Good Mood

Wie wir bereits in dem Buch gesehen haben, handelt es sich bei einem Experiment um eine Art Studie, die speziell zur Beantwortung der Frage entwickelt wurde, ob ein Kausalzusammenhang zwischen zwei Variablen besteht. Mit anderen Worten, ob Änderungen in einer unabhängigen Variablen Änderungen in einer abhängigen Variablen verursachen. Experimente haben zwei grundlegende Merkmale. Das erste ist, dass die Forscher die Ebene der unabhängigen Variablen manipulieren oder systematisch variieren., Die verschiedenen Ebenen der unabhängigen Variablen werden aufgerufen Bedingungen. In Darley und Latanés Experiment war die unabhängige Variable beispielsweise die Anzahl der Zeugen, von denen die Teilnehmer glaubten, dass sie anwesend waren. Die Forscher manipulierten diese unabhängige Variable, indem sie den Teilnehmern mitteilten, dass entweder ein, zwei oder fünf andere Studenten an der Diskussion beteiligt waren, wodurch drei Bedingungen geschaffen wurden., Für einen neuen Forscher ist es einfach zuverwenden Sie diese Begriffe, indem Sie glauben, dass es in dieser Situation drei unabhängige Variablen gibt: einen, zwei oder fünf Studenten, die an der Diskussion beteiligt sind, aber es gibt tatsächlich nur eine unabhängige Variable (Anzahl der Zeugen) mit drei verschiedenen Bedingungen (ein, zwei oder fünf Studenten). Das zweite grundlegende Merkmal eines Experiments besteht darin, dass der Forscher die Variabilität anderer Variablen als der unabhängigen und abhängigen Variablen steuert oder minimiert. Diese anderen Variablen werden genanntextraneous Variablen., Darley und Latané testeten alle ihre Teilnehmer im selben Raum, setzten sie der gleichen Notsituation aus und so weiter. Sie ordneten ihre Teilnehmer auch zufällig den Bedingungen zu, so dass die drei Gruppen zunächst einander ähnlich waren. Beachten Sie, dass, obwohl die Wörter Manipulation und Kontrolle ähnliche Bedeutungen in der Alltagssprache haben, Forscher eine klare Unterscheidung zwischen ihnen machen. Sie manipulieren die unabhängige Variable, indem sie ihre Ebenen systematisch ändern und andere Variablen steuern, indem sie sie konstant halten.,

Vier große Validitäten

Wenn wir über psychologische Experimente mit einer kritischen Sicht lesen, ist eine Frage zu stellen: „Ist diese Studie gültig?“Diese Frage ist jedoch nicht so einfach, wie es scheint, da es in der Psychologie viele verschiedene Arten von Validitäten gibt. Die Forscher haben sich auf vier Validitäten konzentriert, um zu beurteilen, ob ein Experiment solide ist (Judd & Kenny, 1981; Morling, 2014):interne Validität, externe Validität, Konstruktvalidität und statistische Validität. Wir werden jede Gültigkeit eingehend untersuchen.,

Interne Validität

Denken Sie daran, dass zwei Variablen, die statistisch verwandt sind, nicht unbedingt bedeuten, dass eine die andere verursacht. „Korrelation bedeutet nicht Kausalität.“Wenn es beispielsweise der Fall wäre, dass Menschen, die regelmäßig Sport treiben, glücklicher sind als Menschen, die nicht regelmäßig Sport treiben, würde diese Implikation nicht unbedingt bedeuten, dass Sport das Glück der Menschen erhöht., Es könnte stattdessen bedeuten, dass mehr Glück dazu führt, dass Menschen Sport treiben (das Richtungsproblem) oder dass etwas wie eine bessere körperliche Gesundheit dazu führt, dass Menschen Sport treiben und glücklicher sind (das Problem der dritten Variable).

