Empirische Sozialforschung

Von allgemeinem Forschungsinteresse zu präziser Forschungsfrage

--> Sichtung der Literatur

                    - Forschungsstand/-lücken

                    - Theorien, Ansätze, Modelle, Hypothesen

"wer verdient mehr?"--> zu allgemein

"wieso erhalten Arbeitskräfte mit gleicher Qualifikation unterschiedliche Arbeitseinkommen?“ --> spezifischer

„Schillerndes Allerlei“:

Zukunftsszenarien, sozialphilosophische Entwürfe, mathematische Modelle, Aussagen über empirisch beobachtbare Zusammenhänge, ... (AD 141)

--> Ansatz (approach), Konzept, (Welt)Bild, Entwurf, Idee, ...

Menge miteinander verknüpfter Aussagen, von denen sich eine nicht leere Teilmenge auf empirisch prüfbare Zusammenhänge bezieht

Bestandteile:

- Grundannahmen: • zentrale Hypothesen über Zusammenhänge (empirisch meist nur schwer prüfbar)

                                 • Definition der grundlegenden Begriffe

Aus Grundannahmen abgeleitete Hypothesen, sowie Regelen zur Messung der Variablen

• Konventionen über die Verwendung eines Begriffs

Weder wahr noch falsch, kein empirischer Gehalt, sollten präzise und zweckmässig für Forschungsziel sein

Beispiel: Arbeitslosenquote

• Bei vergleichenden Studien oder Vergleich von Studien: Prüfung auf Übereinstimmung

Beispiel: Arbeitslosigkeit in verschiedenen Ländern

allgemeine:

- kritische Theorie

- modernisierungstheorie

- Systemtheorie

- Strukturfunktionalismus

- Theorie des kommunikativen Handelns

- Rational Choice theorie

spezielle: 

- Humankapitaltheorie

- Job Competition theory

- Economic segmentation Theory

Der Gesamtarbeitsmarkt ist in verschiedene Teilarbeitsmärkte aufgeteilt, die ihre eigenen Regeln und Gesetzmässigkeiten ausgebildet haben.

Je nach Segmentzugehörigkeit existieren für ähnlich qualifizierte Arbeitskräfte stark unterschiedliche Arbeitsmarktbedingungen.

Ziel von Theorien: Erkenntnisgewinn durch Reduktion von Komplexität in der gesellschaftlichen Wirklichkeit („soziale Landkarte“)

Präzisierung der Zusammenhänge erforderlich: Komplexität von (wachsenden) Theoriegebäuden Modell als Zwischenschritt von Theorie zu Empirie

Verdeutlichung: Modelle mit den wesentlichen Aussagen und Beziehungen: Grafisch bzw. mathematisch

- Die Empirie untersucht, ob die Karikatur ein Abbild der Realität ist, in dem Fall

- wir haben hier die Idee, die Realität ist ein komplexes, vages Gebilde

- es wird gearbeitet am Haus, ein Theoriegebäude entsteht, sie macht ein Abbild

- Arbeitsmarktsegmente

- Betriebe, Segmente, Branchen

- Pfaddiagramm

- Einkommensformel

Vermutung über einen beobachtbaren Sachverhalt

-->probabilistische (Regelfall der Sozialwissenschaften: Gesetzmässigkeiten: Vermuteter Sachverhalt tritt wahrscheinlich auf, bsp. Mittelwert)

--> deterministisch (Physikalische Gesetze, z.B. Fallgesetze: Vermuteter Sachverhalt tritt immer auf. In Sozialwissenschaften kaum erreichbar)

• Wenn - Dann Hypothese: Unabhängige und abhängige Variable: jeweils 2 Werte
• Implikationsbeziehung: A--> B, ~A ist irrelevant (bis 25 jährige leben noch bei den Eltern)
• Äquivalenzbeziehung: nur "wenn dann" A --> B, ~A --> ~ B

