„Erst planen, dann durchführen“, das gilt insbesondere auch für empirische Studien, bei denen man aus vielen praktischen Gründen nur einen einzigen Versuch hat. Sei es, weil ein knapper Zeitplan vorliegt, weil man dieselben Interviewpartner nicht zum selben Thema zweifach befragen sollte oder kein Budget für eine doppelte Durchführung vorhanden ist. Nichts ist ärgerlicher als hinterher festzustellen, dass man durch eine saubere statistische Versuchsplanung Schwierigkeiten nicht nur hätte vorhersehen können, sondern sogar vermeiden!

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Welche Aspekte sind für die statistische Versuchsplanung relevant?

Natürlich lässt sich nicht alles vorausplanen. Sie wissen nicht vorab, was Sie messen werden oder ob Ihre Hypothesen sich bestätigen werden. Sie können aber sehr wohl die Stichprobengröße so planen, dass statistisch signifikante Ergebnisse überhaupt möglich werden oder mögliche „Threats to validity“ (Gültigkeitsgrenzen) vorhergesehen und vermieden werden. Wenn erst bei der Diskussion Ihrer Ergebnisse die Frage aufkommt, ob unterschiedliche Vorerfahrung von Experimentteilnehmern die beobachteten Unterschiede verursacht haben könnten, Sie aber im Fragebogen nicht nach diesen Erfahrungen gefragt haben, dann verliert ihre Studie an Aussagekraft. Darum sollten Sie alle Hindernisse für statistisch signifikante Ergebnisse oder für die Gültigkeit der Ergebnisse während der Planungsphase schon diskutieren.
Wo sich während der Versuchsplanung noch offene Fragen auftun, kann man Experten befragen, nach Erfahrungen anderer recherchieren oder eine kleine Vorstudie durchführen, z.B. Probeinterviews oder Probemessungen und dann schon vorab diese kleine Statistik auswerten.

Typische statistische Versuchsplanung und deren Bestandteile

Folgende Aktivitäten und Ergebnisse gehören zur statistischen Versuchsplanung (englisch: DoE Design of Experiments):

  • Auswahl der Variablen und Messmethoden: Welche Variablen sind am besten dazu geeignet die Forschungsfrage zu beantworten? Innerhalb welches Versuchsraums sollen diese Variablen liegen? Mit welchen Messmethoden erhebt man diese Variablen am verlässlichsten?
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  • Berechnen der minimalen Stichprobenzahl: Wie viele Personen muss man befragen, wie viele Projekte auswerten, wie viele Datenpunkte messen oder wie viele Datensätze sammeln, um statistisch signifikante Antworten auf die Forschungsfrage zu erhalten?
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  • Stichprobenerhebung und Gruppenzuordnung: Mit welchem Verfahren werden am besten Stichproben erhoben, so dass sie repräsentativ sind? Wie werden die Teilnehmer Gruppen zugeordnet, so dass diese möglichst ähnlich sind?
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  • Diskussion der verschiedenen Aspekte der Gültigkeit / Validität der Ergebnisse, insbesondere Inhaltsvalidität, Kriteriumsvalidität, Konstruktvalidität und Verallgemeinerbarkeit. Welche Argumente gegen die Gültigkeit der Ergebnisse könnte es später geben? Wie können diese vorab durch das Versuchsdesign vermieden oder möglicherweise kritische Faktoren geprüft werden?
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  • Umgang mit Störeffekten: Kann ein störender Effekt vorab eliminiert werden? Muss er stattdessen konstant gehalten werden oder durch Blockbildung oder Randomisierung neutralisiert?
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  • Planung der Durchführung: Das Ergebnis der Versuchsplanung ist ein genauer Projektplan, der genau beschreibt, welche Aktivitäten mit welchen Methoden und durch welche Person durchgeführt werden, welches Ergebnis erzeugt, wie viel Aufwand dafür veranschlagt wird und zu welchem Termin fertiggestellt werden soll. Auch Störeffekte, die durch eine suboptimale Versuchsdurchführung entstehen können, lassen sich vorab durch eine gute Planung vermeiden und sind daher für die statistische Versuchsplanung hochrelevant. Dazu gehört beispielsweise, dass eine Codierung unabhängig durch zwei Forscher durchgeführt werden sollte. Manchmal ist das Ergebnis der sorgfältigen Versuchsplanung, dass mehr Personen, Durchläufe oder Messgeräte nötig werden als gedacht. Diese müssen rechtzeitig beantragt und beschafft werden.
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  • Planung der Datenauswertung: Noch bevor die ersten Daten erhoben werden, muss festgelegt sein, mit welchem Werkzeug die Auswertungen durchgeführt werden. Eventuell kann ein Probelauf frühzeitig Planungsfehler offenbaren.

Statistische Versuchsplanung und Novustats Leistungen

Novustat erstellt gerne eine komplette Versuchsplanung für Ihr Vorhaben, prüft Ihren bereits vorliegenden Versuchsplan oder diskutiert mit Ihnen gemeinsam die passende Planung für Ihr Projekt. Vier Augen sehen mehr als zwei!
Beauftragen Sie also Novustat möglichst frühzeitig in Ihrem Projekt, noch bevor Sie die ersten Daten erheben. Wir begleiten gerne den gesamten Arbeitsprozess mit, aber es kann auch Sinn machen, sich nur für die Versuchsplanung den Rat von Experten einzuholen und dann weiterzusehen, bei welchen Schritten eine weitere Unterstützung nützlich wäre.