Quantitative Forschung 1.Hälfte

Question 1

was ist ein klassischer Forschungsablauf in der quantitativen Forschung

Answer 1

Theorie-> Fragestellung-> Hypothese-> (inferenz-)statistische Überprüfung-> Fals- oder Verifizieren

Question 2

was bedeutet die Nullhypothese HO

Answer 2

Behauptung, dass zwischen zwei Datensätzen/ Variablen, die analysiert werden, kein Unterschied/Zusammenhang/ Beziehung besteht

Question 3

Alternativhypothese H1

Answer 3

stellt die gegensätzliche Vermutung dar

Question 4

Zusammenhangshypothese

Answer 4

es gibt Zusammenhang/Korrelation zwischen zwei Variablen, es wird aber nicht gesagt, ob dieser Zusammenhang positiv oder negativ ist

Question 5

Unterschiedshypothese

Answer 5

werden verwendet, wenn Unterschiede zwischen Gruppen postuliert werden -> z.B Männer geben durchschnittlich mehr Geld für Essen aus als Frauen

Question 6

Erkundungsexperiment

Answer 6

Ausnhame. wird verwendet wenn es noch keine Theorien in dem Bereich gibt. Neue Hypothesen aufgestellt werden

Question 7

4 Phasen eines empirisch-wissenschaftlichen Vorgangs

Answer 7

1. Erkundungsphase
2. Theoretische Phase
   3.Planungsphase
   4.Empirische Untersuchung

Question 8

was passiert in der Erkundungsphase

Answer 8

• Literatursuche
• Kontakt zu anderen Forschungsgruppen mit selbem Problem
• wissenschaftlicher Status? Neuland?

Question 9

was passiert in der Theoretischen Phase

Answer 9

• Richtigkeit der Theorie durch wiederholte Konfrontation der Realität zu prüfen
• Theoretische Annahme im Kopf muss durch empirisches Forschen geprüft werden
• Theorie muss falsifizierbar sein

Question 10

manifestes Merkmal

Answer 10

= direkt beobachtbar, meist leicht erfassbar -> Geschlecht, Körpergröße, Gewicht…

Question 11

latente Merkmale

Answer 11

indirekt erfassbar, da hypothetische Konstrukte (z.B Persönlichkeitseigenschaften, Lernerfolg)
-Es wird von manifesten Merkmalsausprägungen auf latente Merkmale geschlossen

Question 12

operationalisierung

Answer 12

= Ein latentes Merkmal in messbares manifestes Merkmal zu wandeln, also der Prozess theoretische Konstrukte messbar zu machen
-3. latente Variablen werden operationalisiert, um sie messbar zu machen (z.B. Persönlichkeitsfragebögen, Klausuren) -> Messung durch Indikatoren
-> Operationalisierung, damit experiment bei Wiederholung ähnliche Ergebnisse liefert

Question 13

Planungsphase

Answer 13

• Wenn aus Theorie Fragestellung und Hypothesen formuliert wurden muss geschaut werden welche Variablen erhoben und untersucht werden

Question 14

variable vs. Konstante

Answer 14

-Variable= mindestens zwei Merkmalsausprägungen
-Konstante= nur eine konstante Ausprägung
-Aus Variable z.B Geschlecht kann Konstante werden indem nur eine Merkmalsausprägung untersucht, wird z.B Frauen

Question 15

Diskrete vs. Kontinuierliche Variable

Answer 15

-Diskret= z.B Kreuz bei Wahl oder Diagnose, entweder man bekommt Diagnose oder nicht (Schubladendenken), obwohl es eigentlich kontinuierlich ist
-Kontinuierlich= z.B Körpergröße

Question 16

Unabhängige und abhängige Variablen

Answer 16

Def: aV
* Variable, deren Veränderung die Wirkung der uV abbilden soll
* Ist messbar
* Z.B Wohlbefinden

Def: uV
* Variable, die vom Untersuchungsleiter verändert wird
* Diskret
* Bei z.B unterschiedlich vielen Burgern

