wissenschaftliches experiment psychologie

Das Experiment in der Psychologie: Definition, Merkmale, Arten

Was ist ein Experiment und welche Arten gibt es? Wie sieht ein gutes experimentelles Design aus? Dieser Beitrag beschreibt diesen Forschungsansatz der Psychologie . Er geht ein auf Merkmale , die unabhängige Variable , die abhängige Variable und Störvariablen . Zudem klärt er den Unterschied zwischen Quasi- Experiment und echtem Experiment . Los geht es mit der Definition und Merkmalen wie diese in einer experimentellen Versuchsanordnung erfüllt sein sollten. …

In diesem Beitrag:

Experiment : Definition und Merkmale

Was ist ein Experiment ? Hier die Definition und Beschreibung eines experimentellen Designs . Experimente sind durch vier Merkmale gekennzeichnet, die in der Praxis unterschiedlich stark ausgeprägt sein können, wie folgende Abbildung zeigt.

Aus diesen Merkmalen leitet sich auch die Definition für ein Experiment ab:

Diese vier Merkmale von Experimenten bedeuten im Detail:

• Beschreibbarkeit der Versuchsbedingungen ist ein zentrales Merkmal von Experimenten. Die Beschreibbarkeit der Bedingungen ist die Grundlage dafür, dass die Ergebnisse sinnvoll interpretiert werden können und dass das Experiment von anderen Forschern wiederholt werden kann. Natürlich kann man gerade in der Psychologie nie alle Bedingungen beschreiben, wird sich daher auf die vermutlich bedeutsamen Bedingungen beschränken. Selbst wenn es sich nicht um ein Experiment handelt ist die Beschreibbarkeit der Versuchsbedingungen für sämtliche Studien ein zentrales Qualitätsmerkmal.
• Willkür kennzeichnet die Möglichkeit die unabhängige Variable bzw. die unabhängigen Variablen frei manipulieren zu können. Erst durch diese willkürliche Manipulation können wirklich zuverlässig Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge überprüft oder gefunden werden. Willkürliche Manipulation von Variablen ist gerade in der Feldforschung häufig nicht möglich. Man wird bei einem breiten Kundenstamm nicht die Vertrauenstreiber in Mobilfunkanbieter willkürlich gestalten können, muss sich hier also auf zufällige Variation verlassen.
• Kontrolle von Störvariablen ist ein zentrales Qualitätsmerkmal von allen Forschungsstudien, sowohl in Praxis als auch in der Wissenschaft. Wirken Störvariablen wie etwa Erwartungen des Versuchsleiters, Stimmungen der Versuchspersonen oder Ablenkung durch Lärm, sind Ergebnisse letztendlich nicht brauchbar, mit äußerster Vorsicht zu interpretieren. Es ist also wichtig, Störvariablen ganz auszuschalten oder zumindest zu erheben, um ihre Effekte abschätzen und aus den Ergebnissen heraus rechnen zu können.
• Wiederholbarkeit ist stark Abhängig von der Beschreibbarkeit der Versuchsbedingungen der Willkür und der Kontrolle von Störvariablen. Sie ist eine Voraussetzung für wissenschaftliche Forschung überhaupt, da Wiederholbarkeit das Überprüfen der Ergebnisse ermöglicht und es ermöglicht, Experimente zu erweitern und neue Fragestellungen zu überprüfen. In der Psychologie gestaltet sich diese Forderung wesentlich schwieriger als in anderen Wissenschaften. Meist kann man z. B. nicht dieselben Versuchspersonen verwenden, da sich hier Trainingseffekte zeigen. Man wird sich also einer Wiederholung unter gleichen Bedingungen soweit möglich annähern.

Im Folgenden eine kurze Erklärung der verschiedenen Arten von Variablen.

Abhängige Variable

Eine abhängige Variable ist die Variable in einem Experiment , bei der man eine Wirkung beobachten möchte. Ein Beispiel: Man möchte herausfinden, wie stark ein neues monetäres Anreizsystem die Arbeitsleistung von Professoren beeinflusst. Dann sind die abhängigen Variablen Indikatoren für die Qualität und Quantität der Arbeitsleistung. Möglich wäre also als abhängige Variable die Bewertung der Lehrveranstaltungen durch die Studenten zu nehmen.

Unabhängige Variable

Die unabhängige Variable in einem Experiment ist die Variable , die man verändert. Man möchte bei dieser Variable herausfinden, ob ein Wirkzusammenhang mit der unabhängigen Variable besteht. In unserem Beispiel ist die unabhängige Variable das monetäre Anreizsystem. Man möchte herausfinden, ob dieses die Arbeitsleistung von Professoren beeinflusst. Dafür verändert man die unabhängige Variable und beobachtet, ob sich dadurch Veränderungen bei der abhängigen Variable ergeben. Beispielsweise führt man an einer Universität das monetäre Anreizsystem ein und beobachtet, ob die Professoren sich dadurch anders verhalten in leistungsbezogenen Bereichen – etwa ob sie mehr Artikel publizieren, mehr Forschungsgeld akquirieren oder zufriedenere Studierende haben.

Störvariablen

Störvariablen sind Variablen bzw. Einflüsse, die ein Experiment stören und den Zusammenhang der unabhängigen und der abhängigen Variablen verschleiern. In unserem Beispiel könnte es also sein, dass an einer Universität ein neues monetäres Anreizsystem eingeführt wird. Dummerweise reduziert man gleichzeitig das Lehrdeputat der Professoren, sie müssen nicht mehr so viele Lehrveranstaltungen je Semester halten. Wenn man jetzt Veränderungen bei der Publikation von Artikeln, der Menge an Forschungsgeld oder der Zufriedenheit von Studenten beobachtet, weiß man nicht mehr woran es gelegen hat: Liegt es daran, dass die Professoren mehr zeit haben, da sie weniger unterrichten müssen ? Oder liegt es am neuen monetären Anreizsystem? Es wirkt also eine Störvariable , die eine Interpretation der Ergebnisse des Experimentes unmöglich macht oder zumindest sehr erschwert.

In der Praxis ist vieles nicht so perfekt wie in der Theorie.

Quasi- Experiment vs. echtes Experiment

Grundlegend unterscheiden sich Forschungsansätze danach, wie stark die Merkmale eines experimentellen Ansatzes ausgeprägt sind. Hier kann von einem Kontinuum gesprochen werden. Das Ideal eines echten Experimentes kann nie voll erreicht werden.

Häufig wird man bei psychologischen Fragestellungen in der Praxis daher mit so genannten Quasi-Experimenten arbeiten. Diese sind dadurch gekennzeichnet, dass eine Variation bei einer unabhängigen Variable nicht in der Hand des Forschers liegt aber von einem Unternehmen durchgeführt wird. Etwa eine Preisänderung oder eine neuartige Marketingkommunikation oder ein Anreizsystem, um Mitarbeiter zu motivieren. Die willkürliche Variation der unabhängigen Variable ist also nicht gegeben. Zudem ist auch die Wiederholbarkeit bei Ereignissen im Feld meist nicht möglich, zumindest sehr schwer. Auch Störvariablen lassen sich hier nicht gut kontrollieren. Das Ideal eines echten Experimentes kann daher in Laborumgebungen am besten angenähert werden, bei Feldstudien ist ein echtes Experiment dagegen sehr schwer umsetzbar. Folgende Tabelle zeigt das Quasi- Experiment im Verglich mit einem echten Experiment (angelehnt an Neumann, 2003b , S. 83).

Aus der Tabelle wird klar, dass Quasi-Experimente viele Abstriche machen. Ihr Vorteil ist aber, dass sie oftmals im Feld vor Ort bei Mitarbeitern und Kunden in deren natürlicher Situation stattfinden. Man spricht dann von Feld-Experimenten .

Ex-post-facto-Design

Die allermeisten Designs in der Forschungspraxis sind so genannte Ex-post-facto-Designs . Ex-post-facto-Designs erheben lediglich Daten zu einem Zeitpunkt und ohne jegliche Manipulation einer unabhängigen Variablen. Ein klassisches Beispiel wäre eine Kundenbefragung oder eine Mitarbeiterbefragung. Zusammenhänge von Variablen können dann nur durch statistische Korrelationen aufgezeigt werden. Eine Feststellung von Ursache und Wirkung ist bei solchen Designs allerdings nicht möglich. Zusammenhänge müssen hier dann rein mit Logik und Theorie interpretiert werden.

Der letzte Abschnitt gibt Literaturhinweise zur weiteren Vertiefung.

Querschnittstudie und Längsschnittstudie: Literatur

Aktuelle Literatur-Tipps zu Experimenten in der Psychologie .

• Reiß, Siegbert (Autor)

• Hart-Davis, Adam (Autor)

• Slater, Lauren (Autor)

• Döring, Nicola (Autor)

• Sedlmeier, Peter (Autor)

Experimente als Methode der Psychologie: Planung, Durchführung, Auswertung

• 1 Was bezeichnet man als Experiment in der wissenschaftlichen Psychologie
• 2.1 Beobachte, wenn du nicht alles kontrollieren kannst
• 3 Welche Rolle spielt die Willkürlichkeit eines Experimentes in der wissenschaftlichen Psychologie?
• 4 Warum muss ein psychologisches Experiment variierbar sein?
• 5 Wieso muss jedes wissenschaftliche Experiment wiederholbar sein?
• 6 Wichtige und berühmte Experimente in der Psychologie

Was bezeichnet man als Experiment in der wissenschaftlichen Psychologie

Experimente wollen vorrangig die Kriterien der Kausalität erfüllen. In wissenschaftlichen Experimenten soll der Einfluss einer unabhängigen Variable auf eine abhängige Variable nachgewiesen werden. Die unabhängige Variable wird in einer experimentellen Bedingung geändert und anschließend wird beobachtet, wie diese Manipulation sich auf die abhängige Variable auswirkt.

Was heißt das? Ein Beispiel ist der Zusammenhang zwischen dem Spielen gewalthaltiger Computerspiele (unabhängige Variable) und Aggressivität (abhängige Variable). Um diesen zu untersuchen, könnte einer bestimmten Anzahl von Personen ein Fragebogen vorgelegt werden.

Dieser erfragt die Neigung der jeweiligen Person zu aggressivem Verhalten und der Vorliebe von gewalthaltigen Computerspielen. Beim Auswerten der Daten zeigt sich vielleicht nun der folgende Zusammenhang zwischen beiden Variablen: Je häufiger gewalthaltige Computerspiele gespielt werden, desto aggressiver ist die Person.

Die Manipulation der unabhängigen Variablen (mehr Computerspiele) hat Einfluss auf die abhängige Variable (Aggression). Damit scheint bewiesen: „Ballerspiele“ machen aggressiv. Doch ist der Fall damit also klar? Nein.

Das Problem dabei ist nämlich, dass hier nur eine Korrelation vorliegt. Das heißt, es besteht schon ein Zusammenhang zwischen gewalthaltigen Spielen und aggressivem Verhalten. Allerdings besteht deshalb noch kein kausaler Zusammenhang. Es könnte auch so sein, dass aggressivere Menschen einfach eher an gewalthaltigen Spielen interessiert sind. Auch andere Variablen können nicht ausgeschlossen werden.

Kausalität besteht nur dann, wenn die Variable A der Variable B zeitlich voraus geht. In diesem Beispiel müsste es also eindeutig erst nach dem Konsum von gewalthaltigen Spielen zu einem Anstieg von Aggressivität kommen. Außerdem müssen beide Variablen kovariieren. Das bedeutet, dass die eine Variable ansteigen muss, sofern die andere es ebenfalls tut. Der Einfluss von Drittvariablen muss ebenfalls ausgeschlossen werden, damit eine Kausalität angenommen werden kann.

Um einen kausalen Zusammenhang von „Ballerspielen“ und Aggressivität zu untersuchen, könnten Versuchspersonen in einem Experiment nun in zwei Gruppen aufgeteilt werden. Die eine Gruppe spielt ein gewalthaltiges Computerspiel (Experimentalgruppe), die andere Gruppe ein gewaltfreies Spiel (Kontrollgruppe). Anschließend wird beiden Gruppen der gleiche Fragebogen vorgelegt, mit dem das Ausmaß ihrer Aggression erfasst werden soll.

Obwohl die experimentellen Bedingungen im Labor besser kontrollierbar sind als bei einer Fragebogenstudie, können dennoch Störvariablen in Erscheinung treten. Denn selbst wenn die Ergebnisse einen kausalen Zusammenhang zwischen gewalthaltigen Spielen und Aggressivität zeigen, kann das Ergebnis von anderen Dingen konfundiert, das heißt beeinflusst worden sein. Ein Beispiel wäre das Geschlecht.

