Randomisierung & Balancierung
Bezüglich der Randomisierung im experimentellen Design sowie der Balancierung bietet Labvanced viele Ansätze (im Folgenden weiter erläutert), um sicherzustellen, dass Ihre Forschung fundiert und frei von Verzerrungen ist. Da dieses Thema entscheidend für erfolgreichen Forschung ist, wird die Fähigkeit zur Handhabung der Randomisierung in der Hauptansicht des Editors hervorgehoben.
Ein wichtiger Bereich in Labvanced zur Handhabung der Randomisierung und Balancierung in Ihrem Experiment.
Das obige Bild verweist auf den Hauptbereich im Labvanced-Editor für die Einrichtung verschiedener Arten von Randomisierungen und deren Ebenen, die hier zu finden sind, sowie den Zugriff auf die Randomization Settings zur Festlegung Ihrer Anforderungen wie der Versuchsreihenfolge (z.B. ob sie fest oder zufällig sein soll), wie die Balancierung gehandhabt werden sollte, und mehr.
Randomisierung in der Forschung
Die Randomisierung in Experimenten und psychologischen Forschungen ist ein wichtiger Mechanismus zur Reduzierung von Verzerrungen und zur Sicherstellung der Integrität des experimentellen Designs. Randomisierung im experimentellen Design und in der Forschung ist im Wesentlichen der Prozess der zufälligen Zuordnung von Teilnehmern zu verschiedenen Gruppen (Behandlung / Intervention / experimentell vs. Kontrolle). Durch die Durchführung dieses Zuordnungsprozesses zufällig wird angenommen, dass alle Teilnehmer die gleiche Wahrscheinlichkeit haben, einer Bedingung zugewiesen zu werden.
Neben der Zuordnung der Teilnehmer bezieht sich die Randomisierung in Experimenten auch auf die Präsentation von Stimuli und die Aufgabenreihenfolge. Die Randomisierung im experimentellen Design kann adressieren, wie Aufgaben und Stimuli präsentiert werden. Als Thema ist die Randomisierung in der Forschung ein zentrales Thema im experimentellen Design und der Erstellung.
Im folgenden Beispiel wird der Faktor für die Art des Gemäldes (modern oder klassisch) mit der Position des modernen Gemäldes (links oder rechts) randomisiert. Mithilfe der Schaltfläche „Einstellungen“ können auch Balancierungsanforderungen festgelegt werden.
Ein Beispiel für eine Setup-Konfiguration des experimentellen Designs, die Randomisierung zur Präsentation der Position einer bestimmten Bildkategorie verwendet.
Beispiele für Randomisierung
| Randomisierungsbeispiel | Ziel | Implementierung |
|---|---|---|
| Randomisierung präsentierter Stimuli, wie Bilder | Randomisieren, welche Stimuli aus einem Pool, wie Bilder, dem Teilnehmer präsentiert werden. | Erstellen Sie die Versuche mit dem Trial System und geben Sie die Anzahl der Versuche und die Versuchsreihenfolge über die Randomization Settings an. |
| Randomisierung des Standorts der „richtigen“ Stimuli | Wenn zwei oder mehr Stimuli als Optionen auf dem Bildschirm präsentiert werden, ist es entscheidend, die Präsentation und deren Position zu randomisieren. | Anleitungen zu einem empfohlenen Ansatz, wie dies durchgeführt werden kann, sind in dieser Beispielstudie [hier.]https://www.labvanced.com/page/library/27176) zu finden. Klicken Sie einfach auf die Schaltfläche „Überprüfen“ und öffnen Sie die Aufgabe „Anweisungen“. Hinweis: Dies wird oft mit Balancierung Optionen über die Randomization Settings kombiniert. |
| Zufällige Koordinatenposition der Stimuli | Randomisieren Sie die x- und y-Koordinaten und weisen Sie sie einem Stimulus zu, um dessen Position auf dem Bildschirm zu randomisieren. | Anleitungen zu einem empfohlenen Ansatz, wie dies durchgeführt werden kann, sind in dieser Beispielstudie hier. Klicken Sie einfach auf die Schaltfläche „Überprüfen“ und öffnen Sie die Aufgabe „Task_Instructions“. Diese Demo beschreibt auch, wie man zufällig eine Farbe zuweist. |
| Zufällige Zeit für Rahmen / Stimulus | Randomisieren Sie die Dauer, wie lange ein Rahmen präsentiert wird. | Anleitungen zu einem empfohlenen Ansatz, wie dies durchgeführt werden kann, sind in dieser Beispielstudie hier. Klicken Sie einfach auf die Schaltfläche „Überprüfen“ und öffnen Sie die Aufgabe „task_instructions“. |
Das folgende Video gibt einen schnellen Überblick, wie Sie Ihre Studie im Tab „Studienentwurf“ sowie im Menü „Randomisierung“ im Aufgaben-Editor randomisieren können.
