Presentasjon lastes. Vennligst vent

Presentasjon lastes. Vennligst vent

Eksperimentet Frode Svartdal UiTø © Frode Svartdal – H2005.

Liknende presentasjoner


Presentasjon om: "Eksperimentet Frode Svartdal UiTø © Frode Svartdal – H2005."— Utskrift av presentasjonen:

1 Eksperimentet Frode Svartdal UiTø © Frode Svartdal – H2005

2 Korrelasjonell forskning
Problemer med tolkning av en observerte relasjon mellom to variabler, A og B: Hvilken variabel er den kausale, A eller B? Tredjevariabelproblemet (er det en tredje variabel, C, som er årsak til både A og B?) En observert korrelasjon mellom to variabler innebærer ikke nødvendigvis et årsak-virkningsforhold

3 Eksperimentell forskning
Siktemål Identifisere kausale relasjoner Formulere gode forklaringer Eliminere dårlige forklaringer Strategi Prøve ut en mulig kausal faktor mens andre mulige kausale faktorer holdes konstant

4 Eksperimentet Viktige kjennetegn:
Forskeren manipulerer en variabel (uavhengig variabel) Forskeren har kontroll over andre relevante variabler i situasjonen Forskeren måler om manipulasjonen har effekt på en annen variabel (avhengig variabel)

5 Eksperimentell metode
”The experiment is a matter of logic, not of location.”

6 Eksperimentet Uavhengige variabel Avhengig variabel
Manipuleres av eksperimentator Eks.: Støy ÅRSAK Avhengig variabel Måles av eksperimentator Eks.: Prestasjon VIRKNING

7 Manipulasjon I Den uavhengige variabel innføres på ulike nivåer for ulike betingelser i eksperimentet Eksempler: Belønning: Høy vs. lav Belønning: Høy vs. ingenting (0) Støy: Høy, middels, lav

8 Manipulasjon II Variabelnivå: Operasjonalisering: Belønning: Høy, lav
For barn: Høy=100 kr, lav=5 kr For voksne: Høy=500 kr, lav=100 kr Mao: Operasjonaliseringen må tilpasses deltakerne i eksperimentet

9 Manipulasjon III Et eksperiment kan manipulere én eller flere uavhengige variabler Én variabel: Støy (høy vs. lav)  Effekt på prestasjon? To variabler: Støy (høy vs. lav) Oppgave (vanskelig vs. lett)  Effekt på prestasjon

10 Manipulasjon IV Alle eksperimenter innebærer manipulasjon av den uavhengige variabel: Mellomgruppe-design: Ulike nivåer innføres for forskjellige grupper av forsøksdeltakere Eksperimentgruppe: Høy belønning Kontrollgruppe: Lav belønning Innengruppe-design: Ulike nivåer kan fordeles i tid for samme gruppe av forsøksdeltakere Observasjonsbetingelse: Ikke ros Treningsbetingelser: Ros

11 Manipulasjon V GRUPPEDESIGN Mellomgruppe Innengruppe Blandet
Eksperimentgruppe: Høy belønning Kontrollgruppe: Ikke belønning Innengruppe Observasjon (ikke belønning)  Trening (belønning) Blandet Mellomgruppe + innengruppe N=1-DESIGN Bare en deltaker om gangen

12 Kontroll For å kunne observere en effekt av den manipulerte variabelen, må annen vatriasjon være under kontroll Variasjon som skyldes at deltakere er forskjellige Variasjon som skyldes situasjons-betingelser

13 Kontroll II Kontroll over situasjonen:
Bortsett fra den variabelen som manipuleres, må alt annet i situasjonen holdes konstant. Eksperimentsituasjonen er lik for alle Instruksen er lik for alle Prosedyren er lik for alle

14 Kontroll III Kontroll over deltakerne:
Variasjon som skyldes at folk er forskjellige, må være under kontroll Randomisert fordeling av deltakere til ulike betingelser – sikrer at det ikke oppstår systematiske forskjeller mellom gruppene Matching (se boka) Bruke bare kvinner, bare menn? (Variasjon som skyldes kjønn elimineres.)