Der Zweck eines Experiments besteht jedoch darin, zu zeigen, dass zwei Variablen statistisch verwandt sind, und dies auf eine Weise, die die Schlussfolgerung stützt, dass die unabhängige Variable beobachtete Unterschiede in der abhängigen Variablen verursacht hat., Die Logik basiert auf dieser Annahme: Wenn der Forscher zwei oder mehr sehr ähnliche Bedingungen erstellt und dann die unabhängige Variable manipuliert, um nur einen Unterschied zwischen ihnen zu erzeugen, muss jeder spätere Unterschied zwischen den Bedingungen durch die unabhängige Variable verursacht worden sein. Zum Beispiel, weil der einzige Unterschied zwischen Darley und Latanés Bedingungen die Anzahl der Studenten war, von denen die Teilnehmer glaubten, dass sie an der Diskussion beteiligt waren, Dieser Unterschied im Glauben muss für Unterschiede in den Bedingungen zwischen den Bedingungen verantwortlich gewesen sein.,

Eine empirische Studie soll eine hohe interne Validität aufweisen, wenn die Art und Weise, wie sie durchgeführt wurde, die Schlussfolgerung stützt, dass die unabhängige Variable beobachtete Unterschiede in der abhängigen Variablen verursacht hat. Somit sind Experimente in der internen Validität hoch, weil die Art und Weise, wie sie durchgeführt werden—mit der Manipulation der unabhängigen Variablen und der Kontrolle von Fremdvariablen—eine starke Unterstützung für kausale Schlussfolgerungen bietet.

Externe Validität

Gleichzeitig führt die Art und Weise, wie Experimente durchgeführt werden, manchmal zu einer anderen Art von Kritik., Insbesondere die Notwendigkeit, die unabhängige Variable zu manipulieren und fremde Variablen zu kontrollieren, bedeutet, dass Experimente oft unter Bedingungen durchgeführt werden, die künstlich erscheinen (Bauman, McGraw, Bartels, & Warren, 2014).In vielen psychologischen Experimenten sind die Teilnehmer alle Studenten und kommen in ein Klassenzimmer oder Labor, um eine Reihe von Fragebögen mit Papier und Bleistift auszufüllen oder eine sorgfältig gestaltete computerisierte Aufgabe auszuführen., Betrachten wir zum Beispiel ein Experiment, bei dem die Forscherin Barbara Fredrickson und ihre Kollegen Studenten in ein Labor auf dem Campus kamen und einen Mathematiktest absolvierten, während sie einen Badeanzug trugen (Fredrickson, Roberts, Noll, Quinn, & Twenge, 1998).Zunächst mag diese Manipulation albern erscheinen. Wann müssen Studenten außerhalb dieses Experiments jemals Mathe-Tests in ihren Badeanzügen absolvieren?

Das Problem, mit dem wir konfrontiert sind, ist das derexternen Gültigkeit., Eine empirische Studie hat eine hohe externe Validität, wenn die Art und Weise, wie sie durchgeführt wurde, die Verallgemeinerung der Ergebnisse auf Personen und Situationen unterstützt, die über die tatsächlich untersuchten hinausgehen. In der Regel haben Studien eine höhere externe Validität, wenn die Teilnehmer und die untersuchte Situation denen ähneln, auf die die Forscher verallgemeinern möchten und denen die Teilnehmer täglich begegnen, was oft als banaler Realismus beschrieben wird. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, eine Gruppe von Forschern interessiert sich dafür, wie Käufer in großen Lebensmittelgeschäften davon betroffen sind, ob Frühstücksflocken in gelben oder violetten Schachteln verpackt sind., Ihre Studie würde eine hohe externe Gültigkeit haben und einen hohen weltlichen Realismus aufweisen, wenn sie die Entscheidungen gewöhnlicher Menschen untersuchen würden, die ihre wöchentlichen Einkäufe in einem echten Lebensmittelgeschäft tätigen. Wenn die Käufer viel mehr Getreide in lila Kisten kauften, wären die Forscher ziemlich zuversichtlich, dass dieser Anstieg für andere Käufer in anderen Geschäften gelten würde., Ihre Studie wäre jedoch relativ gering in der externen Gültigkeit, wenn sie eine Stichprobe von Studenten in einem Labor an einer selektiven Universität untersuchten, die lediglich die Attraktivität verschiedener Farben auf einem Computerbildschirm beurteilten; Diese Studie hätte jedoch einen hohen psychologischen Realismus, bei dem derselbe mentale Prozess sowohl im Labor als auch in der realen Welt verwendet wird., Wenn die Schüler Lila als attraktiver als Gelb einschätzten, wären die Forscher nicht sehr zuversichtlich, dass diese Präferenz für die Getreidekaufentscheidungen von Lebensmitteleinkäufern aufgrund der geringen externen Validität relevant ist, aber sie könnten zuversichtlich sein, dass die visuelle Verarbeitung von Farben einen hohen psychologischen Realismus aufweist.

