Wie Forscher Ursache-Wirkungs-Beziehungen entdecken
Ein einfaches Experiment wird oft verwendet, um festzustellen, ob Änderungen in einer Variablen zu Änderungen in einer anderen Variablen führen können - mit anderen Worten, um Ursache und Wirkung zu ermitteln. In einem einfachen Experiment, das beispielsweise die Wirksamkeit eines neuen Medikaments untersucht, können die Studienteilnehmer zufällig einer von zwei Gruppen zugeordnet werden: Eine davon wäre die Kontrollgruppe und würde keine Behandlung erhalten, während die andere Gruppe die experimentelle Gruppe wäre das erhält die zu untersuchende Behandlung.
Die Elemente eines einfachen Experiments
Ein einfaches Experiment besteht aus wesentlichen Schlüsselelementen:
- Die experimentelle Hypothese. Dies ist eine Aussage, die voraussagt, dass die Behandlung einen Effekt verursacht und daher immer als eine Ursache-Wirkungs-Aussage formuliert wird. Zum Beispiel könnten Forscher eine Hypothese auf diese Weise formulieren: "Die Verabreichung von Medizin A wird zu einer Verringerung der Symptome von Krankheit B führen."
- Die Nullhypothese. Dies ist eine Hypothese, dass die experimentelle Behandlung keine Auswirkung auf die Teilnehmer oder abhängigen Variablen hat. Es ist wichtig zu beachten, dass das Nicht-Finden 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 zugeordnet werden, aber die Behandlung nicht erhalten. Die Messungen der Kontrollgruppe werden mit denen in der Versuchsgruppe verglichen, um zu bestimmen, ob die Behandlung Wirkung zeigte.
- Die experimentelle Gruppe. Diese Gruppe von Studienteilnehmern besteht aus den 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 dann 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 könnte zum Beispiel unbekannte Variablen geben, die das Ergebnis des Experiments beeinflussen.
Trotz dieser Herausforderung gibt es Möglichkeiten, festzustellen, ob es höchstwahrscheinlich eine sinnvolle Beziehung gibt. Um dies zu tun, verwenden Wissenschaftler Inferenzstatistiken - einen Zweig der Wissenschaft, der sich mit der Ableitung von Rückschlüssen auf eine Population befasst, die auf Maßnahmen beruht, die aus einer repräsentativen Stichprobe dieser Population stammen.
Der Schlüssel zur Feststellung, ob eine Behandlung wirksam ist, besteht darin, die statistische Signifikanz zu messen. Die statistische Signifikanz zeigt, dass die Beziehung zwischen den Variablen wahrscheinlich nicht auf Zufall beruht und dass zwischen den beiden Variablen eine reelle Beziehung besteht.
Die statistische Signifikanz wird oft so dargestellt:
p <0,05
Ein p-Wert von weniger als 0,05 gibt an, dass die Ergebnisse wahrscheinlich auf Zufall zurückzuführen sind und dass die Wahrscheinlichkeit, diese Ergebnisse zu erhalten, weniger als fünf Prozent beträgt.
Es gibt eine Reihe verschiedener Mittel zur Messung der statistischen Signifikanz. Die verwendete Methode hängt von der Art des Forschungsdesigns ab, das für das Experiment verwendet wurde.