Statistik Skalenniveaus Quiz

Misst, ob Personen oder Objekte hinsichtlich eines Merkmals gleich oder unterschiedlich sind. Die Kategorien müssen vollständig sein (Exhaustivität) und dürfen sich nicht überschneiden (Exklusivität).

Erlaubt die Rangordnung von Personen oder Objekten hinsichtlich eines Merkmals. Der Abstand zwischen Kategorien kann unterschiedlich sein.

Misst die Größe der Differenz zwischen Personen oder Objekten. Der Abstand zwischen Kategorien ist gleich.

Misst das genaue Verhältnis zwischen Personen oder Objekten. Ein absoluter Nullpunkt ist vorhanden.

Die Kategorien müssen vollständig und sich nicht überschneiden (Exhaustivität und Exklusivität).

Die Reihenfolge der Kategorien ist wichtig (aufsteigend).

Der Abstand zwischen den Kategorien ist gleich groß.

Es existiert ein absoluter Nullpunkt.

Informationen in einer Datenmatrix werden durch Zahlen repräsentiert. Dies ermöglicht die Bearbeitung und Analyse der Daten mit Computerprogrammen.

Die Zuordnung von Zahlen zu verschiedenen Merkmalsausprägungen einer Variablen.

Werte in der Datenmatrix, die keine gültige Zahl darstellen und auf fehlende Informationen hinweisen.

Systembedingte fehlende Werte entstehen, wenn die Datenmatrix eine nicht-numerische Eingabe erhält oder leer bleibt.

Fehlende Werte, die vom Nutzer selbst in die Datenmatrix eingegeben werden, z.B. durch unbeantwortete Fragen.

Der Prozess der Entfernung oder Ersetzung von identifizierbaren Informationen aus Datensätzen, um die Anonymität der Teilnehmer zu schützen.

Das Identifizieren und Korrigieren von Fehlern sowie das Behandeln von fehlenden Werten in Datensätzen.

Das Umwandeln von Variablen, z.B. durch Umpolung oder Zusammenfassung, um die Datenanalyse zu vereinfachen.

Eine metrische Skala hat gleich große und genau definierte Einheiten. Die Differenzen zwischen den Einheiten sind immer gleich.

Die Intervallskala ermöglicht es, Unterschiede zwischen Werten zu vergleichen. Sie erlaubt es, Aussagen über die Gleichheit oder Ungleichheit von Werten zu treffen.

Beispiele für die Intervallskala sind die Temperatur in Celsius, der Intelligenzquotient oder die Leistung in einem Schultest.

Die Verhältnisskala hat einen natürlichen und invarianten Nullpunkt. Dieser erlaubt es, Verhältnisse zwischen verschiedenen Werten zu vergleichen.

Beispiele für die Verhältnisskala sind Reaktionszeit, Körpergröße, Körpergewicht oder die Kelvinskala.

Die Absolutskala hat einen natürlichen Nullpunkt und gleich große Einheiten. Sie ist eine Intervallskala mit einem besonderen Nullpunkt.

Die Absolutskala wird zum Beispiel für die Anzahl von Personen oder Büchern im Haushalt verwendet.

Standardisierte Fragebögen sind ein häufiges Messinstrument in den empirischen Sozialwissenschaften. Sie werden eingesetzt, um Daten in schriftlicher Form zu erheben.

Die Auswertungsobjektivität (Intra-Koder-Reliabilität) wird überprüft, indem Teile des Materials nach Abschluss der Analyse erneut durchgearbeitet werden, ohne auf die ersten Kodierungen zuzugreifen. Das Ziel ist eine hohe Übereinstimmung.

Ein Kategoriesystem umfasst mehrere forschungsrelevante Merkmalsdimensionen, die zu Bedeutungseinheiten zusammengefasst werden.

Transkripte sind Verschriftungen von akustischen oder audiovisuellen Gesprächsprotokollen, die nach bestimmten Notationsregeln erstellt werden.

Die meisten Kommunikationsmodelle lassen sich als Abbildungen von Kommunikationsprozessen verstehen. Sie zeigen Sender und Empfänger, zum Beispiel die Aufgabenstellung (Sender) und die Person, die die Aufgabe bearbeitet (Empfänger).

Kommunikationsmodelle können "multipolare" Gebilde sein, d.h. sie enthalten verschiedene Facetten wie Aufgabe, Material, Lösung und die individuelle Perspektive. All diese müssen bei der Auswertung berücksichtigt werden.

Mayring schlägt verschiedene inhaltsanalytische Verfahren vor, die auf das Ziel der Analyse ausgerichtet sind und auch kombiniert werden können.

Bei der Entwicklung eines Kategoriesystems sollte eine Pilottestung durchgeführt und die Ergebnisse mit der Intra-Koder-Übereinstimmung ausgewertet werden.

Die Entwicklung eines Kategoriesystems umfasst mehrere Schritte: Einordnen in das Kommunikationsmodell, Bestimmung des inhaltsanalytischen Verfahrens, Aufbau eines Ablaufmodells, Festlegung des Kategoriensystems und der inhaltsanalytischen Regeln sowie die Überprüfung des Kategoriensystems durch eine Pilottestung.

