Vorlesung Methoden 7 - WiSe

- eine Vorhermessung bedeutet, dass die AV einer VPn zu zwei Zeitpunkten gemessen wird; einmal vor und einmal nach der Manipulierung der UV --> inter- und intraindividuelle Messung (gemischtes/mixed Design)

Vorteile 

- Unterscheiden sich die beiden Gruppen schon vor der Untersuchung? --> Kontrolle der SV „Aggressionspotential“

- Differenz aus Vorher- und Nachhermessung: Information über das genaue Ausmaß der Veränderung

Nachteile 

- „Kosten“ (Zeit, Material, für Beobachter und Vpn)

- nicht immer möglich

- systematische Auswirkungen der Vorher- auf die Nachhermessung (Sequenzeffekt)?

--> z.B. weil die Kinder aufgrund der ersten Messung erraten, dass ihre Aggressivität gemessen wird, kontrollieren sie zum zweiten Zeitpunkt ihr Verhalten (neue SV, die zu Sequenzeffekt führt)

Beispiel mehrfaktorieller Versuchsplan: 

- Wirkung einer Kopfschmerztablette bei Männern und Frauen (UV Tabletteneinnahme und UV Geschlecht)

- AV: "Angenehmheit" 

- Haupteffekt Geschlecht: Hat das Geschlecht einen Einfluss auf die Befindlichkeit? 

- Haupteffekt Tabletteneinnahme: Hat die Tabletteneinnahme einen Einfluss auf die Befindlichkeit? 

- Einfacher Haupteffekt Tabletteneinnahme auf eine Stufe der anderen UV: Hat Tabletteneinnahme einen Einfluss auf die Befindlichkeit bei Frauen? 

- Interaktion von Geschlecht und Tabletteneinnahme: Wirkt die Tabletteneinnahme stärker bei Frauen als bei Männern? 

Ein- und mehrfaktorielle Versuchspläne 

Dreifaktorieller Versuchsplan mit drei Ausprägungen auf dem ersten und dritten Faktor und zwei Ausprägungen auf dem zweiten Faktor. 

- Versuchsgruppen werden bezüglich einer möglichen SV parallelisiert (z.B. werden VPn Paare gebildet, die ähnlich intelligent sind --> VPn mit jeweils ähnlich Intelligenz werden verschiedenen Bedingungen zugeordnet)

- Vorteile: Störvariablenkontrolle bzgl. Probandenmerkmale

Messwiederholungsdesign = 

- jede Person wird unter allen Bedingungen getestet (intraindividuelle Bedingungsvariation)

- z.B. eine Person beobachtet erst ein aggressives Modell und wird gemessen, und sieht dann ein nicht-aggressives Modell und wird nochmals gemessen

Vorteile:

• Ökonomischer: weniger Probanden nötig
• reduziert Einflüsse interindividueller Unterschiede
– also keine Störvariablen bezüglich Probandenmerkmalen
– führt zu „Konstanthalten“ aller Probandenmerkmale (entspricht der Parallelisierung, nur hier bezüglich aller Merkmale)

Nachteile: 

• Sequenzeffekte: Störvariable „Bedingungsreihenfolge“

– z.B. könnte das aggressive Modell auch noch beim 2. Messzeitpunkt „nachwirken“
– oft gibt es auch Lerneffekte oder Ermüdung

• für Probanden zeitlich aufwändiger
–Gefahr einer selektiven Stichprobe

X = Treatment 

0 = Observation

R = randomized assignment

1. X      0 

             0

--> basic randomized design comparing treatment to control 

2. Xa    0

    Xb    0

--> comparing two treatments 

3. Xa    0

    Xb    0

             0

--> comparing two treatments and control 

4. 0     X     0

    0            0

--> pretest-posttest control group design 

5. 0     Xa     0

    0     Xb     0

--> alternative treatments design with pretest

- Anzahl der UVn 

- Unter wie vielen Bedingungskombinationen Daten erheben? (ab 2 faktoriell) 

- Anzahl von Beobachtungen pro Bedingungs(kombination)?!?

- Art der Bedingungsvariation für jede UV 

- Art der Zuweisung der Pbn auf die Bedingungen (randomisiert vs. nicht oder eingeschränkt) 

- Anzahl der AVn (univariat vs. multivariat)