Forschungsmethoden
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Fichier Détails
| Cartes-fiches | 131 |
|---|---|
| Langue | Deutsch |
| Catégorie | Psychologie |
| Niveau | Université |
| Crée / Actualisé | 16.11.2018 / 13.02.2019 |
| Lien de web |
https://card2brain.ch/box/20181116_forschungsmethoden
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| Intégrer |
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Wissenschaftliche Beobachtung
Unter einer wissenschaftlichen
Beobachtung („scientific observation“) versteht man die zielgerichtete,
systematische und regelgeleitete Erfassung, Dokumentation und Interpretation
von Merkmalen, Ereignissen oder Verhaltensweisen mithilfe
menschlicher Sinnesorgane und/oder technischer Sensoren zum Zeitpunkt
ihres Auftretens.
Qualitative Beobachtung
Bei der qualitativen Beobachtung („qualitative
observation“) werden verbale, visuelle bzw. audiovisuelle Daten
erhoben, die den jeweiligen Gegenstand der Beobachtung sehr detailreich
repräsentieren. Besonders einschlägig sind verbale Daten in Form
von Beobachtungsprotokollen. Qualitative Beobachtung erfolgt häufig als
(aktiv oder passiv) teilnehmende Beobachtung („participant observation“)
im Feld.
Ethnografische Feldforschung
Da es bei der ethnografischen Feldbeobachtung
um die Rekonstruktion komplexer Beobachtungseinheiten
geht, wird sie meist durch Feldgespräche sowie die Sammlung von
Dokumenten und Artefakten ergänzt und zusammenfassend als ethnografische
Feldforschung („ethnographic field research“) bezeichnet.
Autoethnografie
Bei der Autoethnografie („autoethnography“) handelt
es sich um eine ethnografische Feldbeobachtung, bei der die Forscherin
oder der Forscher als vollständiger Teilnehmer bzw. Insider („complete
participant“, „member researcher“) im untersuchten Beobachtungsfeld
agiert und der Fokus der Datenerhebung auf der Selbstbeobachtung und
Selbstreflexion liegt. Per Autoethnografie werden vor allem menschliche
Ausnahme- und Extremsituationen (z.B. Trennung oder Tod von
Angehörigen, Krankheit und Sterben, außergewöhnliche Hobbys und Tätigkeiten)
untersucht. In
Quantitative Beobachtung
Bei der quantitativen bzw. vollstrukturierten
Beobachtung („quantitative observation“, „fully structured observation“)
werden numerische Beobachtungsdaten über das Verhalten
anderer Personen (Fremdbeobachtung) erhoben, die einzelne Aspekte
des beobachteten Geschehens in ihrer Häufigkeit, Dauer oder Intensität
messen. Als Datenerhebungsinstrument fungiert ein standardisierter Beobachtungsplan.
Nonreaktive Verfahren der Datenerhebung –
Nonreaktive Verfahren
der Datenerhebung („nonreactive/nonintruding/unobstrusive measures“)
umfassen allgemein alle Datenerhebungstechniken, bei denen das
Verhalten und Erleben der Untersuchungsteilnehmenden nicht durch Interaktion
mit den Forschenden beeinflusst werden kann. Die erhobenen
Daten sind somit unverzerrt von möglichen Reaktionen der Untersuchten
auf den Forschungsprozess selbst
Klassische Testtheorie
Die Klassische Testtheorie (KTT; „classical
test theory“, auch: „true score theory“, TST) nimmt an, dass das Testergebnis
direkt dem wahren Ausprägungsgrad des untersuchten Merkmals
entspricht, dass aber jedeMessung oder jedes Testergebnis zusätzlich von
einem Messfehler überlagert ist.
Probabilistische Testtheorie
Die Probabilistische Testtheorie (PTT;
„probabilistic test theory“, auch: „modern test theory“, „latent trait theory“,
„strong true score theory“) – international meist als Item-Response-
Theorie (IRT; „item response theory“) bezeichnet – basiert auf der Annahme,
dass die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Antwort auf ein
einzelnes Item von Merkmalen des Items (Item-Parameter) und latenten
Merkmalen der Person (Personen-Parameter) abhängt.
Reflektives Messmodell
Bei einem reflektiven Messmodell greift
man zur Erfassung des latenten Merkmals auf Indikatoren zurück, die
durch das latente Merkmal verursacht werden. Diese reflektiven Indikatoren
(„reflective indicators“, „effect indicators“) sind einander in der Regel
sehr ähnlich.
Formatives Messmodell
Bei einem formativen Messmodell greift
man zur Erfassung des latenten Merkmals auf Indikatoren zurück, die
das latente Merkmal erzeugen. Diese formativen Indikatoren („formative
indicators“, „cause indicators“) können einander auch sehr unähnlich
sein.
Tests zur Prüfung auf Normalverteillung
Goodness-of-Fit-Chi-Quadrat-Test und
Kolmogoroff-Smirnov-Test
