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Quasiexperimente besitzen, wie der Name schon vermuten lässt, einen geringeren kausaltheoretischen Status als "echte" Experimente. Sie sind jedoch kausaltheoretisch wertvoller als vorexperimentelle-, Ex-post-facto-, und korrelative Studien, sie nehmen also eine Mittelstellung ein. Quasiexperimentelle Designs beinhalten wie die experimentellen Pläne eine aktive Manipulation der unabhängigen Variable (UV) seitens des Versuchsleiters, allerdings finden die Untersuchungen meist nicht im Labor statt, sondern im Feld (Felduntersuchung). Dort sind die Techniken der Randomisierung, Blockbildung oder Wiederholungsmessung oft nicht anwendbar – dadurch wird die Sekundärvarianz weniger stark kontrolliert. Quasi experiment beispiel experiment. Deshalb ist die interne Validität von Quasiexperimenten im Allgemeinen geringer als die von strengen Experimenten. Nach Sarris (1992, S. 148) sind Quasiexperimente solche Designs, "bei denen eine oder mehrere […] Sekundarfehlerquellen methodisch nicht befriedigend kontrolliert bzw. kontrollierbar sind.
Das Laborexperiment: Es findet in einer von dir künstlich geschaffenen Umgebung im Labor statt. Unter diesen Bedingungen kannst du sämtliche Variablen nach deinen Wünschen kontrollieren und modifizieren. Diese Künstlichkeit setzt jedoch Grenzen, wenn es darum geht, die Ergebnisse zu verallgemeinern. Das Feldexperiment: Ein solches Experiment führst du in der normalen Umgebung durch – bei einem Experiment mit Versuchspersonen also in Alltagssituationen. Feldforschung ist natürlich störanfälliger, weil du weniger Kontrolle über alle einwirkenden Kriterien hast, die Validität ist dafür aber höher. Neben der Unterscheidung anhand natürlicher oder künstlicher Bedingungen lässt sich ein Experiment als echte Versuchsanordnung oder Quasi-Experiment klassifizieren. Ein echtes Experiment wählt die untersuchten Gruppen bzw. Kontrollgruppen nach dem Zufallsprinzip aus. Du kontrollierst während des gesamten Ablaufs die Variablen und kannst damit den Versuch nach deinen Wünschen steuern. Quasi experiment beispiel vs. Die so gewonnenen Daten sind in der Regel sehr aufschlussreich.
Angenommen, wir wollen testen, ob die Computerspiele die Konzentrationsfähigkeit (O A) der Jugendlichen senken. Nun könnte es sein, dass die Konzentrationsfähigkeit ohnehin im Lauf der Zeit nachlässt. Wenn beispielsweise parallel dazu die Müdigkeit (O B) gemessen wird und gezeigt werden kann, dass die Müdigkeit nicht gestiegen ist, so erhöht das die Plausibilität des Schlusses, dass gerade die Konzentrationsfähigkeit beeinträchtigt wird. Nicht-randomisierte Vergleichsgruppen (»Static-Group Comparison« oder »Posttest-Only Design With Nonequivalent Groups«) Beispiel: Es werden Daten zum Arbeitsmarktverhalten (z. Jobsuche) von SozialhilfeempfängerInnen erhoben und mit dem Arbeitsmarktverhalten anderen Personen verglichen. Versuchsplanung und Durchführung (Mit Beispiel-Experiment). O 1 O 2 Ohne weitere Maßnahmen ist dieses Design äußerst problematisch, denn die Untersuchungspersonen unterscheiden sich normalerweise auch hinsichtlich vieler anderer Merkmale, nicht nur hinsichtlich X. Das gleiche gilt auch für alle Arten von »Behandlungen«: Die Teilnehmer eines Kurses zur Erhöhung des Selbstvertrauens haben möglicherweise auch nach dem Kurs noch ein niedrigeres Selbstvertrauen als andere Menschen, wenn sie an diesem Kurs teilgenommen haben, weil ihr Selbstvertrauen besonders gering war.
