Test treten neben der unabhängigen Variablen weitere „Hintergrundereignisse“ auf, die sich auf die Probanden auswirken.

Vergleich statistischer Gruppen– oder ein Zwei-nicht-äquivalentes Gruppendesign mit Postexpositionstests.

Das Experiment wird wie folgt durchgeführt: Es werden zwei spontane Gruppen ausgewählt – Experimental- und Kontrollgruppen. Das Experiment wird in der Experimentalgruppe und nicht in der Kontrollgruppe durchgeführt. Nach der experimentellen Exposition erfolgt die Prüfung.

Der Effekt der Intervention wird durch den Vergleich der Testergebnisse in beiden Gruppen ermittelt.

Mit diesem Design können Sie den Testeffekt und den Einfluss von Hintergrundeinflüssen und einigen externen Variablen kontrollieren.

Ex-post-facto-Plan oder das Experiment, auf das verwiesen wird. Die Anwendungsstrategie ist wie folgt: Der Experimentator selbst nimmt keinen Einfluss auf die Probanden. Die Auswirkungen (Änderung der unabhängigen Variablen) sind einige echtes Ereignis aus ihrem Leben. Es werden eine Gruppe von Probanden ausgewählt, die dem Effekt ausgesetzt waren, und eine Gruppe, die ihn nicht erlebt hat. Die Auswahl erfolgt auf der Grundlage von Daten zu den Eigenschaften der Probanden vor der Exposition; Zu den Informationen können persönliche Erinnerungen und Autobiografien, Informationen aus Archiven, persönliche Daten, Krankenakten usw. gehören. Anschließend wird die abhängige Variable in beiden Gruppen getestet. Es werden diagnostische Daten erhoben, verglichen und Rückschlüsse auf den Einfluss „natürlicher“ Einflüsse auf das Verhalten der Probanden gezogen.

Dieses Design wird in vielen aktuellen Studien verwendet, beispielsweise in der Neuropsychologie: Hirnverletzungen, lokale Läsionen usw.

Designs für eine unabhängige Variable

Zwei-Gruppen-Design mit Post-Expositions-Tests(Plan von R.A. Fisher) Ausführung des Plans.

1. Zwei gleichwertige Gruppen werden nach einem signifikanten Kriterium (der Variablen, nach der die Gruppen ausgewählt werden) ausgewählt. Die Gleichheit zwischen Versuchs- und Kontrollgruppe wird meist durch Randomisierung erreicht.

2. Die Experimentalgruppe ist betroffen, die Kontrollgruppe nicht.

3. Nach der Exposition werden beide Gruppen anhand eines signifikanten Kriteriums getestet (dieselbe Variable, anhand derer die Gruppen ausgewählt wurden).

Dieser Plan wird für den Einsatz empfohlen, wenn keine Notwendigkeit oder Gelegenheit zur Durchführung vorläufiger Tests besteht. Wenn die Randomisierung effizient durchgeführt wird, ist dieser Plan der beste und ermöglicht Ihnen die Kontrolle große Menge Artefakte.

Die Wirkung der Intervention wird durch den Vergleich der Testergebnisse nach der Exposition in der Kontroll- und Versuchsgruppe bestimmt.

Zur Kontrolle externer Variablen wird dieses Design durch Erhöhen der Anzahl der Kontrollgruppen modifiziert.

Positive Aspekte der Pläne: Da es keine Vorprüfungen gibt, entfällt der Testeffekt. Mit dem Plan können Sie den Einfluss der Gruppenzusammensetzung, den spontanen Fluktuationseffekt, den Einfluss des Hintergrunds und der natürlichen Entwicklung sowie die Wechselwirkung der Gruppenzusammensetzung mit anderen Faktoren kontrollieren. Ermöglicht Ihnen, den Effekt einer Regression aufgrund der Randomisierung und des Vergleichs von Daten aus der Versuchs- und Kontrollgruppe auszuschließen.

Die negativen Aspekte sind die Verzerrung der Ergebnisse der Probandenauswahl nach einem signifikanten Kriterium durch die Randomisierung (infolge fehlender Tests).

