Methoden empirischer Forschung (Fach) / Grundlagen (Lektion)

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Diese Lektion wurde von Niiklas1997 erstellt.

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• Ziele der empirischen (Sozial-)Forschung -> Erklärung des menschlichen Handelns und gesellschaftlicher Zusammenhänge a) Beschreibung von beobachteten Zusammenhängen b) Erklärung der Ursachen der beobachteten Tatsachen c) Aussagen über nicht beobachtete Tatsachen (Prognose) d) Abschätzung der Gültigkeit von Aussagen
• Ziele der empirischen (Sozial-)Forschung: Beschreibung -> explorative Studien, falls wenig Vorinformationen vorhanden (dienen vor allem der Hypothesengenerierung) -> deskriptive Studien, falls man genaue Beschreibungen sozialer Zustände beabsichtigt
• Ziele der empirischen (Sozial-)Forschung: Erklärung -> Erklärung von Ursachen der beobachteten Tatsachen, d. h. Prüfung der empirischen Gültigkeit von Hypothesen und Theorien
• Ziele der empirischen (Sozial-)Forschung: Prognose -> Aussagen über nicht beobachtete Tatsachen tätigen -> Auf Basis einer empirischen Theorie können Prognosen getätigt werden
• Ziele der empirischen (Sozial-)Forschung: Gültigkeit/Übertragbarkeit -> Abschätzung der (allgemeinen) Gültigkeit von Aussagen sowie dem Ausmaß der Unsicherheit
• Der Forschungskreislauf 1. Fragestellung: Welches Problem soll bearbeitet/gelöst werden? 2. Stand der Forschung: Auf welchem Erkenntnisstand baut die Arbeit auf? Was wissen wir bereits? 3. Wissenslücke: Welches Wissen fehlt? Was bringt der Beitrag an neuem Wissen? 4. Methode: Wie sieht der Lösungsweg aus, um zu neuen Erkenntnissen zu gelangen? 5. Ergebnisse: Welches Material ist dabei entstanden? 6. Diskussion: Wie sind die Ergebnisse im Lichte der Forschung zu interpretieren? 7. Ausblick: Wie soll es mit der Forschung weitergehen? Welche neuen Probleme tun sich auf?
• Der Forschungsprozess 1. Wahl des Forschungsgegenstandes und Präzisierung (eigenständig, replikation oder Auftragsforschung) 2. Theoriebildung/Adaption bestehender Theorien (Aufstellen von Hypothesen zum Forschungsgegenstand) 3. Konzeptspezifikation und Operationalisierung (Präzisierung verwendeter Begriffe, Suche nach Indikatoren, Erhebungsinstrumente) 4. Wahl des Forschungsdesigns (Design, Erhebungsverfahren, Stichprobe) 5. Datenerfassung (Codieren, Bereinigen) 6.Datenanalyse (Datenaufbereitung, Hypothesentests) 7. Publikation
• Induktion und Deduktion Induktion = Erkenntnis durch Verallgemeinerung aus beobachteten Phänomenen (vom Besonderen auf das Allgemeine) Deduktion = Erkenntnis durch Schluss auf einen spezielleren Fall (vom Allgemeinen auf das Besondere) Theorie(allgemein)------(Deduktion)----> Empirie(speziell)------(Induktion)----->Theorie(allg.) --> Kreislauf
• Verifikation und Falsifikation Induktionskritik: Von einer endlichen Menge an Beobachtungen kann bzw darf nicht auf eine unendliche Menge geschlossen werden. -> Daher sind Hypothesen und Theorien nicht verifizierbar -> Daher: Falsifikation, d.h. Hypothesen und Theorien sind nur so lange gültig, bis sie falsifiziert, also widerlegt werden -> Nach mehreren erfolglosen Falsifizierungsversuchen gelten sie zwar nicht als richtig, aber als bewährt.
