Wiederholungsmessung - Versionsgeschichte

Elisa am 8. November 2021 um 13:32 Uhr

2021-11-08T13:32:37Z

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	In einer Studie zum Einfluss des Schwierigkeitsgrades eines Puzzles auf die Frustrationsäußerungen werden 6 PsychologiestudentInnen untersucht. Die drei verschieden schweren Puzzles (leicht, mittel und schwer) werden den Probanden nacheinander vorgelegt. Dabei wird darauf geachtet, dass die Reihenfolge ausbalanciert wird (Vollständige Ausbalancierung):		In einer Studie zum Einfluss des Schwierigkeitsgrades eines Puzzles auf die Frustrationsäußerungen werden 6 PsychologiestudentInnen untersucht. Die drei verschieden schweren Puzzles (leicht, mittel und schwer) werden den Probanden nacheinander vorgelegt. Dabei wird darauf geachtet, dass die Reihenfolge ausbalanciert wird (Vollständige Ausbalancierung):

	~~[[Datei~~:~~ausblanacierung~~.~~jpg~~\|~~350px]]~~		{\| class="wikitable"
			\|- style="background-color:#cbcefb;"
			! Proband
			! 1. Bed.
			! 2. Bed.
			! 3. Bed.
			\|-
			! 1
			\| leicht
			\| schwer
			\| mittel
			\|-
			! 2
			\| leicht
			\| mittel
			\| schwer
			\|-
			! 3
			\| schwer
			\| mittel
			\| leicht
			\|-
			! 4
			\| schwer
			\| leicht
			\| mittel
			\|-
			! 5
			\| mittel
			\| leicht
			\| schwer
			\|-
			! 6
			\| mittel
			\| schwer
			\| leicht
			\|}

Johannes am 10. Juli 2015 um 08:19 Uhr

2015-07-10T08:19:36Z

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	{{Nav\|Navigation\|Max-Kon-Min\|Versuchsplanung}}		{{Nav\|Navigation\|Max-Kon-Min\|Versuchsplanung}}

	Wiederholungsmessung ist die Untersuchung ein und desselben Versuchsteilnehmers unter sämtlichen experimentellen Bedingungen (Sarris, 1990). Damit werden personelle [[Störvariablen]] bei verschiedenen Stufen der [[unabhängige Variablen\|UV]] konstant gehalten. Sie zählt zu den [[Kontrollprinzipien\|Kontrolltechniken]] zur Kontrolle der [[~~Varianzkomponenten~~#Sekundärvarianz\|Sekundärvarianz]] in [[Experimente]]n.		Wiederholungsmessung ist die Untersuchung ein und desselben Versuchsteilnehmers unter sämtlichen experimentellen Bedingungen (Sarris, 1990). Damit werden personelle [[Störvariablen]] bei verschiedenen Stufen der [[unabhängige Variablen\|UV]] konstant gehalten. Sie zählt zu den [[Kontrollprinzipien\|Kontrolltechniken]] zur Kontrolle der [[Varianz#Sekundärvarianz\|Sekundärvarianz]] in [[Experimente]]n.

	Ebenso wie [[Randomisierung]] und [[Blockbildung]] hat die Wiederholungsmessung das Ziel, interindividuelle Störvariablen auszuschließen. Zusätzlich hat die Wiederholungsmessung den Vorteil, dass die Störvariablen dem Versuchsleiter nicht bekannt sein müssen und dass im Gegensatz zur Randomisierung eine relativ kleine Stichprobengröße ausreichend ist.		Ebenso wie [[Randomisierung]] und [[Blockbildung]] hat die Wiederholungsmessung das Ziel, interindividuelle Störvariablen auszuschließen. Zusätzlich hat die Wiederholungsmessung den Vorteil, dass die Störvariablen dem Versuchsleiter nicht bekannt sein müssen und dass im Gegensatz zur Randomisierung eine relativ kleine Stichprobengröße ausreichend ist.