Design für zwei Gruppen mit Pretest und Posttest (Test-Exposition-Retest). Einer der beliebtesten Pläne in der psychologischen Forschung.

1. Zwei Gruppen werden nach einem aussagekräftigen Kriterium nach dem entsprechenden Verfahren ausgewählt. In beiden Gruppen wird das signifikante Kriterium (die Variable, die beeinflusst wird) getestet.

2. Die Experimentalgruppe ist betroffen, die Kontrollgruppe nicht.

3. Nach der Exposition werden in beiden Gruppen wiederholte Tests durchgeführt.

Die Schlagwirkung wird bestimmt durch:

q Vergleich der Testergebnisse der Versuchsgruppe in der ersten und dritten Stufe;

q Vergleich der Ergebnisse der Kontrollgruppe in der ersten und dritten Stufe;

q Vergleich der Testergebnisse der Versuchs- und Kontrollgruppe in der dritten Stufe.

Die Hauptquelle von Artefakten, die die externe Validität des Verfahrens verletzen, ist die Wechselwirkung von Tests mit experimentellem Einfluss (Testeffekt).

Plan R.L. Solomon. Das Solomon-Design wird verwendet, um ein Experiment in vier Gruppen durchzuführen: zwei experimentellen und zwei Kontrollgruppen. Es handelt sich um eine Kombination aus zwei früheren Plänen: dem ersten, bei dem keine vorläufigen Tests durchgeführt werden, und dem zweiten „Test-Exposition-Retest“.

Der Plan wird wie folgt umgesetzt:

1. Unter Verwendung eines geeigneten Verfahrens (normalerweise Randomisierung) werden 4 Gruppen ausgewählt (zwei sind experimentell und zwei sind Kontrollgruppen).

2. In der ersten Versuchsgruppe werden Vortest, Exposition und Endtest durchgeführt.

3. In der ersten Kontrollgruppe werden Vortest und Nachtest durchgeführt, es gibt keine Wirkung.

4. In der zweiten Kontrollgruppe werden experimentelle Expositions- und Postexpositionstests durchgeführt.

5. Die zweite Kontrollgruppe wird nur wiederholten Tests ohne Exposition unterzogen.

Die Wirkung einer experimentellen Exposition wird bestimmt durch:

q Vergleich der Testergebnisse in der ersten Versuchsgruppe im ersten und dritten Stadium;

q Vergleich der endgültigen Testergebnisse in der ersten Versuchsgruppe und der ersten Kontrollgruppe;

q Vergleich der endgültigen Testergebnisse in der zweiten Versuchsgruppe und der zweiten Kontrollgruppe;

q Vergleich der Ergebnisse der Endtests in der zweiten Versuchsgruppe und der Ersttests in der ersten Kontrollgruppe.

Durch den Vergleich der Endtests in der zweiten Kontrollgruppe mit den Ergebnissen der Vortests in der ersten Versuchsgruppe und den Vortests in der ersten Kontrollgruppe kann der gemeinsame Einfluss des natürlichen Entwicklungseffekts und Hintergrundeinflüssen auf die abhängige Variable identifiziert werden .

Faktorielle Designs

Faktorielle Experimente werden verwendet, wenn es darum geht, komplexe Hypothesen über die Beziehungen zwischen Variablen zu testen. Generelle Form eine ähnliche Hypothese: „Wenn A1, A2, ...Ax, dann B.“ Solche Hypothesen werden als komplex, kombiniert bezeichnet.

In einem faktoriellen Experiment werden in der Regel zwei Arten von Hypothesen getestet:

1) Hypothesen über den separaten Einfluss jeder der unabhängigen Variablen;

2) Hypothesen über die Interaktion von Variablen, nämlich wie sich das Vorhandensein einer der unabhängigen Variablen auf die Wirkung einer anderen Variablen auswirkt.

Beim faktoriellen Design eines Experiments werden alle Ebenen unabhängiger Variablen miteinander kombiniert. Die Anzahl der Versuchsgruppen ist gleich der Anzahl der Stufenkombinationen aller unabhängigen Variablen.