Unabhängige und abhängige Variable: jeweils Rangfolge

• Monoton steigend: Positive Beziehung fallend: Negative Beziehung

• Nicht-monoton: z.B. u-förmig, umgekehrt u-förmig, s-förmig, konkav, konvex

1. Merkmalsassoziation: Zusammenhanghypothese ohne kausale Interpretation

2. Kausalhypothese: 

• Wenn - dann-Hypothese: Ursache / Wirkung
• Je - desto-Hypothese: Ursache / Wirkung

3. Entwicklungs-/Trendhypothese „Zeit“ als unabhängige Variable

Individualhypothese

- Unabhängige und abhängige Variable: Individualmerkmale

z.B. Alter und Gesundheit, Bildung und Einkommen

Kollektivhypothese

- Unabhängige und abhängige Variable: Kollektivmerkmale

z.B. Betriebsklima und Unternehmensgewinn

Kontexthypothese

- Unabhängige Variable: Kollektivmerkmal Abhängige Variable: Individualmerkmal

z.B. Wirtschaftssystem und individuelle Arbeitslosigkeit

Von endlichen Beobachtungen kann nicht auf (potentiell) unendliche Menge geschlossen werden.

--> Theorien und Hypothesen sind nicht verifizierbar. Endgültige „Wahrheit“ von Hypothesen lässt sich nicht überprüfen (z.B. „Alle Schwäne sind weiss“).

--> Hypothesen sind solange gültig, bis sie falsifiziert sind.

• Sozialwissenschaftliche Hypothesen sind nicht gleich nach der ersten Falsifikation zu verwerfen

• Sozialwissenschaften kennen keine „Gesetze“ ähnlich der Naturwissenschaften (Anomalien sind „normal“)

--> Bei erster Falsifikation:
Modifikation/Diversifizierung der Ausgangshypothesen (interaktiver Prozess von Theorie und Empirie)

Aber: Verwerfen der Theorie bei häufiger Falsifikation und „besserer“ Alternativtheorie

Fehler 1. Art: richtige Hypothese wird fälschlicherweise verworfe

Fehler 2. Art: falsche Hypothese wird fälschlicherweise beibehalten

• Widerspruchsfreiheit
• Hoher Informationsgehalt

• Klar und präzise
• Keine Schlupflöcher
• Empirisch testbar

Merkmalsträger

Abgeleitet aus Hypothese, Basis für Messung

• Mikro: Individualebene (individuelle Merkmale)

• Meso: Mittlere Ebene (kollektive Merkmale), z.B. Haushalt, Familie, Arbeitsgruppe, Betrieb

• Makro: Übergeordnete Ebene (kollektive Merkmale) z.B. Land, Wirtschaftssystem, Wohlfahrtsstaatsregime

Merkmal, Merkmalsdimension

Definition

Merkmal oder Eigenschaft von Personen, Gruppen, Organisationen oder anderen Merkmalsträgern (AD 116)

z.B. Geschlecht, Alter, Bildung, Einkommen, Miethöhe, Geschwisterzahl, Betriebsgrösse, Betriebsgewinn

Kennzeichen

Bezug auf Person, Gruppe, Organisation, usw. und variierend in mindestens zwei Ausprägungen, 

Bezug zur Hypothese

Unabhängige Variable: logisch vorgeordnet, „Ursache“ Abhängige Variable: logisch nachgeordnet, „Wirkung“

Merkmalsausprägungen, Variablenwerte, Kategorien

Definition

Ausprägungen von Merkmalen oder Eigenschaften von Personen, Gruppen, Organisationen, usw.

z.B. Weiblich, 30 Jahre, Akademikerin, 5.000 CHF/Monat, zwei Geschwister, fünf Mitarbeitende, 3 Mio CHF/Jahr

Kennzeichen

Kontinuierlich (stetig) vs. diskret (dichotom, polytom) (ausführlich in Sitzung „Messung, Skalen, Indizes“)

Anforderungen

Disjunkt und erschöpfend
(ausführlich in Sitzung „Fehlerquellen und Grundregeln“)

• Forschungsidee (z.B. aktuelle Kontroversen, neue Theorie, ...)

• Forschungsstand (Was wissen wir bereits? Forschungslücken?)

