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Forschungsdesign

Das Forschungsdesign (auch Untersuchungsdesign, Untersuchungs- oder Versuchsanordnung, Versuchsplan) ist die Grundlage jeder wissenschaftlichen Untersuchung. Es beschreibt, wie die empirische Fragestellung untersucht werden soll. Es beinhaltet die Antworten auf folgende Fragen: Welche Indikatoren sollen wann, wie oft, wo und wie an welchen Objekten (Grundgesamtheit, Stichprobe und Auswahlverfahren) erfasst werden. Das aufgestellte Forschungsdesign ist entscheidend für die Aussagekraft der Untersuchung.

Man unterscheidet allgemein zwischen

• Experimentelles Design
• Quasi-experimentelles Design
• Ex-post-facto-Design (Nicht-experimentelles Design)

Forschungsdesigns

Experimentelle Designs

Experimentelle Forschungsdesigns prüfen eine Hypothese, indem sie die unabhängige Variable gezielt manipulieren und den Einfluss von Störgrößen durch Konstanthaltung der Versuchsbedingungen, Elimination, Randomisierung oder Parallelisierung kontrollieren. Man unterscheidet zwei Arten von Experimenten: Labor- und Feldexperimente. Der Vorteil von Laborexperimenten ist, dass die Versuchsbedingungen vollständig kontrolliert werden können, was eine hohe interne Validität ermöglicht. Dagegen haben Feldexperimente oft den Vorteil, dass sie aufgrund der natürlichen Umgebung, in der sie durchgeführt werden, eine hohe externe Validität aufweisen.

Quasi-experimentelle Designs

Anders als bei Experimenten erfolgt die Zuweisung der Versuchspersonen zu Kontroll- und Experimentalgruppe in Untersuchungen mit quasi-experimentellem Versuchsplan nicht durch Randomisierung oder Parallelisierung. Man unterscheidet zwei quasi-experimentelle Untersuchungsanordnungen. Im Quasi-Experiment erfolgt die Zuordnung aufgrund gemessener Eigenschaften der Versuchsobjekte. Zum Beispiel fragte die Kultivierungsforschung nach Einstellungsunterschieden zwischen Viel- und Wenigsehern; Personen mit hohem Fernsehkonsum wurden der Experimental-, Personen mit geringem Fernsehkonsum der Kontrollgruppe zugeordnet. Im sogenannten "natürlichen Experiment" erfolgt die Zuordnung aufgrund von natürlichen, nicht kontrollierten Ereignissen wie der Einführung eines neuen Schultyps oder der Verbreitung eines neuen Mediums. Quasi-experimentelle Untersuchungen ermöglichen keinen Rückschluss auf kausale Zusammenhänge, da nicht feststellbar ist, ob die unabhängige Variable die abhängige bedingt oder umgekehrt und ob beide Ereignisse konfundiert sind.

Vergleich: Experiment und Quasiexperiment - Interne und Externe Validität

Experimente sind insbesondere durch eine zufällige (randomisierte) Verteilung der Versuchspersonen auf die Experimental- und die Kontrollgruppe und die Manipulation der unabhängigen Variablen gekennzeichnet. Bei Quasi-Experimenten bestimmen bereits vorhandene Eigenschaften der Versuchspersonen (z. B. der tägliche Fernsehkonsum), ob sie zur Experimental- oder Kontrollgruppe gezählt werden. Die unabhängige Variable wird nicht manipuliert. Deshalb ermöglichen Quasi-Experimente keine Kausalaussagen. Den Versuchsplan echter Experimente nennt man experimentelles Design, den Versuchsplan von Quasi-Experimenten quasi-experimentelles Design.

Die möglichen Kombinationen der oben genannten Designs unterscheiden sich entsprechend nachfolgender Tabelle hinsichtlich der internen und der externen Validität (Gütekriterium). Interne Validität liegt vor, wenn die Veränderung der abhängigen Variable eindeutig auf die Variation der unabhängigen Variable zurückgeführt werden kann (keine Alternativerklärung). Externe Validität liegt vor, wenn das Ergebnis in der Stichprobe auf andere Personen, Situationen und Zeitpunkte generalisiert werden kann.

Interne und Externe Validität bei Experiment und Quasi-Experiment

Externe Validität 

Die externe Validität – auch Allgemeingültigkeit, Verallgemeinerungsfähigkeit oder ökologische Validität (vgl. Ökologischer Fehlschluss) – bezeichnet die Übereinstimmung von tatsächlichem und intendiertem Untersuchungsgegenstand. Grundidee ist hier die Frage nach der Generalisierbarkeit (Induktion).

