Auswertung von Daten aus kontrollierten Einzelfallstudien mit Hilfe von Randomisierungstests.

Autor/in	Grünke, Matthias
Titel	Auswertung von Daten aus kontrollierten Einzelfallstudien mit Hilfe von Randomisierungstests. Paralleltitel: Analyzing data from single-subject designs using randomization tests.
Quelle	In: Empirische Sonderpädagogik, 4 (2012) 3/4, S. 247-264Infoseite zur Zeitschrift PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	1869-4845; 1869-4934
URN	urn:nbn:de:0111-opus-93010
Schlagwörter	Fallstudie; Randomisierung; Interventionsstudie; Datenauswertung; Sonderpädagogik; Fallanalyse
Abstract	Zahlreiche Forschungsfragen innerhalb der Sonderpädagogik lassen sich am besten mittels kontrollierter Einzelfallanalysen bearbeiten. Derartige Ansätze haben innerhalb dieser Disziplin eine lange Tradition. Die Frage nach geeigneten Methoden zur Auswertung von Daten aus entsprechenden Studien wird jedoch bis heute sehr kontrovers diskutiert. Sowohl visuelle Inspektionen als auch Effektstärkeberechnungen sind oftmals problembehaftet. Inferenzstatistische Auswertungen mittels üblicher parametrischer Tests kommen aufgrund massiver Verletzungen ihrer Voraussetzungen in der Regel nicht in Frage. Randomisierungstests könnten hier eine brauchbare Alternative darstellen, allerdings gilt ihr Einsatz als enorm aufwändig und unhandlich. Sie spielen deswegen bei der Auswertung von Daten aus kontrollierten Einzelfallstudien in der sonderpädagogischen Forschungspraxis bislang keine Rolle. Neuerdings ist es allerdings möglich, die Analyse unter Verwendung effizienter Makros bzw. Syntaxen mit herkömmlichen PC-Programmen (Microsoft Excel oder IBM SPSS Statistics) relativ ökonomisch durchzuführen. Zwar weisen auch Randomisierungstests ihre eigenen methodischen Probleme auf. Außerdem ist ihre Verwendung nur im Zusammenhang mit bestimmten Fragestellungen angebracht. Insgesamt handelt es sich bei Randomisierungstests jedoch um sehr vielversprechende Ansätze, die sicherlich zu einer merklichen Steigerung der Aussagekraft vieler kontrollierter Einzelfallanalysen beitragen können. (DIPF/Orig.). Many research questions in the field of special education are best tackled using single-subject studies. These approaches have a long tradition within this discipline. However, the question of how to best analyze data from those designs remains controversial. Visual inspections and effect size calculations are often problematic. Using common parametric tests to inferentially analyze the data is often unsuitable due to severe violations of their assumptions. Randomization tests could present a useful alternative in this regard, but they are considered to be extremely intricate and unmanageable. This explains why these methods have not yet played a role in analyzing data from single-subject designs in practical research within the scope of special education. More recently it has been made possible to compute respective calculations rather economically by using efficient macros or syntaxes for certain familiar statistical packages (Microsoft Excel and IBM SPSS Statistics). It has to be noted that randomization tests render their own methodological problems. In addition, they are only suitable for certain research questions. But taken as a whole, randomization tests are certainly very promising concepts that can substantially contribute to improve the validity of many single-subject studies. (DIPF/Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2013/4