Vorlesung 5: Confounds

Die klassischen Confounds: All effect interne Validität!

History Confound Eine History Confound tritt auf, wenn es ein
extra-experimentelles Ereignis gibt, das die abhängige Variable beeinflusst. Es
tritt typischerweise für Experimente auf, die eine lange Dauer haben. Angenommen, ich führe für ein
-Beispiel eine klinische Studie für eine neue
-Elektrokonvulsionstherapie bei Depressionen durch. Ich lasse Leute ein
Depressionsinventar vor der 15-wöchigen Behandlung und nach der 15
wöchigen Behandlung machen. Es könnte eine Reihe von Faktoren geben, die
die Ergebnisse ändern können. Lassen Sie uns einige davon benennen und analysieren.

Ein Teilnehmer lässt sich scheiden,
ein anderer bekommt einen neuen Job,
Dramatische Erhöhung der Gaspreise,
Sommerhitze endet.

Erstellen Sie ein Beispiel, in dem history confound zu einem Fehler vom Typ I führt. Machen Sie
eins, wo es zu einem Typ-II-Fehler führt.

Reifung Confound:
Diese confound ist ganz ähnlich wie die Geschichte confound. Es tritt in
Experimenten auf, die eine lange Dauer haben. Auch ohne äußere Ereignisse
verändern sich die Menschen systematisch. Kinder werden erwachsen, Erwachsene werden alt.
Versuchen wir, ein einjähriges Sprachtherapieprogramm für
2-Jährige zu bewerten, die noch nicht sprechen. Es ist klar, dass im Laufe des Jahres
fast alle Kinder im Rahmen des
-Erwachsenwerdens erhebliche Zuwächse bei den Sprachfähigkeiten verzeichnen werden.

Instrumentierung:
Manchmal ändert sich unser Instrument zur Messung der DV (und IV) auf
subtile Weise. Wir werden kompetenter bei der Durchführung unserer
Experimente. Zum Beispiel können IQ-Testgeber bei den Anweisungen
einen besseren Job machen. Können Sie sich andere Beispiele vorstellen, in denen ein
Instrumentierungseffekt auftreten kann?

Auswahl:
Dies ist ein Hauptproblem bei Experimenten ohne zufällige Zuordnung. Ein
Auswahlfehler kann auftreten, wenn eine differentielle Auswahl
Kriterien für die Behandlungszuweisung. Zum Beispiel werden wir ein
-Experiment durchführen, um die Wirksamkeit von Prügel auf das Verhalten von Kindern zu testen.
Eltern können wählen, ob sie in
der No-Spanking-Gruppe oder der Spanking-Gruppe sein möchten. Diejenigen in der Gruppe no spanking
versprechen, ihre Sechsjährigen nicht für schlechtes Benehmen zu verprügeln; die
in der Spanking-Gruppe versprechen, ihre Sechsjährigen für schlechtes
Verhalten zu verprügeln. Wie kann dies zu einem Typ-I-Fehler führen? Wie wäre es mit einem Typ II
Fehler?

Subtilere Beispiele:
1. Lebenserwartung von Hochschulprofessoren.

2. Simpsons Paradoxon:
Berkeley Graduate School Zulassungsdaten
Bickel, Hammel, O-Connell (1975) Wissenschaft

Gesamt

Aber die Ergebnisse schienen auf College-Ebene gerechter zu sein

Was ist passiert?

Regression auf den Mittelwert
Dies ist eine Form der Auswahlverzerrung. Angenommen, wir möchten unsere
-Sprachtherapie für Kleinkinder bewerten, indem wir die Verbesserung von nicht sprechenden 2
-Jährigen mit sprechenden Zweijährigen vergleichen. Wir müssen uns jedoch bewusst sein, dass ein Teil der
nicht sprechenden Zweijährigen ihre
Altersgenossen ohne Intervention einholen wird. Dieses Phänomen wird als Regression
zum Mittelwert bezeichnet. Es ist ein Problem, wenn man eine Gruppe herausgreift, weil
sie in irgendeiner Hinsicht außerordentlich gut oder schlecht sind, und sie einer
anderen Behandlung zuordnet.

Mortalität
Menschen brechen Experimente ab. Dies ist normalerweise fremd. Howsever,
manchmal kann es eingreifen – wenn die Drop-out-Rate variiert über
Bedingungen aus bestimmten Gründen.

Teilnehmereffekte (Nachfragemerkmale)
Die Leute wollen den Experimentatoren gefallen. Zeitraum. Sie erfüllen manchmal
zu gut. Betrachten Sie das Beispiel des Wahrscheinlichkeitslernens.

Experimentatoreffekte I.
Experimentatoren können ihre Ergebnisse subtil beeinflussen. Sie kennen möglicherweise die
-Bedingungen und sind am Ergebnis beteiligt. Sie könnten subtil und
unwissentlich differentielle Anweisungen, Informationen usw. vermitteln.

Feldweite Verzerrungen

Zum Beispiel ist das Feld heiß darauf, biologische Grundlagen für das Verhalten zu zeigen
Unterschiede wie geschlechtsspezifische Unterschiede. Es ist ziemlich schwierig, eine
Feststellung zu veröffentlichen, dass es bei einer Aufgabe keine geschlechtsspezifischen Unterschiede gibt. Dieser
stellt einen `feldweiten” Experimentatoreffekt dar. Die dramatischen
Fälle von Experimentatoreffekten liegen wahrscheinlich in der kommunalen
Interpretation mehrdeutiger oder widersprüchlicher Befunde. Wir werden ein
gutes Beispiel dafür mit Goulds Nachzählung der Vermessung von
Schädeln im 19.