Empirische Sozialforschung 9-13

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Y. P.

Lernen

Y. P.

Über diese Lernkartei

Diese Lernkarten bieten einen umfassenden Überblick über empirische Methoden in der Sozialforschung auf Universitätsniveau. Sie behandeln zentrale Techniken wie Beobachtung, Befragung, Hypothesenbildung und Experimente, sowie deren Anwendung und Analyse. Die Karteikarten decken auch statistische Methoden, Inhaltsanalysen und deren Herausforderungen ab. Ideal für Studierende und Forscher, die ihre Kenntnisse in empirischer Sozialforschung vertiefen möchten.

Karten

Lernende

Sprache

Deutsch

Kategorie

Soziales

Stufe

Universität

Erstellt / Aktualisiert

14.05.2021 / 17.05.2021

Ähnliche Karteien

Probleme bei Inhaltsanalysen:

Objektivität, Reliabilität, Selektivität, Validität
„Repräsentativität“ der analysierten Texte bzgl

a) Stichprobe, b) Sozialschicht

Fehlinterpretationen: Texte kontextabhängig (Epoche, Subkultur); Schwierig: Ironie, Ambiguität, Negation, Assoziation, Nuancen, Bewertungen, Bilder
Diagnostische Analysen: Wer sind die „Sender“?
Prognostische Analysen: Wirkung auf die „Empfänger“? Auch: Kausalitätsproblem
Analysen bezogen auf Mitteilungen Verhalten

Was ist deskriptive Statistik?

Was ist schliessende Statistik?

-Beschreibung vorhandener Daten

-Verallgemeinerung der vorhandenen Daten (Stichprobe) auf Grundgesamtheit (Inferenzstatistik)

univariate, bivariate und multivariate Statistik:

Definition:

Univariate Statistik = Kennzeichen einer Variable
(z.B. Einkommenshöhe und -streuung)

Bivariate Statistik = Zusammenhänge zwischen zwei Variablen (z.B. Kreuztabelle Einkommen und Bildung)

Multivariate Statistik = Zusammenhänge zwischen mehr als zwei Variablen
(z.B. multivariate Regression mit Einkommen als abh. Variable)

Definition: unabhängige und abhängige Variable

UV:

Erklärende Variable
Ursache
x-Variable
Stimulus
Quellvariable
Prädiktor
Regressor

AV:

Erklärte Variable
Wirkung
y-Variable
Response
Zielvariable
Prädiktant
Regressand

Häufigkeiten (arten)

absolute, relative, kumulative Häufigkeiten

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:

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Befragte--> soziale erwünschtheit, response-set, meinungslosigkeit

Fragen--> Frageformulierung, Antwortkategorien, Fragekontext

Interview--> soziale Distanz, Fälschungen, interviewsituation, Anwesenheit Dritter, Sponsorship, Vertrauen

Grundregeln zur Frageformulierung:

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Kurz, verständlich, präzise
Klare Antwortkategorien
Keine mehrdimensionalen Fragen
Keine Überforderung

Fragebogenkonstruktion Grundregeln:

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Beginn: Interessant
Mitte: Wichtiges
Schluss: Sozialstatistik
Fragekontext
Überleitungssätze
Klare (!) Filter
Kurze Interviews
Kontaktprotokoll
Pretest(s)

Grundregeln: Durchführung der Befragung

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Eigene Test-Interviews
Klare Vorgaben für Befragungsinstitut und Interviews
(Anzahl, Honorar, Kontrolle, Kontaktversuche, ...)
Lernen von Erfolg und Fehlern früherer empirischer Studien

Datenmatrix: wichtiges-->

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

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

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Viele Befragte, standardisierte Informationen, Häufig: Generelle Aussagen über grosse Bevölkerungsgruppen

Ziele quantitativer Befragungen:

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

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:

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

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

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

Wenige Befragte, tiefergehende Informationen

Häufig: Subkulturen/Randgruppen, Sachverständige, aber auch beispielhafte „Normalbevölkerung“

Ziele qualitativer Befragungen:

Tastatur-Befehle:

= drehen,

= vor-/rückwärts,

= scrollen

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

Beispiele qualitativer Studien:

• Subjektive Sinndeutungen und Lebensperspektiven (z.B. von Jugendlichen)

• Konversionsstudie
• Betriebsfallstudien
• Ruhestand von (Ehe)Paaren
• Freundschaften nach Verwitwung

• Tiefergehende Familienbefragungen (z.B. in der Generationenforschung)

Definition Beobachtung:

„Unter Beobachtung verstehen wir das systematische Erfassen, Festhalten und Deuten sinnlich wahrnehmbaren Verhaltens
zum Zeitpunkt seines Geschehens“

Zuweilen falsche Angaben bei Befragungen über Verhalten Beispiel: Hilfsbereitschaft bei Verkehrsunfällen

→ Relevantes Verhalten wird direkt beobachtet

Bestandteile der Beobachtung:

Beobachtungsfeld
Bereich, in dem die Beobachtung stattfinden soll, Laborbeobachtung vs. Feldbeobachtung

Beobachtungseinheiten Teilbereich, der konkret beobachtet wird

Beobachtende Person
Partizipationsgrad:

a) Teilnehmer beobachtet

b) Beobachter/in nimmt teil

Beobachtete Person
Transparenz der Forschung: offen vs. verdeckt

Formen der Beobachtung:

--> nach Strukturiertheit: (strukturiert / unstruktiert)

--> Offenheit: (verdeckt / offen)

--> Teilnahme: (pasiv / aktiv)

Ablauf einer strukturierten Beobachtung:

Fragestellung, Hypothesen-->

--> Auswahl von Indikatoren, Operationalisierung

--> Konstruktion eines strukturierten Beobachtungsprotokolls

--> Stichprobe, Auswahl der Beobachtungssituation

--> Pretest, Beobachtungsschulung, Revision der Instrumente

--> Durchführung der Haupterhebung, „Feldphase“

--> Datenübertragung und Auswertung

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Lernkarten

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.

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