Probleme der internen Validität: Unterschied zwischen den Versionen

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
Zur Navigation springen Zur Suche springen
Keine Bearbeitungszusammenfassung
Keine Bearbeitungszusammenfassung
Zeile 3: Zeile 3:
Die [[interne Validität]] betrifft die Gültigkeit von Kausalschlüssen aus den Ergebnissen eines Experiments. Inwieweit kann die Veränderung der [[abhängige Variablen|AV]] tatsächlich auf die Wirkung der [[unabhängige Variablen|UV]] zurückgeführt werden? Welche anderen Variablen können Einfluss genommen haben (sgn. Konfundierung, siehe unten)? Neben störenden Einflüssen in der spezifischen Untersuchungsbedingung gibt es generelle Einflussfaktoren, die die Ergebnisse verfälschen können. Diese sind [[Zeiteinflüsse]], [[Reifung]], [[Testeffekte]], [[Veränderung der Messinstrumente]], [[Regressionseffekt|statistische Regression]], [[Auswahlverzerrungen]], [[experimentelle Mortalität]], [[Versuchsleitereffekt]]e,  
Die [[interne Validität]] betrifft die Gültigkeit von Kausalschlüssen aus den Ergebnissen eines Experiments. Inwieweit kann die Veränderung der [[abhängige Variablen|AV]] tatsächlich auf die Wirkung der [[unabhängige Variablen|UV]] zurückgeführt werden? Welche anderen Variablen können Einfluss genommen haben (sgn. Konfundierung, siehe unten)? Neben störenden Einflüssen in der spezifischen Untersuchungsbedingung gibt es generelle Einflussfaktoren, die die Ergebnisse verfälschen können. Diese sind [[Zeiteinflüsse]], [[Reifung]], [[Testeffekte]], [[Veränderung der Messinstrumente]], [[Regressionseffekt|statistische Regression]], [[Auswahlverzerrungen]], [[experimentelle Mortalität]], [[Versuchsleitereffekt]]e,  
[[Übertragungseffekt]]e, [[Probandeneffekt]]e und [[Situationseinflüsse]]. Sie können nicht nur einzeln, sondern auch in Interaktion miteinander einwirken. Eine selektive Stichprobe führt beispielsweise verstärkt zum Einfluss von statistischer Regression und experimenteller Mortalität. Das [[Max-Kon-Min-Prinzip]] zielt darauf, diese Störeinflüsse zu kontrollieren, um die Veränderungen der AV weitestgehend auf die Veränderungen der UV zurückführen zu können.
[[Übertragungseffekt]]e, [[Probandeneffekt]]e und [[Situationseinflüsse]]. Sie können nicht nur einzeln, sondern auch in Interaktion miteinander einwirken. Eine selektive Stichprobe führt beispielsweise verstärkt zum Einfluss von statistischer Regression und experimenteller Mortalität. Das [[Max-Kon-Min-Prinzip]] zielt darauf, diese Störeinflüsse zu kontrollieren, um die Veränderungen der AV weitestgehend auf die Veränderungen der UV zurückführen zu können.


== Konfundierung ==
== Konfundierung ==

Version vom 18. Juni 2015, 10:51 Uhr

Die interne Validität betrifft die Gültigkeit von Kausalschlüssen aus den Ergebnissen eines Experiments. Inwieweit kann die Veränderung der AV tatsächlich auf die Wirkung der UV zurückgeführt werden? Welche anderen Variablen können Einfluss genommen haben (sgn. Konfundierung, siehe unten)? Neben störenden Einflüssen in der spezifischen Untersuchungsbedingung gibt es generelle Einflussfaktoren, die die Ergebnisse verfälschen können. Diese sind Zeiteinflüsse, Reifung, Testeffekte, Veränderung der Messinstrumente, statistische Regression, Auswahlverzerrungen, experimentelle Mortalität, Versuchsleitereffekte, Übertragungseffekte, Probandeneffekte und Situationseinflüsse. Sie können nicht nur einzeln, sondern auch in Interaktion miteinander einwirken. Eine selektive Stichprobe führt beispielsweise verstärkt zum Einfluss von statistischer Regression und experimenteller Mortalität. Das Max-Kon-Min-Prinzip zielt darauf, diese Störeinflüsse zu kontrollieren, um die Veränderungen der AV weitestgehend auf die Veränderungen der UV zurückführen zu können.

Konfundierung

Konfundierung bezeichnet die Überlagerung von Effekten verschiedener unabhängiger Variablen und Kovariablen.

Konfundierung bezeichnet die Überlagerung von Effekten. Sie tritt dann auf, wenn zusätzlich zur UV noch weitere Kovariablen die Untersuchungsergebnisse beeinflussen. Dieser Einfluss bewirkt, dass nicht mehr eindeutig entschieden werden kann, ob die UV oder eine andere Variable für die Unterschiede verantwortlich ist. Man spricht dann von konfundierten Merkmalen und konfundierten Effekten. „Konfundierung ist ein Fall ungenügender experimenteller Kontrolle“ (Wandmacher, 2002, S. 92). Konfundierte Effekte mit Alternativerklärungen mindern die interne Validität von Experimenten. Konfundierungen von zwei Variablen lassen sich rechnerisch überprüfen (siehe Wandmacher, 2002, S.92ff). Zeigt sich keine Konfundierung, so sind die beiden Variablen unabhängig voneinander.

Beispiel In einer Untersuchung zur Frustrations-Aggressions-Hypothese (Frustrierte reagieren eher aggressiv als nicht Frustrierte) werden Probanden einer Versuchsgruppe experimentell frustriert. Danach werden aggressive Verhaltensweisen gemessen. Die Kontrollgruppe erhält keine Frustrationsbedingung. Zusätzlich wird das Merkmal Ängstlichkeit erfasst. Die Versuchsgruppe zeigt mehr aggressive Verhaltensweisen als die Kontrollgruppe. Bei der Auswertung stellte sich aber heraus, dass in der Kontrollgruppe mehr ängstliche Probanden waren als in der Versuchsgruppe. Das Merkmal Ängstlichkeit kommt also als Alternativerklärung infrage. Die Wirkungen der Variablen Frustration und Ängstlichkeit lassen sich nicht eindeutig trennen. Die Effekte sind konfundiert.