Elisa am 21. Dezember 2021 um 17:18 Uhr

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	Schematische Darstellung der Komponenten der Varianz:		Schematische Darstellung der Komponenten der Varianz:

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	Zusammenfassend lässt sich die Beziehung zwischen den einzelnen Varianzkomponenten folgendermaßen beschreiben: "Je höher die Primärvarianz gegenüber der Sekundärvarianz (und dem Zufallsfehler) ist, desto leichter lässt sich ein experimenteller Effekt nachweisen – falls dieser realiter existiert und umgekehrt" (Reiß & Sarris, 2005, S. 37).		Zusammenfassend lässt sich die Beziehung zwischen den einzelnen Varianzkomponenten folgendermaßen beschreiben: "Je höher die Primärvarianz gegenüber der Sekundärvarianz (und dem Zufallsfehler) ist, desto leichter lässt sich ein experimenteller Effekt nachweisen – falls dieser realiter existiert und umgekehrt" (Reiß & Sarris, 2005, S. 37).

Friedrich am 22. Oktober 2016 um 11:57 Uhr

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	Zusammenfassend lässt sich die Beziehung zwischen den einzelnen Varianzkomponenten folgendermaßen beschreiben: "Je höher die Primärvarianz gegenüber der Sekundärvarianz (und dem Zufallsfehler) ist, desto leichter lässt sich ein experimenteller Effekt nachweisen – falls dieser realiter existiert und umgekehrt" (Reiß & Sarris, 2005, S. 37).		Zusammenfassend lässt sich die Beziehung zwischen den einzelnen Varianzkomponenten folgendermaßen beschreiben: "Je höher die Primärvarianz gegenüber der Sekundärvarianz (und dem Zufallsfehler) ist, desto leichter lässt sich ein experimenteller Effekt nachweisen – falls dieser realiter existiert und umgekehrt" (Reiß & Sarris, 2005, S. 37).

	Ziel des [[Max-Kon-Min-Prinzip]]s ist es, die Primärvarianz zu MAXimieren, die ~~Sekundürvarianz~~ zu KONtrollieren und die Fehlervarianz zu MINimieren.		Ziel des [[Max-Kon-Min-Prinzip]]s ist es, die Primärvarianz zu MAXimieren, die Sekundärvarianz zu KONtrollieren und die Fehlervarianz zu MINimieren.

	==Primärvarianz==		==Primärvarianz==

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2015-07-09T08:21:55Z

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Als Varianz bezeichnet man die Schwankungen der Messwerte der [[abhängige Variablen|abhängigen Variable]] in einem [[Experimente|Experiment]].

Datenvarianz bedeutet also, "dass eine durchschnittliche Veränderung der Messwerte der abhängigen Variable eingetreten ist" (Sarris, 2005, S. 36). Die Gesamtvariabilität (oder Totalvarianz) der Daten setzt sich aus drei theoretisch unterscheidbaren Varianzarten zusammen: aus der Primärvarianz, der Sekundärvarianz und der Fehlervarianz.

Schematische Darstellung der Komponenten der Varianz:

[[Datei:varianzkomponente.jpg|500px]]

Zusammenfassend lässt sich die Beziehung zwischen den einzelnen Varianzkomponenten folgendermaßen beschreiben: "Je höher die Primärvarianz gegenüber der Sekundärvarianz (und dem Zufallsfehler) ist, desto leichter lässt sich ein experimenteller Effekt nachweisen – falls dieser realiter existiert und umgekehrt" (Reiß & Sarris, 2005, S. 37).

Ziel des [[Max-Kon-Min-Prinzip]]s ist es, die Primärvarianz zu MAXimieren, die Sekundürvarianz zu KONtrollieren und die Fehlervarianz zu MINimieren.

==Primärvarianz==

Die Primärvarianz bezeichnet diejenigen Veränderungen der Messwerte der [[abhängige Variablen|AV]], die "allein auf die Variation der experimentellen (Instruktions-)Bedingung zurückzuführen" sind (Sarris, 1990, S.167).

Idealerweise werden die Veränderungen der Messwerte der AV in einem [[Experimente|Experiment]] durch die Manipulation der [[unabhängige Variablen|UV]], also durch die verschiedenen Bedingungen, verursacht. Diese Veränderungen der Messwerte nennt man Primärvarianz. Der Versuchsleiter ist daran interessiert, die Veränderungen der Messwerte der AV auf die Variation der Bedingungen der UV zurückzuführen um gültige Schlüsse aus seinem Experiment ziehen zu können. Die Primärvarianz ist also die gewünschte oder gewollte Varianz, die in einem Experiment möglichst maximiert werden sollte (siehe [[Max-Kon-Min-Prinzip]]).

