Versuchspläne im Experiment: Between-, Within- und gemischte Designs
Ob Versuchspersonen alle Bedingungen durchlaufen oder nur eine, entscheidet über Stichprobengröße, Störquellen und Auswertung. Die drei Grundtypen von Versuchsplänen, ihre Vor- und Nachteile und die passenden Tests.
Jedes Experiment beginnt mit einer Entscheidung: Durchläuft jede Versuchsperson nur eine Bedingung oder alle? Im ersten Fall spricht man von einem Between-Subjects-Design, im zweiten von einem Within-Subjects-Design. Eine Mischung aus beiden heißt gemischtes Design. Die Wahl beeinflusst, wie viele Personen du brauchst, welche Störquellen du kontrollieren musst und welcher Test später passt.
Between-Subjects-Design
Jede Person wird zufällig genau einer Bedingung zugeteilt. Beispiel: Die eine Hälfte lernt Vokabeln mit Bildern, die andere ohne.
- Vorteile: keine Übertragungseffekte zwischen Bedingungen, einfache Durchführung, Personen erraten den Zweck seltener.
- Nachteile: mehr Personen nötig, Unterschiede zwischen den Gruppen erhöhen die Fehlervarianz.
- Entscheidend: Die Randomisierung sorgt dafür, dass sich Störvariablen im Mittel gleich auf die Gruppen verteilen.
Within-Subjects-Design
Jede Person durchläuft alle Bedingungen. Beispiel: Alle Personen lernen eine Liste mit Bildern und eine ohne.
- Vorteile: weniger Personen nötig, höhere Teststärke, weil jede Person ihre eigene Kontrolle ist.
- Nachteile: Reihenfolgeeffekte. Die Leistung kann durch Übung steigen, durch Ermüdung sinken oder eine Bedingung beeinflusst die nächste.
Reihenfolgeeffekte kontrollieren
Gegen Reihenfolgeeffekte hilft Ausbalancieren, also eine systematische Variation der Reihenfolge:
- Vollständiges Ausbalancieren: Alle möglichen Reihenfolgen kommen gleich oft vor. Bei drei Bedingungen sind das sechs Reihenfolgen, bei vier schon 24.
- Lateinisches Quadrat: Jede Bedingung kommt an jeder Position genau einmal vor. Spart Aufwand bei vielen Bedingungen.
- ABBA-Schema: Die Reihenfolge wird innerhalb einer Person umgekehrt wiederholt. Funktioniert nur, wenn der Reihenfolgeeffekt linear ist.
Gegen echte Übertragungseffekte, etwa wenn eine Instruktion nicht mehr vergessen werden kann, hilft Ausbalancieren nicht. Dann ist ein Between-Design die bessere Wahl.
Gemischte und faktorielle Designs
Viele Studien haben mehr als einen Faktor. In einem 2 × 2-Design werden zwei Faktoren mit je zwei Stufen kombiniert, sodass vier Bedingungen entstehen. Damit lassen sich Haupteffekte und Interaktionen prüfen. Ist ein Faktor between und der andere within, spricht man von einem gemischten Design. Ein Klassiker ist der Vergleich einer Therapie- und einer Kontrollgruppe (between) über Vor- und Nachmessung (within).
Welcher Test passt?
| Design | Zwei Bedingungen | Mehr als zwei Bedingungen |
|---|---|---|
| Between | t-Test für unabhängige Stichproben | einfaktorielle Varianzanalyse |
| Within | t-Test für abhängige Stichproben | Varianzanalyse mit Messwiederholung |
| Gemischt | gemischte Varianzanalyse oder gemischte Modelle | |
Weiterlernen
Designs, Variablen und Gütekriterien erklärt das Skript Empirische Forschungsmethoden, die passenden Tests das Skript Statistik I & II. Beide sind im Prüfungspaket Statistik & Methoden enthalten. Den Lernplan für die Methodenklausur findest du im Artikel Forschungsmethoden: Klausur-Lernplan.
Häufige Fragen
Wann ist ein Within-Design besser als ein Between-Design?
Wenn wenig Versuchspersonen verfügbar sind, die Unterschiede zwischen Personen groß sind und keine dauerhaften Übertragungseffekte zu erwarten sind.
Was ist der Unterschied zwischen Randomisierung und Ausbalancieren?
Randomisierung verteilt Personen zufällig auf Bedingungen. Ausbalancieren variiert systematisch die Reihenfolge der Bedingungen innerhalb von Personen.
Was ist ein Quasi-Experiment?
Ein Design, bei dem die Gruppen nicht zufällig gebildet werden, etwa beim Vergleich von zwei Schulklassen. Störvariablen sind dann schwerer auszuschließen.
Häufige Fragen
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