Between-Subjects-Design vs. Within-Subjects-Design — das ist eine Entscheidung, Forscher’innen vor der Durchführung von Experiments treffen. In der Systematischen Musikwissenschaft werden mit beiden Methoden Zusammenhänge zwischen Mensch und Musik erforscht. Um robuste Experimente zu entwickeln, müssen sie die Unterschiede zwischen den beiden Designs verstehen. Damit Sie bei Ihrem nächsten Experiment den Durchblick behalten, erfahren Sie in diesem Artikel die Vor- und Nachteile beider Forschungsdesigns durch angewandte Beispiele aus der Musikpsychologie.

Between-Subjects-Design und Within-Subjects-Design im Vergleich

Zu Beginn eines Experimentes sollten Sie sich gut überlegen, ob Sie das Between-Subjects-Design oder das Within-Subjects-Design brauchen. In der Regel gibt es in einem Experiment unabhängige Variablen (UV), die Sie kontrollieren und manipulieren, um ihren Einfluss auf die abhängige Variable (AV) zu untersuchen. Sie beobachten die abhängige Variable unter Berücksichtigung der unabhängigen. Wie schon die Grafik zeigt, besteht ein wesentlicher Unterschied zwischen dem Between-Subjects-Design und dem Within-Subjects-Design in der Art und Weise, wie der Einfluss von UV auf AV anhand der Stichprobe erfasst wird:

Between-Subjects-Design vs. Within-Subjects-Design als Grafik dargestellt

Between-Subjects-Design vs. Within-Subjects-Design Grafik: Melissa Steinbarth

Between-Subjects-Design

Bei einem Between-Subjects-Design, oder auch Zwischengruppen-Design, durchlaufen die Teilnehmenden der Stichprobe genau eine experimentelle Bedingung. Es gibt also mindestens zwei Versuchsgruppen und/oder eine Kontrollgruppe.

Jede Versuchsgruppe durchläuft eine Behandlung mit einer UV, von der erwartet wird, dass sie sich auf die AV auswirkt. Kontrollgruppen erhalten entweder keine Behandlung oder eine Scheinbehandlung (auch Placebo oder Sham bezeichnet). Um zum Beispiel zu untersuchen, ob eine Sonifikation die Merkfähigkeit von Zahlensequenzen verbessert, kann zur Kontrolle ein zufälliger Klang verwendet werden.

  • Nutzen: Sie können die Gruppenunterschiede zwischen Proband’innen vergleichen. Unterscheiden sich die Ergebnisse der Gruppen signifikant voneinander, ist dies ein Indiz, dass die UV die Unterschiede verursacht hat.
  • Gefahr: Zwei Gruppen von Menschen unterscheiden sich anhand unzähliger Variablen. Den Einfluss von allem, was Sie nicht kontrollieren können, müssen Sie randomisieren, Gruppen also sehr groß machen.
  • Beispiel: Sie wollen untersuchen, welche Hintergrundmusik (UV) sich auf die Fröhlichkeit eines Filmausschnitts (AV) auswirkt. Im Sinne des Between-Subject-Designs bilden SIe zwei Versuchsgruppen, denen Sie den Filmausschnitt mit unterschiedlicher Hintergrundmusik präsentieren. Weichen die Fröhlichkeitsurteile der beiden Gruppen voneinander ab, kann die Hintergrundmusik der wesentliche Grund dafür sein. Vielleicht bestand aber auch eine Gruppe zufällig aus generell fröhlichen Menschen, deren Fröhlichkeitsurteile ungeachtet der Musik hoch wären. Ohne Vorstudie ist das nicht kontrollierbar. Dieser ungewollte Bias wird umso unwahrscheinlicher, je größer die Gruppen sind.
Within-Subjects-Design

Bei einem Within-Subjects-Design, auch Design mit Messwiederholung oder Repeated Measures bezeichnet, absolvieren die Teilnehmenden der Stichprobe alle experimentellen Bedingungen. Es gibt also in der Regel nur eine Versuchsgruppe, die mehreren unabhängigen Variablen ausgesetzt wird.

