Das Experiment in der Psychologie: Definition, Merkmale, Arten

Was ist ein Experiment und welche Arten gibt es? Wie sieht ein gutes experimentelles Design aus?
Dieser Beitrag beschreibt diesen Forschungsansatz der Psychologie. Er geht ein auf Merkmale, die unabhängige Variable, die abhängige Variable und Störvariablen. Zudem klärt er den Unterschied zwischen Quasi-Experiment und echtem Experiment. Los geht es mit der Definition und Merkmalen wie diese in einer experimentellen Versuchsanordnung erfüllt sein sollten. …

In diesem Beitrag:

Experiment: Definition und Merkmale

Was ist ein Experiment? Hier die Definition und Beschreibung eines experimentellen Designs. Experimente sind durch vier Merkmale gekennzeichnet, die in der Praxis unterschiedlich stark ausgeprägt sein können, wie folgende Abbildung zeigt.

Experiment: Experimentelle Designs haben vier Merkmale per Definition — Experiment: Experimentelle Designs haben vier Merkmale

Aus diesen Merkmalen leitet sich auch die Definition für ein Experiment ab:

Ein ist ein Forschungsansatz der gekennzeichnet ist durch die Beschreibbarkeit von Versuchsbedingungen, Wiederholbarkeit, willkürliche der unabhängigen und von Störvariablen .

Diese vier Merkmale von Experimenten bedeuten im Detail:

Beschreibbarkeit der Versuchsbedingungen ist ein zentrales Merkmal von Experimenten. Die Beschreibbarkeit der Bedingungen ist die Grundlage dafür, dass die Ergebnisse sinnvoll interpretiert werden können und dass das Experiment von anderen Forschern wiederholt werden kann. Natürlich kann man gerade in der Psychologie nie alle Bedingungen beschreiben, wird sich daher auf die vermutlich bedeutsamen Bedingungen beschränken. Selbst wenn es sich nicht um ein Experiment handelt ist die Beschreibbarkeit der Versuchsbedingungen für sämtliche Studien ein zentrales Qualitätsmerkmal.
Willkür kennzeichnet die Möglichkeit die unabhängige Variable bzw. die unabhängigen Variablen frei manipulieren zu können. Erst durch diese willkürliche Manipulation können wirklich zuverlässig Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge überprüft oder gefunden werden. Willkürliche Manipulation von Variablen ist gerade in der Feldforschung häufig nicht möglich. Man wird bei einem breiten Kundenstamm nicht die Vertrauenstreiber in Mobilfunkanbieter willkürlich gestalten können, muss sich hier also auf zufällige Variation verlassen.
Kontrolle von Störvariablen ist ein zentrales Qualitätsmerkmal von allen Forschungsstudien, sowohl in Praxis als auch in der Wissenschaft. Wirken Störvariablen wie etwa Erwartungen des Versuchsleiters, Stimmungen der Versuchspersonen oder Ablenkung durch Lärm, sind Ergebnisse letztendlich nicht brauchbar, mit äußerster Vorsicht zu interpretieren. Es ist also wichtig, Störvariablen ganz auszuschalten oder zumindest zu erheben, um ihre Effekte abschätzen und aus den Ergebnissen heraus rechnen zu können.
Wiederholbarkeit ist stark Abhängig von der Beschreibbarkeit der Versuchsbedingungen der Willkür und der Kontrolle von Störvariablen. Sie ist eine Voraussetzung für wissenschaftliche Forschung überhaupt, da Wiederholbarkeit das Überprüfen der Ergebnisse ermöglicht und es ermöglicht, Experimente zu erweitern und neue Fragestellungen zu überprüfen. In der Psychologie gestaltet sich diese Forderung wesentlich schwieriger als in anderen Wissenschaften. Meist kann man z. B. nicht dieselben Versuchspersonen verwenden, da sich hier Trainingseffekte zeigen. Man wird sich also einer Wiederholung unter gleichen Bedingungen soweit möglich annähern.

Im Folgenden eine kurze Erklärung der verschiedenen Arten von Variablen.

Abhängige Variable

Eine abhängige Variable ist die Variable in einem Experiment, bei der man eine Wirkung beobachten möchte. Ein Beispiel: Man möchte herausfinden, wie stark ein neues monetäres Anreizsystem die Arbeitsleistung von Professoren beeinflusst. Dann sind die abhängigen Variablen Indikatoren für die Qualität und Quantität der Arbeitsleistung. Möglich wäre also als abhängige Variable die Bewertung der Lehrveranstaltungen durch die Studenten zu nehmen.

Die abhängige in einem ist die auf der man eine Wirkung beobachtet.