Wir sollten jedoch vorsichtig sein, nicht die pauschale Schlussfolgerung zu ziehen, dass Experimente von außen wenig Validität haben. Ein Grund dafür ist, dass Experimente nicht künstlich erscheinen müssen., Bedenken Sie, dass Darley und Latanés Experiment eine einigermaßen gute Simulation einer echten Notsituation lieferten. Oder betrachten Sie Feldexperimente, die vollständig außerhalb des Labors durchgeführt werden. In einem solchen Experiment untersuchten Robert Cialdini und seine Kollegen, ob Hotelgäste ihre Handtücher für einen zweiten Tag wiederverwenden, anstatt sie waschen zu lassen, um Wasser und Energie zu sparen (Cialdini, 2005).Diese Forscher manipulierten die Nachricht auf einer Karte in einer großen Auswahl von Hotelzimmern., Eine Version der Botschaft betonte, Respekt für die Umwelt zu zeigen, eine andere betonte, dass das Hotel einen Teil seiner Ersparnisse für einen ökologischen Zweck spenden würde, und eine dritte betonte, dass die meisten Hotelgäste ihre Handtücher wiederverwenden würden. Das Ergebnis war, dass Gäste, die die Nachricht erhielten, dass die meisten Hotelgäste ihre Handtücher wiederverwenden, ihre eigenen Handtücher wesentlich häufiger wiederverwendeten als Gäste, die eine der beiden anderen Nachrichten erhielten. Angesichts der Art und Weise, wie sie ihre Studie durchgeführt haben, scheint es sehr wahrscheinlich, dass ihr Ergebnis für andere Gäste in anderen Hotels gelten würde.,

Ein zweiter Grund, nicht die pauschale Schlussfolgerung zu ziehen, dass Experimente in der externen Gültigkeit niedrig sind, ist, dass sie oft durchgeführt werden, um über Psychologischeprozesse zu lernen, die wahrscheinlich in einer Vielzahl von Menschen und Situationen arbeiten. Kehren wir zu dem Experiment von Fredrickson und Kollegen zurück. Sie fanden heraus, dass die Frauen in ihrer Studie, aber nicht die Männer, schlechter auf dem Mathe-Test durchgeführt, wenn sie Badeanzüge trugen., Sie argumentierten, dass dieser geschlechtsspezifische Unterschied auf die größere Tendenz der Frauen zurückzuführen sei, sich selbst zu objektivieren—aus der Perspektive eines externen Beobachters über sich selbst nachzudenken—, was ihre Aufmerksamkeit von anderen Aufgaben ablenkt. Sie argumentierten darüber hinaus, dass dieser Prozess der Selbstobjektivierung und seine Auswirkungen auf die Aufmerksamkeit wahrscheinlich in einer Vielzahl von Frauen und Situationen abläuft-auch wenn keiner von ihnen jemals einen Mathe—Test in ihrem Badeanzug macht.,

Konstruktvalidität

Zusätzlich zur Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse eines Experiments ist ein weiteres Element, das in einer Studie untersucht werden muss, die Qualität der Manipulationen des Experiments oder Diekonstruktvalidität. Die Forschungsfrage, mit der Darley und Latané begannen, lautet: „Wird das helfende Verhalten diffus?“Sie stellten die Hypothese auf, dass die Teilnehmer eines Labors weniger wahrscheinlich helfen würden, wenn sie glaubten, dass es außer sich selbst mehr potenzielle Helfer gäbe., Diese Umstellung von der Forschungsfrage auf das Experimentdesign wird genanntoperationalisierung (weitere Informationen zur operativen Definition finden Sie in Kapitel 2). Darley und Latané operationalisierten die unabhängige Variable der Verbreitung von Verantwortung, indem sie die Anzahl potenzieller Helfer erhöhten., Bei der Bewertung dieses design, würden wir sagen, dass die konstruktvalidität war sehr hoch, da das experiment die Manipulationen sehr deutlich sprechen, um die wissenschaftliche Frage; es war eine Krise, eine Möglichkeit für die Teilnehmer, um zu helfen, und die Erhöhung der Anzahl der anderen Studenten, die in der Diskussion, sofern Sie eine Methode zum testen der diffusion.