Faktorielle Designs für unabhängige Variablen und zwei Ebenen vom Typ 2x2. Bei der Planerstellung kommt das Abwägungsprinzip zur Anwendung. Ein 2x2-Design wird verwendet, um die Wirkung zweier unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable zu identifizieren. Der Experimentator manipuliert mögliche Kombinationen von Variablen und deren Ebenen.

Planen Sie 3x2 oder 3x3 wird in Fällen verwendet, in denen die Art der Abhängigkeit einer abhängigen Variablen von einer unabhängigen Variablen ermittelt werden muss und eine der unabhängigen Variablen durch einen dichotomen Parameter dargestellt wird.

Die erste unabhängige Variable variiert einfach: Es gibt einen Faktor – es gibt keinen Faktor. Die zweite unabhängige Variable sind Niveaus, beispielsweise der Faktorschwierigkeit. Dies ist ein 3x2-Plan.

Die 3x3-Entwurfsoption wird verwendet, wenn beide unabhängigen Variablen mehrere Ebenen haben und es möglich ist, die Beziehungstypen zwischen der abhängigen Variablen und den unabhängigen Variablen zu identifizieren.

Vorlesung 2. Planung einer Korrelationsstudie

Planen:

1. Das Konzept der Korrelationsforschung.

2. Arten von Korrelationsforschungsplänen.

Verwandte Informationen.

Haupttypen von Variablen:

Unabhängige Variable- etwas, das der Forscher etabliert oder aktiv manipuliert. Kann auch als „Faktor“ bezeichnet werden.

Beispiel. Therapie Symptome einer Schizophrenie.

Abhängige Variable- was gemessen wird.

Beispiel. Therapie Symptome Schizophrenie.

Das einfachste Experiment ist eine unabhängige Variable mit zwei Ebenen.

NP-Werte

NP hat mehrere Bedeutungen (Ebenen). Ebene – Bedeutung oder Aspekt des NP. Die Anzahl der NP-Ebenen ist nicht begrenzt.

Beispiel: Therapieformen (Psychoanalyse, rationale Psychotherapie etc.)

Anzahl unabhängiger Variablen.

Ein Experiment kann nur einen oder mehrere NPs haben. Ein einfaches Experiment - 1 NP. Fakultät - mehr als 1 NP.

Beispiel: Einfluss Psychotherapie Und medikamentöse Behandlung bei Symptomen einer Schizophrenie. Jeder der NPs kann durch mehrere Ebenen dargestellt werden:

Therapie - Psychoanalyse, rationale Therapie usw.

Medikamentöse Behandlung – Haldol, Thorazin usw.

Unabhängige Variable

Arten von NP:Berufsmerkmale(leicht, schwierig usw.), Merkmale der Situation (äußere Bedingungen), kontrollierte Merkmale (Zustände) des Subjekts; (Angst)

Wenn konstante Merkmale des Subjekts (subjektive Variablen), zum Beispiel persönliche Angst, Geschlecht, Intelligenz, als Analogon zu NP fungieren, ist es richtig, die Studie nicht als Experiment, sondern als Korrelationsstudie zu bezeichnen.

Studien mit subjektiven und kontrollierten Variablen

Variablen	Name	Gruppen	Externe Variablen	Schlussfolgerungen
Verwaltete Variablen	Experiment (wahr)	Äquivalent – Unterschiede nur in NP-Niveaus	Werden kontrolliert	Über die Gründe für Verhalten
Subjektive Variablen	Korrelationsstudie	Nichtäquivalent – Unterschiede in anderen Parametern (VP)	Nicht kontrolliert	Über Unterschiede zwischen Gruppen. Unmöglich über die Gründe für das Verhalten

Abhängige Variable

ZP – aufgezeichnete Verhaltensparameter (ein Wert, der in einem Experiment gemessen wird).

Gehaltsarten: Genauigkeit (Anzahl der Fehler), Latenzzeit (von dem Moment, in dem das Signal präsentiert wird, bis zur Wahl der Antwort), Dauer oder Geschwindigkeit der Ausführung,

Tempo oder Häufigkeit von Aktionen, Produktivität, Verhaltenskategorien

Bemessungs- und Gehaltsniveaus

Jede Messung kann in einen von vier Typen (Stufen) eingeteilt werden:

Nominell- Klassifizierung von Objekten nach qualitativen Kriterien, beispielsweise Parteizugehörigkeit.