Wenn die Ergebnisse mit dem scheinbar kausalen Zusammenhang nochmal hinsichtlich dieser Variable untersucht werden würden, könnte sich noch ein anderes Bild zeigen. Nämlich, dass männliche Versuchspersonen generell höhere Aggressionswerte aufweisen. Um diesen Einfluss der Störvariable Geschlecht zu minimieren, müsste ein gleich großer Anteil weiblicher und männlicher Versuchspersonen auf Experimental- und Kontrollgruppe verteilt werden.

Was ist der Unterschied zwischen einer systematischen Beobachtung und einem Experiment?

Eine Beobachtung kann Korrelationen zeigen, aber nicht unbedingt einen kausalen Zusammenhang. Bei Experimenten ist die Wahrscheinlichkeit höher, valide Schlussfolgerungen zu ziehen als bei Beobachtungen. Denn die Standards sind höher und die Bedingungen besser kontrollierbar.

Bei einer Beobachtung verhält es sich etwas schwieriger. Dazu nehmen wir folgendes Beispiel: Du möchtest ein Beet anlegen und möchtest wissen, ob deine Blumen mit einem bestimmten Dünger besser wachsen als ohne. Dazu kannst du zwei Beete anlegen, die denselben Bedingungen unterliegen. Beide erhalten die gleiche Menge an Sonnenlicht und dieselbe Menge an Wasser. Auch die Blumenerde ist in beiden Beeten dieselbe. Die Blumen in Beet A behandelst du nun mit dem Dünger, die Blumen in Beet B nicht. Gedeihen die Blumen in Beet A am Ende besser als die in Beet B, kannst du dir recht sicher sein, dass der Dünger einen kausalen Einfluss auf das Pflanzenwachstum hat. Alle anderen Bedingungen waren schließlich identisch.

Erst wenn alle anderen Störvariablen ausgeschlossen wurden und nur Variable A und B isoliert sind, kann das Experiment gelingen. In der Beobachtungen gibt es immer Störvariablen, welche das Ergebnis verfälschen könnten.

Beobachte, wenn du nicht alles kontrollieren kannst

Manchmal sind kontrollierte Experimente allerdings nicht umsetzbar. Entweder weil sie zu kostenintensiv oder zu zeitaufwändig wären. Oder weil sie ethisch nicht vertretbar wären. So können die Folgen des Rauchens von Zigaretten auch nicht experimentell untersucht werden.

Dazu müssten immerhin Nichtraucher in zwei Gruppen aufgeteilt werden, wobei die Experimentiergruppe zu rauchen beginnen müsste und die Kontrollgruppe nicht. Da Rauchen mit gesundheitlichen Schäden verbunden ist, lässt sich so ein Experiment auch nicht umsetzen.

Aufgrund mangelnder Umsetzbarkeit von experimentellen Studien kann zu Beobachtungen gegriffen werden. Um beim Beispiel mit den Blumenbeeten zu bleiben, stelle dir folgendes vor: Zwei Gärtner züchten dieselbe Sorte Blumen, wobei Gärtner A den Dünger benutzt und Gärtner B nicht. Nun kann es natürlich sein, dass die Blumen von Gärtner A wesentlich bessere Ergebnisse erzielen als die von Gärtner B.

Allerdings kannst du dir nicht sicher sein, ob der Dünger hierbei die ausschlaggebende Variable war. Es könnte auch sein, dass die Bodenqualität der jeweiligen Beete sich unterschieden hat oder dass Gärtner A die Blumen anders bewässert hat als Gärtner B. Daher solltest du dich vorab informieren, wie die jeweiligen Rahmenbedingungen sind. Vergleiche also nur Gärtner, die in möglichst vielen Punkten übereinstimmen. Doch selbst dann kannst du dir nicht ganz sicher sein, ob nicht doch noch Unterschiede vorliegen, die das Ergebnis beeinflussen. Bei Beobachtungsstudien ist daher ein gewisses Maß an Skepsis geboten.

Welche Rolle spielt die Willkürlichkeit eines Experimentes in der wissenschaftlichen Psychologie?

Mit Willkürlichkeit ist die Planmäßigkeit beziehungsweise Absichtlichkeit der Untersuchung gemeint. Nur durch die freie Manipulation der unabhängigen Variable ist es möglich, die Ursache-Wirkungszusammenhänge zuverlässig zu testen.

Ob eine Kausalität vorliegt, kann also nur mittels willkürlicher Veränderungen geprüft werden. Daher ist Kausalität auch häufiger in Laborexperimenten möglich als bei Beobachtungen oder in der Feldforschung. Außerhalb des Labors ist diese Manipulation manchmal nicht umsetzbar.

Ebenso bedeutet Willkürlichkeit, dass der Versuchsleiter das Experiment zeitlich bestimmen kann. Er legt Anfang, Verlauf und Ende der Untersuchung fest und nimmt eine planmäßige Kontrolle der Untersuchungsbedingungen vor. Auch der Ort sowie alle anderen Bedingungen des Experimentes sind durch den Versuchsleiter bestimmbar.

Warum muss ein psychologisches Experiment variierbar sein?

Um den Grad des Einflusses der unabhängigen auf die abhängige Variable zu untersuchen, muss die Variierbarkeit gegeben sein.

Sollen beispielsweise die Auswirkungen von Lärm auf die Konzentrationsfähigkeit untersucht werden, kann die unabhängige Variable (der Lärm) in verschiedenen Abstufungen eingesetzt werden. Wenn die Hypothese „Je lauter die Umgebung, desto schlechter Konzentration“ lautet, kann diese mittels der Abstufungen der Lärmintensität untermauert oder wiederlegt werden.

Wieso muss jedes wissenschaftliche Experiment wiederholbar sein?

Wiederholungen zeigen die Gültigkeit des Experimentes an.

Bei mehrmaligen Wiederholungen eines Experimentes sollten möglichst ähnliche Ergebnisse herauskommen. So kann überprüft werden, ob die Testung valide ist und das zu messende Konstrukt wirklich misst. Störvariablen können auf diesem Weg ausgeschlossen werden.

Außerdem kann durch die Replizierbarkeit der Ergebnisse die dahinterstehende Hypothese untermauert werden. Jedes Experiment, das dieselben Ergebnisse hervorbringt, spricht für die untersuchte Hypothese.

Wichtige und berühmte Experimente in der Psychologie

Um dir die Vorgehensweise in Experimenten ein wenig zu veranschaulichen, folgen nun einige Beispiele aus der Geschichte der Psychologie.

Ein bekanntes Experiment zur klassischen Konditionierung stammt von John B. Watson. Dieser war ein Hauptvertreter des Behaviorismus und untersuchte zu Beginn der 1920er Jahre diese Art des Lernens beim Menschen.

Bei der Versuchsperson handelte es sich um „Little Albert“ – einem Kleinkind. Watson kombinierte in seinem Experiment weiße, flauschige Objekte mit einem lauten Knall. Zunächst wurde dem kleinen Albert eine Ratte gezeigt, mit der er neugierig spielte. Während des Experiments ertönte jedes Mal beim Anblick der Ratte ein lauter, metallischer Knall. Durch diesen erschrak das Kind und begann zu weinen.

Durch die mehrmalige Verbindung von Knall und Ratte begann Albert irgendwann allein beim Anblick der Ratte an zu weinen. Gleichzeitig stellte Watson fest, dass Albert nicht nur vor der Ratte Angst entwickelte. Auch andere weiße, flauschige Objekte (wie Wattebäusche oder eine Nikolausmaske) brachten ihn zum Weinen. Aus ethischer Sicht ist dieses Experiment heute sehr umstritten.

Den Einfluss von Gruppenzwang auf Individuen untersuchte Solomon Asch Anfang der 1950er Jahre. In seinem Experiment zur Konformität gab es nur eine echte Versuchsperson in einer Gruppe von Leuten. Die anderen „Versuchspersonen“ waren in das Experiment eingeweiht.

Der Gruppe wurden Karten mit Linien in verschiedenen Längen gezeigt. Die Versuchspersonen sollten sagen, welche der Linien genauso lang war, wie eine Referenzlinie auf einer anderen Karte. Die eingeweihten Versuchspersonen sollten vorsätzlich die falsche Linie benennen, um den echten Probanden zu verunsichern. Und tatsächlich: Die echten Versuchspersonen passten ihre Aussagen bei etwa einem Drittel der Durchgänge dem falschen Urteil der eingeweihten an. Und das, obwohl die Linien eindeutig nicht in der Länge übereinstimmten.

Stanley Milgram erhielt durch seine Forschung zum Gehorsam gegenüber Autoritäten viel Aufmerksamkeit. In seinem Labor gab es wieder eine echte und eine eingeweihte Versuchsperson. Ersterer wurde erzählt, dass es sich um ein Experiment zu Lernprozessen handle. Sie sollte mit der anderen Versuchsperson Aufgaben durchgehen und dieser einen leichten Stromschlag verabreichen, wenn die Lösung der Aufgabe falsch war.

Dabei wusste sie nicht, dass nicht wirklich Stromschläge zum Einsatz kamen und die eingeweihte Versuchsperson die Schmerzen nur vorspielte. Bei jeder falschen Antwort sollten die vermeintlichen Stromschläge erhöht werden. Viele Probanden wollten vorzeitig aufhören. Der Versuchsleiter wies sie allerdings zum Weitermachen an, was ein Großteil der Teilnehmer dann auch tat. Da die Versuchspersonen dem Mann im Kittel eine gewisse Kompetenz zuschrieben, übertrugen sie auch die Verantwortung des Experimentes an ihn und machten trotz ihrer Zweifel mit den Stromschlägen weiter.

Die Puppe „Bobo“ erlangte durch die Experimente von Albert Bandura Berühmtheit. Sie war Bestandteil seiner Untersuchungen zum Modell-Lernen. In diesem Experiment wurde drei Gruppen von Kindern ein Video gezeigt. Dieses zeigte eine Person, die sich aggressiv gegenüber Bobo verhielt: Sie schlug und trat die Puppe und beschimpfte sie.

Die erste Gruppe von Kindern sah am Ende des Videos, wie die Person von einer anderen Person für das aggressive Verhalten belohnt wird. Der zweiten Gruppe wurde ein Ende gezeigt, in dem die Person bestraft wird. In der dritten Version kommt keine weitere Person hinzu – das aggressive Verhalten blieb also unkommentiert.

Anschließend wurden die Kinder in einen Raum gebracht, der die gleichen Gegenstände wie im Video enthielt. Darunter auch Bobo. Abhängig vom Ende des Videos variierte auch das Verhalten der Kinder. Wurde das aggressive Verhalten im Video gelobt, zeigten die Kinder sich ebenfalls aggressiver gegenüber Bobo. Sahen die Kinder das Video mit der Bestrafung am Ende, waren sie weniger aggressiv. Allerdings zeigten sie eine vergleichbare Aggressivität, wenn der Versuchsleiter sie dazu ermutigte. Folgte im Video keine Konsequenz auf das aggressive Verhalten, waren die Kinder ähnlich aggressiv wie nach dem Video, das die Belohnung beinhaltete.

Ein weiteres Experiment ist der Marshmallow-Test von Walter Mischel aus den 1960er Jahren. Hierbei wurde das Aufschieben von Belohnungen untersucht. Der Versuchsleiter stellt hierbei dem einem vierjährigen Kind einen Teller mit einem Marshmallow vor die Nase. Er sagt ihm, dass er eine Weile aus dem Raum geht. Das Kind kann den Versuchsleiter durch das Läuten einer Glocke zurückrufen und bekommt dann den einen Marshmallow.

Alternativ kann es auch darauf warten, dass der Versuchsleiter von allein wiederkommt. In dem Fall würde es sogar zwei Marshmallows erhalten. Mischel fand heraus, dass die Fähigkeit des Belohnungsaufschubs mit einer höheren schulischen Leistungsfähigkeit und einem besseren Umgang mit Stress und Frustration einherging.

Natürlich gibt es noch viele weitere nennenswerte Experimente. Doch diese kurze Liste sollte dir bereits die Relevanz von experimentellen Studien für die Psychologie aufgezeigt haben.

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Experimentelle Psychologie

Eine einführung.