• Forschungsproblem: Was genau möchte man wissen?

• Forschungsziel:

. Exploration
. Deskription

. Hypothesenprüfung

. Evaluation 

• Unausgegorene Forschungsidee

• Forschungsproblem bereits gut erforscht (Forschungsstand nicht erschlossen)

• Kein klar umrissenes Forschungsproblem

• Forschungsproblem erfordert anderes Forschungsziel

• Festlegung des Erhebungsinstruments (z.B. Fragebogen)

• Festlegung des Forschungsdesigns
Untersuchungsebene (Mikro-Meso-Makro)
Zeithorizont (Quer-/Längsschnitt, Trend, Panel, Kohortenstudie)

• Festlegung von Stichprobentyp und -grösse (z.B. Quote)

• Einstellung von Mitarbeitenden

• Erstellung des Erhebungsinstruments
• Design (Schwerpunkte)
• Operationalisierungen (von Theorie zu Empirie)

1. Variablengenerierungen (Frageformulierungen) 
2. Wertegenerierungen (Skalen)
3. Filterführung

• Pretest(s)

• Kein klares Forschungsdesign, Stichprobe, Erhebungsverfahren

• Fehler bei Forschungsdesign in Bezug auf Forschungsfrage

• Fehler bei Stichprobe und Erhebungsverfahren (z.B. Zufallsstichprobe über Gesamtbevölkerung -> Fallzahlprobleme bei alten Männern)

• Ungenaue oder falsche Vorstellungen über Zeit-, Geld- und Personalbedarf

• Antrag wird abgelehnt
• Qualifizierte Mitarbeitende nicht verfügbar; Fehler bei Einstellungen

• 1000 Operationalisierungsfehler (z.B. Fragen, Werte, Listen, Missings)
• Filterfehler
• Wichtige Fragen fallen Ressourcenlimit zum Opfer (Fragebogenumfang)

• Probleme bei Kooperation mit Erhebungsinstitutionen

• Feldarbeit:
Befragung / Experiment / Inhaltsanalyse / Beobachtung

• Befragung (persönlich, telephonisch, schriftlich):
Schulung Interviewer*innen, Kontakt mit Befragungsinstitut

• Fehler des Befragungsinstituts (z.B. Auswahl Mitarbeitende, Fallauswahl, Fälschungen)

• Interview-/Versuchsleitungseffekte

A: Datenaufbereitung--> Datenerfassung I (Einlesen und Abspeichern der Rohdaten; Rechteckfile), Fehlerkontrolle, Fehlerbereinigung, Fehlerdokumentation

B: Analyse--> Umformung und Neubildung von Variablen und Werten, Statistische Analyse von Verteilungen und Zusammenhängen (univariat, bivariat, multivariat: Frequencies, Kreuztabellen, multivariate Statistik

• Einlese- und Vercodungsfehler, Tippfehler
• Fehlerhafte Angaben werden nicht entdeckt
• Verschlimmbesserung (z.B. automat. ‚Fehler’behebung korrekter Werte)

• Forschungsfragen mit gewonnenen Daten nicht beantwortbar
• Programmierfehler (z.B. bei Personenauswahl und Operationalisierungen)

• Falsche/unangemessene statistische Verfahren
• Interpretationsfehler (z.B. Scheinkorrelation; Störche und Kindergeburt)

• Abschlussbericht (z.B. getrennt nach Daten- und Analyseband)

• Vorträge (Kolloquien, Tagungen, Konferenzen im In-/Ausland)

• Bücher und Artikel

• Qualifizierungsarbeiten der Projektmitarbeitenden

• Interviews und Pressekonferenz

• Zeitungsartikel

• Datenweitergabe

• Mitarbeitende springen ab vor Abschlussbericht

• Unangemessene Auswahl der Befunde

• Unangemessene Zielgruppe

• Fehlerhafte Darstellungen („So lügt man mit Statistik“)

• Diskrepanz zwischen Medien und Wissenschaft

• Keine oder sehr späte Datenweitergabe