Empirie

• unabhängige Variable: wird vom Forscher definierit und manipuliert
• abhängige Variable: verändert sich mit Wirkung der unabhängigen Variable

• Formulierung der zentralen Fragestellung
• Identifikation der relevanten abhängigen und unabhängigen Variablen
• Formulierung der angenommenen Zusammenhänge der Variablen
• Operationalisierung
• Entwicklung des Versuchsplans: Manipulation der unabhängigen Variable
• Kontrolle der Störvariablen
• Auswahl der Versuchspersonen und Zuordnung zu mind. zwei experimentellen Gruppen durch Zufallsverfahren (Randomisierung) oder Erstellen von ähnlichen Gruppen (Parallelisierung)
• Überführung der Hypothesen in empirische Voraussagen
• Durchführung des Experiments
• Auswertung der Daten
• Rückschluss auf Hypothesen
• Diskussion und Bericht

• Generalisierung (ein Experiment darf nicht auf die Grundgesamtheit übertragen werden)
• Repräsentativität (ein Experiment trifft relative Aussagen, keine Verallgemeinerungen; Stichprobe ist bewusste Auswahl und kein Zufall)
• interne Validität: wird innerhalb des Experiments das gemessen, was gemessen werden soll?
• externe Validität: Lassen sich Ergebnisse generalisieren? Treten Ergebnisse auch außerhalb des Labors auf?

• zufällige Fehler: Stromausfall, Handyklingeln verringern die Genauigkeit der Ergebnisse
• systematische Fehler: z.B. verändert sich das Verhalten des Leiters innerhalb des Experiments

• VORTEIL: einzige Methode, die kausale Zusammenhänge misst
• NACHTEIL: künstliche Situation, Gefährdung der externen Validität, geringe Komplexität gegenüber Realität, ethische Bedenkungen (Machausübung des Versuchsleiters)

Menge von Objekten, über die eine Aussage getroffen werden soll

Grundgesamtheit kann bekannt/unbekannt oder endlich/unendlich sein

Untersuchungsobjekte sind Merkmalsträger und können Personen, Kommunikate oder Institutionen sein

Eine Stichprobe ist Auswahl aus Grundgesamtheit, die diese bestmöglich abbildet/repräsentiert bzw ein verkleinertes strukturgleiches Abbild liefert

• einfache Variante
• geschichtete Variante
• Klumpenvariante
• mehrstufe Variante

• jedes Element der Grundgesamtheit hat die gleiche Wahrscheinlichkeit, in die Stichprobe aufgenommen zu werden
• große Stichprobe = große Repräsentativität

• Unterteilung in einander ausschließende Gruppen
• Zufallsauswahl aus diesen Gruppen

• Unterteilung in einander ausschließende Gruppen
• Gruppen werden komplett befragt

• hierarchisch gestaffeltes Auswahlverfahren
• Zufall Bundesländer -> Zufall Städte in den BL -> ZUfallspersonen in Städten

• Quotenauswahl
• Konzentrationsprinzip
• Schneeballverfahren
• Ad-hoc-Verfahren

Auswahl nach bestimmten Kriterien, wie Alter, Geschlecht, etc

• Auswahl der am geeignetesten Elemente einer Grundgesamtheit
• Stichprobe eher klein

Auswahl erfolgt von einer Startadresse, die nächste Adresse angibt

• Auswahl beschränkt sich auf sofort verfügbare Personen, z.B. Freundeskreis
• wird auch typische Auswahl oder Gelegenheitsstichprobe genannt

• eigene Datenbanken
• Adress- Broker
• Website-Traffic
• Straßenrekrutierung
• Panels

• kulturelle Faktoren
• Merkmale des Instruments
• Merkmale des Interviewers
• Einflussfaktoren

Teilbereich der Mathematik, der sich mit Verfahren zur Analyse von Daten beschäftigt

Darstellung von Daten und Befunden in Tabellen, Diagrammen, Infografiken

Diskripitve: Beschreibeung von Verteilungen durch Kennwerte

Schließende: Schlüsse von Stichproben auf Population

• Wahl und Abstimmungsergebnisse
• Straftaten
• Rechts- und Linksextrememismus
• Arbeitsmarktzahlen
• Zahl der Verkehrstoten
• Sportstatistiken
• Umfrageergebnisse, Bsp. Shell-Jugendstudie
• Datenjournalismus

• Erhebung der Kundenzufriedenheit
• Medienresonanz-Analysen
• Website-Usability: Nutzerdaten
• Benchmarking
• Martforschung

Ausgangspunkt: Rohdaten, z.B. ausgefüllter Fragebogen

Fehlerkontrolle: Bereinigen der Daten

• Ausschluss unplausibler, inkonsistenter Daten
• Schätzung fehlender Daten

eventuell Rekodierung

• Zusammenfassung von Variablen
• Bildung vin gewichteten Indices

1. Verarbeitungsstufe: Datensatz/Datenmatrix

• Zeilen: Merkmalsträger (Person)
• Spalten: erhobene Variable

pro Variable: Kenntnis der Skalen- und Messniveaus

Nominalskala: Klassifikation -> Geschlecht

Ordninalskala: Rangfolge -> Schulnonte

Intervallskala: gleiche Abstände -> Zeit

Verhältnisskala: fester Nullpunkt-> Einkommen, Alter

Univariat = Eine Variable wird betrachtet, nicht mehrere

Die Datenmatrix ist die Grundstruktur, in der die Rohdaten, undabhängig von der Untersuchunng dargestellt werden.
 

Aufbau:

Untersuchungseinheit:

• ist das Bezugsobjekt oder Merkmalsträger
• Personen, Gruppierungen oder Institutionen

Variable

• Das Merkmal ist eine bestimmte Eigenschaft des Merkmalsträgers, die man erforscht
• Man spricht von Stimuli, wenn die Variable kontrolliert variiert wird, um die Werte zu verändern

Untersuchungseinheit: ?

Variablen?

Werte: Verteilung der absoluten Häufigkeiten "n" in den Kategorien

Verteilung der relativen = prozentualen Häufigkeiten

Maße der zentralen Tendenz = Kennwerte der Verteilung einer Variablen

Modus = häufigster Wert

Median = Zentralwert

Mittelwert = arithmetisches Mittel

Voraussetzung ist mindestens 1 Nominalskala

Bestimmung: Häufigste Ausprägung einer Variablen

Modalitätsgrad: prozentualer Anteil der maximalen Häufigkeit

Nicht bestimmbar bei mehreren gleich großen Häufigkeiten

Voraussetzung: mind. 1 Ordinalskala

Bestimmung: In der aufsteigenden Rangfolge aller Werte liegt der Median genau in der Mitte

Mittelwert und Medien fallen bei symmetrischer Verteilung zusammen, bei schiefer Verteilung liegen sie auseinander

Voraussetzung ist mindestens eine Intervallskala

Berechnung: Summe der Werte dividiert durch die Anzahl der Werte

Extreme Werte haben großen Einfluss auf den Mittelwert