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Das experimentelle Forschungsdesign ist ein wissenschaftlicher Ansatz, der zwei Gruppen von Variablen umfasst. In der Forschung wird eine Variable vom Forscher manipuliert, um die Veränderungen zu messen, die sie in der anderen Variable verursacht.
Die experimentelle Forschung eignet sich am besten, wenn der Forscher eine Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen den Variablen herstellen möchte. Die Forschung kann je nach Art des Experiments in einer natürlichen Umgebung oder im Labor durchgeführt werden.
Sobald Sie verstanden haben, was experimentelle Forschung ist, müssen Sie das System und den Prozess der Versuchsplanung erlernen, um gute Forschung durchzuführen. In diesem Artikel werden wir die Planung von Experimentalforschung besprechen.
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Der Prozess beinhaltet die Bestimmung einer Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen zwei Variablen. Bei der Versuchsplanung werden Entscheidungen bezüglich der folgenden Komponenten getroffen.
In einer Studie über den Einfluss verschiedener Düngemitteltypen auf das Wachstum von Setzlingen sind die Variablen „verschiedene Düngemittel“ und „Wachstum von Setzlingen“.
Erläuternde Variablen: Unterschiedliche Düngemittel
Diese Variable unterliegt der Kontrolle des Forschers. Der Forscher manipuliert die erklärende Variable, um die Veränderungen zu beobachten und zu messen, die sie in der Antwort Variablen, in diesem Fall „Wachstum des Schösslings“, verursacht.
Antwortvariable: Wachstum des Setzlings
Diese Variable wird unter Beobachtung gehalten. Der Forscher manipuliert die Reaktionsvariable nicht, sondern beobachtet lediglich die Veränderungen, die durch die erklärende Variable „verschiedene Arten von Düngemitteln“, die bei den Probenahmen eingesetzt werden, verursacht werden.
Die Wahl der Behandlung in einem Versuchsplan hängt von der erklärenden Variable und ihren Werten ab.
Wenn es nur eine erklärende Variable gibt, hängt die Behandlung vom Niveau der Variablen ab.
Wenn mehrere erklärende Variablen beteiligt sind, wird die Behandlung eine Kombination der Variablen Niveaus sein.
Die Versuchseinheit ist die Komponente des Versuchsplans, der die Behandlung zugewiesen wird.
Wenn das Ziel einer Studie beispielsweise darin besteht, die Auswirkungen von Alkohol auf das Gedächtnis von Amerikanern im Alter zwischen 19 und 22 Jahren zu untersuchen, wären die grundlegenden Versuchseinheiten College-Studenten.
Die Stichprobengröße ist die experimentelle Einheit in einem Forschungsdesign. Sie wird auf der Grundlage der Verfügbarkeit von Ressourcen, der Genauigkeit der Schätzung und anderer Faktoren festgelegt. Für bessere statistische Schlussfolgerungen ist ein größerer Stichprobenumfang die beste Option.
Bei der Replikation wird die Behandlung unter denselben Bedingungen in einem Versuchsplan wiederholt. Durch die Replikation werden Fehler im Experiment vermieden. Wenn die Behandlung wiederholt wurde, kann jeder Unterschied im Ergebnis gegenüber dem vorherigen Experiment festgestellt werden; dies ist ein Zufallsfehler.
Der Stichprobenumfang entspricht der Anzahl der Wiederholungen jeder Behandlung unter denselben Bedingungen.
Nehmen wir an, Sie möchten die Auswirkungen der Temperatur in einem irdenen Topf untersuchen. Sie bereiten 3 Öfen mit Temperaturen von – niedrig, mittel und hoch – vor und weisen jeder Temperatur zufällig 4 Tontöpfe aus derselben Form zu.
Objekte oder Personen werden nach dem Zufallsprinzip einer Versuchsgruppe zugewiesen. Die Randomisierung wird in einem Versuchsplan verwendet, um mögliche Verzerrungen durch die Bildung einer homogenen Behandlungsgruppe auszuschließen.
