Statitik Grundlegende Begriffe

Wahlbeteiligung Makro

Bildungsabschluss Mikro

politisches Interesse Mikro

Arbeitslosenquote Makro

Bei der Operationalisierung werden theoretischen Begrif-fen/Konzepten beobachtbare Sachverhalte (Indikatoren) zugeordnet.

In der theoretischen Konzepten (z.B. Vertrauen) empirische Indikatoren zugeordnet werden

 Skalenart Beispiel Nominalskala Geschlecht Ordinalskala Schulnoten Intervallskala Temperatur in Celsius Ratioskala Einkommen in Euro

Wenn zwei oder mehrere uV eine sehr starke Korrelation aufweisen

Korrelieren die uVs in einem Regressionsmodell, hat dies zwei zentrale Folgen
(Gujarati 2004, S. 350): Zum einen lassen sich die Koeffizienten nicht mehr prä-
zise schätzen, da die erklärte Varianz der aV mehreren uVs zugeschrieben werden kann, obwohl
sie die BLUE-Eigenschaft erfüllen. Dies kann dazu führen, dass sich die Größe oder sogar das
Vorzeichen eines Koeffizienten ändert, sobald eine mit dieser Variable hochkorrelierte weitere uV
in das Modell gegeben oder aus diesem entfernt wird. Zum anderen lassen sich die Standardfehler
nicht mehr genau schätzen. Sie fallen größer aus,

X-zentriertes Fallauswahldesign, bei dem die ähnlichsten Fälle der Grundgesamtheit (muss nicht bekannt sein) ausgewählt werden.

Experimentbasiert soll bei gleichen Rahmenbedingungen die unterschiede in der aV zu anlysieren

Ein wesentlicher Bestandteil des Messmodells der Faktorenanalyse liegt hierbei in der Dekomposition der Gesamtvarianz eines jeweiligen Items in

1. einen Anteil mit anderen Items gemeinsamer Varianz (gV)
2.  sowie (2) einen Anteil spezifischer Varianz (sV).

Die Mehrebenenanalyse unterstellt, dass individuelle Einstellungen auch durch das soziale umfeld beeinflusst werden.

Mehrebenen sind Universitäten und Studenten

X-zentriertes Fallauswahldesign, bei dem die unähnlichsten Fälle der Grundgesamtheit (muss theoretisch bekannt sein) ausgewählt werden

für die Skalenkonstruktion nur solche Items oder Variablen beachtet werden, die besonders hoch auf einen Faktor laden und somit als sogenannte „Marker-Variablen“ für ein bestimmtes theoretisches Konstrukt gelten können.

Das Maximum-Likelihood-Schätzverfahren als Extraktionsmethode bei der Faktorenanalyse bietet sich insbesondere an, wenn zusätzliche Gütekriterien für die gefundene Faktorenlösung berechnet werden sollen.

Exp(B)

ein Odds Ratio < 1 bedeutet eine geringere Chance

ein Odds Ratio > 1 bedeutet eine größere Chance

Ein Odds Ratio von 1 bedeutet einen logit Koeffizienten von 0

Während die „Logik der Situation“ historisch-spezifisch ist, beschreibt die Handlungstheorie (bei Esser auch:„Logik der Selektion“) auf abstrakte Art, nach welcher allgemeinen Regel Menschen sich zwischen Alternativen entscheiden.

den logical remainders, nämlich die sogenannte „complex solution“ (zum Teil auch als „conservative solution“ bezeichnet), die „parsimonious solution“ und die „intermediate solution“.

verschiedene Arten des Umgangs mit den logical remainders, nämlich die sogenannte

• „complex solution“ (zum Teil auch als „conservative solution“ bezeichnet), die
• „parsimonious solution“ und die  = sparsame
• „intermediate solution“.

  Dabei nutzt die complex solution für die logische Minimierung nur empirisch beobachtete Wahrheitstabellenreihen, speist also in die Analyse keinerlei (theoretische) Annahmen über die logischen Rudimente mit ein. Damit ist sie zugleich auch die konservativste Lösung.

