Konzeptspezifikation, Operationalisierung, Mess- und Skalenniveaus (3)

Question 1

Korrespondenzregeln (mit Beispiel)

Answer 1

Hypothese: Liebe macht glücklich.

Konzept 1: Liebe
→ Operationalisierung
- Indikator 1: Jemand sagt, er sei verliebt
- Indikator 2: Jemand strebt nach Partnerschaft

Konzept 2: Glück
→ Operationalisierung
- Indikator 1: Jemand sagt, er sei glücklich
- Indikator 2: Jemand lächelt viel

Question 2

Theoretische Begriffe (Konzeptspezifikation)

Answer 2

bezeichnen Konzepte und sind nicht direkt beobachtbar

Question 3

Hypothesen (Konzeptspezifikation)

Answer 3

in ihnen ist formuliert, wie Konzepte miteinander zusammenhängen

Question 4

Operationalisierung durch Korrespondenzregeln

Answer 4

für die Konzepte werden empirisch messbare Indikatoren gefunden, die mit Konzepten korrespondieren

Question 5

Konzeptspezifikation

Answer 5

Konzeptspezifikationen sind reine theoretische Erörterungen über die verschiedenen Aspekte des Begriffs → Nominaldefinitionen

Es sollen die Konzepte erfasst werden und keine reinen Begriffe

Question 6

Konzepte Definition

Answer 6

weit gefasste, vage Vorstellungen

Question 7

Konzeptdimensionen Definition

Answer 7

man erfasst, welche Gegenstandsbereiche
bzw. -dimensionen man meint

Question 8

Konstrukte Definition

Answer 8

konkreter als Konzepte, sind über Indikatoren messbar

Question 9

Operationalisierung Definition

Answer 9

(Mess-)Anweisungen, wie die Eigenschaften, für die man sich bei einem Objekt des Konzepts interessiert, beobachtbaren Sachverhalten zugeordnet werden kann,
i.e. “messbar” gemacht werden kann (Indikatoren)

Bsp. Konzept “Prominenz” → Bekanntheit einer Person unabhängig von ihrer politischen bzw. wirtschaftlichen Macht

Question 10

Begriff der Messung

Answer 10

Messen: ein Vorgang, der einem empirischen Relativ ein numerisches Relativ nach festgelegten Regeln zuordnet.

Wichtig: Messung ist strukturgetreue Abbildung
→ Ordnung im numerischen Relativ muss der Ordnung im empirischen Relativ entsprechen (kleine Zahl für klein, große Zahl für groß)

Question 11

empirische Relative

Answer 11

Objekte bzw. Merkmalsträger

(das, wofür wir uns interessieren)

Question 12

numerische Relative

Answer 12

Zahlenwerte → wichtig für Quantifizierung

Question 13

Homomorphismus

Answer 13

mehrer Elemente des empirischen Relativs weisen das gleiche numerische Relativ auf (Bsp: 5 Studenten haben die Note 6)

→ nicht eindeutig umkehrbar

(kein Rückschluss von Note auf Student möglich)

Question 14

Isomorphismus

Answer 14

(Unterform des Homomorphismus)

jedes numerische Relativ kann eindeutig einem empirischen Relativ zugeordnet werden (Bsp. Matrikelnummer)

→ ist dadurch umkehrbar

(Rückschluss von Matrikelnummer auf Student ist möglich)

Question 15

Messen (in Bezug zu Morphismus)

Answer 15

Messen ist, wenn eine homomorphe, strukturtreue Abbildung eines empirischen Relativs in ein numerisches Relativ erfolgt ist.

