Durch die Eigenschaften experimenteller Designs können in Wirkungsevaluationen zahlreiche systematische Fehlerquellen ausgeschlossen bzw. kontrolliert werden. Zudem müssen die Schätzungen gegenüber zufälligen Fehlern abgesichert werden. Dies erfolgt durch die Anwendung von Signifikanztests, deren weit verbreitete Varianten unter anderem darauf abzielen, von Stichproben auf eine Population zu schließen. Da in der Evaluationspraxis aber häufig keine Zufallsstichproben gezogen werden können und die entsprechenden Ergebnisse nicht kritisch reflektiert werden, sind die vorgenommenen Inferenzaussagen oftmals nicht angemessen. Im Beitrag wird daher der sogenannte Randomization-Test vorgestellt, der keine Zufallsstichproben voraussetzt. Die Anwendung dieser Alternative für experimentelle Wirkungsevaluationen wird anhand empirischer Daten demonstriert.

Schlagworte
Experiment, Signifikanz, Randomisierung, Resampling