Wie bereits erwähnt, gibt es zwei Hauptvarianten der Randomisierung in Versuchsplänen
Vollständige Randomisierung: In diesem Fall werden die Probanden oder Objekte nach dem Zufallsprinzip einer Gruppe zugewiesen.
Randomisiertes Blockdesign: Der Forscher teilt die Versuchspersonen in eine homogene Gruppe ein und ordnet sie dann nach dem Zufallsprinzip einer Behandlungsgruppe zu.
Der erste Schritt besteht darin, das für Ihren Zweck geeignete Forschungsproblem zu ermitteln. Das Forschungsproblem kann Ihnen bei der Formulierung der Hypothese helfen, so dass Sie Ihr Experiment planen und durchführen können, um zu den richtigen Schlussfolgerungen zu gelangen.
Die Identifizierung Ihres Forschungsproblems erleichtert Ihnen die Planung der weiteren Schritte, die Sie für die Durchführung der Untersuchung unternehmen müssen. Es kann Ihnen außerdem helfen, die Faktoren und Komponenten zu bestimmen, die sich auf die Versuchsplanung auswirken, wie z. B. die Verfügbarkeit von Ressourcen, die Bedeutung der Forschung, Sicherheitsmaßnahmen oder ethische Bedenken und andere Überlegungen.
Nach der Festlegung des Forschungsproblems ist es immer eine gute Idee, die Literatur zu diesem Problem zu prüfen. Dies kann Ihnen helfen, Fakten aufzudecken, die Sie vielleicht nicht bedacht haben, oder Ihnen sogar Ideen für Forschungsziele geben.
Nachdem Sie Ihr Forschungsproblem identifiziert haben, ist die Hypothese Ihr nächstes Anliegen. Eine Hypothese ist keine Frage für den Versuchsplan, sondern eine theoretische oder überprüfbare Aussage. Ihre Hypothese wird Ihnen helfen, eine logische Beziehung zwischen den Variablen zu bestimmen.
Ihre Hypothese ist eine fundierte Vermutung, um die herum Sie Ihr Experiment durchführen werden. Die Hypothese wird Ihnen helfen, den Grund zu verstehen, warum etwas passiert.
Nachdem Sie ein Forschungsproblem und eine Hypothese aufgestellt haben, müssen Sie nun Ihr Experiment planen. Ein Experiment erfordert klare Vorgaben, wie ein Bauplan. In der Versuchsplanung wird erläutert, welche Komponenten benötigt werden und wie diese Ressourcen zur Durchführung des Versuchs eingesetzt werden.
Sie müssen den von Ihnen erstellten Versuchsplan im eigentlichen Experiment umsetzen, um die Gültigkeit Ihrer Hypothese zu beweisen. Die Durchführung des Experiments umfasst die Schritte, die Sie bei der Planung des Experiments verwenden.
Die Schlussfolgerung des Experiments beinhaltet die Lösung, die Sie am Ende in Abhängigkeit von den Forschungsergebnissen bereitstellen werden. Die Schlussfolgerung wird zeigen, ob Ihre Hypothese gültig war oder nicht.
Die Ergebnisse der Untersuchung sollten sowohl Ihre Hypothese als auch das Forschungsproblem beantworten.
Wie bereits erwähnt, müssen Sie Ihr Forschungsproblem ermitteln und in eine Hypothese umwandeln, um mit dem Versuchsplan beginnen zu können. Wenn Sie Ihre Hypothese definieren, stellen Sie auch die beiden Gruppen von Variablen vor.
Die am Experiment beteiligten Variablen sind
Lassen Sie uns die verschiedenen Variablen anhand eines Beispiels verstehen.
Sie führen eine Studie durch, um die Auswirkungen des Hörens von klassischer Musik vor dem Schlafengehen auf das Schlafverhalten zu untersuchen. Ihr spezifisches Ziel ist es, herauszufinden, wie sich die Zeit, die Sie mit dem Hören klassischer Musik verbringen, auf die Schlafdauer auswirkt.
