3. Kapitel: Qualitative und quantitative Forschungsmethoden

Focus Group Interviews: Gleichzeitige Befragung von mehreren (oft 6 - 10) Auskunftspersonen, denen Interaktionen untereinadner gestattet sind. Dadurch nähert man sich an eine natürliche Gesprächssituation an und die Teilnehmer stimulieren sich gegenseitig.

Tiefeninterviews: lange, nicht oder nur gering standartisierte Interviews

Verbale Protokolle: "Methode des lauten Denkens"

Fallstudien: Nutzung unterschiedlicher Datenquellen und Erghebungsmethoden

Ziel: Durch Abstraktion das Material reduzieren, wobei die wesentlichen Inhalte erhalten bleiben.

1. Festlegung des Materials z. B. Fokusgruppe

2. Analyse der Entstehungssituation z. B. Störfaktoren

3. Formale Charakterisierung des Materials

4. Festlegung der Analyserichtung

5. Theorietische Differenzierung der Fragestellung

6. Bestimmung der Analysetechnik z. B. Zusammenfassung, Strukturierung, Explikation, Instrumente usw.

7. Definition der Analyseeinheit

8. Durchführung der Analyse

9. Auswertung und Interpretation (ggf. quantitative Analysen)

Stärken:

- spezifische Potentiale zur Theoriebildung

- intensive Analyse von einzelnen oder wenigen Fällen --> Generierung realitätsnaher Daten

- gute Anpassung an den Forschungsgegenstand im laufenden Forschungsprozess durch Offenheit und Flexibilität

Schwächen: 

- typische geringe Fallzahl = relativ schwache Basis im Hinblick auf Aussagen zur "Wahrheit" theorietischer Aussagen

- keine Generalisierbarkeit und Annäherung an Objektivität von Ergebnissen, um angewandteForschung für wirtschaftliche oder politische Entscheidungen zu verwenden (qualitatve Methoden nur bei Vorstudien möglich)

- große Teile der Datenerhebung und -analyse "aus einer Hand" --> Einzelheiten des Prozesses von Datensammlung und -interpretation sind für Außenstehende oft nur begrenzt nachvollziehbar (Prozesse sollten daher genau dokumentiert werden)

Die quantitative Methodik ist in erster Linie auf Überprüfung von Theorien und Hypothesen ausgerichtet (Ausnahme: strukturentdeckende Verfahren).

Merkmale:

- große Fallzahlen (n >= 30)

- Anwendung statistischer Verfahren

Die Auwahl / Zuordnung konkreter Mess- und Analyseverfahren zur Untersuchung abstrakter Konzepte. 

Vorgehen bzw. Beispiel

- Zur Konfrontation von Theorien mit der Realität sind geeignete Methoden auszuwählen z. B. mit welcher Skala messe ich Einstellungen als Ursache für Markenwahlverhalten?

- Es muss ein statistisches Verfahren gewählt werden, mit dem man eine vermutete Beziehung zwischen Einstellungen und Markenwahl überprüfen kann. 

Psychologische Konstrukte: Merkmale, die nicht direkt messbar sind. Sie werden aus anderen messbaren Sachverhalten (indikatoren) erschlossen. 

Reflektiv spezifiziertes Konstrukt: (dominierend in der Forschungspraxis) --> I1 - I5 = austauschbare Messungen des gleichen dahinterstehenden Konstruktes. Unterstellung, dass Veränderungen der unbeobachtbaren Variable zu Veränderungen aller beobachteten Indikatoren gleichermaßen (unter Vernachlässigung von Messfehlern) führen. 

Beispiel: Als Beispiel für reflektive Indikatoren kann das Konstrukt Kundenzufriedenheit genannt werden: Wiederkauf- und Weiterempfehlungsabsicht als beispielhafte Indikatoren verändern sich immer in Folge und kausal verursacht durch den dahinter stehenden Faktor Zufriedenheit.

Formativ spezifiziertes Konstrukt:In diesem Modell konstituiert sich also das Konstrukt aus den es beeinflussenden Indikatoren. Damit stehen diese der latenten Variablen (hier Sozioökonomischer Status) auch kausal vor. Veränderungen eines einzelnen Indikators führen zu einer Veränderung der Latenten. 

Die Anwendung der ausgewählten Verfahren auf entsprechende Teile der Realität bezeichnet man als Messung. 

1. Versuchspersonen, Objekte etc. werden mit Messinstrumenten konfrontiert

2. Messwerte (Daten) fließen zurück

Vergleich von Ergebnissen der Datenanalyse mit den Aussagen der Theorie --> Theorie aufrechterhalten? Modifizierungen an der Theorie vornehmen?

- Empirische Untersuchungsergebnisse sind nur aussagekäftig, wenn die Datenerhebung und -anlyse tatsächlich den zu untersuchenden Phänomenen gerecht werden. 

- Untersuchungsdesign (mit Stichprobenziehung, Messmethoden etc.) und Realisierung muss der Problemstellung entsprechend sein.

Probleme:

- Systematische Abweichungen: Führt die Untersuchung mit all ihren methodischen Einzelheiten zu einer systematischen Abweichung vom "wahren Wert" des zu untersuchenden Gegenstandes? (Beispiel: Frage nach ökologischem Bewusstsein aufgrund der Erwünschtheit in der Gesellschaft systematisch abweichend vom wirklichen ökologischen Bewusstsein)

- Zufälligkeiten: Wir das Untersuchungsergebnis durch Zufälligkeiten (und Nachlässigkeiten) bei der Untersuchungsdurchfürhung beeinflusst? (Beispiel: Befragungszeitpunkt morgens, abends, am Wochenende etc.)

