Das Ziel eines Experiments („experimental study“) ist die theoriegestützte Überprüfung des kausalen Einflusses einer oder mehrerer unabhängiger Variablen (UV) auf die Ausprägungen einer oder mehrerer abhängiger Variablen (AV). Im Experiment werden dabei die UVs von den Forschenden variiert bzw. experimentell manipuliert. Experimentelle Manipulation bedeutet, dass Unterschiede in den UVs gezielt hergestellt werden.

Die UVs weisen beim Experiment ein Nominal-Skalenniveau auf, d.h. sie bestehen aus diskreten Kategorien bzw. Gruppen. Im einfachsten Fall liegt nur eine UV vor, die zwei Ausprägungen aufweist (dichotom; zwei Stufen). Hieraus resultiert ein Zweigruppenplan, z. B. Experimentalgruppe vs. Kontrollgruppe. Das Design wird komplexer, wenn eine UV mit mehr als zwei Stufen verwendet wird (mehrstufiges Design) oder mehr als eine unabhängige Variable einbezogen wird (mehrfaktorielles Design).

Bei den AVs handelt es sich häufig um metrische Variablen. Wird nur eine AV untersucht, liegt ein univariater Versuchsplan vor. Werden hingegen mehrere AVs untersucht, liegt ein multivariater Versuchsplan vor.

Typischerweise werden in experimentellen Studien Unterschiedshypothesen geprüft und statistisch mit t-Tests (zwei Gruppen) oder Varianzanalysen (mehr als zwei Gruppen) ausgewertet.

Damit basierend auf Experimenten auch tatsächlich Kausalhypothesen überprüft werden können, müssen folgende Voraussetzungen gelten:

1.     Kovariation: Variation in der UV muss mit Variation in der AV einhergehen.
→ bei Experiment: die Stufen der UV unterscheiden sich bzgl. der mittleren Ausprägung der AV

2.     Zeitliche Vorgeordnetheit der UV: Veränderungen auf der UV müssen zeitlich vor Veränderungen der AV auftreten
→  UV wird manipuliert, bevor die AV gemessen wird

3.     Ausschluss von Alternativerklärungen: Alternativerklärungen für die Kovariation zwischen UV und AV müssen ausgeschlossen werden können.
→ Im Experiment gibt es einige versuchsplanerische und statistische Methoden, um Alternativerklärungen auszuschließen                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     

Personenbezogene Störvariablen:  Systematische Unterschiede in den persönlichen Merkmalen und Voraussetzungen der Versuchspersonen in den verschiedenen Untersuchungsgruppen.

Situationsbedingte Störvariablen: Systematische Störeinflüsse, die in der experimentellen Situation entstehen.

Bedingungsgebundene Störvariablen: Es gibt systematische Unterschiede zwischen den experimentellen Gruppen, die durch die experimentelle Manipulation erzeugt wurden.

Es gibt eine Reihe an Kontrolltechniken, die eingesetzt werden können, um den Einfluss von Störvariablen zu verringern.

Eliminieren: Manche Störvariablen (z.B. Lärm) können leicht eliminiert werden und somit weder systematische noch unsystematische Effekte ausüben.

Konstant halten: Andere Störvariablen lassen sich über experimentelle Bedingungen hinweg konstant halten, beispielsweise der Ablauf der Untersuchung oder die Versuchsleitung.

Ausbalancieren / Parallelisieren: Während konstant halten bedeutet, dass die Störvariable in allen Versuchsbedingungen genau den gleichen Wert hat, bedeutet ausbalancieren, dass die Häufigkeitsverteilung der verschiedenen Werte der Störvariable in allen Bedingungen gleich ist. Zum Beispiel, könnte darauf geachtet werden, dass die Altersverteilung in beiden Gruppen genau gleich ist.

Randomisieren: Eine einfache Möglichkeit, personengebundene Störvariablen auszugleichen, besteht darin, Versuchspersonen zufällig den experimentellen Bedingungen zuzuweisen. Im Durchschnitt sollten sich die Störvariablen in allen Bedingungen gleich verteilen. Hierzu sollte die Stichprobengröße groß genug sein.

Auspartialisieren: Störvariablen messen und statistisch für diese kontrollieren (z.B. Partialkorrelation). Die statistische Kontrolle wirkt dann wie eine Konstanthaltung.

Manipulationschecks: Um zu überprüfen, ob die experimentelle Manipulation den erwünschten Effekt erzielt hat und oder sie sich auf weitere Variablen ausgewirkt hat, können Einschätzungen der Versuchsperson eingeholt werden. In unserem Beispiel könnten Versuchspersonen befragt werden, wie kognitiv anstrengend sie die Aufgabe fanden, und ob diese Sie frustriert hat. Hierbei muss aber darauf geachtet werden, dass die Befragung nicht selbst zur untersuchungsbedingten Störvariable wird. Manipulationschecks können zudem auch über verhaltensabhängige Variablen überprüft werden.

Laborexperiment: findet in einem Forschungslabor statt. Die Versuchspersonen kommen also zum Zwecke des Experiments in das Forschungslabor und führen die Studie dort vor Ort aus.

Feldexperiment: findet im „Feld“, also im natürlichen Kontext statt. Beispielsweise, wenn ein Experiment an Schüler:innen in der Schule stattfindet.

Online-Experiment: Heutzutage finden viele Experimente weder im Labor noch im Feld statt, sondern werden als Online-Experiment durchgeführt.

Interne und externe Validität