Leider spiegeln die ermittelten Daten normalerweise nicht diese eigentliche Primärvarianz wider (Sarris, 1990). Es wirken neben dem Einfluss der Manipulation der UV [[Störvariablen]], die die Primärvarianz mit bedingen. Diese Störvariablen können systematisch (siehe Sekundärvarianz) oder unsystematisch (siehe Fehlervarianz) sein.

Neben experimentellen [[Kontrollprinzipien|Kontrolltechniken]] besteht auch die Möglichkeit nachträgliche statistische Kontrolle anzuwenden, um die eigentlich interessierende Primärvarianz der Daten auf Grund der experimentellen Einzeldaten eines Versuchs bestimmen zu können (Sarris, 1990).

'''Beispiel'''

Wenn ein Forscher den Einfluss von Wetter (UV) auf die Stimmungslage (AV) untersuchen möchte, so sind die wetterbedingten Änderungen in der Stimmungslage der Versuchspersonen die Primärvarianz.

==Sekundärvarianz==

Die Sekundärvarianz bezeichnet den Anteil der Gesamtvarianz, der durch systematische [[Störvariablen]] verursacht wird.

Neben der den Forscher interessierenden Primärvarianz werden die Messwerte auch durch die Sekundärvarianz mitbedingt. Diese kommt durch den systematischen Einfluss von Störvariablen zustande.
Da die Sekundärvarianz den gültigen Schluss der Messwerte der [[abhängige Variablen|AV]] auf die Manipulation der [[unabhängige Variablen|UV]] einschränkt, ist eine Kontrolle der Sekundärvarianz anzustreben (siehe [[Max-Kon-Min-Prinzip]]). Hierfür stehen dem Forscher verschiedene [[Kontrollprinzipien|Kontrolltechniken]] zur Verfügung.

'''Beispiel'''

Wenn ein Forscher den Einfluss von Wetter (UV) auf die Stimmungslage (AV) untersuchen möchte, so sind die wetterbedingten Änderungen in der Stimmungslage der Versuchspersonen die Primärvarianz.
Die Veränderungen in der Stimmung könnte aber auch auf andere Einflüsse zurückgerührt werden, z.B. auf den systematischen Einfluss verschiedener Jahreszeiten oder auf die monatlich wiederkehrende Menstruation. Die Veränderungen der Messwerte, die hierdurch ausgelöst werden, würde man als Sekundärvarianz bezeichnen.

==Fehlervarianz==

Die Fehlervarianz beschreibt den Anteil der Gesamtvarianz, der durch unsystematische [[Störvariablen|Störeinflüsse]] verursacht wird.

Die Fehlervarianz bedingt neben der Sekundär- und der Primärvarianz einen Teil der Gesamtvarianz der Messwerte der [[abhängige Variablen|AV]]. Die Fehlervarianz wird dabei – im Gegensatz zu der Sekundärvarianz – durch den unsystematischen Einfluss von Störvariablen verursacht.
Dieser Teil der Varianz wird vom Versuchsleiter nicht gewünscht, da er den gültigen Rückschluss von den Veränderungen der Messwerte der AV auf die Manipulation der [[unabhängige Variablen|UV]] einschränkt. Deswegen strebt der Forscher im [[Experimente|Experiment]] möglichst eine Minimierung der Fehlervarianz an (siehe [[Max-Kon-Min-Prinzip]]).

'''Beispiel'''

Wenn ein Forscher den Einfluss von Wetter (UV) auf die Stimmungslage (AV) untersuchen möchte, so sind die wetterbedingten Änderungen in der Stimmungslage der Versuchspersonen die Primärvarianz.
Die Veränderungen in der Stimmung könnte aber auch auf andere Einflüsse zurückgerührt werden, z.B. auf den systematischen Einfluss verschiedener Jahreszeiten oder auf die monatlich wiederkehrende Menstruation. Die Veränderungen der Messwerte, die hierdurch ausgelöst werden, würde man als Sekundärvarianz bezeichnen.
Neben systematischen und damit kontrollierbaren Einflüssen gibt es zudem den unsystematischen Einfluss von Störvariablen, der Fehlervarianz genannt wird. Hier wären schwer erfassbare intra- und interindividuelle Differenzen als mögliche Störvariablen zu sehen (z.B. in der Nacht vor der Erhebung schlecht geschlafen, zuvor im Bus angerempelt, kurz vorher schlechte Nachricht von einem Freund erhalten etc.), aber auch jegliche Mess- oder Auswertungsfehler.
Weitere Beispiele: Alter, Lärm, Geschlecht, Hitze

Varianz - Versionsgeschichte

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