14 Experimente

Ein einfaches Experiment beginnt ähnlich wie eine Korrelation: Sie haben zwei Sätze von Messungen und wollen herausfinden, ob zwischen ihnen eine Beziehung besteht. Sie möchten wissen, ob sie “co-relieren”. Die beiden Datensätze werden als Variablen bezeichnet. Egal, worum es sich handelt, es muss variieren, damit wir uns dafür interessieren, es zu messen!

Der große Unterschied zwischen Experimenten und Korrelationen besteht darin, dass Sie eine der Variablen in Experimenten tatsächlich manipulieren. Manipulieren Sie eine der Variablen bedeutet das, dass die zweite Variable, wenn diese “co-reliert”, von der Variable dazu gebracht wurde, die Sie manipuliert haben! Sie können Aussagen darüber treffen, welches die Kausaleffekte der ersten Variable zur zweiten sind – dessen können Sie sich bei einer regulären Korrelationsuntersuchung nie sicher sein.

Die beiden Variablen haben spezifische Bezeichnungen: diejenige, welche Sie manipulieren, wird als unabhängige Variable bezeichnet. Stellen Sie es sich wie einen Radioknopf vor: Sie können den Knopf drehen, weil er zu einem gewissen Grad unabhängig vom übrigen Radio ist – er lässt sich drehen! Die andere Variable wird als abhängige Variable bezeichnet. Wenn das Experiment zeigt, dass eine Beziehung besteht, wissen Sie, dass es diese Variable ist, die von der ersten abhängt – wie die Lautstärke Ihrer Musik davon abhängt, wie Sie den Lautstärkeregler eingestellt haben.

Wenn wir die Rotation des Knopfes messen (sagen wir irgendwo zwischen 0 und 10) und jede der zehn Einstellungen einstellen, und anschließend die Lautstärke (vielleicht in Dezibel) messen, würden wir (wahrscheinlich) eine nahezu perfekte Korrelation finden. Bei Experimenten greifen wir auf verschiedene Formen der Statistik zurück, doch der Gedanke bleibt derselbe, nur können wir diesmal mit beträchtlicher Sicherheit den Schluss ziehen, dass die Einstellung des Reglers eine Veränderung der Lautstärke verursacht. Toll.

Doch nun wollen wir ein interessanteres Experiment ins Auge fassen: Wir möchten ein neues Medikament daraufhin überprüfen, ob es die Gedächtnisleistung der Menschen verbessert. Vielleicht könnte dieses Medikament für Alzheimerpatienten hilfreich sein. Wir haben zwei Variablen: Medikament und Gedächtnis. Jede muss irgendwie gemessen werden.

Eine übliche Zugangsweise besteht darin, die unabhängige Variable auf alles-oder-nichts Art zu messen: “0” würde bedeuten, keine Tablette; “1” würde bedeuten, eine Tablette einzunehmen. In einem solchen Fall bezeichnen wir die “0” Gruppe gewöhnlich als Kontrollgruppe. Die “1” Gruppe wird als experimentelle Gruppe [oder engl. treatment group] bezeichnet. Ganz einfach.

(Manchmal überlassen wir der Natur das Manipulieren. Beispielsweise hat die Natur einige Menschen männlich und einige Menschen weiblich gemacht. Wir sind alle bereits lange vor unserer Teilnahme an irgend einem Experiment männlich oder weiblich, also können wir bequem feststellen, dass unser Männlichsein oder Weiblichsein die Ergebnisse zu einem gewissen Grad verursacht hat. Dies wird als Subject Variable bezeichnet. Wir binden oft Subject Variablen wie etwa männlich/weiblich in unsere Experimente ein, weil sie frei und einfach sind und uns schlicht etwas mehr Information bieten.)

Die andere Variable in unserem Gedächtnis-Tabletten Experiment ist etwas kniffliger: Vielleicht müssen wir eine Art Gedächtnistest entwickeln. Sagen wir, wir zeigen Menschen ganz schnell 10 Gegenstände und bitten sie dann zu gucken, wie viele davon sie erinnern können. Sie können dann Punkte zwischen 0 (keinen Gegenstand erinnert) und 10 (alle Gegenstände erinnert) erhalten.

Jetzt ist alles bereit: Wir können der einen Hälfte der Personen eine Tablette geben und der anderen Hälfte nicht, sie dann alle auf ihre Gedächtnisleistung hin testen. Dann können wir sehen, ob es eine “Co-relation” gibt. Wenn die Tablette funktioniert, werden diejenigen, die die Tablette eingenommen haben, hohe Punktzahlen im Test erzielen, diejenigen, die keine Tablette erhalten haben, erzielen weniger Punkte, und wir werden wissen, warum: die Tablette!

Nun sind die Dinge natürlich erheblich komplizierter: Zunächst müssen wir vermutlich exakt bestimmen, wie stark die Tabletten sein sollen, wie oft sie eingenommen werden müssen, wie lange sie eingenommen werden müssen, bevor wir unseren Gedächtnistest durchführen, und so weiter.

Wir müssen zudem sehr sorgsam mit allen Arten von Voreingenommenheit umgehen, die sich ins Experiment einschleichen könnten. Zuerst wollen wir sicher stellen, dass wir die gesamte Population generalisieren können. Wenn wir sehr spezifische, besondere Menschen für unser Experiment auswählen, treffen unsere Ergebnisse womöglich nur auf sie zu und nicht auf all die anderen Menschen, die von der Tablette profitieren könnten. Also brauchen wir ein zufälliges Sample. Das bedeutet, wir sollten so gut es geht versuchen, unsere Teilnehmer (die Personen im Experiment) zufällig aus der Zielpopulation auszuwählen. In diesem Fall würden wir eine Vielfalt an Alzheimerpatienten aus dem gesamten Land aussuchen. Ist das nicht möglich, sollten wir wenigstens in zufälliger Weise aus einer großen Gruppe auswählen.

