Ein einfaches Experiment ist ein Experiment, das Forscher häufig verwenden, um festzustellen, ob Änderungen einer Variablen zu Änderungen einer anderen Variablen führen können, mit anderen Worten, um Ursache und Wirkung festzustellen. In einem einfachen Experiment, in dem die Wirksamkeit eines neuen Medikaments untersucht wird, können die Studienteilnehmer beispielsweise zufällig einer von zwei Gruppen zugeteilt werden: Eine davon wäre die Kontrollgruppe und erhält keine Behandlung, während die andere Gruppe die Experimentalgruppe wäre die die Behandlung erhält, die untersucht wird.
Die Elemente eines einfachen Experiments
Ein einfaches Experiment besteht aus mehreren Schlüsselelementen:
- Die experimentelle Hypothese: Dies ist eine Aussage, die voraussagt, dass die Behandlung eine Wirkung hat, und wird daher immer als Ursache-Wirkungs-Aussage formuliert. Forscher könnten beispielsweise eine Hypothese so formulieren: "Die Verabreichung von Medikament A führt zu einer Verringerung der Symptome von Krankheit B."
- Die Nullhypothese: Dies ist eine Hypothese, dass die experimentelle Behandlung keinen Einfluss auf die Teilnehmer oder abhängigen Variablen hat. Es ist wichtig zu beachten, dass das Fehlen einer Wirkung der Behandlung nicht bedeutet, dass es keine Wirkung gibt. Die Behandlung könnte sich auf eine andere Variable auswirken, die die Forscher im aktuellen Experiment nicht messen.
- Die unabhängige Variable: Die Behandlungsvariable, die vom Experimentator manipuliert wird.
- Die abhängige Variable: Dies bezieht sich auf die Reaktion, die die Forscher messen.
- Die Kontrollgruppe: Dies sind die Personen, die nach dem Zufallsprinzip einer Gruppe zugeteilt werden, aber keine Behandlung erhalten. Die Messungen der Kontrollgruppe werden mit denen der Versuchsgruppe verglichen, um festzustellen, ob die Behandlung eine Wirkung hatte.
- Die Experimentalgruppe: Diese Gruppe von Studienteilnehmern besteht aus zufällig ausgewählten Probanden, die die zu testende Behandlung erhalten.
Bestimmen der Ergebnisse eines einfachen Experiments
Sobald die Daten aus dem einfachen Experiment gesammelt wurden, vergleichen die Forscher die Ergebnisse der experimentellen Gruppe mit denen der Kontrollgruppe, um festzustellen, ob die Behandlung eine Wirkung hatte. Aufgrund der immer vorhandenen Möglichkeit von Fehlern ist es nicht möglich, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu 100 Prozent sicher zu sein. Es können beispielsweise unbekannte Variablen im Spiel sein, die das Ergebnis des Experiments beeinflussen.
Trotz dieser Herausforderung gibt es Möglichkeiten, festzustellen, ob es am wahrscheinlichsten eine sinnvolle Beziehung gibt. Um dies zu tun, verwenden Wissenschaftler die Inferenzstatistik, ein Wissenschaftszweig, der sich damit befasst, Rückschlüsse auf eine Population zu ziehen, die auf Messungen einer repräsentativen Stichprobe dieser Population basiert.
Der Schlüssel zur Feststellung, ob eine Behandlung eine Wirkung hatte, besteht darin, die statistische Signifikanz zu messen. Die statistische Signifikanz zeigt, dass die Beziehung zwischen den Variablen wahrscheinlich nicht auf Zufall beruht und dass höchstwahrscheinlich eine reale Beziehung zwischen den beiden Variablen besteht.1
Statistische Signifikanz wird oft so dargestellt:
p < 0,05
Ein p-Wert von weniger als 0,05 zeigt an, dass die Ergebnisse wahrscheinlich zufällig sind und dass die Wahrscheinlichkeit, diese Ergebnisse zu erhalten, weniger als 5 % beträgt.
Zur Messung der statistischen Signifikanz gibt es verschiedene Methoden. Welches verwendet wird, hängt von der Art des Forschungsdesigns ab, das für das Experiment verwendet wurde.