WAFT - FH St. Gallen
FH Master St.Gallen
FH Master St.Gallen
Tabelle als Auswertungsgrundlage
Folgende Informationen sind pro Interview festzuhalten:
(7)
Folgende Informationen sind pro Interview festzuhalten:
- Interviewnr.
- Name,
- Pseudonym oder Unternehmen
- Zeilennr.
- Textstelle im Sinne eines wörtlichen Zitat
- Hauptkategorie
- Subkategorie
Zu allgemeineren Erkenntnissen gelangen Durch...
(3)
- Herausarbeiten von inhaltlichen Differenzen
- innerhalb von Fällen und
- über Fälle hinweg
- Suchen nach Gemeinsamkeiten
- Ableiten von für einige oder für alle Fälle typisch erscheinenden Grundtendenzen aus Gemeinsamkeiten und Unterschieden
Auswertungsformen
(7/14)
- Kategorienbasierte Auswertung entlang der Hauptkategorien
- Leitfragen
- Was wird zu diesem Thema alles gesagt?
- Was kommt nicht oder nur am Rande zur Sprache?
- Inhaltliche Ergebnisse in qualitativer Weise präsentieren und interpretieren
- Wörtliche Zitate im Sinne von Ankerbeispielen verwenden
- Leitfragen
- Analyse der Zusammenhänge innerhalb einer Hauptkategorie
- Welche Subkategorien werden besonders häufig zusammen genannt?
- Welche Subkategorien kommen nur selten oder gar nicht gemeinsam vor?
- Werden im Zusammenhang mit einer Subkategorie nur bestimmte andere Themen genannt?
- Lassen sich Muster identifizieren?
- Analyse der Zusammenhänge zwischen den Hauptkategorien
- Zusammenhänge zwischen zwei oder mehreren Hauptkategorien untersuchen
- Kreuztabellen – qualitativ und quantifizierend
- Herstellen von Verbindungen zwischen gruppierenden Merkmalen – soziodemographischer Art – und den codierten thematischen Äusserungen
- Auszählen, wie häufig bestimmte Subkategorien genannt werden
- Graphische Darstellungen
- Mithilfe von Diagrammen einen Überblick über Subkategorien geben
- Fallübersichten
- Fallübersichten vergleichen eine Auswahl von Fällen hinsichtlich von Merkmalen, die für die Forschungsfrage als besonders relevant eingeschätzt werden
- Vertiefende Einzelinterpretation
- Detailanalyse eines oder weniger ausgesuchter Fälle
- Äusserungen von einzelnen, als besonders interessant erscheinenden Personen zur Illustration der verallgemeinernden Analyse darstellen
Auswertung dokumentieren
(6)
Gesamten Auswertungsprozess dokumentieren, d.h.
- Einzelne Schritte des Auswertungsprozesses darstellen
- Methodisches Vorgehen anhand von einigen Kategorien und deren Ankerbeispielen erläutern
- Art der Kategorienbildung darlegen
- Beschreiben, inwieweit die Haupt- und Subkategorien am Material gebildet wurden
- Kategoriensystem vorstellen
- Codierregeln und Ankerbeispiele integrieren
Der Pearson Korrelationskoeffizient führt zu falschen Ergebnissen bei...:
- Bei ordinalem Skalenniveau
- Bei nicht-normalverteilten intervallskalierten Daten und/oder
- Bei nicht-linearen Zusammenhängen
Fragestellung: Gibt es einen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen Umsatz und Distanz zum Konkurrenzgeschäft?
Wie ist die Hypothese zu formulieren?
- Die Höhe des Korrelationskoeffizienten gibt an, ob ein Zusammenhang besteht oder nicht.
- Bei einem zweiseitigen Test lautet die Null- und Alternativhypothese:
H0: r = 0
Zwei Variablen sind in der Grundgesamtheit nicht miteinander korreliert.
H1: r≠0
Zwei Variablen sind in der Grundgesamtheit miteinander korreliert.
Bedeutung R-Quadrat:
Ein Mass für die Güte der Anpassung eines Modells. Es liegt zwischen 0 und 1. Kleine (Bestimmtheitsmass) Werte zeigen an, dass das Modell nicht gut zu den Daten passt.