• Jürgen Heller
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• Language: German
• Publisher: Oldenbourg Wissenschaftsverlag
• Copyright year: 2012
• Audience: Der Band richtet sich an Studierende und Dozenten der Psychologie, der Kognitions- und Neurowissenschaften, sowie benachbarter Disziplinen.
• Front matter: 9
• Main content: 314
• Published: September 18, 2012
• ISBN: 9783486714258
• Published: October 19, 2011
• ISBN: 9783486702675

Die größten Experimente der Psychologie

Wissenschaftsgeschichte : die größten experimente der psychologie, kennen sie schon …, spektrum geschichte – kollaps der kulturen, spektrum geschichte – aufrechter gang, spektrum - die woche – 75 jahre grundgesetz: »ein durchbruch in nur 13 tagen«, schreiben sie uns, artikel zum thema, forschungsmethoden : selbst ist das versuchskaninchen, themenkanäle, unsere ernährung.

Experimentelle Methode

Ein Experiment ist eine meist künstliche Situation, in der ein Versuchsleiter unabhängige Variablen manipuliert und ihre Auswirkungen auf die abhängigen Variablen untersucht. Störende Einflüsse werden so weit wie möglich kontrolliert.

Wichtig bei der Klärung des Begriffs Experiment ist grundsätzlich die Unterscheidung zwischen

- Experimenten als wissenschaftliche Untersuchungen generell und - strengen Experimenten als Untersuchungen, die Kausalschlüsse erlauben, weil sie intern valide sind.

Im ersten Fall wird das Experiment generell als Untersuchungsanordnung gesehen. Es werden Variablen aktiv verändert und die Auswirkungen dieser Manipulationen erfasst. Der Effekt einer unabhängigen auf eine abhängige Variable soll nachgewiesen werden. Wenn dabei alle möglichen Störfaktoren ausgeschaltet oder so kontrolliert werden, dass sie bei der Interpretation der Ergebnisse nicht als Alternativerklärungen infrage kommen, spricht man von einem intern validen, also einem "echten", strengen Experiment. Die experimentellen Techniken zur ausreichenden Kontrolle von Störvariablen sind die Randomisierung, die Wiederholungsmessung und die Blockbildung.

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Zusammenfassung: Forschungsmethoden in Psychologie und Sozialwissenschaften für Bachelor

Kapitel 1: Psychologie als eine empirische Wissenschaft

Quantitative methoden, kapitel 2: quantitative erhebungsmethoden, kapitel 3: quantitative forschungsmethoden, kapitel 4: quantitative auswertungsmethoden, qualitative methoden, kapitel 5: qualitative forschungsmethoden, kapitel 6: qualitative erhebungsmethoden, kapitel 7: qualitative analyseverfahren, kapitel 8: bewertung qualitativer forschung, mixed methods, kapitel 9: begriffsklärungen, kapitel 10: mixed-methods-designs.

• 1.1.1 Gegenstand der Psychologie
• 1.1.2 Wissenschaftlicher Anspruch der Psychologie
• 1.2.1 Wissenschaftliches Handeln benötigt spezielle Methoden, um Erkenntnisse zu gewinnen
• 1.2.2 Einige Begriffe: Methoden, Methodologie und Wissenschaft
• 1.3.1 Beschreiben
• 1.3.2 Erklären
• 1.3.3 Vorhersagen
• 1.3.4 Verändern
• 1.4.1 Qualitative und quantitative Methoden
• 1.4.2 Methoden im Forschungsprozess
• 1.4.3 Methoden am Rand des Forschungskontexts
• 1.5.1 Was ist eine Hypothese?
• 1.5.2 Merkmale einer wissenschaftlichen Hypothese
• 1.5.3 Arten von Hypothesen und ihre Überprüfung
• 1.5.4 Zeitpunkt der Formulierung von Hypothesen
• 1.5.5 Generierung von Hypothesen
• 1.5.6 Die Hypothese im Forschungsprozess
• 1.6.1 Was ist eine Variable?
• 1.6.2 Arten von Variablen
• 1.6.3 Operationalisierung von Variablen
• 1.6.4 Reliabilität und Validität der Operationalisierung
• 1.7.1 Die Milgram-Studie
• 1.7.2 Ethische Prinzipien bei der Planung und Durchführung von Untersuchungen
• 1.7.3 Institutionelle Maßnahmen

Worum geht's?

In diesem Kapitel geht es um den begrifflichen, historischen und methodologischen Hintergrund der Wissenschaft Psychologie. Dazu zählen deren Gegenstand und Anspruch ebenso wie die begriffliche Bestimmung von z. B. Methode, Wissenschaft und Erkenntnisgewinnung sowie die Analyse der Basisziele wissenschaftlich tätiger Psychologen. Ziel dieses einführenden ersten Kapitels ist es darüber hinaus, die zu besprechenden Einzelmethoden zu systematisieren, um sie aus der isolierten Betrachtungsweise lösen und im Forschungszusammenhang sehen zu können. Dieses Bemühen um einen gemeinsamen begrifflichen Rahmen umfasst auch die zentralen Konzepte Hypothese und Variable, die hier näher bestimmt werden. Schließlich verlangt eine empirisch arbeitende wissenschaftliche Psychologie die sorgfältige Diskussion ethischer Probleme, die daraus entstehen, dass Menschen an ihren Untersuchungen teilnehmen.

Was sind Gegenstand und Anspruch der Psychologie?

• Was ist der Gegenstand der Wissenschaft Psychologie?
• Woraus resultiert die Komplexität des Gegenstands?
• Weshalb benötigt die Wissenschaft Psychologie so viele Methoden?
• Was ist der Anspruch der Wissenschaft Psychologie?
• Was ist eine empirische Wissenschaft?

Was ist Wissenschaft – Wie entsteht Wissen?

• Was sind Wissenschaften, welche Ziele verfolgen sie?
• Wie gelangen Wissenschaftler zu Erkenntnissen?
• Was hat wissenschaftliches Handeln mit dem Lösen von Problemen zu tun?
• Was sind psychologische Methoden?
• Was versteht man unter induktivem und deduktivem Vorgehen?
• Was versteht man unter quantitativem und qualitativem methodischen Vorgehen?
• Was versteht man unter Methodologie und Wissenschaftstheorie?

Vier Basisziele wissenschaftlicher Tätigkeit in der Psychologie

• Welche Ziele wissenschaftlicher Tätigkeit unterscheidet man?
• Wie unterscheidet sich das Beschreiben vom Erklären?
• Was sind intervenierende Variablen bzw. hypothetische Konstrukte?
• Was sind Zusammenhangs- bzw. Kausalrelationen?
• Wie kommt man zu einem effektiven und stabilen Prognosemodell?
• Welche Formen der Beeinflussung und Veränderung unterscheidet man?

Systematik psychologischer Methoden

• Wie kann man die vielfältigen Methoden einordnen?
• Wie unterscheiden sich qualitative und quantitative Methoden?
• Welchen historischen Hintergrund besitzen qualitative und quantitative Methoden?
• Anhand welcher Kriterien beurteilt man wissenschaftliche Untersuchungen?
• Kann man Methoden nach dem Untersuchungsverlauf ordnen?
• Was unterscheidet Methoden der Diagnostik, der Intervention und der Evaluation von reinen Forschungsmethoden?
• Was ist eine Hypothese?
• Wie unterscheiden sich Alltagshypothesen von wissenschaftlichen Hypothesen?
• Gibt es unterschiedliche Arten von Hypothesen und ihrer Überprüfung?
• Wann – im Forschungsprozess – formuliert man die Hypothesen?
• Wie kommt man eigentlich zu Hypothesen?
• Inwiefern steuert die Hypothese den Forschungsprozess?
• Was versteht man unter einer Variablen?
• Welche unterschiedlichen Arten von Variablen gibt es?
• Was passiert bei der Operationalisierung von Variablen?
• Was ist dabei zu beachten?

Forschungsethik

• Warum impliziert gerade der Gegenstand der Psychologie ethische Probleme im Forschungskontext?
• Der Aufbau und die Ergebnisse der Milgram-Studie!
• Das Für und Wider der Milgram-Studie!
• Welche ethischen Prinzipien können bei Untersuchungen am Menschen verletzt werden?
• Wie können solche Verletzungen vermieden werden?
• Welche institutionellen Maßnahmen sind dabei hilfreich?
• 2.1.1 Erhellung nicht direkt beobachtbarer Phänomene
• 2.1.2 Reaktivität
• 2.1.3 Maßnahmen zur Reduzierung von Reaktivität
• 2.2.1 Beobachten
• 2.2.2 Zählen und Messen
• 2.3.1 Befragung: Varianten und Prinzipien der Konstruktion
• 2.3.2 Ratings: Beurteilungen auf Skalen
• 2.4.1 Arten von Tests
• 2.4.2 Testtheorie
• 2.4.3 Wünschenswerte Eigenschaften von Tests und Testitems
• 2.4.4 Verfälschungen und Gegenmaßnahmen
• 2.5.1 Messungen von Indikatoren außerhalb des zentralen Nervensystems
• 2.5.2 Messungen von Indikatoren der Aktivität des zentralen Nervensystems
• 2.5.3 Artefakte bei biopsychologischen Messungen
• 2.6.1 Möglichkeiten und Vorteile der Datenerhebung im Internet
• 2.6.2 Risiken und Nachteile der Datenerhebung im Internet
• 2.6.3 Hinweise zur Forschung im Internet
• 2.6.4 Experimente im WWW

In diesem Kapitel wird zunächst auf die Besonderheiten psychologischer Datenerhebungen eingegangen (▶ Abschn. 2.1). Anschließend werden die Erhebungsmethoden der psychologischen Forschung beschrieben, diese lassen sich unterteilen in Verfahren des Beobachtens, Zählens und Messens (▶ Abschn. 2.2), Verfahren des Selbstberichts (▶ Abschn. 2.3), psychologische Tests (▶ Abschn. 2.4) sowie biopsychologische bzw. neurowissenschaftliche Messungen (▶ Abschn. 2.5). Am Ende des Kapitels wird zudem auf eine neuere und zunehmend wichtiger werdende Quelle von Daten für psychologische Untersuchungen eingegangen: das Internet (▶ Abschn. 2.6). Hiermit ist keine eigenständige Methode angesprochen, sondern eine vergleichsweise neuartige Möglichkeit, Datenerhebungen mithilfe aller vorgestellten Methoden mit Ausnahme der physiologischen bzw. neurowissenschaftliche Messungen mithilfe eines neuen Mediums zu realisieren. Im Zentrum des kurzen Abschnitts steht, was bei der Nutzung des Internets als Quelle von psychologischen Daten zu beachten ist, um diese auf eine methodisch möglichst korrekte Art zu gewinnen.

Um eine wissenschaftliche Fragestellung in der Psychologie in der gewünschten Breite und Tiefe zu beantworten, reicht es oft nicht aus, sich lediglich einer der hier vorgestellten Arten der Datenerhebung zu bedienen. Daher ist prinzipiell anzustreben, eine Fragestellung mit verschiedenen Datenerhebungsverfahren anzugehen. Jedoch ist es häufig nicht möglich oder sinnvoll, innerhalb einer einzigen Studie oder Untersuchung verschiedene Methoden einzusetzen – sei es aus ökonomischen, versuchsplanerischen oder inhaltlichen Gründen.

Besonderheiten psychologischer Erhebungen

• Den Bezug zwischen den Zielen der Psychologie und den Methoden der Datenerhebung verstehen.
• Die potenziellen Nachteile von Selbstauskünften von Versuchspersonen als Datenquelle kennenlernen.
• Das Problem der Reaktivität erkennen und anhand von Beispielen benennen.
• Verschiedene Maßnahmen zur Verringerung des Reaktivitätsproblems kennenlernen und dabei Unterschiede zwischen Feld- und Laborstudien verstehen.
• Den möglichen Beitrag indirekter bzw. impliziter Messverfahren zur Behandlung des Reaktivitätsproblems identifizieren.

Beobachten, Zählen und Messen

• Beobachtung im Alltag von wissenschaftlicher Beobachtung unterscheiden.
• Verschiedene Arten von Beobachtungsstichproben kennenlernen.
• Die grundlegenden Verfahren des Zählens und Messens definieren und unterscheiden.
• Grundlagen der Messtheorie kennenlernen.
• Verschiedene Arten von Merkmalen (diskrete, stetige) unterscheiden und den Bezug dieser Unterscheidung zur Wahl der Datenerhebungsverfahren würdigen.
• Die unterschiedlichen Skalenniveaus verstehen.
• Verstehen, was zulässige Transformationen sind und weshalb diese für psychologische Datenerhebungen bedeutsam sind.

