Zusammenfassung: Quantitative Sozialforschung von Dietmar Paier (2014) PDF

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lOMoARcPSD|46388183 Zusammenfassung: Quantitative Sozialforschung von Dietmar Paier Grundlagen der Sozioökonomie - Quantitative Sozialforschung (Wirtschaftsuniversität Wien) Scan to open on Studocu Studocu is not sponsored or endorsed by any college or university Downloaded by Sir Adzki ([email protected])  lOMoARcPSD|46388183 Dietmar Paier, Quantitative Sozialforschung (2014) facultas.wuv - Maudrich, 1050 Wien ISBN: 9783990302736 1. Einführung Mikroebene: kleinste soziale Einheiten, Individuen, Verhalten, Meinungen Makroebene: Kollektive, Systeme, Institutionen und ihre Merkmale, Entwicklungen Primärdaten=Mikrodaten: Befragungen von Individuen oder Unternehmen Sekundärdaten=Makrodaten: Prozessdaten Hypothesen  Naturwissenschaften: deterministische Hypothesen - Gesetzmäßigkeiten  Sozialwissenschaften: probabilistische Hypothesen – Regelmäßigkeiten (Wahrscheinlichkeitshypothesen)  Kausalhypothese: Ursachen-Wirkungs-Zusammenhang  Wenn-dann-Hypothese: Implikationsbeziehung  Wenn-und-nur-wenn-dann-Hypothese: Äquivalenzbeziehung  Konfirmator K: bestätigt Hypothese  Falsifikator F: widerlegt Hypothese  Hypothese bestätigt, wenn Wahrscheinlichkeiten der konfirmatorischen Fälle höher als die der falsifikatorischen Fälle  Je-desto-Hypothese: linearer Zusammenhang  Zusammenhangshypothese: Merkmalsassoziation  Trendhypothese: Zeit als UV  Individualhypothese: Zusammenhang zwischen Individualmerkmalen  Kollektivhypothese: Zusammenhang zwischen Kollektivmerkmalen  Kontexthypothese: verbindet kollektive (UV) und individuelle Ebene (AV) Theorien  =Aussagen, die bereits empirische Gültigkeit aufweisen, „Satzgeflecht“  Vereinfachtes Modell der Realität  Bestandteile  Unabhängige Grundannahmen (Axiome): logisch, selbstevident  Hypothesen  Regeln zur Ableitung der Hypothesen aus den Grundannahmen  Definitionen  Kriterium der Prüfbarkeit  Theorie muss an der Empirie überprüft werden können  Interne Konsistenz  Die Begriffe und Hypothesen einer Theorie stehen in einem systematischen aufeinander bezogen und logisch widerspruchsfreien Zusammenhang  Explikation: inhaltliche Struktur einer Theorie offenlegen Erkenntnisgewinn  Induktion: Schluss von Einzelfällen auf allgemeine Aussagen  Deduktion: Ableitung von Einzelerkenntnissen aus allgemeinen Theorien Downloaded by Sir Adzki ([email protected])  lOMoARcPSD|46388183 Entdeckung und Überprüfung von Hypothesen  Qualitative Sozialforschung: Hypothesengenerierung  Quantitative Sozialforschung: Hypothesenprüfung  Mixed-Methodology: Kombination verschiedener Forschungsdesigns o Explorative Designs o Deskriptive Designs o Zusammenhangsanalysen o Kausalanalysen  Sekundäranalyse: Untersuchung von Sekundärdaten zur Formulierung von Ex-Post- Hypothesen  Strukturentdeckende Verfahren zur Formulierung von Hypothesen o Clusteranalyse, Faktoranalyse Aussagekraft quantitativer Sozialforschung  Erkenntnisse nur in bestimmten Umständen vorläufig gültig o Keine direkte Übertragbarkeit o Keine Gültigkeit bei Veränderungen  Korrekte Methodenanwendung bedingt Gültigkeit der Erkenntnisse Kritischer Rationalismus: Prinzip der Falsifikation  Beobachtung entspricht der Theorie: weiterhin vorläufig gültig, nicht falsifiziert  Beobachtung widerlegt Theorie: endgültig verworfen  Theorien mittlerer Reichweite: Gültigkeit bei Regelmäßigkeit 2. Der Forschungsprozess  Abfolge einzelner Phasen mit spezifischen Arbeitsschritten  „Reihe von ineinander verzahnten Entscheidungen“ Phasen und Arbeitsschritte  Phase 1: Präzisierung des Forschungsproblems o Geltung von Hypothesen prüfen o Zwischen konkurrierenden Hypothesen entscheiden o Bestehende Theorien prüfen, um sie weiterzuentwickeln o Neue hypothetische Interpretation von Ergebnissen früherer Untersuchungen auf ihre allgemeine Gültigkeit untersuchen o Literaturarbeit  Kann mit der Forschungsfrage eine Wissenslücke geschlossen werden?  