Interpretation Messung Flashcards
Empfehlungen für Visualisierung
Einfachheit, Klarheit,
Fokus auf die Substanz, nicht auf Design (z.B. dezente Farbwahl, simple Symbole wo nötig)
Einfache Zahlen benötigen keine Visualisierung (können alternativ im Text genannt werden)
Zu jeder Schätzung, zeige auch die Verteilung der Daten
Abbildung der statistischen Unsicherheit (z.B. Konfidenzintervalle)
Warum ist richtige Messung wichtig?
Wenn wir Variablen falsch messen, stimmen die Ergebnisse unserer Analysen nicht
Analyse einzelner Variablen: Falsche Beschreibung des Untersuchungsobjekts
Analyse von Zusammenhängen: Gefahr von false positive bzw. false negatives
Messprobleme
teilweise Messung einer Variable:
-zb PISA-Ergebniss statt Bildungsniveau -> einen Apsekt messen statt Konzept als ganzes
Nicht das wirkliche Ergebnis messen, sondern einen Zwischenschritt
-Beispiel: Umfrageergebnisse statt Wahlergebnisse, Blutdruck statt Herzinfarkte
externe und interne Validität
Interne Validität: Die Studie stimmt an sich (z.B. die Schätzung ist korrekt, der kausale Zusammenhang ist so gegeben)
Externe Validität: Kann man die Ergebnisse außerhalb des Kontexts der Studie anwenden?
Generell: Auf welche Kontexte kann man die Ergebnisse anwenden?
Probleme:
Studiendesign spiegelt Realität nicht wider
Sample spiegelt nicht Bevölkerung wider (z.B. Studierende statt Bevölkerung an sich)
Wie kann man Demokratie messen?
Voraussetzungen
-Demokratie definieren
-Dimensionen von Demokratie festlegen
-Kriterien für jede Dimension finden
-Messniveau für jede Dimension festlegen
Generelle Überlegungen
-Wie ist das Konzept beschaffen?
-Welche Unterscheidungen machen Sinn?
-Welche Indikatoren erlauben uns, das Konzept zu messen? Passen die Indikatoren zum Konzept?
-Wie misst man diese Indikatoren? Ist die Messung nachvollziehbar, eindeutig und replizierbar?
Vier Ansätze:
Democracy-Dictatorship (DD)
Polity IV
Freedom House
Varieties of Democracy (V-Dem)
Democracy Dictatorship
Ein Land ist demokratisch wenn:
-Die Regierung gewählt wird.
-Die Legislative gewählt wird.
-Mehr als eine Partei an den Wahlen teilnimmt.
-Es einen Machtwechsel im gleichen Wahlsystem gab.
Wenn diese Bedingungen nicht halten, ist das Land eine Diktatur.
Ein Land ist entweder eine Diktatur oder eine Demokratie.
Freedom House
Freiheit hat zwei Dimensionen.
-Politische Rechte (aktives/passives Wahlrecht etc.)
-Bürgerrechte (Meinungsfreiheit etc.)
Basierend auf Punkten auf diesen Dimension klassifiziert Freedom House Länder als
-Frei,
-Teilweise Frei und
-Nicht Frei.
Polity IV
Jährliche Evalulierung von Demokratie und Autokratie.
Democracy Measure 0-10.
Autocracy Measure 0-10.
Hieraus wird die Polity Score gebildet.
Polity Score = Democracy -Autocracy.
Spannweite: 10 to 10.
+6 bis + 10 : Demokratien
-5 bis +5 : Gemischt
-6 bis -10 : Diktaturen
Das Maß besteht aus fünf Attributen
Jedes Attribut hat eine unterschiedliche Anzahl von Punkten, und Attribute werden unterschiedlich gewichtet.
Varieties of Democracy Index
neuerer Ansatz zur Messung von Demokratie
Multidimensional, desaggregiert
5 principles of democracy: electoral, liberal, participatory, deliberative, egalitarian
5 Expert*innen pro Land
Codierungen nachträglich harmonisiert (Bayesian Item Response Modelling)
Liberal democracy index
basier auf zwei anderen Indikatoren
-Index für electoral democracy
-> 5 subindikatoren
-Index für Liberalism
Variablenarten
Manifeste Variablen: Körpergröße, Wohnort, Wahlteilnahme
Latente Variablen: Ausländerfeindlichkeit, Teilnahmewahrscheinlichkeit an der Wahl
Messung durch Indikatoren
Kernfrage v.a. bei latenten Variablen: Ist die Messung valide und reliabel?
Validität und Reliabilität als Messprobleme
Soziale Erwünschtheit in Umfragen
-Gemessene Werte für Verhalten wie Alkoholkonsum
-Gemessene Meinungen wie Islamophobie
Textkodierung
-Wie positiv wird Bundeskanzler Kurz in einem Artikel dargestellt?
-Welche Position will eine Partei in einer Presseaussendung vermitteln?
Antritte neuer Parteien bei Wahlen
-Nur erfolgreiche Parteigründungen werden gemessen
Anzahl von Protestierenden
Validität
Wird das gemessen, was gemessen werden soll?
Wert der Messung soll mit dem „realen“ Wert zusammenpassen
Beispiel: Thermometer, dass immer eine zu niedrige Temperatur anzeigt
Beispiel: Der Alkoholkonsum gemessen in Umfragen ist nicht valide, da er systematisch zu niedrig ausfällt
Nicht zu verwechseln mit interner/externer Validität von Kausalzusammenhängen!
Reliabilität
Zuverlässigkeit einer Messung
Wie groß ist der Messfehler? Wie präzise ist das Maß?
Beispiel: Thermometer, dass im Durchschnitt richtig liegt, aber im Einzelfall öfters +/- 5 Grad falsch ist
Beispiel: Psychologische Umfragen haben oft 20 Fragen pro Eigenschaft
Beispiel: Textcodierung
Aspekte der Messvalidität
Inhaltsvalidität (content validity)
Deckt sich der Messansatz mit dem Inhalt von dem, was wir messen wollen?
Konvergenzvalidität (convergent validity)
Ist das Maß ähnlich wie andere Maße für das gleiche Konzept?
Diskriminanzvalidität (discriminant validity)
Misst das Maß etwas anderes als Maße für andere Konzepte?
Kriteriumsvalidität (criterion validity)
Korreliert das Maß mit den erwarteten empirischen Phänomen?