Selbstberichtsverfahren: Befragung und Rating

• Die grundlegenden kognitions- und kommunikationspsychologischen Grundlagen von Selbstauskünften in Befragungen kennenlernen.
• Die kognitiven Prozesse würdigen, die Selbstberichten zugrunde liegen.
• Verschiedene Formen der Befragung unterscheiden und die Anwendungsbereiche dieser Varianten identifizieren.
• Einen Überblick über Ratingverfahren und Varianten von Ratingskalen gewinnen.
• Urteilstendenzen berücksichtigen, die bei Antworten auf Ratingskalen auftreten können.
• Den Einsatzbereich von psychologischen Tests und ihre idiografische Zielsetzung kennenlernen.
• Leistungstests und Persönlichkeitstests unterscheiden.
• Wünschenswerte Eigenschaften von Tests und Testitems würdigen. Darunter: Schwierigkeit und Trennschärfe von Testitems sowie deren Zusammenhang kennenlernen.
• Eine Sensibilität für mögliche Verfälschungen von Tests entwickeln und einen Überblick über Gegenmaßnahmen gewinnen.
• Die Ziele und Eigenschaften psychologischer Tests kennenlernen.
• Klassische und probabilistische Testtheorie unterscheiden.
• Die Funktionsweise und Ziele von Leistungstests und Persönlichkeitstests verstehen.
• Einen Überblick über die Gütekriterien von Tests und Testitems gewinnen.
• Mögliche Quellen der Beeinflussung und Verfälschung von Testergebnissen sowie Gegenmaßnahmen kennenlernen.

Biopsychologische und neurowissenschaftliche Messungen

• Die Ergänzung des Methodeninventars der Psychologie durch biopsychologische Methoden verstehen.
• Einen Überblick über Verfahren zur Messung der Aktivität außerhalb und innerhalb des Zentralen Nervensystems gewinnen.
• Die Einsatzgebiete biopsychologischer Messungen kennenlernen.
• Die Vor- und Nachteile der biopsychologischen Verfahren verstehen.
• Biopsychologische Methoden kritisch würdigen.
• Typische Fehlerquellen bei biopsychologischen Messungen kennenlernen.

Datenerhebung im Internet

• Die Bedeutung und Besonderheiten der Datenerhebung im Internet verstehen.
• Die Möglichkeiten und Vorteile, aber auch die Risiken und Nachteile der Internetdatenerhebung identifizieren.
• Die Gründe für Erleichterung, Effizienzsteigerung und Eröffnung neuer Forschungsmöglichkeiten (und -themen) bei Internetstudien verstehen.
• Mögliche Gefährdungen der Güte von Untersuchungen im Internet kennenlernen.
• Die forschungsethische Problematik von Internetstudien würdigen.
• Vorstellungen zur praktischen Durchführung von Internetstudien entwickeln.
• Einen Überblick über die Vor- und Nachteile von Experimenten im WWW gewinnen.
• Die unterschiedlichen potenziellen Folgen der Web-Durchführung für die externe und die interne Validität verstehen.
• 3.1.1 Hypothesenebenen
• 3.1.2 Rückschluss
• 3.1.3 Stichprobe und Population
• 3.2.1 Merkmale
• 3.2.2 Störvariablen und ihre Kontrolle
• 3.2.3 Experimentelle Variablen
• 3.2.4 Versuchsplananlage und Versuchsplan
• 3.2.5 Gütekriterien des Experiments
• 3.2.6 Varianten des Experiments
• 3.2.7 Stärken und Probleme des Experiments
• 3.2.8 Einzelfallforschung
• 3.3.1 Korrelationsstudie
• 3.3.2 Umfrageforschung (Meinungsforschung)
• 3.3.3 Metaanalyse

Forschungsmethoden beinhalten den prinzipiellen Zugang zur wissenschaftlichen Untersuchung des jeweiligen Themenbereichs. Es geht also nicht alleine darum, wie empirische Daten erhoben werden (z. B. durch Urteilen, Befragen und/oder Testen), um mit den Hypothesen verglichen werden zu können (▶ Kap. 2), sondern mit welchem Gesamtforschungskonzept eine Forschungsfrage angegangen, überprüft und entschieden werden soll.

• Verstehen, warum theoretisch-inhaltliche Hypothesen konkretisiert werden müssen.
• Erkennen, was bei der Hypothesenableitung zu beachten ist.
• Lernen, was bei der Beurteilung der theoretisch-inhaltlichen Hypothese im Lichte der Untersuchungsergebnisse zu beachten ist.
• Den Unterschied von Population und Stichprobe verstehen.
• Die Arten der Stichprobenauswahl kennenlernen.
• Die Merkmale und die Logik des Experiments kennenlernen und verstehen.
• Die Notwendigkeit zur Kontrolle von Störvariablen erfassen können.
• Die Funktion der Versuchsplananlage und des Versuchsplans im Kontext der experimentellen Hypothesenprüfung analysieren.
• Begreifen, wie man Hypothesen zum Haupteffekt und einfachen Haupteffekt prüft.
• Reichen die klassischen Gütekriterien zur Beurteilung der wissenschaftlichen Qualität eines Experiments aus?
• Die Würdigung des Konzepts der Präzision als weiteres experimentelles Qualitätskriterium.
• Welche Merkmale sowie Vor- und Nachteile haben die Varianten des Experiments?
• Die Logik und Durchführung quantitativer Einzelfallpläne begreifen lernen.

Nichtexperimentelle Forschungsmethoden

• Kennenlernen der nichtexperimentellen quantitativen Forschungsmethoden.
• Erfassen der Gemeinsamkeiten und Unterschiede von bi- und multivariaten Korrelationsstudien.
• Analysieren der Korrelationsmatrix.
• Vertraut werden mit den Besonderheiten der Umfrage-, Markt- und Meinungsforschung.
• Den Spezialfall Panelstudie verstehen lernen.
• Die Logik und die Verfahrensschritte der Metaanalyse verstehen und reflektieren.
• 4.1 Datenaufbereitung
• 4.2.1 Univariate Deskriptivstatistik für Häufigkeiten und Häufigkeitsverteilungen
• 4.2.2 Univariate Deskriptivstatistik für einzelne Parameter
• 4.2.3 Multivariate Deskriptivstatistik
• 4.3.1 Signifikanztest
• 4.3.2 Inferenzstatistische Testverfahren

Dieses Kapitel behandelt den nächsten, unabdingbarer Schritt zur Beantwortung einer Forschungsfrage: die Auswertung der Daten. Zunächst ist sicherzustellen, dass die Daten so aufbereitet sind und in einer Form vorliegen, dass sie der weiteren Datenauswertung zugänglich gemacht werden können. So kann es etwa sein, dass Daten zunächst noch in geeignete Zahlen überführt oder aus mehreren Einzelwerten zusammengefasste Werte berechnet werden müssen, bevor die Auswertung erfolgen kann. Anschließend wird ein Überblick über die wichtigsten quantitativen Methoden der Datenauswertung gegeben. Diese Teile geben einen Überblick und Hinweise zur ersten Orientierung im weiten Feld der Statistik, nicht mehr und nicht weniger. Natürlich liegen zahlreiche Lehrbücher vor, die bei dem tieferen Erwerb der erforderlichen statistischen Kompetenzen hilfreich sein können (z. B. Bortz, 2005; Rasch, Friese, Hofmann & Naumann, 2006). Mit der heute verfügbaren leistungsfähigen Statistik-Software lassen sich alle hier dargestellten Analysen komfortabel ausführen.

Datenaufbereitung

• Die Funktion der Datenaufbereitung verstehen.
• Die wichtigsten Ziele und Schritte der Datenaufbereitung kennenlernen.

Deskriptivstatistische Methoden

• Die Ziele und Leistungen der Deskriptivstatistik verstehen.
• Die Analyse von Häufigkeiten, Häufigkeitsverteilungen und verschiedene Arten von Häufigkeiten kennenlernen.
• Möglichkeiten der Veranschaulichung von Häufigkeitsverteilungen kennenlernen.
• Die Bedingungen zum sinnvollen Einsatz von Histogramm und Kreisdiagramm würdigen.
• Einen Überblick über univariate Deskriptivstatistik für einzelne Parameter gewinnen. Dabei verschiedene Maße der zentralen Tendenz und Streuungsmaße unterscheiden und berechnen können.
• Die Bedeutung von Streuungsmaßen würdigen.
• Einen Überblick über multivariate deskriptivstatistische Verfahren gewinnen.
• Die Berechnung der Korrelation zwischen zwei Variablen verstehen.
• Das Ziel und Prinzip der Regressionsanalyse begreifen.
• Maße für die Stärke von Zusammenhängen in der Regressionsrechnung kennenlernen.
• Das Prinzip der multiplen Regression verstehen und veranschaulichen können.

Inferenzstatistische Methoden

• Die Ziele der Inferenzstatistik kennenlernen, darunter den Hypothesentest und die Parameterschätzung.
• Das Prinzip des Signifikanztests (als Test von Null- und Alternativhypothesen) verstehen.
• Die zentralen inferenzstatistischen Konzepte der Überschreitungswahrscheinlichkeit und des Signifikanzniveaus begreifen.
• Korrekte von falschen Interpretationen von Signifikanztests unterscheiden.
• Gründe für die Angabe von Effektgrößen bei Signifikanztests verstehen.
• Das Prinzip und den Einsatzbereich von t-Tests kennenlernen. Die drei Hauptvarianten des t-Tests unterscheiden.
• Das Vorgehen einer Varianzanalyse verstehen und auf Beispiele anwenden können.
• Haupt- und Interaktionseffekte einer zweifaktoriellen Varianzanalyse interpretieren können.
• Verschiedene Varianten der Varianzanalyse unterscheiden.
• 5.1 Prinzipien qualitativen Forschens
• 5.2.1 Bottom-up-Verfahren: Theoretische Stichprobenziehung
• 5.2.2 Top-down-Verfahren
• 5.3 Fallstudie
• 5.4 Gegenstandsbezogene Theoriebildung (»grounded theory«)
• 5.5 Deskriptive Feldforschung
• 5.6 Handlungsforschung (Aktionsforschung)
• 5.7 Biografieforschung
• 5.8 Qualitatives Experiment
• 5.9.1 Subjektive Theorien
• 5.9.2 Die erste Forschungsphase: Kommunikative Validierung
• 5.9.3 Die zweite Forschungsphase: Explanative Validierung

In Kap. 5 wird qualitatives Forschen näher beleuchtet. ▶ Abschn. 5.1 beschreibt die Prinzipien qualitativen Forschens, das sind typische, aber nicht definierende Merkmale qualitativer Untersuchungen, wie z. B. die Verwendung offener Verfahren usw. In ▶ Abschn. 5.2. geht es um bewusste bzw. absichtsvolle Stichprobenziehung, d. h. die Stichprobe wird gezielt nach bestimmten Kriterien aus der Grundgesamtheit ausgewählt. Hier werden Bottom-up-Strategien und Top-down-Strategien unterschieden. In ▶ Abschn. 5.3. wird die Methode der Fallstudie vorgestellt und ein Überblick über die verschiedene Arten gegeben. Der Grundgedanke der in ▶ Abschn. 5.4. beschriebenen gegenstandsbezogenen Theoriebildung ist es, Theorien zu erstellen, die direkt in den Daten verankert sind. ▶ Abschn. 5.5. handelt von der deskriptiven Feldforschung, deren Ziel es ist, eine andere Kultur von innen heraus zu verstehen. In ▶ Abschn. 5.6 wird die Handlungsforschung behandelt. Diese setzt an konkreten Problemen an, ist auf Praxisveränderung ausgerichtet und vollzieht sich im gleichberechtigten Diskurs zwischen Forschenden und Personen im Feld. Jeder Untersuchungsschritt wird unmittelbar gemeinsam evaluiert. Der Gegenstand der Biografieforschung in ▶ Abschn. 5.7. sind lebensgeschichtliche Erzählungen. ▶ Abschn. 5.8. wiederum stellt das qualitative Experiment dar. Das im abschließenden ▶ Abschn. 5.9 beschriebene „Forschungsprogramm Subjektive Theorien" eignet sich zur Untersuchung menschlichen Handelns und geht von der Kernannahme aus, dass Menschen versuchen, sich selbst und die Welt zu verstehen.

Prinzipien qualitativen Forschens

• Kennenlernen der Prinzipien qualitativen Forschens.
• Verstehen, dass qualitative und quantitative Forschung einander nicht ausschließen.

Bewusste Stichprobenziehung

• Den Grundgedanken der bewussten Stichprobenziehung verstehen.
• Den Unterschied zwischen bewusster und probabilistischer Stichprobenziehung verstehen.
• Strategien und Kriterien bewusster Stichprobenziehung kennenlernen.
• Das Konzept der theoretischen Stichprobenziehung verstehen.
• Lernen, wie man einen qualitativen Stichprobenplan erstellt.
• Lernen, zwischen verschiedenen Arten von Fällen zu unterscheiden.
• Die Methode der Fallstudie kennenlernen.
• Einen Überblick über verschiedene Arten von Fallstudien gewinnen.