Außerdem wäre es ein schlechtes Experiment, wenn wir uns erlaubten, einige Personen aufgrund einer Eigenschaft für die Kontrollgruppe auszusuchen und andere für die Experimetalgruppe. Wenn wir die Tablette zum Beispiel 20 Frauen geben würden und 20 Männer für die Kontrollgruppe auswählen, könnten wir nicht herausfinden, ob die Tablette jedem hilft oder ob bessere oder schlechtere Gedächtnisleistung etwas mit Männern und Frauen zu tun hat (etwas, das übrigens ein tatsächlicher Faktor ist!). Also müssen wir eine Zufallszuordnung zu Bedingungen [engl.: random assignment to conditions] bewerkstelligen.

Die ganze Randomisierung und wir sollten startklar sein, richtig? Falsch. Es gibt noch Voreingenommenheit des Experimentierenden sowie der Teilnehmer, die die Dinge verfälschen können. Voreingenommenheit der Teilnehmenden [engl.: subject bias] vollzieht sich, wenn die Leute in Ihrem Experiment irgend eine Vorahnung haben, was los ist und was erwartet wird. Eine Person, die weiß, dass die Tablette, die sie einnimmt, ihre Gedächtnisleistung verbessern soll, könnte sich beispielsweise mehr anstrengen, sich zu erinnern.

Was zu tun ist, ist die Teilnehmenden im Dunkeln zu lassen. Sagen Sie ihnen nicht, worum es bei der Tablette geht. Sagen Sie ihnen nicht, worum es beim Gedächtnistest geht. Hier kann ein ethisches Problem entstehen, und wir versuchen oft, dies zu umgehen, indem wir die freiwilligen Teilnehmer bitten, eine Verzichtserklärung zu unterzeichnen und sie erst hinterher zu informieren, ihnen zu sagen, wie wir sie irregeführt haben.

Wir würden auch den Personen in der “0” Bedingung irgend eine Art von Tablette verabreichen wollen, damit jeder zumindest irgend etwas einnimmt und niemand weiß, wer die eigentliche Tablette bekommt und wer nicht. Wirkungslose Tabletten werden als Placebos bezeichnet, und oftmals wird der Begriff auf alle Arten wirkungsloser Kontrollbedingungen ausgedehnt. Wenn wir zum Beispiel die Auswirkungen eines gewalttätigen Films überprüfen möchten, lassen wir die Kontrollgruppe vielleicht eine romantische Komödie ansehen, damit auch sie zumindest die gleiche Art der Aktivität erfüllt.

Es gibt auch Voreingenommenheit des Experimentierenden, und dies kann sich noch schädlicher auswirken als Voreingenommenheit der Teilnehmenden! Sie wissen, welchen Ausgang Ihre Untersuchung nehmen soll, egal, wie cool und objektiv Sie vorgeblich sind. Sie könnten den Teilnehmern subtile Hinweise geben, unabsichtlich. Beispielsweise könnten Sie den Personen, die die Tablette eingenommen haben, nur einen kleinen Bruchteil mehr Zeit für Antworten einräumen als den anderen. Die einzige Möglichkeit zur Kontrolle besteht darin, dass auch Sie selbst im Dunkeln bleiben. Arrangieren Sie die Dinge so, dass Sie (und Ihre Assistenten) zum Beispiel nicht wissen, welche Personen die wirksame Tablette eingenommen haben und welche den Placebo.

Kombinieren wir beide Zugangsweisen, bezeichnen wir das Experiment als Double-Blind: Sowohl Teilnehmende als auch Experimentierende sind “blind” für die Bedingungen. Heutzutage gilt alles, was nicht als Double-Blind Experiment ausgelegt wird, als verdächtig! Unglücklicher Weise können die meisten Experimente im Bereich Therapie oder Erziehungstechniken nicht im Sinne des Double-Blind durchgeführt werden, also sind viele bedeutende Studien nicht so stark, wie wir es gern sähen.

In unserem Beispiel wird die Statistik, die wir anwenden, sich mit den Unterschieden in Punktzahlen der Kontrollgruppe und der Experimentalgruppe befassen. Jede Gruppe wird ihr arithmetisches Mittel (Durchschnitt) haben und ebenso eine Standardabweichung (wie sehr die Testresultate gestreut sind). Die Statistik wird festlegen, ob die Unterschiede zwischen den beiden Gruppen wahrscheinlich signifikant sind oder wahrscheinlicher Zufallsresultate darstellen.

Andere Studien könnten eine der Korrelation sehr ähnliche Statistik verwenden. Wenn wir beispielsweise das Gedächtnis bei 20 Alzheimerpatienten testen, bevor wir ihnen unsere neue Tablette verabreichen, und ihnen dann einen anderen Test vorlegen, nachdem sie die Tablette einen Monat lang eingenommen haben, können wir die beiden Messungen so vergleichen, als hätten wir die Länge ihrer Füße und ihre Schuhgröße gemessen.

Es gibt Dutzende von Varianten im experimentellen Design sowie der anwendbaren Statistik, jeweils mit eigenen Vor- und Nachteilen. Studierende der Psychologie sind traditionell gut in Statistik und Experimentaldesign ausgebildet, und sie beginnen oft Karrieren, bei denen es um Datensammlung und Testreihen für Firmen, Organisationen oder die Regierung geht. Und einige von ihnen führen Experimente in der Psychologie selbst durch!

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