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Realismus in Experimenten

Überblick

Quelle: Laboratorien von Gary Lewandowski, Dave Strohmetz und Natalie Ciarocco — Monmouth Universität

In einer idealen Welt würde Forscher ihr Studium in der realen Welt Einstellungen durchführen, wo Verhalten natürlich passieren. Zum Beispiel, wenn Sie möchten sehen, was Wahlverhalten der Bürger beeinflusst, wäre es am besten, sie stimmen zu beobachten. Forschung in diesen Einstellungen ist jedoch nicht immer, ethischen oder sogar praktisch. Darüber hinaus kann ein Forscher wollen mehr Kontrolle über die Einstellung, besser die genaue Variablen genau zu bestimmen, die ein Ergebnis beeinflussen.

Wenn Forscher Studien in einem Labor durchführen müssen, versuchen sie zu weltlichen Realismus zu optimieren, was bedeutet, dass sie alles tun, um das Labor, die Lust auf einer Real-Life-Erfahrung zu machen. Dieses Video zeigt eine zwei-Gruppe-Design, die untersucht, wie Forscher nutzen weltlichen Realismus in einem Labor um zu bestimmen, ob positive Bewertungen zu Restaurants, Diners Schutzniveau Trinkgeld verbunden sind.

Psychologische Studien verwenden oft höhere Stichprobenumfänge als Studien in anderen Wissenschaften. Eine große Anzahl von Teilnehmern wird sichergestellt, dass die Bevölkerung unter Studie besser vertreten und die Fehlerspanne begleitet durch das Studium des menschlichen Verhaltens ist ausreichend entfielen.

In diesem Video zeigen wir dieses Experiment mit nur zwei Teilnehmern, eine für jede Bedingung. Da jedoch in den Ergebnissen vertreten, wir verwendet insgesamt 200 (100 für jede Bedingung) Teilnehmer des Experiments Schlussfolgerungen zu erreichen.

Verfahren

1. definieren Sie Schlüsselvariablen.

  1. Erstellen Sie eine operationale Definition (d.h., eine klare Beschreibung der genau was ein Forscher Mittel durch ein Konzept) der Online-Bewertungen und Fotos.
    1. Für die Zwecke dieses Experiments sind Bewertungen und Online-Bewertungen auf einer Website zur Verfügung gestellt, die Diners Einblicke in das Restaurant zu bieten.
      1. Eine positive Bewertung ist eine, die eine allgemeine Bewertung von 4 Sternen (von 5) oder höher und den Dienst auch Ko

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Ergebnisse

Von 200 Teilnehmern insgesamt, während eine andere Instanz dieser Studie wurden Daten gesammelt. Diese große Anzahl von Teilnehmern wird sichergestellt, dass die Ergebnisse zuverlässig sind.  Wenn diese Forschung mit nur zwei Teilnehmern durchgeführt wurden, ist es wahrscheinlich, dass die Ergebnisse sehr verschieden und nicht repräsentativ für die größere Bevölkerung gewesen wäre. Ein t-Test wurde durchgeführt, für unabhängige Mittel vergleichen die positive Bewertung Voraussetzung, um die negative Bewertu...

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Anwendung und Zusammenfassung

Einige Kipp Experimente können in tatsächlichen Restaurants auftreten. Z. B. studierte Guéguen und Jacob, wie die Farbe von einem Kellnerinnen-t-Shirt Trinkgeld beeinflusst. 1 Hierzu trugen Servern in fünf Restaurants rote, blaue, schwarz, gelbe, grüne oder weiße Hemden. Die Ergebnisse zeigten, dass Server, die rote t-Shirts trugen höhere Tipps, aber nur erhalten, wenn der Kunde ein Männchen war. In einer weiteren Studie zeigten Stohmetz Et Al. , dass Kunden, die Bonbons mit ihrer Rechnung erh...

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Referenzen
  1. Guéguen, N., & Jacob, C. Clothing color and tipping: Gentlemen patrons give more tips to waitresses with red clothes. Journal of Hospitality & Tourism Research. 38(2), 275-280. doi:10.1177/1096348012442546 (2014).
  2. Strohmetz, D. B., Rind, B., Fisher, R., & Lynn, M. Sweetening the till: The use of candy to increase restaurant tipping. Journal of Applied Social Psychology., 32(2), 300-309. doi:10.1111/j.1559-1816.2002.tb00216.x (2002).
  3. Billieux, J., Van der Linden, M., Khazaal, Y., Zullino, D., & Clark, L. Trait gambling cognitions predict near‐miss experiences and persistence in laboratory slot machine gambling. British Journal of Psychology. 103 (3), 412-427. doi:10.1111/j.2044-8295.2011.02083.x (2012).
Tags
Leerer WertProblem

pringen zu...

0:00

Overview

0:52

Experimental Design

1:53

Running the Experiment

3:03

Representative Results

3:36

Applications

4:24

Summary

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