UZH
Kartei Details
Karten | 51 |
---|---|
Sprache | Deutsch |
Kategorie | Soziales |
Stufe | Universität |
Erstellt / Aktualisiert | 14.05.2021 / 17.05.2021 |
Weblink |
https://card2brain.ch/box/20210514_empirische_sozialforschung_913
|
Einbinden |
<iframe src="https://card2brain.ch/box/20210514_empirische_sozialforschung_913/embed" width="780" height="150" scrolling="no" frameborder="0"></iframe>
|
Lernkarteien erstellen oder kopieren
Mit einem Upgrade kannst du unlimitiert Lernkarteien erstellen oder kopieren und viele Zusatzfunktionen mehr nutzen.
Melde dich an, um alle Karten zu sehen.
Für was sind Tabellen da?
--> Kreuztabellen, Kontingenztafel
Ziel: Ausweis (bivariater) Zusammenhänge
Grafiken bsp.
Säulen
Balken
Kreise
Linien
Flächen
Piktogramme
Verteilungsformen:
- Gleichverteilung
- unimodal, symmetrisch
- unimodal, links oder rechtsschief
- L-förmig
- U-förmig
Verteilungen sind vorwiegend durch zwei Masszahlen charakterisierbar...
...Masszahlen der zentralen Tendenz (Mittelwerte)
...Masszahlen der Dispersion (Streuung)”.
Mittelwerte:
Modalwert (häufigster Wert)
Median (Fall in Mitte)
arithmetisches Mittel (=Summe der Beobachtungswerte / Fallzahl)
Streuungen:
range (Spannweite / Variationsweite) --> einfachste Streuungsmass: Differenz zwischen kleinstem und grösstem Wert einer Verteilung
Standardabweichung: Wurzel aus der Varianz
Varianz: durchsch. quadratische Abweichung vom Mittelwert
Variationskoeffizient
Vom Mittelwert unabhängigeres Streuungsmass
Standardabweichung geteilt durch Mittelwert
Formel: v=s / Mittelwert
Lorenzkurve und Gini-Koeffizient
- kumulierte % - Anteil am Gesamteinkommen
- % Einkommensbezieher (kumuliert)
--> Gini-Koeffizient ist ein Streuungsmass, je weiter Kurve nach rechts, desto grösser Ungleichheit
Multivariaten Analysen:
Skalenniveau --> statistischen Modell
Nominal (dummy) → Logistische Regression
Ordinal → Geordnetes Logit- / Probit-Modell
Metrisch → (Lineare) Regression
Korrelation:
(Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient)
Mass für die Stärke des (linearen) Zusammenhangs zwischen zwei Variablen
Formel des Korrelationskoeffizienten:
r (xy) = (x1-x)(y1-y) + ... + (xn-x)(yn-y) / sx . sy
Kürzer: rxy = sxy / sx . sy
Interpretaton des Korrelationskoeffizienten:
Der Korrelationskoeffizient ist das arithmetische Mittel der Produkte der standardisierten Variablenpaare
Wertebereich: -1 bis 1
Regression Formel: (linear)
y = a + bx
OLS = Ordinary Least Square
Interpretation:
Wenn sich die unabhängige Variable um eine Einheit verändert, ändert sich die abhängige Variable um den Faktor des Regressionskoeffizienten.
Programmierung:
get fil="c:\daten.sys".
select if (country le 14).
if (age lt 20) alter=1.
if (age ge 20 and age le 50) alter=2.
if (age gt 50) alter=3.
fre alter bildung erben.
frequencies variables = alter bildung erben
/statistics=mean median stddev min max.
crosstabs tables = erben by bildung
/cells=count,column.
regression variables = bildung gender country
/dependent=erben /method=enter.
Fehlerquellen:
Befragte--> soziale erwünschtheit, response-set, meinungslosigkeit
Fragen--> Frageformulierung, Antwortkategorien, Fragekontext
Interview--> soziale Distanz, Fälschungen, interviewsituation, Anwesenheit Dritter, Sponsorship, Vertrauen
Grundregeln zur Frageformulierung:
- Kurz, verständlich, präzise
- Klare Antwortkategorien
- Keine mehrdimensionalen Fragen
- Keine Überforderung
Fragebogenkonstruktion Grundregeln:
- Beginn: Interessant
- Mitte: Wichtiges
- Schluss: Sozialstatistik
- Fragekontext
- Überleitungssätze
- Klare (!) Filter
- Kurze Interviews
- Kontaktprotokoll
- Pretest(s)
Grundregeln: Durchführung der Befragung
Eigene Test-Interviews
Klare Vorgaben für Befragungsinstitut und Interviews
(Anzahl, Honorar, Kontrolle, Kontaktversuche, ...)