LDPR – 1, EP – 2, PZH – 3, Kommunistische Partei der Russischen Föderation – 4, EPRST – 5

Beim Vergleich kann man von der Zugehörigkeit zu einer oder mehreren Parteien sprechen, aber man kann nicht daraus schließen, dass eine der verglichenen Parteien eine größere Parteizugehörigkeit hat als die andere.

Ordinal- Rangfolge entsprechend dem Ausprägungsgrad eines Merkmals: gut, sehr gut, beste Waschmaschine

Man kann sagen, dass jemand (etwas) besser ist als ein anderer, aber man kann nicht sagen, wie viel besser. Wird häufig in Präferenzstudien verwendet.

Intervall- Die Reihenfolge wird entsprechend dem Ausprägungsgrad des Attributs festgelegt und die Größe der Differenz zwischen den Messobjekten in der bewerteten Variable bestimmt.

Beispiel: Celsius-Temperaturskala

Wir können sagen, dass etwas (jemand) größer (besser) als ein anderer ist und um wie viel größer (besser).

Eine Besonderheit ist, dass es keinen „absoluten“ Nullpunkt gibt. Die in der psychologischen Forschung am häufigsten verwendete Messebene (standardisierte Skalen, z. B. Intelligenzskalen).

Beziehungsebene- Die Reihenfolge wird entsprechend dem Ausprägungsgrad festgelegt und die Größe der Differenz zwischen den Messobjekten anhand der bewerteten Variablen bestimmt und es liegt ein absoluter Nullpunkt auf der Skala vor (absoluter Nullpunkt).

Beispiele: Gewicht, Größe, Zeit zum Erledigen einer Aufgabe.

Sie können sagen, welches der Messobjekte um wie viel, wie oft größer ist und ob eine bestimmte Sache (Eigenschaft) existiert oder nicht.

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Merkmale der PO: Zuverlässigkeit, Gültigkeit, Sensibilität

Zuverlässigkeit- Messgenauigkeit, Stabilität der Ergebnisse im Laufe der Zeit.

Beispiel. Ergebnisse mehrerer Messungen (Tests) desselben Objekts

(20 Punkte „wahrer“ Wert)

Zuverlässiges Werkzeug 19 20 20 19 18 19

Unzuverlässiges Werkzeug 18 11 23 29 20 15

Eine Möglichkeit zur Beurteilung der Zuverlässigkeit: wiederholte Tests derselben Probandengruppe im Abstand von 2-3 Wochen, gefolgt von der Berechnung eines Verbindungsmaßes (Korrelationskoeffizient) – Test-Retest-Zuverlässigkeit.

Gültigkeit – Information über Was was unser Test misst (oder ob wir messen, was wir messen wollen). Zum Beispiel der Optimismustest – ob er tatsächlich Optimismus misst. Eine Möglichkeit, die Gültigkeit zu beurteilen, besteht darin, Testergebnisse mit Expertenbewertungen oder Ergebnissen bei einem Test mit bekannter Gültigkeit zu korrelieren.

Empfindlichkeit- Empfindlichkeit der abhängigen Variablen gegenüber Änderungen der unabhängigen Variablen.

Geringe Sensitivität: Bei der Manipulation von NP ändert sich GP nicht, obwohl in Wirklichkeit ein Muster (Beziehung zwischen Variablen) besteht.

Arten von Abhängigkeiten zwischen NP und PO:

Keine Abhängigkeit

Monoton zunehmende Abhängigkeit

Monoton abnehmende Abhängigkeit

Nichtlineare Abhängigkeit U- figurativer Typ

Invertiert U- figurative Abhängigkeit

Komplexe quasiperiodische Abhängigkeit

Reis. Monoton zunehmende Abhängigkeit

Anzeichen für einen kausalen Zusammenhang zwischen zwei Phänomenen:

1. Zeitliche Priorität von Ursache zu Wirkung.

2. Das Vorhandensein einer statistischen Beziehung zwischen zwei Variablen (Ursache und Wirkung).

3. Andere (alternative) Erklärungen für die Verbindungen A und B sind ausgeschlossen. Hierzu müssen externe Variablen gesteuert werden.