Als Q. werden Forschungsdesigns bezeichnet, denen das für Experimente entscheidende Element fehlt: die randomisierte Zuteilung auf zwei (oder mehr) Gruppen. Dennoch können solche Forschungsdesigns unter bestimmten Umständen wichtige Aufschlüsse geben. In dem klassischen Text von Campbell & Stanley wurde zwischen prä-experimentellen und quasi-experimentellen Designs unterschieden. Erstere wurden als praktisch wertlos bezeichnet. Quasi experiment beispiel test. In dem Nachfolger dieses Textes von Shadish, Cook & Campbell werden auch die früher als prä-experimentell bezeichneten Designis zu den quasi-experimentellen Designs gerechnet, da sie unter bestimmten Umständen Rückschlüsse auf Ursache-Wirkungsbeziehungen zulassen. Einige der wichtigsten bzw. häufigsten Designs werden im folgenden dargestellt (für weitere Designs und vor allem für eine ausführlichere Diskussion und Kritik ist die unten angeführte Literatur zu konsultieren). Folgende Abkürzungen werden dabei verwendet: X = Setzen des Stimulus/Treatments O = Messung Zahlen-Indizes (z.
Für das Experiment könnten wir nun ProbandInnen für die Studie gewinnen und sie zwei Gruppen zuordnen. Alle ProbandInnen bekommen ein Skript, dass sie innerhalb von 48 Stunden auswendig lernen sollen. Die erste Gruppe muss sich jedoch dazu bereit erklären, die gesamte Zeit auf Technologie zu verzichten. Dazu installieren sie Screentime-Tracking Apps auf ihren Geräten oder geben diese ganz ab. Die zweite Gruppe darf Technologie ganz normal benutzen. Am Ende der 48 Stunden machen beide Gruppen einen Test, in dem die Inhalte des Skripts abgefragt werden. Die Ergebnisse beider Gruppen können wir nun vergleichen. Wenn wir sehen, dass die Digital Detox Gruppe besser abschneidet, können wir unsere Hypothese bestätigen. Die Rolle von Störvariablen Zwei unterschiedliche Arten von Störvariablen können die Ergebnisse eines Experiments verzerren. Quasi-Experiment (1. Übung). Eigenschaften der ProbandInnen Natürlich könnte es sein, dass Studierende mit einem höheren IQ den Test ohnehin besser bewerkstelligen können, egal ob mit oder ohne Technologienutzung.
Da die Situation stark kontrolliert und künstlich ist, lassen sich die Erkenntnisse schlecht auf die Alltagssituation übertragen. Die externe Validität ist also eher niedrig zu bewerten. Auch ist es in Laborexperimenten schwierig, komplexe soziale Situationen zu erzeugen, die unter realistischen Umständen ebenfalls zu finden sind, da alle wirkenden Faktoren bis auf den Stimulus ausgeschaltet werden und dies widerspricht fast allen realen sozialen Situationen. Für diese Art von Untersuchungen kommen also eher nur Individuen oder kleine Gruppen sowie eine begrenzte, überschaubare Anzahl von unabhängigen Variablen in Frage. Quasi-Experiment - Wirtschaftslexikon. Feldexperiment Bei Feldexperimenten hingegen verbleiben die Versuchspersonen in ihrer gewohnten Umgebung. Das bedeutet, dass die beiden Parallelgruppen in diese reale Umwelt integriert sein müssen, wobei eine der Gruppen einem Stimulus ausgesetzt ist/wird. Daher weisen Feldexperimente eine sehr hohe externe Validität auf, d. h. mit ihnen können praxisrelevante Resultate gewonnen werden.
Das Ergebnis eines solchen Experiment s hat daher im strengen Verständnis keine - Validität ( Gültigkeit). Dennoch kann die Auswirkung der unabhängigen Variablen in Analogie zu echten experimentellen Anlagen, z. in Form von - Ex-post-facto-Untersuchungen, analysiert werden. Besonders Feldexperimente sind häufig Quasi- Experiment e, bei denen dem Nachteil des Mangels an Validität der Vorteil ihrer Authentizität und ihrer Durchführung im natürlichen Milieu gegenübersteht. Vorhergehender Fachbegriff: Quasi-Aufwertung | Nächster Fachbegriff: Quasi-Forfaitierung Diesen Artikel der Redaktion als fehlerhaft melden & zur Bearbeitung vormerken