Forschungsmethoden in der Psychologie

In diesem Abschnitt betrachten wir einige verschiedene Möglichkeiten, ein Experiment zu entwerfen., Die primäre Unterscheidung, die wir machen werden, besteht zwischen Ansätzen, bei denen jeder Teilnehmer eine Ebene der unabhängigen Variablen erfährt, und Ansätzen, bei denen jeder Teilnehmer alle Ebenen der unabhängigen Variablen erfährt. Die ersteren werden als Experimente zwischen den Probanden und die letzteren als Experimente innerhalb der Probanden bezeichnet.

In einem between-subjects experiment, jeder Teilnehmer wird geprüft, nur eine Bedingung. Zum Beispiel kann ein Forscher mit einer Stichprobe von 100universitätsstudenten können die Hälfte von ihnen zuweisen, um über ein traumatisches Ereignis zu schreiben, und die andere Hälfte schreibt über ein neutrales Ereignis., Oder ein Forscher mit einer Stichprobe von 60 Personen mit schwerer Agoraphobie (Angst vor offenen Räumen) könnte 20 von ihnen zuweisen, um jede von drei verschiedenen Behandlungen für diese Störung zu erhalten. In einem Experiment zwischen den Probanden ist es wichtig, dass der Forscher die Teilnehmer den Bedingungen zuordnet, so dass die verschiedenen Gruppen im Durchschnitt einander sehr ähnlich sind., Diejenigen, die sich beispielsweise in einem Traumazustand und in einem neutralen Zustand befinden, sollten einen ähnlichen Anteil von Männern und Frauen enthalten, und sie sollten ähnliche durchschnittliche Intelligenzquotienten (IQs), ähnliche durchschnittliche Motivationsniveaus, ähnliche durchschnittliche Anzahl von Gesundheitsproblemen usw. aufweisen. Bei dieser Übereinstimmung geht es darum, diese fremden Teilnehmervariablen über Bedingungen hinweg zu steuern, damit sie nicht zu verwirrenden Variablen werden.,

Zufallszuweisung

Die primäre Art und Weise, wie Forscher diese Art der Kontrolle von Fremdvariablen über Bedingungen hinweg durchführen, wird als Zufallszuweisung bezeichnet, dh mithilfe eines zufälligen Prozesses, um zu entscheiden, welche Teilnehmer unter welchen Bedingungen getestet werden. Verwechseln Sie die Zufallszuordnung nicht mit der Zufallsstichprobe. Die Zufallsstichprobe ist eine Methode zur Auswahl einer Stichprobe aus einer Population und wird selten in der psychologischen Forschung verwendet., Zufällige Zuweisung ist eine Methode für die Zuweisung der Teilnehmer in eine Probe, um die verschiedenen Bedingungen, und es ist ein wichtiges element der experimentellen Forschung in der Psychologie und in anderen Bereichen zu.

Im engsten Sinne sollte die Zufallszuweisung zwei Kriterien erfüllen. Eine davon ist, dass jeder Teilnehmer die gleiche Chance hat, jeder Bedingung zugewiesen zu werden (z. B. eine 50% ige Chance, jeder von zwei Bedingungen zugewiesen zu werden). Die zweite ist, dass jeder Teilnehmer einer Bedingung unabhängig von anderen Teilnehmern zugeordnet ist., Eine Möglichkeit, die Teilnehmer zwei Bedingungen zuzuweisen, besteht darin, für jede eine Münze zu werfen. Wenn die Münze Köpfe landet, wird der Teilnehmer Bedingung A zugewiesen, und wenn er Schwänze landet, wird der Teilnehmer Bedingung B zugewiesen Für drei Bedingungen könnte man einen Computer verwenden, um eine zufällige Ganzzahl von 1 bis 3 für jeden Teilnehmer zu generieren. Wenn die Ganzzahl 1 ist, wird der Teilnehmer Bedingung A zugewiesen; wenn es 2 ist, wird der Teilnehmer Bedingung B zugewiesen; und wenn es 3 ist, wird der Teilnehmer Bedingung C zugewiesen., In der Praxis wird normalerweise eine vollständige Abfolge von Bedingungen—eine für jeden Teilnehmer, von dem erwartet wird, dass er sich im Experiment befindet—im Voraus erstellt, und jeder neue Teilnehmer wird der nächsten Bedingung in der Sequenz zugewiesen, während er oder sie getestet wird. Wenn das Verfahren computerisiert ist, behandelt das Computerprogramm häufig die Zufallszuweisung.