Lernen von Erfolg und Fehlern früherer empirischer Studien
Datenmatrix: wichtiges-->
PNR= Personennummer
v01 --> Frage 1
1,2,3 sind antwortkategorien (je nachdem ob ja, nein, weiss nicht)
oder stimme zu, stimme teils zu, lehne voll ab
MIssings: (97, 98 oder 99)
Kennzeichen; quantitative Befragungen
Viele Befragte, standardisierte Informationen, Häufig: Generelle Aussagen über grosse Bevölkerungsgruppen
Ziele quantitativer Befragungen:
- Deskription empirischer Sachverhalte und sozialer Prozesse
- Aufstellung von Klassifikationen oder Typologien (teils quali, teils quanti)
- Gewinnung von Hypothesen am empirischen Material (teils quali, teils quanti)
- Prüfung von Forschungshypothesen
Vorteile und nachteile quantitativer Befragungen:
Vorteil:
- Verallgemeinerbare Informationen(nicht nur für Stichprobe, sondern für Grundgesamtheit)
- Grundlagen für politische Entscheidungen
- Vielfältige Informationen zu objektiven und (eingeschränkt) subjektiven Merkmalen
- Standardisierung von Methode und Befunde
Nachteile:
- wenig Informationen zu Randgruppen
- Subjektive Wahrnehmungen relativ schwer erfassbar
- Einzelfälle bleiben verborgen
Qualitative Befragungen: Kennzeichen
Wenige Befragte, tiefergehende Informationen
Häufig: Subkulturen/Randgruppen, Sachverständige, aber auch beispielhafte „Normalbevölkerung“
Ziele qualitativer Befragungen:
- Deskription empirischer Sachverhalte und sozialer Prozesse (teils teils)
- Aufstellung von Klassifikationen oder Typologien
- Gewinnung von Hypothesen am empirischen Material
- Prüfung von Forschungshypothesen (eher nicht möglich bei qualit aber teils/teils)
Vor-Nachteile qualitativer Befragungen:
Vorteile:
- Erschliessung weitgehend unbearbeiteter Forschungsfelder (standardisierte Befragungen benötigen Vorkenntnisse)
- Vielfältige Informationen zu subjektiven Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungsprozessen (auch: nicht eingeschlagene Pfade)
- Sichtbarmachung der Personen hinter den Zahlen
Nachteile:
- Unklarheit über Tragweite der Erkenntnisse
- Abhängigkeit von Eloquenz und Kompetenz der Befragten
- Häufig: Lediglich Illustration von Hypothesen durch „markante“ Erzählfragmente
Sampling durch:
- Freunde & Bekannte
- Schneeball
- Zeitung
- Sachverständige
- Theoretisches Sampling
- Methoden-Mix
Interviews:(3 Arten)
Narratives Interview (Schütze 1977): wenig strukturiert
Ziel: Erfahrungsnahe, subj. Aussagen über Ereignisse und Biographien
Phasen: Erzählstimulus --> Erzählung --> Nachfragen --> Transkription
Problemzentriertes Interview (Witzel 1982): stärker strukturiert
Ziel: Erfahrungsnahe, subj. Aussagen über Ereignisse und Biographien
Phasen: Erzählstimulus --> Leitfadeninterview --> Quantitativer Fragebogen
Fokussiertes Interview (Merton, Kendall 1946): halbstrukturiert
Ziel: Subjektive Erfahrungen in Hinblick auf erlebte Situationen
Phasen: Stimulus (z.B. Film) --> Halbstrukturiertes Leitfadeninterview ...
Analyse narrativer interviews:
1. Analyse der biographischen Daten (Ereignisdaten)
2. Text- und thematische Feldanalyse (sequenzielle Analyse der Textsegmente des Interviews – Selbstpräsentation)
3. Rekonstruktion der Fallgeschichte: Erlebtes Leben
4. Feinanalyse einzelner Textstellen
5. Kontrastierung der erzählten mit der erlebten Lebensgeschichte (2 vs. 3/4)
6. Typenbildung
Quellenkritische Perspektive:
Präsentation der (Lebens-)Geschichte(n) im Interview vs. tatsächliche Bedeutsamkeit von Ereignissen
Analyseziele
- Vermeidung naiver Deutung der dargestellten Geschichte(n) als entscheidende Lebenserfahrung(en)
- Suche nach darunter liegenden latenten Schichten
- Vermeidung einfacher Deutung der Darstellungsform
(z.B. distanzierte Erzählung) als adäquate Erzählform
-
- 1 / 51
-