Was ist, wenn sich die Anzahl der Bedingungen in Darley und Latanés Studie ändert? Überlegen Sie, ob es nur zwei Bedingungen gab: einen Studenten, der an der Diskussion beteiligt war, oder zwei., Auch wenn wir einen Rückgang der Hilfe durch Hinzufügen einer anderen Person feststellen können, ist dies möglicherweise kein klarer Beweis für die Verbreitung von Verantwortung, sondern nur die Anwesenheit anderer. Wir könnten denken, es war eine Form von Banduras Socialinhibition (diskutiert in Kapitel 4). Die Konstruktvalidität wäre geringer. Wenn es jedoch fünf Bedingungen gegeben hätte, würden wir vielleicht sehen, dass der Rückgang mit mehr Personen in der Diskussion fortgesetzt wird, oder vielleicht würde er sich nach einer bestimmten Anzahl von Personen erhöhen., In dieser Situation lernen wir möglicherweise nicht unbedingt mehr über die Verbreitung von Verantwortung, oder es kann zu einem anderen Phänomen werden. Durch Hinzufügen weiterer Bedingungen wird die Konstruktvalidität möglicherweise nicht höher. Berücksichtigen Sie bei der Gestaltung Ihres eigenen Experiments, wie gut die Forschungsfrage in Ihrer Studie operationalisiert ist.

Statistische Validität

Eine häufige Kritik an Experimenten ist, dass eine Studie nicht genügend Teilnehmer hatte. Der Hauptgrund für diese Kritik ist, dass es schwierig ist, eine Population aus einer kleinen Stichprobe zu verallgemeinern., Zu Beginn scheint es, als ob es bei dieser Kritik um externe Validität geht, aber es gibt Studien, in denen kleine Stichprobengrößen kein Problem darstellen (Kapitel 10 wird erörtern, wie kleine Stichproben, selbst von nur einer Person, für die psychologische Forschung immer noch sehr aufschlussreich sind). Daher sind kleine Stichprobengrößen tatsächlich eine Kritik anstatistischer Gültigkeit. Die statistische Validität spricht dafür, ob die in der Studie durchgeführten Statistiken die getroffenen Schlussfolgerungen unterstützen.,

Es sollte eine ordnungsgemäße statistische Analyse der Daten durchgeführt werden, um festzustellen, ob die vorhergesagte Differenz oder Beziehung gefunden wurde. Die Anzahl der Bedingungen und die Anzahl der Gesamtteilnehmer bestimmen die Gesamtgröße des Effekts. Mit diesen Informationen kann eine Leistungsanalyse durchgeführt werdenum festzustellen, ob Sie wahrscheinlich einen echten Unterschied finden. Bei der Gestaltung einer Studie ist es am besten, über die Leistungsanalyse nachzudenken, damit die entsprechende Anzahl von Teilnehmern rekrutiert und getestet werden kann (mehr zu Effektgrößen in Kapitel 12)., Um ein statistisch gültiges Experiment zu entwerfen, hilft das Nachdenken über die statistischen Tests zu Beginn des Entwurfs, sicherzustellen, dass die Ergebnisse geglaubt werden können.

Validitäten priorisieren

Diese vier großen Validitäten–intern, extern, konstruktiv und statistisch–sind nützlich, um Sie beim Lesen über andere Experimente und beim Entwerfen Ihrer eigenen zu berücksichtigen. Forscher müssen jedoch Prioritäten setzen und oft ist es nicht möglich, in allen vier Bereichen eine hohe Validität zu haben. In Cialdinis Studie zur Handtuchnutzung in Hotels war die externe Validität hoch, aber die statistische Validität war bescheidener., Diese Diskrepanz macht die Studie nicht ungültig, zeigt jedoch, wo Raum für Verbesserungen für zukünftige Follow-up-Studien bestehen kann (Goldstein, Cialdini, & Griskevicius, 2008). Morling (2014) weist darauf hin, dass die meisten Psychologiestudien eine hohe interne und konstruktive Gültigkeit haben, aber manchmal auch eine externe Gültigkeit.,

