Ex-Post-Facto Designs - Versionsgeschichte

Elisa am 9. Dezember 2021 um 13:21 Uhr

2021-12-09T13:21:30Z

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	Grundsätzlich sind ex-post-facto Pläne aufgebaut wie experimentelle Pläne. Das Design wird durch ein E gekennzeichnet. Das Treatment wird gewöhnlich in Klammern gesetzt und mit einem Fragezeichen versehen, um den hypothetischen Charakter der UV zu verdeutlichen.		Grundsätzlich sind ex-post-facto Pläne aufgebaut wie experimentelle Pläne. Das Design wird durch ein E gekennzeichnet. Das Treatment wird gewöhnlich in Klammern gesetzt und mit einem Fragezeichen versehen, um den hypothetischen Charakter der UV zu verdeutlichen.

	[[Datei:ex-post-facto1.jpg\|350px]]		[[Datei:ex-post-facto1.jpg\|350px\|link=Ausgelagerte_Bildbeschreibungen#Ex-post-facto\|Ausgelagerte Bildbeschreibung von Ex-post-facto]]

	Der Forscher versucht in einer ex-post-facto Untersuchung eine nachträgliche Sortierung der unabhängigen Variable vorzunehmen. Es werden zu einem einzigen Zeitpunkt alle Daten (sowohl die UV, als auch die AV) erhoben. Ein Kausalzusammenhang zwischen unabhängiger und abhängiger Variable kann dabei kaum festgestellt werden, da das wichtige Kriterium der zeitlichen Differenz zwischen Ursache und Wirkung nicht gegeben ist. Erst durch bestimmte methodische [[Kontrollprinzipien\|Kontrollstrategien]] und nachträgliche statistische Kontrolle können vorsichtige Kausalinterpretationen zugelassen werden (Sarris, 1992, S. 177 f.)		Der Forscher versucht in einer ex-post-facto Untersuchung eine nachträgliche Sortierung der unabhängigen Variable vorzunehmen. Es werden zu einem einzigen Zeitpunkt alle Daten (sowohl die UV, als auch die AV) erhoben. Ein Kausalzusammenhang zwischen unabhängiger und abhängiger Variable kann dabei kaum festgestellt werden, da das wichtige Kriterium der zeitlichen Differenz zwischen Ursache und Wirkung nicht gegeben ist. Erst durch bestimmte methodische [[Kontrollprinzipien\|Kontrollstrategien]] und nachträgliche statistische Kontrolle können vorsichtige Kausalinterpretationen zugelassen werden (Sarris, 1992, S. 177 f.)

Diana am 4. März 2017 um 19:56 Uhr

2017-03-04T19:56:27Z

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	Der Forscher Christiansen überprüfte 1935 die Hypothese: „Je größer der Lernerfolg eines Schülers auf der Oberschule, desto sicherer bedingt dies dessen späteren wirtschaftlichen Wohlstand und umgekehrt.“, indem er älteres Datenmaterial ex-post-facto auswertete. Aus Schulabgängern des Jahres 1926 stellte er eine Stichprobe von 2000 Fällen zusammen und teilte sie in Schüler mit, und Schüler ohne Abschlusszeugnis ein. Daraufhin suchte er so viele dieser Personen wie möglich auf und interviewte sie. Nach einer Analyse der Daten ergaben sich zwei Schulleistungsgruppen mit je 145 Gruppenmitgliedern, die sich auch in sechs weiteren Variablen glichen. Hierzu zählten die Durchschnittsnote, das Alter, das Geschlecht, der Beruf des Vaters, der soziale Status der Nachbarschat sowie die Nationalität der Eltern. Damit war es Christiansen gelungen, durch eine differenzierte statistische Kontrolle der (möglichen) Störbedingungen, die beiden Gruppen weitgehend zu parallelisieren. Nur die interessierende Variable Schulleistung unterschied sich damit systematisch in den beiden Gruppen.		Der Forscher Christiansen überprüfte 1935 die Hypothese: „Je größer der Lernerfolg eines Schülers auf der Oberschule, desto sicherer bedingt dies dessen späteren wirtschaftlichen Wohlstand und umgekehrt.“, indem er älteres Datenmaterial ex-post-facto auswertete. Aus Schulabgängern des Jahres 1926 stellte er eine Stichprobe von 2000 Fällen zusammen und teilte sie in Schüler mit, und Schüler ohne Abschlusszeugnis ein. Daraufhin suchte er so viele dieser Personen wie möglich auf und interviewte sie. Nach einer Analyse der Daten ergaben sich zwei Schulleistungsgruppen mit je 145 Gruppenmitgliedern, die sich auch in sechs weiteren Variablen glichen. Hierzu zählten die Durchschnittsnote, das Alter, das Geschlecht, der Beruf des Vaters, der soziale Status der Nachbarschat sowie die Nationalität der Eltern. Damit war es Christiansen gelungen, durch eine differenzierte statistische Kontrolle der (möglichen) Störbedingungen, die beiden Gruppen weitgehend zu parallelisieren. Nur die interessierende Variable Schulleistung unterschied sich damit systematisch in den beiden Gruppen.
	Es zeigte sich, dass sich Schüler ohne Schulabschlusszeugnis hinsichtlich des Einkommens nicht wesentlich von Schülern mit Abschlusszeugnis unterschieden, sodass die Ausgangshypothese nicht bestätigt werden konnte.		Es zeigte sich, dass sich Schüler ohne Schulabschlusszeugnis hinsichtlich des Einkommens nicht wesentlich von Schülern mit Abschlusszeugnis unterschieden, sodass die Ausgangshypothese nicht bestätigt werden konnte.


