Empirische Methoden I PuK

• Zeit der Messung
• Ort der Messung
• Art und Zusammenhang der Datenerhebungsmethoden
• Anzahl der Messzeitpunkte

Wenn eine empirische Untersuchung versucht, einen Zusammenhang zwischen zwei Variablen zu erklären (z. B. durch Überprüfung einer Wenn‐ Dann‐Hypothese), dann ist das Ziel der Untersuchungsanlage, alternative Erklärungen (Störfaktoren) auszuschliessen. Man spricht in diesem Fall von experimentellem Design.

• interne Validität (kontrolle von Störfaktoren, ausschluss von Drittvariablen (Inverenzvariablen))
• externe Validität (Verallgemeinerungsfähigkeit)

Vollständige erliminierung von Störfaktoren

Interne Validität ist gewährleistet, wenn die Veränderung der unabhängigen Variable (=Stimulus) tatsächlich für eine Veränderung der abhängigen Variablen verantwortlich ist und diese nicht auf Störfaktoren zurückgeführt werden kann.

Generalisierbarkeit

Externe Validität ist gewährleistet, wenn der beobachtete Zusammenhang zwischen unabhängiger und abhängiger Variable auch auf Personen, Gegenstände und Rahmenbedingungen ausserhalb des experimentellen Designs übertragen werden kann. 

• Unterschiede zwischen Experimental‐ und Kontrollgruppe
• Veränderungen vor der Messung oder zwischen den Messungen
• Ungenaue Messinstrumente 

• Unrealistischer Stimulus
• Unrepräsentative Versuchspersonen
• Einflüsse der Umgebung
• Einflüsse der Versuchsleiter 

Bildung von möglichs gleichen Paaren, welche aufgeteilt werden, eine Person kommt in die Versuchsgruppe, die andere in die Kontrollgruppe. So sollten die Individuellen Störfaktoren in beiden Gruppen gleich sein.

Eine zufällige Bildung von Versuchs- und Kontrolgruppe, so sollten systematische Verzerrungen verhindert werden

Bei der Differnzmethode sind die Rahemnbedingungen der unabhänigen Variable sehr unterschiedlich, die Wirkung auf die abhängige Variable aber sehr verschiednen. Man versucht also die eine Varibale zu finden, die den entscheidnenden unterschied bringt.

ABC D -> X
ABC E -> Y

Die Rahmenbedingungen der Variablen sind sehr verschiednen, die Wirkung auf die abhängige Variable jedoch identisch. Man versucht also die eine Varible zu finden, die für den gleichen Outcome verantwortlich ist.

ABC D -> X
EFG D -> X

Künstliche Veränderung der unabhängigen Variable (Stimulus) und randomisierte Experimental‐ und Kontrollgruppen 

Natürliche Veränderung der unabhängigen Variable ohne Kontrollgruppe. Der Stimulus wird nicht vom Forscher gesetzt, sondern tritt natürlich auf.

Bsp. Beobachtung der Sananda-Sekte (Ufo) durch Festiger

Es gibt keine randomisierte versuchs und kontrollgruppe, sondern die Gruppen werden anhand von Eigenschaften gebildet (Bsp. Raucher und nicht-Raucher), Der Stimulus wird vom Forscher gesetzt

Zuordnung zu Gruppen nach der Erhebung der Daten anhand von gewissen Kriterien

• Vergleich zwischen Personen und Gruppen(z.B. zwischen Experimental‐ und Kontrollgruppe)

• Vergleich zwischen Organisationen (z.B. privatwirtschaftlicher und öffentlicher Rundfunksender)

• Vergleich zwischen Kulturen und Ländern (z.b. zwischen Deutschland und der Schweiz) 

• Panelstudie
• Trendstudie

Mehrere Messungen an unterschiedlichen Einheiten

• Problem: Es sind keine Veränderungen auf individueller Ebene, sondern nur auf aggregierter Ebene feststellbar 

Mehrere Messungen an der selben Einheiten

Probleme

− Stichprobenausfälle (= Panelmortalität)
− Veränderung der Teilnehmer (= Paneleffekte)
− Sicherstellung konstanter Messinstrumente 

Experiment bei dem eine Testperson vermeindlich Elektroschocks an eine andere Person abgeben soll. Der untersuchsleiter annimiert sie dazu, mit dem Argument, dass es der Wissenschft diene. Alle Versuchspersonen setzten den Versuch fort.

• Untersuchsanordnung zur Prüfung von Kausalzusammenhängen
• deduktiv und standartisiert
• Keine Datenerhebungsmethode, sondern Untersuchungsanordnung
• Stimulus

• Nach dem Ort (Feld oder Labor)
• Nach dem Messzeitpunkt
• Der Einhalung von Kriterien (Quasi-Experiment oder Experiment)
• Zahl der Faktoren

Einfluss einer Variable (Faktor) mit zwei oder mehr Ausprägungen (Faktorstufen) 

• Einfluss von zwei oder mehreren unabhängigen/intervenierenden Variablen (Interaktionseffekte)

• Mehrfaktorielle Designs sind einfaktoriellen überlegen, weil sie es erlauben, Kausalzusammenhänge differenzierter zu prüfen. 

Aussagen über das nicht beobachtete machen

Alle Elemente in meiner Untersuchungseinheit (Bsp. Zeitungsartikel)

Auf was ich mich konzentrieren möchte bei der Erhebung, also bestimmte Merkmale meiner Erhebungseinheit

(Bsp. Themen in den Zeitungsartikeln)

Die EInheit über welche ich eine Aussage treffen möchte (Bsp. Tageszeitungen)

Die Zielgesamtheit umfasst alle Einheiten, über die in der Untersuchung Aussagen getroffen werden sollen

Die Auswahlgesamtheit umfasst alle Einheiten, die eine Chance haben, in die Stichprobe aufgenommen zu werden.

Man hat eine verzeichnis, wie das Telefonbuch und versucht davon ausgehend auszusortieren, wer nicht in die Auswahleinheit passt.

Man hat eine Auswahlgrundlage, also Personen welche eine Teil sind der Auswahlgesamtheit und versucht über diese an die Auswahlgesamtheit zu gelangen

Wenn Einheiten nicht zur Zielgesamtheit gehören, aber in der Auswahlgesamtheit auftauchen, spricht man von Overcoverage oder Überabdeckung.

Wenn Einheiten zur Zielgesamtheit gehören, aber nicht in der Auswahlgesamtheit auftauchen, spricht man von Undercoverage oder Unterabdeckung.