Balancierung in der Forschung
Balancierung ist ein ebenso wichtiger Begriff. Balancierung stellt sicher, dass jede Bedingung gleichmäßig repliziert wird, d.h. jede Anzahl von Messungen oder Beobachtungen aus jeder experimentellen Bedingung (wie Versuchsreihenfolge) gleich ist. Dies ist wichtig, da die Randomisierung auf dem „Gesetz der großen Zahlen“ beruht, was für Experimente mit einer geringen Anzahl von Teilnehmern letztendlich zu einem unausgewogenen Design führen könnte, wenn nicht darauf geachtet wird. Durch Balancierung können Sie beispielsweise sicherstellen, dass eine gleiche Anzahl von Teilnehmern einer zufälligen Versuchsreihenfolge folgt. Ein ausgewogenes experimentelles Design stellt zudem sicher, dass gleiche Bedingungen repliziert werden.
Beispiele für Balancierung
| Balancierungsbeispiel | Ziel | Implementierung |
|---|---|---|
| Ausgewogene Positionierung | Die Balancierung der Position bestimmter Stimuli kann erforderlich sein, z.B. sicherzustellen, dass das „richtige“ Bild mit einer gleichen Anzahl von Versuchen für die linke und rechte Bildschirmposition präsentiert wurde. | Geben Sie nach dem Hinzufügen der Randomisierungsstufen die Balancierungsoption an, die Sie benötigen. |
| Styling von Stimuli | Balancieren des Stylings von Stimuli, z.B. einen roten Bildrand oder einen blauen Bildrand zu haben. | Geben Sie nach dem Hinzufügen der Randomisierungsstufen die Balancierungsoption an, die Sie benötigen. |
| Balancierung im geschachtelten Design | Die Balancierung im geschachtelten Design erfordert, dass mehrere Faktoren ausgeglichen werden. Ein Beispiel dafür ist die Balancierung der Position (z.B. links oder rechts für richtige / falsche Entscheidungen) zusammen mit dem Alter eines Gesichts (z.B. jung oder alt). Wenn jung Gesichter für links und rechts balanciert sind, müssen auch alte Gesichter für beide Positionen balanciert werden. | Geben Sie nach dem Hinzufügen der Randomisierungsstufen die Option Balanced Within Subject and Nested an. |
| Balancierung zwischen Teilnehmern | In einigen Fällen kann es notwendig sein, dass ein Proband eine Version sieht, während der nächste Proband eine andere Version sieht. | Geben Sie nach dem Hinzufügen der Randomisierungsstufen die Balancierungsoption an, die Sie benötigen. |
Das Bild unten zeigt das Dialogfeld Randomization Settings, eines der vielen relevanten Bereiche in Labvanced zur Handhabung der Randomisierungs- und Balancierungsanforderungen in Ihrem experimentellen Design und Setup.
Randomisierungs- und Balancierungseinstellungen für Versuche und Bedingungen in Labvanced
Balance & Randomisierung in Labvanced-Experimenten
Balance und Randomisierung in psychologischen Experimenten, die in Labvanced erstellt werden, werden durch verschiedene Teile und Funktionen der Plattform gehandhabt, wie zum Beispiel mit:
Multiple Aufgaben & Blöcke
- Tab Studienentwurf: Wenn eine Studie geöffnet wird, ist der Tab „Studienentwurf“ der Ort, an dem Sie Randomisierungsseparatoren hinzufügen können (siehe Bild unten, die dicke schwarze Linie), um anzugeben, welche Blöcke und Sitzungen randomisiert werden sollen.
Stimuli INNERHALB einer einzelnen Aufgabe / eines Versuchs
- Faktoren (Trial System): Mithilfe von Faktoren im Versuchs-System kann ein Blockdesign für Ihr Experiment erstellt werden. Sie können anschließend angeben, welche Faktoren fest oder zufällig sein sollen.
- Randomisierungseinstellungen im Aufgaben-Editor: Dieses Dialogfeld (Bild oben) zeigt die Art der Randomisierungseinstellungen, die Sie beim Erstellen einer Aufgabe festlegen können. Sie können auch angeben, dass die Versuche innerhalb jeder Aufgabe balanciert werden sollen.
- Datenrahmen: Datenrahmen können verwendet werden, um eine Studie zu erstellen und aufzubauen, sie können jedoch auch zur Sicherstellung der Randomisierung in Experimenten angewendet werden. Datenrahmen halten Stimuli ähnlich wie ein Array und können in einer Vielzahl von Ereignissen verwendet werden.
- Das Ereignissystem: Manchmal erfordert die Randomisierung in psychologischen experimentellen Forschungen, dass Sie Variablen oder Indizes-Arrays ausgleichen. Das Ereignissystem ermöglicht es Ihnen, Trigger/Aktionen zu erstellen, sodass Arrays gemischt werden (Werte in zufälliger Reihenfolge anordnen), Variablen (einen Wert für jeden Versuch abrufen) auszugleichen und anschließend den Wert aus dem Datenrahmen abzurufen.
Hinzufügen von Randomisierungsseparatoren im Tab Studienentwurf für Blöcke und Sitzungen
Um sicherzustellen, dass Ihr Experiment angemessen balanciert und randomisiert ist, werden Sie wahrscheinlich Datenrahmen in Kombination mit Ereignissen nutzen. Es ist auch möglich, Faktoren (das Trial System) zu verwenden. Durch die Arbeit mit den oben beschriebenen Funktionen können Sie die Integrität Ihres experimentellen Designs sicherstellen.
Wenn Sie Fragen zur Handhabung der Randomisierung in Ihren Experimenten haben, kontaktieren Sie uns bitte!