Manipulation der unabhängigen Variablen

Eine unabhängige Variable zu manipulieren bedeutet wiederum, ihre Ebene systematisch zu ändern, so dass verschiedene Gruppen von Teilnehmern unterschiedlichen Ebenen dieser Variablen ausgesetzt sind oder dieselbe Gruppe von Teilnehmern zu unterschiedlichen Zeiten unterschiedlichen Ebenen ausgesetzt ist. Um beispielsweise zu sehen, ob sich ausdrucksstarkes Schreiben auf die Gesundheit der Menschen auswirkt, kann ein Forscher einige Teilnehmer anweisen, über traumatische Erfahrungen zu schreiben, und andere, über neutrale Erfahrungen zu schreiben., Wie bereits in diesem Kapitel erörtert, werden die verschiedenen Ebenen der unabhängigen Variablen als Bedingungen bezeichnet, und Forscher geben den Bedingungen häufig kurze beschreibende Namen, um das Sprechen und Schreiben darüber zu erleichtern. In diesem Fall können die Zustände als „traumatischer Zustand“ und „neutraler Zustand“ bezeichnet werden.“

Beachten Sie, dass die Manipulation einer unabhängigen Variablen das aktive Eingreifen des Forschers beinhalten muss. Der Vergleich von Gruppen von Personen, die sich vor Beginn der Studie in der unabhängigen Variablen unterscheiden, ist nicht dasselbe wie die Manipulation dieser Variablen., Zum Beispiel hat ein Forscher, der die Gesundheit von Personen, die bereits ein Tagebuch führen, mit der Gesundheit von Personen vergleicht, die kein Tagebuch führen, diese Variable nicht manipuliert und daher kein Experiment durchgeführt. Diese Unterscheidung ist wichtig, weil Gruppen, die sich bereits zu Beginn einer Studie in einer Weise unterscheiden, sich wahrscheinlich auch auf andere Weise unterscheiden. Zum Beispiel könnten Menschen, die sich dafür entscheiden, Zeitschriften zu führen, gewissenhafter, introvertierter oder weniger gestresst sein als Menschen, die dies nicht tun., Daher könnte jeder beobachtete Unterschied zwischen den beiden Gruppen in Bezug auf ihre Gesundheit dadurch verursacht worden sein, ob sie ein Tagebuch führen oder nicht, oder es könnte durch einen der anderen Unterschiede zwischen Personen verursacht worden sein, die Zeitschriften führen und nicht. Daher ist die aktive Manipulation der unabhängigen Variablen entscheidend für die Beseitigung des Problems der dritten Variablen.

Natürlich gibt es viele Situationen, in denen die unabhängige Variable aus praktischen oder ethischen Gründen nicht manipuliert werden kann und daher ein Experiment nicht möglich ist., Zum Beispiel kann nicht manipuliert werden, ob Menschen eine signifikante frühe Krankheitserfahrung haben oder nicht, was es unmöglich macht, ein Experiment über die Auswirkungen früher Krankheitserfahrungen auf die Entwicklung von Hypochondriasis durchzuführen. Diese Einschränkung bedeutet nicht, dass es unmöglich ist, den Zusammenhang zwischen frühen Krankheitserfahrungen und Hypochondriasis zu untersuchen—nur dass dies mit nicht-experimentellen Ansätzen erfolgen muss. Wir werden diese Art von Methodik später im Buch ausführlich diskutieren.

In vielen Experimenten ist die unabhängige Variable ein Konstrukt, das nur indirekt manipuliert werden kann., Zum Beispiel könnte ein Forscher versuchen, das Stressniveau der Teilnehmer indirekt zu manipulieren, indem er einigen von ihnen mitteilt, dass sie fünf Minuten Zeit haben, um eine kurze Rede vorzubereiten, die sie dann einem Publikum anderer Teilnehmer halten müssen. In solchen Situationen nehmen Forscher häufig einen Amanipulationscheck in ihr Verfahren auf. Eine Manipulationsprüfung ist ein separates Maß für das Konstrukt, das der Forscher zu manipulieren versucht., Zum Beispiel könnten Forscher, die versuchen, das Stressniveau der Teilnehmer zu manipulieren, ihnen einen Papier-und-Bleistift—Stressfragebogen geben oder ihren Blutdruck—vielleicht direkt nach der Manipulation oder am Ende des Verfahrens-nehmen, um zu überprüfen, ob sie diese Variable erfolgreich manipuliert haben.