Bedeutung F
Wenn der F-Wert gross und das Signifikanzniveau klein ist (kleiner als etwa 0.05 oder 0.01), kann die Nullhypothese abgelehnt werden. Ein kleines Signifikanzniveau gibt also an, dass die Ergebnisse höchstwahrscheinlich nicht zufällig zustande gekommen sind.
Bedeutung Sig.
Im Allgemeinen kann bei Werten unter 0.05 die Nullhypothese abgelehnt werden; bei Werten über 0.10 wird die Nullhypothese nicht abgelehnt.
Vor bzw. Nachteil der Quadrierte Korrelationen
Die quadrierte Korrelation der Zufriedenheit mit einem Leistungsparameter und der Gesamtzufriedenheit
Vorteil:
- Einfach handhabbar
- Hoher Bekanntheitsgrad des Verfahrens
- Keine kontraintuitiven Ergebnisse (z.B. negative Wichtigkeiten)
Nachteil:
- Keine Berücksichtigung von Zusammenhängen zwischen den Leistungsparametern (Wichtigkeit unwichtiger Leistungsparameter wird überschätzt)
- Keine Berücksichtigung der Messproblematik
--> Jhonsons Epsilon als ideales Verfahren zur indirekten Wichtigkeits- bestimmung. Quadrierte Korrelationen als einfach umzusetzende und dennoch leistungsfähige Alternative.
Welche Fragen müssen beantwortet werden bevor das Diamgramm ausgewählt wird
- Welche Aussage?
- Welcher Vergeich?
- Welcher Diamgrammtyp?
Für welche Aussage wird welcher Vergleich gewählt?
- Struktur
- Anteile an einer Gesamtheit: Welchen Anteil haben einzelne Komponenten an einer Gesamtheit?
- Anteil, Prozentsatz X, X Prozent entfielen auf
- Anteile an einer Gesamtheit: Welchen Anteil haben einzelne Komponenten an einer Gesamtheit?
- Rangfolge
- Reihung von Einzelobjekten: Sind sie alle gleich, oder ist eines grösser, kleiner, besser oder schlechter als das andere?
- grösser als, kleiner als, gleich
- Reihung von Einzelobjekten: Sind sie alle gleich, oder ist eines grösser, kleiner, besser oder schlechter als das andere?
- Zeitreihe
- Veränderungen über die Zeit: Steigerung, Rückgang oder Stagnation im Zeitverlauf
- verändern, wachsen, steigen, zunehmen, fallen, sinken, schwanken
- Veränderungen über die Zeit: Steigerung, Rückgang oder Stagnation im Zeitverlauf
- Häufigkeitverteilung
- Besetzung von Grössenklassen: Wie häufig tritt ein bestimmtes Objekt in verschiedenen, aufeinanderfolgenden Grössenklassen auf?
- Bereich X-Y, Konzentration, Häufigkeit, Verteilung
- Besetzung von Grössenklassen: Wie häufig tritt ein bestimmtes Objekt in verschiedenen, aufeinanderfolgenden Grössenklassen auf?
- Korrelation
- Beziehung zwischen Variablen: Folgt der Zusammenhang zwischen zwei Variablen dem "normalen" Muster?
- relativ zu, steigt (nicht) mit, fällt (nicht) mit, verändert sich (nicht) passt
- Beziehung zwischen Variablen: Folgt der Zusammenhang zwischen zwei Variablen dem "normalen" Muster?
Für welchen Vergleich wird welcher Diagrammtyp gewählt?
