Quantitative Methoden I

Study Notes

Die Theorie quantitativer Methoden dient der Übersetzung der Realität in Zahlen durch Quantifizieren von Einheiten und Operationalisierung.
Diese Methode ermöglicht die Überführung realer Tatsachen in Zahlen.

Sir Karl Popper prägte die Theorie des kritischen Rationalismus, der besagt, dass eine Hypothese nie endgültig wahr, sondern nur endgültig falsch sein kann.
Der kritische Rationalismus unterscheidet zwischen der Welt der Theorie (alle Gedanken und inneren Vorstellungen des Menschen von der Realität) und der Welt der Empirie (alle Erfahrungen des Menschen mit seinen Sinnen in der Realität).
Nach dieser Theorie hat die Theorie Vorrang vor jeder Sinneswahrnehmung.

Alltagsbeobachtungen sind subjektiv und willkürlich, abhängig von Aufmerksamkeit, Emotionen, Vorerfahrung, Motivation etc.
Wissenschaftliche Beobachtungen sind hingegen regelgeleitet, transparent, intersubjektiv, nachvollziehbar, systematisch und rekonstruierbar.

Eine Hypothese kann durch eine einzige Verifizierung oder Falsifizierung beobachtet werden.
Beispiel: Die Hypothese "Alle Schwäne sind weiß" ist gültig, bis ein schwarzer Schwan beobachtet wird.
Verifizierung bedeutet, dass eine Beobachtung zur Hypothese passt und nicht durch Zufall erklärt werden kann.
Falsifizierung bedeutet, dass eine Beobachtung nicht zur Hypothese passt und nicht durch Zufall erklärt werden kann.

Induktion ist der Rückschluss von besonderen Ereignissen auf allgemeine Regeln (Empirie → Theorie).
Deduktion ist der Rückschluss von allgemeinen Regeln auf besondere Ereignisse (Theorie → Empirie).

Der Hypothesentest besteht aus der Formulierung von Hypothesen, der Auswahl des Prüfverfahrens, der Bestimmung des Signifikanzniveaus, der Berechnung des empirischen Werts und dem Vergleich mit dem kritischen Wert.
Wenn der empirische Wert größer als der kritische Wert ist, kann die Hypothese nicht bestätigt werden.

Deskriptive Statistik beschreibt eine Stichprobe oder Population durch Maße der zentralen Tendenz und Dispersionsmaße.
Inferenzstatistik liefert Schlussfolgerungen bezüglich einer Population auf Basis von Stichprobedaten und zeigt Unterschiede von Merkmalen.

Der kritische Wert ergibt sich aus unendlich vielen Beobachtungen und gibt an, ab welchem Bereich ein empirischer Wert nicht mehr zufällig sein kann.
Der empirische Wert wird aus Daten berechnet und gibt an, wie hoch ein Unterschied oder Zusammenhang ist.