Max-Kon-Min-Prinzip: Unterschied zwischen den Versionen

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'''3. Minimierung der Fehlervarianz'''
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Die [[Varianzkomponenten#Fehlervarianz|Fehlervarianz]] oder auch "Zufallsvarianz" entsteht durch unsystematische Einflüsse auf die Werte der [[abhängige Variablen|abhängigen Variable]] und ist in einem [[Experimente|Experiment]] nicht erwünscht. Um sie möglichst gering zu halten, kann man verschiedene Maßnahmen ergreifen. Wichtig ist dafür die Standardisierung der Untersuchungssituation. Nicht identifizierbare und damit unsystematische individuelle Differenzen erhöhen ebenfalls die Fehlervarianz und können durch Kontrolltechniken wie Wiederholungsmessung oder Blockbildung gering gehalten werden. Eine weitere wichtige Einflussgröße auf die Fehlervarianz sind die Messfehler. Die Zuverlässigkeit kann durch die Wahl [[Reliabilität|reliabler]] Messinstrumente erhöht werden.
Die [[Varianz#Fehlervarianz|Fehlervarianz]] oder auch "Zufallsvarianz" entsteht durch unsystematische Einflüsse auf die Werte der [[abhängige Variablen|abhängigen Variable]] und ist in einem [[Experimente|Experiment]] nicht erwünscht. Um sie möglichst gering zu halten, kann man verschiedene Maßnahmen ergreifen. Wichtig ist dafür die Standardisierung der Untersuchungssituation. Nicht identifizierbare und damit unsystematische individuelle Differenzen erhöhen ebenfalls die Fehlervarianz und können durch Kontrolltechniken wie Wiederholungsmessung oder Blockbildung gering gehalten werden. Eine weitere wichtige Einflussgröße auf die Fehlervarianz sind die Messfehler. Die Zuverlässigkeit kann durch die Wahl [[Reliabilität|reliabler]] Messinstrumente erhöht werden.


Das Max-Kon-Min-Prinzip wird angewendet, um eine möglichst hohe [[interne Validität]] in einem Experiment zu gewährleisten, indem mit den oben genannten Kontrolltechniken unerwünschte Einflussfaktoren auf diese vermindert werden. Damit wird der gültige Rückschluss von Veränderungen der abhängigen Variable auf die Variation der unabhängigen Variable möglich.
Das Max-Kon-Min-Prinzip wird angewendet, um eine möglichst hohe [[interne Validität]] in einem Experiment zu gewährleisten, indem mit den oben genannten Kontrolltechniken unerwünschte Einflussfaktoren auf diese vermindert werden. Damit wird der gültige Rückschluss von Veränderungen der abhängigen Variable auf die Variation der unabhängigen Variable möglich.

Aktuelle Version vom 10. Juli 2015, 09:22 Uhr

Das Max-Kon-Min-Prinzip (nach Kerlinger, 1973) umfasst praktische Maßnahmen zur MAXimierung der Primärvarianz, zur KONtrolle der Sekundärvarianz und zur MINimierung der Fehlervarianz. Es wird als grundlegendes Prinzip der Versuchsplanung angesehen. Das Ziel ist es, die experimentelle Primärvarianz, also die erwünschte Varianz, im Verhältnis zur Sekundärvarianz (systematische Fehlervarianz) und Zufallsvarianz (unsystematische Fehlervarianz) zu maximieren (Sarris, 1992).

Die Bezeichnung Max-Kon-Min-Prinzip (oder auch "Max-Kon-Min-Strategie") steht kurz gesagt für 1. "Maximiere die Primärvarianz", 2. "Kontrolliere die Sekundärvarianz" und 3. "Minimiere die Fehlervarianz".

1. Maximierung der Primärvarianz

Durch die Wahl von extremen oder optimalen Werten der unabhängigen Variable kann die Primärvarianz maximiert werden. Optimale Werte ermittelt man hierbei durch die Wahl zahlreicher Stufen der UV. Indem man die unabhängige Variable mehrfach stuft, lässt sich herausfinden, ob etwa ein linearer, ein bitoner oder ein tritoner Zusammenhang besteht. Auf diese Weise bestimmt man auch die optimale Stufenanzahl der UV für eine Untersuchung. Sarris führt zudem die "Umwandlung eines Störfaktors in eine weitere experimentelle UV ("Korntrollvariable")" (Sarris, 1992, S. 214) als Möglichkeit zur Maximierung der Primärvarianz an.