- Struktur
- Kreisdiagramm bzw. bei Darstellung von Relationen: Säulendiagramm
- Rangfolge
- Balkendiagramm
- Zeitreihe
- Säulen- oder Liniendiagramm
- Häufigkeitverteilung
- Säulen- oder Balkendiagramm
- Korrelation
- Punktdiagramm (X, Y)
Kreisdiagramm für einen Struktur-Vergleich (Eigenschaften)
(8)
- Wirkt eindeutig als etwas Vollständiges
- Geeignet für die Darstellung einzelner Bestandteile eines Ganzen in Prozent dieser Gesamtheit
- Maximal 6 Komponenten
- Falls mehr als 6, dann Auswahl der wichtigsten 5 Komponenten und Zusammenfassung der übrigen unter «Sonstige»
- Die wichtigste Komponente an der 12-Uhr-Linie, da Zuhörer im Uhrzeigersinn lesen
- Wahl der stärksten Kontrastfarbe für diese Komponente
- Falls keine besondere Relevanz einer bestimmten Komponente, dann Anordnung ohne Farbunterscheidung in der Reihenfolge vom grössten zum kleinsten
- Balken oder Säulen bei der Abbildung mehr als «einer Gesamtheit» besser geeignet
Kreisdiagramm für einen Struktur-Vergleich (Eigenschaften)
(5)
- Nachteil Legende: Der Betrachter muss ständig zwischen Legende und Diagramm hin- und herschauen
- Leichtere Orientierung bei einheitlicher Farbgebung für alle Komponenten
- Schwierige Erfassung von Relationen bei zwei Kreisdiagrammen (Der Betrachter muss laufend hin- und herspringen)
- 100-Prozent-Säulen zur Darstellung von Relationen besser geeignet
- Betonung von Relationen durch Verbindungslinien
Balkendiagramm für einen Rangfolge-Vergleich
(7)
- Absteigende Sortierung am sinnvollsten
- Abstände zwischen den Balken kleiner als die Balkenbreite
- Markierung des wichtigsten Objekts entsprechend dem Action Titel
- Runde Zahlen am Ende des Balken ausserhalb ohne Achsenskalierung, da einprägsamer als Dezimalzahlen
- Identische Achsenskalierung für alle Balkendiagramme (z.B. 0%-70%)
- Lange Bezeichnungen der einzelnen Objekte brauchen Platz
- Säulendiagramm ist für Rangfolge-Vergleich ungeeignet, da zu schmale Säulenbasis, daher häufig unleserliche Beschriftungen
Säulendiagramm für einen Zeitreihen-Vergleich (Eigenschaften)
(3)
- Geeignet für die Darstellungen von maximal 10 Zeitpunkten
- Bei mehr als 10 Zeitpunkten, z. B. 20-Jahres-Trend, ist ein Liniendiagramm geeigneter.
- Darstellungshinweise für Balkendiagramme gelten auch für Säulendiagramme, z. B. Abstand zwischen den Säulen kleiner als die Säulenbreite
Liniendiagramm für einen Zeitreihen-Vergleich (eigenschaften)
(7)
- Kurvenlinie stärker als vertikale und horizontale Gitternetzlinien
- Wichtig ist das richtige Mass zwischen zu vielen und gar keinen Gitternetzlinien
- Mehrfach-Liniendiagramme zur Gegenüberstellung der Entwicklung von zwei oder mehr Objekten
- Stärkste Linie für den Hauptbezugspunkt, z.B. das eigene Unternehmen oder Gesamt
- Geringere Linienstärke für alle anderen Linien
- Maximal drei Linien für einen Zeitreihen-Vergleich in einem Kurvendiagramm
- Beim Vergleich des eigenen Unternehmens mit den Wettbewerbern separates Diagramm für jeden Wettbewerber mit jeweils zwei Linien
Säulendiagramm für einen Häufigkeits-Vergleich (Eigenschaften)
(8)
- Wie oft tritt ein Objekt (Häufigkeit: absolut oder in Prozent, vertikale Achse) in einer Reihe aufeinander folgender Grössenklassen (Verteilung, horizontale Achse) auf?