Hypothesenkatalog formulieren  Phase 2: Erhebungsplan – Konzeptspezifikation und Operationalisierung o Theorie und Hypothesenbildung  Begriffsdefinition  Systematisierung zentraler Begriffe des theoretischen Erklärungsmodells o Konzeptspezifikation  Inhaltliche Dimensionen der Theorien (dimensionale Analyse) o Operationalisierung  Messtheoretische Grundlagen: Forschungsoperationen, Messoperationen, Skalierung  Konstruktion des Erhebungsinstruments o Untersuchungsform  Bestimmung der Untersuchungsebene  Festlegung des Forschungsdesigns  Erhebungsmethoden o Auswahlverfahren Downloaded by Sir Adzki ([email protected])  lOMoARcPSD|46388183  Definition der Population  Stichprobenziehung: Art und Umfang o Pretest: Test des Erhebungsinstruments  Phase 3: Datenerhebung o Anwendung des Erhebungsinstruments o Erhebungsinstitut: Leistungsbeschreibung, Schulungen o Reaktive Verfahren: Untersuchungsobjekte wissen, dass sie untersucht werden und verhalten sich dementsprechend anders  Befragung: Beeinflussung des Antwortverhaltens möglich  Beobachtung: offen vs. verdeckt teilnehmend vs. nicht-teilnehmend strukturiert vs. unstrukturiert natürlich vs. künstlich o Non-reaktive Verfahren  Inhaltsanalyse: Auswertung von Text-, Ton-, und Bilddokumenten  Auswertung prozessgenerierter Daten (zu einem anderen Zweck erhoben)  Phase 4: Datenanalyse und Interpretation o Aufbau Datenfiles: Codebook, Bereinigung von Rohdaten o Datenanalyse und Interpretation  Univariate Statistik: Deskription  Multivariate Statistik: Zusammenhangsanalysen  Phase 5: Berichterstattung, Dokumentation, Kommunikation o Publikation, Forschungsbericht o Zielgruppengerechte Kommunikation o Praktische Verwertung 3. Erhebungsplanung und Forschungsdesigns Forschungsdesign = „Methodisches Arrangement“  Logische Organisation/Untersuchungsordnung  Praktische Durchführung  Statistische Auswertung und Interpretation  Ziel: alternative Erklärungen ausschließen Arten von Forschungsdesigns  Zeitpunkt der Bildung von Vergleichsgruppen o Ex-ante-Designs o Ex-post-Designs  Modus der Bildung der Vergleichsgruppen Ex-ante-Designs  Varianz der UV vorher bekannt  Annahme: gleiche Verteilung in Treatment- und Kontrollgruppe  Standardmodell: Pretest-Posttest-Design o Das Experiment  Randomisierung: Einteilung in Treat und Control nach Zufallsprinzip  Die UV wird experimentell verändert (Treatment) o Das natürliche Experiment  Untersuchungspersonen haben sich selbst eingeteilt o Das Quasi-Experiment  Keine Randomisierung  nicht immer möglich, eine Vorher-Messung durchzuführen Downloaded by Sir Adzki ([email protected])  lOMoARcPSD|46388183  häufig in der Evaluationsforschung mit Matching Ex-post-Designs  Varianz der UV erst im Nachhinein bekannt o Querschnittstudie (Cross-Section)  Datenerhebung zu einem  Momentaufnahme  One-shot-survey o Längsschnittstudie (Panel)  Gleiche Untersuchungseinheiten zu mehreren Zeitpunkten  Problemstellungen  Konstanz der Messinstrumente: Bedeutungswandel  Panelmortalität: Ausscheiden, ggf. Selektivität von Ausgeschiedenen  Paneleffekt: Wiederholte Befragung kann Einstellungen beeinflussen o Trenddesign (Zeitreihe)  Unterschiedliche Untersuchungseinheiten in aufeinanderfolgenden Zeitpunkten  Nur Veränderungen in der Gesamtheit gemessen  Weniger kostenintensiv  Methodologische Probleme o Varianzkontrolle von unabhängigen Variablen: Verteilung erst im Nachhinein bekannt o Problem der Kausaler Reihenfolge der Variablen (reversed causality) durch gleichzeitige Erhebung von AV und UV o Das Problem der Kontrolle von Drittvariablen (omitted variable bias)  Intervenierende Variable  Zeitlich vorausgehende Variable 4. Konzeptspezifikation und Operationalisierung  Grundlegendes Ziel: abstrakte Begriffe erfassbar und messbar machen  Messen = „Zuordnung von Zahlen und Objekten oder Ereignissen gemäß Regeln.“ Konzeptspezifikation  Konkretisierung der Bedeutungsdimensionen von Begriffen Operationalisierung  Definition der Messanweisungen für die konkretisierten Sachverhalte  Angabe von Regeln zur genauen Messung der Merkmalsausprägungen von Variablen Konstrukt  Abstrakt-theoretische Sachverhalte, die aus mehreren messbaren Sachverhalten (Indikatoren) erschlossen werden  Besitzen mehrere Bedeutungsdimensionen  Nicht direkt erfassbar Indikatoren  Zeigen an, ob ein Sachverhalt konkret vorliegt oder nicht.  