Quantitative Forschungsansätze Flashcards
Besonderheiten quantitativer Forschungsansätze
Quantitative Forschungsansätze verfolgen die Idee, die Wirklichkeit in irgendeiner Form messbar abzubilden.
mittels großer Stichproben, das Ziel, Hypothesen zu testen und zu veri- bzw. falsifizieren.
wesentlich ‚zahlenlastiger‘ sind und statistisches Know-how erfordern.
Qualitative Forschung versucht, erstmalige Einblicke in bestimmte Bereiche zu schaffen und Forschungsbereiche erstmalig zu erschließen
Quantitative Forschungsansätze verfolgen die Idee, die Wirklichkeit in irgendeiner Form messbar abzubilden.
mittels großer Stichproben, das Ziel, Hypothesen zu testen und zu veri- bzw. falsifizieren.
wesentlich ‚zahlenlastiger‘ sind und statistisches Know-how erfordern.
Qualitative Forschung versucht, erstmalige Einblicke in bestimmte Bereiche zu schaffen und Forschungsbereiche erstmalig zu erschließen
Qualitative Forschung versucht, erstmalige Einblicke in bestimmte Bereiche zu schaffen und Forschungsbereiche erstmalig zu erschließen
Qualitative Forschung versucht, erstmalige Einblicke in bestimmte Bereiche zu schaffen und Forschungsbereiche erstmalig zu erschließen
sind von größerer Bedeutung als in qualitativen Ansätzen
qualitativen Ansätzen
geht es um Objektivität und Datensättigung
quantitative Studien
wird vor allem Reliabilität und Validität gemessen.
Die Objektivität
quantitative Arbeiten durch einen unabhängigen Dritten wiederholbar sein
Wiederholbarkeit
Dementsprechend genau sollte die Beschreibung der Methodik – vor allem in Hinblick auf Datensammlung, -auswertung und -analyse erfolgen
Die Reliabilität
Unter Reliabilität wird „das Ausmaß, in dem ein Erhebungsinstrument bei wiederholten Datenerhebungen unter gleichen Bedingungen und bei denselben Probanden das gleiche Ergebnis erzielt“ verstanden
Fragebogen, oder aber auch auf die Studie insgesamt bezogen sein
Es geht lediglich darum, dass bei wiederholten Messungen dasselbe Ergebnis geliefert wird
Die Validität
inwieweit ein Erhebungsinstrument die Variable misst, die es zu messen vorgibt
Ein Test ist dann valide, wenn er genau das misst, was er messen soll, und nichts anderes
z.b Körperwaage
Ausgewählte quantitative Erhebungsformen
Befragung
Beobachtung
Experiment
Befragung
quantitativen Forschungsprozess die häufigste Erhebungsform.
Grad der Strukturierung spielt eine erhebliche Rolle
hoher Strukturierungsgrad
-um möglichst vergleichbare, valide und reliable Ergebnisse erzielen zu können
mündlichen Befragung
meist Interviews eingesetzt
der direkte Kontakt bewirkt eine relativ hohe Rücklaufquote
Interviewpartner der Befragung bereits im Vorhinein zustimmen
Missverständnisse können ausgeschlossen werden ,Validität des Erhebungsinstrumentes erhöht
Nachteilig hoher Aufwand
Quantitative Studien arbeiten meist mit Stichproben um 100+,erheblicher Aufwand für den Forscher
persönliche Befragung möglicherweise nicht immer ehrliche Antworten gegeben werden,sozial unerwünscht
Risiko eines Interviewer-Bias
telefonische Befragungen
wenn persönliche Befragung zu aufwendig
weniger zeitintensiv
Risiko, Bias
geographisch verteilten Gruppe einfacher durchführbar sind.