Regelmäßig führt man zuerst Studien an kleinen und leicht zu erreichenden Gesamtheiten durch, etwa seinen Studenten oder Patienten. Eine fälschliche Generalisierung bedeutet z.B.: Obgleich man durch viele Beispiele von gravierenden Irrtümern gewarnt sein sollte, geschieht es doch immer noch sehr schnell und gerne, dass für die so gewonnenen Ergebnisse eine Allgemeingültigkeit in Anspruch genommen wird, die häufig illusorisch ist.

Ärzte beispielsweise überschätzen häufig die Schwere und die Häufigkeit von Krankheiten und Komplikationen, weil sie nur diese Fälle zu sehen bekommen; Psychiater unterschätzen genauso regelmäßig den Einfluss von psychiatrischer Hospitalisierung und Komorbiditäten, weil sie sich daran gewöhnt haben.

Das korrekte Vorgehen ist also, nach einer solchen explorativen Studie eine repräsentative durchzuführen; freilich ist dies in jedem Falle aufwändig und bisweilen auch sehr schwierig.

Stichprobenbias bezeichnet die Abweichung einer konkreten Stichprobe von dem Ideal einer streng zufälligen Auswahl aus der richtigen Grundgesamtheit.

Interne Validität 

Ein Experiment besitzt dann eine hohe interne Validität (oder Ceteris-Paribus-Distributionibus-Validität), wenn Veränderungen im Verhalten der Versuchsperson (abhängige Variable) eindeutig auf die bewusste Veränderung der unabhängigen Variable (Treatment) zurückzuführen sind. Um dies zu gewährleisten, müssen Störvariablen kontrolliert bzw. durch verschiedene Methoden, wie Elimination, Randomisierung, Konstanthaltung und Parallelisierung ausgeschaltet werden.

Ex-post-facto-Designs (Nicht-Experimentelle Designs)

Ex-post-facto-Anordnungen kommen zum Einsatz, wenn weder die Anforderung für experimentelle noch jene für quasi-experimentelle Untersuchungen erfüllt sind. Sowohl unabhängige als auch abhängige Variablen werden gemessen und Störvariablen können nicht kontrolliert werden. Aus diesem Grund ermöglichen Ex-post-facto-Designs nur korrelative Aussagen. Der Vorteil besteht darin, dass mit geringem finanziellen und personellen Aufwand sehr viele Daten –meist in einer Befragung – erhoben werden können. Durch entsprechende Auswahlverfahren werden Generalisierungen möglich. Ex-post-facto-Anordnungen sind die in den Sozialwissenschaften verbreitetste Untersuchungsform. Sie können in Längsschnitt- und Querschnittstudien unterteilt werden.

Längsschnittstudien

Bei einer Längsschnittstudie wird dieselbe empirische Studie (gewöhnlich eine Befragung) zu mehreren Zeitpunkten durchgeführt und die Ergebnisse der einzelnen Untersuchungswellen werden miteinander verglichen. Man unterscheidet Trendstudien (auch: replikativer Survey), Panelstudien und Kohortenstudien.

• Panel-Untersuchung, Panelforschung, eine Sonderform der Längsschnittstudien, bei denen gleiche Personen über einen Zeitraum erfasst werden

Beispiel: Das Sozio-oekonomische Panel (SOEP)

• Trendstudien unterscheiden sich von Panel-Untersuchungen dadurch, dass in jeder Erhebungswelle unterschiedliche Personen befragt werden. Diese werden jedoch immer nach den gleichen Kriterien ausgewählt.

Beispiel: ALLBUS

• Kohortenstudie

Hier werden Personen bestimmter Altersklassen (Jahrgänge) erfasst. In den Sozialwissenschaften sind Kohorten Bevölkerungsgruppen, die durch ein zeitlich gemeinsames, längerfristig prägendes Startereignis definiert werden. Die verschiedenen Personen werden zu verschiedenen Zeitpunkten überprüft.

Querschnittstudien

Querschnitt (empirische Forschung), bei denen zum gleichen Zeitpunkt unterschiedliche Personen untersucht werden. In der empirischen Forschung spricht man von einem Querschnitt bzw. von einer Querschnitt(s)studie oder Querschnittsdesign, wenn eine empirische Untersuchung (z. B. Befragung, Inhaltsanalyse) einmalig durchgeführt wird.

Je nach Fragestellung der Untersuchung bietet sich eine andere Untersuchungsform an.

Literatur

• Schnell, H., Hill, P. B., & Esser, E. (2005): Methoden der empirischen Sozialforschung (S. 211-263). Oldenbourg, München. ISBN 3486576844
• M. L. Mitchell, J. M. Jolley: Research Design Explained, Clarion University of Pennsylvania, 4th ed., 2001