Question 16

Merkmalsträger

Answer 16

/Erhebungseinheiten (EE)

Einheiten, die bestimmte Merkmale mit bestimmten Merkmalsausprägungen aufweisen

→ Personen, Gruppen, Organisationen, Zeitungsartikel, YouTube-Videos

Question 17

Merkmale

Answer 17

/Merkmalsdimensionen/Variablen

Menge an Merkmalsausprägungen, die Merkmalsträger annehmen können

→ Anstellungsverhältnis, politische Orientierung, Beitragstyp, Länge

Question 18

Merkmalsausprägungen

Answer 18

/Variablenausprägungen

Eigenschaften, die en Merkmalsträger für in Merkmal annehmen kann

→ festangestellt oder frei, links, rechts, Filmbeitrag, 500 Wörter

Question 19

manifeste Variablen

Answer 19

direkt messbar (z.B. Körpergröße)

Question 20

latente Variablen

Answer 20

nicht direkt messbar (politische Einstellung) → Indikatoren

Question 21

dichotome Variablen

Answer 21

nur 2 Ausprägungen möglich

(z.B. Geschlechter früher)

Question 22

polytome Variablen

Answer 22

viele Ausprägungen möglich

(z.B. Geschlechter in Berlin)

Question 23

diskrete Variablen

Answer 23

gewisses “Set” an Ausprägungen möglich
(z.B. Haarfarben)

“stepping stones”

Question 24

kontinuierliche Variablen

Answer 24

viele, praktisch unbegrenzte Ausprägungen möglich
(z.B. Nutzungsdauer eines Mediums)

Fahrradtour Anzahl gefahrener Meter

Question 25

Indikatoren Definition

Answer 25

= gemessene Variablen Für die Operationalisierung eines Konstruktes sollen mehrere Indikatoren verwendet werden.

Question 26

Beispiel für Operationalisierung

Answer 26

Konzept: Gewalt Dimensionen: physische Gewalt Indikatoren: Schläge, Verletzungen Variablen: physischer Schaden Ausprägungen & Codeziffern: kein Schaden (0), geringfügiger Schade (1), schwerer Schaden (2)

Question 27

Messinstrument

Answer 27

(Codebuch, Fragebogen, Beobachtungsschema) steht am Ende der Operationalisierung, besteht aus: - Variablen - Variablenausprägungen - numerischen Relativen (z.B. Codes) - Messanweisungen

Question 28

Skalen Definition

Answer 28

homomorphe Abbildung eines empirischen Relativs in ein numerisches Relativ

Question 29

Messniveau der Merkmalsausprägungen

Answer 29

Merkmalsausprägungen als empirisches Relativ können unterschiedliche Qualitäten haben, i.e. Relationen zueinander

Question 30

Skalenniveaus

Answer 30

Je nach Struktur des empirischen Relativs und der Messung unterscheiden sich Mess- bzw. Skalenniveaus

Question 31

Hierarchie der Skalen

Answer 31

Je höher das Skalenniveau, desto genauere Aussagen können gemacht werden und umso mehr mathematische Verfahren können angewandt werden. (Wahl hängt von Forschungsinteresse und Merkmalsträger ab)

Question 32

Nominalskala

Answer 32

(geringster Informationsgehalt) - nur Gleichheit und Unterschied - “Wir wissen nicht, was besser ist”, keine “natürliche Rangordnung” - Bsp. Haarfarbe, Geschlecht

Question 33

Ordinalskala

Answer 33

(mittlerer Informationsgehalt) - mit Rangordnung - mehr oder weniger, höher oder niedriger - Bsp. Noten - Achtung: Abstände zwischen Ausprägungen sind nicht gleich groß und lassen sich nicht quantifizieren

Question 34

metrische Skalen

Answer 34

Intervallskala & Ratioskala (höchster Informationsgehalt)

Question 35

Intervallskala

Answer 35

gleiche Abstände (Intervalle) kein absoluter Nullpunkt, können in + und - Bereich gehen

Question 36

Ratioskala

Answer 36

natürlicher Nullpunkt (z.B. Nutzungsdauer) → Verhältnisaussagen möglich: “A schaut doppelt so viel Netflix wie B”

Question 37

Quasi-metrische Skala

Answer 37

Skalen, die eigentlich Ordinalskalen sind, aber als als metrische Skalen betrachtet werden, damit statistische Verfahren eingesetzt werden können Bsp. Zuordnung: 1 → “trifft überhaupt nicht zu”; … 5 → “trifft voll und ganz zu”