- Wichtig ist eine absteigende oder aufsteigende Sortierung der Grössenklassen basierend auf der Verteilung, NICHT nach Häufigkeit
- Balkendiagramm als alternative Darstellungsform
- Sinnvoll bei demografischen Daten
- Wahl des Diagrammtyps abhängig von der Anzahl der dargestellten Grössenklassen
- Säulendiagramm (= Histogramm) bei maximal 7 Grössenklassen
- Liniendiagramm bei einer grösseren Klassenanzahl
- Wichtig ist die Festlegung aussagefähiger Abstufungen bei der Gruppierung in Grössenklassen (gilt auch für die Entwicklung des Erhebungsinstruments)
Gestaltungsempfehlungen für Diagramme
(14)
- Daten bestimmen Darstellungsmöglichkeiten
- Eine Aussage pro Diagramm
- Einfache Gestaltung der Diagramme
- Aussagekräftige Überschrift passend zur Kernaussage des Diagramms Einheitlicher Standardrahmen für alle Diagramme
- Lesbarkeit der Diagramme gewährleisten
- Verzicht auf 3D-Effekte
- Auf Schwarz-Weiss-Druck- und Kopierfähigkeit achten
- Farben massvoll einsetzen
- Rote Diagrammelemente signalisieren besonders wichtige Aussagen
- Bei der Farbwahl auf gängige Farbassoziationen zurückgreifen, z.B. Ampel- Prinzip
- Bestimmte Farbe für wiederkehrende Kategorie zuweisen
- Mindestens vier, jedoch nicht mehr als zehn Werte an der Werteskala
- Diagramm dem Lesefluss entsprechend von links nach rechts aufbauen
- Legenden sparsam verwenden
Quantitative Inhaltsanalyse
Verdichten und reduzieren des zu Grunde liegenden Materials
Qualitative Inhaltsanalyse merkmale
(7)
- Durch interpretation das verstehen des Materials anstreben
- keine Hypothese nötig
- Parallele Datenerhebung und Analyse mit Rückkoplungsschleifen
- Hermaneutisch- Interpretative orientierte Codierung des Datenmaterials
- Daten auch nach auswertung relevant
- Kategorien Strukturieren und systematisieren
- Analyse ≠ Statische Datenanalyse
Quantitative Inhaltsanalyse (Beispiele)
(5)
- Geschäftsbericht
- Anzeigen in Zeitschriften
- Meinungsportal im Internet
- TV-Werbesport
- Verpackungen von Konsumgütern
Qualitative Inhaltsanalyse (Beispiele)
- Gruppendiskusion von Konsumenten
- Einzelinterview von Managern
- Fallstudien von Existenzgründern
- Videos und Verhandlungen
- Collagen von Kindern und Jugentlichen über Marken
Transkription (Definition)
- Mit Transkription wird gesprochene Sprache in schriftliche Form gebracht
Audio(visuelle Daten werden aus Denke-Laut Protokollen, Diskussionen oder Interviews für die Analyse Dokumetntation und Berichterstaellung in eine schriftliche Form gebracht.
Transkription (Ziel)
Gesprächsverlauf wirklichkeitsgetreu widergeben und so für Analyse und Interpretation brauchbar machen
Gesprächsvorbereitung und Durchführung (Merkmale)
(5)
- Richtlienien zur Transskripterstellung festlegen
- Auf akustisch gut hörbare tonbandaufnahmen achten
- Missverstäntnisse während dem Gespräch klären
- Ggfs. Interviewpartner um laute Ausprache bitten
- Feldnotitz über gesprächsverlauf anfertigen
Nachbearbeitung Interview (Merkmale) (Transkripterstellung)
(6)
- Jedes Interview ein seperates Textdokument anlegen
- Interviewee und Interviewer Aussagen trennen
- Kürzel zur identifikation zu begin der Zeile
- Absatz bei wechsel des sprechenden
- Satzzeichen zur Definition von Analyseeinheiten
- Zeilennummern zum schnelleren Auffinden von Textstellen
Arten von Transkriptionssystemen
Für anfänger --> Wörtliche Transkription
(Ereignis)
(lachend), (verärgert)
Sicher
( )
(so schrecklich?)
