Kapitel 3 Operationalisierung und Messung Flashcards
Was versteht man unter der Konzeptspezifikation?
Was sind ihre Schritte?
Die Konzeptspezifikation dient der präzisen Definition und theoretischen Klärung der Begriffe, die in der Forschung untersucht werden sollen.
Schritte:
Begriffsklärung:
Der zu untersuchende Begriff wird definiert, um Verwirrung oder Mehrdeutigkeit zu vermeiden.
Beispiel: „Politische Partizipation“ könnte definiert werden als „alle freiwilligen Aktivitäten, die darauf abzielen, politische Entscheidungen zu beeinflussen“.
**Dimensionen des Begriffs bestimmen:
**
Ein komplexer Begriff wird in verschiedene Dimensionen oder Teilaspekte zerlegt.
Beispiel: „Politische Partizipation“ könnte in Wählen, Demonstrieren und Petitionen unterzeichnen unterteilt werden.
**Abstraktionsebene reduzieren:
**Begriffe werden auf eine Ebene gebracht, die eine konkrete Untersuchung ermöglicht.
Konzeptspezifikation meint also die Festlegung von Dimensionen und ist
damit ein Unterfall der Nominaldefinition.
Was versteht man unter der Operationilisierung? Was sind ihre Schritte?
Die Operationalisierung übersetzt die theoretischen Begriffe und Dimensionen in konkrete, messbare Indikatoren.
Schritte:
**Indikatoren festlegen:
**
Beobachtbare Merkmale werden definiert, die den theoretischen Begriff abbilden.
Beispiel: „Politische Partizipation“ könnte durch die Frage operationalisiert werden: „Haben Sie in den letzten zwölf Monaten an einer Demonstration teilgenommen?“
**Korrespondenzregeln aufstellen:
**Regeln werden festgelegt, die die Beziehung zwischen theoretischem Begriff und Indikator beschreiben.
Beispiel: Teilnahme an einer Demonstration (ja/nein) wird als Indikator für „politisches Engagement“ verwendet.
**Skalenniveau bestimmen:
**Das Messniveau der Indikatoren (z. B. nominal, ordinal, intervall, ratio) wird festgelegt.
Beispiel: „Häufigkeit der Teilnahme an Wahlen“ könnte ordinal (nie, manchmal, oft) gemessen werden.
Was versteht man unter der Messung und wie führt man sie durch?
Die Messung ist der praktische Vorgang, bei dem numerische Werte (oder andere Ausprägungen) auf Basis der Operationalisierung erfasst werden.
Schritte:
**Daten erheben:
**Die definierten Indikatoren werden anhand der Zielgruppe erfasst (z. B. durch Umfragen, Experimente, Beobachtungen).
**Numerische Zuordnung:
**Den erfassten Merkmalen werden Zahlen zugeordnet, die die gemessenen Eigenschaften repräsentieren.
Beispiel: Teilnahme an Wahlen könnte mit „1 = ja“ und „0 = nein“ kodiert werden.
**Überprüfung der Messgüte:
**Reliabilität: Konsistenz der Messung. Führt sie bei Wiederholung zu gleichen Ergebnissen?
Validität:
Misst die Methode tatsächlich, was sie messen soll?
Objektivität:
Sind die Ergebnisse unabhängig von der Person, die die Messung durchführt?
Wie prüft man Operationalisierung?
Die Qualität der Korrespondenzregeln wird durch die Überprüfung von Validität und Reliabilität beurteilt:
Validität: Misst der Indikator tatsächlich das theoretische Konstrukt?
Reliabilität: Liefert der Indikator bei wiederholten Messungen konsistente Ergebnisse?
**Zusammenhang mit Validität und Reliabilität:
**
Validität: Eine unzureichende Operationalisierung führt zu einer geringen Validität, da der Indikator nicht das misst, was er messen soll. Beispiel: Wenn politische Partizipation nur durch Wahlbeteiligung gemessen wird, bleiben andere Formen der Partizipation unberücksichtigt, was die Validität einschränkt.
Reliabilität: Eine inkonsistente oder ungenaue Operationalisierung führt zu unterschiedlichen Messergebnissen und beeinträchtigt somit die Reliabilität.
Wie funktioniert die Nominalskala?
Kategorisierung:
Die Untersuchungseinheiten können in Kategorien eingeteilt werden, die sich gegenseitig ausschließen (d. h., jede Einheit gehört genau einer Kategorie an).