• Hypothesen - Aussagen, die einen Zusammenhang von mind. 2 Variablen verlangen - Variablen = Menge von Merkmalsausprägungen, die Objekten zugeschrieben werden, bspw Geschlecht - Anforderungen an Hypothesen: 1. Widerspruchsfreiheit 2. Hoher Informationsgehalt 3. klare und präzise Formulierung 4. keine Schlupflöcher 5. empirisch testbar - Arten von Hypothesen: 1. Merkmalsassoziation (Zusammenhangshypothese ohne Ursache-Wirkungs-Beziehung) 2. Kausalhypothese (Wenn->Dann bzw. Je->Desto-Hypothesen, Ursache-Wirkungs-Bez.) 3. Entwicklungs- bzw Trendhypothese (Zeit als unabhängige, also erklärende Variable)
• Gesetze - strukturell identisch mit Hypothesen - Gesetzesbegriff wird verwendet, wenn sich entsprechende Aussagen bereits häufig in der Realität bewährt haben
• Theorie - System bestehend aus mehreren logisch widerspruchsfreien und empirisch gehaltvollen Aussagen (Hypothesen) oder Gesetzen - zentrale Hypothesen einer Theorie schwer prüfbar, daher Prüfung von abgeleiteten Hypothesen
• Korrespondezproblem inklusive Lösungsansatz Begriffe einer Theorie müssen mit beobachteten Sachverhalten in Verbindung gebracht werden können, aber die Begriffe eine Theorie können nicht direkt beobachtbar sein, daher müssen Theorien falsifizierbar sein. Lösung durch Operationalisierung, also durch eine definitorische Zuordnung -> Bedingung: Eindeutigkeit (immer gleiche Begriffsverwendung) und konkrete Mess- und Beobachtungsanleitungen
• Basissatzproblem Problem aufgund der Theorieabhängigkeit von Beobachtungen. Dokumentation der Beobachtung eines emp.Sachverhalts in einer singulären Aussage ergibt einen Basissatz. Voraussetzung, um etwas beobachten zu können, ist die Existenz von Beobachtungstheorien (auch Hilfstheorien genannt). Diese definieren Begriffe, die singuläre emp. Sachverhalte beschreiben und enthalten Beobachtungsgesetze. Basissatzproblem = Wenn die bei der Beobachtung verwendete Beobachtungstheorie falsch ist, so kann auch die Beobachtung unzutreffend sein und somit auch der Basissatz, der die unzutreffende Beobachtung beschreibt. Einflussfaktoren: - falsche Informationen - keine validen Forschungsergebnisse - Nichtanerkennung der Falsifikation aufgrund der Ablehnung der Korrespondenzregeln
• Operationalisierung Anweisung, wie theoretische Begriffe empirisch zu messen sind. 1.   Konzept/Begriff 1.5 Definition und Konzeptspezifikation2.   Dimensionen2.5 Festlegung der Indikatoren3.   Indikatoren3.5 Konstruktion der Messinstrumente4.   Messonstrumente4.5 Messen5.   empirische Realität/Sachverhalt
• Auswahl von Indikatoren Zentrales Problem: Rechtfertigung der Zuordnung eines Indikators zu einem theoretischem Begriff 1. operationalistische Lösung: Gleichsetzung des Indikators mit dem theoretischen Konstrukt 2. typologisch-induktive Lösung: Zusammenhänge in Indikatoren durch latente Klassen erklären, für jede Dimension werden Indikatoren bestimmt, dann Reduktion 3. kausal-analytische Lösung: Konstruktion von Hilfstheorien zwischen Begriffen und Indikatoren, Bildung von aus der Theorie abgeleiteten empirischen Hypothesen zwischen den Indikatoren
• Arten von Variablen - dichotome Var. = können nur 2 Werte annehmen - diskrete Var. = können nur wenige Werte annehmen - kontinuierliche (o. stetige) Var. = können jeden beliebigen Wert annehmen - manifeste Var. = direkt beobachtbare Variable (bspw. Rechtsform eines Unternehmens) - latente Var. = nicht direkt beobachtbare Variable(bspw. intrinsische Motivation)
• Skalen -bzw Messniveaus 1. Nominalskala: Jedes Objekt kann genau einer Klasse zugeordnet werden/keine Reihenfolge möglich, Bsp.: Geschlecht oder Hautfarbe 2. Ordinalskala: Zusätzliche Möglichkeit, eine Rangordnung zu erstellen, Bsp.: Schulnoten 3. Metrisches Messniveau: Werte können in eine Rangfolge mit gleich großes Abständen gebracht werden 3.1 Intervallskala: Definition von Abständen, d.h. die Unterschiede zwischen 2 beliebig aufeinanderfolgenden Objekten sind jeweils gleich groß, Bsp.: Temperatur 3.2 Ratioskala: zusätzliche Definition eines natürlichen Nullpunktes, ermöglicht somit Verhältnisaussagen, Bsp.: Alter oder Temperatur in Kelvin
• Wahl des Skalenniveuas Mit dem Skalenniveau wächst der Informationsgehalt, daher sollte immer das höchstmögliche Skalenniveau gewählt werden. In den Sozialwissenschaften häufig die Likert-Skala
• Arten von Messfehlern 1. nicht- systematische Messfehler 2. systematsiche Messfehler
• nicht-systematische Messfehler 1. Erhebungsfeher:  - Befragung der falschen Personen - Kodierungs- und Übertragungsfehler - Ungenauigkeit des Messverfahrens 2. unterschiedliches Verständnis: - Formulierungen basieren auf der allg. Kognitionstheorie - Wahrnehmungen und Interpretationen von Interviewer und Interviewten können sich unterscheiden 3. Erinenrungsfehler -> Erhöhung der Genauigkeit einer Messung durch mehrere unabhängige Messungen zum Ausgleich von Messfehlern
• systematische Fehler -> Interviewer befragt falsche Personen -> bewusste Fehlangaben -> falsch geeichte Messapparate => Mehrfachmessungen können Fehler der Einzelmessungen vergrößern, da sich diese addieren => mögl. Lösung: Aufstellen von Hilfstheorien
• mathematische Darstellung des Messfehlers X = T + Es + Ez X=Messwert T=Wahrer Wert Es=systematischer Fehler Ez=zufälliger Fehler
• Reliabilität Beschreibt die Zuverlässigkeit bzw. die Präzision einer Messung -> Ein Instrument ist umso reliabler, je weniger zufällige Messfehler es gibt. -> Ist das Ergebnis reproduzierbar? -> 2 mögl. Methoden: 1. Test-Retest-Methode: 2x Anwendung des Messinstruments auf das selbe Objekt, danach Überprüfung der Korrelation, aber Erinnerungseffekte 2. Paralleltest-Methode: Mehrere Indikatoren zur Messung der selben Dimension
• Validität Gültigkeit -> Ein Instrument ist umso valider, je weniger systematische Fehler auftreten -> Misst das Instrument, was es vorgibt zu messen? -> 3 Arten der Validität: 1. Inhaltsval. = Aspekte dertheoretisch bestimmten und zu messenden Dimension sind erfasst 2. Kriteriumsval. = Korrelation zwischen Indikator und einer anderen beobachteten Variable, die als Kriterium dient. 3. Konstruktval. = empirische Überprüfung von theoretisch ableitbaren Hypothesen zwischen 2 Konstrukten haben das erwartete Ergebnis.