Unabhängige Variable

Die unabhängige Variable in einem Experiment ist die Variable, die man verändert. Man möchte bei dieser Variable herausfinden, ob ein Wirkzusammenhang mit der unabhängigen Variable besteht. In unserem Beispiel ist die unabhängige Variable das monetäre Anreizsystem. Man möchte herausfinden, ob dieses die Arbeitsleistung von Professoren beeinflusst. Dafür verändert man die unabhängige Variable und beobachtet, ob sich dadurch Veränderungen bei der abhängigen Variable ergeben. Beispielsweise führt man an einer Universität das monetäre Anreizsystem ein und beobachtet, ob die Professoren sich dadurch anders verhalten in leistungsbezogenen Bereichen – etwa ob sie mehr Artikel publizieren, mehr Forschungsgeld akquirieren oder zufriedenere Studierende haben.

Die unabhängige in einem ist die , die man einsetzt oder verändert, um deren Auswirkung auf eine oder mehrere andere Variablen zu beobachten.

Störvariablen

Störvariablen sind Variablen bzw. Einflüsse, die ein Experiment stören und den Zusammenhang der unabhängigen und der abhängigen Variablen verschleiern. In unserem Beispiel könnte es also sein, dass an einer Universität ein neues monetäres Anreizsystem eingeführt wird. Dummerweise reduziert man gleichzeitig das Lehrdeputat der Professoren, sie müssen nicht mehr so viele Lehrveranstaltungen je Semester halten. Wenn man jetzt Veränderungen bei der Publikation von Artikeln, der Menge an Forschungsgeld oder der Zufriedenheit von Studenten beobachtet, weiß man nicht mehr woran es gelegen hat: Liegt es daran, dass die Professoren mehr zeit haben, da sie weniger unterrichten müssen ? Oder liegt es am neuen monetären Anreizsystem? Es wirkt also eine Störvariable, die eine Interpretation der Ergebnisse des Experimentes unmöglich macht oder zumindest sehr erschwert.

Störvariablen sind Variablen, die entweder abhängige oder unabhängige Variablen oder deren Zusammenhang beeinflussen und nicht kontrolliert werden.

In der Praxis ist vieles nicht so perfekt wie in der Theorie.

Quasi-Experiment vs. echtes Experiment

Grundlegend unterscheiden sich Forschungsansätze danach, wie stark die Merkmale eines experimentellen Ansatzes ausgeprägt sind. Hier kann von einem Kontinuum gesprochen werden. Das Ideal eines echten Experimentes kann nie voll erreicht werden.

Häufig wird man bei psychologischen Fragestellungen in der Praxis daher mit so genannten Quasi-Experimenten arbeiten. Diese sind dadurch gekennzeichnet, dass eine Variation bei einer unabhängigen Variable nicht in der Hand des Forschers liegt aber von einem Unternehmen durchgeführt wird. Etwa eine Preisänderung oder eine neuartige Marketingkommunikation oder ein Anreizsystem, um Mitarbeiter zu motivieren. Die willkürliche Variation der unabhängigen Variable ist also nicht gegeben. Zudem ist auch die Wiederholbarkeit bei Ereignissen im Feld meist nicht möglich, zumindest sehr schwer. Auch Störvariablen lassen sich hier nicht gut kontrollieren. Das Ideal eines echten Experimentes kann daher in Laborumgebungen am besten angenähert werden, bei Feldstudien ist ein echtes Experiment dagegen sehr schwer umsetzbar. Folgende Tabelle zeigt das Quasi-Experiment im Verglich mit einem echten Experiment (angelehnt an Neumann, 2003b, S. 83).

	echtes Experiment	Quasi-Experiment
Beschreibbarkeit der Versuchsbedingungen	gegeben	gegeben (aber oft komplex, da keine Laborbedingungen)
Wiederholbarkeit	gegeben	annähernd gegeben (da sich die Situation im Feld ändert, Maßnahmen abgeschlossen wurden)
willkürliche Veränderung der unabhängigen Variable(n)	gegeben	meist nicht gegeben (Veränderung wird von anderen kontrolliert, nicht mit Erkenntnisinteresse, sondern nach betrieblicher Rationalität und Zweckmäßigkeit, Forscher wohnen dem nur bei)
Kontrolle von Störvariablen	gegeben	nicht gegeben (Störvariablen können nur gemessen und ggf. etwas reduziert werden)

Aus der Tabelle wird klar, dass Quasi-Experimente viele Abstriche machen. Ihr Vorteil ist aber, dass sie oftmals im Feld vor Ort bei Mitarbeitern und Kunden in deren natürlicher Situation stattfinden. Man spricht dann von Feld-Experimenten.

Ex-post-facto-Design

Die allermeisten Designs in der Forschungspraxis sind so genannte Ex-post-facto-Designs.
Ex-post-facto-Designs erheben lediglich Daten zu einem Zeitpunkt und ohne jegliche Manipulation einer unabhängigen Variablen. Ein klassisches Beispiel wäre eine Kundenbefragung oder eine Mitarbeiterbefragung. Zusammenhänge von Variablen können dann nur durch statistische Korrelationen aufgezeigt werden. Eine Feststellung von Ursache und Wirkung ist bei solchen Designs allerdings nicht möglich. Zusammenhänge müssen hier dann rein mit Logik und Theorie interpretiert werden.

Der letzte Abschnitt gibt Literaturhinweise zur weiteren Vertiefung.