Kontrolle von Fremdvariablen

Wie wir bereits im Kapitel gesehen haben, ist eine Fremdvariable alles, was im Kontext einer Studie anders ist als die unabhängigen und abhängigen Variablen., In einem Experiment über die Wirkung von expressivem Schreiben auf die Gesundheit würden beispielsweise Fremdvariablen Teilnehmervariablen (individuelle Unterschiede) wie ihre Schreibfähigkeit, ihre Ernährung und ihre Schuhgröße einschließen. Sie würden auch Situations-oder Aufgabenvariablen wie die Tageszeit, zu der die Teilnehmer schreiben, ob sie von Hand oder auf einem Computer schreiben, und das Wetter enthalten. Fremdvariablen stellen ein Problem dar, da viele von ihnen wahrscheinlich Auswirkungen auf die abhängige Variable haben., Zum Beispiel wird die Gesundheit der Teilnehmer durch viele andere Dinge beeinflusst, als ob sie expressives Schreiben betreiben oder nicht. Dieser Einflussfaktor kann es schwierig machen, die Wirkung der unabhängigen Variablen von den Auswirkungen der Fremdvariablen zu trennen, weshalb es wichtig ist, Fremdvariablen zu steuern, indem sie konstant gehalten werden.

Fremdvariablen als „Rauschen“

Fremdvariablen erschweren es, die Wirkung der unabhängigen Variablen auf zwei Arten zu erkennen. Eine besteht darin, den Daten Variabilität oder „Rauschen“ hinzuzufügen., Stellen Sie sich ein einfaches Experiment über die Wirkung der Stimmung (glücklich vs. traurig) auf die Anzahl der glücklichen Kindheitsereignisse vor, an die sich die Menschen erinnern können. Die Teilnehmer werden in eine negative oder positive Stimmung versetzt (indem sie ihnen einen glücklichen oder traurigen Videoclip zeigen) und dann gebeten, sich an so viele glückliche Kindheitsereignisse wie möglich zu erinnern. Tabelle 6.1 zeigt, wie die Daten aussehen könnten, wenn es keine externen Variablen gäbe und die Anzahl der zurückgerufenen Happy Childhood Events-Teilnehmer nur von ihren Stimmungen beeinflusst würde., Jeder Teilnehmer in der glücklichen Stimmung erinnerte sich genau an vier glückliche Kindheitsereignisse, und jeder Teilnehmer in der traurigen Stimmung erinnerte sich genau an drei. Die Wirkung der Stimmung hier ist ziemlich offensichtlich.

Tabelle 6.,15cb8cad“>4

3
4	3
4	3
4	3
4	3
M = 4	M = 3

In reality, however, the data would probably look more like those Table 6.,2. Selbst in der glücklichen Stimmung würden sich einige Teilnehmer an weniger glückliche Erinnerungen erinnern, weil sie weniger zu nutzen haben, weniger effektive Rückrufstrategien anwenden oder weniger motiviert sind. Und selbst in der traurigen Stimmung würden sich einige Teilnehmer an glücklichere Kindheitserinnerungen erinnern, weil sie mehr glückliche Erinnerungen haben, effektivere Erinnerungsstrategien anwenden oder motivierter sind.

Tabelle 6.,id=“6e81fc3ada“>2

1	5
6	1
8	2
M = 4	M = 3

Obwohl der mittlere Unterschied zwischen den beiden Gruppen derselbe ist wie in den idealisierten Daten, ist dieser Unterschied im Zusammenhang mit der größeren Variabilität der Daten viel weniger offensichtlich., Ein Grund, warum Forscher versuchen, Fremdvariablen zu steuern, besteht darin, dass ihre Daten eher den idealisierten Daten in Tabelle 6.1 ähneln, wodurch die Wirkung der unabhängigen Variablen leichter zu erkennen ist (obwohl echte Daten nie so gut aussehen).