Beispiel: Geschlecht (männlich, weiblich, divers), Parteipräferenz (Partei A, Partei B).
**Keine Ordnung oder Reihenfolge:
**Zwischen den Kategorien besteht keine natürliche Rangordnung.
Beispiel: Haarfarben (blond, braun, schwarz) haben keine logische Reihenfolge.
Klassifikation:
Es wird lediglich festgestellt, ob die Objekte gleich oder ungleich sind hinsichtlich der interessierenden Eigenschaft.
**Zahlen als Etiketten:
**Kategorien können mit Zahlen codiert werden (z. B. männlich = 1, weiblich = 2). Diese Zahlen haben jedoch keine mathematische Bedeutung und dürfen nicht für Berechnungen verwendet werden.
Beispiel: Der Mittelwert der Zahlen „1“ und „2“ hätte inhaltlich keine Bedeutung.
Beispiele:
Konfession (evangelisch, katholisch, jüdisch, muslimisch).
Familienstand (ledig, verheiratet, geschieden).
**Anforderungen an die Kategorien:
**Die Kategorien müssen vollständig sein (alle Untersuchungseinheiten müssen einer Kategorie zugeordnet werden können).
Die Kategorien müssen sich gegenseitig ausschließen (keine Überschneidungen).
Wie funktioniert die Ordinalskala?
**Eigenschaften der Ordinalskala:
**
Kategorisierung:
Wie bei der Nominalskala werden Untersuchungseinheiten in Kategorien eingeteilt, die sich gegenseitig ausschließen (jede Einheit gehört genau einer Kategorie an).
Beispiel: Bildungsabschluss (Hauptschule, Realschule, Abitur).
Rangordnung:
Die Kategorien können nach einer bestimmten Eigenschaft geordnet werden, sodass eine Reihenfolge (Rangordnung) der Werte besteht.
Beispiel: Zustimmung zu einer Aussage (stimme überhaupt nicht zu, stimme eher nicht zu, stimme eher zu, stimme voll zu).
**Keine definierten Abstände:
**Die Abstände zwischen den Kategorien sind nicht gleichmäßig oder nicht definiert.
Beispiel: Der Unterschied zwischen „stimme eher zu“ und „stimme voll zu“ ist nicht unbedingt genauso groß wie der Unterschied zwischen „stimme eher nicht zu“ und „stimme überhaupt nicht zu“.
Rechenoperationen:
Es sind nur begrenzte mathematische Operationen möglich, wie z. B. Median und Rangfolgenberechnung.
Additionen oder Subtraktionen sind nicht sinnvoll, da die Abstände unklar sind.
**Beispiele für Ordinalskalen:
**Schulnoten:
Sehr gut, gut, befriedigend, ausreichend, mangelhaft, ungenügend.
Es gibt eine klare Reihenfolge, aber die Abstände sind nicht gleich.
Sozioökonomischer Status:
Niedrig, mittel, hoch.
Häufigkeitsskala:
Nie, selten, manchmal, oft, immer.
Wie funktioniert die Intervallskala?
Die Intervallskala erweitert die Eigenschaften der Nominal- und Ordinalskala und ermöglicht zusätzlich die Messung von gleichen Abständen zwischen den Kategorien. Sie wird oft bei quantitativen Variablen verwendet, die in einem numerischen Bereich liegen.
Kategorisierung:
Die Skala erlaubt eine Einteilung in Kategorien (wie Nominalskala).
Rangordnung:
Es gibt eine Rangordnung zwischen den Werten (wie Ordinalskala).
**Gleiche Abstände:
**Die Abstände zwischen den Werten der Skala sind gleich groß und können interpretiert werden.
Beispiel: Der Abstand zwischen 10°C und 20°C ist genauso groß wie zwischen 20°C und 30°C.
**Kein absoluter Nullpunkt:
**Die Intervallskala hat keinen natürlichen, absoluten Nullpunkt. Daher ist es nicht möglich, sinnvolle Verhältnisse oder Quotienten zu berechnen.
Beispiel: Bei Temperaturmessungen in Celsius ist 0°C kein absoluter Nullpunkt, sondern ein willkürlich gewählter Wert.
Rechenoperationen:
Addition, Subtraktion und Mittelwertbildung sind sinnvoll.
Multiplikation oder Division sind aufgrund des fehlenden absoluten Nullpunkts nicht sinnvoll.