Ein Problem beim Münzumdrehen und anderen strengen Verfahren für die Zufallszuweisung besteht darin, dass sie unter den verschiedenen Bedingungen wahrscheinlich zu ungleichen Stichprobengrößen führen., Ungleiche Stichprobengrößen sind im Allgemeinen kein ernstes Problem, und Sie sollten niemals bereits gesammelte Daten wegwerfen, um gleiche Stichprobengrößen zu erreichen. Für eine feste Anzahl von Teilnehmern ist es jedoch statistisch am effizientesten, sie in gleich große Gruppen aufzuteilen. Es ist daher gängige Praxis, eine Art modifizierte Zufallszuweisung zu verwenden, die die Anzahl der Teilnehmer in jeder Gruppe so ähnlich wie möglich hält. Ein Ansatz ist die Randomisierung. Bei der Block-Randomisierung treten alle Bedingungen einmal in der Sequenz auf, bevor eine von ihnen wiederholt wird., Dann treten sie alle wieder auf, bevor einer von ihnen erneut wiederholt wird. In jedem dieser „Blöcke“ treten die Bedingungen in zufälliger Reihenfolge auf. Auch hier wird die Abfolge von Bedingungen normalerweise generiert, bevor Teilnehmer getestet werden, und jeder neue Teilnehmer wird der nächsten Bedingung in der Sequenz zugewiesen. Tabelle 6.2 zeigt eine solche Reihenfolge für die Zuordnung von neun Teilnehmern zu drei Bedingungen. Die Website von Research Randomizer generiert Blockzufallssequenzen für eine beliebige Anzahl von Teilnehmern und Bedingungen., Wenn das Verfahren computerisiert ist, behandelt das Computerprogramm häufig die Blockzufallsbestimmung.

Tabelle 6.,ab“>4

B
5	C
6	A
7	C
8	B
9	A

Random assignment is not guaranteed to control all extraneous variables across conditions., Es ist immer möglich, dass sich die Teilnehmer an einer Erkrankung zufällig als wesentlich älter, weniger müde, motivierter oder im Durchschnitt weniger depressiv herausstellen als die Teilnehmer an einer anderen Erkrankung. Es gibt jedoch einige Gründe, warum diese Möglichkeit kein großes Problem darstellt. Eine davon ist, dass die Zufallszuweisung besser funktioniert, als man erwarten könnte, insbesondere für große Stichproben., Eine andere ist, dass die inferenziellen Statistiken, die Forscher verwenden, um zu entscheiden, ob ein Unterschied zwischen Gruppen einen Unterschied in der Population widerspiegelt, die „Fehlbarkeit“ der Zufallszuweisung berücksichtigt. Ein weiterer Grund ist, dass selbst wenn die Zufallszuweisung zu einer verwirrenden Variablen führt und daher irreführende Ergebnisse liefert, diese Verwirrung wahrscheinlich erkannt wird, wenn das Experiment repliziert wird. Das Fazit ist, dass zufällige Zuordnung zu Bedingungen, die—obwohl nicht unfehlbar im Hinblick auf die Kontrolle überflüssige Variablen ist immer eine Stärke der Forschung-design.,

Behandlungs – und Kontrollbedingungen

Experimente zwischen Probanden werden häufig verwendet, um festzustellen, ob eine Behandlung funktioniert. In der psychologischen Forschung ist eine Behandlung jede Intervention, die das Verhalten der Menschen zum Besseren verändern soll. Diese Intervention umfasst Psychotherapien und medizinische Behandlungen für psychische Störungen, aber auch Interventionen zur Verbesserung des Lernens, zur Förderung der Erhaltung, zur Verringerung von Vorurteilen usw., Um festzustellen, ob eine Behandlung funktioniert, werden die Teilnehmer zufällig entweder einer Behandlungsbedingung zugewiesen, in der sie die Behandlung erhalten, oder einer Kontrollbedingung, in der sie die Behandlung nicht erhalten. Wenn Teilnehmer an der Behandlungsbedingung besser dran sind als Teilnehmer an der Kontrollbedingung—zum Beispiel sind sie weniger depressiv, lernen schneller, sparen mehr, drücken weniger Vorurteile aus—, kann der Forscher daraus schließen, dass die Behandlung funktioniert., In der Erforschung der Wirksamkeit von Psychotherapien und medizinischen Behandlungen wird diese Art von Experiment oft als randomisierte klinische Studie bezeichnet.