Johannes am 8. Juli 2015 um 18:49 Uhr

2015-07-08T18:49:41Z

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	Wiederholungsmessung ist die Untersuchung ein und desselben Versuchsteilnehmers unter sämtlichen experimentellen Bedingungen (Sarris, 1990). Damit werden personelle [[Störvariablen]] bei verschiedenen Stufen der [[unabhängige Variablen\|UV]] konstant gehalten. Sie zählt zu den [[Kontrollprinzipien\|Kontrolltechniken]] zur Kontrolle der [[Varianzkomponenten#Sekundärvarianz\|Sekundärvarianz]] in [[Experimente]]n.		Wiederholungsmessung ist die Untersuchung ein und desselben Versuchsteilnehmers unter sämtlichen experimentellen Bedingungen (Sarris, 1990). Damit werden personelle [[Störvariablen]] bei verschiedenen Stufen der [[unabhängige Variablen\|UV]] konstant gehalten. Sie zählt zu den [[Kontrollprinzipien\|Kontrolltechniken]] zur Kontrolle der [[Varianzkomponenten#Sekundärvarianz\|Sekundärvarianz]] in [[Experimente]]n.

	Ebenso wie [[Randomisierung]] und [[Blockbildung]] hat die Wiederholungsmessung das Ziel, interindividuelle Störvariablen auszuschließen. Zusätzlich hat die Wiederholungsmessung den Vorteil, dass die Störvariablen dem Versuchsleiter nicht bekannt sein müssen und dass im Gegensatz zur Randomisierung eine relativ kleine [[Stichprobengröße]] ausreichend ist.		Ebenso wie [[Randomisierung]] und [[Blockbildung]] hat die Wiederholungsmessung das Ziel, interindividuelle Störvariablen auszuschließen. Zusätzlich hat die Wiederholungsmessung den Vorteil, dass die Störvariablen dem Versuchsleiter nicht bekannt sein müssen und dass im Gegensatz zur Randomisierung eine relativ kleine Stichprobengröße ausreichend ist.
	Die einfache Wiederholungsmessung hat jedoch auch viele Nachteile. Einflussgrößen auf die [[interne Validität]] wie [[Reifung]], [[Zeiteinflüsse]], [[Testeffekte]] und [[Sequenzeffekte]] können bei einem solchen Design wirksam werden. Durch Ausbalancieren (siehe unten) der Reihenfolge bzw. durch Zufallsabfolge werden diese Effekte kontrolliert.		Die einfache Wiederholungsmessung hat jedoch auch viele Nachteile. Einflussgrößen auf die [[interne Validität]] wie [[Reifung]], [[Zeiteinflüsse]], [[Testeffekte]] und [[Sequenzeffekte]] können bei einem solchen Design wirksam werden. Durch Ausbalancieren (siehe unten) der Reihenfolge bzw. durch Zufallsabfolge werden diese Effekte kontrolliert.

Johannes am 30. Juni 2015 um 15:03 Uhr

2015-06-30T15:03:01Z

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	'''Arten von Ausbalancierung'''		'''Arten von Ausbalancierung'''

	Wenn die Stimuli des Versuchs keine wiederholte Präsentation am Probanden zulassen, also nur eine Messung pro ~~Bedinung~~ möglich ist (z.B. durch starke Übungseffekte bei Stimuli für Lernexperimenten), dann muss interindividuell ausbalanciert werden. Dazu zählen das vollständige- und das unvollständige Ausbalancieren.		Wenn die Stimuli des Versuchs keine wiederholte Präsentation am Probanden zulassen, also nur eine Messung pro Bedingung möglich ist (z.B. durch starke Übungseffekte bei Stimuli für Lernexperimenten), dann muss interindividuell ausbalanciert werden. Dazu zählen das vollständige- und das unvollständige Ausbalancieren.
	Wenn es aber möglich ist, mehrere Messungen pro ~~Bedinung~~ durchzuführen (z.B. in der Psychophysik), dann ist es ~~ökonmischer~~, intraindividuell auszubalancieren. Hierzu zählen die ABBA-Balancierung sowie die Block-Randomisierung.		Wenn es aber möglich ist, mehrere Messungen pro Bedingung durchzuführen (z.B. in der Psychophysik), dann ist es ökonomischer, intraindividuell auszubalancieren. Hierzu zählen die ABBA-Balancierung sowie die Block-Randomisierung.