In diesem Fall,
Unabhängige Variable: Mit dem Hören klassischer Musik verbrachte Stunden
Abhängige Variable: Schlafstunden pro Nacht
Äußere Variable: Natürlicher Schlafrhythmus jedes Teilnehmers
Nun müssen Sie sich überlegen, wie Sie das Experiment kontrollieren wollen;
Kontrolle: Sie messen den Unterschied zwischen dem Schlaf mit dem Hören von klassischer Musik und dem Schlaf ohne das Hören von klassischer Musik.
Die Behandlung in einem Versuchsplan hängt von der erklärenden Variable oder der kontrollierten unabhängigen Variable ab. In der experimentellen Forschung wirkt sich die Art und Weise, wie die unabhängige Variable manipuliert wird, auf die Gültigkeit des Experiments aus, und zwar in dem Maße, wie das Ergebnis verallgemeinert werden kann.
Anhand dieses Beispiels können Sie das Niveau der Variablen wie folgt festlegen:
Kategorische Variable: Kein Hören von klassischer Musik, wenig Zeit zum Hören von klassischer Musik, und viel (Zeit) zum Hören von klassischer Musik.
Kontinuierliche Variable: Minuten, die jeden Abend mit dem Hören klassischer Musik verbracht werden
Die Zuordnung der Probanden zu den experimentellen Behandlungen ist wichtig für relevante und gültige Ergebnisse.
Zunächst müssen Sie Ihre Stichprobengröße festlegen. Die Stichprobengröße gibt die Anzahl der Teilnehmer an dem Experiment an. Je größer die Stichprobengröße ist, desto genauer ist die statistische Aussagekraft Ihres Experiments.
Der nächste Schritt besteht darin, die Versuchspersonen nach dem Zufallsprinzip den Behandlungsgruppen zuzuordnen. Jede Gruppe wird einer anderen Stufe der Behandlung zugewiesen. Angenommen, wir verwenden eine kategoriale Variable für die Behandlung, dann wird jede Gruppe folgendermaßen behandelt: Kein Hören von klassischer Musik, wenig Zeit zum Hören von klassischer Musik und viel (Zeit) zum Hören von klassischer Musik.
Sie können sich auch dafür entscheiden, eine Kontrollgruppe in den Versuchsplan aufzunehmen. Diese Gruppe erhält keine Behandlung, der Forscher greift nicht ein, d. h. keine Manipulation oder Veränderung der Variablen. Diese Gruppe demonstriert, was mit der Versuchsperson ohne jegliche Intervention geschieht.
Es gibt zwei Möglichkeiten, wie Sie die Versuchspersonen den Behandlungen zuordnen können:
Randomisierung:
Bei der vollständigen Randomisierung werden die Probanden nach dem Zufallsprinzip den Behandlungsgruppen zugewiesen.
Beim randomisierten Blockdesign werden Personen anhand gemeinsamer Merkmale in Gruppen eingeteilt und dann nach dem Zufallsprinzip den Behandlungen zugewiesen.
Between-subjects oder Within-subject Design:
Bei einem Between-Subject-Design erhalten die Personen nur eine Behandlungsstufe im Versuchsplan.
Beim Within-Subject-Design erhält jeder Teilnehmer bzw. jede Versuchsperson nacheinander alle Behandlungsstufen. Die Reaktion auf jede Behandlung wird beobachtet und gemessen.
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Sie möchten, dass Ihre Ergebnisse valide und genau sind; Sie sollten in der Lage sein, sie zu verallgemeinern. Es geht darum, das Ergebnis fehlerfrei zu halten oder den Fehler zu begrenzen.
Im obigen Beispiel können Sie die abhängige Variable auf zwei Arten messen:
Ein guter Versuchsplan prüft alle im Artikel genannten Schritte und Komponenten. Er berücksichtigt alle Faktoren, um Daten zu generieren, die gültig, relevant und genau sind. Das Ergebnis eines guten Versuchsplans wird beweisen, ob die Hypothese gültig ist oder nicht.
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