Alle folden zum Small Blind, welcher dann setzt. Der Big Blind raist, der Small Blind foldet. Dann zwei Runden später, das gleiche Szenario mit dem gleichen Ergebnis. In der nächsten Runde limpt ein Spieler, der Small Blind ergänzt, der Big Blind raist – beide Gegenspieler folden. Einfaches Spiel für den Big Blind. Zwei Runden später limpt erneut einer der Spieler, der Small Blind ergänzt, der Big Blind raist erneut und der Limper macht einen Re-Raise. Upps!
Dies war ein Beispiel für den Interaktionseffekt. Allgemein gesprochen, haben wir bei den Forschungen eine abhängige Variable und eine unabhängige Variable. Die unabhängige Variable (iv) beeinflusst die abhängige Variable (dv). Ein Beispiel – Alkohol wäre die unabhängige Variable, welche sich auf den Schlaf auswirkt (die abhängige Variable). Alkohol kann jemanden zum schlafen bringen und wir können dies durch eine Studie demonstrieren, welche zeigt, wie die iv sich auf die dv auswirkt.
Nun untersuchen wir im Rahmen der Testreihe, ob die iv sich auf die dv auswirkt und dokumentieren die entsprechenden Effekte. Wirken sich Geräusche (iv) auf den Schlaf aus? Wir machen also Geräusche und schauen, ob jemand aufwacht oder ob die Geräusche jemanden davon abhalten einzuschlafen. Wir geben Kindern Essen mit hohem Zuckergehalt (iv) und schauen ob sich dies irgendwie (dv) bemerkbar macht.
Aber manchmal gibt es mehr als eine unabhängige Variable. Bei dem obigen Pokerbeispiel ist die abhängige Variable (dv) der Gewinn dieser Hand. Die unabhängige Variable besteht aus den anderen Spielern – als wir allerdings den Limper in Spiel brachten, führte dies dazu, daß wir nun zwei unabhängige Variablen haben und wir beide benötigen, auf den Raise des Big Blind’s richtig zu reagieren und zu folden. Somit wird klar, daß es bei Experimenten immer komplizierter wird, wenn mehr als eine unabhängige Variable beteiligt ist.
Wenn Sie eine Schlaftablette nehmen, schlafen Sie ein. Wenn Sie die Schlaftabletten mit einem Glas Wodka einnehmen, fallen Sie in einen wirklich tiefen Schlaf. Zwei unabhängige Variablen interagieren um eine unterschiedliche Reaktionen oder eine neue abhängige Variable zu erzeugen.
In diesem Fall machen die unabhängigen Variablen etwas, was wir eigentlich nicht erwarten; die unabhängigen Variablen beeinflussen sich gegenseitig. Diese Möglichkeit nennen wir den Interaktionseffekt. Sie raisen, der Limper re-raist und der Small Blind macht einen 4-Bet. Die Dinge haben sich geändert. Diese unabhängigen Variablen interagieren und sind extrem unabhängig.
Am Pokertisch müssen wir mit einer Menge unabhängiger Variablen umgehen und diese verändern sich, wenn sie interagieren. Wenn z.B. ein “Rock“ eine Hand in letzter Position eröffnet, hat diese eine andere Bedeutung, als würde der “Rock“ die Hand UTG eröffnen. Gleicher Spieler, andere unabhängige variable Aktionen. Wenn wir nun weitere Spieler mit in die Betrachtung einbeziehen, interagiert jeder mit jedem und man muss die Interaktion ihrer Position, Stack Size usw. mit in die Betrachtung einbeziehen. Wenn man nun den Spieler in Sitz 3 und den Spieler in Sitz 7 betrachtet, ist dies nicht das gleiche Set mit unabhängigen Variablen, als wenn man Sitz 3 und Sitz 5 gegenüber stellen würde.
Wir können dies natürlich auch auf die Spitze treiben. Wenn man sich einen vollbesetzten Spieltisch betrachtet, den wechselnden Dealer-Button und die sich ändernden Stack-Sizes, ergibt sich daraus schnell ein Kombination aus unabhängigen Variablen, bei welcher es aufgrund der Komplexität nicht mehr möglich ist die Interaktionseffekte zu erfassen. Wenn wir die Sache aber etwas grundsätzlicher betrachten, können wir von dem Interaktionseffekt lernen und erkennen, daß einige der zusätzlichen unabhängigen Variablen es wert sind in die Betrachtung mit einbezogen zu werden.
Natürlich ändert sich der Spielverlauf drastisch, wenn der dritte Spieler mit im Spiel ist. Deshalb versuchen wir oft einen Spieler zu isolieren – wir möchten die Interaktionseffekte zwischen den beiden Spielern ausschließen, die Interaktionseffekte zwischen den beiden unabhängigen Variablen.
Der Schlüssel dazu, wie wir dieses Wissen zu unserem Vorteil einsetzen können, besteht darin, daß wir uns den entsprechenden Möglichkeiten bewusst sind. Wenn beide Spieler zu ihnen checken, befinden Sie sich in einer schlagkräftigen Position. Natürlich könnten beide Spieler einen Check-Raise machen, wenn Sie setzen. Die Karte auf dem Turn muss nun bei zwei Draw-Händen nicht passen und nicht nur für eine Draw-Hand nicht passen. Wenn die Turnkarte aber bei keinem ihrer Konkurrenten passt, sind ihnen zwei potenzielle “Crying Calls“ sicher, welche ihren Pot erhöhen werden.
Ein berühmter Wissenschaftler sagte einmal zu seinen Studenten:”Denkt immer daran, das wichtigste bei unabhängigen Variablen ist, daß diese unabhängig sind. Wir können sie nicht kontrollieren und deshalb können sie alles verändern, was wir denken über die abhängigen Variablen zu wissen“ - Oder über das Pokerspiel.
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