Externe Variablen - grundlegende Kontrolltechniken (nach Druzhinin)

Eliminierung externer Variablen; Eliminieren des Vorhandenseins einer externen Variablen.

Konstanz der Bedingungen; Der Einfluss der externen Variablen bleibt für alle Probanden unverändert

ausgleichend- Verwendung einer Kontrollgruppe. Um den Effekt einer externen Variablen zu isolieren, wird mehr als ein CG verwendet.

Gegengewicht- Die Reihenfolge der Präsentation verschiedener Aufgaben, Reize und Einflüsse in einer der Gruppen wird durch eine andere Reihenfolge der Präsentation der Aufgaben in der anderen Gruppe ausgeglichen. Wird verwendet, wenn es möglich ist, Ordnungs- oder Sequenzeffekte zu erzielen – vorherige Bedingungen ändern die Wirkung nachfolgender Bedingungen. Bei Verwendung des Gegengewichts wird der Sequenzeffekt gezielt auf alle Versuchsbedingungen verteilt.

Randomisierung- zufällige Auswahl und Verteilung der Themen. Ermöglicht den Ausschluss des Einflusses der individuellen Eigenschaften der Probanden auf das Versuchsergebnis.

Gültigkeit des Experiments

Gültigkeit - die Qualität des Experiments, die die Gültigkeit der Schlussfolgerungen garantiert:

dass es der experimentelle Faktor ist, der die Ursache für die in der abhängigen Variablen aufgezeichneten Änderungen ist (interne Validität);

Da die identifizierte Abhängigkeit natürlich ist, kann sie auf bestimmte nicht-experimentelle Situationen ausgedehnt werden (externe Validität).

Interne Gültigkeit– der Grad der Übereinstimmung eines realen Experiments mit einem idealen.

Das perfekte Experiment:NP – Änderungen, ZP – fest, andere Bedingungen bleiben unverändert (Äquivalenz der Probanden, Abwesenheit von Änderungen, die Möglichkeit, Experimente auf unbestimmte Zeit durchzuführen usw.).

Bedrohungen der internen Gültigkeit(Campbell D.T. Modelle von Experimenten in Sozialpsychologie und angewandte Forschung. M., 1980.)

Geschichte (Hintergrund)- Ereignisse, die während des Experiments auftreten, zusammen mit dem Einfluss des experimentellen Faktors,

Natürliche Entwicklung(Veränderungen bei Themen, die nicht mit bestimmten Ereignissen verbunden sind, sondern eine Folge des Zeitablaufs sind (z. B. erhöhter Hunger oder Müdigkeit usw.);

Effekte testen- der Einfluss zuvor von den Probanden erledigter Aufgaben auf die Ergebnisse eines wiederholten Tests (der „Erstmesseffekt“, Erfahrungen mit der Teilnahme an anderen Experimenten und Tests);

Fehler, Instabilität des Messgerätes- Fehlfunktion technische Mittel, Instabilität des Aufmerksamkeitsniveaus der Beobachter, Veränderungen ihres körperlichen und geistigen Zustands;

Statistische Regression- eine Folge der Auswahl von Gruppen auf der Grundlage extremer Indikatoren;

Auswahl der Themen- Nichtäquivalenz der Versuchs- und Kontrollgruppe in der Zusammensetzung;

Aussetzer während des Experiments- ungleichmäßiger Austritt von Probanden aus der Versuchs- und Kontrollgruppe vor Versuchsende;

Interaktion zwischen Auswahl und natürliche Entwicklung , was als Effekt des experimentellen Faktors angesehen werden kann.

Beispiel für Forschung und Bewertung von Bedrohungen der internen Validität: Wirksamkeit eines Programms zur Reduzierung der Prüfungsangst bei Studierenden. Der Grad der Angst einer Gruppe von Studierenden vor und nach Abschluss des Programms wird verglichen.