	''Vollständiges Ausbalancieren''		''Interindividuell: Vollständiges Ausbalancieren''

	Beim ~~vollständige~~ Ausbalancieren wird interindividuell ausbalanciert. Die Sequenz der Stimuli variiert also zwischen den Probanden, wobei jede mögliche Sequenz vergeben werden muss. Für jede Sequenz wird dann ein Proband benötigt. Bei drei Bedingungen ergeben sich z.B. 6 mögliche Sequenzen:		Beim vollständigen Ausbalancieren wird interindividuell ausbalanciert. Die Sequenz der Stimuli variiert also zwischen den Probanden, wobei jede mögliche Sequenz vergeben werden muss. Für jede Sequenz wird dann ein Proband benötigt. Bei drei Bedingungen ergeben sich z.B. 6 mögliche Sequenzen:

	ABC, ACB, BCA, BAC, CAB, CBA		ABC, ACB, BCA, BAC, CAB, CBA
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	''Unvollständiges Ausbalancieren''		''Interindividuell: Unvollständiges Ausbalancieren''

	Beim unvollständigen Ausbalancieren wird auch interindividuell ausbalanciert genauso wie beim vollständigen Ausbalancieren - nur dass nicht alle Sequenzen vergeben werden müssen, sondern zufällig einige aus allen möglichen Sequenzen ausgewählt werden. So ist es z.B. möglich bei 3 Bedingungen nur 4 statt 6 Versuchspersonen einzusetzen.		Beim unvollständigen Ausbalancieren wird auch interindividuell ausbalanciert genauso wie beim vollständigen Ausbalancieren - nur dass nicht alle Sequenzen vergeben werden müssen, sondern zufällig einige aus allen möglichen Sequenzen ausgewählt werden. So ist es z.B. möglich bei 3 Bedingungen nur 4 statt 6 Versuchspersonen einzusetzen.
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	Nun kann jede Zeile als Sequenz für eine Versuchsperson genommen werden.		Nun kann jede Zeile als Sequenz für eine Versuchsperson genommen werden.
	So ist jede ~~Bedinung~~ einmal an jeder Stelle und die Anzahl der gebrauchten Versuchspersonen ist nur so groß wie die Anzahl der Bedingungen.		So ist jede Bedingung einmal an jeder Stelle und die Anzahl der gebrauchten Versuchspersonen ist nur so groß wie die Anzahl der Bedingungen.
	Solche Pläne sind allerdings nur in Bezug auf die [[Haupteffekte]] ausbalanciert, nicht aber in Bezug auf [[Interaktionseffekte]], da nicht jede mögliche Kombination untersucht wird.		Solche Pläne sind allerdings nur in Bezug auf die [[Haupteffekte]] ausbalanciert, nicht aber in Bezug auf [[Interaktionseffekte]], da nicht jede mögliche Kombination untersucht wird.


	''ABBA-Balancierung''		''Intraindividuell: ABBA-Balancierung''

	Die ABBA-Balancierung ist eine intraindividuelle Balancierung. D.h. jede Bedingung wird an einem Probanden mehrfach gemessen und so kann die Reihenfolge variiert werden. Bei ABBA wird jede Bedingung zweimal gemessen, wobei beim zweiten Messdurchgang die Sequenz umgedreht wird. Bei 4 Bedingungen ergibt sich so z.B.:		Die ABBA-Balancierung ist eine intraindividuelle Balancierung. D.h. jede Bedingung wird an einem Probanden mehrfach gemessen und so kann die Reihenfolge variiert werden. Bei ABBA wird jede Bedingung zweimal gemessen, wobei beim zweiten Messdurchgang die Sequenz umgedreht wird. Bei 4 Bedingungen ergibt sich so z.B.:
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	''Block-Randomisierung''		''Intraindividuell: Block-Randomisierung''