Generelles Vorgehen bei der Inhaltsanalyse
(5)
- Texarbeit
- Kategorienbildung
- Codierung
- Analyse
- Ergebisdarstellung
Kategorie (Definition)
(3)
- Kategorien sind Begriffe welche einen mehr oder weniger hohen grad an Komplexität aufweisen
- Zur Kategorie werden sie durch genaue Definition
- Die Definition erfolgt dabei durch umschreiben seines inhaltes anhand von Ankerbeispielen
Kategorien (Arten)
(3)
Fakten-Kategorie
- Bezieht sich auf eine objektive begebenheit z.b.: Ich bin Dozierender
Inhaltliche Kategorie
- Bezieht sich auf bestimmten Inhalt z.b.: Konsumverhalten
Formale Kategorie
- bezieht sich auf Daten und Informationen z.b.: Länge des Interviews in Minuten, Datum des Interviews oder Namen des Interviewers
Kategorienbildung - Prinzipien
(4/4)
- Exklusivität
- Kategorien dürfen keine Überschneidungen enthalten
- Vollständigkeit
- Kategorien müssen vollständig sein (keine "Sonstige")
- Unabhängigkeit
- Müssen unabhängig voneinander sein, darf nicht durch logigk zu einer doppelzuordung kommen
- Einfachheit
- nur ein Kriterieum sollte zur Systematisierung verwendet weden
Deduktive kategorienbildung
- von einer bereits bestehenden Theorie
- über den Gegenstandsbereich
- durch die abgeleiteten hypothesen
induktive Kategorienbildung
systematisch ohne expliziten Theoriebezug direkt aus dem vorliegenden Datenmaterial
-
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-
Lernkarten
Quantitative Inhaltsanalyse
Verdichten und reduzieren des zu Grunde liegenden Materials
Qualitative Inhaltsanalyse merkmale
(7)
- Durch interpretation das verstehen des Materials anstreben
- keine Hypothese nötig
- Parallele Datenerhebung und Analyse mit Rückkoplungsschleifen
- Hermaneutisch- Interpretative orientierte Codierung des Datenmaterials
- Daten auch nach auswertung relevant
- Kategorien Strukturieren und systematisieren
- Analyse ≠ Statische Datenanalyse
Quantitative Inhaltsanalyse (Beispiele)
(5)
- Geschäftsbericht
- Anzeigen in Zeitschriften
- Meinungsportal im Internet
- TV-Werbesport
- Verpackungen von Konsumgütern
Qualitative Inhaltsanalyse (Beispiele)
- Gruppendiskusion von Konsumenten
- Einzelinterview von Managern
- Fallstudien von Existenzgründern
- Videos und Verhandlungen
- Collagen von Kindern und Jugentlichen über Marken
Transkription (Definition)
- Mit Transkription wird gesprochene Sprache in schriftliche Form gebracht
Audio(visuelle Daten werden aus Denke-Laut Protokollen, Diskussionen oder Interviews für die Analyse Dokumetntation und Berichterstaellung in eine schriftliche Form gebracht.
Transkription (Ziel)
Gesprächsverlauf wirklichkeitsgetreu widergeben und so für Analyse und Interpretation brauchbar machen
Gesprächsvorbereitung und Durchführung (Merkmale)
(5)
- Richtlienien zur Transskripterstellung festlegen
- Auf akustisch gut hörbare tonbandaufnahmen achten
- Missverstäntnisse während dem Gespräch klären
- Ggfs. Interviewpartner um laute Ausprache bitten
- Feldnotitz über gesprächsverlauf anfertigen
Nachbearbeitung Interview (Merkmale) (Transkripterstellung)
(6)
- Jedes Interview ein seperates Textdokument anlegen
- Interviewee und Interviewer Aussagen trennen
- Kürzel zur identifikation zu begin der Zeile
- Absatz bei wechsel des sprechenden
- Satzzeichen zur Definition von Analyseeinheiten
- Zeilennummern zum schnelleren Auffinden von Textstellen
Arten von Transkriptionssystemen
Für anfänger --> Wörtliche Transkription
(Ereignis)
(lachend), (verärgert)
Sicher
( )
(so schrecklich?)