			== Vergleich Experimentelle und Ex-Post-Facto Designs ==

Diana am 4. März 2017 um 19:54 Uhr

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	\|\| Mangelnde experimentelle Kontrolle durch:		\|\| Mangelnde experimentelle Kontrolle durch:
	*Sortierung der UV (natürliche Gruppen, Selektionseffekte)		*Sortierung der UV (natürliche Gruppen, Selektionseffekte)
	*Störvariablen		*Störvariablen
	\|-		\|-
	\| Ein eindeutiger Rückschluss von Y auf X ist möglich. \|\| Der Rückschluss ist nicht eindeutig, es gibt Alternativerklärungen, die nicht ausgeschlossen werden können. Die festgestellten Relationen können auch von unkontrollierten Störbedingungen abhängen.		\| Ein eindeutiger Rückschluss von Y auf X ist möglich. \|\| Der Rückschluss ist nicht eindeutig, es gibt Alternativerklärungen, die nicht ausgeschlossen werden können. Die festgestellten Relationen können auch von unkontrollierten Störbedingungen abhängen.

	\|}		\|}

Diana am 4. März 2017 um 19:52 Uhr

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	Der Forscher Christiansen überprüfte 1935 die Hypothese: „Je größer der Lernerfolg eines Schülers auf der Oberschule, desto sicherer bedingt dies dessen späteren wirtschaftlichen Wohlstand und umgekehrt.“, indem er älteres Datenmaterial ex-post-facto auswertete. Aus Schulabgängern des Jahres 1926 stellte er eine Stichprobe von 2000 Fällen zusammen und teilte sie in Schüler mit, und Schüler ohne Abschlusszeugnis ein. Daraufhin suchte er so viele dieser Personen wie möglich auf und interviewte sie. Nach einer Analyse der Daten ergaben sich zwei Schulleistungsgruppen mit je 145 Gruppenmitgliedern, die sich auch in sechs weiteren Variablen glichen. Hierzu zählten die Durchschnittsnote, das Alter, das Geschlecht, der Beruf des Vaters, der soziale Status der Nachbarschat sowie die Nationalität der Eltern. Damit war es Christiansen gelungen, durch eine differenzierte statistische Kontrolle der (möglichen) Störbedingungen, die beiden Gruppen weitgehend zu parallelisieren. Nur die interessierende Variable Schulleistung unterschied sich damit systematisch in den beiden Gruppen.		Der Forscher Christiansen überprüfte 1935 die Hypothese: „Je größer der Lernerfolg eines Schülers auf der Oberschule, desto sicherer bedingt dies dessen späteren wirtschaftlichen Wohlstand und umgekehrt.“, indem er älteres Datenmaterial ex-post-facto auswertete. Aus Schulabgängern des Jahres 1926 stellte er eine Stichprobe von 2000 Fällen zusammen und teilte sie in Schüler mit, und Schüler ohne Abschlusszeugnis ein. Daraufhin suchte er so viele dieser Personen wie möglich auf und interviewte sie. Nach einer Analyse der Daten ergaben sich zwei Schulleistungsgruppen mit je 145 Gruppenmitgliedern, die sich auch in sechs weiteren Variablen glichen. Hierzu zählten die Durchschnittsnote, das Alter, das Geschlecht, der Beruf des Vaters, der soziale Status der Nachbarschat sowie die Nationalität der Eltern. Damit war es Christiansen gelungen, durch eine differenzierte statistische Kontrolle der (möglichen) Störbedingungen, die beiden Gruppen weitgehend zu parallelisieren. Nur die interessierende Variable Schulleistung unterschied sich damit systematisch in den beiden Gruppen.
	Es zeigte sich, dass sich Schüler ohne Schulabschlusszeugnis hinsichtlich des Einkommens nicht wesentlich von Schülern mit Abschlusszeugnis unterschieden, sodass die Ausgangshypothese nicht bestätigt werden konnte.		Es zeigte sich, dass sich Schüler ohne Schulabschlusszeugnis hinsichtlich des Einkommens nicht wesentlich von Schülern mit Abschlusszeugnis unterschieden, sodass die Ausgangshypothese nicht bestätigt werden konnte.


