Warum Laborexperimente besser sind als ihr Ruf

Inhalt

1. Einleitung

2. Warum Laborexperimente besser sind als ihr Ruf
2.1 Kennzeichen eines Experiments in der Soziologie
2.2 Gütekriterien in der empirischen Sozialforschung
2.3 Die Rolle der externen Validität in Laborexperimenten
2. 4 Theoriebildung und Kausalzusammenhänge in Experimenten
2.5 Interne Validität durch Randomisierung
2. 6 Reliabilität und Objektivität von Laborexperimenten
2.7 Forschungsethische Aspekte bei Laborexperimenten

3. Fazit und Ausblick

Literaturverzeichnis

1. Einleitung

Wenn man „Menschenversuche“ oder „Experimente am Menschen“ hört, verbindet man damit im Allgemeinen etwas Negatives. Blickt man in die deutsche Geschichte zurück, wird man wohl in erster Linie an Menschenexperimente im Dritten Reich denken. Unter einem medizinischen Vorwand wurden in den Konzentrationslagern Tausende von Menschen gequält und wie Versuchskaninchen behandelt (Vgl. Bader 1993: S. 184). Auch in der Soziologie werden Experimente am Menschen durchgeführt, welche allerdings glücklicherweise nichts mit den grausamen medizinischen Versuchen zur Zeit des Nationalsozialismus zu tun haben. Experimente sind allerdings häufig nicht die bevorzugte Forschungsart in den Sozialwissenschaften, viel eher wird auf Befragungen zurückgegriffen (Vgl. Diekmann 2013: S. 434). Gerade Laborexperimente werden stets kritisch betrachtet. In dieser Hausarbeit soll daher herausgearbeitet werden, was Laborexperimente für die Forschung leisten können. Zunächst wird daher definiert, durch was ein Experiment gekennzeichnet ist. Anschließend werden allgemeine Gütekriterien in der Sozialforschung dargestellt. Der Hauptteil der Arbeit soll sich dann damit befassen, was Laborexperimente bezüglich Validität, Theoriebildung, Reliabilität und Objektivität leisten. Zudem wird noch auf forschungsethische Aspekte eingegangen.

2. Warum Laborexperimente besser sind als ihr Ruf

2.1 Kennzeichen eines Experiments in der Soziologie

„Experiment“ ist ein Begriff, der alltäglich in diversen Kontexten verwendet wird: In der Umgangssprache wird damit häufig lediglich ein spontan durchgeführter Versuch bezeichnet: Man wagt das Experiment, dass man zum Beispiel eine Woche lang auf den täglichen Kaffee oder auf technische Geräte verzichtet, um zu schauen, was passiert und wie man sich danach fühlt. Davon zu unterscheiden sind wissenschaftliche Experimente, welche vor allem in naturwissenschaftlichen Disziplinen oder in der Psychologie und in der Medizin ihre Anwendung finden. In diesem ersten Abschnitt soll es daher zunächst um die Frage gehen, durch was ein Experiment im wissenschaftlichen Kontext der Soziologie gekennzeichnet ist. Zur Veranschaulichung wird nun ein Beispiel verwendet, was oft in diesem Zusammenhang genannt wird: Eine Person A klatscht permanent in die Hände, bis eine andere Person B fragt, warum er das tue. Daraufhin antwortet A, dass er dadurch die Elefanten vertreibt. B entgegnet, dass doch gar keine Elefanten da seien. Dies sieht A als Bestätigung dafür, dass seine Methode funktioniert (Vgl. Diekmann 2013: S. 331). Dieses unsinnige Beispiel vermittelt intuitiv, dass hierbei irgendetwas nicht stimmen kann und ein Denkfehler vorliegt. Daher betrachten wir nun, wie der klassische Aufbau eines Experimentes stattdessen aussieht:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

„R“ steht für Randomisierung: Das heißt, dass die Versuchspersonen zunächst per Zufallsprinzip in zwei Gruppen unterteilt werden, und zwar in eine Versuchsgruppe und in eine Kontrollgruppe (Vgl. Diekmann 2013: S. 338). Das Ziel von diesem Vorgang ist, dass die Wirkung von möglichen zusätzlichen Einflussfaktoren gleichmäßig auf beide Gruppen verteilt wird, sodass sichergestellt ist, dass es zu Beginn des Experiments keine Unterschiede in den Gruppen gibt, sondern diese homogen sind (Vgl. Laatz 1993: S. 465).

Die Versuchsgruppe wird nun mit einem Stimulus konfrontiert, dieser wird üblicherweise mit dem Buchstaben „X“ gekennzeichnet. In der Kontrollgruppe findet dagegen eine Manipulation des Stimulus statt, dies ist ein entscheidender Aspekt bei Experimenten. Es kann sich beim Treatment zum Beispiel um ein neues Medikament handeln: Während die Kontrollgruppe lediglich einen Placebo erhält, würde die Versuchsgruppe das tatsächlich zu testende Medikament erhalten. Danach können die auftretenden Beobachtungen „O“ verglichen werden und Unterschiede zwischen den Gruppen lassen sich nun aufgrund des speziellen Designs auf den Stimulus zurückführen (Vgl. Diekmann 2013: S.338/339). Um auf das Beispiel von gerade eben zurückzugreifen: Würde man Elefanten zufällig in zwei Gruppen einteilen, wobei die Versuchungsgruppe ein Klatschen hören würde und die Kontrollgruppe nicht, könnte man anschließend beobachten und vergleichen, wie sich die Elefanten verhalten.