Eine Möglichkeit, Fremdvariablen zu steuern, besteht darin, sie konstant zu halten. Diese Technik kann bedeuten, Situations-oder Aufgabenvariablen konstant zu halten, indem alle Teilnehmer am selben Ort getestet, identische Anweisungen gegeben, auf die gleiche Weise behandelt usw. werden. Es kann auch bedeuten, Teilnehmervariablen konstant zu halten., Zum Beispiel beschränken viele Sprachstudien die Teilnehmer auf Rechtshänder, bei denen ihre Sprachbereiche im Allgemeinen in der linken Gehirnhälfte isoliert sind. Linkshänder haben eher ihre Sprachbereiche in ihren rechten Gehirnhälften isoliert oder auf beide Hemisphären verteilt, was die Art und Weise, wie sie Sprache verarbeiten, verändern und dadurch den Daten Rauschen hinzufügen kann.,

Im Prinzip können Forscher Fremdvariablen steuern, indem sie die Teilnehmer auf eine ganz bestimmte Personenkategorie beschränken, z. B. 20-jährige, heterosexuelle, weibliche und rechtshändige psychologische Hauptfächer. Der offensichtliche Nachteil dieses Ansatzes ist, dass er die externe Validität der Studie verringern würde—insbesondere das Ausmaß, in dem die Ergebnisse über die tatsächlich untersuchten Personen hinaus verallgemeinert werden können. Zum Beispiel könnte es unklar sein, ob die mit einer Stichprobe jüngerer heterosexueller Frauen erzielten Ergebnisse für ältere homosexuelle Männer gelten würden., In vielen Situationen überwiegen die Vorteile einer vielfältigen Probe die durch eine homogene Probe erzielte Rauschreduzierung.

Fremdvariablen als verwirrende Variablen

Der zweite Weg, wie Fremdvariablen es schwierig machen können, die Wirkung der unabhängigen Variablen zu erkennen, besteht darin, verwirrende Variablen zu werden. Eine verwirrende Variable ist eine Fremdvariable, die sich im Durchschnitt zwischen den Ebenen der unabhängigen Variablen unterscheidet. Zum Beispiel sind in fast allen Experimenten die Intelligenzquotienten (IQs) der Teilnehmer eine Fremdvariable., Aber solange es Teilnehmer mit niedrigeren und höheren IQs auf jeder Ebene der unabhängigen Variablen gibt, so dass der durchschnittliche IQ ungefähr gleich ist, dann ist diese Variation wahrscheinlich akzeptabel (und kann sogar wünschenswert sein). Was jedoch schlecht wäre, wäre, dass Teilnehmer auf einer Ebene der unabhängigen Variablen im Durchschnitt einen wesentlich niedrigeren IQs und Teilnehmer auf einer anderen Ebene einen wesentlich höheren IQs im Durchschnitt haben. In diesem Fall wäre IQ eine verwirrende Variable.

Verwirren bedeutet verwirren, und genau dieser Effekt ist der Grund, warum verwirrende Variablen unerwünscht sind., Da sie sich über die Bedingungen hinweg unterscheiden—genau wie die unabhängige Variable—bieten sie eine alternative Erklärung für jeden beobachteten Unterschied in der abhängigen Variablen. Abbildung 6.1 zeigt die Ergebnisse einer hypothetischen Studie, in der Teilnehmer in einem positiven Stimmungszustand bei einer Gedächtnisaufgabe eine höhere Punktzahl erzielten als Teilnehmer in einem negativen Stimmungszustand., Aber wenn IQ eine verwirrende Variable ist—mit Teilnehmern in der positiven Stimmungsbedingung, die im Durchschnitt höhere IQs haben als Teilnehmer in der negativen Stimmungsbedingung – dann ist es unklar, ob es die positiven Stimmungen oder die höheren IQs waren, die die Teilnehmer in der ersten Bedingung veranlassten, höher zu punkten. Eine Möglichkeit, verwirrende Variablen zu vermeiden, besteht darin, fremde Variablen konstant zu halten. Zum Beispiel könnte man verhindern, dass der IQ zu einer verwirrenden Variablen wird, indem man die Teilnehmer nur auf diejenigen mit einem IQ von genau 100 beschränkt. Dieser Ansatz ist jedoch aus bereits diskutierten Gründen nicht immer wünschenswert., Eine zweite und sehr viel allgemeineren Ansatz—zufällige Zuordnung zu den Bedingungen—diskutiert werden im detail in Kürze.