Beispiele für einfache Experimente in der wissenschaftlichen Forschung

Mithilfe eines einfachen Experiments können Forscher ermitteln, ob Änderungen einer Variablen zu Änderungen einer anderen Variablen führen – mit anderen Worten, um Ursache und Wirkung festzustellen. 

In einem einfachen Experiment zur Untersuchung der Wirksamkeit eines neuen Medikaments würden die Studienteilnehmer beispielsweise  nach dem Zufallsprinzip einer von zwei Gruppen zugeteilt : Eine davon wäre die Kontrollgruppe und würde keine Behandlung erhalten, während die andere Gruppe die Experimentalgruppe wäre, die die untersuchte Behandlung erhält.

Die Elemente eines einfachen Experiments

Ein einfaches Experiment besteht aus mehreren Schlüsselelementen:

• Die experimentelle Hypothese: Dies ist eine Aussage, die vorhersagt, dass die Behandlung eine Wirkung haben wird. Sie wird immer als Ursache-Wirkungs-Aussage formuliert. Forscher könnten eine Hypothese beispielsweise wie folgt formulieren: „Die Verabreichung von Medikament A führt zu einer Verringerung der Symptome von Krankheit B.“
• Die Nullhypothese: Dies ist eine Hypothese , die besagt, dass die experimentelle Behandlung keine Auswirkungen auf die Teilnehmer oder abhängigen Variablen hat. Es ist wichtig zu beachten, dass das Nichterkennen einer Wirkung der Behandlung nicht bedeutet, dass es keine Wirkung gibt. Die Behandlung könnte eine andere Variable beeinflussen, die die Forscher im aktuellen Experiment nicht messen.
• Die unabhängige Variable :  Die Behandlungsvariable, die vom Experimentator manipuliert wird.
• Die abhängige Variable : Die Reaktion, die die Forscher messen.
• Die Kontrollgruppe:  Die Gruppe zufällig ausgewählter Personen, die die Behandlung nicht erhalten. Die Messungen der Kontrollgruppe werden mit denen der Versuchsgruppe verglichen, um festzustellen, ob die Behandlung eine Wirkung hatte.
• Die Versuchsgruppe:  Diese Gruppe besteht aus zufällig ausgewählten Personen, die die getestete Behandlung erhalten. 

Bestimmen der Ergebnisse eines einfachen Experiments

Sobald die Daten aus dem einfachen Experiment gesammelt sind, vergleichen die Forscher die Ergebnisse der Versuchsgruppe mit denen der Kontrollgruppe, um festzustellen, ob die Behandlung eine Wirkung hatte. Aufgrund der allgegenwärtigen Fehlermöglichkeit ist es nicht möglich, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu 100 Prozent sicher zu bestimmen. Es kann immer unbekannte Variablen geben, die das Ergebnis des Experiments beeinflussen.

Trotz dieser Herausforderung gibt es Möglichkeiten, festzustellen, ob höchstwahrscheinlich eine sinnvolle Beziehung zwischen den Variablen besteht. Zu diesem Zweck verwenden Wissenschaftler Inferenzstatistiken – einen Wissenschaftszweig, der sich damit beschäftigt, Rückschlüsse auf eine Population auf der Grundlage von Messungen zu ziehen, die an einer repräsentativen Stichprobe dieser Population vorgenommen wurden.

Der Schlüssel zur Bestimmung, ob eine Behandlung wirksam war, ist die Messung der statistischen Signifikanz. Statistische Signifikanz zeigt, dass die Beziehung zwischen den Variablen wahrscheinlich nicht auf reinem Zufall beruht und dass höchstwahrscheinlich eine echte Beziehung zwischen den beiden Variablen besteht.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, statistische Signifikanz zu messen. Welche Methode verwendet wird, hängt von der Art des Forschungsdesigns ab, das für das Experiment verwendet wurde.