Es gibt verschiedene Arten von Kontrollbedingungen. In einem Kontrollzustand ohne Behandlung erhalten die Teilnehmer keinerlei Behandlung. Ein Problem bei diesem Ansatz ist jedoch das Vorhandensein von Placebo-Effekten. Ein Placebo ist eine simulierte Behandlung, bei der kein Wirkstoff oder Element fehlt, das es wirksam machen sollte, und ein Placebo-Effekt ist ein positiver Effekt einer solchen Behandlung., Viele Volksheilmittel, die zu funktionieren scheinen—wie Hühnersuppe für eine Erkältung zu essen oder Seife unter die Bettwäsche zu legen, um nächtliche Beinkrämpfe zu stoppen-sind wahrscheinlich nichts anderes als Placebos. Obwohl Placebo-Effekte nicht gut verstanden werden, werden sie wahrscheinlich hauptsächlich von den Erwartungen der Menschen getrieben, dass sie sich verbessern werden. Die Erwartung, sich zu verbessern, kann zu weniger Stress, Angstzuständen und Depressionen führen, was die Wahrnehmung verändern und sogar die Funktion des Immunsystems verbessern kann (Price, Finniss, & Benedetti, 2008).,

Placebo-Effekte sind für sich genommen interessant (siehe Hinweis „Das starke Placebo“), stellen aber auch ein ernstes Problem für Forscher dar, die feststellen möchten, ob eine Behandlung funktioniert. Abbildung 6.2 zeigt einige hypothetische Ergebnisse, bei denen sich die Teilnehmer an einer Behandlungsbedingung im Durchschnitt stärker verbesserten als die Teilnehmer an einer Kontrollbedingung ohne Behandlung. Wenn diese Bedingungen (die beiden Balken ganz links in Abbildung 6.2) die einzigen Bedingungen in diesem Experiment waren, konnte man jedoch nicht schließen, dass die Behandlung funktionierte., Es könnte stattdessen sein, dass sich die Teilnehmer in der Behandlungsgruppe mehr verbesserten, weil sie eine Verbesserung erwarteten, während diejenigen in der Kontrollbedingung ohne Behandlung dies nicht taten.

Glücklicherweise gibt es mehrere Lösungen für dieses Problem., Eine besteht darin, einen Placebokontrollzustand einzubeziehen, bei dem die Teilnehmer ein Placebo erhalten, das der Behandlung ähnlich sieht, dem jedoch der Wirkstoff oder das Element fehlt, von dem angenommen wird, dass es für die Wirksamkeit der Behandlung verantwortlich ist. Wenn Teilnehmer an einer Behandlungsbedingung beispielsweise eine Pille einnehmen, nehmen diejenigen, die sich in einer Placebokontrolle befinden, eine identisch aussehende Pille ein, der der Wirkstoff in der Behandlung fehlt (eine „Zuckerpille“). In der Erforschung der psychotherapeutischen Wirksamkeit könnte das Placebo beinhalten, zu einem Psychotherapeuten zu gehen und unstrukturiert über seine Probleme zu sprechen., Die Idee ist, dass, wenn die Teilnehmer sowohl in der Behandlung als auch in den Placebokontrollgruppen eine Verbesserung erwarten, jede Verbesserung in der Behandlungsgruppe darüber hinaus in der Placebokontrollgruppe durch die Behandlung und nicht durch die Erwartungen der Teilnehmer verursacht worden sein muss. Dieser Unterschied ergibt sich aus einem Vergleich der beiden äußeren Balken in Abbildung 6.2.

Das Prinzip der informierten Einwilligung setzt natürlich voraus, dass den Teilnehmern mitgeteilt wird, dass sie entweder einer Behandlung oder einem Placebokontrollzustand zugeordnet werden—auch wenn ihnen bis zum Ende des Experiments nicht mitgeteilt werden kann., In vielen Fällen wird den Teilnehmern, die sich im Kontrollzustand befanden, dann die Möglichkeit geboten, die eigentliche Behandlung zu erhalten. Ein alternativer Ansatz besteht darin, eine Wartelistenkontrollbedingung zu verwenden, bei der den Teilnehmern mitgeteilt wird, dass sie die Behandlung erhalten, aber warten müssen, bis die Teilnehmer der Behandlungsbedingung sie bereits erhalten haben. Thisdisdisklosureermöglicht es den Forschern, Teilnehmer, die die Behandlung erhalten haben, mit Teilnehmern zu vergleichen, die sie derzeit nicht erhalten, aber dennoch erwarten, sich (irgendwann) zu verbessern., Eine endgültige Lösung für das Problem der Placebo-Effekte besteht darin, den Kontrollzustand vollständig auszulassen und jede neue Behandlung mit der besten verfügbaren alternativen Behandlung zu vergleichen. Zum Beispiel könnte eine neue Behandlung für einfache Phobie mit einer Standardexpositionstherapie verglichen werden. Da die Teilnehmer an beiden Bedingungen eine Behandlung erhalten, sollten ihre Erwartungen an eine Verbesserung ähnlich sein. Dieser Ansatz macht auch Sinn, denn sobald es eine wirksame Behandlung gibt, ist die interessante Frage nach einer neuen Behandlung nicht einfach „Funktioniert es?,“aber“ Funktioniert es besser als das, was bereits verfügbar ist?

