Wissenschaftliches Arbeiten: Übungs-Testlets für den TestAS

Ein Experiment prüft, ob ein Faktor eine Veränderung eines anderen verursacht. Der Faktor, den der Experimentierende absichtlich verändert, ist die unabhängige Variable; die gemessene Größe ist die abhängige Variable. Alle anderen Faktoren, die das Ergebnis beeinflussen könnten, sind Kontrollvariablen und müssen konstant gehalten werden, damit jeder Unterschied im Ergebnis der unabhängigen Variable zugeschrieben werden kann. Ein solches Experiment nennt man oft einen fairen Test.

Eine Kontrollgruppe oder Kontrollbedingung wird genauso behandelt wie die Versuchsgruppe, abgesehen vom geprüften Faktor. Sie liefert einen Vergleichsmaßstab. Ohne Kontrolle könnte eine beobachtete Veränderung auf etwas ganz anderes zurückgehen, etwa auf die Zeit, die Jahreszeit oder den Vorgang des Messens selbst.

Eine Störvariable ist ein Faktor, der sich zusammen mit der unabhängigen Variable verändert und ebenfalls die abhängige Variable beeinflusst. Stehen Pflanzen, die einen neuen Dünger erhalten, außerdem näher am Fenster, könnte besseres Wachstum am Licht statt am Dünger liegen. Die zufällige Zuteilung der Versuchsobjekte zu den Gruppen hilft, unbekannte Störvariablen gleichmäßig zu verteilen. Wiederholte Messungen und mehrere Versuchsobjekte pro Gruppe (Replikation) verringern den Einfluss des Zufalls und erlauben, die Schwankung der Ergebnisse abzuschätzen.

Zu einer guten Versuchsplanung gehören auch Verblindung, wo Menschen beteiligt sind, eine klare Hypothese, die vor dem Experiment formuliert wird, und ein Plan, wie die Ergebnisse ausgewertet werden. Nach dem Experiment fragt eine sorgfältige Forscherin, ob die Ergebnisse eine andere Erklärung haben könnten und ob sie auch unter anderen Bedingungen gelten würden.

Bevor Daten erhoben werden, schreiben Forschende oft genau auf, was sie wie messen werden, damit Entscheidungen nicht von den Ergebnissen beeinflusst werden können. Diese Praxis, Präregistrierung genannt, ist in Medizin und Psychologie immer häufiger und hilft, selektives Berichten zu verhindern.

Eine Schülerin will prüfen, ob die Salzkonzentration im Wasser beeinflusst, wie schnell Kressesamen keimen. Sie hat 200 Samen, acht gleiche Schalen und ein Gewächshaus. Sie legt 25 Samen auf feuchtes Papier in jede Schale und gießt jede Schale täglich mit 20 mL Lösung. Ihr Plan ist unten gezeigt.

Eine naturwissenschaftliche Hypothese ist eine prüfbare Aussage, die eine Erklärung vorschlägt oder einen Zusammenhang vorhersagt. Um nützlich zu sein, muss sie so bestimmt sein, dass manche möglichen Beobachtungen ihr widersprechen würden. Der Philosoph Karl Popper vertrat die Ansicht, dass naturwissenschaftliche Hypothesen nie endgültig als wahr bewiesen werden können, weil künftige Beobachtungen ihnen widersprechen könnten, dass sie aber durch eine einzige verlässliche gegenteilige Beobachtung falsifiziert werden können. In der Praxis sprechen Forschende von Daten, die eine Hypothese stützen, schwächen oder widerlegen, und sie akzeptieren Hypothesen, die viele ernsthafte Prüfungen überstanden haben.

Ob Daten eine Hypothese stützen, hängt davon ab, was die Hypothese vorhersagt. Daten stützen sie, wenn sie mit ihrer Vorhersage übereinstimmen und unwahrscheinlich gewesen wären, wenn sie falsch wäre. Daten widerlegen sie, wenn sie ihrer Vorhersage klar widersprechen. Daten sind nicht aussagekräftig, wenn die Hypothese und ihre Alternativen dasselbe Ergebnis vorhersagen; solche Daten können nicht zwischen ihnen entscheiden, wie gut sie auch zu passen scheinen.

Ein häufiger Fehler ist der Bestätigungsfehler: nur die Daten zu suchen oder zu bemerken, die zur eigenen Hypothese passen. Ein anderer ist der Schluss, eine Hypothese sei bewiesen, weil die Daten mit ihr vereinbar sind, ohne zu prüfen, ob andere Erklärungen ebenso gut passen würden. Gute Experimente sind so angelegt, dass konkurrierende Hypothesen verschiedene Vorhersagen machen.

Eine Biologin untersucht eine Eidechsenpopulation auf einer Insel. Ihre Hypothese lautet: „Eidechsen mit längeren Beinen laufen schneller und überleben daher besser, wenn Fressfeinde vorhanden sind.“ Sie betrachtet mehrere Beobachtungen aus jeweils getrennten Studien, die unten aufgeführt sind. Für jede Beobachtung fragt sie, ob sie die Hypothese stützt, schwächt oder widerlegt oder nicht entscheiden kann.

Die Biologin merkt außerdem an, dass längere Beine auch andere Wirkungen haben könnten, zum Beispiel auf die Kletterfähigkeit, und dass eine einzelne Beobachtung eine Frage selten allein entscheidet; Ergebnisse verschiedener Arten von Studien müssen gemeinsam gewichtet werden.

Die Stärke eines Belegs hängt auch von der Qualität der Daten ab: Eine große, gut kontrollierte Studie zählt mehr als eine einzelne Anekdote.