BFH - WWB2

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K. Z.

Lernen

K. Z.

Über diese Lernkartei

Diese Lernkarten bieten einen umfassenden Überblick über qualitative und quantitative Forschungsmethoden auf Universitätsniveau. Sie decken Themen wie Hypothesen, Datenerhebung, Analyseverfahren, statistische Tests und die Interpretation von Ergebnissen ab. Die Karteikarten sind ideal für Studierende, die Forschungsdesigns verstehen, anwenden und Forschungsergebnisse korrekt einordnen möchten. Sie behandeln sowohl grundlegende Konzepte wie Variablen, Skalenniveaus und Hypothesentypen als auch fortgeschrittene Themen wie ANOVA, Regression und die Bedeutung von Effektstärken.

Karten

100

Lernende

Sprache

Deutsch

Kategorie

BWL

Stufe

Universität

Erstellt / Aktualisiert

11.01.2026 / 11.01.2026

Ähnliche Karteien

Was bedeutet Collecting?

Ähnliche Codes sammeln.

Was bedeutet Grouping?

Codes zu Kategorien bündeln.

Was bedeutet Thinking?

Interpretation und Theoriebildung.

Was ist der hermeneutische Zirkel?

Wechsel zwischen Teil und Ganzem.

Was ist Codieren?

Textstellen mit Bedeutung versehen.

Was sind In-vivo-Codes?

Codes aus Originalsprache.

Was sind Kategorien?

Zusammenfassung ähnlicher Codes.

Was ist eine Datenstruktur?

Systematische Ordnung der Kategorien.

Was ist Memo Writing?

Reflexion während Analyse.

Was ist theoretisches Sampling?

Datenauswahl nach Theoriebedarf.

Was ist Sättigung?

Keine neuen Erkenntnisse.

Was ist Intercoder-Reliabilität?

Übereinstimmung mehrerer Codierender.

Was bedeutet Showing?

Ergebnisse mit Zitaten belegen.

Was bedeutet Telling?

Ergebnisse zusammenfassend erklären.

Was ist Credibility?

Glaubwürdigkeit der Ergebnisse.

Was ist Dependability?

Nachvollziehbarkeit des Prozesses.

Was ist Transferability?

Übertragbarkeit der Ergebnisse.

Warum Reflexivität wichtig?

Bewusstsein für eigene Rolle.

Warum Software nutzen?

Strukturierte Analyse.

Warum iterativer Prozess?

Verstehen vertieft sich schrittweise.

Was ist das Ziel von WWB2?

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Studierende sollen Forschungsdesigns verstehen, anwenden und Forschungsergebnisse korrekt einordnen können.

Was umfasst der Forschungsprozess?

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Problem, Forschungsfrage, Literatur, Design, Datenerhebung, Auswertung und Diskussion.

Was ist eine Forschungsfrage?

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Eine klar formulierte, empirisch untersuchbare Fragestellung.

Was zeichnet eine gute Forschungsfrage aus?

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Sie ist klar, fokussiert, relevant und empirisch prüfbar.

Unterschied explorativ vs. explanativ?

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Explorativ erkundend, explanativ erklärend und hypothesentestend.

Was ist eine Forschungslücke?

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Ein unzureichend erforschter Aspekt in der bestehenden Literatur.

Welche Rolle spielt Literatur?

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Theoretische Einbettung und Herleitung der Forschungsfrage.

Deduktiv vs. induktiv?

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Deduktiv: Theorie → Daten; induktiv: Daten → Theorie.

Qualitativ vs. quantitativ?

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Qualitativ explorativ, quantitativ hypothesentestend.

Was sind Mixed Methods?

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Kombination qualitativer und quantitativer Methoden.

Was ist Operationalisierung?

Übersetzung theoretischer Konstrukte in messbare Variablen.

Konstrukt vs. Variable?

Konstrukt ist theoretisch, Variable ist messbar.