strukturierter Frageböge
10-15min
Die schriftliche Befragung
klassische Erhebungsmethode,
durch den Einsatz von Online-Umfragen mehr und mehr an Bedeutung verliert
Forscher kann nicht direkt in den Erhebungsprozess einwirken
Fragebogen muss transparent und verständlich sein
Deckblatt erforderlich sowie eine Instruktionsseite
Je besser das Erhebungsinstrument ausgestaltet ist, desto besser werden die Antworten ausfallen
postal oder persönliche Übermittlung
Interviewer-Bias kann gänzlich ausgeschlossen werden
Nachteilig, läuft unkontrolliert ab
Rücklaufquote , wie viel Zeit für Fragebögen
Durch die Angst der Teilnehmer auf persönliche Rückschlüsse , weniger Angaben
Die Online-Befragung
ersetzt zunehmend die postalische Befragung
Softwaretools wie Limesurvey oder Surveymonkey
eine breite und häufig geographisch verteilte Personengruppe erreicht wird
geringer Aufwand , rasches Ergebniss
Rücklauf innerhalb von zwei Wochen bei ungefähr 80 Prozent liegen kann, Berger Grabner
durch vielzahl an Online Befragungen nimmt diese aber deutlich ab
Vorteil,Softwaretools über Exportfunktionen für die weitere Verwendung in SPSS verfügen, sodass es nicht notwendig ist, diese Daten manuell einzulesen. (
Unter einer quantitativen Beobachtung wird
„das systematische Erfassen, Festhalten und Deuten von Verhalten zum Geschehenszeitpunkt“ verstanden. (Berger-Grabner, 2016, S. 165
standardisiert ablaufen
intersubjektiv überprüfbar sein
so wird auch bei einem Interview beobachtet
eignet sich für einen Methodenmix aus qualitativem und quantitativem Forschungsansatz.
Formen der Beobachtung sind etwa:
„Die aktive bzw. passive Beobachtung,
die Feld- vs. Laborbeobachtung,
die offene vs. verdeckte Beobachtung,
die Selbst- vs. Fremdbeobachtung.
Teilweise werden Videoaufnahmen durchgeführt, um den Ablauf kontrolliert und nachprüfbar gestalten zu können.
Experiment
am Beginn steht eine Hypothese , veri- bzw. falsifizieren
Es werden also vermutete Ursachen oder Bedingungen manipuliert, um einen Effekt bzw. eine Wirkung nachweisen zu können.
Labor- Feld und Quasi-Experimente, die eine Mischung aus Feld- und Laborexperimenten darstellen, unterschieden
Feldexperiment
natürlichen Umgebung
mangelt es häufig an Kontrollund Aufzeichnungsmöglichkeiten aller Elemente im Forschungsprozess
Laborexperiment
künstlichen Umfeld.
sind intersubjektiv gut nachvollziehbar
teilweise realitätsfern
in puncto Designs von Experimenten kann ebenfalls eine Unterscheidung getroffen werden.
Der Vorteil, ein Design zu wählen, ist, dass die Güte der Studie vergrößert werden kann
Das experimentelle Design
Quasiexperimentelle Designs
Vorexperimentelle Designs
Ex-post-facto-Design
Ex-ante-Design
Das experimentelle Design
mindestens zwei Gruppen vorhanden
zufällige Zuweisung der Versuchspersonen zu den Versuchsgruppen
das Vorhandensein einer manipulierbaren, unabhängigen Variablen sind Bedingungen
werden häufig in der Medizin oder Psychologie verwendet
in Form von RCT-Studien – randomisiert kontrollierte Studien – eingesetzt
Randomisierung bedeutet dabei, dass die Teilnehmer zufällig einer Gruppe zugeteilt werden
Placebo/Medikament
Quasiexperimentelle Designs
keine Randomisierung
zb.wenn Studienteilnehmer nach ihrer Quali eingeteilt werden
Vorexperimentelle Designs
keiner Einteilung in Gruppen,
Beobachtungen und experimentellen Stimuli
z. B. das Abhalten einer Informationsveranstaltung im Vorfeld sein
Ex-post-facto-Design
Hier erfolgt die Zuweisung zur Versuchsgruppe erst nach der experimentellen Veränderung
Messungen vor der Veränderung werden nicht durchgeführt.
