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[MPe84]

Hallo,

ich plane eine Studie im Rahmen einer Serie von Lehrerfortbildungen. Dabei kann ich vor und nach der Intervention eine Befragung durchführen.
Ich beabsichtige, mit Hilfe der Daten des Prätests eine Gruppeneinteilung vorzunehmen. Die Einteilung der Gruppen erfolgt auf Basis des Technologiewissens. Im Anschluss soll mit diesen Gruppen eine Veränderung einer zweiten Variablen, durch die Intervention untersucht werden. Diese zweite Variable soll also zwischen Prä- und Posttest verglichen werden.
Da es meine erste Studie ist, bin ich mir jetzt nicht sicher, ob ich erst mit den Daten des Prätests die Gruppeneinteilung vornehmen darf. Eine frühere Befragung der Teilnehmer ist aus organisatorischen Gründen nicht möglich. Ich wäre auch für Literaturhinweise diesbezüglich SEHR dankbar.

Vielen Dank schon mal im Voraus!

[PonderStibbons]

Wozu eine Gruppeneinteilung? Ob Leute mit höheren Ausgangswerten andere
Veränderungen erleben als Leute mit niedrigeren, das zu untersuchen erfordert
keine Aufteilung. Methodisch und inhaltlich bringen solche Aufteilungen große
Probleme mit sich.

Oder sollen tatsächliche Gruppen von Personen gebildet werden, die dann
unterschiedliche Interventionen bekommen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[MPe84]

Vielen Dank für die Antwort!

ja, mir ist bewusst, dass es ohne Gruppeneinteilung besser gehen würde. Doch eine andere Studie unseres LS hat genau das gemacht und im Folgenden dann keine richtigen Ergebnisse bekommen, weil die Teilnehmer mit unterschiedlichem Technologiewissen unterschiedlich auf das Treatment reagiert haben. D.h. die Effekte haben sich rausgemittelt. Die damit einhergehende Diskussion, wieso ich im Nachhinein Gruppen anlege, würde ich gerne von vornherein umgehen. Deshalb die Frage, ob es möglich ist, mit den Daten des Prätests eine Gruppeneinteilung vorzunehmen, auch wenn dies natürlich erst bei der Auswertung geschehen wird. Alle Gruppen sollen aber das gleiche Treatment erhalten.

Viele Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

Doch eine andere Studie unseres LS hat genau das gemacht und im Folgenden dann keine richtigen Ergebnisse bekommen,

- ?

- Ja. Du kannst Dir durch Kategorisierungen von UVs 'Signifikanzen herbeizaubern'.

Gruß,
S.

[PonderStibbons]

ja, mir ist bewusst, dass es ohne Gruppeneinteilung besser gehen würde. Doch eine andere Studie unseres LS hat genau das gemacht und im Folgenden dann keine richtigen Ergebnisse bekommen, weil die Teilnehmer mit unterschiedlichem Technologiewissen unterschiedlich auf das Treatment reagiert haben. D.h. die Effekte haben sich rausgemittelt.

Ja, sowas ist von vornherein zu erwarten. Meine Frage war deswegen auch nicht, ob man die Informationen
aus der prä-Messung rauslässt, sondern ob es unbedingt eine Gruppen-Einteilung sein soll; will man analysieren,
wie das Ausgangswissen sich auf den Zuwachs auswirkt, braucht man dazu keine Gruppen zu bilden, da kann
man die prä-Wissens-Messung in den Datenanalysen so verwenden, wie sie ist. Die Dichotomisierung von
kontinuierlichen Messungen ist eine Unsitte, die viele Probleme mit sich bringt und ist in aller Regel überflüssig
ist. Zuallermindest sollte man 3 Gruppen bilden statt 2.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[MPe84]

Ok, dann werde ich zunächst keine Gruppen einteilen.
Was würden Sie dann empfehlen, wie ich mit den am Ende erhaltenen Daten dann umgehen sollte?

[bele]

Vielleicht so? Jeder Teilnehmer erfährt eine Änderung, messbar als post minus prä. Korreliert diese Änderung mit dem Vorwissen (oder unterscheidet sie sich in den Vorwissensgruppen, wenn es denn Gruppen sein müssten).