	Die Block-Randomisierung ist eine intraindividuelle Ausbalancierung. Im Gegensatz zur ABBA-Balancierung wird hier die Sequenz nicht gespiegelt, sondern in den einzelnen Messdurchgängen (Blöcken) randomisiert (z.B. ABDC, BCDA, CADB, CABD ...). Dabei sind allerdings viele Messdurchgänge (Blöcke) notwendig, damit wirklich alle [[Sequenzeffekte]] ausgeschlossen werden können. Eine Lösung für dieses Problem könnte sein, die randomisierten Blöcke auf verschieden Probanden aufzuteilen. Allerdings entspricht dies im Prinzip wieder einer unvollständigen Ausbalancierung.		Die Block-Randomisierung ist eine intraindividuelle Ausbalancierung. Im Gegensatz zur ABBA-Balancierung wird hier die Sequenz nicht gespiegelt, sondern in den einzelnen Messdurchgängen (Blöcken) randomisiert (z.B. ABDC, BCDA, CADB, CABD ...). Dabei sind allerdings viele Messdurchgänge (Blöcke) notwendig, damit wirklich alle [[Sequenzeffekte]] ausgeschlossen werden können. Eine Lösung für dieses Problem könnte sein, die randomisierten Blöcke auf verschieden Probanden aufzuteilen. Allerdings entspricht dies im Prinzip wieder einer unvollständigen Ausbalancierung.

Johannes am 25. Juni 2015 um 20:59 Uhr

2015-06-25T20:59:13Z

← Nächstältere Version		Version vom 25. Juni 2015, 22:59 Uhr
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	{{Nav\|Navigation\|Max-Kon-Min\|Versuchsplanung}}		{{Nav\|Navigation\|Max-Kon-Min\|Versuchsplanung}}

	Wiederholungsmessung ist die Untersuchung ein und desselben Versuchsteilnehmers unter sämtlichen experimentellen Bedingungen (Sarris, 1990). Damit werden personelle [[Störvariablen]] bei verschiedenen Stufen der [[unabhängige Variablen\|UV]] konstant gehalten. Sie zählt zu den [[Kontrollprinzipien\|Kontrolltechniken]] zur Kontrolle der [[Sekundärvarianz]] in [[Experimente]]n.		Wiederholungsmessung ist die Untersuchung ein und desselben Versuchsteilnehmers unter sämtlichen experimentellen Bedingungen (Sarris, 1990). Damit werden personelle [[Störvariablen]] bei verschiedenen Stufen der [[unabhängige Variablen\|UV]] konstant gehalten. Sie zählt zu den [[Kontrollprinzipien\|Kontrolltechniken]] zur Kontrolle der [[Varianzkomponenten#Sekundärvarianz\|Sekundärvarianz]] in [[Experimente]]n.

	Ebenso wie [[Randomisierung]] und [[Blockbildung]] hat die Wiederholungsmessung das Ziel, interindividuelle Störvariablen auszuschließen. Zusätzlich hat die Wiederholungsmessung den Vorteil, dass die Störvariablen dem Versuchsleiter nicht bekannt sein müssen und dass im Gegensatz zur Randomisierung eine relativ kleine [[Stichprobengröße]] ausreichend ist.		Ebenso wie [[Randomisierung]] und [[Blockbildung]] hat die Wiederholungsmessung das Ziel, interindividuelle Störvariablen auszuschließen. Zusätzlich hat die Wiederholungsmessung den Vorteil, dass die Störvariablen dem Versuchsleiter nicht bekannt sein müssen und dass im Gegensatz zur Randomisierung eine relativ kleine [[Stichprobengröße]] ausreichend ist.

Johannes am 25. Juni 2015 um 20:58 Uhr

2015-06-25T20:58:59Z

← Nächstältere Version		Version vom 25. Juni 2015, 22:58 Uhr
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	A B C D D C B A		A B C D D C B A

	Durch diese Balancierung können [[~~Übungseffekte~~\|Übungs-]] und ~~[[Sequenzeffekte\|Ermüdungaeffekte~~]] kompensiert werden. Problematisch ist jedoch die Gefahr der Vorhersehbarkeit durch die Probanden.		Durch diese Balancierung können [[Sequenzeffekte\|Übungs- und Ermüdungseffekte]] kompensiert werden. Problematisch ist jedoch die Gefahr der Vorhersehbarkeit durch die Probanden.

