Statistische Äquivalenz bedeutet, dass die verschiedenen Versuchsgruppen in einem Experiment hinsichtlich aller relevanten Störvariablen vergleichbar sind. Bei ausreichender Stichprobengröße sorgt das Randomisieren dafür, dass die Mittelwerte und Verteilungen von Einflussgrößen in den experimentellen Bedingungen gleichmäßig verteilt sind, was eine verlässliche kausale Interpretation der Ergebnisse ermöglicht. (vgl. Fritz/Hussy/Tobinski 2018, S. 33)
Beispiel: Angenommen, ein Forscher untersucht den Effekt von zwei verschiedenen Lernmethoden auf den Lernerfolg. Wenn die Teilnehmer per Zufall den beiden Lernmethoden zugeteilt werden, sorgt statistische Äquivalenz dafür, dass beide Gruppen hinsichtlich aller möglichen Störfaktoren, wie z.B. Vorkenntnisse oder Motivation, vergleichbar sind. Dies ermöglicht es, Unterschiede im Lernerfolg zuverlässig auf die Lernmethoden zurückzuführen.
Fritz, A.; Hussy, W.; Tobinski, D. (2018): Pädagogische Psychologie. 3. Auflage. München: Ernst Reinhardt Verlag
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