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Die experimentelle Forschung wird durchgeführt, um die Wirkung eines Programms oder einer Behandlung zu analysieren und zu verstehen. Es gibt drei Arten von experimentellen Forschungsplänen – präexperimentelle Pläne, echte experimentelle Pläne und quasi-experimentelle Pläne.
In diesem Blog werden wir uns mit präexperimentellen Versuchsplänen befassen. Lassen Sie uns zunächst die präexperimentelle Forschung erklären.
Wie der Name schon sagt, findet die präexperimentelle Forschung statt, noch bevor das eigentliche Experiment beginnt. Sie dient dazu, den Einfluss der Forscher auf eine Gruppe von Personen zu ermitteln. So können sie feststellen, ob sich die Investition von Kosten und Zeit für die Durchführung eines echten Experiments lohnt. Die präexperimentelle Forschung ist also ein erster Schritt, um die Intervention des Forschers zu rechtfertigen.
Der präexperimentelle Ansatz bietet eine gewisse Garantie dafür, dass das Experiment in vollem Umfang erfolgreich durchgeführt werden kann.
Das präexperimentelle Design umfasst eine oder mehrere Versuchsgruppen, die gegen bestimmte Behandlungen beobachtet werden. Es ist die einfachste Form des Forschungsdesigns, die den grundlegenden Schritten eines Experiments folgt.
Beim präexperimentellen Design gibt es keine Vergleichsgruppe. Das bedeutet, dass ein Forscher zwar behaupten kann, dass die Teilnehmer, die eine bestimmte Behandlung erhalten haben, eine Veränderung erfahren haben, aber er kann nicht zu dem Schluss kommen, dass die Veränderung durch die Behandlung selbst verursacht wurde.
Das Forschungsdesign kann dennoch für die Sondierungsforschung nützlich sein, um die Durchführbarkeit weiterer Studien zu testen.
Wir wollen verstehen, wie sich das präexperimentelle Design von echten und Quasi-Experimenten unterscheidet:
Die obige Tabelle gibt Aufschluss über die Funktionsweise der präexperimentellen Studien. Wir können also sagen, dass es eigentlich darum geht, die Behandlung zu testen und zu prüfen, ob sie das Potenzial hat, eine Veränderung zu bewirken oder nicht. Aus denselben Gründen ist es ratsam, Präexperimente durchzuführen, um das Potenzial eines echten Experiments zu bestimmen.
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Angenommen, Sie haben nun ein besseres Verständnis für das gesamte Konzept der präexperimentellen Planung, dann ist es an der Zeit, sich mit den verschiedenen Arten und ihrer Funktionsweise zu befassen:
Ein-Fallstudien-Design
Die einmalige Fallstudie vergleicht die Ergebnisse nach dem Test mit den erwarteten Ergebnissen. Sie macht deutlich, was das Ergebnis ist und wie der Fall ohne die Behandlung ausgesehen hätte.
Beispiel:
Ein Teamleiter möchte in seinem Unternehmen ein neues Programm für soziale Kompetenzen einführen. Die Mitarbeiter können am Ende des ersten Monats gemessen werden, um zu sehen, wie sich ihre sozialen Kompetenzen verbessert haben. Der Teamleiter wird wissen, wie sich das Programm auf die Mitarbeiter auswirkt.
Ein-Gruppen-Pretest-Posttest-Design
Wie der Name schon sagt, umfasst sie eine Gruppe, für die ein Vor- und ein Nachtest durchgeführt wird. Der Vortest gibt Aufschluss darüber, wie die Gruppe vor der Behandlung war. Der Posttest hingegen ermittelt die Veränderungen in der Gruppe nach der Behandlung.
Dies klingt wie ein echtes Experiment, aber da es sich um ein Präexperiment handelt, gibt es keine Kontrollgruppe.
Beispiel:
In Anlehnung an das vorherige Beispiel wird der Teamleiter hier zwei Tests durchführen. Einen vor der Implementierung des Soft-Skill-Programms, um das Niveau der Mitarbeiter vor der Schulung zu ermitteln. Und einen Test nach der Schulung, um den Stand der Mitarbeiter nach der Schulung zu ermitteln.
Da er nun einen Bezugsrahmen hat, weiß er genau, wie das Programm den Mitarbeitern geholfen hat.