Experimente innerhalb der Probanden

In einem Experiment innerhalb der Probanden wird jeder Teilnehmer unter allen Bedingungen getestet. Betrachten Sie ein Experiment über die Wirkung der körperlichen Attraktivität eines Beklagten auf Urteile über seine Schuld., Wiederum würde in einem Experiment zwischen den Probanden einer Gruppe von Teilnehmern ein attraktiver Angeklagter gezeigt und gebeten, seine Schuld zu beurteilen, und einer anderen Gruppe von Teilnehmern würde ein unattraktiver Angeklagter gezeigt und gebeten, seine Schuld zu beurteilen. In einem within-subjects-experiment, jedoch die gleiche Gruppe von Teilnehmern würde der Richter die Schuld der beiden zu einem attraktiven und einem unattraktiven Beklagten.

Der Hauptvorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass er eine maximale Kontrolle über fremde Teilnehmervariablen bietet., Teilnehmer unter allen Bedingungen haben den gleichen mittleren IQ, denselben sozioökonomischen Status, dieselbe Anzahl von Geschwistern usw.—weil sie dieselben Menschen sind. Innerhalb der Themen, Experimente machen es möglich, statistische Verfahren, entfernen Sie die Wirkung dieser nebensächlichen Teilnehmer Variablen auf die abhängige variable und daher die Daten auch weniger „laut“ und die Wirkung der unabhängigen Variablen leichter zu erkennen. Wir werden uns diese Idee später im Buch genauer ansehen. Allerdings können nicht alle Experimente ein Design innerhalb der Probanden verwenden, noch wäre es wünschenswert.,

Verschleppungseffekte und Gegengewicht

Der Hauptnachteil von Designs innerhalb von Subjekten besteht darin, dass sie zu Verschleppungseffekten führen können. Ein carryover-Effekt ist ein Effekt, der geprüft wird, um eine Bedingung auf die Teilnehmer das Verhalten in späteren Bedingungen. Eine Art von Carryover-Effekt ist ein Übungseffekt, bei dem die Teilnehmer eine Aufgabe unter späteren Bedingungen besser ausführen, weil sie die Möglichkeit hatten, sie zu üben. Ein anderer Typ ist ein Ermüdungseffekt, bei dem die Teilnehmer eine Aufgabe ausführen, die unter späteren Bedingungen schlechter ist, weil sie müde oder gelangweilt werden., In einem Zustand getestet zu werden, kann auch ändern, wie Teilnehmer Reize wahrnehmen oder ihre Aufgabe unter späteren Bedingungen interpretieren. Diese Art von Effekt wird als Kontexteffekt bezeichnet. Zum Beispiel, Ein durchschnittlich aussehender Angeklagter könnte härter beurteilt werden, wenn Teilnehmer gerade einen attraktiven Angeklagten beurteilt haben, als wenn sie gerade einen unattraktiven Angeklagten beurteilt haben. Innerhalb-Themen Experimente auch machen es einfacher für die Teilnehmer zu erraten, die Hypothese., Zum Beispiel kann ein Teilnehmer, der gebeten wird, die Schuld eines attraktiven Angeklagten zu beurteilen und dann gebeten wird, die Schuld eines unattraktiven Angeklagten zu beurteilen, wahrscheinlich vermuten, dass die Hypothese ist, dass die Attraktivität des Angeklagten Schuldurteile beeinflusst. Dieses Wissen könnte dazu führen, dass der Teilnehmer den unattraktiven Angeklagten härter beurteilt, weil er der Meinung ist, dass dies von ihm erwartet wird. Oder es könnte die Teilnehmer dazu bringen, die beiden Angeklagten ähnlich zu beurteilen, um “ fair zu sein.“

