Matched-pair-design: definition + beispiele

Ein Matched-Pair-Design ist ein experimentelles Design, das verwendet wird, wenn ein Experiment nur zwei Behandlungsbedingungen aufweist. Die Probanden des Experiments werden auf der Grundlage einer Variablen, mit der sie „übereinstimmen“, wie Alter oder Geschlecht, in Paare eingeteilt. Anschließend werden die Probanden innerhalb jedes Paares nach dem Zufallsprinzip unterschiedlichen Behandlungen zugewiesen.

Designbeispiel für abgestimmte Paare

Angenommen, Forscher möchten wissen, wie sich eine neue Diät im Vergleich zu einer Standarddiät auf die Gewichtsabnahme auswirkt. Da es bei diesem Experiment nur zwei Behandlungsbedingungen gibt (neue Diät und Standarddiät), können sie ein Matched-Pairs-Design verwenden.

Sie rekrutieren 100 Probanden und gruppieren die Probanden dann je nach Alter und Geschlecht in 50 Paare. Zum Beispiel:

• Ein 25-jähriger Mann wird mit einem anderen 25-jährigen Mann zusammengebracht, da beide hinsichtlich Alter und Geschlecht „passen“.
• Eine 30-jährige Frau wird mit einer anderen 30-jährigen Frau zusammengebracht, da sie auch in Bezug auf Alter, Geschlecht usw. übereinstimmen.

Dann wird innerhalb jedes Paares ein Proband nach dem Zufallsprinzip ausgewählt, um 30 Tage lang die neue Diät zu befolgen, und der andere Proband wird zugewiesen, um 30 Tage lang die Standarddiät zu befolgen. Am Ende der 30 Tage messen die Forscher den Gesamtgewichtsverlust jedes Probanden.

Vor- und Nachteile eines Matched-Pair-Designs

Die Verwendung eines Matched-Pair-Designs hat einige bemerkenswerte Vorteile und einige potenzielle Nachteile.

Vorteile:

1. Überprüfung versteckter Variablen .

Eine versteckte Variable ist eine Variable, die in einem Experiment nicht berücksichtigt wird und möglicherweise die Ergebnisse des Experiments beeinflussen könnte.

Im vorherigen Beispiel können Alter und Geschlecht einen erheblichen Einfluss auf die Gewichtsabnahme haben. Indem wir Probanden anhand dieser beiden Variablen zusammenbringen, eliminieren wir den Einfluss, den diese beiden Variablen auf den Gewichtsverlust haben könnten, da wir den Gewichtsverlust nur zwischen Probanden gleichen Alters und Geschlechts vergleichen.

Daher können alle Unterschiede beim Gewichtsverlust, die wir beobachten, auf die Ernährung und nicht auf Alter oder Geschlecht zurückgeführt werden.

2. Beseitigen Sie den Ordnungseffekt . Der Ordnungseffekt bezieht sich auf Unterschiede in den Ergebnissen aufgrund der Reihenfolge, in der Versuchsmaterialien den Probanden präsentiert werden. Durch die Verwendung eines Matched-Pair-Designs müssen Sie sich keine Gedanken über den Reihenfolgeeffekt machen, da jeder Proband nur eine Behandlung erhält.

In unserem vorherigen Beispiel wurde jede Versuchsperson nur einer Diät unterzogen. Wenn wir andererseits eine Versuchsperson zwingen würden, 30 Tage lang die Standarddiät und dann 30 Tage lang die neue Diät zu verwenden, könnte es einen Ordnungseffekt geben, weil die Versuchsperson eine bestimmte Diät vor der anderen verwendet.

Nachteile:

1. Verlieren Sie zwei Fächer, wenn einer von ihnen ausfällt. Entscheidet sich ein Proband, das Studium abzubrechen, verliert man tatsächlich zwei Probanden, da man kein vollständiges Paar mehr hat.

2. Es braucht Zeit, Übereinstimmungen zu finden . Das Finden von Themen, die mit bestimmten Variablen übereinstimmen, kann zeitaufwändig sein, insbesondere wenn Sie zwei oder mehr Variablen verwenden. Beispielsweise ist es möglicherweise nicht schwierig, 50 Weibchen als Paar zu finden, aber es kann ziemlich schwierig sein, 50 Weibchenpaare zu finden, bei denen jedes Paar vom Alter her genau übereinstimmt.

3. Themen können nicht perfekt zugeordnet werden . Egal wie sehr sich die Forscher auch bemühen, es wird immer Unterschiede zwischen den Probanden in jedem Paar geben. Die einzige Möglichkeit, perfekt zusammenzupassen, besteht darin, eineiige Zwillinge zu finden, die im Wesentlichen den gleichen genetischen Code haben. Deshalb werden in Matched-Pair-Studien häufig eineiige Zwillinge verwendet.

Vorteile der Verwendung von Bereichen im Matched-Pair-Design

Eine Möglichkeit, das Auffinden passender Themen etwas einfacher zu machen, besteht darin, Bereiche für die Variablen zu verwenden, mit denen Sie eine Übereinstimmung erzielen möchten.

Anstatt beispielsweise einen 22-Jährigen einem anderen 22-Jährigen zuzuordnen, können Forscher Altersgruppen wie 21–25, 26–30, 31–35 usw. erstellen. Altersspanne von 25 Jahren mit einem anderen Fach im Altersbereich von 21-25 Jahren.

Die Verwendung von Bereichen hat Vor- und Nachteile. Der offensichtliche Vorteil besteht darin, dass Sie leichter Übereinstimmungen finden können, der Nachteil besteht jedoch darin, dass die Themen weniger genau übereinstimmen. Mit dem oben genannten Ansatz ist es beispielsweise möglich, einen 21-Jährigen einem 25-Jährigen zuzuordnen, was einen deutlich spürbaren Altersunterschied darstellt. Dies ist ein Kompromiss, über den Forscher entscheiden müssen, ob er sich lohnt oder nicht, um Paare leichter finden zu können.