Question 17

Laborstudie

Answer 17

• Kontrolliert
• Randomisiert -> per Zufall zugewiesen
• Konstant halten von Bedingungen
  schwer generalisierbar, dafür Kontrolle der Störvariablen sehr hoch

Question 18

Feldstudie

Answer 18

Feldstudie:
* Immer Quasiexperiment (keine Randomisierung, sondern: Zuordnung in Versuchs- und Kontrollgruppe bereits vorgegeben)
* Natürlich vorkommende Gruppen
* In unserem Sozialwissenschaftlichen Bereich das „häufigste“
* Veränderung in der abhängigen Variable ist nicht direkt auf uV zurückzuführen
* Sollte immer an Störvariablen/Drittvariablen denken
meist generalisiserbar, dafür keine Kontrolle über Störvariablen

Question 19

validität

Answer 19

werden
statistische Methoden richtig angewendet und interpretiert oder
aber: werden die Ergebnisse durch falsche Anwendungen
statistischer Methoden verfälscht
-> wenn validität verletzt-> besteht Gefahr anhand der Studie falsche Schlüsse über reale Zusammenhänge der Stichprobe zu ziehen

Question 20

interne validität

Answer 20

gibt es Störvariablen, die das Ergebniss beeinflussen könnten
-> * Ist interne Validität verletzt, kann nicht mehr davon ausgegangen werden, dass Treatment (Veränderung der uV) den gefundenen Effekt (Veränderung der aV) ausschließlich verursacht hat-> nicht untersuchte Alternativerklärung ist möglich
-> bei Feldstudie kann nicht beeinflussen wie viele Störvariablen, bei Laborstudie schon

Question 21

externe Validität

Answer 21

können die Ergebnisse veralgemeinert/generalisiert werden? je größer die externe validität, desto größer die Generalisierbarkeit
kann bei Feldstudie generalisieren, bei Laborstudie eher weniger

Question 22

Konstruktvalidität

Answer 22

wenn die Konstruktvalidität (z.B Fragebogen zur sozialen Kompetenz) gefährdet ist (misst nicht das richtige) kann nicht merh davon ausgegangen werden, dass über gemessene Variable das theorethische Konstrukt erfasst wurde

Question 23

Reliabilität

Answer 23

misst den Grad der Exaktheit /Genauigkeit der untersuchten Merkmale
-> ist relabel wenn bei wiederholtem Messen geliche Ergebniss bekommt
-> oder verschiedene Forscher das gleiche Ergebniss bekommen
-» steigt mit dem Grad der Standardisierung

Question 24

Norminalskala

Answer 24

Einer Kategorie kann lediglich ein Name zugeordnet werden
-> Mögliche Aussagen:
Jochen ist männlich
aber nicht weiblich
männlich ≠ weiblich.

Question 25

Ordinalskala

Answer 25

Es kann eine Rangreihe verschiedener Werte gebildet werden
-»Lebenszufriedenheit von 1-3. Wer erlebt sich zufriedener

Question 26

Intervalskala

Answer 26

Die Intervalle zwischen den Werten sind bestimmbar
-> Korpertemperatur-> Der Termperaturabstand zwischen 2 sachen ist größer als zwischen anderen 2

Question 27

Verhältnisskala

Answer 27

Es gibt einen absoluten Nullpunkt.
Daher können die Werte in ein Verhältnis zueinander gesetzt werden
-» Jemand reagiert doppelt so schnell als jemand anderes

Question 28

Welche Bereiche umfasst die deskriptve Statistik?

