Experimentelles design

In diesem Artikel wird erklärt, was experimentelles Design in der Statistik ist und wofür es verwendet wird. Außerdem erfahren Sie, wie ein Versuchsplan erstellt wird und ein Beispiel für einen solchen Plan.

Was ist ein experimentelles Design?

Experimentelles Design ist eine statistische Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen der unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen . Daher beinhaltet das experimentelle Design die absichtliche Manipulation der unabhängigen Variablen, um zu analysieren, welche Auswirkungen sie auf die abhängige Variable hat.

Somit dient das experimentelle Design dazu, einen Hypothesentest gegenüberzustellen, sodass die aus der durchgeführten Forschung gezogenen Schlussfolgerungen verwendet werden, um festzustellen, ob die Hypothese der Studie wahr oder falsch ist.

Im Allgemeinen wird in einem experimentellen Design normalerweise der Einfluss einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable untersucht; Es kann jedoch auch die Wirkung zweier oder mehrerer unabhängiger Variablen auf die abhängige Variable untersucht werden.

Es ist zu beachten, dass die zu analysierenden Variablen isoliert werden müssen, damit die Schlussfolgerungen korrekt sind, und daher müssen externe Variablen kontrolliert werden.

So erstellen Sie einen Versuchsplan

Die Schritte zur Durchführung eines Versuchsplans sind:

1. Studienvariablen definieren : Die unabhängige Variable und die abhängige Variable der Untersuchung müssen bestimmt werden.
2. Stellen Sie die statistische Hypothese auf : Die Arbeitshypothese muss definiert werden, d. h. welche Beziehung zwischen den Variablen besteht, die die Studie nachweisen soll.
3. Bei der Gestaltung der experimentellen Studie müssen Sie planen, wie Sie die Untersuchung durchführen, um zu versuchen, die Arbeitshypothese zu widerlegen.
4. Untersuchen Sie eine Stichprobe : Analysieren Sie, wie sich der Wert der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable auswirkt. Normalerweise können nicht alle Individuen der Bevölkerung untersucht werden, daher muss man sich auf eine repräsentative Stichprobe konzentrieren.
5. Schlussfolgerungen ziehen : Ziehen Sie aus den erhaltenen Ergebnissen Schlussfolgerungen und bestimmen Sie, ob die Arbeitshypothese wahr oder falsch ist.

Denken Sie daran, dass jede statistische Studie genau, zuverlässig und reproduzierbar sein muss. Befolgen Sie daher unbedingt diese drei Grundsätze, bevor Sie viel Zeit und Mühe in das Projekt investieren.

Beispiel für experimentelles Design

Um das Konzept vollständig zu verstehen, schauen wir uns ein einfaches Beispiel für experimentelles Design an.

In diesem Fall wollen wir untersuchen, ob die Schlafdauer die Stimmung am Arbeitsplatz beeinflusst. Daher ist die unabhängige Variable die durchschnittliche Anzahl der Schlafstunden und die abhängige Variable die Stimmung der Arbeitnehmer.

Die Nullhypothese der Studie lautet also, dass Schlafstunden keine Veränderung der Stimmung der Menschen bewirken, während die Alternativhypothese lautet, dass Schlafstunden die Stimmung beeinflussen.

Um die Arbeitshypothese zu untersuchen, haben wir daher zufällig zwei Gruppen von Arbeitnehmern mit je 30 Personen aus demselben Unternehmen ausgewählt. Zwei Wochen lang schläft eine Gruppe 8 Stunden am Tag und die andere Gruppe maximal 5 Stunden am Tag.

Um dann die Stimmung der Teilnehmer zu beurteilen, werden wir am letzten Tag eine Stichprobe von 20 Arbeitern, die nicht an der Studie teilgenommen haben, bitten, die Stimmung jedes Teilnehmers in den letzten zwei Wochen zu bewerten. Die Bewertungen reichen von 1 bis 5, wobei 1 die schlechteste und 5 die beste Bewertung ist.

Nach Durchführung des Experiments erhielt die Gruppe, die 8 Stunden am Tag schlief, eine durchschnittliche Bewertung von 4,1, die Gruppe, die nur 5 Stunden am Tag schlief, erhielt jedoch eine durchschnittliche Bewertung von 2,7.

Der Unterschied zwischen den beiden Mitteln scheint offensichtlich, aber mit bloßem Auge lässt sich eine solche Schlussfolgerung nicht ziehen. Daher wurde ein Hypothesentest zur Differenz der Mittelwerte durchgeführt und wir kommen tatsächlich zu dem Schluss, dass die beiden Mittelwerte statistisch unterschiedlich sind. Die Nullhypothese, dass Schlafstunden die Arbeitsstimmung beeinflussen, wird daher abgelehnt.

Arten des experimentellen Designs

Arten von experimentellen Designs sind:

• Vorexperimentelles Design : Eine Variable wird beobachtet, ohne die unabhängige Variable absichtlich zu ändern. Beispiel: Ein Lehrer wendet bei seinen Schülern eine neue Unterrichtsmethode an und analysiert nach einem Semester, ob sich die Noten seiner Schüler verbessert haben oder nicht.
• Echtes experimentelles Design : Es werden zwei Kontrollgruppen gebildet, sodass in einer Gruppe die unabhängige Variable manipuliert wird und in der anderen Gruppe nicht. Auf diese Weise ist es möglich, den Einfluss der unabhängigen Variablen zwischen den beiden Gruppen zu vergleichen. Beispiel: Von zwei zufällig gebildeten Kontrollgruppen, deren Mitglieder an einer bestimmten Krankheit leiden, wird nur einer Gruppe ein Medikament verabreicht, um zu beurteilen, ob sich der Zustand der Patienten im Vergleich zu denen, die das Medikament nicht eingenommen haben, verbessert. Medizin.
• Quasi-experimentelles Design : Diese Art des experimentellen Designs ähnelt der vorherigen, aber die Kontrollgruppen werden nicht zufällig ausgewählt, sondern bereits gebildete Gruppen werden untersucht. Beispielsweise wird die Umsetzung eines neuen Bildungssystems in zwei verschiedenen Klassen untersucht.

Experimentelles Design und faktorielles Design

Das faktorielle Design ist eine Art von Experiment, das einige Ähnlichkeiten mit dem experimentellen Design aufweist. Im Folgenden werden wir daher kurz sehen, was diese Art von Forschung beinhaltet.

In der Statistik ist der faktorielle Versuchsplan ein Experiment, das aus zwei oder mehr Faktoren besteht und darüber hinaus jeder dieser Faktoren unterschiedliche Werte oder Niveaus hat. Daher wird in einem faktoriellen Design untersucht, wie sich jeder dieser Faktoren auf die abhängige Variable auswirkt, und es wird auch die Auswirkung der Interaktion zwischen mehreren Faktoren auf die Antwortvariable analysiert.

Daher besteht der Hauptunterschied zwischen dem experimentellen Design und dem faktoriellen Design in der Anzahl der unabhängigen Variablen. Ein experimenteller Entwurf wird normalerweise mit einer einzelnen unabhängigen Variablen durchgeführt, während ein faktorieller Entwurf im Allgemeinen mit zwei oder mehr unabhängigen Variablen arbeitet.