			{\| class="wikitable"
			\|-
			! Experimentelle Forschung !! Ex-Post-Facto Forschung
			\|-
			\| Von einem kontrollierten X wird eine Vorhersage auf Y gemacht \|\| Nur Y wird systematisch beobachtet; Danach folgt rückblickend die Suche nach X
			\|-
			\| Vorhersage der AV \|\| systematische Beobachtung der AV
			\|-
			\| experimentelle Kontrolle durch:
			*Gezielte und systematische Variation der UV
			*Kontrolle von Störvariablen (Randomisierung, Konstanthaltung, Kontrollgruppe)
			\|\| Mangelnde experimentelle Kontrolle durch:
			*Sortierung der UV (natürliche Gruppen, Selektionseffekte)
			*Störvariablen
			\|-
			\| Ein eindeutiger Rückschluss von Y auf X ist möglich. \|\| Der Rückschluss ist nicht eindeutig, es gibt Alternativerklärungen, die nicht ausgeschlossen werden können. Die festgestellten Relationen können auch von unkontrollierten Störbedingungen abhängen.

			\|}

Diana am 19. April 2016 um 08:32 Uhr

2016-04-19T08:32:05Z

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	Das Problem der kausalen Reihenfolge ergibt sich aus der Tatsache der einmaligen und gleichzeitigen Erhebung aller Daten. In dem Beispiel bedeutet das konkret: Werden die Zehntklässler gleichzeitig sowohl zu ihrem Lernverhalten, als auch zum Alkoholkonsum befragt, so lässt sich keine Aussage darüber treffen, welche Variable welche verursacht. Ein destruktives Lernverhalten könnte zu erhöhtem Alkoholkonsum geführt haben, ebenso wie ein erhöhter Alkoholkonsum das Lernverhalten verschlechtert haben kann. Deswegen ist es bei einer einmaligen ex-post-facto Messung wichtig, dass durch geeignete Fragestellungen eine Vorhermessung nachträglich simuliert wird. Es wäre denkbar, den Schülern zwei Mal die Frage nach ihrem Alkoholkonsum zu stellen und dabei den jetzigen Zeitpunkt und einen früheren Zeitpunkt mit einzubeziehen.		Das Problem der kausalen Reihenfolge ergibt sich aus der Tatsache der einmaligen und gleichzeitigen Erhebung aller Daten. In dem Beispiel bedeutet das konkret: Werden die Zehntklässler gleichzeitig sowohl zu ihrem Lernverhalten, als auch zum Alkoholkonsum befragt, so lässt sich keine Aussage darüber treffen, welche Variable welche verursacht. Ein destruktives Lernverhalten könnte zu erhöhtem Alkoholkonsum geführt haben, ebenso wie ein erhöhter Alkoholkonsum das Lernverhalten verschlechtert haben kann. Deswegen ist es bei einer einmaligen ex-post-facto Messung wichtig, dass durch geeignete Fragestellungen eine Vorhermessung nachträglich simuliert wird. Es wäre denkbar, den Schülern zwei Mal die Frage nach ihrem Alkoholkonsum zu stellen und dabei den jetzigen Zeitpunkt und einen früheren Zeitpunkt mit einzubeziehen.

