die Wissenschaftliche Forschung in der Sozialen Arbeit

Experimente sind eine ausgezeichnete Sammlung von Daten-Strategie für die soziale Arbeiter, die zu beobachten, die Auswirkungen einer klinischen intervention oder Sozialhilfe-Programm., Das Verständnis, was Experimente sind und wie sie durchgeführt werden, ist für alle Sozialwissenschaftler nützlich, unabhängig davon, ob sie diese Methodik anwenden oder einfach Ergebnisse experimenteller Studien verstehen möchten. Ein Experiment ist eine Methode zur Datenerfassung, mit der Hypothesen unter kontrollierten Bedingungen getestet werden können. Studenten in meinen Forschungsmethoden Klassen verwenden oft den Begriff Experiment, um alle Arten von Forschungsprojekten zu beschreiben, aber in der sozialwissenschaftlichen Forschung hat der Begriff eine einzigartige Bedeutung und sollte nicht verwendet werden, um alle Forschungsmethoden zu beschreiben.,

Experimente haben eine lange und wichtige Geschichte in social science. Behaviorists wie John Watson, B. F. Skinner, Ivan Pavlov, und Albert Bandura verwendet experimentellen designs zu zeigen, die verschiedenen Arten der Konditionierung. Unter Verwendung streng kontrollierter Umgebungen konnten Behavioristen einen einzelnen Reiz als Ursache für messbare Verhaltensunterschiede oder physiologische Reaktionen isolieren. Die Grundlagen der Theorie des sozialen Lernens und der Verhaltensänderung finden sich in experimentellen Forschungsprojekten., Darüber hinaus brachten behavioristische Experimente die Psychologie und Sozialwissenschaft von der abstrakten Welt der Freudschen Analyse und der empirischen Untersuchung weg, die auf realen Beobachtungen und objektiv definierten Variablen beruhte. Experimente werden auf allen Ebenen der Untersuchung sozialer Arbeit verwendet, einschließlich agenturbasierter Experimente, die therapeutische Interventionen testen, und politischer Experimente, die neue Programme testen.

Es gibt verschiedene Arten von experimentellen Designs., Im Allgemeinen enthalten Designs, die echte Experimente sind, drei Hauptmerkmale: unabhängige und abhängige Variablen, Pretesting und Posttesting sowie experimentelle und Kontrollgruppen. In einem echten Experiment wird die Wirkung eines Eingriffs durch Vergleich zweier Gruppen getestet. Eine Gruppe ist der Intervention ausgesetzt (die experimentelle Gruppe, auch als Behandlungsgruppe bekannt) und die andere ist der Intervention nicht ausgesetzt (die Kontrollgruppe).

In einigen Fällen kann es unmoralisch sein, die Behandlung einer Kontrollgruppe innerhalb eines Experiments zurückzuhalten., Wenn Sie zwei Gruppen von Menschen mit schwerer Sucht rekrutieren und nur eine Gruppe behandeln würden, würde die andere Gruppe wahrscheinlich leiden. Für diese Fälle verwenden Forscher eine Vergleichsgruppe, die „wie üblich behandelt“ wird, aber Experimentatoren müssen klar definieren, was dies bedeutet. Zum Beispiel beinhaltet die Standardbehandlung zur Wiederherstellung von Drogenmissbrauch die Teilnahme an zwölfstufigen Programmen wie anonymen Alkoholikern oder anonymen Treffen mit Betäubungsmitteln., Ein Substanzmissbrauchsforscher, der ein Experiment durchführt, kann in seiner Vergleichsgruppe zwölfstufige Programme verwenden und ihre experimentelle Intervention in der Versuchsgruppe verwenden. Die Ergebnisse würden zeigen, ob die experimentelle intervention war besser als normale Behandlung, die nützliche Informationen. Die Verwendung einer Vergleichsgruppe ist jedoch eine Abweichung vom echten experimentellen Design und ist eher mit quasi-experimentellen Designs verbunden.