Die Grounded Theory ist eine Methode zur Theoriebildung, die durch schrittweise Interpretation von Texten oder Situationen Theorien entwickelt. Sie verwendet eine spezielle Form des Auswertungsverfahrens, das als "theoretisches Kodieren" bezeichnet wird und den Text in verschiedene BegriGe (Codes) unterteilt, die den Text zunächst konkret und später immer abstrakter beschreiben.

Das theoretische Kodieren in der Grounded Theory ist ein dreistufiger Prozess, der mit dem offenen Kodieren beginnt, bei dem Textsegmente in einzelne Sinnelemente zerlegt und mit Codes versehen werden.

Beim offenen Kodieren wird der Text in einzelne Sinneseinheiten zerlegt und mit Codes versehen. Oft entstehen hunderte von Codes, die später zu wichtigen Kategorien gebündelt werden. Diese Kategorien werden dann mit noch abstrakteren Codes versehen.

Axiales Kodieren dient der Differenzierung und Verfeinerung der Kategorien, die beim offenen Kodieren gewonnen wurden. Es werden Kategorien ausgewählt, die besonders vielversprechend erscheinen und mit möglichst vielen passenden Textstellen angereichert werden. Ziel ist es, Beziehungen zwischen Kategorien und Unterkategorien herauszufinden.

Beim axialen Kodieren werden die Kategorien so miteinander in Beziehung gesetzt, dass die Ursachen und Kontextbedingungen eines Phänomens identifiziert werden. Es werden Beziehungen zwischen Kategorien und Unterkategorien herausgearbeitet, um Ursache-Wirkungs-, Mittel-Zweck- oder Zeit-Raum-Relationen zu finden.

Selektives Kodieren ist die dritte Stufe des theoretischen Kodierens. Es dient der Verdichtung der Daten durch Auswahl von zentralen Kategorien und der Entwicklung einer zentralen Hypothese, die durch weitere Analysen überprüft wird.

Die Grounded Theory baut auf einem stetigen Wechsel zwischen Induktion und Deduktion auf, der als Abduktion bezeichnet wird. Abduktion sucht nach sinnstiftenden Regeln, wenn überraschende Fakten auftreten. Der Endpunkt der Suche ist eine Hypothese, die anschließend überprüft wird.

Die Grounded Theory ist eine Heuristik, d.h. eine Methode, die die Entdeckung neuer Erkenntnisse aus Daten unterstützt. Sie ermöglicht die Entwicklung theoretischer Konzepte aus Daten.

Die Grundidee der Grounded Theory ist es, aus der Analyse von Daten eine komplett neue Theorie zu entwickeln. Das bedeutet, dass die Theorie direkt aus den Daten gewonnen wird und nicht auf bestehenden Theorien basiert. Die Theorie wird im Laufe der Analyse ständig weiterentwickelt und angepasst, bis sie vollständig aus den Daten herausgearbeitet ist.

Im Gegensatz zur Grounded Theory, wo die Theorie aus den Daten herausgearbeitet wird, ist die Qualitative Inhaltsanalyse (QI) eine Methode, um vorhandene Daten systematisch zu kategorisieren und auszuwerten. Ein Ziel kann aber auch die Entwicklung einer neuen Theorie sein. Dabei sind die Kategorien vorher definiert und werden auf die Daten angewendet.

Ein Kernelement der Grounded Theory ist das "Theoretische Sampling". Hierbei werden Daten nicht randomisiert ausgewählt, sondern nach ihrer Relevanz für die Theorieentwicklung. Das heißt, der Forscher sucht gezielt nach Daten, die die bisherige Theorie erweitern oder modifizieren können.

Die Grounded Theory ist ein iterativer Prozess, das heisst die einzelnen Schritte werden immer wieder wiederholt. Im Laufe der Analyse werden die Daten immer wieder neu betrachtet und in neue Kategorien eingeordnet. Neue Daten werden dann wieder auf diese Kategorien angewendet, um die Theorie weiter zuentwickeln.

Ein wichtiges Merkmal der Grounded Theory ist die ständige Weiterentwicklung des Kategoriensystems. Neue Kategorien werden entwickelt oder bereits bestehende Kategorien werden modifiziert.

Die Grounded Theory ist eine sehr flexible und prozessorientierte Methode. Der Forscher ist nicht an bestimmte Regeln gebunden, sondern kann den Forschungsprozess flexibel gestalten.

Die Grounded Theory ist nicht nur eine Analysemethode, sondern umfasst auch die Datenerhebung. Das "Theoretische Sampling" sorgt dafür, dass der Forscher fortlaufend neue Daten sammelt, die relevant für die Theorie sind.

Die Grounded Theory ist eine sehr arbeitsintensive Methode, die Zeit und Geduld erfordert. Die ständige Überprüfung und Anpassung der Theorie ist entscheidend, um zu einer validen und aussagekräftigen Theorie zu gelangen.