	Ein weiteres zentrales Problem der ex-post-facto Forschung ist die Kontrolle von Drittvariablen. Die Einwirkung der UV kann im ex-post-facto Design nämlich nicht zufällig auf die Probanden verteilt werden. Das schlechte Lernverhalten aus dem obigen Beispiel könnte zum Beispiel nicht nur durch Alkoholkonsum, sondern auch durch den Erziehungsstil der Eltern bedingt sein. Der Erziehungsstil wäre in diesem Fall eine Drittvariable, die dem zu untersuchenden Zusammenhang vorausgeht (anteszendierende Drittvariable) und damit die Korrelation zwischen Alkoholkonsum und Lernverhalten mitbestimmt. Eine Drittvariable kann aber auch als [[Moderatorvariable]] (oder auch intervenierende Variable) wirksam werden, indem sie zwischen der unabhängigen und der [[abhängige Variablen\|abhängigen Variable]] auftritt. Liegt keine bivariate Korrelation zwischen UV und AV vor, so spricht man hingegen von einer verdeckten Beziehung. Um dem Problem der mangelnden Kontrolle von Drittvariablen zu begegnen, ist es wichtig, theoretisch sinnvolle Drittvariablen zu operationalisieren und ebenfalls zu erheben. Auf dieser Grundlage lassen sich Kontrollhypothesen bilden. Werden die Kontrollhypothesen nicht bestätigt, so spricht das für eine Bestätigung der ursprünglichen [[Hypothesen\|Hypothese]].		Ein weiteres zentrales Problem der ex-post-facto Forschung ist die Kontrolle von Drittvariablen. Die Einwirkung der UV kann im ex-post-facto Design nämlich nicht zufällig auf die Probanden verteilt werden. Das schlechte Lernverhalten aus dem obigen Beispiel könnte zum Beispiel nicht nur durch Alkoholkonsum, sondern auch durch den Erziehungsstil der Eltern bedingt sein. Der Erziehungsstil wäre in diesem Fall eine Drittvariable, die dem zu untersuchenden Zusammenhang vorausgeht (anteszendierende Drittvariable) und damit die Korrelation zwischen Alkoholkonsum und Lernverhalten mitbestimmt. Eine Drittvariable kann aber auch als [[Kovariablen\|Moderatorvariable]] (oder auch intervenierende Variable) wirksam werden, indem sie zwischen der unabhängigen und der [[abhängige Variablen\|abhängigen Variable]] auftritt. Liegt keine bivariate Korrelation zwischen UV und AV vor, so spricht man hingegen von einer verdeckten Beziehung. Um dem Problem der mangelnden Kontrolle von Drittvariablen zu begegnen, ist es wichtig, theoretisch sinnvolle Drittvariablen zu operationalisieren und ebenfalls zu erheben. Auf dieser Grundlage lassen sich Kontrollhypothesen bilden. Werden die Kontrollhypothesen nicht bestätigt, so spricht das für eine Bestätigung der ursprünglichen [[Hypothesen\|Hypothese]].

	In der ex-post-facto Forschung können unerwünschte Selektionseffekte auf zwei Weisen wirksam werden. Zum einen können sie sich bei der Auswahl von Personen auf Grund ihrer Merkmalsausprägung in der AV auswirken. Zum anderen können sie auch bei der Auswahl von Personen auf Grund der Merkmalsausprägung in der UV wirken.		In der ex-post-facto Forschung können unerwünschte Selektionseffekte auf zwei Weisen wirksam werden. Zum einen können sie sich bei der Auswahl von Personen auf Grund ihrer Merkmalsausprägung in der AV auswirken. Zum anderen können sie auch bei der Auswahl von Personen auf Grund der Merkmalsausprägung in der UV wirken.

Johannes am 8. Juli 2015 um 18:58 Uhr

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	[[Datei:ex-post-facto1.jpg\|350px]]		[[Datei:ex-post-facto1.jpg\|350px]]

	Der Forscher versucht in einer ex-post-facto Untersuchung eine nachträgliche Sortierung der unabhängigen Variable vorzunehmen. Es werden zu einem einzigen Zeitpunkt alle Daten (sowohl die UV, als auch die AV) erhoben. Ein Kausalzusammenhang zwischen unabhängiger und abhängiger Variable kann dabei kaum festgestellt werden, da das wichtige Kriterium der zeitlichen Differenz zwischen Ursache und Wirkung nicht gegeben ist. Erst durch bestimmte methodische [[Kontrollstrategien]] und nachträgliche statistische Kontrolle können vorsichtige Kausalinterpretationen zugelassen werden (Sarris, 1992, S. 177 f.)		Der Forscher versucht in einer ex-post-facto Untersuchung eine nachträgliche Sortierung der unabhängigen Variable vorzunehmen. Es werden zu einem einzigen Zeitpunkt alle Daten (sowohl die UV, als auch die AV) erhoben. Ein Kausalzusammenhang zwischen unabhängiger und abhängiger Variable kann dabei kaum festgestellt werden, da das wichtige Kriterium der zeitlichen Differenz zwischen Ursache und Wirkung nicht gegeben ist. Erst durch bestimmte methodische [[Kontrollprinzipien\|Kontrollstrategien]] und nachträgliche statistische Kontrolle können vorsichtige Kausalinterpretationen zugelassen werden (Sarris, 1992, S. 177 f.)
	Ex-post-facto Forschung geht mit einigen methodischen Problemen einher:		Ex-post-facto Forschung geht mit einigen methodischen Problemen einher:

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	Das Problem der kausalen Reihenfolge ergibt sich aus der Tatsache der einmaligen und gleichzeitigen Erhebung aller Daten. In dem Beispiel bedeutet das konkret: Werden die Zehntklässler gleichzeitig sowohl zu ihrem Lernverhalten, als auch zum Alkoholkonsum befragt, so lässt sich keine Aussage darüber treffen, welche Variable welche verursacht. Ein destruktives Lernverhalten könnte zu erhöhtem Alkoholkonsum geführt haben, ebenso wie ein erhöhter Alkoholkonsum das Lernverhalten verschlechtert haben kann. Deswegen ist es bei einer einmaligen ex-post-facto Messung wichtig, dass durch geeignete Fragestellungen eine Vorhermessung nachträglich simuliert wird. Es wäre denkbar, den Schülern zwei Mal die Frage nach ihrem Alkoholkonsum zu stellen und dabei den jetzigen Zeitpunkt und einen früheren Zeitpunkt mit einzubeziehen.		Das Problem der kausalen Reihenfolge ergibt sich aus der Tatsache der einmaligen und gleichzeitigen Erhebung aller Daten. In dem Beispiel bedeutet das konkret: Werden die Zehntklässler gleichzeitig sowohl zu ihrem Lernverhalten, als auch zum Alkoholkonsum befragt, so lässt sich keine Aussage darüber treffen, welche Variable welche verursacht. Ein destruktives Lernverhalten könnte zu erhöhtem Alkoholkonsum geführt haben, ebenso wie ein erhöhter Alkoholkonsum das Lernverhalten verschlechtert haben kann. Deswegen ist es bei einer einmaligen ex-post-facto Messung wichtig, dass durch geeignete Fragestellungen eine Vorhermessung nachträglich simuliert wird. Es wäre denkbar, den Schülern zwei Mal die Frage nach ihrem Alkoholkonsum zu stellen und dabei den jetzigen Zeitpunkt und einen früheren Zeitpunkt mit einzubeziehen.

	Ein weiteres zentrales Problem der ex-post-facto Forschung ist die Kontrolle von Drittvariablen. Die Einwirkung der UV kann im ex-post-facto Design nämlich nicht zufällig auf die Probanden verteilt werden. Das schlechte Lernverhalten aus dem obigen Beispiel könnte zum Beispiel nicht nur durch Alkoholkonsum, sondern auch durch den Erziehungsstil der Eltern bedingt sein. Der Erziehungsstil wäre in diesem Fall eine Drittvariable, die dem zu untersuchenden Zusammenhang vorausgeht (anteszendierende Drittvariable) und damit die Korrelation zwischen Alkoholkonsum und Lernverhalten mitbestimmt. Eine Drittvariable kann aber auch als [[Moderatorvariable]] (oder auch intervenierende Variable) wirksam werden, indem sie zwischen der unabhängigen und der [[abhängigen Variable]] auftritt. Liegt keine bivariate Korrelation zwischen UV und AV vor, so spricht man hingegen von einer verdeckten Beziehung. Um dem Problem der mangelnden Kontrolle von Drittvariablen zu begegnen, ist es wichtig, theoretisch sinnvolle Drittvariablen zu operationalisieren und ebenfalls zu erheben. Auf dieser Grundlage lassen sich Kontrollhypothesen bilden. Werden die Kontrollhypothesen nicht bestätigt, so spricht das für eine Bestätigung der ursprünglichen [[Hypothesen\|Hypothese]].		Ein weiteres zentrales Problem der ex-post-facto Forschung ist die Kontrolle von Drittvariablen. Die Einwirkung der UV kann im ex-post-facto Design nämlich nicht zufällig auf die Probanden verteilt werden. Das schlechte Lernverhalten aus dem obigen Beispiel könnte zum Beispiel nicht nur durch Alkoholkonsum, sondern auch durch den Erziehungsstil der Eltern bedingt sein. Der Erziehungsstil wäre in diesem Fall eine Drittvariable, die dem zu untersuchenden Zusammenhang vorausgeht (anteszendierende Drittvariable) und damit die Korrelation zwischen Alkoholkonsum und Lernverhalten mitbestimmt. Eine Drittvariable kann aber auch als [[Moderatorvariable]] (oder auch intervenierende Variable) wirksam werden, indem sie zwischen der unabhängigen und der [[abhängige Variablen\|abhängigen Variable]] auftritt. Liegt keine bivariate Korrelation zwischen UV und AV vor, so spricht man hingegen von einer verdeckten Beziehung. Um dem Problem der mangelnden Kontrolle von Drittvariablen zu begegnen, ist es wichtig, theoretisch sinnvolle Drittvariablen zu operationalisieren und ebenfalls zu erheben. Auf dieser Grundlage lassen sich Kontrollhypothesen bilden. Werden die Kontrollhypothesen nicht bestätigt, so spricht das für eine Bestätigung der ursprünglichen [[Hypothesen\|Hypothese]].