Gegenstandsbezogene Theoriebildung (»grounded theory«)

• Die Grundgedanken der gegenstandsbezogenen Theoriebildung kennenlernen.
• Lernen, wie man bei der gegenstandsbezogenen Theoriebildung vorgeht.
• Die Auswertungsschritte des offenen, axialen und selektiven Codierens kennenlernen und verstehen, wie sie sich unterscheiden.

Deskriptive Feldforschung

• Ansatz und Ursprünge der deskriptiven Feldforschung kennenlernen.
• Die Phasen der deskriptiven Feldforschung kennenlernen.
• Verstehen, inwiefern deskriptive Feldforschung sich im Spannungsfeld von Innensicht und Außensicht bewegt.
• Einen Eindruck von den Problemen gewinnen, die sich bei der deskriptiven Feldforschung stellen.
• Anwendungsbereiche der gegenwärtigen deskriptiven Feldforschung kennenlernen.

Handlungsforschung (Aktionsforschung)

• Kennenlernen der Merkmale der Handlungsforschung.
• Lernen, wie man bei der Handlungsforschung vorgeht.
• Vor- und Nachteile der Handlungsforschung kennenlernen.

Biografieforschung

• Das Anliegen der Biografieforschung kennenlernen.
• Kennenlernen der Methoden, die im Rahmen der Biografieforschung angewandt werden.

Qualitatives Experiment

• Kennenlernen der Merkmale des qualitativen Experiments.
• Das Prinzip der maximalen strukturellen Variation verstehen.
• Kennenlernen der Strategien zur Variation des Gegenstands beim qualitativen Experiment.

Forschungsprogramm Subjektive Theorien (FST)

• Verstehen des Grundgedankens des FST.
• Verstehen, was eine subjektive Theorie ist.
• Kennenlernen der zwei Phasen des FST.
• Das Konzept des Dialog-Konsens verstehen.
• Kennenlernen von Designs zur Überprüfung der Geltung von subjektiven Theorien.
• 6.1.1 Interview
• 6.1.2 Gruppendiskussion
• 6.1.3 Weitere offene Verfahren zur Erhebung verbaler Daten
• 6.2.1 Beobachtung
• 6.2.2 Nonreaktive Verfahren
• 6.2.3 Eigenproduktion und Sampling visueller Daten

In diesem Kapitel geht es um die Erhebung qualitativer Daten. Die Datenerhebung umfasst sowohl die Auswahl aus bereits vorhandenem Material als auch die Erzeugung von Daten im Forschungsprozess. Qualitative Datenerhebungsmethoden lassen sich zunächst danach unterscheiden, welche Art von Daten sie erzeugen: verbale Daten (wie beim Interview oder der Gruppendiskussion, ▶ Abschn. 6.1) oder visuelle Daten (wie bei der Eigenproduktion visueller Daten, ▶ Abschn. 6.2).

Außerdem findet sich auch in der qualitativen Forschung die Unterscheidung zwischen mehr oder weniger standardisierten Verfahren wieder. Während in der quantitativen Forschung die standardisierten Verfahren dominieren (z. B. Fragebogen mit geschlossenen Antworten, Beobachtungsschema), wird im qualitativen Bereich eher mit weniger standardisierten, offenen Verfahren gearbeitet, die weniger Vorgaben machen und damit den untersuchten Personen auch mehr Freiraum lassen (z. B. im Interview: „Wie war das damals, als Sie aufgehört haben zu arbeiten?“).

• Verstehen, was ein Interview ist.
• Verschiedene Arten des Interviews kennenlernen und verstehen, wie sie sich voneinander unterscheiden.
• Lernen, wie bei der Erstellung eines Interviewleitfadens vorzugehen ist.
• Lernen, was bei der Formulierung von Interviewfragen zu beachten ist.
• Kennenlernen der Phasen des Interviews.
• Kennenlernen der Fähigkeiten, über die eine gute Interviewerin bzw. ein guter Interviewer verfügen muss.

Gruppendiskussion

• Verstehen, was eine Gruppendiskussion ist.
• Kennenlernen der Phasen einer Gruppendiskussion.
• Einen Überblick gewinnen über die Faktoren, die den Verlauf einer Gruppendiskussion beeinflussen.

Weitere offene Verfahren zur Erhebung verbaler Daten

• Kennenlernen weiterer Verfahren zur Erhebung verbaler Daten.
• Die Anwendungsbedingungen der schriftlichen im Vergleich zur mündlichen Befragung kennenlernen.
• Zielsetzung und methodische Probleme des lauten Denkens kennenlernen.

Erhebung visueller Daten

• Kennenlernen von Merkmalen qualitativer Beobachtung.
• Kennenlernen verschiedener Arten der Beobachtung.
• Verstehen, welche Informationen wie in einem Beobachtungsprotokoll festzuhalten sind.
• Nonreaktive Verfahren in der qualitativen Forschung kennenlernen.
• Kennenlernen weiterer Verfahren zur Erhebung visueller Daten und ihrer Anwendungsbedingungen.
• 7.1 Datenaufbereitung: Transkriptionsverfahren
• 7.2.1 Hermeneutik
• 7.2.2 Objektive Hermeneutik
• 7.2.3 Codieren
• 7.2.4 Inhaltsanalyse
• 7.2.5 Computergestützte Analyse verbaler Daten
• 7.2.6 Diskursanalyse
• 7.2.7 Semiotik
• 7.2.8 Analyse visueller Daten – Ikonologie
• 7.3.1 Typenbildung
• 7.3.2 Matrizen und Abbildungen

Worum gehts?

Bei der Auswertung qualitativer Daten lassen sich drei Phasen unterscheiden: die Datenaufbereitung bzw. Transkription, die Analyse und die Systematisierung der Ergebnisse dieser Analyse. Dabei entsprechen Analyseverfahren dem, was üblicherweise unter Auswertungsmethoden verstanden wird (wie etwa Codieren, Inhaltsanalyse oder Diskursanalyse). Eine vorbereitende Transkriptionsphase ist bei verbalen Daten erforderlich, die zunächst in auditivem Format vorliegen. Eine Systematisierung (beispielsweise durch Typenbildung oder Visualisierung) bietet sich vor allem dann an, wenn die Ergebnisse sehr umfangreich und damit schwer überschaubar sind. Aufbereitung und Systematisierung sind kein notwendiger Bestandteil qualitativer Untersuchungen. In diesem Kapitel wird zunächst auf die Transkription eingegangen, dann werden die eigentlichen Analyseverfahren und schließlich Verfahren der Systematisierung dargestellt, wobei der Schwerpunkt auf den Analyseverfahren liegt.

Datenaufbereitung: Transkriptionsverfahren

• Die Entscheidungen kennenlernen, die beim Transkribieren zu treffen sind.
• Verstehen, worauf es beim Transkribieren ankommt.
• Lernen, was man unter einem Transkriptionssystem versteht.

Hermeneutik

• Verstehen, was Hermeneutik ist.
• Kennenlernen der Prinzipien hermeneutischen Verstehens.

Objektive Hermeneutik

• Das Anliegen der objektiven Hermeneutik verstehen.
• Die Grundannahmen der objektiven Hermeneutik kennenlernen.
• Verstehen, wie man bei der objektiven Hermeneutik vorgeht.
• Verstehen, was Codieren ist.
• Kennenlernen verschiedener Arten des Codierens.
• Verstehen, wann Codieren ein geeignetes Auswertungsverfahren darstellt.

Inhaltsanalyse

• Das Verfahren der Inhaltsanalyse kennenlernen.
• Verstehen, wie ein inhaltsanalytisches Kategoriensystem aufgebaut ist.
• Lernen, wie man bei der Definition inhaltsanalytischer Kategorien vorgeht.
• Lernen, auf welchen Wegen man zu inhaltsanalytischen Kategorien gelangt.
• Kennenlernen des Ablaufs einer inhaltsanalytischen Untersuchung.
• Die Anwendungsbedingungen der Inhaltsanalyse kennenlernen.
• Kennenlernen der Kriterien, die ein inhaltsanalytisches Kategoriensystem erfüllen soll.

Computergestützte Analyse verbaler Daten

• Den Unterschied zwischen »quantitativer« und »qualitativer « Software verstehen.
• Kennenlernen von Möglichkeiten und Grenzen der computergestützten qualitativen Datenanalyse.
• Abwägen von Vor- und Nachteilen der computergestützten Auswertung qualitativer Daten.

Diskursanalyse

• Verstehen, was ein Diskurs ist.
• Kennenlernen der Kernannahmen der Diskurstheorie.
• Kennenlernen der deskriptiven und der kritischen Variante der Diskursanalyse und ihrer Kernannahmen.
• Verstehen der Relation von Diskursanalyse einerseits sowie Codieren und Inhaltsanalyse andererseits.
• Verstehen, was ein Zeichen ist, und verschiedene Definitionen des Zeichens kennenlernen.
• Denotation und Konnotation als Werkzeuge einer semiotischen Analyse kennenlernen.
• Das Konzept der bedeutungskonstitutiven Gegensätze als Werkzeug einer semiotischen Analyse kennenlernen.

Analyse visueller Daten – Ikonologie

• Unterschiede zwischen verbalem und visuellem Material verstehen.
• Die Definition von Ikonologie kennenlernen.
• Die drei Ebenen einer ikonologischen Analyse kennenlernen.
• Verstehen, was ein Symbol ist.
• Den Unterschied zwischen offenen und verdeckten Symbolen verstehen.

Verfahren der Systematisierung

• Einen Überblick gewinnen über die wichtigsten qualitativen Verfahren der Systematisierung: Typenbildung, Erstellen von Matrizen und Abbildungen.
• Kennenlernen der Begriffe Typus und Typologie.
• Kennenlernen der Kriterien, nach denen die Typenbildung erfolgt.
• Einen Überblick über die Schritte der Typenbildung gewinnen.
• Kennenlernen der Anwendungsbedingungen der Erstellung von Matrizen und Abbildungen.
• 8.1.1 Objektivität und Reliabilität
• 8.1.2 Validität
• 8.2.1 Allgemeine ethische Probleme in der qualitativen Forschung
• 8.2.2 Ethische Probleme bei der Anwendung spezifischer qualitativer Methoden

In Kap. 1 wurde auf die Frage eingegangen, an welchen Kriterien sich eigentlich die Güte empirischer Forschung bemisst: Woher weiß man, ob die Untersuchung, über die man gerade gelesen hat, „gut“ ist oder nicht? Woher weiß man, ob auf die Ergebnisse Verlass ist oder nicht? In diesem Zusammenhang wurden bereits die Kriterien aufgeführt, auf die eine solche Beurteilung sich üblicherweise stützt: Objektivität, Reliabilität und Validität. Auch wurde bereits darauf hingewiesen, dass für die Beurteilung qualitativer Untersuchungen zum Teil andere Kriterien entwickelt wurden. Weiterhin wird in Kap. 1 deutlich, dass die Beurteilung der Qualität einer Untersuchung auch ethische Fragen beinhaltet. Entsprechend wird in Kap. 8 zunächst auf Gütekriterien bei der Beurteilung qualitativer Untersuchungen genauer eingegangen, anschließend werden ethische Fragen und Probleme im Kontext qualitativer Forschung diskutiert.

Gütekriterien qualitativer Forschung

• Kennenlernen der methodologischen Positionen zu Gütekriterien qualitativer Forschung.
• Verstehen, inwieweit interne und externe Validität in der qualitativen Forschung von Bedeutung sind.
• Einen Einblick gewinnen, welche Rolle Objektivität, Reliabilität und Validität bei der Datenerhebung in qualitativen Untersuchungen spielen.
• Einen Einblick gewinnen, welche Rolle Objektivität, Reliabilität und Validität bei der Auswertung in qualitativen Untersuchungen spielen.
• Kennenlernen einiger spezifisch qualitativer Qualitätskriterien.

Ethische Fragen qualitativen Forschens

• Einen Überblick über ethische Probleme bei qualitativen Untersuchungen gewinnen.
• Aufmerksam werden auf ethische Probleme, die sich bei der Anwendung bestimmter qualitativer Methoden stellen.
• 9.1.1 Geschichte und Definition
• 9.1.2 Kritik an der Methodentriangulation
• 9.2.1 Definition: Mixed Methods
• 9.2.2 Mixed Methods: Abgrenzungen und Differenzierungen
• 9.3.1 Lesen Frauen anders – und Männer auch? Ergebnisse und methodische Probleme
• 9.3.2 Forschungsbeispiel: Methoden und Design

In dem Kapitel „Begriffsklärungen“ geht es, Nomen est Omen, um die Klärung und Abgrenzung von Begriffen rund um Multimethods. So werden die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu dem älteren Begriff Triangulation und zu anderen, ähnlich wie Multimethods verwendeten Termini aufgezeigt. Schließlich wird eine Untersuchung dargestellt, in der verschiedene Elemente der Mixed-Methods-Forschung zur Anwendung kommen.

