Fra forrige gang:

1. Fra forrige gang: Pre-test – post-test design med kontrollgruppe Førmåling Manipulasjon Ettermåling Eksperimentgr. X X X Kontrollgruppe X X • Noen ganger kan det å bli pretestet påvirke effekten av manipulasjon

2. Solomons 4-gruppe design • Spesielt velegnet for å oppdage interaksjoner mellom prestest og manipulasjon Kan undersøkes gjennom et Solomon 4-gruppe design: Gruppe 1: pretest manipulasjon posttest Gruppe 2: pretest ---- posttest Gruppe 3: manipulasjon posttest Gruppe 4 posttest

3. Kombinasjon av eksperiment og korrelasjonsdesign • Ofte vanskelig å holde andre variabler (f eks IQ, kjønn alder m.m.) enn den vi manipulerer med konstant • Kan dog inkludere slike som kovariater(f eks IQ og alder) eller kvasi-uavhengige variabler (f eks kjønn) etterpå • Kan statistisk kan beregne effekten av slike kovariater/kvasi UV • Eksempel: har kvinner større effekt av treningsopplegget for deprimerte enn menn? • Ulempen med dette er at vi ikke kan være like sikre på årsak-virkning forhold

4. Kvasi-eksperiment Tilstreber krav til eksperiment, en klarer ikke dette helt • Benytter ikke randomisering/matching • Mangler kontroll i eksperimentsituasjonen • Manipulerer ofte ikke selv med uavhengig variabel Interrupted time-series design (avbrutt tids-serie design) • ofte virkning av tiltak innført av andre, f eks røykeloven eller holdningskampanje • eller etter endringer ikke er innført av andre, f eks turisme etter Tsunami

5. 90 "Sei ifrå" satt i gang 78 80 70 64 63 57 60 56 56 53 53 48 50 Før 44 44 Etter Ekspon. (Før) 40 35 30 20 10 0 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Avbrutt tidsseriedesign: Utvikling i antall skadde og drepte ungdommer i Sogn og fjordane

6. Utviklingsrelaterte design (en form for korrelasjonsdesign fordi vi ikke manipulerer) Endringer som funksjon av alder/utvikling. • Kryss-seksjonelle design • Data samles inn på samme tidspunkt for ulike aldersgrupper ks.ppt • Longitudinelle design. • Samme individer følges over tid lg.ppt • Kohort design • Kombinasjon av de to overstående ch.ppt • Avdekker generasjonseffekter og utvikling over tid for samme personer

7. Kryss-seksjonelt vs. longitudinelt – kognitive evner og alder

8. (N=1) Én eller få-persons design • Fokuserer på atferd til enkeltsubjekter, ikke gjennomsnittet til en gruppe • Ren variant av within-subjects design (repetert måling) • ”Subjektet er sin egen kontroll” Tre hovedtyper • Baseline design • Dynamisk design • Diskret forsøk design

9. Baseline designs • Observasjoner før intervensjon for å etablere kunnskap om atferden (baseline) • Deretter intervensjon • Evt. gjentatte observasjoner med og uten intervensjon • Dette egentlig et avbrutt (interrupted) tidsseriedesign • Kan ha mer enn en forsøksperson/ et dyr, men man følger den enkelte over tid og beregner ikke gruppegjennomsnitt • Sistnevnte er en måte å sikre generaliserbarhet på

10. Hvordan skal baseline ”se ut” • Minst mulig ”opp og ned” • Stabil baseline gjør det letter å konkludere med at intervensjonen (eventuelt) er effektiv (gjelder også etter intervensjon)

11. AB, ABA og ABAB –design – sistnevnte vil sikre den interne validitet gjennom replikasjon og kan være mest etisk Tiltak= høy lyd A B A B (Baseline) (Tiltak) (Reversal) (Tiltak)

12. Andre varianter av baseline design • Multifactor design: Manipulering med flere uavhengige variabler • f eks manipulasjon med lyd og intensitet av lyd (høy-lav-middels) mfac.ppt • Multi-baseline design: Måling av effekt på flere avhengige variabler • f eks effekt på selvskading og angrep på andre

13. Dynamisk design • Ligner på baseline design, men treatment (intervensjonen) endres gradvis, ikke bare ”enten eller” • Sjelden brukt i psykologisk forskning

14. Discrete trial design • Utgangspunkt i ”signal detection theory” • Benyttet til å måle enkeltindivids evne til å skille mellom ”signal” og ”støy” • Har blant annet til hensikt å kontrollere for ”response set”, dvs stabil preferanse for å si ”ja” eller ”nei” • Måles gjennom en persons gjennomsnitt av gjentatte responser ved presentasjon av signal (uavhengig variabel) sammen med ulike grader av støy • F eks evnen til å se om en farlig situasjon er oppstått ut i fra å lese et radarbilde

15. Eks - radarovervåking

16. Fra forsøket • Person 1: oppdager korrekt faresituasjon (signal) i 65 % av tilfellene, og gir falsk alarm i 10 % av tilfellene • Person 2: oppdager korrekt faresituasjon (signal) i 80% av tilfellene, og gir falsk alarm i 60 % av tilfellene • Person 1 mer ”konservativ” mer tilbøyelig til å si at signal ikke er tilstede • Person 2 mer ”liberal” dvs. tilbøyelig til å si at signal er tilstede

17. Kan også presenteres i form av ROC kurver (receiver operating characteristic)

18. Noen fordeler: Kan lettere oppdage effekter som skjules enn hvis man bruker gjennomsnitt for hele grupper Trenger ikke så stort utvalg Lang observasjonstid Noen ulemper Vanskelig å oppdage svake effekter Vanskelig å foreta gjentatte målinger over tid Carry-over effekter Begrenset evne til å generalisere Fordeler og ulemper med N=1 design