Lerne lernä 2

Bsp.: Innentemperatur des Apfels in Grad Celsius
nur relativer, aber kein absoluter Nullpunkt gegeben
¨ Der absolute Nullpunkt der Temperatur liegt bei -273.15 Grad Celsius (= 0 Kelvin)
¨ daher können nur Abstände zwischen Messwerten betrachtet werden, nicht
Verhältnisse (Bsp.: 10 C sind nicht doppelt soviel wie 5 C aus physikalischer Sicht)
Reihenfolge als Kontinuum mit gleichen Abständen zwischen den einzelnen Messwerten
in Fragebogen-Skalen sind oft nur die Pole beschriftet und es gibt mind. 6 Skalenstufen

Bsp.: Gewicht des Apfels
absoluter Nullpunkt ist gegeben
Aussagen möglich wie: „doppelt, dreifach, x-fach"

metrische Skalen

1 Standardabweichung = 68% der Population
2 Standardabweichungen = 95% der Population
3 Standardabweichungen = 99.7% der Population

unabhängige Stichproben und abhängige Stichproben

z. B.: Vergleich mittleres Einkommen von Ärzten mit demjenigen von Anwälten
oder: Vergleich der Mittelwerte bezüglich eines Merkmals zwischen Frauen und Männern
typischer Anwendungsfall: Vergleich der Stichprobenmittelwerte mit Hilfe des t-Tests für
unabhängige Stichproben oder des Mann-Whitney-U-Tests

z. B. bei Messwiederholungen: vor und nach einer Therapie oder Werbekampagne oder
vor und nach einer speziellen Lerneinheit einer Schulklasse etc.
à hier stehen die Werte beider Stichproben in einer mehr oder minder ausgeprägten
Beziehung zueinander, z. B. die Stichprobenvarianzen
typischer Anwendungsfall: Vergleich der Stichprobenmittelwerte/der zentralen Tendenz
mit Hilfe des t-Tests für abhängige Stichproben oder des Wilcoxon-Tests

t-Test nach Student (intervallskaliert, normalverteilt, unabhängige oder abhängige
Stichproben)
U-Test nach Mann und Whitney (ordinalskaliert oder nichtnormalverteilte intervallskalierte
Variablen, unabhängige Stichproben)
Wilcoxon-Test (ordinalskaliert oder nichtnormalverteilte intervallskalierte Variablen,
abhängige Stichproben)

einfache Varianzanalyse (intervallskaliert, normalverteilt, unabhängige oder abhängige
Stichproben)
H-Test nach Kruskal und Wallis (ordinalskaliert oder nichtnormalverteilte intervallskalierte
Variablen, unabhängige Stichproben)
Friedman-Test (ordinalskaliert oder nicht-normalverteilte intervallskalierte Variablen,
abhängige Stichproben)

Zusammenhangs- und Unterscheidungshypothesen

Korrelationen: Bestimmung der Stärke/Enge eines Zusammenhangs zwischen zwei
Variablen
Regressionen: Aufdecken der Art eines Zusammenhangs, z. B. Beantwortung der Frage,
inwiefern eine unabhängige Variable die Werte einer abhängigen Variablen vorherzusagen vermag
Also: Klärung von Zusammenhangshypothesen (je-desto)

Unterschiede hinsichtlich der Mittelwerte
¨ Z.B. Frage, ob signifikante Unterschiede hinsichtlich des Durchschnittseinkommens
zwischen Ärzten und Anwälten bestehen.
Unterschiede hinsichtlich der Varianzen/Standardabweichungen/Standardfehler
¨ Z. B. Frage, ob sich die Verteilung der Schulnoten zwischen „Schweizer Schulklassen"
und multikulturell zusammengesetzten Schulklassen signifikant unterscheiden.
Also: Klärung von Unterschiedshypothesen (Gruppe A und Grupp B unterscheiden sich)

Korrelationen zwischen zwei Variablen
miteinander variieren der Ausprägungen der beiden Variablen (bivariate Korrelation)
im positiven Sinne oder im negativen (gleichsinnig oder gegensinnig)
¨ positiv: Z. B. steigender Lohn - steigender Berufsstatus
¨ negativ: Z. B. steigende Prüfungsangst - sinkende Punktzahl in der Prüfung

Korrelationsmasse anstelle Regression, wenn:
Das Huhn-Ei-Problem nicht gelöst ist (welches ist die Ursache, welches die Wirkung?)
¨ z. B. Zusammenhang zwischen Motivation und Erfolg
keine der beiden Variablen intervall-/proportionalskaliert ist
Grundsätzliche Unterscheidung der Korrelationsmasse:
Produkt-Moment-Korrelation (Pearson-Korrelation)
Rangkorrelation (Spearman-Korrelation; Kendall-Tau-Korrelation)