Beim statischen Gruppenvergleichsdesign werden die beiden Gruppen beobachtet, während die eine die Behandlung durchläuft und die andere nicht. Anschließend werden sie miteinander verglichen, um das Ergebnis der Behandlung zu ermitteln.
Beispiel:
Der Teamleiter beschließt, dass eine Gruppe von Mitarbeitern an einem Soft-Skills-Training teilnimmt, während die andere Gruppe als Kontrollgruppe fungiert und kein Programm erhält. Er vergleicht dann beide Gruppen und findet heraus, dass die Behandlungsgruppe ihre Soft Skills besser entwickelt hat als die Kontrollgruppe.
Aufgrund dieser Arbeitsweise wird das statische Gruppenvergleichsdesign im Allgemeinen auch als quasi-experimentelles Design angesehen.
In diesem Abschnitt wollen wir die Merkmale des präexperimentellen Designs aufzeigen:
Unter Validität versteht man den Grad, in dem Daten oder Ergebnisse die Realität korrekt widerspiegeln. Und im Falle eines präexperimentellen Forschungsdesigns ist dies ein schwieriger Fall. Der Grund dafür ist, dass das Testen einer Hypothese oder das Lösen eines Problems eine ziemlich schwierige Aufgabe sein kann, um nicht zu sagen fast unmöglich. Aus diesem Grund ist es für die Forscher schwierig, die Ergebnisse aus dem präexperimentellen Design auf das eigentliche Experiment zu verallgemeinern.
Da das präexperimentelle Design im Allgemeinen keine Vergleichsgruppen hat, mit denen die Ergebnisse konkurrieren könnten, ist es für die Forscher ziemlich offensichtlich, dass sie den Ergebnissen Glauben schenken müssen. Ohne Vergleich ist es schwer zu sagen, wie signifikant oder gültig das Ergebnis ist. Denn es besteht die Möglichkeit, dass das Ergebnis aufgrund von unvorhergesehenen Änderungen in der Behandlung, der Reifung der Gruppe oder einfach nur durch Zufall zustande kam.
Nehmen wir an, alle oben genannten Parameter sprechen für Ihr Experiment, Sie haben sogar eine Kontrollgruppe, mit der Sie es vergleichen können, aber dann bleibt immer noch ein Problem. Und das ist die Frage, welche „Art“ von Gruppen wir für die echten Experimente bekommen. Es ist möglich, dass sich die Probanden in Ihrem Prä-Experimentellen Design sehr von den Probanden unterscheiden, die Sie für das echte Experiment haben. Wenn dies der Fall ist, werden sich Ihre Ergebnisse auch bei konstanter Behandlung ändern.
Dies fasst die Grundlagen des präexperimentellen Designs zusammen und wie es sich von anderen experimentellen Forschungsdesigns unterscheidet. Wenn Sie wissen möchten, wie Sie Umfragesoftware zur Durchführung Ihrer experimentellen Forschung einsetzen können, vereinbaren Sie einen Termin mit uns.
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Pre-experimental design is a research method that happens before the true experiment and determines how the researcher’s intervention will affect the experiment.
An example of a pre-experimental design would be a gym trainer implementing a new training schedule for a trainee.
Characteristics of pre-experimental design include its ability to determine the significance of treatment even before the true experiment is performed.
Researchers want to know how their intervention is going to affect the experiment. So even before the true experiment starts, they carry out a pre-experimental research design to determine the possible results of the true experiment.
The pre-experimental design deals with the treatment’s effect on the experiment and is carried out even before the true experiment takes place. While a true experiment is an actual experiment, it is important to conduct its pre-experiment first to see how the intervention is going to affect the experiment.
The true experimental design carries out the pre-test and post-test on both the treatment group as well as a control group. whereas in pre-experimental design, control group and pre-test are options. it does not always have the presence of those two and helps the researcher determine how the real experiment is going to happen.
The main difference between a pre-experimental design and a quasi-experimental design is that pre-experimental design does not use control groups and quasi-experimental design does. Quasi always makes use of the pre-test post-test model of result comparison while pre-experimental design mostly doesn’t.
Non-experimental research methods majorly fall into three categories namely: Cross-sectional research, correlational research and observational research.
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