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Das einfache Experiment

2012-08-02 3
   
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résuméEine einfache experimentelle Design ist eine Art von Experiment , dass die Psychologie Forscher könnten zwischen Variablen in kausalen Beziehungen zu suchen verwenden. Wenn Forscher versuchen, wenn Änderungen in einer anderen Variablen in einer Varia
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Das einfache Experiment

Eine einfache experimentelle Design ist eine Art von Experiment , dass die Psychologie Forscher könnten zwischen Variablen in kausalen Beziehungen zu suchen verwenden. Wenn Forscher versuchen, wenn Änderungen in einer anderen Variablen in einer Variablen führen zu Veränderungen, um zu bestimmen, sie Experimente, um einen kausalen Zusammenhang herzustellen durchführen müssen.

Andere Forschungsmethoden (wie correlational studies) können verwendet werden, um festzustellen, dass eine Beziehung zwischen zwei Variablen vorhanden ist, aber ein tatsächliches Experiment ist notwendig, um festzustellen, dass in einer Variablen führen zu Veränderungen in anderen Variablen ändert.

Experimente können sehr komplex sein und umfassen viele verschiedene Variablen. Jedoch ist einer der grundlegendsten Methoden zu verwenden, was als ein einfaches experimentelles Design bekannt ist.

Was ist ein einfaches Experiment?

Ein einfaches Experiment kann Ursache-Wirkung festzustellen, so dass diese Art der Studie häufig die Wirkung einer Behandlung zu bestimmen verwendet wird. Für Beispiele, möchten Forscher, wenn die Verabreichung einer bestimmten Art von Medizin zu bestimmen zu einer Verbesserung der Symptome führt.

In einem einfachen Experiment werden Studienteilnehmer zufällig einer von zwei Gruppen zugeordnet. Im Allgemeinen ist eine Gruppe der Kontrollgruppe und erhält keine Behandlung, während die andere Gruppe der Versuchsgruppe ist und erhält die Behandlung.

Die Elemente eines einfachen Experiments

Das einfache Experiment besteht aus einigen Schlüsselelementen:

Die experimentelle Hypothese ist eine Aussage , die sagt voraus , dass die Behandlung eine Wirkung verursacht. Die experimentelle Hypothese wird immer als eine Ursache-Wirkungs-Anweisung formuliert werden.

Zum Beispiel, Forscher könnte eine Hypothese vor, dass: "Die Verabreichung von Medizin A in einer Reduktion der Symptome der Krankheit B. zur Folge haben wird"

Die Nullhypothese ist eine Hypothese , dass die experimentelle Behandlung keine Wirkung auf die Teilnehmer oder abhängigen Variablen haben. Es ist wichtig zu beachten, dass eine Wirkung der Behandlung zu finden, andernfalls bedeutet nicht, dass es keine Wirkung.

Die Behandlung könnte eine andere Variable beeinflussen, dass die Forscher nicht in der aktuellen Experiment zu messen.

Die unabhängige Variable ist die Behandlungsvariable , die vom Experimentator manipuliert wird.

Die abhängige Variable ist die Antwort , dass der Experimentator misst.

Die Kontrollgruppe ist die Gruppe , die aus Individuen besteht , die zu einer Gruppe zufällig zugewiesen sind , aber nicht die Behandlung erhalten. Die Maßnahmen benötigt, um von der Kontrollgruppe werden dann im Vergleich zu denen in der Versuchsgruppe, um zu bestimmen, ob die Behandlung eine Wirkung hatte.

Die experimentelle Gruppe ist die Gruppe , die aus Individuen besteht, die der Gruppe randomisiert und erhalten dann die Behandlung. Die Noten dieser Teilnehmer sind nicht auf die in der Kontrollgruppe verglichen, um zu bestimmen, ob die Behandlung eine Wirkung hatte.

Die Ermittlung der Ergebnisse eines einfachen Experiments

Sobald die Daten aus dem einfachen Experiment gesammelt wurden, zu vergleichen Forscher dann die Ergebnisse der Versuchsgruppe zu denen der Kontrollgruppe, um zu bestimmen, ob die Behandlung eine Wirkung hatte.

Wie die Forscher diesen Effekt bestimmen? Aufgrund der immer vorhandenen Möglichkeit von Fehlern, können wir nie zwischen zwei Variablen zu 100 Prozent sicher, dass der Beziehung sein. Immerhin könnte es immer einige unbekannte Variablen gibt, die wir nicht bewusst oder nicht in der Lage sind, die dennoch einen Einfluss auf die Ergebnisse haben könnten messen. Trotz dieses allgegenwärtige Problem, gibt es Möglichkeiten , um zu bestimmen , ob es wahrscheinlich eine ernsthafte Beziehung ist.

Experimentatoren verwenden Inferenzstatistiken, um zu bestimmen, ob die Ergebnisse eines Experiments, sinnvoll sind. Inferenzstatistik ist ein Zweig der Wissenschaft, die mit Zeichnung Rückschlüsse auf eine Population auf Maßnahmen aus einer repräsentativen Stichprobe von dieser Population genommen Basis beschäftigt.

Der Schlüssel zur Bestimmung , ob eine Behandlung eine Wirkung hatte , ist die statistische Signifikanz zu messen. Die statistische Signifikanz zeigen , dass die Beziehung zwischen den Variablen ist wahrscheinlich nicht aufgrund von Zufall und dass eine wirkliche Beziehung wahrscheinlich existiert zwischen den beiden Variablen.

Die statistische Signifikanz wird oft wie folgt dargestellt:

p <0,05

Ein p-Wert von weniger als 0,05 zeigt an, ob die jeweiligen Ergebnisse durch lediglich dem Zufall sind, wäre weniger die Wahrscheinlichkeit, diese Ergebnisse zu erhalten als 5%. Gelegentlich kleinere p-Werte, wie p gesehen <0,01. Es gibt eine Reihe unterschiedlicher Mittel statistischer Signifikanz zu messen. Die Art der statistischen Test, der verwendet wird, hängt weitgehend von der Art der Forschung Design, das für das Experiment verwendet wurde.

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