   Bei der parsimonious solution werden dagegen alle logischen Rudimente, welche zu einer sparsameren Lösung führen, unabhängig von ihrem Inhalt reduziert (die sogenannte „simplifying assumption“ (Schneider und Wagemann 2012, S. 167ff.).

   Bei der intermediate solution werden schließlich nur die logischen Rudimente, welche zu einer sparsameren Lösung führen und auch aus Sicht der theoretischen Annahmen des Forschenden Sinn machen, reduziert. Die Eingabe der theoretischen Annahmen geschieht mittels des QCA-Programms im Rahmen der sogenannten „Standard Analysis“ bzw. „Enhanced Standard Analysis“ (Schneider und Wagemann 2012, S. 160ff.).

Der Korrelationskoeffizient, auch Produkt-Moment-Korrelation, ist ein Maß für den Grad des linearen Zusammenhangs zwischen zwei mindestens intervallskalierten Merkmalen, das nicht von den Maßeinheiten der Messung abhängt und somit dimensionslos ist. Er kann Werte zwischen -1 und +1 annehmen.

Die Verknüpfung von beobachtbaren Indikatoren und einem nicht beobachtbaren Theoretischen Konzept

Konzeptuelle Äquivalenz ist gegeben, wenn die verwendeten Indikatoren das gleiche Konzept in verschiedenen Kontexten messen.

Die Konzeptspezifikation bezeichnet den Schritt bei der Durchführung eines Forschungsprojektes, in dem der Forscher die Attribute derjenigen Konzepte definiert und expliziert, die er in seiner Forschung verwendet. Unter Konzeptspezifikation wird dabei sowohl die Anpassung eines bestehenden Konzeptes an die jeweiligen theoretischen oder empirischen Bedürfnisse als auch die Formulierung eines komplett neuen Konzeptes verstanden. Das (instrumentelle) Ziel beider Arten der Konzeptspezifikation ist dasselbe: Wir möchten mit einem analytischen Instrumentarium arbeiten, das uns einen möglichst klar verständlichen theoretischen Diskurs sowie die möglichst eindeutige analytische Erfassung und Abgrenzung der für unser Forschungsprojekt relevanten empirischen Objekte erlaubt.

In einem x-zentrierten Design werden die Kontollvaiablen bewusst konstant gehalten, um Ihren möglichen Einfluss zu eliminiieren

Der Fokus liegt in gewisser Weise auf einer einzigen Theorie: derjenigen, anhand derer der kausale Effekt theoretisch bestimmt wird. Andere Theorien  dürfen dieser Spezifikation nicht widersprechen und kommen deshalb höchstens als Kontrollvariable ins Spiel.

Stattdessen handelt es sich bei den Kontrollvariablen  um Erklärungsvariablen mit ebenbürtigem logischen Status, also um Alternativerklärungen des beobachteten Phänomens. Zur Illustration meiner Argumente verwende ich Studien mit großer Fallzahl auf Grundlage quantitativer Methoden.

Die Konsistenz prüft also, ob ein systematischer Zusammenhang zwischen den getesteten potentiellen Bedingungen und dem Outcome besteht (analog zum Signifikanzniveau bei Regressionen).

Ganghof bezeichnet zwei Theorien als konkurrierend, wenn sie logisch inkonsistente Annahmen über die relevanten ( kausalen) Mechanismen treffen und somit nicht gleichzeitig „bestätigt“ werden können.

Nimmt eine Theorie zum Beispiel an, dass sich Nationalstaaten nur absolut besserstellen wollen, und eine andere, dass sie nur nach relativen Vorteilen gegenüber anderen Staaten streben, dann sind diese beiden Theorien eindeutig konkurrierend, denn die beiden Annahmen können nicht gleichzeitig wahr sein. Während konkurrierende Theorien dieselben Aspekte der Welt unterschiedlich modellieren, konzentrieren sich komplementäre Theorien in der Regel auf unterschiedliche Aspekte der Welt.

Das Konfidenzintervall ist der Bereich, in dem der tatschliche Wert der Grundgesamtheit mit großer Sicherheit, meit 95 % vermutet wird.

