Forschungsmethoden

Ein Index („index“) dient der Operationalisierung komplexer
bzw. mehrdimensionaler theoretischer Konstrukte auf individueller Ebene
(z.B. Merkmale einer Person) sowie oft auch auf kollektiver Ebene
(z.B. Merkmale von Märkten oder Gesellschaften) auf der Basis eines
formativen Messmodells. Ein Index besteht aus einem Satz von formativen
Indikatorvariablen, die formal und inhaltlich sehr heterogen sein
können. Der Index schreibt vor, welche Indikatorvariablen in den Index
eingehen und in welcher Weise sie zu standardisieren, zu gewichten und
additiv oder multiplikativ zu einem Indexwert zu verrechnen sind. Die
Aussagekraft von Indexwerten muss theoretisch begründet und möglichst
auch empirisch geprüft werden.

Man zieht eine mehrstufige Zufallsstichprobe
(„multi-stage random sample“), indem man zunächst eine Klumpenstichprobe
mit großen Klumpen zieht (1. Ziehungsstufe). Diese
Klumpen werden nicht vollständig untersucht, sondern nur in zufälligen
Ausschnitten. Werden aus den Klumpen mittels einfacher Zufallsstichprobe
die Untersuchungsobjekte gezogen (2. Ziehungsstufe), so liegt
eine zweistufige Klumpen- bzw. Zufallsstichprobe vor („two stage cluster/
random sample“). Zieht man auf der zweiten Stufe wieder eine
Klumpenstichprobe, ergibt sich durch Ziehung einer Zufallsstichprobe
aus diesen Klumpen eine 3. Ziehungsstufe und somit eine dreistufige
Klumpen- bzw. Zufallsstichprobe („three stage cluster/random sample“).

Man zieht eine Klumpenstichprobe („cluster
sample“), indem man aus einer in natürliche Gruppen (Klumpen) gegliederten
Population nach dem Zufallsprinzip eine ausreichende Anzahl von
Klumpen auswählt und diese Klumpen dann vollständig untersucht.

Man zieht ein geschichtete
bzw. stratifizierte Zufallsstichprobe („stratified random sample“),
indem man die Zielpopulation auf der Basis eines Merkmals
oder mehrerer Merkmale in Teilpopulationen (Schichten) einteilt – pro
Merkmalsausprägung bzw. Merkmalskombination entsteht eine Teilpopulation
– und aus jeder dieser Schichten eine einfache Zufallsstichprobe
entnimmt. Ziel der geschichteten zufälligen Stichprobenauswahl ist es,
gegenüber der einfachen Zufallsstichprobe im Rahmen populationsbeschreibender
Studien die Genauigkeit von Parameterschätzungen zu
erhöhen.

Unter einer wissenschaftlichen
Beobachtung („scientific observation“) versteht man die zielgerichtete,
systematische und regelgeleitete Erfassung, Dokumentation und Interpretation
von Merkmalen, Ereignissen oder Verhaltensweisen mithilfe
menschlicher Sinnesorgane und/oder technischer Sensoren zum Zeitpunkt
ihres Auftretens.

Bei der qualitativen Beobachtung („qualitative
observation“) werden verbale, visuelle bzw. audiovisuelle Daten
erhoben, die den jeweiligen Gegenstand der Beobachtung sehr detailreich
repräsentieren. Besonders einschlägig sind verbale Daten in Form
von Beobachtungsprotokollen. Qualitative Beobachtung erfolgt häufig als
(aktiv oder passiv) teilnehmende Beobachtung („participant observation“)
im Feld.

Da es bei der ethnografischen Feldbeobachtung
um die Rekonstruktion komplexer Beobachtungseinheiten
geht, wird sie meist durch Feldgespräche sowie die Sammlung von
Dokumenten und Artefakten ergänzt und zusammenfassend als ethnografische
Feldforschung („ethnographic field research“) bezeichnet.