2. Kontrolle der Sekundärvarianz

Um die Sekundärvarianz zu verringern werden verschiedene Kontrolltechniken angewandt. Hierzu gehören die

  1. Eliminierung
  2. Konstanthaltung
  3. Randomisierung
  4. Umwandlung eines Störfaktors in eine UV
  5. Blockbildung/Parallelisierung
  6. Wiederholungsmessung
  7. (nachträgliche statistische Kontrolle)

3. Minimierung der Fehlervarianz

Die Fehlervarianz oder auch "Zufallsvarianz" entsteht durch unsystematische Einflüsse auf die Werte der abhängigen Variable und ist in einem Experiment nicht erwünscht. Um sie möglichst gering zu halten, kann man verschiedene Maßnahmen ergreifen. Wichtig ist dafür die Standardisierung der Untersuchungssituation. Nicht identifizierbare und damit unsystematische individuelle Differenzen erhöhen ebenfalls die Fehlervarianz und können durch Kontrolltechniken wie Wiederholungsmessung oder Blockbildung gering gehalten werden. Eine weitere wichtige Einflussgröße auf die Fehlervarianz sind die Messfehler. Die Zuverlässigkeit kann durch die Wahl reliabler Messinstrumente erhöht werden.

Das Max-Kon-Min-Prinzip wird angewendet, um eine möglichst hohe interne Validität in einem Experiment zu gewährleisten, indem mit den oben genannten Kontrolltechniken unerwünschte Einflussfaktoren auf diese vermindert werden. Damit wird der gültige Rückschluss von Veränderungen der abhängigen Variable auf die Variation der unabhängigen Variable möglich.

Übersicht über die typischen Maßnahmen zur Gewährleistung der internen Validität gemäß dem Max-Kon-Min-Prinzip der Versuchsplanung (modifiziert nach Sarris, 1992):

1. Maximiere die Primärvarianz
  • Wahl von Extremgruppen
  • Wahl von so genannten optimalen Stufen
  • Umwandlung eines Störfaktors in eine weitere experimentelle UV ("Kontrollvariable")
2. Kontrolliere die Sekundärvarianz (systematische Fehler)
  • Eliminierung eines Störfaktors
  • Konstanthaltung eines Störfaktors für alle Versuchsgruppen und experimentellen Bedingungen
  • Randomisierung der Probanden und der Bedingungen
  • Blockbildung/Parallelisierung
  • Wiederhoulgsmessung
  • Umwandlung eines Störfaktors in eine weitere experimentelle UV ("Kontrollvariable")
  • Nachträgliche statistische Kontrolle: Kovarianzanalyse
3. Minimiere die Fehlervarianz ("Rauschen"- zufällige Fehler)
  • Wahl eines Wiederholungs- oder Blockversuchsplans
  • Anheben der Standardisierung der Untersuchungssituation
  • Erhöhung der Zuverlässigkeit (und Gültigkeit) des Messinstruments

Beispiel

Ein Forscher möchte untersuchen, inwieweit sich Stress auf die Konzentrationsleistung bei Autofahrern auswirkt. Er nimmt an, dass Stress zu einer schlechteren Konzentrationsleistung führt. Der Forscher möchte ein Laborexperiment durchführen und seine 100 Probanden in einem Fahrsimulator untersuchen.

Nun muss er überlegen, wie er eine Studie plant, die sicherstellt, dass die Veränderungen der Konzentrationsleistungen (also der AV) tatsächlich auf die Stressbedingungen (Stufung der UV) zurückzuführen sind. Er bedient sich dabei der Checkliste des Max-Kon-Min-Prinzips und entscheidet sich für ein Randomisierungsdesign mit dreifacher Abstufung der UV (gar nicht gestresst, ein bisschen gestresst, sehr gestresst).

Durch die mehrfache Abstufung der UV erhöht er die Primärvarianz (siehe oben). Die Sekundärvarianz wird kontrolliert durch das Randomisierungsprinzip: per Zufall sucht der Forscher die Stichprobe aus der Grundgesamtheit aus, sodass er eine repräsentative Stichprobe erhält. Diese werden per Zufall in drei Gruppen eingeteilt, sodass sich alle möglichen Störvariablen "gleichmäßig" auf die Gruppen verteilen. Verzerrungen durch beispielsweise interindividuelle Unterschiede werden damit vermieden. Zu guter Letzt teilt der Forscher die drei Gruppen zufällig den drei Versuchsbedingungen zu.

Die unsystematische Fehlervarianz ist niemals vollständig kontrollierbar, jedoch versucht der Forscher, die Untersuchungssituation so weit wie möglich zu standardisieren. Er testet alle Versuchspersonen im Labor unter den gleichen Bedingungen. Außerdem achtet er darauf, zuverlässige und gültige Messinstrumente zu verwenden.


Diese Vorgehensweise verspricht eine hohe interne Validität des Experiments. Der Forscher kann also nach der Durchführung sagen, ob Stress tatsächlich einen Einfluss auf die Konzentrationsleistung der Probanden hat.