**Beispiele für Intervallskalen:
**Temperatur (in Celsius oder Fahrenheit):
Der Abstand zwischen 20°C und 30°C entspricht dem zwischen 10°C und 20°C. Aber: 0°C bedeutet nicht „keine Temperatur“.
Wie funktioniert die Ratioskala?
Die Ratioskala ist die umfassendste und präziseste Skalenform in der Messmethodik. Sie besitzt alle Eigenschaften der Nominal-, Ordinal- und Intervallskala, ergänzt jedoch um einen absoluten Nullpunkt, der eine sinnvolle Berechnung von Verhältnissen ermöglicht.
Kategorisierung:
Die Skala erlaubt die Einteilung in Kategorien (wie Nominalskala).
Rangordnung:
Die Werte können geordnet werden (wie Ordinalskala).
**Gleiche Abstände:
**Die Abstände zwischen den Werten sind gleich und können interpretiert werden (wie Intervallskala).
**Absoluter Nullpunkt:
**Die Ratioskala hat einen natürlichen, unveränderlichen Nullpunkt, der bedeutet, dass eine gemessene Eigenschaft überhaupt nicht vorhanden ist.
Beispiel: Bei Körpergröße ist 0 cm der Punkt, an dem keine Größe existiert.
**Verhältnisbildung:
**Verhältnisse und Quotienten können sinnvoll interpretiert werden, z. B. „Ein Objekt ist doppelt so schwer wie ein anderes.“
**Rechenoperationen:
**Alle arithmetischen Operationen (Addition, Subtraktion, Multiplikation, Division) sind möglich.
**Beispiele für Ratioskalen:
**Körpergröße (in cm):
Eine Person mit 180 cm ist 1,5-mal so groß wie eine Person mit 120 cm.
Gewicht (in kg):
Ein Gegenstand von 10 kg wiegt doppelt so viel wie ein Gegenstand von 5 kg.
Wann ist eine Messung gut?
** Validität (Gültigkeit):
**
Definition: Eine Messung ist valide, wenn sie tatsächlich das misst, was sie messen soll.
Arten der Validität:
Inhaltsvalidität: Deckt die Messung alle relevanten Aspekte des Konzepts ab?
Beispiel: Ein Test zur politischen Partizipation sollte verschiedene Formen (Wählen, Demonstrationen) berücksichtigen.
Kriteriumsvalidität: Hängen die Messergebnisse mit einem Außenkriterium zusammen?
Beispiel: Ein Intelligenztest sollte mit Schulerfolg korrelieren.
Konstruktvalidität: Stimmen die Ergebnisse mit theoretisch begründeten Zusammenhängen überein?
Beispiel: Politisches Interesse sollte mit Mediennutzung korrelieren.
**2. Reliabilität (Zuverlässigkeit):
**
Definition: Eine Messung ist reliabel, wenn sie bei wiederholter Durchführung unter denselben Bedingungen konsistente Ergebnisse liefert.
Dimensionen der Reliabilität:
Test-Retest-Reliabilität: Konsistenz der Ergebnisse bei wiederholter Messung.
Beispiel: Ein Intelligenztest liefert bei derselben Person ähnliche Ergebnisse bei zwei Messungen.
**Interne Konsistenz:
**Die Items eines Tests oder einer Skala messen dasselbe Konstrukt.
Beispiel: Alle Fragen einer Umfrage zum politischen Interesse sollten eng miteinander korrelieren.
Interrater-Reliabilität: Verschiedene Beobachter kommen zum gleichen Ergebnis.
Beispiel: Zwei Beobachter bewerten dieselbe Debatte mit ähnlichen Ergebnissen.
3. Objektivität:
Definition: Eine Messung ist objektiv, wenn die Ergebnisse unabhängig von der Person sind, die die Messung durchführt.
Arten der Objektivität:
Durchführungsobjektivität: Gleiche Bedingungen für alle Probanden.
Auswertungsobjektivität: Gleiche Bewertung unabhängig vom Messenden.
Beispiel: Standardisierte Antwortmöglichkeiten verhindern subjektive Einflussnahme.
Interpretationsobjektivität: Einheitliche Interpretation der Ergebnisse.
Zusammenhang der Kriterien:
Objektivität ist eine Voraussetzung für Reliabilität.
Reliabilität ist eine Voraussetzung für Validität.
Eine Messung kann reliabel sein, ohne valide zu sein (z. B. ein schlecht konstruierter Test kann konsistent falsche Ergebnisse liefern).
Eine Messung kann nicht valide sein, wenn sie nicht reliabel ist.