Mögliche Bedrohungen:

Geschichte (Hintergrund)– Änderung des Bewertungssystems, um Ängste zu reduzieren

Natürliche Entwicklung– Anpassung an Lernbedingungen und Reduzierung von Angstzuständen

Werkzeuge– Ersetzen eines Tests durch einen anderen Test oder Verbesserung der Fähigkeiten im Umgang mit einem Test

Testen– eine Veränderung der Einstellung gegenüber den eigenen Qualitäten als Folge des Erhalts von Informationen über sie (im allgemeinen Fall – Sucht oder erhöhte Sensibilität)

Regression zum Mittelwert– „Verbesserung“ der Indikatoren in einer Gruppe, die aus Teilnehmern mit niedrigen Angstwerten besteht

Externe Validität - ein Maß für die Übereinstimmung eines experimentellen Verfahrens mit der Realität. Ein Experiment, das die äußere Realität vollständig reproduziert, wird aufgerufen vollständiges Compliance-Experiment. Externe Gültigkeit bestimmt Fähigkeiten Verallgemeinerung(Verallgemeinerungen) von Stichprobendaten auf die gesamte Bevölkerung.

Verallgemeinerung

zu anderen Bevölkerungsgruppen(Alter, sozialer Status, Geschlecht, ethnische Merkmale usw.)

74 % aller Forschungen werden an Studierenden durchgeführt. Schüler haben höhere Fähigkeiten, sie sind egoistischer und anfälliger für soziale Einflüsse, sie ändern ihre Einstellung zu verschiedenen Themen leichter

Die externe Gültigkeit von Lawrence Kohlbergs Studie über die moralische Entwicklung von Kindern wurde in Frage gestellt, weil... Die Probanden sind ausschließlich Teenager.

für andere Bedingungen(Dilemma „künstliche Laborbedingungen – gewöhnliche Bedingungen“)

Ulrich Neisser initiierte die Bewegung, Phänomene außerhalb des Labors zu untersuchen, um ihre ökologische Gültigkeit sicherzustellen.

in einen anderen Zeitkontext(historischer, politischer usw. Hintergrund)

Solomon Asch erforschte Konformität in den 1950er Jahren. Fazit: College-Studenten sind anfällig für Druck von oben. Historischer Kontext der Studie: Vorrang der Konservativen in Politik und Gesellschaft, kalter Krieg; Konformität und Gehorsam sind Werte, die für das Überleben der Gesellschaft von Bedeutung sind. Wird man ein ähnliches Ergebnis erhalten, wenn man die Studie in unserer Zeit wiederholt?

Bedrohungen der externen Gültigkeit:

Vorläufige Tests- mögliche Veränderung oder Erhöhung der Anfälligkeit von Probanden gegenüber experimentellen Einflüssen unter dem Einfluss von Vortests (die Reaktionen von Personen, die sich einem Vortest unterzogen haben, sind nicht repräsentativ für diejenigen, die diesem Test nicht unterzogen wurden);

Auswirkungen der Interaktion zwischen der Auswahl der Probanden und dem experimentellen Faktor- Der registrierte Effekt ist nur für diese Gruppe spezifisch und tritt in anderen Teilen der untersuchten Bevölkerung nicht auf;

Bedingungen für die Organisation eines Experiments, die eine Reaktion auf das Experiment hervorrufen - die aufgezeichneten Reaktionen werden nicht nur durch den experimentellen Faktor verursacht, sondern auch durch das Wissen, dass ein Experiment im Gange ist (daher ist es falsch, die erhaltenen Daten auf Personen auszudehnen, die dem experimentellen Faktor unter nicht experimentellen Bedingungen ausgesetzt sind);

Gegenseitige Beeinflussung experimenteller Einflüsse Dies tritt häufig auf, wenn dieselben Personen mehrfachen Expositionen ausgesetzt sind, da die Auswirkungen früherer Expositionen tendenziell bestehen bleiben.