Generelles Vorgehen bei der Inhaltsanalyse
(5)
- Texarbeit
- Kategorienbildung
- Codierung
- Analyse
- Ergebisdarstellung
Kategorie (Definition)
(3)
- Kategorien sind Begriffe welche einen mehr oder weniger hohen grad an Komplexität aufweisen
- Zur Kategorie werden sie durch genaue Definition
- Die Definition erfolgt dabei durch umschreiben seines inhaltes anhand von Ankerbeispielen
Kategorien (Arten)
(3)
Fakten-Kategorie
- Bezieht sich auf eine objektive begebenheit z.b.: Ich bin Dozierender
Inhaltliche Kategorie
- Bezieht sich auf bestimmten Inhalt z.b.: Konsumverhalten
Formale Kategorie
- bezieht sich auf Daten und Informationen z.b.: Länge des Interviews in Minuten, Datum des Interviews oder Namen des Interviewers
Kategorienbildung - Prinzipien
(4/4)
- Exklusivität
- Kategorien dürfen keine Überschneidungen enthalten
- Vollständigkeit
- Kategorien müssen vollständig sein (keine "Sonstige")
- Unabhängigkeit
- Müssen unabhängig voneinander sein, darf nicht durch logigk zu einer doppelzuordung kommen
- Einfachheit
- nur ein Kriterieum sollte zur Systematisierung verwendet weden
Deduktive kategorienbildung
- von einer bereits bestehenden Theorie
- über den Gegenstandsbereich
- durch die abgeleiteten hypothesen
induktive Kategorienbildung
systematisch ohne expliziten Theoriebezug direkt aus dem vorliegenden Datenmaterial
Deduktiv-induktive Kategorienbildung als typisches Vorgehen
- Ein aus der Forschungsfrage oder einer Bezugstheorie abgeleitetes Kategoriensystem bestehend aus relativ wenigen Hauptkategorien als Ausgangspunkt
- Nutzung der Hauptkategorien als Suchraster, d. h. Durchsuchen des Materials auf Vorkommen des entsprechenden Inhalts mit anschliessender grober Kategorisierung
Induktive Bildung von Subkategorien für das der jeweiligen Hauptkategorie zugeordnete Material
Anforderungen an ein Kategoriensystem
(5)
- Enge Verbindung zu Fragestellungen und Zielen des Forschungsprojekts
- Nicht zu feingliedrig und nicht zu umfangreich
- Möglichst genaue Beschreibung der Kategorien
- Kategorien so wählen, dass sie sich als Strukturierungsgrundlage für Forschungsbericht eignen
- An einer Teilmenge des Materials testen
strukturierende qualitative Inhaltsanalyse (Vorgehen)
(6)
- Textarbeit: Markieren wichtiger Textstellen Schreiben von Memos
- Entwickeln von thematischen Hauptkategorien
- Codieren des ganzen bisher vorhanden Material mit den Hauptkategorien
- Zusammenstellen aller mit der gleichen Hauptkategorie codierten Textstellen
- Induktive bestimmung von Subkategoren am Material
- Codieren des ganzen Material mit dem ausdifferenzierten Kategoriensystem
Auswerungsformen
(7)
- Kategoriebasierte Auswertung entlang der Hauptkategorien
- Analyse der zusammenhänge innerhalb einer hauptkategorie
- Analyse der Zusammenhänge zwischen den Hauptkategorien
- Kreuztabellen qualitativ und quantifizierend
- Graphische Darstellung
- Fallübersicht
- Vertiefende Einzelinterpretation
Fehlende Werte (Definition)
(2)
- Systemdefinierte Fehlende Werte
- Alle lehren Zellen
- Benutzer definierte Fehlenden Werte
- Weiss nicht
- Keine Angaben
Plausibilitätschecks zur Identifikation von fehlenden oder fehlerhaften Werten
(5)
- Prüfen der Datenansicht (Werte die nicht beschrieben sind mit vollständiger Frage beschriften)
- Berechnen und Prüfen von Häufigkeitsverteilungen (Häufigkeitstabellen prüfen ob fehlende werte als solche bezeichnet wurden)
- Extremwerte überprüfen (Skala von 1-6 darf keine 8 vorhanden sein)
- Abgleichen von Häufigkeitsverteilungen
- Kreuztabelle mit Filterfragen prüfen (Wurden Sinnvolle Antworten gegeben (Bspw. Filterfrage haben Sie Kinder: Zu überprüfende Variable wie viele Kinder haben Sie)
Mögliche Ursachen und Korrektur von Fehlern im Datensatz
(10)
- Fehler im Herhebungsinstrument (z. B. falsche Filterführung, fehlende Antwortvorgabe)
- Interpretationen des Fragebogen durch den befragten bzw. Interviewer (Missverstäntnis)
- Kommunikation zwischen Interviewer und Befragten (Missverstäntnis)
- Fälschung von Interviews durch Interviewer
- Bewusst falsche Auskunft (z. B. aus Spass oder wegen Vorbehalten gegenüber Marktforschung)
- Irrtum (z. B. Verwechslung, falsche Erinnerung)
- Raktivität ("Schönen der Antworten")
- Fehler bei übertragung der Daten in SPSS
- Tippfehler bei der Manuellen Datenerfassung
- Lesfehler beim Scannen
Fehler im Erhebungsinstrument (Nachweis & Korrekturvorschläge)
- Vergleich mit Fragebogen
- Falls möglich: Recodieren über alle fälle
- sonst: Suchen nach Informationen im orginalfragebogen
- sonst: Fehlender Wert
Interpretationen des Fragebogens durch den Befragten bzw. durch den Interviewer (Nachweis & Korrektur)
- Vergleich mit Fragebogen
- Häufung eises Fehlers bei Inverwier (Kreuztabelle mit Int-Nr.)