Triangulation

• Kennenlernen des Begriffs der Triangulation.
• Kennenlernen verschiedener Formen der Triangulation.
• Das Verhältnis von Triangulation und Mixed Methods verstehen.

Mixed Methods, Multimethods, Mixed Models und Hybride

• Kennenlernen der folgenden Forschungsdesigns: Mixed Methods, Multimethods, Mixed Models, Hybride.
• Verstehen, in welcher Relation diese Designs zueinander stehen.
• Verstehen, in welcher Relation die Triangulation zu diesen Designs steht.

Forschungsbeispiel: Wenn Männer von der Liebe lesen und Frauen von Abenteuern

• Verstehen, welche Elemente von Mixed Methods in dem Forschungsbeispiel implementiert werden und warum.
• 10.1 Mixed Methods: Dimensionen der Methodenkombination
• 10.2 Mixed-Model-Designs
• 10.3 Ausgewählte Mixed-Methods-Designs: Beispiele
• 10.4 Forschungsbeispiel: Effekte adressatenorientierter Kommunikation auf die kognitiven Repräsentationen der Sprecher

Im Zuge der zunehmenden Verwendung von Mixed-Methods-Designs wurden vielfach Vorschläge zur Systematisierung der verschiedenen Designvarianten vorgelegt. In diesem Kapitel sollen zunächst einige ausgewählte Systematisierungsvorschläge für Mixed-Methods- und Mixed-Model-Designs dargestellt werden, die zugleich Kriterien einer Methodenkombination verdeutlichen. Anschließend werden einige ausgewählte Designs anhand von Beispielen näher erläutert.

Mixed Methods: Dimensionen der Methodenkombination

• Einen Überblick gewinnen über Mixed-Methods-Designs.
• Kennenlernen der Kriterien, nach denen Mixed-Methods-Designs sich systematisieren lassen.

Mixed-Model-Designs

• Kennenlernen der sechs Mixed-Model-Designs nach Tashakkori und Teddlie.

Ausgewählte Mixed-Methods-Designs: Beispiele

• Kennenlernen der wichtigsten Mixed-Methods-Designs nach Creswell und Plano Clark.

Forschungsbeispiel: Effekte adressatenorientierter Kommunikation auf die kognitiven Repräsentationen der Sprecher

• Verstehen, welche Elemente von Mixed Methods und Mixed Models in dem Forschungsbeispiel implementiert werden und warum.

Psychologie als eine empirische Wissenschaft

Cite this chapter.

• Walter Hussy 3 ,
• Margrit Schreier 4 &
• Gerald Echterhoff 4  

40k Accesses

Zusammenfassung

Bevor wir uns mit den einzelnen Forschungsmethoden der wissenschaftlichen Psychologie näher beschäftigen, interessiert uns der begriffliche, historische und methodologische Hintergrund der Thematik. Dazu zählen der Gegenstand und der Anspruch der Wissenschaft Psychologie ebenso wie die begriffliche Bestimmung von z. B. Methode, Wissenschaft und Erkenntnisgewinnung sowie die Analyse der Basisziele wissenschaftlich tätiger Psychologen. Ziel dieses einführenden ersten Kapitels ist es darüber hinaus, die in den ▸ Kap. 2 bis 10 zu besprechenden Einzelmethoden zu systematisieren, um sie aus der häufig anzutreffenden, isolierten Betrachtungsweise lösen und im Forschungszusammenhang sehen zu können. Dieses Bemühen um einen gemeinsamen begrifflichen Rahmen umfasst auch die zentralen Konzepte der Hypothese und Variable, die uns im Verlauf des Textes immer wieder begegnen werden und von daher vorab zu bestimmen sind. Schließlich verlangt eine empirisch arbeitende wissenschaftliche Psychologie die sorgfältige Diskussion ethischer Probleme, die daraus entstehen, dass Menschen an ihren Untersuchungen teilnehmen.

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Weiterführende Literatur

Breuer, F. (1991). Wissenschaftstheorie für Psychologen. Eine Einführung (5. Aufl.). Münster: Aschendorff.

Google Scholar  

Groeben, N. & Westmeyer, H. (1981). Kriterien psychologischer Forschung (2. Aufl.). München: Juventa.

Westermann, R. (2000). Wissenschaftstheorie und Experimentalmethodik. Ein Lehrbuch zur Psychologischen Methodenlehre . Göttingen: Hogrefe.

Nolting, H.-P. & Paulus, P. (2008). Psychologie Lernen. Eine Einführung und Anleitung (8. Aufl.). München: Psychologie Verlags Union.

Bortz, J. & Döring, N. (2006). Forschungsmethoden und Evaluation für Human-und Sozialwissenschaftler (4. Aufl.). Berlin: Springer.

Mayring, P. (2002). Einführung in die qualitative Sozialforschung: Eine Anleitung zu qualitativem Denken (5. Aufl.). Weinheim: Psychologie Verlags Union.

Hussy, W. & Möller, H. (1994). Hypothesen. In T. Herrmann & W. H. Tack (Hrsg.), Enzyklopädie der Psychologie. Methodologie und Methoden. Serie 1: Forschungsmethoden der Psychologie. Band 1: Methodologische Grundlagen der Psychologie (S. 475–507). Göttingen: Hogrefe.

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Hussy, W. & Jain, A. (2002). Experimentelle Hypothesenprüfung in der Psychologie . Göttingen: Hogrefe.

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Schuler, H. (1980). Ethische Probleme psychologischer Forschung . Göttingen: Hogrefe.

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Authors and affiliations.

Department Psychologie, Universität zu Köln, Herbert-Lewin-Str. 2, 50931, Köln

Prof. Dr. Walter Hussy

Jacobs University Bremen, Campus Ring 1, 28759, Bremen

Prof. Dr. Margrit Schreier & Prof. Dr. Gerald Echterhoff

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© 2010 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Hussy, W., Schreier, M., Echterhoff, G. (2010). Psychologie als eine empirische Wissenschaft. In: Forschungsmethoden in Psychologie und Sozialwissenschaften für Bachelor. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-95936-6_1

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DOI : https://doi.org/10.1007/978-3-540-95936-6_1

Publisher Name : Springer, Berlin, Heidelberg

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Experimentelle Studie | Definition und 5-Schritt-Beispiel

Übersetzt am 3. September 2022 von Tobias Solis. Ursprünglich veröffentlicht von Rebecca Bevans

Experimente werden verwendet, um kausale Zusammenhänge zu untersuchen. Bei einem Experiment manipulierst du eine oder mehrere unabhängige Variablen und misst die Auswirkung auf eine oder mehrere abhängige Variablen.

Experimentelle Studien sind Forschungsdesigns, bei denen anhand eines Experiments systematisch eine Hypothese getestet wird.

Um ein Experiment zu entwickeln, sind fünf Schritte nötig:

• Betrachte die Variablen und wie sie zusammenhängen
• Schreibe eine spezifische, überprüfbare Hypothese
• Entwirf ein Experiment, durch das du deine unabhängige Variable manipulieren kannst
• Teile die Teilnehmenden Gruppen zu, entweder between subjects oder within subjects
• Plane, wie du deine abhängige Variable messen wirst

Um gültige Schlussfolgerungen zu erhalten, musst du außerdem eine repräsentative Stichprobe auswählen und alle Fremdvariablen kontrollieren, die deine Ergebnisse beeinflussen könnten.

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Inhaltsverzeichnis

Schritt 1: definiere deine variablen, schritt 2: schreibe deine hypothese auf, schritt 3: gestalte dein experiment, schritt 4: ordne die teilnehmenden den behandlungsgruppen zu, schritt 5: miss deine abhängige variable, häufig gestellte fragen.

Du solltest mit einer konkreten Forschungsfrage beginnen. Wir werden mit zwei Beispielforschungsfragen arbeiten. Eine stammt aus der Psychologie und eine aus der Ökologie.

Du möchtest wissen, wie sich die Smartphone-Nutzung vor dem Schlafengehen auf das Schlafverhalten auswirkt.

Insbesondere fragst du, wie sich die Anzahl der Minuten, die eine Person ihr Smartphone vor dem Schlafengehen verwendet, auf die Anzahl der Stunden auswirkt, die sie schläft.

Ökologie: Temperatur und Bodenatmung

Du möchtest wissen, wie sich die Temperatur auf die Bodenatmung auswirkt.

Um deine Forschungsfrage in eine experimentelle Hypothese zu übersetzen, musst du die Hauptvariablen definieren und Vorhersagen darüber treffen, wie diese zusammenhängen.

Beginne damit, die unabhängigen und abhängigen Variablen aufzulisten.

Anschließend musst du über mögliche Fremd- und Störvariablen nachdenken und überlegen, wie du diese in deinem Experiment kontrollieren kannst.

Schließlich kannst du diese Variablen in einem Diagramm zusammenfassen. Verwende Pfeile, um die möglichen Beziehungen zwischen Variablen anzuzeigen, und füge Zeichen hinzu, um die erwartete Richtung der Beziehungen anzuzeigen.

Hier prognostizieren wir, dass sich die Dauer der Smartphone-Nutzung negativ auf die Schlafdauer auswirkt, und prognostizieren einen unbekannten Einfluss der natürlichen Schlafschwankungen auf die Schlafdauer.

Hier sagen wir voraus, dass eine steigende Temperatur die Bodenatmung erhöht und die Bodenfeuchtigkeit verringert, während eine abnehmende Bodenfeuchtigkeit zu einer verringerten Bodenatmung führt.

Kostenlos auf Plagiate prüfen.

Nachdem du nun ein starkes konzeptionelles Verständnis des Phänomens hast, das du untersuchst, solltest du spezifische, überprüfbare Hypothesen formulieren können, die deine Forschungsfrage beantworten.

In den nächsten Schritten wird beschrieben, wie ein kontrolliertes Experiment entworfen wird. Bei einem kontrollierten Experiment musst du

• die unabhängige(n) Variable(n) systematisch und präzise manipulieren,
• die abhängige(n) Variable(n) genau messen und
• alle potenziellen Störvariablen kontrollieren.

Wenn dein Studiendesign diese Kriterien nicht erfüllt, gibt es andere Forschungsmethoden, die du verwenden kannst, um deine Forschungsfrage zu beantworten.

Wie du die unabhängige Variable manipulierst, kann die externe Validität des Experiments beeinflussen – das heißt, inwieweit die Ergebnisse verallgemeinerbar und außerhalb deiner Forschung anwendbar sind.

Zunächst musst du entscheiden, wie stark du deine unabhängige Variable variieren möchtest.

• Knapp über den für deine Studienregion natürlichen Temperaturbereich
• Auf einen höheren Temperaturbereich, um die zukünftige Erderwärmung nachzuahmen
• Auf einen extremen Temperaturbereich, der jenseits jeder zukünftigen Erderwärmung liegt

Zweitens musst du möglicherweise entscheiden, wie fein du deine unabhängige Variable variieren möchtest. Die Entscheidung wirkt sich darauf aus, wie viel du aus deinen Ergebnissen schließen kannst.

Manchmal ist diese Entscheidung bereits durch dein experimentelles Design festgelegt.

• als kategoriale Variable: entweder binär (ja/nein) oder in Stufen (keine Smartphone-Nutzung, geringe Smartphone-Nutzung, hohe Smartphone-Nutzung)
• als kontinuierliche Variable (Dauer der Smartphone-Nutzung in Minuten)

Wie du die Teilnehmenden auf dein Experiment verteilst, ist entscheidend, um gültige und zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.

Berücksichtige zunächst die Studiengröße : Wie viele Personen werden in das Experiment einbezogen? Allgemein gilt: Je mehr Teilnehmende, desto größer ist die statistische Aussagekraft des Experiments.

Teile deine Teilnehmenden anschließend nach dem Zufallsprinzip verschiedenen Behandlungsgruppen zu. Jede Gruppe erhält eine andere Behandlung (z. B. keine Smartphone-Nutzung, geringe Smartphone-Nutzung, hohe Smartphone-Nutzung).

Du solltest auch eine Kontrollgruppe einbeziehen, die keine Behandlung erhält. Die Kontrollgruppe sagt uns, was mit deinen Testpersonen ohne experimentelle Intervention passiert wäre.

Um deinen Teilnehmenden Gruppen zuweisen, musst du zwei Hauptentscheidungen treffen:

• Vollständig randomisiertes Design vs. randomisiertes Blockdesign.
• Between Subjects Design vs. Within Subjects Design.