	In der ex-post-facto Forschung können unerwünschte Selektionseffekte auf zwei Weisen wirksam werden. Zum einen können sie sich bei der Auswahl von Personen auf Grund ihrer Merkmalsausprägung in der AV auswirken. Zum anderen können sie auch bei der Auswahl von Personen auf Grund der Merkmalsausprägung in der UV wirken.		In der ex-post-facto Forschung können unerwünschte Selektionseffekte auf zwei Weisen wirksam werden. Zum einen können sie sich bei der Auswahl von Personen auf Grund ihrer Merkmalsausprägung in der AV auswirken. Zum anderen können sie auch bei der Auswahl von Personen auf Grund der Merkmalsausprägung in der UV wirken.

Johannes am 8. Juli 2015 um 18:58 Uhr

2015-07-08T18:58:17Z

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	Das Problem der kausalen Reihenfolge ergibt sich aus der Tatsache der einmaligen und gleichzeitigen Erhebung aller Daten. In dem Beispiel bedeutet das konkret: Werden die Zehntklässler gleichzeitig sowohl zu ihrem Lernverhalten, als auch zum Alkoholkonsum befragt, so lässt sich keine Aussage darüber treffen, welche Variable welche verursacht. Ein destruktives Lernverhalten könnte zu erhöhtem Alkoholkonsum geführt haben, ebenso wie ein erhöhter Alkoholkonsum das Lernverhalten verschlechtert haben kann. Deswegen ist es bei einer einmaligen ex-post-facto Messung wichtig, dass durch geeignete Fragestellungen eine Vorhermessung nachträglich simuliert wird. Es wäre denkbar, den Schülern zwei Mal die Frage nach ihrem Alkoholkonsum zu stellen und dabei den jetzigen Zeitpunkt und einen früheren Zeitpunkt mit einzubeziehen.		Das Problem der kausalen Reihenfolge ergibt sich aus der Tatsache der einmaligen und gleichzeitigen Erhebung aller Daten. In dem Beispiel bedeutet das konkret: Werden die Zehntklässler gleichzeitig sowohl zu ihrem Lernverhalten, als auch zum Alkoholkonsum befragt, so lässt sich keine Aussage darüber treffen, welche Variable welche verursacht. Ein destruktives Lernverhalten könnte zu erhöhtem Alkoholkonsum geführt haben, ebenso wie ein erhöhter Alkoholkonsum das Lernverhalten verschlechtert haben kann. Deswegen ist es bei einer einmaligen ex-post-facto Messung wichtig, dass durch geeignete Fragestellungen eine Vorhermessung nachträglich simuliert wird. Es wäre denkbar, den Schülern zwei Mal die Frage nach ihrem Alkoholkonsum zu stellen und dabei den jetzigen Zeitpunkt und einen früheren Zeitpunkt mit einzubeziehen.

	Ein weiteres zentrales Problem der ex-post-facto Forschung ist die Kontrolle von Drittvariablen. Die Einwirkung der UV kann im ex-post-facto Design nämlich nicht zufällig auf die [[Probanden]] verteilt werden. Das schlechte Lernverhalten aus dem obigen Beispiel könnte zum Beispiel nicht nur durch Alkoholkonsum, sondern auch durch den Erziehungsstil der Eltern bedingt sein. Der Erziehungsstil wäre in diesem Fall eine Drittvariable, die dem zu untersuchenden Zusammenhang vorausgeht (anteszendierende Drittvariable) und damit die Korrelation zwischen Alkoholkonsum und Lernverhalten mitbestimmt. Eine Drittvariable kann aber auch als [[Moderatorvariable]] (oder auch intervenierende Variable) wirksam werden, indem sie zwischen der unabhängigen und der [[abhängigen Variable]] auftritt. Liegt keine bivariate Korrelation zwischen UV und AV vor, so spricht man hingegen von einer verdeckten Beziehung. Um dem Problem der mangelnden Kontrolle von Drittvariablen zu begegnen, ist es wichtig, theoretisch sinnvolle Drittvariablen zu operationalisieren und ebenfalls zu erheben. Auf dieser Grundlage lassen sich Kontrollhypothesen bilden. Werden die Kontrollhypothesen nicht bestätigt, so spricht das für eine Bestätigung der ursprünglichen [[Hypothesen\|Hypothese]].		Ein weiteres zentrales Problem der ex-post-facto Forschung ist die Kontrolle von Drittvariablen. Die Einwirkung der UV kann im ex-post-facto Design nämlich nicht zufällig auf die Probanden verteilt werden. Das schlechte Lernverhalten aus dem obigen Beispiel könnte zum Beispiel nicht nur durch Alkoholkonsum, sondern auch durch den Erziehungsstil der Eltern bedingt sein. Der Erziehungsstil wäre in diesem Fall eine Drittvariable, die dem zu untersuchenden Zusammenhang vorausgeht (anteszendierende Drittvariable) und damit die Korrelation zwischen Alkoholkonsum und Lernverhalten mitbestimmt. Eine Drittvariable kann aber auch als [[Moderatorvariable]] (oder auch intervenierende Variable) wirksam werden, indem sie zwischen der unabhängigen und der [[abhängigen Variable]] auftritt. Liegt keine bivariate Korrelation zwischen UV und AV vor, so spricht man hingegen von einer verdeckten Beziehung. Um dem Problem der mangelnden Kontrolle von Drittvariablen zu begegnen, ist es wichtig, theoretisch sinnvolle Drittvariablen zu operationalisieren und ebenfalls zu erheben. Auf dieser Grundlage lassen sich Kontrollhypothesen bilden. Werden die Kontrollhypothesen nicht bestätigt, so spricht das für eine Bestätigung der ursprünglichen [[Hypothesen\|Hypothese]].