Johannes am 25. Juni 2015 um 18:19 Uhr

2015-06-25T18:19:58Z

← Nächstältere Version		Version vom 25. Juni 2015, 20:19 Uhr
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	'''Beispiel:'''		'''Beispiel:'''

	In einer Studie zum Einfluss des Schwierigkeitsgrades eines Puzzles auf die Frustrationsäußerungen werden 6 PsychologiestudentInnen untersucht. Die drei verschieden schweren Puzzles (leicht, mittel und schwer) werden den Probanden nacheinander vorgelegt. Dabei wird darauf geachtet, dass die Reihenfolge ausbalanciert wird:		In einer Studie zum Einfluss des Schwierigkeitsgrades eines Puzzles auf die Frustrationsäußerungen werden 6 PsychologiestudentInnen untersucht. Die drei verschieden schweren Puzzles (leicht, mittel und schwer) werden den Probanden nacheinander vorgelegt. Dabei wird darauf geachtet, dass die Reihenfolge ausbalanciert wird (Vollständige Ausbalancierung):

	[[Datei:ausblanacierung.jpg\|350px]]		[[Datei:ausblanacierung.jpg\|350px]]

	~~''Hier: Vollständige Ausbalancierung''~~

Johannes am 25. Juni 2015 um 18:19 Uhr

2015-06-25T18:19:17Z

← Nächstältere Version		Version vom 25. Juni 2015, 20:19 Uhr
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	Wenn die Stimuli des Versuchs keine wiederholte Präsentation am Probanden zulassen, also nur eine Messung pro Bedinung möglich ist (z.B. durch starke Übungseffekte bei Stimuli für Lernexperimenten), dann muss interindividuell ausbalanciert werden. Dazu zählen das vollständige- und das unvollständige Ausbalancieren.		Wenn die Stimuli des Versuchs keine wiederholte Präsentation am Probanden zulassen, also nur eine Messung pro Bedinung möglich ist (z.B. durch starke Übungseffekte bei Stimuli für Lernexperimenten), dann muss interindividuell ausbalanciert werden. Dazu zählen das vollständige- und das unvollständige Ausbalancieren.
	Wenn es aber möglich ist, mehrere Messungen pro Bedinung durchzuführen (z.B. in der Psychophysik), dann ist es ökonmischer, intraindividuell auszubalancieren. Hierzu zählen die ABBA-Balancierung sowie die Block-Randomisierung.		Wenn es aber möglich ist, mehrere Messungen pro Bedinung durchzuführen (z.B. in der Psychophysik), dann ist es ökonmischer, intraindividuell auszubalancieren. Hierzu zählen die ABBA-Balancierung sowie die Block-Randomisierung.


	''Vollständiges Ausbalancieren''		''Vollständiges Ausbalancieren''
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	4 Bedingungen = 24 Sequenzen = 24 Versuchspersonen		4 Bedingungen = 24 Sequenzen = 24 Versuchspersonen
	5 Bedingungen = 120 Sequenzen = 120 Versuchspersonen		5 Bedingungen = 120 Sequenzen = 120 Versuchspersonen


	''Unvollständiges Ausbalancieren''		''Unvollständiges Ausbalancieren''
Zeile 54:		Zeile 56:
	So ist jede Bedinung einmal an jeder Stelle und die Anzahl der gebrauchten Versuchspersonen ist nur so groß wie die Anzahl der Bedingungen.		So ist jede Bedinung einmal an jeder Stelle und die Anzahl der gebrauchten Versuchspersonen ist nur so groß wie die Anzahl der Bedingungen.
	Solche Pläne sind allerdings nur in Bezug auf die [[Haupteffekte]] ausbalanciert, nicht aber in Bezug auf [[Interaktionseffekte]], da nicht jede mögliche Kombination untersucht wird.		Solche Pläne sind allerdings nur in Bezug auf die [[Haupteffekte]] ausbalanciert, nicht aber in Bezug auf [[Interaktionseffekte]], da nicht jede mögliche Kombination untersucht wird.


