Ein Studiendesign, bei dem verschiedene Gruppen von Teilnehmer*innen unterschiedliche Bedingungen testen. Gruppe 1 testet nur Version A, Gruppe 2 nur Version B. Eliminiert Reihenfolgeeffekte, erfordert aber mehr Teilnehmer*innen.
Definition: Ein Studiendesign, bei dem verschiedene Gruppen von Teilnehmer*innen unterschiedliche Bedingungen testen. Gruppe 1 testet nur Version A, Gruppe 2 nur Version B. Eliminiert Reihenfolgeeffekte, erfordert aber mehr Teilnehmer*innen.
Ein Between-Subjects Design weist verschiedenen, unabhängigen Gruppen von Teilnehmer*innen jeweils eine Bedingung der Studie zu. Zum Beispiel testet Gruppe 1 nur Prototyp A, während eine separate Gruppe 2 nur Prototyp B testet.
Dieses Design ist die richtige Wahl, wenn ein hohes Risiko besteht, dass das Sehen einer Version die Wahrnehmung oder Leistung einer Teilnehmerin oder eines Teilnehmers bei einer anderen Version unfair beeinflusst. Dies wird als Reihenfolgeeffekt (Order Effect) bezeichnet.
Wenn Nutzer*innen gerade gelernt haben, eine Aufgabe in Prototyp A zu erledigen, werden sie wahrscheinlich bei einer ähnlichen Aufgabe in Prototyp B deutlich schneller sein. Nicht weil B besser ist, sondern weil sie bereits geübt haben. Das Between-Subjects Design eliminiert dieses Problem.
Vorteil: Eliminiert Reihenfolgeeffekte und gewährleistet einen sauberen Vergleich
Nachteil: Erfordert eine größere Gesamtzahl an Teilnehmer*innen, um statistische Power zu erreichen. Inhärente Unterschiede zwischen den Teilnehmer*innen in jeder Gruppe können statistisches "Rauschen" einführen, das den tatsächlichen Effekt der Designänderung verdecken kann.
Wenn Sie zwei Designs vergleichen müssen und Lern- oder Ermüdungseffekte die Ergebnisse verfälschen könnten, verwenden Sie ein Between-Subjects Design. Planen Sie ungefähr die doppelte Anzahl an Teilnehmer*innen ein, die Sie für ein Within-Subjects Design benötigen würden.
Die Entscheidung zwischen Between-Subjects und Within-Subjects Design ist eine der wichtigsten Entscheidungen in der vergleichenden Forschung.
Ein Studiendesign, bei dem dieselben Teilnehmer*innen alle Bedingungen testen. Jede teilnehmende Person interagiert sowohl mit Version A als auch mit Version B. Statistisch mächtig, erfordert aber Counterbalancing zur Kontrolle von Reihenfolgeeffekten.
Eine Technik zur Kontrolle von Reihenfolgeeffekten in Within-Subjects Designs, bei der die Abfolge der Bedingungen über die Teilnehmer*innen hinweg variiert wird. Die Hälfte testet A→B, die andere Hälfte B→A.
Dieser Begriff wird in den folgenden Artikeln referenziert:
Die Idee, dass man nur fünf Nutzer*innen braucht, ist eine der berühmtesten und am meisten missverstandenen Heuristiken in der UX Research. Hier erfahren Sie, was die Zahlen tatsächlich bedeuten und wann sie gelten.
Die Struktur Ihrer Studie, also wer was in welcher Reihenfolge sieht, bestimmt, welche Schlussfolgerungen Sie ziehen können. Die Trade-offs zwischen Studiendesigns zu verstehen ist grundlegend für die Forschungspraxis.