	In der ex-post-facto Forschung können unerwünschte Selektionseffekte auf zwei Weisen wirksam werden. Zum einen können sie sich bei der Auswahl von Personen auf Grund ihrer Merkmalsausprägung in der AV auswirken. Zum anderen können sie auch bei der Auswahl von Personen auf Grund der Merkmalsausprägung in der UV wirken.		In der ex-post-facto Forschung können unerwünschte Selektionseffekte auf zwei Weisen wirksam werden. Zum einen können sie sich bei der Auswahl von Personen auf Grund ihrer Merkmalsausprägung in der AV auswirken. Zum anderen können sie auch bei der Auswahl von Personen auf Grund der Merkmalsausprägung in der UV wirken.

Johannes am 8. Juli 2015 um 18:21 Uhr

2015-07-08T18:21:40Z

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	Das Problem der kausalen Reihenfolge ergibt sich aus der Tatsache der einmaligen und gleichzeitigen Erhebung aller Daten. In dem Beispiel bedeutet das konkret: Werden die Zehntklässler gleichzeitig sowohl zu ihrem Lernverhalten, als auch zum Alkoholkonsum befragt, so lässt sich keine Aussage darüber treffen, welche Variable welche verursacht. Ein destruktives Lernverhalten könnte zu erhöhtem Alkoholkonsum geführt haben, ebenso wie ein erhöhter Alkoholkonsum das Lernverhalten verschlechtert haben kann. Deswegen ist es bei einer einmaligen ex-post-facto Messung wichtig, dass durch geeignete Fragestellungen eine Vorhermessung nachträglich simuliert wird. Es wäre denkbar, den Schülern zwei Mal die Frage nach ihrem Alkoholkonsum zu stellen und dabei den jetzigen Zeitpunkt und einen früheren Zeitpunkt mit einzubeziehen.		Das Problem der kausalen Reihenfolge ergibt sich aus der Tatsache der einmaligen und gleichzeitigen Erhebung aller Daten. In dem Beispiel bedeutet das konkret: Werden die Zehntklässler gleichzeitig sowohl zu ihrem Lernverhalten, als auch zum Alkoholkonsum befragt, so lässt sich keine Aussage darüber treffen, welche Variable welche verursacht. Ein destruktives Lernverhalten könnte zu erhöhtem Alkoholkonsum geführt haben, ebenso wie ein erhöhter Alkoholkonsum das Lernverhalten verschlechtert haben kann. Deswegen ist es bei einer einmaligen ex-post-facto Messung wichtig, dass durch geeignete Fragestellungen eine Vorhermessung nachträglich simuliert wird. Es wäre denkbar, den Schülern zwei Mal die Frage nach ihrem Alkoholkonsum zu stellen und dabei den jetzigen Zeitpunkt und einen früheren Zeitpunkt mit einzubeziehen.