Variable Jedes messbare Merkmal, das mehr als einen Wert haben kann, wird aufgerufen. Beispiele für Variablen sind Geschlecht (weiblich und männlich), Größe, politische Zugehörigkeit (Republikaner, Demokrat, Kommunist usw.), die Gewohnheit, überwiegend eine Hand zu benutzen (Rechtshänder, Linkshänder, beidhändig) und Einstellungen gegenüber traditionellen Geschlechterrollen (kann von extrem negativ bis extrem positiv variieren). Beim Testen von Hypothesen beginnen wir mit der Auswahl der Variablen, die uns interessieren.

In der Geschichte zu Beginn dieses Kapitels werden Sie aufgefordert, herauszufinden, welches der beiden Behandlungsprogramme Ihnen am ehesten dabei helfen kann, Ihre Heroinsucht loszuwerden. In diesem Beispiel sind zwei Variablen die Art der Behandlung unabhängige Variable d.h. Sie können es wählen (Programm 1 oder Programm 2) und die Heilung, die ist abhängige Variable, Das heißt, Sie glauben, dass sich diese Variable abhängig von der Art der Behandlung ändert, bei der Sie entweder a) von der Drogenabhängigkeit genesen oder b) nicht von der Drogenabhängigkeit genesen. Sie möchten ein Programm wählen, das Ihnen bei der Heilung hilft. In der Terminologie des Hypothesentests möchten Sie wissen, welcher Wert der unabhängigen Variablen die abhängige Variable günstig beeinflusst.

Der nächste Schritt im Hypothesentestprozess besteht darin, Arbeitsdefinitionen der Variablen einzuführen. Angenommen, wir definieren „Genesung“ als Abstinenz von Drogen für mindestens zwei Jahre und „Nicht-Genesung“ als Abstinenz von Drogen für einen Zeitraum von weniger als zwei Jahren, einschließlich der Tatsache, dass Sie weiterhin regelmäßig Drogen konsumieren. Es ist wichtig, kritisch über die operativen Definitionen Ihrer Variablen nachzudenken. Wenn sie nicht zufriedenstellend formuliert sind, ist die Schlussfolgerung, zu der Sie aufgrund Ihrer Recherche gelangen, möglicherweise falsch.

Messempfindlichkeit

Wenn wir eine beliebige Menge messen, geben wir sie ständig an numerische Werte um seine quantitativen Eigenschaften zu erhalten. Die Körpergröße einer Person, die größer ist als Sie, wird durch angegeben eine große Anzahl Zoll als Ihre Körpergröße. Andernfalls würde der Wachstumsbegriff seine Bedeutung verlieren.

Wenn wir wie Wissenschaftler denken und Informationen sammeln, um zu verstehen, wie die Welt funktioniert, müssen wir darüber nachdenken, wie wir Variablen messen. Angenommen, Sie denken, dass Liebe wie Fieber ist und dass Liebende ähnliche Symptome wie Fieber haben. Um herauszufinden, ob das stimmt, können Sie ein Experiment durchführen, indem Sie die Temperatur verliebter Menschen messen und die Ergebnisse mit der Temperatur nicht verliebter Menschen vergleichen. Wie messen Sie die Temperatur? Nehmen wir an, Sie entscheiden sich für die Verwendung eines Streifenthermometers, das die Temperatur aufzeichnet, wenn es auf die Stirn des Patienten gelegt wird. Nehmen wir weiter an, dass dieses Gerät die Temperatur misst und sie auf ganze Grad aufrundet (z. B. 36°, 37°, 38° usw.). Ob die Liebe tatsächlich dazu führt, dass die Körpertemperatur steigt, aber nur um ein halbes Grad, werden Sie nie erfahren, wenn Sie ein Streifenthermometer verwenden. Solche Thermometer sind einfach nicht empfindlich genug, um kleine Schwankungen der Körpertemperatur zu erkennen. Sie werden zu dem falschen Schluss kommen, dass Liebe nicht dazu führt, dass Ihre Körpertemperatur steigt, obwohl dies möglicherweise nicht der Fall ist. Meines Wissens wurde ein solches Experiment noch nie durchgeführt, aber es zeigt deutlich, dass in dieser und anderen Situationen die Messempfindlichkeit berücksichtigt werden muss.

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