Methode der Fallauswahl, bei der die Fälle auf der aV den gleichen Wert haben; in Bezug auf mögliche uVs unterscheiden sich die Fälle

Komponenten-)Ladungen (L).

Diese lassen sich vereinfacht als Korrelation zwischen den gemessenen Items und den Hauptkomponenten bezeichnen und weisen einen Wertebereich von -1 bis 1 auf

Ein Problem der Faktorenanalyse ist die Schätzung der Kommunalitäten zur Extraktion der Faktorladungen. Als Schätzwerte werden vorgeschlagen: 1) das Quadrat der multiplen Korrelation der Variablen mit allen restlichen Variablen, 2) die höchsten Korrelationskoeffizienten einer Zeile oder Spalte der Korrelationsmatrix oder 3) die iterative Anpassung, wobei von einer Eins in der Diagonalen ausgegangen wird.

 Zum einen sollten die Items idealerweise hohe Kommunalitäten aufweisen, da diese einen Indikator für das „Gemeinsame“ mehrerer Items darstellen. Zum anderen sollten wie erwähnt die Faktorladungen der verschiedenen Items möglichst hoch sein

Die Items sollten hohe Kommunalitäten aufweisen, da diese einen Indikator für das „Gemeinsame“ mehrerer Items darstellen. Die Schätzung der Kommunalitäten legt fest, wie viel Varianz eines jeden Items potenziell durch die Existenz gemeinsamer Faktoren erklärbar ist. Die Kommunalität eines Items ist auf den Wertebereich 0-1 normiert, wobei der Wert 1 angibt, dass sich 100 Prozent der Varianz eines Items auf gemeinsame Faktoren zurückführen lassen.

Kommunalitäten  Die Kommunalität einer Variable gibt an, welcher Anteil der Varianz dieser Variable durch alle Faktoren insgesamt abgebildet werden kann.

 1) Es muss eine Phase im Leben eines Menschen geben, in der für das spätere Leben zentrale, weitgehend stabile Grundorientierungen er-worben werden. 2) Es müssen abgrenzbare Zeiträume existieren, in denen die Einstellungen der Menschen nachhaltig geprägt werden

Maß zur Überprüfung der Eignung der analysierten Items oder Variablen für die Faktorenanalyse stellt das sogenannte Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)-Kriterium dar

 1.Das Ziel wissenschaftlicher Forschung ist Inferenz.

2.Die wissenschaftliche Vorgehensweise ist öffentlich.

3.Die Schlussfolgerungen sind unsicher

. 4.Die Gemeinsamkeit ist die Methode.

 Kommunikation: andere verstehen, wovon wir reden und schreiben,

Theorie: Ermöglichung kumulativer Forschung durch einen klar verständlichen theoretischen Diskurs,

Empirie: ohne klare Konzepte lassen sich keine adäquaten Messinstrumente entwickeln

Durch Re- spezifikation durch

Erhöhung der Attribute  oder

reduziert um das Konzept spezifischer zu machen

die Entwicklung [radialer] Konzepte vor. Diese bestehen aus zentralen und nicht-zentralen Attributen. Die zentralen Attribute bleiben bestehen, die nicht-zentralen Attribute werden [respezifiziert].

Kalibrierung meint dabei den Prozess der Zuordnung von mengentheoretischen Werten zu den Fällen auf Basis empirischer Informationen durch den Forscher

Bei der direkten Methode der Kalibrierung wird dabei eine logistische Funktion verwendet, um die Werte zwischen den vorher qualitativ festgelegten Ankerpunkten von 1 (für volle Mitgliedschaft), 0,5 (Indifferenzpunkt, weder Mitgliedschaft noch Nicht-Mitgliedschaft) und 0 (keine Mitgliedschaft in der Menge) zu kalibrieren.

Bei der indirekten Methode der Kalibrierung erfolgt die Zuordnung der Werte (etwa von 1; 0,7; 0,3; 0) auf Basis der qualitativen Einschätzung des Forschers. Diese kalibrierten Werte für die Bedingungen und das Outcome werden in der Regel z.B. in Kalibrierungstabellen vom Forscher begründet und nachvollziehbar gemacht.