Es gibt zudem verschiedene Arten von Experimenten, diese lassen sich allgemein anhand von drei Kriterien unterscheiden:

1) Handelt es sich um ein künstliches oder um ein natürliches Experiment? Ist die Situation also vom Forscher hervorgerufen worden oder liegt diese ohnehin vor?
2) Liegt ein Labor- oder ein Feldexperiment vor? Dabei geht es darum, ob das Experiment in einer speziell geschaffenen Umgebung stattfinden oder in der alltäglichen Lebenswelt.
3) Ist das Design prospektiv oder handelt es sich um ein ex-post-facto-Versuch? Plant man das Experiment vorausschauend oder erst danach? (Vgl. Laatz 1993: S. 458).

In dieser Arbeit wird es vor allem um künstliche Laborexperimente gehen, also um ein Experiment, dass in einer speziellen Umgebung künstlich hervorgerufen wird. In der Forschungspraxis ist es allerdings nicht immer möglich und ethisch vertretbar, eine Randomisierung durchzuführen. Man kann moralisch gesehen nicht einer Gruppe von kranken Menschen ein lebensrettendes Medikament verabreichen und der anderen nicht, um zu schauen, welche Auswirkungen sich dadurch ergeben. In der Geschichte finden sich trotzdem zahlreiche Beispiele, in denen derart menschenunwürdige Experimente durchgeführt wurden. Bei einer nicht-stattfindenden Randomisierung spricht man daher von Quasi-Experimenten. Nicht-experimentelle Designs liegen vor, wenn überhaupt keine der eben genannten Voraussetzungen erfüllt werden, wie das zum Beispiel bei dem fiktiven Elefantenexperiment der Fall ist (Vgl. Diekmann 2013: S. 356).

Obwohl der Begriff des Experiments auf verschiedene Art und Weisen verwendet wird, gibt es in der Wissenschaft zentrale Kriterien, denen ein Experiment prinzipiell genügen muss.

2.2 Gütekriterien in der empirischen Sozialforschung

Um Laborexperimente bewerten zu können, sollen nun zentrale Gütekriterien in den Sozialwissenschaften dargestellt werden.

Ein Aspekt ist hierbei das Kriterium der Objektivität: Hierbei geht es um die Frage, inwiefern Ergebnisse einer Studie davon abhängen, wer diese durchführt. Das angestrebte Ziel ist es, dass unabhängig vom Forscher beim gleichen Messinstrument dieselben Ergebnisse zustande kommen. Dies bezieht sich sowohl auf den Vorgang der Durchführung, als auch auf die Auswertung (Vgl. Diekmann 2013: S. 249). Laut Laatz wird „Objektivität (…) am besten durch eine genaue Festlegung der Vorgehensweise erreicht, durch standardisierte Instrumente und genaue Schulung der Anwender und explizite Niederschriften des Verfahrens“ (Laatz 1993: S. 60). Bezogen auf Experimente heißt das, dass von Anfang an eine konkrete Methode festgelegt werden muss, wie das Experiment abzulaufen hat. Ein weiteres Kriterium ist die Reliabilität, also die Verlässlichkeit einer Studie. Wenn man eine Messung unter denselben Bedingungen wiederholt, so soll sich hierbei dasselbe Resultat ergeben (Vgl. Laatz 1993: S. 59). Das Hauptkriterium der Güte ist schließlich die Validität. Es geht darum, ob überhaupt die Dimension gemessen wird, für die der Forscher sich interessiert. Dies ist vor allem häufig bei latenten Konstrukten wie zum Beispiel Intelligenz und Autoritarismus ein Problem. Wird bei Intelligenztests tatsächlich Intelligenz gemessen oder nicht eher andere Dimensionen wie Lernbereitschaft oder Motivation? (Vgl. Laatz 1993:S. 61). Man unterscheidet zudem zwischen der internen und der externen Validität: Erstere Form liegt dann vor, „wenn man aus den Daten auf die Zusammenhänge, zumindest unter den Bedingungen der Untersuchung, mit Recht schließen kann“. (Laatz 1993: S. 33). Es geht also darum, ob und inwiefern sich gewissen Variablen gegenseitig beeinflussen. Hier ist es stets wichtig, eine angemessene Messebene auszuwählen, da sonst zum einen die Gefahr eines ökologischen Fehlschlusses besteht und die eines Konfundierungseffekt. Ökologischer Fehlschluss meint, dass von Aggregatmerkmalen fälschlicherweise auf Individualmerkmale geschlossen wird, zum Beispiel von Merkmalen in Haushalten auf einzelne Individuen. Bei der Konfundierung geht es um die Kontrolle von möglichen Störfaktoren: Zusammenhänge zwischen zwei Variablen sollen einzeln herausgearbeitet werden, da sonst das Risiko besteht, dass eine dritte, unberücksichtigte Variable zusätzlich einen Einfluss hat (Vgl. Laatz 1993: S. 33). Dies kann zum Beispiel durch die Randomisierung erreicht werden.

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