	''ABBA-Balancierung''		''ABBA-Balancierung''
Zeile 62:		Zeile 65:

	Durch diese Balancierung können [[Übungseffekte\|Übungs-]] und [[Sequenzeffekte\|Ermüdungaeffekte]] kompensiert werden. Problematisch ist jedoch die Gefahr der Vorhersehbarkeit durch die Probanden.		Durch diese Balancierung können [[Übungseffekte\|Übungs-]] und [[Sequenzeffekte\|Ermüdungaeffekte]] kompensiert werden. Problematisch ist jedoch die Gefahr der Vorhersehbarkeit durch die Probanden.


	''Block-Randomisierung''		''Block-Randomisierung''
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	[[Datei:ausblanacierung.jpg\|350px]]		[[Datei:ausblanacierung.jpg\|350px]]
	''Hier:''
			''Hier: Vollständige Ausbalancierung''

Johannes am 25. Juni 2015 um 18:18 Uhr

2015-06-25T18:18:22Z

← Nächstältere Version		Version vom 25. Juni 2015, 20:18 Uhr
Zeile 57:		Zeile 57:
	''ABBA-Balancierung''		''ABBA-Balancierung''

			Die ABBA-Balancierung ist eine intraindividuelle Balancierung. D.h. jede Bedingung wird an einem Probanden mehrfach gemessen und so kann die Reihenfolge variiert werden. Bei ABBA wird jede Bedingung zweimal gemessen, wobei beim zweiten Messdurchgang die Sequenz umgedreht wird. Bei 4 Bedingungen ergibt sich so z.B.:

			A B C D D C B A

			Durch diese Balancierung können [[Übungseffekte\|Übungs-]] und [[Sequenzeffekte\|Ermüdungaeffekte]] kompensiert werden. Problematisch ist jedoch die Gefahr der Vorhersehbarkeit durch die Probanden.

	''Block-Randomisierung''		''Block-Randomisierung''

			Die Block-Randomisierung ist eine intraindividuelle Ausbalancierung. Im Gegensatz zur ABBA-Balancierung wird hier die Sequenz nicht gespiegelt, sondern in den einzelnen Messdurchgängen (Blöcken) randomisiert (z.B. ABDC, BCDA, CADB, CABD ...). Dabei sind allerdings viele Messdurchgänge (Blöcke) notwendig, damit wirklich alle [[Sequenzeffekte]] ausgeschlossen werden können. Eine Lösung für dieses Problem könnte sein, die randomisierten Blöcke auf verschieden Probanden aufzuteilen. Allerdings entspricht dies im Prinzip wieder einer unvollständigen Ausbalancierung.


Zeile 66:		Zeile 73:

	[[Datei:ausblanacierung.jpg\|350px]]		[[Datei:ausblanacierung.jpg\|350px]]
			''Hier:''

Johannes am 25. Juni 2015 um 18:03 Uhr

2015-06-25T18:03:59Z

← Nächstältere Version		Version vom 25. Juni 2015, 20:03 Uhr
Zeile 47:		Zeile 47:
	Eine Lösung dieses Problems bietet das lateinische Quadrat. Dabei werden die Sequenzen nicht zufällig gewählt, sondern im Beispiel anhand eines 3x3 Quadrates, in dem jeder Buchstabe pro Zeile und Spalte nur einmal vorkommt:		Eine Lösung dieses Problems bietet das lateinische Quadrat. Dabei werden die Sequenzen nicht zufällig gewählt, sondern im Beispiel anhand eines 3x3 Quadrates, in dem jeder Buchstabe pro Zeile und Spalte nur einmal vorkommt:

	A B C<br />		A B C<br />
	B C A<br />		B C A<br />
	C A B		C A B

	Nun kann jede Zeile als Sequenz für eine Versuchsperson genommen werden.		Nun kann jede Zeile als Sequenz für eine Versuchsperson genommen werden.