Wichtig ist, dass die Teilnehmer an einem echten Experiment zufällig entweder der Kontroll-oder der Versuchsgruppe zugewiesen werden müssen., Die Zufallszuweisung verwendet einen Zufallsprozess wie einen Zufallszahlengenerator, um Teilnehmer experimentellen und Kontrollgruppen zuzuweisen. Zufällige Zuordnung ist wichtig in der experimentellen Forschung, weil es hilft, um sicherzustellen, dass die experimental-und Kontrollgruppe vergleichbar sind und dass alle Unterschiede zwischen den experimental-und Kontrollgruppen sind durch Zufall. Wir werden mehr von der Logik hinter der Zufallszuweisung im nächsten Abschnitt ansprechen.

In einem Experiment ist die unabhängige Variable die zu testende Intervention., In der sozialen Arbeit könnte dies eine therapeutische Technik, ein Präventionsprogramm oder den Zugang zu einem Dienst oder einer Unterstützung umfassen. Die sozialwissenschaftliche Forschung kann eher einen Stimulus als eine Intervention als unabhängige Variable haben, Dies ist jedoch in der Sozialarbeitsforschung weniger verbreitet. Zum Beispiel kann ein Forscher eine Reaktion provozieren, indem er einen elektrischen Schlag oder eine Lesung über den Tod verwendet.

Die abhängige Variable ist in der Regel der beabsichtigte Effekt der Intervention des Forschers., Wenn der Forscher eine neue Therapie für Personen mit Binge-Eating-Störung testet, kann ihre abhängige Variable die Anzahl der Binge-Eating-Episoden sein, über die ein Teilnehmer berichtet. Der Forscher erwartet wahrscheinlich, dass ihre Intervention die Anzahl der von den Teilnehmern gemeldeten Essattacken verringert. Daher müssen sie die Anzahl der Episoden messen, die vor der Intervention (dem Pretest) und nach der Intervention (dem Posttest) aufgetreten sind.

Lassen Sie uns diese Konzepte in chronologischer Reihenfolge setzen, um zu sehen, wie ein Experiment von Anfang bis Ende läuft., Sobald Sie Ihre Probe gesammelt haben, müssen Sie Ihre Teilnehmer zufällig der experimentellen Gruppe und Kontrollgruppe zuweisen. Dann geben Sie beiden Gruppen Ihren Pretest, der Ihre abhängige Variable misst, um zu sehen, wie Ihre Teilnehmer sind, bevor Sie mit Ihrer Intervention beginnen. Als nächstes stellen Sie Ihre Intervention oder unabhängige Variable Ihrer experimentellen Gruppe zur Verfügung. Beachten Sie, dass viele Eingriffe einige Wochen oder Monate dauern, insbesondere therapeutische Behandlungen., Schließlich verwalten Sie Ihren Posttest für beide Gruppen, um Änderungen in Ihrer abhängigen Variablen zu beobachten. Zusammen ist dies als klassisches experimentelles Design bekannt und die einfachste Art von echtem experimentellem Design. Alle Designs, die wir in diesem Abschnitt überprüfen, sind Variationen dieses Ansatzes. Abbildung 12.1 stellt diese Schritte visuell dar.

Ein interessantes Beispiel für experimentelle Forschung findet sich in Shannon K., McCoy und Brenda Major (2003) study of peoples‘ perceptions of prejudice. In einem Teil dieser facettenreichen Studie erhielten alle Teilnehmer einen Pretest, um ihr Depressionsniveau zu beurteilen. Keine signifikanten Unterschiede in der depression fanden sich zwischen den experimental-und Kontrollgruppen während der pretest., Dann, Die Teilnehmer der Versuchsgruppe wurden gebeten, einen Artikel zu lesen, der darauf hindeutet, dass Vorurteile gegen ihre eigene Rassengruppe schwerwiegend und allgegenwärtig sind, Während die Teilnehmer der Kontrollgruppe gebeten wurden, einen Artikel zu lesen, der darauf hindeutet, dass Vorurteile gegen eine andere Rassengruppe als ihre eigene schwerwiegend und allgegenwärtig sind. Offensichtlich handelte es sich bei ihren unabhängigen Variablen nicht um Interventionen oder Behandlungen für Depressionen, sondern um Reize, die Veränderungen des Depressionsniveaus der Menschen hervorrufen sollten., Bei der Messung der Depressionswerte während der Nachtest-Periode stellten die Forscher fest, dass diejenigen, die den experimentellen Stimulus erhalten hatten (der Artikel zitierte Vorurteile gegen dieselbe Rassengruppe), über eine größere Depression berichteten als diejenigen in der Kontrollgruppe. Dies ist nur eines von vielen Beispielen sozialwissenschaftlicher experimenteller Forschung.