- Als Reliabilität (auch Verlässlichkeit genannt) bezeichnet man dei Unabhängigkeit eines Untersuchungsergebnisses von einem einmaligen Untersuchungsvorgang und den jeweiligen situativen (zufälligen) Einflüssen. 

- Maß für die formale Genauigkeit wissenschaftlicher Messungen

-Hochreliable Ergebnisse müssen weitgehend frei von Zufallsfehlern sein, d.h. bei Wiederholung der Messung unter gleichen Rahmenbedingungen würde das gleiche Messergebnis erzielt werden.

- Gültigkeit

- Ein Untersuchungsergebnis wird als valide (gültig) angesehen, wenn es den Sachverhalt, der ermittelt werden soll, tatsächlich wiedergibt. 

- Validität setzt Reliabilität voraus; Reliabilität jedoch keine Validität. 

- Gütekriterium für die Belsatbarkeit bestimmter Aussagen

- „Inwieweit misst das Testinstrument das, was es messen soll?“

1. Test-Retest-Reliabilität:

- Wiederholung einer Messung in einem angemessenen zeitlichen Abstand

- Korrelation der beiden Messungen = Maßzahl für die Reliabilität

- Voraussezung: Keine Veränderung des zu messenden Konstruktes in der Zwischenzeit

- sehr aufwendig

Parallel-Test-Reliabilität:

- Zum gleichen Zeitpunkt (d. h. meist im gleichen Fragebogen) wird eine Vergleichsmessung mit einem entsprechenden (äquivalenten) Messinstrument durchgeführt

- beide Messungen sollen bei gegebener Reliabilität hoch korreliert sein

- Schwierigkeit: Entwicklung und Identifizierung zwei äquivaltenter Messinstrumente

- Cronbachs α ist ein Maß für die interne Konsistenz einer Skala, d. h. für das Ausmaß der Übereinstimmung der Messwerte einer Skala.

- gängigste Art der Reliabilitätsprüfung reflektiv spezifizierter Konstrukte

Definition:

Konstruktvalidität bezeichnet die Übereinstimmung eines theoretischen (und i. d. R. nicht direkt beobachtbaren) Konzepts mit einer entsprechenden Messung. 

Kriterien:

- Inhaltsvalidität

- Kriterienvalidität

- Konvergenzvalidität

- Diskriminanzvalidität

Inhaltsvalidität bezieht sich auf die Eignung und Vollständigkeit des Messinstruments im Hinblick auf das zu messende Konzept / Konstrukt.

Kriterienvalidität bezieht sich darauf, dass die Ergebnisse einer Messung in einer bekannten Beziehung zu Messungen anderer Konzepte stehen. 

anders ausgedrückt:

Kriterienvalidität ist gegeben, wenn die Messungen des betreffenden Konstruktes hoch mit den Messungen eines anderen Konstruktes korrelieren, zu dem theoretisch eine enge Beziehung besteht. 

Wenn das gleiche Konzept mit zwei verschiedenen Messinstrumenten gemessen wird, dann müssen die Ergebnisse sehr ähnlich sein ("konvergieren"), sofern diese Instrumente valide sind. 

Diskriminanzvalidität meint, dass bei Messungen verschiedener unabhängiger Konzepte mit dem gleichen Typ von Messinstrumenten (z. B. Likert-Skalen), die Ergebnisse nicht korrelieren sollen und diskriminierbar sind. 

- moderierte Kausalbeziehung 

Von einer Moderatorvariable spricht man, wenn der Effekt einer unabhängigen Variablen auf eine abhängige Variable durch eine zweite unabhängige moderiert wird. 

Beispiel: Zusammenhang zw. Einkommen und Ausgaben für Kosmetikartikel --> Variable Geschlecht hat moderierende Wirkung (siehe Schaubild). 

- indirekte Kausalbeziehungen zwischen (abhängigen und unabhängigen) Variablen bezeichnet.

Beispiel: Wirkung von Kundenzufriedenheit auf den wirtschaftlichen Erfolg eines Unternehmens als indirekter Zusammenhang über die Mediatorvariable Kundenbindung. 

Kausalität ist nicht direkt gegeben.

Beispiel: Störche pro Flächeneinheit und Geburten pro Einwohner = kein direkter Zusammenhang. Allerdings besteht eine scheinbare Beziehung über die Variable Region (Stadt / Land). 

- Vormessung --> Reihenfolge von Grund und Effekt

- Zwei Gruppen: Versuchsgruppe und Kontrollgruppe --> Ausschluss alternativer Erklärungsmöglichkeiten

- Zufällige Zuordnung der Versuchsperosnen zu den beiden Gruppen --> Ausschluss alzernativer Erklärungsmöglichkeiten

- Eine "Intervention" ("Manipulation")

- Eine Nachmessung --> Reihenfolge von Grund und Effekt

(Quasiexperimente sind experimentelle Untersuchungen, die nicht allen Anforderungen gerecht werden) 

Interne Validität: Validität von Schlüssen bezüglich Kausalität einer Beziehung zwischen zwei Variablen. Ein Schluss ist intern valide, wenn alternative Erklärungen größtenteils ausgeschlossen werden können. 

Externe Validität: Bezieht sich auf die Geralisierbarkeit von Ergebnissen über verschiedene Personen, Zeiten, Situationen etc. (z. B. Wirkung eines Medikametns in Europa und Geralisierbarkeit in Asien).