• praktisches Vorgehen bei einer Operationalisierung 1. Begriff genauer definieren (Bsp.: soziale Schicht -> Einkommen, Bildung) 2. Indikatoren festhalten (Bsp.: Lohn, Schuldbildung) 3. Instrumente konstruieren (Bsp.: Fragen, wie "Welchen Schulabschluss haben sie?")
• Warum ist der Mittelwert als Messverfahren eher nicht geeignet? Lösung? Durch Quadrieren der erhobenen Daten kann sich der Mittelwert verschieben und somit können die Ergebnisse voneinander abweichen. -> Stattdessen lieber den Median verwenden
• t-Statistik Beispielhaft für Populationsmittelwert. Wird verwendet, um die Nullhypothese zu testen, dass der Populationsmittelwert einen bestimmten Wert annimmt. t= Schätzer-Hypothetischer Wert/Standardfehler des Schätzers
• Unterschied Stichprobenmittelwert Ȳ und Populationsmittelwert μY Ȳ ist ein Schätzer von μY Stichprobenverteilung von Ȳ hat den Mittelwert μY und die Varianz σ2Ȳ = σ2Y/n
• p-Wert Wahrscheinlichkeit, unter der Nullhypothese den beobachteten Wert der Teststatistik oder einen in Richtung der Alternative extremeren zu erhalten. Ist der p-Wert klein, kann die Nullhypothese verworfen werden. Zweiseitiger Test: p-Wert = 2*Φ*(-ltl)
• Konfidenzintervall Ein (1-∝)-% KI für einen Parameter ist ein Intervall, das in (1-∝)% aller möglichen Fälle den wahren Wert enthält. ∝ = Irrtumswahrscheinlichkeit 90%-KI = {Ȳ ± 1,64 * SE(Ȳ)} 95%-KI = {Ȳ ± 1,96 * SE(Ȳ)} 99%-KI = {Ȳ ± 2,58 * SE(Ȳ)}
• Berechnung des Standardfehlers SE Standardabweichung/√n
• Was beschreibt der Standardfehler? Wie stark der Schätzer um den wahren Wert herum streut.
• Regressionsgleichung OLS Y^ = ß0^ + ß1^*X
• Bestimmtheitsmaß R^2 R2 misst den Anteil der Varianz von Yi, der durch Xi bzw. die Regression erklärt wird R2 = ∑(Y^i - Ȳ)2 / ∑(Yi - Ȳ)2 -> Die Regressionsgrade bleibt gleich, es kommen keine neuen Beobachtungen hinzu
• Standardfehler der Regression (SER) misst die durchschnittliche Größe des OLS-Residuums (der durchschnittliche Fehler, der von der OLS-Regressionsgrade gemacht wird) SER = √1/n-2 * ∑u^i2
• Vorteile von Paneldaten -Ermöglichen im Gegensatz zu Querschnittsdaten eine Beobachtung der Veränderung der Variablen über die Zeit für dieselben Untersuchungseinheiten - Kontrolle bzgl. unbeobachteter Var., die über die Zeit variieren oder über Einheiten
• Autokorrelation Bedeutet, dass Variablen mit sich selbst korrelieren -> bspw., wenn dieselben Einheiten über die Zeit beobachtet werden oder -> Wenn Beobachtungen nicht unabhängig voneinader sind 
• Modelle für die Überprüfung von Zusammenhängen ExV = Exogene Var. EnV = Endogene Var. ExV und EnV metrisch -> Multiple lineare Regression ExV metrisch/EnV kategoriell -> Logit-Modell ExV kategoriell/EnV metrisch -> Varianzanalyse ExV und EnV kategoriell -> Log-lineares Modell
• Schiefe Verteilung linksschief: xmod > xmed > x¯ rechtsschief: xmod < xmed < x¯ symmetrisch: xmod = xmed = x¯

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