Modul 2 03607 Empirische Sozialforschung (Fach) / Kapitel 5 - Messung und Datenerhebung (Lektion)

Diese Lektion wurde von virtuelle_post erstellt.

Lektion lernen

zurück  |  weiter 1 / 1

• Grad der Differenzierung, mit dem die als Indikatoren benutzten empirischen Sachverhalte gemessen werden sollen Angabe des Differenzierungs- oder Variabilitätsgrades, der bei der Erhebung berücksichtigt werden soll Begrifflichen Indikatoren werden zu Variablen Konkretisierung bezieht sich auf Messvorschriften
• Messvorschriften Regeln, nach denen abstrakte gedankliche Konzepte an konkreten empirischen Objekten festgestellt werden sollen
• Informationsgewinnung standardisierter Forschung Merkmalsmesswerte, anhand derer die Untersuchungsobjekte unmittelbar miteinander verglichen werden Um "objektiv" Daten zu gewinnen, muss das Verfahren standardisiert werden: für jeden Fall muss in identischer Weise vorgegangen werden, vgl. 1.2.4)
• Informationsgewinnung qualitativer Forschung nicht selektive Erhebung vorab definierter Merkmale, sondern breite Informationssammlung aus vielfältigen Perspektiven situationsflexible Anwendung offener Erhebungsinstrumente
• Unterschied zwischen Modell und Methode Methode: Verfahren, um von einem klar definierten Anfangs- zu einem ebenfalls definierten Endzustand zu gelangen (Endzustand ist methodenunabhängig) Modell: Abbild einer definierten Ausgangsstruktur unter bestimmten Gesichtspunkten, für spezielle Problem- oder Fragestellungen entworfen (Ergebnis ist modellabhängig)
• Begriff besteht aus linguistischen (sprachlichen, schriftlichen) Zeichen und zugehörigen semantischen Regeln (Deutungsregeln, Bedeutungs-Zuordnungsregeln) Semantische Regeln: Implizit (z.B. durch Sozialisation gelernt) vs. explizit (z.B. durch Definition) Intensional (Eigenschaften des Begriffes werden aufgezählt)  vs. extensional (die Objekte, die unter den Begriff fallen sollen werden aufgezählt)
• Klassifikatorische Begriffe zerlegen beobachtbare Objektmengen in Teilmengen Zerlegung ist exhaustiv (jedes Objekt gehört in mindestens eine Klasse) Zerlegung ist paarweise exklusiv (jedes Objekt gehört höchstens einer Klasse an)
• Komparative Begriffe erlauben nicht nur Klassifikation der Objektmenge, sondern implizieren auch eine Rangordnung der Objekte Beispiele: Schicht, Bildung
• Metrische Begriffe Nicht nur Klassifikation und Rangordnung werden impliziert, sondern auch die Abstände zwischen den Begriffen sind definiert, eine Maßeinheit muss also zusätzlich zum Begriff verfügbar sein Beispiel: Länge, Gewicht
• Objektmenge Gesamtheit gleichartiger Individuen (oder Objekte oder Ereignisse), an denen ein oder mehrere Merkmale beobachtet werden können Jedes Individuum = Element der Menge
• Anzeige
• Messen Zuweisung von Ziffern zu Objekten entsprechend der Ausprägungen der an diesen Objekten betrachteten Merkmale Messergebnis ist die strukturtreue symbolische Abbildung der empirischen Merkmalsausprägung
• Axiomatische Messtheorie Zur Konstruktion einer Theorie des Messens in den SoWis werden Axiome formuliert (= Sätze, die innerhalb der gleichen Theorie nicht auf andere Sätze zurückzuführen sind) Aus diesen Axiomen werden Einzelanforderungen abgeleitet, die zu berücksichtigen sind, um die Phänomene der sozialen Realität in einem System von Symbolen strukturgetreu abbilden zu können