Was sind Messniveaus?

Nominal, ordinal, intervall- und verhältnisskaliert.

Primär- vs. Sekundärdaten?

Primär selbst erhoben, Sekundär bereits vorhanden.

Was ist Validität?

Misst ein Instrument, was es messen soll.

Was ist Reliabilität?

Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit einer Messung.

Was ist Objektivität?

Unabhängigkeit der Ergebnisse vom Forschenden.

Querschnitt vs. Längsschnitt?

Einmalige vs. wiederholte Messung über Zeit.

Experiment vs. Beobachtung?

Manipulation vs. reine Beobachtung.

Was ist eine Stichprobe?

Teilmenge der Grundgesamtheit.

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Lernkarten

Pearson vs. Spearman?

Parametrisch vs. nicht-parametrisch.

Was ist Regression?

Vorhersage einer abhängigen Variable.

Was ist Dummy-Codierung?

Umwandlung kategorialer Variablen in binäre.

Was ist Cronbachs Alpha?

Mass für interne Konsistenz.

Was sind Ausreisser?

Extreme Werte.

Was sind Missing Values?

Fehlende Daten.

Was ist Signifikanzniveau?

Fehlerwahrscheinlichkeit α.

Was bedeutet statistisch signifikant?

p ≤ α.

Was ist ein Konfidenzintervall?

Bereich plausibler Parameterwerte.

Warum Output-Interpretation wichtig?

Für korrekte Schlussfolgerungen.

Was sind Testvoraussetzungen?

Annahmen für statistische Tests.

Voraussetzungen t-Test?

Normalverteilung, Varianzhomogenität.

Voraussetzungen ANOVA?

Normalverteilung, Varianzhomogenität, Unabhängigkeit.

Was sind Post-hoc-Tests?

Tests nach signifikanter ANOVA.

Was ist eine Effektstärke?

Grösse eines Effekts.

Was ist Cohen’s d?

Effektstärke für Mittelwertunterschiede.

Was ist R²?

Erklärte Varianz.

Was ist Multikollinearität?

Hohe Korrelation unabhängiger Variablen.

Was bedeutet Normalverteilung?

Symmetrische Verteilung um Mittelwert.

Was ist der zentrale Grenzwertsatz?

Mittelwerte sind normalverteilt bei grossem n.

Was ist Homoskedastizität?

Konstante Varianz der Residuen.

Korrelation ≠ Kausalität?

Zusammenhang beweist keine Ursache.

Was sind Hypothesentypen?

Unterschieds- und Zusammenhangshypothesen.

Was bedeutet df?

Freiheitsgrade.

Was ist Fehler 1. Art?

H0 fälschlich verwerfen.

Was ist Fehler 2. Art?

H0 fälschlich beibehalten.

Was ist Teststärke?

Wahrscheinlichkeit, Effekt zu entdecken.

Wann Welch-Test?

Bei ungleichen Varianzen.

Was ist praktische Signifikanz?

Relevanz des Effekts.

Was ist statistische Signifikanz?

Unwahrscheinlichkeit des Ergebnisses.

Was ist ein robustes Verfahren?

Unempfindlich gegen Annahmeverletzungen.

Wann nicht-parametrische Tests?

Bei Verletzung der Voraussetzungen.

Was ist Power-Analyse?

Bestimmung nötiger Stichprobengrösse.

Warum Effektstärken berichten?

Für inhaltliche Einordnung.

Warum Voraussetzungen prüfen?

Zur Validität der Tests.

Ziel qualitativer Forschung?

Verstehen von Bedeutungen und Prozessen.

Induktiv vs. deduktiv?

Datengeleitet vs. theoriegeleitet.

Was ist Grounded Theory?

Induktive Theorieentwicklung aus Daten.

Was ist qualitative Inhaltsanalyse?

Systematische Auswertung von Textmaterial.

Was bedeutet Noticing?

Auffälliges wahrnehmen.

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