Answer 28

1. Häufigkeiten und Kategorien
2. Maße der zentralen Tendenz
3. Maße der Dispersion

Question 29

Wie kann häuigkeit dargestllt werden

Answer 29

prozentuale Häufigkeit z.B 12 %
Häufigkeit (wie oft kommen einzelne Kategorien vor) z.B 3 mal
kumulierte Häufigkeit z.B wäre 36%

Question 30

Bildung von Kategorien bei Häufigkeiten

Answer 30

hilft zur Vereinfachung
* Sollten sich nicht überlappen,
keine Lücken lassen,
gleiche Kategorienbreite hier:6,
außer Randkategorie (wäre dann offene Kategorien) hier >12

Question 31

Maße der zentralen Tendez

Answer 31

umfasst:
Modalwert
Medianwert
Median
Mittelwert

Question 32

Der Medianwert

Answer 32

Teil geordnete Reihe der Werte in die oberen und unteren 50% auf
-> es liegen gleich viele Fälle über dem Medianwert wie unterhalb
-»bei ungeraden Zuerst die Reihe ordnen, dann:
Anzahl der Probanden + 1 geteilt durch zwei. Da ist der Medianwert!
-» bei geraden: Auch hier bilden wir zunächst eine geordnete Reihe. Dann N / 2 Das ist der Wert an der 4. Stelle. Also 172 Dann N / 2 +1 das ist der Wert an der 5. Stelle. Dann bilden wir den Mittelwert aus 172 und 180. Der Medianwert in unserem Beispiel ist also:176

Question 33

besonderheiten des Medianwerts

Answer 33

mindestens Ordinalskalenniveau (also keine Nominalskala)
-robust gegen Extremwerte (egal wie sich die Extremwerte ändern, es bleibt bei dem Median)

Question 34

modalwert

Answer 34

bezeichnet die Merkmalsausprägungen mit den meisten Elementen -> stabil gegenüber Extremwerten. können machmal auch mehrere sein
kann bei jedem Skalenniveau verwendet werden

Question 35

der Mittelwert

Answer 35

Die summer aller Messwerte geteilt durch die Anzahl der Probanden
-Ist gegenüber Extremwerten empfindlich
* Mindestens Intervallskalenniveau (häufig aber bereits bei
Ordinal angewendet – vgl. z.B. Durchschnittsnoten bei
Aufsätzen)

Question 36

Maße der Dispersion

Answer 36

Auskunft über die Variabilität einer Verteilung:
„Wie sehr streuen die Werte?“

Question 37

Die Variationsbreite

Answer 37

auch: der Range, die Spannbreite
Def: bei kontinuierlichen Daten umfasst der Range (die Variationsbreite) die Größe des
Intervalls, in dem die Werte der Stichprobe liegen.
Also: Max.Wert – Min.Wert (sozusagen wie ziel Variation gibt es in den Ergebnissen)

Question 38

Varianz

Answer 38

Die Varianz ist die Summe der quadrierten Abweichungen der einzelnen
Messwerte vom Mittelwert geteilt durch den Strichprobenumfang.

Also: Jeweils die einzelnen Abweichungen vom Mittelwert quadriert.
Diese aufaddiert und schließlich durch die Anzahl der Messwerte dividiert.
Schaue wie weit ist etwas vom Mittelwert entfernt und quadriere es und mach das mit jederm Punkt

Question 39

Standardabweichung (SD)

Answer 39

Berechnet sich aus der Quadratwurzel der Varianz, ist somit „leichter“ zu interpretieren
Also: SIe ist die gemittelte Abweichung der Einzelwerte vom Mittelwert
-> Also: Je größer die Varianz und die Standardabweichung, desto
mehr streuen die Werte, desto weiter liegen Sie auseinander,
desto weniger homogen liegen sie um einen Mittelwert herum

Question 40

Inferenzstatistik

Answer 40

 Schlussfolgernde Statistik
 Ergebnisse der Stichprobe auf Population zu generalisieren
 Während deskriptive Statistik nur Aussage über Stichprobe macht

Question 41

die Nullhypothese H0

Answer 41

Es gibt keinen Unterschied zwischen zwei Gruppen bzw. keinen
Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen in einer Population. In der untersuchten Stichprobe
kann dieser Zusammenhang oder dieser Unterschied zwar auftreten, er ist aber nur zufällig
entstanden.

Question 42

Die Alternativhypothese

Answer 42

Es gibt einen Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen bzw.
es gibt einen Unterschied zwischen zwei Gruppen.
Der in der Stichprobe gefundene Zusammenhang oder Unterschied gilt auch für die Population.