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WIssenschaftliches Denken (Subject) / Forschungstheorien (Lesson)

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• Forschungsprozess - 8 Schritte 1) Erkenntnisinteresse entwickeln 2) Verfügbares Wissen sammeln 3) Hypothese, Fragestellung entwickeln 4) Planung der Untersuchung 5) Durchführung der Untersuchung 6) Auswertung der Daten 7) Interpretation, Schlussfolgerung 8) Veröffentlichung
• 2 Herangehensbeisen - Untersuchung einer Hypothese 1) Qualitativ 2) Quantitativ
• 2 Studien"orte" 1) Laborstudie 2) Feldstudie
• 2 Ansätze 1) Experimenteller Ansatz 2) Quasi-Experimenteller Ansatz
• Quantitative Herangehensweise Merkmalsausprägungen werden Zahlen zugeordnet
• Quantitative Daten = Menge aller Merkmalsausprägungen
• Laborstudie 1) Eher künstliche Situation 2) Bedingungen, Störfaktoren gut kontrollierbar 3) Möglichkeit der gezielten Variation der UV 4) Untersuchungsbedingungen können variiert, repliziert, manipuliert werden
• Feldstudie 1) Natürlicher Kontext 2) Bedingungen und Störvariablen weniger gut kontrollierbar 3) Weniger standardisiert
• Experimenteller Ansatz - Nutzen: Kausale Zusammenhänge prüfen
• 3 Voraussetzungen für kausale Schlussfolgerungen 1) Kovariation UV - AV 2) Zeitliche Vorgeordnetheit der UV 3) Ausschluss von Alternativerklärungen
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• Wann hat eine Untersuchung hohe interne Validität? 1) Eindeutige kausale Beziehung zwischen UV und AV 2) alle relevanten Störvariablen ausgeschlossen
• Wie kann man kausale Zusammenhänge prüfen? 1) UV manipulieren (vermutete Ursache) 2) Auswirkung auf AV registrieren
• Wie kann man Störvariablen maximal kontrollieren? 1) Randomisierung (zufällige Zuteilung) 2) Künstliche Herstellung der Variation der UV (mindestens 2 Bedingungen oder Ausprägungen)
• Quasi-experimentelles Design (5 Punkte) Zentraler Unterschied zu experimentellem Design: 1) Zuteilung erfolgt nicht zufällig, sondern nach anderen Prinzipien 2) Auch hier: Manipulation UV, Beobachtung AV 3) geringere interne Validität 4) Maximales Erfassen von Störvariablen 5) Berücksichtigen von Alternativerklärungen
• 4 Möglichkeiten zur Kontrolle von Störvariablen 1) Parallelisierung/Matching 2) Vortest, Messwiederholung 3) Mehrere Beobachtungseinheiten 4) Statistische Kontrolle
• Korrelativer Ansatz Zusammenhängen zw. 2 Variablen ermittelt Keine Differenzierung zw. UV und AV! Problem: Gefahr von Scheinzusammenhängen
• Sekundäranalysen Auswertung von Daten, die ursprünglich aus anderem Erkenntnisinteresse erhoben wurden
• Metaanalyse Keine eigene Datenerhebung, Nutzung bereits vorhandener Information

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