Ex-ante-Design
Wie der Name vermuten lässt, wird die Zuweisung zur Experimentalgruppe bereits vor der experimentellen Veränderung durchgeführt
Ausgewählte quantitative Analyse- bzw. Auswertungsformen
Nach der Datenerhebung erfolgt die Datenauswertung.
Computerprogrammen wie SPSS oder R durchgeführt
R ist komplexer aber kostenlos
Datenerhebung übersichtlich darstellen
Relationen zwischen Daten aufzeigen
Letztlich soll eine zuvor aufgestellte Hypothese verworfen oder beibehalten werden.
Statistik muss verstanden werden für den Prozess an sich
Univariate Auswertungen
Uni = 1
variate = variable
Das Ergebnis ist abhängig von nur eine Variable
Y (Ergebnis ) = 2*x ( x = Univariate )
Die Verteilung der Univariate muss angeschaut werden ob sie eine Gaussche Glockenform besitzt denn dann ist sie normalverteilt und wenn eine Variable normalverteilt ist können wir die meisten statistischen Formeln anwenden.
Die Univariate-Analyse ist der erste Schritt
Darstellungsformen sind:
absolute- und relative Häufigkeit
Modus ( häufigste Ausprägung )
Median ( alternativer mittelwert 123= 2 ist Median)
Mittelwert ( 1+2+3= 6/3 = 2 )
Bivariate Auswertungen
Die Analyse von Beziehungen zwischen zwei Variablen
Y = ax + bx ( Analyse zwischen ax und bx )
Hypothesen auf ihre Gültigkeit zu überprüfen
die Kontingenzanalyse ( untersuchung zweier variablen )
Abhängigkeit zwischen nominal skalierten Variablen
müssen eine deskriptive Abhängigkeit dargestellen
die Korrelationsanalyse ( abhängigkeit zweier variablen )
die Regressionsanalyse ( analyse abhängige Variable Y mit unabhängige variable X )
R² = test einer reellen Variable mit einer hypothetischen variable.
sind 50T Eur viel im vergleich zu einem 50T Eur Sportwagen
Vergleich zwischen erwarteten und beobachteten Häufigkeiten möglich.
Varianzanalyse
F- test. test zweier reeller Variablen zu einander
Sind die Schwankung der Aktien in Amerika gleich den deutschen Aktien
Korrelationsanalyse
Stärke eines linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen untersucht. Linear ist eine Linie in einem Koordinatensystem.
Der Wertebereich liegt von -1 bis +1
+1 Die zwei aktien schwanken exact auf den Cent genau gleich
0 Die zwei Aktien haben keinen statistischen Zusammenhang
-1 Die zwei Aktien schwanken exakt andersrum auf den Cent genau
Bis 0,5 ist von einer geringen Korrelation auszugehen, ab 0,7 wird von einer mittleren und ab 0,9 von einer hohen Korrelation gesprochen.
Regressionsanalyse
Wir messen Y mit einem X oder mehrere Xen
Univariate : Y= 2*x 1 variable
Bivariate: Y = Ax+bx 2 variable
Multivariate: Y= Ax+Bx+Cx ab 3 Variablen
Man kann die Abhängigkeit zu den Variablen untereinander messen mit R²
Einführung in die Fragebogenentwicklung
Gütekriterien der Reliabilität und der Validität
Fragebogeninhalt,
Fragenformulierung,
Fragebogenlayout,
Stichprobenumfang und Zusammensetzung
Art der Befragung (telefonisch, persönlich, schriftlich, online). (Berger-Grabner
Der Inhalt eines Fragebogens
Forschungs-)Ziele bzw. Hypothesen formulieren, später können Fragen entstehen
Hypothesen sollen als „wenn-dann“-und „je-desto“-Formulierungen ausfallen
Erste präsentierte Frage ist wichtig,
weitere Fragen logisch aufbauen
klare Struktur
Fragen einbauen um die Ehrlichkeit des Befragten zu prüfen, Kontroll oder Wiederholungsfragen
komplexe mit einfachen Fragen mischen
soziodemografische Daten (Alter, Geschlecht ,Beruf) am Berginn oder Ende eines Fragebogens(am Ende bei komplexen Daten)
Die Formulierung der Fragen
offene Fragen vermeiden (subjektive Antwort)
geschlossene Fragen, Antwortmöglichkeiten vorgeben
eigener Fragebogen, n Pre-Test zur Prüfung von Validität und Reliabilität
Bei geschlossenen Fragen ist nach Berger-Grabner (2016, S. 195) außerdem beachtlich:
Das Layout eines Fragebogens
Layout entscheidend wie hoch Rücklaufquote ist
layout und Abfolge der Fragen müssen stimmen
Klare Gliederung und übersichtliches layout
ohne Informationsveranstaltung im Vorfeld , Einführungsseite
Inhalt, Aufbau, Datenschutz, Hintergrund etc.
