WF1 - Forschungsmethoden

• systematische Vorgehensweise
• kontrollierte Vorgehensweise
• reflektierte Vorgehensweise
• Arbeiten sollen logisch aufgebaut und widerspruchsfrei sein
• Nachvollziehbarkeit

das Ganze muss nach bestimmten Regeln durchgeführt werden

erfahrungsgemäss (d.h., theoretische Annahmen werden an spezifischen Wirklichkeiten überprüft)

• Wissenschaft ist die Erweiterung des Wissens durch Forschung
• Forschung ist die methodische Suche nach neuen Erkenntnissen sowie deren systematische Dokumentation und Veröffentlichung in Form von wissenschaftlichen Arbeiten.
• Untersuchungsgegenstand sowie das Forschungsproblem muss klar definiert sein
• Wissenschaftliche Studien sind objektiv nachvollziehbar und wiederholbar (Methoden werden so beschrieben, dass sie reproduziert werden können)
• Informationsquellen werden offen gelegt
• eine wissenschaftliche Studie soll Neues hervorbringen, oder bisherige Erkenntnisse aus einem neuen Blickwinkel betrachten oder bisherige Erkenntnisse replizieren

• Objektivität:
• Reliabilität
• Validität:

Unabhängigkeit, ein Ergebnis soll unabhängig von Situationsvariablen sein

Zuverlässigkeit eines Tests: bei wiederholter Messung anhand des gleichen Messinstruments erscheint das gleiche Ergebnis

Genauigkeit eines Tests: Misst das Messinstrument dasjenige, was es messen soll? 

1. Problembenennung
2. Forschungsfrage
3. Literaturrecherche
4. Hypothesenbildung
5. Durchführung (Anwendung von Forschungsmethoden)
6. Analyse der Ergebnisse
7. Anwendung von Ergebnissen

• Sekundärdaten Früher erhobene Daten 
• Primärdaten Eigene Daten
  • Befragung
  • Beobachtung
  • Inhaltsanalyse
  • Experiment

(Begriffe, Variablen, Daten) 

Erklärung, Prognose, Verstehen 

• Eine vorläufige, erklärende Antwort auf die Wissenslücken, indem ein Grund-Folge-Zusammenhang postuliert wird.
• Hypothesen stehen immer im Zusammenhang mit einer Theorie, sie treten nie einzeln auf. 

• Vordersatz: «Je geringer/grösser…..,
• Hintersatz: umso wahrscheinlicher....

• Aus der Wahrheit des Vordersatzes folgt die Wahrheit des Hintersatzes:
  • Falls x ist, dann ist y. 
• Aus der Falschheit des Hintersatzes folgt die Falschheit des Vordersatzes
  • Falls nicht y, dann nicht x. 

Je mehr x, umso wahrscheinlicher y

• Unabhängige Variable „Ursache“ : x
• Abhängige Variable „Folge“, „Effekt“ : y

Bei x1 ist y weniger häufig als bei x2

• Unabhängige Variable „Ursache“  : X
• Abhängige Variable „Folge“, „Effekt“ : Y

Die unabhängige Variable beeinflusst/wirkt auf die abhängige Variable 

• Die abhängige Variable wird von der unabhängigen Variable beeinflusst
• Die „Reaktion“ der AV ist das Ereignis, das untersucht und beobachtet/gemessen werden soll

• Moderatorenvariablen 
  • Eine Moderatorvariable ist eine Variable, die den Zusammenhang zwischen zwei Variablen verändert.
• Mediatorvariablen 
  • Als Mediatorvariablen werden Variablen bezeichnet, die den Zusammenhang zwischen zwei anderen Variablen vermitteln oder herstellen
• Kontrollvariablen 
  • Störvariable, die gemessen (miterhoben) wurde und die nun im Rahmen der Analyse kontrolliert werden kann

• Variablen sind Bezeichnungen für Merkmale von Menschen, Objekten, Lebewesen, Systemen, die wissenschaftlich untersucht werden
• Eine Variable ist ein Symbol für die Menge der Ausprägungen eines Merkmals
• Beispiele:
  • Geschlecht
  • Geschwindigkeit
  • Jahresumsatz
  • Kleiderfarbe
  • Temperatur

UV: Polizeipräsenz AV: Aggressivität unter den Fussballfans

UV: Trinken von Coca Cola vor der Prüfung AV: Leistungsfähigkeit in Prüfungen

UV: Musik AV: Verkaufszahlen

Zweck der Datenerhebung ist es, eine Datenmatrix zu erstellen, also vollständige, geordnete und vergleichbare Datensätze zu erwerben.

• Die Einheiten oder Elemente der Analyse, (O, Object, Record),
  • Beispiel: befragte Personen, Gruppen, Organisationen etc.
• Die Dimensionen oder Variablen, (S, Stimuli, Fragen),
  • Beispiel: Einkommen, Vorurteil, Umsatz etc.
• Die Werte, Merkmale oder Beobachtungen der Einheiten bezüglich der Variablen, (R, Response, Observations),
  • Beispiel: „hoch“, „ausgeprägt“, 1000, 3, „steigend“, etc.

• Gleichheit und Verschiedenheit, z.B. Geschlecht, Gruppen
  • Qualitative und quantitative Auswertung: A ≠ B

• grösser oder kleiner, z.B. Bildungsstufen, Altersklassen, Skalen
  • Qualitative und quantitative Auswertung: A < B < C

• plus: gleiche Differenzen, z.B. Grad Celsius, Indices
  • Quantitative Auswertung; wenn A, B, C, D aufeinander folgen, gilt: B – A = D - C

• plus: gleiche Verhältnisse, z.B. Einkommen, prozentbasierte Indices
  •  Quantitative Auswertung; A = x B, B/A = D/C

• plus: absoluter Nullpunkt, z.B. Grad Kelvin •
  • Quantitative Auswertung

In der quantitativen Forschung werden durch Operationalisierung theoretische Begriffe in empirisch messbare Merkmale umgewandelt. Mit der Operationalisierung legst du in deiner Forschungsarbeit daher den Grundstein für die statistische Erhebung und Auswertung deiner Daten.

Im Rahmen der Operationalisierung fragst du dich: Wie kann ich eine theoretische Annahme so formulieren, dass ich sie mit messbaren Merkmalen statistisch überprüfen kann?

Die Operationalisierung deiner theoretischen Begriffe erfolgt in 3 Schritten:

1. Theoretische Begriffe in Variablen umwandeln
   1. Für die Übersetzung deiner theoretischen Begriffe in die Sprache der Statistik musst du sie in einem ersten Schritt in Merkmale, auch Variablen genannt, umwandeln.
2. Indikatoren für die Variablen festlegen
   1. Im zweiten Schritt der Operationalisierung machst du deine Variablen messbar. Das bedeutet, dass du Sachverhalte quantitativ in Form einer Zahlenzuordnung bestimmst.
3. Merkmalsausprägungen der Indikatoren bestimmen
   1. Im dritten Schritt der Operationalisierung bestimmst du die Merkmalsausprägungen für deine Variablen bzw. Indikatoren.

• via Beschleunigungs- und Abbremsverhalten
• via Einhaltung von Verkehrsregeln
• via Abstand zum Vordermann
• via Durchschnittsgeschwindigkeit
• via Reaktionszeit

Unter Primärdaten werden hier solche Daten verstanden, die eigens zur Untersuchung eigens Forschungsproblems erhoben worden sind.