15 Kontroll IV Hypotese: «Koffein virker positivt på læring?»
Manipulasjon: Gruppe 1: 1 kopp kaffe før læring Gruppe 2: 5 kopper kaffe før læring  Situasjonen er under kontroll: Ingen kaffe drukket 5 timer før forsøket startet Eksperimentsituasjonen er den samme for alle Prosedyren er den samme for alle Variasjon mellom deltakerne er under kontroll: Bruker bare kaffedrikkere, eller bare ikke-kaffedrikkere Fordeler deltakerne tilfeldig til de to gruppene

16 Eksperimentet Enkel logikk!
Vi vil undersøke om variasjon (manipulasjon) i en UV (koffein) fører til systematisk variasjon i AV (læring) All annen variasjon er under kontroll Hvis AV varierer systematisk med variasjon i UV, kan vi trekke en slutning om kausalitet Vårt eksperiment: 1 kopp kaffe: Gjennomsnitt 20,3 5 kopper kaffe: Gjennomsnitt 30,1 Slutning: “Koffein virker positivt på læring”

17 Beskrivelse vs. eksperiment
UV manipuleres AV måles Andre relevante variabler er under kontroll Beskrivende Vi måler “naturlig” variasjon i flere variabler Noen av disse variablene er mulige årsaker, andre mulige effekter Liten kontroll over andre variabler

18 Eksperiment: Indre validitet
Foreligger når vi kan si at det er manipulasjonen i UV som er årsak til endring i AV Ikke alltid lett å dokumentere Ofte alternative årsaker: Forstyrrende (“confounding”) variabler

19 “Confounding” variabler
Hypotese: “Koffein virker gunstig på prestasjon” Manipulasjon: 1 vs. 5 kopper kaffe Effekt på AV: 5 kopper gir bedre prestasjon enn 1 kopp Slutning: “Koffein virker gunstig på prestasjon” Mulig confounding variabel: Væsken i kaffen! To mulige forklaringer: Koffein virker gunstig på prestasjon Væske virker gunstig på prestasjon

20 Indre validitet II Alle forhold som kan sette spørsmålstegn ved vår slutning om effekt av UV på AV, utgjør trusler mot den indre validiteten i eksperimentet

21 Trusler mot den indre validiteten
Historie: Hva skjer i tillegg til manipulasjonen? Modning: Folk endres i løpet av eksperimentet Testing: Hva er effekten av at folk testes? Instrumentering: Endring i målemetoden Statistisk regresjon Seleksjon: Forskjellige folk havner i ulike betingelser Mortalitet: Frafall (uheldig hvis dette skjer differensielt over betingelser) Utvanning mellom betingelsene: Informasjon utveksles mellom betingelsene i eksperimentet

22 Historie Manipulasjon
Drikker 5 kopper kaffe Andre ting som skjer parallelt med manipulasjonen Solen begynner å skinne inn vinduet, eksperimentator mister en kopp i gulvet, … Historie spesielt viktig hvis manipulasjonen strekker seg over tid Eks.: Terapi

23 Modning Endring som skjer med fp i løpet av eksperimentet
Eks.: Tretthet, kjedsomhet, hodepine, skepsis mot deltakelse, …

24 Testing Samme måleprosedyre brukt to ganger kan innebære at de ikke blir de ”samme” Samme person IQ-test i august: Naiv IQ-test i november: Husker fra første gang

25 Instrumentering Endring i måleprosedyre Observatør:
I starten av eksperimentet: Liten rutine, mye feil Etter hvert: Mer rutine, færre feil

26 Statistisk regresjon Gitt et gjennomsnitt: Observasjon av en ekstrem observasjon  mindre ekstrem observasjon Fly-elev: Prikkfri landing  ros fra instruktør  neste landing dårligere Dårlig landing  skrape fra instruktør  neste landing bedre Konklusjon: ”Ros virker negativt, skjenn positivt”?

27 Seleksjon Ikke-tilfeldig fordeling av deltakere til bestingelser
Folk som kjenner hverandre kommer i samme betingelse Overvekt av kvinner i en betingelse, menn i en annen Røykeavvenningsprogram: Overvekt av storrøykere i en betingelse, selskapsrøykere i en annen

28 Mortalitet Frafall underveis Røykeavvenningsopplegg, 10 uker
Storrøykere: 20% trekker seg underveis Selskapsrøykere: 5% trekker seg underveis

29 Diffusjon mellom betingelsene
Elever med atferdsproblemer Eksp.gruppe: Spesiell trening Kontrollgruppe: Ingenting Men: Hvis dette skjer på samme skole, er det vanskelig å holde manipulasjonen atskilt  noe av manipulasjonen vil smitte over på kontrollgruppen

30 Trusler … II Eksperimenter designes med det siktemål å stå mot slike trusler  Eksperimentelle design (neste gang)

31 Andre trusler … Eksperimentsituasjonen  fp
Demand characteristics (Orne, 1962) Forhold i situasjon kan påvirke deltakernes prestasjon Eks.: Fp tror at eksperimentet handler om lydighet, og blir enten veldig lydig eller veldig ulydig Svært uheldig hvis holdepunktene er systematisk relatert til hypotesen