sensible Daten , sollte auch ein Verweis im Hinblick auf die Datenverarbeitung erfolgen
Skalierungen in Fragebögen
Antwortmöglichkeiten werden skaliert dargestellt
erleichtert das einspeisen der Daten
garantiert eine korrekte Beantwortung der Fragen
anhand einer Nominalskala werden nominale Daten gemessen
Mithilfe von Ratingskalen kann etwa auf einer Skala von 1 bis 10 der Zustimmungsgrad ausgedrückt werden
Ordinalskala
Die verbale Skala, wenn bestimmte Skalenpunkte verbal und nicht numerisch benannt werden solle
Gütekriterien in Fragebögen
Die Testung eines Fragebogens auf Validität kann mittels Cronbach’s Alpha erfolgen.
Grundgesamtheit und Stichproben
Parameter
„Definition der Grundgesamtheit, Total- oder Stichprobenerhebung, Stichprobenumfang.“ (Berger-Grabner, 2016, S. 201)
Grundbegriffe
Sample
„Die Stichprobe wiederum ist eine Auswahl von Elementen der Grundgesamtheit.
sie soll so gewählt sein das sie möglichst repräsentativ (stellvertretend) für die zugrunde liegende Population ist
Ziel der Stichprobenauswahl
so zu wählen, dass davon auf die gesamte Population geschlossen werden kann
Sampling-Methoden klar und nachvollziehbar dokumentieren
Voll- vs. Teilerhebung
nur dann wenn Grundgesamtheit sehr klein und überschaubar
Die einzige, regelmäßig durchgeführte Totalerhebung ist die Volkszählung.
Sampling-Methoden und Repräsentativität
Kriterien, bei der Stichprobenauswahl ,sind die Repräsentativität der Stichprobe
Auswahl der Sampling-Methode im Hinblick auf das Design
Sampling in qualitativer Forschung
In qualitativen Forschungsarbeiten fällt die Stichprobe, häufig kleiner aus.
Je nach gewählter Methode entscheidet sich die Stichprobengröße erst definitiv im Laufe der Untersuchung.
Grounded Theory
steht im Vordergrund, das Ziel bzw. die Bedeutung von Phänomenen zu erforschen
nicht so sehr die Stichprobe
Die Methoden, die daher zum Einsatz kommen, sind meist zweckgebunden
Purposive Sampling
Stichprobe abgestimmt auf den jeweiligen Forschungszweck gewählt wird.
theoretical sampling‘
basiert auf Glaser und Strauss
„the process of data collection for generating theory whereby the analyst jointly collects, codes and analyzes his data and decides what data to collect next and where to find them, in order to develop his theory as it emerges
sind für Forschungsarbeiten mit Grounded Theory von Bedeutung
es wird dem Forscher überlassen wie er sweine Stichprobe letztlich zieht um eine Theorie bilden zu können
das ‚convenience
bzw. snowball sampling‘ unterschieden.
beim Schneeball-Sampling wird eine Person befragt und von dieser gelangt man zur nächsten und übernächsten
alternativ wird eine Gruppe gewählt
‘Convenience Sampling’, also einer Gelegenheitsstichprobe.