Verschleppungseffekte können für sich allein interessant sein., (Hängt die Attraktivität einer Person von der Attraktivität anderer Menschen ab, die wir kürzlich gesehen haben?) Wenn sie jedoch nicht im Mittelpunkt der Forschung stehen, können Verschleppungseffekte problematisch sein. Stellen Sie sich zum Beispiel vor, die Teilnehmer beurteilen die Schuld eines attraktiven Angeklagten und beurteilen dann die Schuld eines unattraktiven Angeklagten. Wenn sie den unattraktiven Angeklagten härter beurteilen, könnte dies an seiner Unattraktivität liegen. Aber es könnte stattdessen sein, dass sie ihn härter beurteilen, weil sie sich langweilen oder müde werden., Mit anderen Worten, die Reihenfolge der Bedingungen ist eine verwirrende Variable. Der attraktive Zustand ist immer der erste Zustand und der unattraktive Zustand der zweite. Somit kann jeder Unterschied zwischen den Bedingungen in Bezug auf die abhängige Variable durch die Reihenfolge der Bedingungen und nicht durch die unabhängige Variable selbst verursacht werden.

Es gibt jedoch eine Lösung für das Problem der Auftragseffekte, die in vielen Situationen verwendet werden kann. Es ist ein Gegengewicht, was bedeutet, verschiedene Teilnehmer in verschiedenen Ordnungen zu testen., Zum Beispiel würden einige Teilnehmer in dem attraktiven beklagten Zustand getestet, gefolgt von dem unattraktiven beklagten Zustand, und andere würden in dem unattraktiven Zustand getestet, gefolgt von dem attraktiven Zustand. Bei drei Bedingungen würde es sechs verschiedene Ordnungen geben (ABC, ACB, BAC, BCA, CAB und CBA), so dass einige Teilnehmer in jeder der sechs Ordnungen getestet würden. Beim Gegengewicht werden die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip mit den bereits besprochenen Techniken Bestellungen zugewiesen., Daher spielt die zufällige Zuordnung eine wichtige Rolle bei Designs innerhalb von Subjekten, genau wie bei Designs zwischen Subjekten. Hier werden sie nicht zufällig Bedingungen zugewiesen, sondern zufällig verschiedenen Ordnungen von Bedingungen zugewiesen. Tatsächlich kann mit Sicherheit gesagt werden, dass es sich bei einer Studie, die keine zufällige Zuordnung in der einen oder anderen Form beinhaltet, nicht um ein Experiment handelt.

Eine effiziente Möglichkeit des Gegengewichts besteht in einem lateinischen quadratischen Design, das durch gleiche Zeilen und Spalten randomisiert wird. Wenn Sie beispielsweise vier Behandlungen haben, müssen Sie vier Versionen haben., Wie ein Sudoku-Puzzle kann sich keine Behandlung in einer Zeile oder Spalte wiederholen. Für vier Versionen von vier Behandlungen würde das lateinische quadratische Design wie folgt aussehen:

A B C D B C D A C D A B D A B C

Es gibt zwei Möglichkeiten darüber nachzudenken, was Gegengewicht bewirkt., Eine davon ist, dass es die Reihenfolge der Bedingungen steuert, so dass es keine verwirrende Variable mehr ist. Anstatt dass der attraktive Zustand immer der erste und der unattraktive Zustand immer der zweite ist, steht der attraktive Zustand für einige Teilnehmer an erster Stelle und für andere an zweiter Stelle. Ebenso kommt der unattraktive Zustand zuerst für einige Teilnehmer und zweitens für andere. Somit kann ein Gesamtunterschied in der abhängigen Variablen zwischen den beiden Bedingungen nicht durch die Reihenfolge der Bedingungen verursacht worden sein., Eine zweite Möglichkeit, darüber nachzudenken, was das Gegengewicht bewirkt, besteht darin, dass bei Verschleppungseffekten diese erkannt werden können. Man kann die Daten für jede Bestellung separat analysieren, um zu sehen, ob sie eine Wirkung hatten.