- Rücksprache mit Interviewer
- Falls möglich: Rekodierung über alle Fälle
- sonst: suchen nach Information im Originalfragebogen
- sonst: fehlender Wert
Kommunikation zwischen Interviwer und Befragtem (Nachweis & Korrektur)
- Rücksprache mit dem Interviewer
- Fals möglich: Korrektur anhand der mündlichen Auskunft
- sonst: Fehlender Wert
Falschung von Interview durch Interviewer (Nachweis & Korrektur)
- Häufung von Fehlern bei einem Interviewer: Kreutabelle mit Int-Nr.
- Fehlender Wert
Bewusst falsche Auskunft (Nachweis & Korrektur)
- Häufunf von eindeutiger Fehler in einem einzigen Fall
- Rücksprache mit Interviewer
- Fehlender Wert
Irrtum (Nachweis & Korrektur)
- Evtl im Zusammenhang verstehen: Kreuztabellen mit anderen Variablen
- Falls möglich: Korrektur anhand anderer Informatinen
- sonst: Fehlender Wert
Reaktivität (Nachweis & Korrektur)
- Geringe abweichung in typische richtung
- Evtl. im Zusammenhang verstehen Kreuztabellen mit anderen Variablen
- Keine Korrekturmöglichkeit da im einzelfall nicht zu erkennen
Fehler bei übertragung der daten in SPSS (Nachweis & Korrektur)
- i.d.r. verrutschen der Daten im Datenfenster
- Korrektur und erneutes einlesen
Tippfehler bei der manuellen Datenerfassung (Nachweis & Korrektur)
- Einzelner, typischer Fehler (z. B. "Zahlendreher") Vergleich mit Original- Fragebogen
- Korrektur anhand des Original Fragebogens
Lesefehler beim Scanen (Nachweis & Korrektur)
- Einzelner Fehler Vergleich mit Original- Fragebogen
- Korrektur anhand des Original- Fragebogens
Verfahren zur behandlung fehlender Werte
Vor- und Nachteile von Verfahren zur Behandlung von fehlenden Werten
Grundprinzip:
- Fehlende Werte zu einer Variable werden durch den Mittelwert über alle Teilnehmer ersetzt, für die diese Informationen vorliegen
Vorteil:
- Einfach in der Anwendung, da gängige Option in statistischer Analysesoftware
Nachteil:
- Kein exaktes Verfahren
- Rückschlüsse von den Antworten anderer Teilnehmer auf Teilnehmer mit fehlenden Werten nötig
Index – Kundenzufriedenheit
- Erhebung der Urteile zur gesammtzufriednheit
- Gebräuchliche Fragen zur Erfassung der Gesamtzufriedenheit Wie zufrieden sind Sie insgesamt mit dem Anbieter
- Transformation der Werte auf eine Skala von 0 bis 100 aus Gründen der Anschaulichkeit
- Formel zur Indexberechnung bei Skalen mit 1 = schlechtestem Wert
- (Wert Gesamtzufriedenheit - 1) * 100 / (Anzahl der Skalenpunkte -1)
- Formel zur Indexberechnung bei Skalen mit 1 = bestem Wert
- (Anzahl der Skalenpunkte - Wert Gesamtzufriedenheit) * 100 /(Anzahl der Skalenpunkte - 1)