Sie ist die schwächste Sampling-Methode
Aufzählung der Zugänge zum Purposive Sampling
Repräsentativität von qualitativen Stichproben
Sampling-Methoden in qualitativen Ansätzen bergen immer die Gefahr eines ‚Sampling-Bias
Selection Bias‘
Datensättigung,gesamten Forschungsfrage keine neuen Ansätze mehr in den Antworten auftauchen
für Masterarbeiten mindestens 8Personen befragen , damit überhaupt relevante Aussagen getroffen werden können
Sampling in quantitativer Forschung
wesentlich systematischer und mathematischer als bei qualitativen Ansätzen.
Quantitative Stichproben sind um ein Vielfaches größer
bereits vor der Untersuchung klar festgelegt.
Das Ziel ist die Repräsentativität der Stichprobe
Vorfeld Poweranalyse , groß genug um repräsntative Ergebnisse
Arten des ‚Probability Sampling
Diese Sampling-Methode basiert auf der zufälligen Auswahl einer Stichprobe.
Jeder in der Grundpopulation hat daher dieselbe Chance ‚gezogen‘ zu werden
Simple Random Sampling – Die Zufallsstichprobe
Systematic Sampling
Stratified Random Sampling
Multi-Stage-Cluster-Sampling
Methode relativ unkompliziert
Multi-Stage-Cluster-Sampling
für große Einrichtungen und Organisationen,
Die Anzahl wird im Vorfeld festgelegt.
Methode relativ unkompliziert
Steuerberater-Scherpunkte-Umgründung-Mitarbeiter
Stratified Random Sampling
die Stichprobe in einzelne Eigenschaften (strata), z. B. nach Alter, Geschlecht oder Abteilung in einer Firma, unterteilt
adurch wird sichergestellt, dass durch Definition der ‚Strata‘ eine Abdeckung innerhalb des gesamten Unternehmens im Hinblick auf diese Eigenschaften erfolgen
Problematisch da die einzelnen gebildeten Gruppen nicht vergleichbar sind, weil die Gruppengrößen stark variieren kann
Systematic Sampling
abwandlung der Zufallsstichprobe
nur dann herangezogen werden, wenn eine Liste der Gesamtpopulation vorhanden ist
erste Person zufällig , nächste Person anhand eines zuvor festgelegten Intervalls
Simple Random Sampling – Die Zufallsstichprobe
einen Rahmen der möglichen Teilnehmer festzulegen
durch z.B einkreisen von bestimmten Namen
Gefahr: ist die Person repräsentativ
Ergebnisse können auf Zufall basieren
zeitintensiv
Die Arten des ‚Non-Probability Samplings‘
Convenience Sampling
Quota Sampling – Quotenstichprobe
Convenience Sampling
Gelegenheitsstichprobe,
die zum Forschungszeitpunkt verfügbare Personenanzahl zu einer Thematik eingeschlossen wird
schwache Sampling-Methode
Selection-Bias‘ in der Diskussion Erwähnung finden.
Quota Sampling – Quotenstichprobe
Dabei wird die Stichprobe in Subpopulationen (strata) unterteilt
um Repräsentativität der Subgruppen zu erhalten
Dadurch wird sichergestellt, dass zumindest aus allen Subgruppen Personen einbezogen werden und damit eine einseitige Betrachtung unterbleibt
Repräsentativität von quantitativen Stichproben
Die Aussagekraft von quantitativen Stichproben kann zuverlässig mittels Power-Analyse gemessen werden, wobei hierzu spezifische Daten vorliegen müssen
Für Masterarbeitenähnliche Studien zur Thematik heranzuziehen
zu untersuchen, inwieweit die Stichprobengröße ausreichend gewählt wurde
. Daraus können Rückschlüsse für die eigene Forschung gezogen werden
Wichtig ist jedoch auch in Abschlussarbeiten, dass eine möglichst hohe Rücklaufquote angestrebt wird
Stichprobe so ziehen das möglichst viele Fragebögen retouniert werden
Die Stichprobe sollte daher eher größer gewählt werden, weil die Rücklaufquote nie bei 100%t liegt