Neben dem klassischen experimentellen Design gibt es zwei weitere Möglichkeiten, Experimente zu entwerfen, die in den Bereich der „echten“ Experimente fallen (Babbie, 2010; Campbell & Stanley, 1963)., Das Posttest-Only – Control-Group-Design ist fast das gleiche wie das klassische experimentelle Design, außer dass kein Pretest verwendet wird. Forscher, die nur Posttest-Designs verwenden, möchten Testeffekte eliminieren, bei denen sich die Punktzahlen eines Teilnehmers bei einer Maßnahme ändern, weil sie bereits diesem ausgesetzt waren. Wenn Sie mehrere SAT-oder ACT-Übungsprüfungen abgelegt haben, bevor Sie die letzte bestanden haben, deren Ergebnisse an Hochschulen gesendet wurden, haben Sie die Testeffekte genutzt, um eine bessere Punktzahl zu erzielen., In Anbetracht des vorherigen Beispiels zu Rassismus und Depression würden Teilnehmer, die einen Pretest über Depressionen erhalten, bevor sie dem Reiz ausgesetzt werden, wahrscheinlich davon ausgehen, dass die Intervention auf Depressionen abzielt. Dieses Wissen kann dazu führen, dass sie beim Posttest anders antworten als sonst. Bitte nehmen Sie nicht an, dass Ihre Teilnehmer sich dessen nicht bewusst sind. Wahrscheinlich versuchen Ihre Teilnehmer aktiv herauszufinden, worum es in Ihrer Studie geht.,

Wenn die Kontroll-und Versuchsgruppen zufällig bestimmt wurden und daher vergleichbar sind, ist theoretisch kein Pretest erforderlich. Die meisten Forscher ziehen es jedoch vor, Pretests zu verwenden, damit sie Veränderungen im Laufe der Zeit sowohl in der experimentellen als auch in der Kontrollgruppe beurteilen können. Forscher, die Testeffekte berücksichtigen und zusätzlich Pretest-Daten sammeln möchten, können ein Solomon-Viergruppendesign verwenden. Im Solomon-Viergruppendesign verwendet der Forscher vier Gruppen. Zwei Gruppen werden wie in einem klassischen Experiment behandelt—Pretest, experimentelle Gruppenintervention und Posttest., Die anderen beiden Gruppen erhalten den Pretest nicht, obwohl eine die Intervention erhält. Alle Gruppen erhalten den Posttest. Tabelle 12.1 veranschaulicht die Merkmale jeder der vier Gruppen im Solomon-Viergruppendesign. Durch einen Satz von Experimental-und Kontrollgruppen, die den Pretest abschließen (Gruppen 1 und 2), und einen anderen Satz, der den Pretest nicht abschließt (Gruppen 3 und 4), können Forscher, die das Solomon-Viergruppendesign verwenden, Testeffekte in ihrer Analyse berücksichtigen.

Tabelle 12.,1 Solomon four-group design

	Pretest	Stimulus	Posttest
Group 1	X	X	X
Group 2	X		X
Group 3		X	X
Group 4			X

Solomon four-group designs are challenging to implement because they are time-consuming and resource-intensive., Die Forscher müssen genügend Teilnehmer rekrutieren, um vier Gruppen zu bilden und in zwei von ihnen Interventionen durchzuführen. Insgesamt sind echte experimentelle Designs in einer realen Praxisumgebung manchmal schwer zu implementieren. Darüber hinaus kann es unmöglich sein, die Behandlung einer Kontrollgruppe zurückzuhalten oder Teilnehmer einer Studie zufällig zuzuweisen. In diesen Fällen können vorexperimentelle und quasiexperimentelle Designs verwendet werden, jedoch lassen die Unterschiede in der Strenge von echten experimentellen Designs ihre Schlussfolgerungen offener für Kritik.,

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