  • Nutzen: Individuelle Unterschiede spielen kaum eine Rolle. Das führt bei der gleichen Stichprobengröße zu einer höheren statistischen Power. Finden Sie einen signifikanten Unterschied zwischen den AV, ist die Ursache sehr wahrscheinlich die UV.
  • Gefahr: Da dieselbe Person mehrere Durchläufe eines Experiments erlebt, können sowohl Trainingseffekte als auch Ermüdungserscheinungen auftreten. Damit diese das Ergebnis nicht verfälschen, muss jede mögliche Reihenfolge von Durchläufen gleich oft vorkommen.
  • Beispiel: Sie untersuchen, wie präzise (AV) Menschen zu Musik mit unterschiedlichen Tempi (UV) mitklopfen können. Teilnehmer’innen wird dasselbe Musikstück in langsamem, mittlerem und schnellem Tempo vorgespielt, mit der Aufforderung, im Takt mitzuklopfen. Die zeitliche Präzision wird dann pro Person über die drei Bedingungen hinweg verglichen. Die Ergebnisse geben Aufschluss über den Zusammenhang zwischen Musiktempo und Präzision beim Mitklopfen. Allerdings sind Proband’innen mit der gestellten Aufgabe und dem Musikstück beim zweiten und dritten Durchlauf bereits vertrauter, was ihre Präzision erhöhen kann. Darum muss jede der sechs möglichen Reihenfolgen aus langsam, mittel und schnell gleich häufig vorkommen. Sie benötigen eine durch sechs teilbare Anzahl Versuchspersonen.

Vorteile im Überblick

Jedes experimentelle Forschungsdesign hat Vor- und Nachteile, die Sie bei der Planung eines Experiments berücksichtigen sollten. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Design für Ihre Forschung am besten geeignet ist, orientieren Sie sich an der folgenden Übersicht:

  • Between-Subjects-Design: Kurze Experimentdauer
    1. Jedes Experiment dauert nur kurz, weil nur eine Versuchsbedingung pro Person getestet wird. Besonders in Laboren mit strenger Terminvorgabe können Sie so flexibler Zeiten buchen.
    2. Auf kurze Experimente lassen sich Proband’innen aus dem näheren Umfeld oft mit wenig Aufwand und Vergütung ein.
    3. Zudem treten bei Versuchsteilnehmenden weniger Ermüdungserscheinungen auf. In den Daten zeigt sich das wahre Potenzial ihrer UV.
    4. Sie müssen sich keine Gedanken zu Trainingseffekten, Reihenfolge und Teilbarkeit der Proband’innenzahl machen.
  • Vorteile Within-Subjects-Design: Kleine Stichprobe
    1. Da alle Teilnehmenden wiederholte Messungen liefern, erzielen Sie dieselb Validitä und Trennschärfe mit einer kleineren Stichprobe, als im Between-Subjects Design.
    2. Sie müssen also weniger Proband’innen rekrutieren. Diese nehmen für ein lang andauerndes Experiment mitunter eher eine lange Anfahrt in Kauf, als für ein kurzes.
    3. Brauchen Sie viel Personal oder viel Zeit für den Versuchsaufbau, sind wenige lange Experimente besser planbar und effizienter, als viele kurze.
    4. Da Sie nur eine Teilnehmer’innengruppe haben, müssen Sie sich keine Gedanken zur Vergleichbarkeit der Gruppen machen.
    5. Wollen Sie Trainingseffekte beobachten, ist eine Längsschnitt-Studie mit Within-Subjects-Design oder ein gemischter Aufbau notwendig.
  •  

Insgesamt bieten sowohl das Between-Subjects-Design als auch das Within-Subjects-Design zahlreiche Vorteile für die Erforschung von Phänomenen in verschiedenen Disziplinen. Bei Längsschnitt-Studien wird insbesondere auf Within-Subject oder Mixed Methods gesetzt. Durch die sorgfältige Auswahl eines geeigneten Designs können Sie eine präzise und aussagekräftige Untersuchung durchführen, die wertvolle Erkenntnisse für Ihr Fachgebiet liefert.

Wenn Sie mit dem Gedanken spielen, Musik zu studieren, finden Sie hier einen Überblick über den Studiengang Systematische Musikwissenschaft an der Universität Hamburg.

Quellen