• Nominalskala    
• Ordinalskala Skala, die Informationen über die Rangordnung von Objekten im Hinblick auf das gemessene Merkmal gibt Definiert durch das Tripel - über der emp. Objektmenge A ist neben der Äquivalenzrelation noch eine Ordnungsrelation definiert Beispiel: formale Bildungsqualifikation, Schulnoten, Alter
• Intervallskala von den Beziehungen zwischen den Zahlen der Mess-Skala sind auch die Abstände interpretierbar Beispiel: Temperatur (Fixpunkte: Gefrier- und Siedepunkt des Wassers)
• Verhältnisskala / Ratioskala Zusätzlich zu Intervallskalen besitzt hier auch der Nullpunkt empirische Bedeutung ("0" bedeutet: "nicht mehr existent") D.h.: Größenverhältnisse zwischen den Zahlen können als Verhältnisse zwischen den Merkmalen interpretiert werden - doppelt so hohe Zahlenwerte bedeuten doppelt so hohe Merkmalsausprägung Beispiel: Nettomonatseinkommen, Gewicht
• Zusammenhang Objekt-/Zahlbereich & Mess- /Interpretationsebene
• Variable Merkmals- bzw. Eigenschaftsdefinition, die mit einem Begriff bezeichnet werden kann und mehrere Ausprägungen annehmen kann Variable = Begriff + mind. 2 Ausprägungen
• Konstante Begriff mit nur einer Ausprägung (keine Variation)
• Gefahren bei der Variablenkonstruktion Variable möglicherweise nicht differenziert genug, um wichtige Unterschiede des Untersuchungsgegenstandes abzubilden Variable bildet möglicherweise nur scheinbare Unterschiede ab (z.B: Prestige-Skala von Blau/Duncan 1967)
• Datenmatrix = schematische Ordnung der standardisiert erhobenen Messwerte (Daten) für die elektronische Datenverarbeitung
• Daten = in geeigneter Form festgehaltene und abrufbare symbolische Repräsentation der bei den Untersuchungseinheiten beobachteten Merkmale Beobachtungen von manifesten Eigenschaften werden gemacht auf Grundlage begrifflicher Strukturierungen Beobachtungen werden erst zu Daten durch Registrierung in standardisierter Form
• Formale Struktur von Daten Daten beziehen sich auf Untersuchungseinheiten Daten beschreiben UE nicht in ihrer Gesamtheit, sondern nur in Bezug auf bestimmte Merkmale (Variablen X) Bei den Merkmalsdimensionen interessieren die jeweiligen Ausprägungen, also die Variablenwerte (x)
• Prinzipien der Datensammlung Principle of comparability (Prinzip der Vergleichbarkeit) = Untersuchungsbedingungen müssen für alle UEi gleich sein, alle Kombinationen (UEi, Xi) müssen empirisch sinnvoll sein (z.B. nicht: UE=Wahlbezirk, Variable=Beruf), UEi können nur hinsichtlich einer Variable verglichen werden Principle of classification (Prinzip der Klassifizierbarkeit) = für jedes Paar (UEi, Xi) muss genau ein Wert existieren; keiner UE darf mehr als eine Variablenausprägung zugewiesen werden Principle of completeness (Prinzip der Vollständigkeit) = keine Zellen der Matrix dürfen leer bleiben, alle Werte müssen empirisch erfüllt werden
• Relation Beziehung zwischen Elementen von Mengen Vorschrift, durch die ein Element y einem Element x zugeordnet wird (Rxy= Relation R zwischen den Elementen x und y) Arten von Relationen: symmetrisch (z.B. x gleich alt wie y), asymmetrisch (z.B. e stärker als f), reflexiv (x mag x), irreflexiv (x ist verheiratet mit y), transitiv (a < b < c bedeutet auch a < b), intransitiv (a ist Vater von b, b ist Vater von c, aber c ist nicht Vater von a)