Vollständig randomisiertes Design vs. randomisiertes Blockdesign

Ein Experiment kann vollständig randomisiert oder innerhalb von Blöcken (auch Strata genannt) randomisiert werden:

• Bei einem vollständig randomisierten Design wird jede teilnehmende Person zufällig einer Behandlungsgruppe zugeordnet.
• Bei einem randomisierten Blockdesign (auch stratifizierte Randomisierung genannt) werden die teilnehmenden Personen zunächst nach gemeinsamen Merkmalen gruppiert. Anschließend werden sie nach dem Zufallsprinzip verschiedenen Behandlungsgruppen zugewiesen.

In manchen Fällen ist Randomisierung nicht praktisch oder sogar unethisch, sodass forschende Personen teilweise zufällige oder sogar nicht zufällige Forschungsdesigns erstellen.

Ein experimentelles Design, bei dem Behandlungen nicht zufällig zugewiesen werden, wird Quasi-Experiment genannt.

Between-Subjects-Design vs. Within-Subjects-Design

Bei einem Between-Subjects-Design (auch bekannt als Independent-Measures-Design oder klassisches ANOVA-Design) erhalten die teilnehmenden Personen nur eine der möglichen Ebenen einer experimentellen Behandlung.

In der medizinischen oder sozialen Forschung kannst du die Matched-Pairs-Technik verwenden. Bei dieser Technik wird sichergestellt, dass jede Behandlungsgruppe zu gleichen Anteilen Teilnehmende mit bestimmten Merkmalen enthält (z. B. jung, gebildet etc.)

Bei einem Within-Subjects-Design (auch Messwiederholungsdesign genannt) erhält jede teilnehmende Person nacheinander jede der experimentellen Behandlungen.

Der Begriff Within-Subjects-Design kann sich auch auf ein experimentelles Design beziehen, bei dem ein Effekt im Laufe der Zeit auftritt und individuelle Reaktionen im Laufe der Zeit gemessen werden, um diesen Effekt zu messen, sobald er auftritt.

Oft wird bei Within-Subjects-Designs die Reihenfolge der Behandlung der einzelnen teilnehmenden Personen randomisiert oder umgekehrt. So wird sichergestellt, dass die Reihenfolge der Behandlung die Ergebnisse des Experiments nicht beeinflusst.

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Zu deiner Korrektur

Schließlich musst du entscheiden, wie du die Datenerhebung deiner abhängigen Variablen durchführst. Dabei solltest du Reliabilität und Validität gewährleisten und Verzerrungen minimieren.

Einige Variablen, wie z. B. Temperatur, können mit wissenschaftlichen Instrumenten objektiv gemessen werden. Andere Variablen müssen möglicherweise operationalisiert werden, um sie in messbare Beobachtungen umzuwandeln.

• Bitte die teilnehmenden Personen, aufzuschreiben, wann sie jeden Tag schlafen gehen und aufstehen.
• Bitte die teilnehmenden Personen, einen Schlaftracker zu tragen.

Wie genau du deine abhängige Variable misst, wirkt sich auch auf die Art der statistischen Analyse aus, die du auf deine Daten anwenden kannst.

Experimente sind immer kontextabhängig. Für ein gutes Experiment berücksichtigst du alle einzigartigen Gegebenheiten des von dir untersuchten Phänomens. So erhältst du Informationen, die sowohl gültig als auch relevant für deine Forschungsfrage sind.

Bei einer experimentellen Studie wird ein Experiment durchgeführt, um die Beziehung zwischen Variablen zu untersuchen. Um ein kontrolliertes Experiment zu entwerfen, benötigst du:

• Eine überprüfbare Hypothese
• Mindestens eine unabhängige Variable, die genau manipuliert werden kann
• Mindestens eine abhängige Variable, die genau gemessen werden kann

Um das Experiment vorzubereiten, entscheidest du:

• Wie du die Variable(n) manipulierst
• Wie du potenzielle Störvariablen kontrollierst
• Wie viele Teilnehmenden bzw. Stichproben für das Experiment benötigt werden
• Wie die Teilnehmenden auf die Behandlungsgruppen verteilt werden

Bei einer experimentellen Studie mit Between-Subjects-Design werden alle Teilnehmenden während des Experiments nur mit je einer Behandlung untersucht. Die Forschenden bewerten Gruppenunterschiede zwischen Teilnehmenden mit unterschiedlichen Behandlungen.

Bei einem Within-Subjects-Design werden alle Teilnehmenden während des Experiments mit allen Behandlungen untersucht. Die Forschenden testen dieselben Teilnehmenden wiederholt auf Unterschiede in der Reaktion auf unterschiedliche Behandlungen.

Das Wort ‚between‘ (zwischen) bedeutet, dass du verschiedene Bedingungen anhand verschiedener Teilnehmender vergleichst, während das Wort ‚within‘ (innerhalb) bedeutet, dass du verschiedene Bedingungen anhand derselben Person testest.

Bei einer experimentellen Studie erhält die Behandlungsgruppe die experimentelle Behandlung, deren Wirkung die Forschenden untersuchen möchten.

Die Kontrollgruppe erhält die experimentelle Behandlung nicht.

Beide Gruppen sollten ansonsten identisch sein.

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Solis, T. (2022, 02. September). Experimentelle Studie | Definition und 5-Schritt-Beispiel. Scribbr. Abgerufen am 9. September 2024, von https://www.scribbr.de/methodik/experimentelle-studie/

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Tobias Solis

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• Gütekriterien Psychologie

Gütekriterien in der Psychologie dienen dazu, nachzuweisen, dass empirische Daten einer bestimmten Qualität unterliegen. Zu den Hauptgütekriterien gehören die Objektivität,  Reliabilität und  Validität – das bedeutet eine Untersuchung muss  unabhängig, frei von Zufallsfehlern und frei von systematischen sein.

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Gütekriterien Psychologie

Innerhalb der Psychologie werden Gütekriterien wie folgt definiert:

Gütekriterien dienen der Qualitätsbeurteilung von empirischen Daten. Die Kriterien beziehen sich sowohl auf die Erhebung als auch auf die Interpretation dieser Daten. Durch die Gütekriterien wird ein gleichbleibender qualitativer Standard innerhalb der verschiedenen empirischen Wissenschaften gesichert.

Falls Du Dir noch mehr Hintergrundwissen zur psychologischen Forschung aneignen möchtest, findest Du dazu weitere hilfreiche Erklärungen auf StudySmarter!

Die Gütekriterien können in Haupt- und Nebengütekriterien unterteilt werden.

Hauptgütekriterien

Die Hauptgütekriterien sind die Objektivität, die Reliabilität und die Validität . Um eine psychologische Forschung repräsentativ zu gestalten, müssen diese drei Kriterien auf jeden Fall erfüllt werden.

Psychologie Gütekriterien – Objektivität Beispiele

Mit dem Kriterium Objektivität wird beschrieben, ob die Ergebnisse einer Messung unabhängig von der Person sind, die die Messung durchführt. Das heißt, wenn eine andere Person unter den gleichen Bedingungen diese Messung durchführt, kommt sie zum gleichen Ergebnis. Die Objektivität kann in drei verschiedene Bereiche geteilt werden.

Diese Bereiche sind die Durchführungsobjektivität, die Auswertungsobjektivität und die Interpretationsobjektivität. Diese drei Kriterien beziehen sich in den verschiedenen Prozessschritten auf die Unabhängigkeit der Messung von der durchführenden Person.

Du möchtest gerne Interviews mit deinen Proband*innen durchführen. Da es aber zu viele sind, um sie alle allein zu interviewen, helfen dir ein paar Kolleg*innen. Weil deine Kolleg*innen sich im Aussehen, in ihrer Art und vielleicht auch in der Sympathie unterscheiden, kann das Antwortverhalten der befragten Personen beeinflusst werden. Somit wäre diese Messung nicht objektiv.

Ein Lösungsansatz wäre es, die Interviews selbst durchzuführen oder einen standardisierten Fragebogen zu erstellen und die Komponente der befragenden Person ganz rausfallen zu lassen.

Psychologie Gütekriterien – Reliabilität Beispiele

Die Reliabilität gibt an, ob die Messungen frei von Zufallsfehlern sind. Zu Zufallsfehlern gehören beispielsweise ungenaues Ablesen von Skalen. Wenn die Messung sogenannte systematische Fehler aufweist, kann sie trotzdem das Kriterium der Reliabilität erfüllen.

Systematische Fehler bezeichnen alle Abweichungen, die den wahren Wert nur in eine Richtung beeinflussen.

Typische systematische Fehler sind der spontane Ausfall von Proband*innen, technische Fehler oder auch Interpretationsfehler. Geht zum Beispiel deine Uhr immer fünf Minuten vor, wird die Zeit immer um fünf Minuten nach vorne verschoben sein, egal, wann Du die Uhr abliest.

Du möchtest gerne herausfinden, wie gut die neue Werbung einer Firma bei den Zuschauer*innen ankommt. Dafür misst du die Augenbewegung deiner Proband*innen. Was du nicht weißt, ist, dass das Gerät, mit dem die Augenbewegungen gemessen werden, einen kleinen Wackelkontakt hat und somit die Messergebnisse beeinflusst werden. Demnach wäre deine Messung nicht reliabel, denn es entstehen durch den Wackelkontakt unregelmäßige Abweichungen in der Messung der Augenbewegungen. Das Ergebnis wird erheblich beeinflusst.

Gütekriterien Psychologie – Validität Beispiele

Um das Kriterium der Validität zu erfüllen, muss die Messung sowohl frei von Zufallsfehlern als auch frei von systematischen Fehlern sein. Es wird genau das gemessen, was gemessen werden soll.

Die Validität kann wie die Objektivität in verschiedene Bereiche unterteilt werden (siehe Abbildung 1). Diese Bereiche sind die inhaltliche Validität, die Konstruktvalidität und die Kriteriumsvalidität. Alle drei befassen sich an verschiedenen Stellen des Prozesses mit der Frage, ob das Messverfahren für diese Untersuchung geeignet ist.

Inhaltliche Validität : Misst meine Untersuchung genau das, was sie messen soll?

Konstruktvalidität : Ist das, was ich untersuchen möchte, klar definiert?

Kriteriumsvalidität : Passen meine Ergebnisse zu denen anderer Untersuchungen, die ähnliches erforscht haben?

Du gehst folgender Forschungsfrage nach: Wie viel Bio-Fleisch kaufen die Deutschen pro Jahr? Um deine Forschungsfrage zu beantworten, führst du eine Messung in Supermärkten und Discountern durch. Das Problem hierbei ist, dass einige Personen ihr Bio-Fleisch direkt beim Bauern kaufen. Diese Personengruppe wird in deiner Messung konstant nicht berücksichtigt. Somit ist deine Messung inhaltlich nicht valide. Es wird nicht genau das gemessen, was du herausfinden möchtest, sondern nur, wie viel Bio-Fleisch die Deutschen in Supermärkten und Discountern pro Jahr kaufen.

Wie Du in der obigen Abbildung erkennen kannst, ist der Zusammenhang zwischen der Reliabilität und der Validität deutlich präsenter als der zwischen der Objektivität und der Reliabilität. Das Kriterium der Objektivität muss stark beeinflusst sein, um die Reliabilität zu beeinflussen. Ist die Reliabilität allerdings nur leicht beeinträchtigt, so kann das Kriterium der Validität keinesfalls erfüllt werden.

Dieser Zusammenhang zwischen der Validität und Reliabilität wird im folgenden Beispiel detailliert erklärt.

Die Formel, die den Zusammenhang zwischen Validität und Reliabilität ausdrückt, lautet:

Dabei gilt:

Eine bildliche Darstellung des Zusammenhangs zwischen Reliabilität und Validität findest Du in der Abbildung 2. Außerdem wird hier dargestellt, wie die Messwerte vom wahren Wert abweichen, wenn beispielsweise die Reliabilität hoch ist. So kann unter Umständen schon an den Messwerten erkannt werden, ob die Kriterien erfüllt sind.

Nebengütekriterien

Neben den drei Hauptkriterien gibt es noch weitere Punkte, die beim Planen, Durchführen und Auswerten eines Tests, einer Messung oder eines Experimentes beachtet werden sollten. Dennoch sind die Nebengütekriterien in der Wissenschaft nicht so wichtig wie die Hauptkriterien.