32 Andre trusler …II Eksperimentator  fp
Eksperimentator kan oppføre seg systematisk forskjellig i eksperimentets betingelser  påvirke resultatene Løsning: Eksperimentator er “blind” overfor hypotese, eksperimentell betingelse

33 Eksperimentet Uavhengig variabel = belønning
Avhengig variabel = prestasjon Eksperiment-gruppe (20) Høy betaling (100 kr) Rette svar på test = 17 av 20 Kontroll- gruppe (20) Lav betaling (10 kr) Rette svar på test = 12 av 20 Randomisering

34 Signifikans Er den effekten vi ser i vårt utvalg representativt for populasjonen? Utvalg (40, 20 i eksperimentgruppen og 20 i kontrollgruppen) Populasjon (den enhet utvalget er hentet fra)

35 Signifikanstesting Deltakere (40) hentet fra en tenkt populasjon
Randomisert fordeling til to grupper, Ulike nivåer av UV for de to gruppene Gruppeforskjell: 17 vs. 12 Hvor sannsynlig er det at den observerte forskjellen skal inntreffe, gitt at utvalgene stammer fra samme populasjon? To hypoteser vi må velge mellom 0-hypotesen: “Utvalgene er like” Forskningshypotesen: “Utvalgene er forskjellige” Hvis 0-hypotesen er meget usannsynlig (< 1 av 100), forkastes 0-hypotesen Forskningshypotesen støttes indirekte

36 Signifikans vs. effektstørrelse
Er gruppeforskjellen (17 vs. 12) statistisk signifikant? Dvs.: Ville vi fått samme resultat om vi hadde gjentatt undersøkelsen på nytt, med et nytt utvalg fra samme populasjon? Er forskjellen reliabel? Er gruppeforskjellen stor? Dvs. Effektstørrelse: Hvor mye slår manipulasjonen ut på AV?

37 Effektstørrelse Effektstørrelse: Vurderes ut fra teoretiske, praktiske hensyn, for eksempel: Effekt av terapi Rettet mot individer  Tiltak bør ha relativt stor effektstørrelse Effekt av tiltak mot trafikkulykker Rettet mot store grupper i samfunnet  Tiltak kan ha nesten ubetydelig effektstørrelse, men er likevel signifikante og kan være av betydning i et samfunnsperspektiv

38 Signifikans II Mao: Signifikanstesten angår om man forkaster 0-hypotesen eller ikke Hvis 0-hypotesen forkastes, aksepteres forskningshypotesen indirekte NB! Forskningshypotesen støttes altså ikke automatisk, dette må sannsynliggjøres Statistisk hypotesetesting vs. Tolkning av data til støtte for en hypotese

39 Eksperimentell forskning
+ Høy indre validitet pga god kontroll over variabler - Hvis i lab: “Kunstige” betingelser, lav økologisk validitet - Vekker ofte mistro, mistanke hos deltakerne

40 Studier i det ”naturlige” miljø
+ Høy økologisk validitet pga høy grad av realisme i studiesituasjonen + Kan studere temaer som ikke lar seg studere i en lab Eksempel: _______ - Minimum av mistro fra deltakerne

41 Lab vs. felt Realismen i feltundersøkelser er høy, i laboratorieundersøkelser typisk lav Felt: Betingelsene “ligner” den virkelige verden Lab: Betingelsene er kunstige og arrangerte Realisme: “Mundan” realisme: Overflatisk likhet mellom studiesituasjon og verden Psykologisk realisme: Likhet i mekanismer (psykologisk likhet)

42 Korrelasjonell vs. eksperimentell
UAVHENGIG VARIABEL Varierer naturlig Under kontroll av forsker RANDOMISERT FORDELING Nei Ja KLAR SLUTNING OM KAUSALITET Vanligvis ikke EKSPLORERENDE Ofte TESTER TEORI Typisk UNDERSØKER FLERE RELASJONER

43 Lab-eksp. vs feltstudier
LAB-EKSPERIMENT FELTSTUDIER KONTROLL OVER VARIABLER Høy Lav RANDOMISERING Alltid Sjelden (kun i felteksperimenter) GJENNOMFØRBARHET Enkel Ofte komplisert MUNDAN REALISME PSYKOLOGISK REALISME Bør være høy MISTANKE, MISTRO Ofte høy Ofte lav EXTERN VALIDITET Ikke alltid høy


Laste ned ppt "Eksperimentet Frode Svartdal UiTø © Frode Svartdal – H2005."

Liknende presentasjoner


Annonser fra Google