	Ein weiteres zentrales Problem der ex-post-facto Forschung ist die Kontrolle von Drittvariablen. Die Einwirkung der UV kann im ex-post-facto Design nämlich nicht zufällig auf die [[Probanden]] verteilt werden. Das schlechte Lernverhalten aus dem obigen Beispiel könnte zum Beispiel nicht nur durch Alkoholkonsum, sondern auch durch den Erziehungsstil der Eltern bedingt sein. Der Erziehungsstil wäre in diesem Fall eine Drittvariable, die dem zu untersuchenden Zusammenhang vorausgeht (anteszendierende Drittvariable) und damit die Korrelation zwischen Alkoholkonsum und Lernverhalten mitbestimmt. Eine Drittvariable kann aber auch als [[Moderatorvariable]] (oder auch intervenierende Variable) wirksam werden, indem sie zwischen der unabhängigen und der [[abhängigen Variable]] auftritt. Liegt keine bivariate Korrelation zwischen UV und AV vor, so spricht man hingegen von einer verdeckten Beziehung. Um dem Problem der mangelnden Kontrolle von Drittvariablen zu begegnen, ist es wichtig, theoretisch sinnvolle Drittvariablen zu operationalisieren und ebenfalls zu erheben. Auf dieser Grundlage lassen sich Kontrollhypothesen bilden. Werden die Kontrollhypothesen nicht bestätigt, so spricht das für eine Bestätigung der ursprünglichen [[Hypothese]].		Ein weiteres zentrales Problem der ex-post-facto Forschung ist die Kontrolle von Drittvariablen. Die Einwirkung der UV kann im ex-post-facto Design nämlich nicht zufällig auf die [[Probanden]] verteilt werden. Das schlechte Lernverhalten aus dem obigen Beispiel könnte zum Beispiel nicht nur durch Alkoholkonsum, sondern auch durch den Erziehungsstil der Eltern bedingt sein. Der Erziehungsstil wäre in diesem Fall eine Drittvariable, die dem zu untersuchenden Zusammenhang vorausgeht (anteszendierende Drittvariable) und damit die Korrelation zwischen Alkoholkonsum und Lernverhalten mitbestimmt. Eine Drittvariable kann aber auch als [[Moderatorvariable]] (oder auch intervenierende Variable) wirksam werden, indem sie zwischen der unabhängigen und der [[abhängigen Variable]] auftritt. Liegt keine bivariate Korrelation zwischen UV und AV vor, so spricht man hingegen von einer verdeckten Beziehung. Um dem Problem der mangelnden Kontrolle von Drittvariablen zu begegnen, ist es wichtig, theoretisch sinnvolle Drittvariablen zu operationalisieren und ebenfalls zu erheben. Auf dieser Grundlage lassen sich Kontrollhypothesen bilden. Werden die Kontrollhypothesen nicht bestätigt, so spricht das für eine Bestätigung der ursprünglichen [[Hypothesen\|Hypothese]].

	In der ex-post-facto Forschung können unerwünschte Selektionseffekte auf zwei Weisen wirksam werden. Zum einen können sie sich bei der Auswahl von Personen auf Grund ihrer Merkmalsausprägung in der AV auswirken. Zum anderen können sie auch bei der Auswahl von Personen auf Grund der Merkmalsausprägung in der UV wirken.		In der ex-post-facto Forschung können unerwünschte Selektionseffekte auf zwei Weisen wirksam werden. Zum einen können sie sich bei der Auswahl von Personen auf Grund ihrer Merkmalsausprägung in der AV auswirken. Zum anderen können sie auch bei der Auswahl von Personen auf Grund der Merkmalsausprägung in der UV wirken.

Johannes am 13. Mai 2015 um 12:02 Uhr

2015-05-13T12:02:35Z

← Nächstältere Version		Version vom 13. Mai 2015, 14:02 Uhr
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	{{Nav\|Navigation~~\|Ex-Post-Facto Designs~~\|Nicht-Experimente}}		{{Nav\|Navigation\|Nicht-Experimente\|Versuchsplanung}}

	Ein Ex-post-facto Design ist ein Untersuchungsdesign, bei dem '''durch nachträgliche Analysen''' mögliche [[unabhängige Variablen]] (UVs) bestimmt werden, welche die gegenwärtige Situation beeinflusst haben könnten.		Ein Ex-post-facto Design ist ein Untersuchungsdesign, bei dem '''durch nachträgliche Analysen''' mögliche [[unabhängige Variablen]] (UVs) bestimmt werden, welche die gegenwärtige Situation beeinflusst haben könnten.

Johannes am 13. Mai 2015 um 11:30 Uhr

2015-05-13T11:30:30Z

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	'''Übersicht'''		'''Übersicht'''

	{\| class="wikitable" style="width:~~600px~~;"		{\| class="wikitable" style="width:700px;"
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	\| '''Problem'''		\| '''Problem'''
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	{\| class="wikitable" style="width:~~600px~~;"		{\| class="wikitable" style="width:700px;"
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	\| '''Vorteile'''		\| '''Vorteile'''