Bei der Autoethnografie („autoethnography“) handelt
es sich um eine ethnografische Feldbeobachtung, bei der die Forscherin
oder der Forscher als vollständiger Teilnehmer bzw. Insider („complete
participant“, „member researcher“) im untersuchten Beobachtungsfeld
agiert und der Fokus der Datenerhebung auf der Selbstbeobachtung und
Selbstreflexion liegt. Per Autoethnografie werden vor allem menschliche
Ausnahme- und Extremsituationen (z.B. Trennung oder Tod von
Angehörigen, Krankheit und Sterben, außergewöhnliche Hobbys und Tätigkeiten)
untersucht. In

Bei der quantitativen bzw. vollstrukturierten
Beobachtung („quantitative observation“, „fully structured observation“)
werden numerische Beobachtungsdaten über das Verhalten
anderer Personen (Fremdbeobachtung) erhoben, die einzelne Aspekte
des beobachteten Geschehens in ihrer Häufigkeit, Dauer oder Intensität
messen. Als Datenerhebungsinstrument fungiert ein standardisierter Beobachtungsplan.

Nonreaktive Verfahren
der Datenerhebung („nonreactive/nonintruding/unobstrusive measures“)
umfassen allgemein alle Datenerhebungstechniken, bei denen das
Verhalten und Erleben der Untersuchungsteilnehmenden nicht durch Interaktion
mit den Forschenden beeinflusst werden kann. Die erhobenen
Daten sind somit unverzerrt von möglichen Reaktionen der Untersuchten
auf den Forschungsprozess selbst

Die Klassische Testtheorie (KTT; „classical
test theory“, auch: „true score theory“, TST) nimmt an, dass das Testergebnis
direkt dem wahren Ausprägungsgrad des untersuchten Merkmals
entspricht, dass aber jedeMessung oder jedes Testergebnis zusätzlich von
einem Messfehler überlagert ist.

Die Probabilistische Testtheorie (PTT;
„probabilistic test theory“, auch: „modern test theory“, „latent trait theory“,
„strong true score theory“) – international meist als Item-Response-
Theorie (IRT; „item response theory“) bezeichnet – basiert auf der Annahme,
dass die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Antwort auf ein
einzelnes Item von Merkmalen des Items (Item-Parameter) und latenten
Merkmalen der Person (Personen-Parameter) abhängt.

Bei einem reflektiven Messmodell greift
man zur Erfassung des latenten Merkmals auf Indikatoren zurück, die
durch das latente Merkmal verursacht werden. Diese reflektiven Indikatoren
(„reflective indicators“, „effect indicators“) sind einander in der Regel
sehr ähnlich.

Bei einem formativen Messmodell greift
man zur Erfassung des latenten Merkmals auf Indikatoren zurück, die
das latente Merkmal erzeugen. Diese formativen Indikatoren („formative
indicators“, „cause indicators“) können einander auch sehr unähnlich
sein.

Goodness-of-Fit-Chi-Quadrat-Test und

Kolmogoroff-Smirnov-Test

Beobachten, Messen und Analysieren von Zuständen und Verhalten anhand von Methoden, die die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sichern sollen. 

Psychologie ist eine empirische Wissenschaft die sich auf wahrnehmbare Erfahrungen stützt und naturwissenschaftliche Methoden benutzt. 

Wundern Raten Fragen

Theorie

Forschungshypothese

Operationalisierung

Datrnaerhebung

Auswertung

Interpretation

Implikationen für die Theorie 

Genau 2 Ausprägungen

Ausprägung beschreiben einzelne Kategorien

Ausprägungen können kontinuierlich gemessen werden 

Kann direkt gemessenen werden 

Kann nicht direkt gemessen werden, sondern nur durch andere Variablen (Indikatoren) erschlossen werden

Ist die Bezeichnung für eine Menge von Merkmalsausprägungen

Nominalskala

Ordinalskala

Intervall und Verhältnisskala

Niedrigstes Skalenniveau

Geeignet die Gleichheit oder Ungleichheit von Variablenausprägungen zu beschreiben. 

Unterschiedsgeststellung

Keinr Mathematischen Berechnungen möglich

 Bsp. BLUTGRUPPE

Bilden Rangfolgen ab. 

Relative Unterschiede können beschrieben werden 

Keine Absoluten Unterschiede 

Bsp Platzierungen Fußball Wm

Genaue Intervalle zwischen den Variablenausprägungen. Dadurch können absolute Unterschiede beschrieben werden. 

Es lassen sich keine Verhältnisse ausdrücken 

Besitzt einen Natürlichen Nullpunkt. 

Daher lassen sich Verhältnisse von Messwerten angeben.