• Äquivalenzrelation eine zugleich symmetrische, reflexive und transitive Relation Zeichen für empirische ÄR ≈, für mathematische ÄR =
• Repräsentationsproblem Rechtfertigung für die Zuweisung von Zahlen zu Objekten Zentrale Frage: Existiert zu einem gegebenen relationalen System (A, Ri) ein numerisches System (N, Si) und ein Morphismus f:A→N?
• Eindeutigkeitsproblem Wie viele verschiedene Morphismen existieren, so das (A,N,f) eine Skala ist? je nach Art der Relationen im empirischen relationalen System können bestimmte mathematische Transformationen im numerischen System durchgeführt werden, ohne dass die Strukturtreue leidet
• Absolutskala nicht nur sind sämtliche Relationen sowie der Nullpunkt empirisch sinnvoll, sondern auch die Maßeinheit ist vorgegeben keine Transformationen der Skalenwerte mehr zulässig Beispiele: Anzahl, Anteile (z.B. Geburts- oder Todesraten) Mit zunehmendem Messniveau nimmt die Zahl zulässiger Transformationen ab, da immer mehr mathematische Relationen auch im empirischen Relativ Sinn machen
• Skalentypen Äquivalenzaussage: f(x)=f(y) Ordnungsaussage: f(x) > f(y) Distanzaussage: Verhältnisaussage:
• Anzeige
• Indexmessung Zuordnung von Zahlen zu Ausprägungen einer Eigenschaft von Objekten derart, dass der Skalenwert sich als Funktionswert von k Indikatorvariablen errechnet Zwei Arten: additive & multiplikative Indexkonstruktion Zunächst Definition einer theoretisch begründeten Struktur, in die dann im Zuge der "Messung" die empirischen Objekte an Hand ihrer Merkmalsausprägungen eingeordnet werden können
• Modell der additiven Indexkonstruktion Werte auf den als Indikatoren herangezogenen Variablen kompensieren sich gegenseitig (d.h. ein niedriger Wert auf Ind. 1 kann ausgeglichen werden durch einen höheren Wert auf Ind. 2) Indikatoren müssen mindestens auf Intervallskalenniveau gemessen worden sein Im Zuge der Gewichtung Vereinheitlichung der Maßeinheit notwendig
• Regressionsrechnung Vereinheitlichung der Maßeinheit über die Merkmalsvariation zusätzlich zu den k Indikatorvariablen benötigt man noch eine "Kriteriumsvariable", auf die die Indikatorvariablen zurückgeführt werden können
• Faktorenanalyse Indikatoren werden auf die hinter den gemessenen Variablen stehenden latenten Dimensionen zurückgeführt D.h.: Anstelle einer empirisch messbaren Kriteriumsvariablen tritt ein nicht direkt messbares Konstrukt (genannt Faktor) Angenommen wird, dass der Faktor die Ausprägung einer Indikatorvariablen bewirkt (Kriterium der Variablenbündelung zu Dimensionen ist die Korrelation zwischen den Indikatorvariablen)
• Messen als strukturtreue Abbildung eine existierende empirische Struktur wird durch die Messwerte abgebildet
• Reliabilität als Gütekriterium Zuverlässigkeit der Messung: Abwesenheit von systematischen Messfehlern In welchem Maße arbeiten die zur Messung verwendeten Instrumente fehlerfrei, zeigen also den wahren Wert der Indikatorvariable an? Esser/Klenovits/Zehnpfennig 1977: R. ist die "intertemporale, intersubjektive, und interinstrumentelle Stabilität erhaltener Messwerte"
• Gültigkeit als Gütekriterium empirischer Forschung genau das wird in der Realität durch die Messung erfasst, was mit den in der Forschung verwendeten Begriffen gemeint ist Zuverlässigkeit ist notwendige, aber nicht hinreichende Bedingung für Gültigkeit

zurück  |  weiter 1 / 1