Manifest  Müssen zur Messung von latenten Variablen entwickelt werden  Zuordnung folgt theoretischer Überlegung oder methodologischer Regeln Downloaded by Sir Adzki ([email protected])  lOMoARcPSD|46388183 Variable  Nimmt Merkmalsausprägungen an (im numerischen Sinn: Variablenwerte o disjunkt: Wertekategorien dürfen sich nicht überlappen o erschöpfend: jeder Merkmalsträger muss einer Wertekategorie zugewiesen werden können  Abhängige und Unabhängige Variablen  dichotome Variablen: können nur zwei verschiedene Werte annehmen  Diskrete Variablen: wenige verschiedene, endliche und abzählbare Werte (z.B. Bildungs- oder Familienstand)  stetige/kontinuierliche Variablen: können in bestimmten Bereich jeden beliebigen Wert annehmen (z.B. Längen- und Zeitwerte)  Manifeste Variablen: direkt beobachtbar z.B. Körpergröße oder Alter  Latente Variablen: nicht direkt beobachtbar z.B. politische Einstellungen Messtheorie: Regeln des Messens  Morphismus=strukturtreue Abbildung o Messwerte müssen realen Beziehungen der Objekte entsprechen  Messanweisung o Auf welche Weise werden Merkmalsausprägungen von Objekten quantitativ geordnet?  Empirisches Relativ o Menge von Objekten, über die eine Relation definiert wird (kleines Einkommen 1: H0 wird abgelehnt  univariate Varianzanalyse Einfluss einer oder mehrerer UV auf eine AV  multivariate Varianzanalyse: Einfluss einer oder mehrerer UV auf mehrere AV  einfaktorielle, zweifaktorielle, dreifaktorielle Varianzanalyse je nach Anzahl der UV Bivariate Analysen  Zusammenhang und Stärke zwischen zwei Variablen (AV und UV)  Positiver Zusammenhang  Negativer Zusammenhang  Linearer/nicht linearer Zusammenhang Zusammenhangsmaße (Assoziations- bzw. Kontingenzmaße)  Beziehung zwischen Variablen: konditionale Verteilungen in % müssen voneinander abweichen  Kontingenztabelle: Darstellung der bedingten Verteilungen  Kontingenzkoeffizienten o 0: kein statistischer Zusammenhang o 1: statistischer Zusammenhang Korrelationsmaße  Stärke des Zusammenhangs  Werte zwischen -1 und +1  0: kein statistischer Zusammenhang  -1: perfekt negativer Zusammenhang  +1: perfekt positiver Zusammenhang  Cramers V (Nominalskala)  Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman (Ordinalskala)  Korrelationskoeffizient nach Pearson r (Intervall- oder Ratioskala/Metrisch)  Achtung: Korrelationskoeffizienten setzen Signifikanzniveau voraus, Signifikanz wächst mit Fallzahlen  Bestimmtheitsmaß R^2: Wie viel Prozent der Gesamtvarianz der AV kann durch die Varianz der UV erklärt werden? (Quadrat des Korrelationskoeffizients) Regressionsanalyse  Richtung des Zusammenhangs Downloaded by Sir Adzki ([email protected])  lOMoARcPSD|46388183  Wie wirkt sich eine Veränderung der UV auf die AV aus?  Wert einer AV aus den Werten der UV vorhersagen bzw. schätzen  Regressionsmodell o AV (Y) als Funktion der UV (x1, x2, …) o Linear: intervall-skalierte AV (Interpretation der Veränderung der AV in Einheiten) o Logistisch: kategoriale, dichotome AV (Interpretation in %) o Eine UV: einfache Regression o Mehrere UV: multiple Regression o Regressionskoeffizient: Steigung der Regressionsgeraden  Um so viel steigt die AV, wenn die UV um 1 Einheit steigt o Konstante a: Ordinatenabschnitt  Bestimmtheitsmaß R^2: Maß für Güte des Modells (Anteil erklärte Varianz an Gesamtvarianz) Multivariate Analysen  Strukturprüfende Verfahren o Konfirmatorische Faktorenanalyse o Multiple Regression  Strukturaufdeckende Verfahren o Latente Strukturen in Daten offenlegen und Hypothesen generieren o Explorative Faktorenanalyse o Clusteranalyse 9. Anwendungsbeispiele 10. Ergebnisdarstellung und Interpretation  Forschungsberichte  Berichterstattung: Präsentation und Kommunikation von Ergebnissen  Dokumentation: sachgerechte, für andere nachvollziehbare Auseinandersetzung mit Ergebnissen  Verwertbarkeit der Daten: Interpretation Downloaded by Sir Adzki ([email protected])