Simultane Designs innerhalb der Probanden

Bisher haben wir einen Ansatz für Designs innerhalb der Probanden diskutiert, bei dem die Teilnehmer jeweils in einer Bedingung getestet werden. Es gibt jedoch einen anderen Ansatz, der häufig verwendet wird, wenn Teilnehmer in jeder Bedingung mehrere Antworten abgeben., Stellen Sie sich zum Beispiel vor, dass die Teilnehmer die Schuld von 10 attraktiven Angeklagten und 10 unattraktiven Angeklagten beurteilen. Anstatt dass Personen über alle 10 Angeklagten eines Typs urteilen, gefolgt von allen 10 Angeklagten des anderen Typs, konnte der Forscher alle 20 Angeklagten in einer Reihenfolge präsentieren, die die beiden Typen mischte. Der Forscher könnte dann die mittlere Bewertung jedes Teilnehmers für jede Art von Beklagten berechnen. Oder stellen Sie sich ein Experiment vor, um zu sehen, ob sich Menschen mit sozialer Angststörung besser an negative Adjektive erinnern (z. B. „dumm“, „inkompetent“) als an positive (z.,, „glücklich“, „produktiv“). Der Forscher könnte die Teilnehmer dazu bringen, eine einzelne Liste zu studieren, die beide Arten von Wörtern enthält, und dann versuchen lassen, so viele Wörter wie möglich abzurufen. Der Forscher konnte dann die Anzahl jeder Art von Wort zählen, die zurückgerufen wurde. Es gibt viele Möglichkeiten, die Reihenfolge zu bestimmen, in der die Reize dargestellt werden, aber eine gängige Methode besteht darin, für jeden Teilnehmer eine andere zufällige Reihenfolge zu generieren.

Zwischen-Personen oder In-Themen?

Fast jedes Experiment kann entweder mit einem Design zwischen den Probanden oder mit einem Design innerhalb der Probanden durchgeführt werden., Diese Möglichkeit bedeutet, dass Forscher aufgrund ihrer relativen Vorzüge für die jeweilige Situation zwischen den beiden Ansätzen wählen müssen.

Experimente zwischen Probanden haben den Vorteil, dass sie konzeptionell einfacher sind und weniger Testzeit pro Teilnehmer erfordern. Sie vermeiden auch Verschleppungseffekte, ohne dass ein Gegengewicht erforderlich ist. Innerhalb der Themen, Experimente haben den Vorteil, dass die Steuerung überflüssige Teilnehmer Variablen, die in der Regel reduziert das Rauschen in den Daten und macht es leichter zu erkennen, eine Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen.,

Eine gute Faustregel ist also, dass, wenn es möglich ist, ein Experiment innerhalb der Probanden (mit ordnungsgemäßem Gegengewicht) in der Zeit durchzuführen, die pro Teilnehmer verfügbar ist-und Sie keine ernsthaften Bedenken hinsichtlich Verschleppungseffekten haben—dieses Design wahrscheinlich die beste Option ist. Wenn ein Design innerhalb der Fächer schwierig oder unmöglich durchzuführen wäre, sollten Sie stattdessen ein Design zwischen den Fächern in Betracht ziehen., Wenn Sie beispielsweise Teilnehmer in einem Wartezimmer eines Arztes testen oder Käufer in einem Lebensmittelgeschäft Schlange stehen, haben Sie möglicherweise nicht genug Zeit, um jeden Teilnehmer unter allen Bedingungen zu testen, und würden sich daher für ein Design zwischen den Probanden entscheiden. Oder stellen Sie sich vor, Sie hätten versucht, die Vorurteile der Menschen zu verringern, indem sie mit jemandem einer anderen Rasse interagiert hätten. Ein Design innerhalb der Probanden mit Gegengewicht würde erfordern, dass einige Teilnehmer zuerst im Behandlungszustand und dann in einem Kontrollzustand getestet werden., Wenn die Behandlung jedoch funktioniert und das Vorurteilsniveau der Menschen verringert, sind sie nicht mehr für Tests im Kontrollzustand geeignet. Diese Schwierigkeit gilt für viele designs, die mit einer Therapie gedacht, um produzieren langfristig ändern sich die Teilnehmer Verhalten (z.B. Studien testen die Wirksamkeit von Psychotherapie). Klar wäre hier ein Zwischen-Themen-Design notwendig.

Denken Sie auch daran, dass die Verwendung eines Designtyps die Verwendung des anderen Typs in einer anderen Studie nicht ausschließt., Es gibt keinen Grund, warum ein Forscher nicht sowohl ein Design zwischen den Fächern als auch ein Design innerhalb der Fächer verwenden könnte, um dieselbe Forschungsfrage zu beantworten. In der Tat nehmen professionelle Forscher oft genau diese Art von gemischten Methoden Ansatz.