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.
Definition: 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.
Ein Within-Subjects Design (auch Messwiederholungsdesign genannt) lässt dieselbe Gruppe von Teilnehmer*innen alle Bedingungen testen. Jede teilnehmende Person interagiert sowohl mit Prototyp A als auch mit Prototyp B.
Dieses Design ist statistisch mächtig, weil jede teilnehmende Person als ihre eigene Baseline fungiert. Individuelle Unterschiede (wie Technikaffinität oder Geduld) werden kontrolliert, was es einfacher macht, einen echten Unterschied zwischen den Designs zu erkennen.
Vorteil: Hohe statistische Power bei weniger Teilnehmer*innen
Nachteil: Risiko von Reihenfolgeeffekten. Teilnehmer*innen verhalten sich bei der zweiten Bedingung möglicherweise anders, bedingt durch Übung, Lerneffekte oder Ermüdung
Um Reihenfolgeeffekte abzumildern, müssen Sie Counterbalancing einsetzen: Die Reihenfolge der Bedingungen variieren, sodass die eine Hälfte der Teilnehmer*innen A dann B testet und die andere Hälfte B dann A. Das ermöglicht es Ihnen, etwaige Reihenfolgeeffekte in Ihrer Analyse statistisch zu berücksichtigen.
Within-Subjects Design eignet sich hervorragend, wenn:
Für den Vergleich subtiler Designvariationen, bei denen Lerneffekte stark übertragbar wären, sollten Sie stattdessen ein Between-Subjects Design in Betracht ziehen.
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.
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 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.
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.