Folgende Kriterien zählen dazu:

Normwerte dienen dazu, Durchschnittswerte von Messgrößen anzugeben. Das ist vor allem dann sinnvoll, wenn eine Untersuchung eine große Anzahl an Proband*innen hat (eine große Stichprobe). Mit Normwerten können Einzelfallwerte in Bezug zur Gesamtheit eingeordnet werden. Den ursprünglichen Messwert nennt man dabei Rohwert .

Wissenschaftliche Gütekriterien Psychologie – Vergleich & Fazit

Es gibt viele Kriterien, die bei psychologischen Forschungen zu beachten sind. Allerdings passen nicht immer alle Nebengütekriterien zu jeder Untersuchungsmethode. Deshalb wird für jede Untersuchung abgewägt, welche Kriterien sie neben den Hauptgütekriterien zu erfüllen hat.

Einen zusammenfassenden Überblick über die verschiedenen Haupt- und Nebengütekriterien findest Du in dieser Tabelle:

Gütekriterien Fragebogen Psychologie

In der Psychologie stellen Experimente und Fragebögen die am meisten genutzten Forschungsmethoden dar. Oft kommt es bei beiden Methoden zu typischen Fehlern, die Einfluss auf die Gütekriterien haben.

Gütekriterien Experiment Psychologie – Test Gütekriterien

Bei Experimenten (als Test von Gütekriterien) geschehen die meisten Fehler innerhalb des Gütekriteriums der Validität. In der Regel werden bei Experimenten die Umstände so manipuliert, dass sie zur Forschungsfrage passen. Wenn hier jedoch ein Fehler unterläuft, wird nicht mehr das gemessen, was gemessen werden soll. Somit wäre das Kriterium der Validität nicht mehr erfüllt. Um das zu verhindern, ist es besonders wichtig, die Rahmenbedingungen und Variablen des Experimentes immer wieder zu kontrollieren.

Die Validität macht die Ergebnisse der Experimente verallgemeinerbar. Darum muss darauf geachtet werden, dass Variationen der Ergebnisse immer auf Veränderungen der Rahmenbedingungen zurückzuführen sind.

Der Versuchsleiter-Effekt

Der amerikanische Psychologe Robert Rosenthal entwarf zusammen mit seinem Kollegen K. L. Fode ein Laborexperiment, um den Einfluss des Vorwissens der Versuchsleiter auf die Ergebnisse der Untersuchung zu beobachten.

In dem Experiment wurden zwei Gruppen von Student*innen ausgewählt, die jeweils ein Experiment mit Ratten, die durch ein Labyrinth laufen müssen, durchführen sollten. Der einzige Unterschied zwischen den Gruppen war, dass einer Gruppe im Vorfeld gesagt wurde, dass ihre Ratten besonders intelligent wären. Das Vorwissen hatte einen Einfluss auf die Ergebnisse, denn obwohl die Ratten vom gleichen Stamm waren, erzielten die vermeintlich intelligenteren Ratten deutlich bessere Ergebnisse als die der anderen Gruppe.

Durch das Vorwissen der Studierenden wurde das Kriterium der inhaltlichen Validität nicht erfüllt. Gleichzeitig war auch die Objektivität beeinflusst.

Rosenthal und Fode bestätigten später ihre Ergebnisse. Dazu führten sie ein ähnliches Experiment in amerikanischen Schulen durch. Sie erzählten den Lehrer*innen, dass manche ihrer Schüler*innen hochbegabt seien. Dadurch wurden diese Schüler*innen von den Lehrpersonen unbewusst besser gefördert und erreichten tatsächlich bessere Leistungen. Dieser Effekt wurde als Pygmalion-Effekt bekannt.

Gütekriterien Psychologie: Fragebogen

Bei der Nutzung von Fragebögen kommt es häufig zu Fehlern, die die Objektivität beeinflussen. In der Regel entsteht der Fehler durch die Fragestellung. Es kann passieren, dass die befragte Person durch die Fragestellung schon in eine bestimmte Richtung gelenkt wird. Somit sind die Antworten beeinflusst und nicht mehr objektiv.

Um das zu verhindern, sollten vor der Durchführung verschiedene Personen die Fragebögen kontrollieren und auf solche Fragen untersuchen. Die Fragen sollten leicht verständlich formuliert sein, aber keinen Einfluss auf die Antwort der Person nehmen, die den Fragebogen ausfüllt.

Objektive Fragestellung: Wie stehen Sie zu den momentanen Diskussionen bezüglich Maßnahmen wie Tempo 130 auf deutschen Autobahnen, um den Klimawandel zu stoppen?

Nicht objektive Fragestellung: Sind Sie der Meinung, dass Maßnahmen wie Tempo 130 auf deutschen Autobahnen gerechtfertigt sind, um die verheerenden Auswirkungen des Klimawandels zu stoppen?

Da bei der zweiten Version von verheerenden Auswirkungen gesprochen wird, kann es sein, dass die Befragten beeinflusst werden. Mit dieser Formulierung kann das Gefühl vermittelt werden, dass man sich rechtfertigen müsste, wenn man nicht dafür wäre.

Wenn Du noch mehr über Forschungsmethoden in der Psychologie wissen möchtest, findest Du dazu weitere Artikel auf StudySmarter!

Gütekriterien Psychologie - Das Wichtigste

• Gütekriterien sichern eine stabile Qualität von Untersuchungsergebnissen .
• Es gibt drei Hauptgütekriterien. 1. Objektivität : Messung ist unabhängig von der Person, die sie durchführt.2. Reliabilität : Messung ist frei von Zufallsfehlern.3. Validität : Messung ist frei von Zufallsfehlern und systematischen Fehlern.
• Neben den drei Hauptgütekriterien gibt es noch Nebengütekriterien. Sie lassen sich aber nicht alle auf alle Forschungsmethoden anwenden.

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Häufig gestellte Fragen zum Thema Gütekriterien Psychologie

Wann ist ein Test valide?

Ein Test gilt dann als valide, wenn er weder Zufallsfehler noch systematische Fehler aufweist.

Warum ist Objektivität eine Voraussetzung für Reliabilität?

Die Objektivität ist keine direkte Voraussetzung für Reliabilität. Ist eine Messung jedoch extrem stark von der Person abhängig, die sie durchführt, dann ist die Messung auch ungenauer, was wiederum die Reliabilität negativ beeinflusst.

Was ist Validität?

Validität ist eines der drei Hauptgütekriterien für empirische Forschung. Dabei geht es darum, dass eine Messung weder systematische Fehler noch Zufallsfehler aufweisen soll. Eine Untersuchung ist dann valide, wenn sie genau das misst, was sie messen soll.

Kann ein Test reliabel aber nicht valide sein?

Ja, ein Test kann reliabel, aber nicht valide sein. Ein Test kann frei von Zufallsfehlern sein und dennoch systematische Fehler aufweisen. Somit wäre er reliabel aber nicht valide. Allerdings sind alle Test die valide sind auch immer reliabel.

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In vielen Bereichen werden Experimente für die Datenerhebung genutzt, etwa in den Natur- und Ingenieurwissenschaften, in der Medizin, Psychologie, Linguistik oder Soziologie. Auch wenn Experimente künstlich hergestellte Situationen sind, handelt es sich eigentlich um die Beobachtung natürlicher Phänomene , aber unter aktiver Kontrolle.

Die meisten Experimente überprüfen Hypothesen basierend auf einer Theorie ... stammt vom griechischen <em>theorein</em>, was so viel bedeutet wie "anschauen", "beobachten" oder "betrachten". Mit Theorien sind üblicherweise durch Denkprozesse gewonnene Erkenntnisse oder Vermutungen über Zusammenhänge gemeint. Wissen dagegen basiert – sehr allgemein – auf Erfahrung, während Theorien dieses Erfahrungswissen in vermutete Zusammenhänge bringt. Jeder Methode gehen bestimmte Theorien voraus, die sie stabilisieren oder erst ermöglichen. Allerdings ist die Trennung in Wissen und Theorie unscharf, da jedes Wissen immer nur auf Grundlage bestimmter theoretischer Annahmen gewonnen werden kann (selbst wenn diese nicht transparent sind). Und Theorien selbst basieren immer schon auf bestimmten konkreten Beobachtungen, die auch als Anschauungswissen umschrieben werden können. ">Theorie . Es sind also Proben oder Versuche, mit denen man anhand von bestimmten Bedingungen nach Hinweisen sucht, ob die Hypothesen, die man vorher aufgestellt hat, tragen oder ob sie widerlegt werden müssen.

In einem Experiment gibt es immer einen festen Plan oder Ablauf , der für das Gütekriterium der Wiederholbarkeit wichtig ist. Diese Versuchsanordnung oder das Experimentaldesign wird festgelegt, wenn man weiß, was man untersuchen will, an welchen Stellschrauben man drehen wird und welche immer gleich bleiben (abhängige und unabhängige Variablen). Die Ergebnisse werden statistisch ausgewertet .

Oft funktionieren die Abläufe nicht sofort, auch wenn man sich vorher alles gut überlegt hat. Daher empfiehlt es sich, einen Pretest ... ist ein Probelauf, mit dem man einen Versuchsaufbau oder ein Forschungsdesign mit wenig Material oder wenigen ProbandInnen prüft. Wenn etwas nicht funktioniert, kann das Forschungsdesign relativ problemlos geändert werden. Pretests können bereits Ergebnisse andeuten, mit denen man weitere Hypothesen aufstellen oder bereits erarbeitete Hypothesen variieren kann. ">Pretest einzuplanen, also das Experimentaldesign zunächst mit einer kleinen Gruppe an ProbandInnen oder einer geringen Zahl von Durchläufen an wenig Material zu testen. Nur so kann man sehen, was vielleicht nicht passt. Womöglich reagiert das Material nicht, wenn die Umgebungstemperatur über 20 °C beträgt oder die ProbandInnen können mit einzelnen Aufforderungen nichts anfangen. Also muss im Design … siehe Forschungsdesign. ">Design etwas geändert werden: Die Umgebungstemperatur des Versuchs, die Fragen für die ProbandInnen und so weiter.

Besonders bei naturwissenschaftlichen Experimenten muss ein genaues Protokoll geführt werden, damit jeder minimale Einfluss nachvollziehbar bleibt (Proben werden vielleicht anders gewonnen, Messgeräte geändert, Messfehler entstehen durch einen leicht veränderten Versuchsaufbau etc.). Aber auch für psychologische oder sozialwissenschaftliche Experimente gilt: Man sollte detailliert protokollieren, wenn sich die Umgebung oder die Versuchsleitung ändert, da dies einen Einfluss auf die ProbandInnen und damit die Ergebnisse haben kann. Auf diese Weise können zudem Störfaktoren besser erkannt werden, die eine Messung verfälschen.

Werden Menschen untersucht, arbeitet man üblicherweise zusätzlich zur Experimentalgruppe mit Kontrollgruppen , um prüfen zu können, ob bestimmte Effekte wirklich auf konkrete Variablen zurückgeführt werden können. Im Bereich der Medikamentenforschung wird dazu üblicherweise mit Placebos gearbeitet. In Blindstudien wissen die StudienteilnehmerInnen nicht, ob sie zur Experimental- oder Kontrollgruppe gehören. In Doppelblindstudien wissen auch die ExperimentleiterInnen nicht, zu welcher Gruppe welche Personen gehören. So schließt man weitere Einflüsse aus, etwa unbewusste Hinweise wie nonverbale Signale, die vielleicht die ProbandInnen beeinflussen können.

Experimente werden häufig mit Fragebogen kombiniert, in denen man für die Studie relevante Hintergründe der ProbandInnen erfragt, etwa den medizinischen, psychologischen oder sozialen. Die Fragebogen sollten nicht etwas völlig Unverbundenes erheben und zum Beispiel sensible Informationen zur Krankheitsgeschichte erfragen, wenn diese Hinweise gar nicht in die Analyse … kommt eigentlich von "auflösen" und meint eine genaue, systematische Untersuchung einzelner Gegenstände, die in ihre Elemente oder Bestandteile zerlegt werden. ">Analyse der Ergebnisse einfließen werden. Auch sollte gut überlegt sein, zu welchem Zeitpunkt die ProbandInnen mit dem Fragebogen konfrontiert werden, ob vor oder nach dem Experiment. Fragen, die dort gestellt werden, können einen Einfluss auf das Verhalten im Experiment haben.

• Eifler, Stefanie & Leitgöb, Heinz (2019): Experiment . In: Baur, Nina & Blasius Jörg (Hrsg.): Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften, S. 203–218.
• Bergemann, Niels & Altstötter-Gleich, Christine (2007): Wege der Wissenschaft . Springer, Berlin, Heidelberg. (S. 25-34; Allgemeine Ausführungen zu wissenschaftstheoretischen Hintergründen von Experimenten; hier als PDF .

Datenerhebung

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