Pearson Korrelation, Spearman Korrelation und Kendall-Tau-Korrelation

Bestimmung des angestrebten Abstraktionsnieveaus
1. Reduktion durch Selektion -> Streichung bedeutungsgleicher Bedeutungseinheiten
2. Reduktion durch Bündelung -> Konstruktion, Integration von Bedeutungseinheiten auf dem angestrebten Abstratktionsniveau
Zusammenstellung der neuen Aussagen als Kategoriensystem
Rücküberprüfung des zusammenfassenden Kategoriensystem am Ausgangsmaterial

Paraphrisierung (Streiche alle nicht inhaltsragenden Textbestandteile
Generalisierung auf das Abstratktionsniveau (Generalisiere die Gegenstände der Paraphrasen auf die definierte Abstratkionsebene
Erste Reduktion (Streiche bedeutungsgleiche Paraphrasen innerhalb der Auswertungseinheit)
Zweite Reduktion (Fasse Paraphrasen mit gleichem Gegenstand zu einer Paraphrase zusammen)

interpretationsbedürftige Textstellen werden identifiziert
Die Explikation dieser Textstellen wird unter Zuhilfenahme von zusätzlichem
Material durchgeführt
engerer Kontext als Explikationsmaterial:
direktes Textumfeld der interpretationsbedürftigen Textstelle (definierend, erklärend,
ausschmückend, beispielgebend, ausführend oder auch „das Gegenteil beschreibend"
Ziel: erklärende Paraphrase formulieren

Bestimmung der zu explizierenden Textstelle
Bestimmung des zulässigen Explikationsmaterials
Materialsammlung (enge Textanalyse = direktes Textumfeld oder weite Kontextanalyse = Zusatzmaterial über den Text hinaus)
Formulierung der explizierenden Paraphrase
Überprfung ob die Explikation ausreicht

Bestimmung der Analyseeinheit
Paraphrasierung der inhaltstragenden Textstellen
Bestimmun des angestrebten Abstratkionsniveaus
1. Reduktion durch Selektion
2. Reduktion durch Bünderlung
Zusammenstellung der neuen Aussagen als Kategoriensystem
Rücküberprüfung des zusammenfassenden Kategoriensystems

Textmaterial untergliedern, zerlegen, schematisieren

Formale Strukturierung eher in Computerwissenschaft

syntaktisches Kriterium: Struktur der sprachlichen Formulierung im Material wird untersucht; Besonderheiten des Satzbaus, Abweichungen, Brüche o. ä.
thematisches Kriterium: inhaltliche Struktur, die Abfolge thematischer Blöcke, die inhaltliche Gliederung des Materials wird herausgearbeitet
semantisches Kriterium: Beziehung von Bedeutungsinhalten untereinander wird rekonstruiert
dialogisches Kriterium: Abfolge einzelner Gesprächsbeiträge und Gesprächsschritte wird analysiert

Ziel: Themen, Inhalte, Aspekte aus dem Material herausfiltern und zusammenfassen

Kategoriensystem wird theoriegeleitet entwickelt (Haupt- und Unterkategorien)
Zuordnung der Kodiereinheiten zu den Kategorien
Anwendung der Regeln der zusammenfassenden Inhaltsanalyse: Paraphrasen werden zunächst pro Unterkategorie, dann pro Hauptkategorie zusammengefasst

Ziel: Extraktion besonders markanter Bedeutungsgegenstände, welche detailliert beschrieben werden

Auswahl besonders markanter Textstellen:
besonders extreme Ausprägungen
Ausprägungen von besonderem Interesse
Ausprägungen, die besonders häufig vorkommen

Nachteil dieser Strukturierungsart: zu starke Verallgemeinerung oder Verzerrung wenn möglich, inhaltliche oder skalierende strukturierende Verfahren wählen

Ziel: Textmaterial auf einer ordinalen Skala vom Kodierer einschätzen lassen (Intensitätsanalyse)

Erstellen einer ersten Hypothese abgeleitet vom Thema
Verfeinern dieser Hypothese durch das Sammeln von Zusatzinformationen
Hinzufügen von weiteren Annahmen
Siehe Beispiel Kernkraftenergie in der PVA kann Hypotehse abgeleitet werden: 

Wenn über Kernkraft geredet wird, dann ist dies häufig negativ oder im Kontext mit Gewalt.