Quantitative Forschungsansätze Flashcards

1
Q

Besonderheiten quantitativer Forschungsansätze

A

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

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Q

Quantitative Forschungsansätze verfolgen die Idee, die Wirklichkeit in irgendeiner Form messbar abzubilden.

A

mittels großer Stichproben, das Ziel, Hypothesen zu testen und zu veri- bzw. falsifizieren.

wesentlich ‚zahlenlastiger‘ sind und statistisches Know-how erfordern.

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3
Q

Qualitative Forschung versucht, erstmalige Einblicke in bestimmte Bereiche zu schaffen und Forschungsbereiche erstmalig zu erschließen

A

Qualitative Forschung versucht, erstmalige Einblicke in bestimmte Bereiche zu schaffen und Forschungsbereiche erstmalig zu erschließen

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4
Q

Qualitative Forschung versucht, erstmalige Einblicke in bestimmte Bereiche zu schaffen und Forschungsbereiche erstmalig zu erschließen

A

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.

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5
Q

Die Objektivität

A

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

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6
Q

Die Reliabilität

A

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

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7
Q

Die Validität

A

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

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8
Q

Ausgewählte quantitative Erhebungsformen

A

Befragung

Beobachtung

Experiment

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9
Q

Befragung

A

quantitativen Forschungsprozess die häufigste Erhebungsform.

Grad der Strukturierung spielt eine erhebliche Rolle

hoher Strukturierungsgrad

-um möglichst vergleichbare, valide und reliable Ergebnisse erzielen zu können

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10
Q

mündlichen Befragung

A

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

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11
Q

telefonische Befragungen

A

wenn persönliche Befragung zu aufwendig

weniger zeitintensiv

Risiko, Bias

geographisch verteilten Gruppe einfacher durchführbar sind.

strukturierter Frageböge

10-15min

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12
Q

Die schriftliche Befragung

A

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

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13
Q

Die Online-Befragung

A

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. (

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14
Q

Unter einer quantitativen Beobachtung wird

A

„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.

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15
Q

Formen der Beobachtung sind etwa:

A

„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.

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16
Q

Experiment

A

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

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17
Q

Feldexperiment

A

natürlichen Umgebung

mangelt es häufig an Kontrollund Aufzeichnungsmöglichkeiten aller Elemente im Forschungsprozess

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18
Q

Laborexperiment

A

künstlichen Umfeld.

sind intersubjektiv gut nachvollziehbar

teilweise realitätsfern

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19
Q

in puncto Designs von Experimenten kann ebenfalls eine Unterscheidung getroffen werden.

A

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

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20
Q

Das experimentelle Design

A

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

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21
Q

Quasiexperimentelle Designs

A

keine Randomisierung

zb.wenn Studienteilnehmer nach ihrer Quali eingeteilt werden

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22
Q

Vorexperimentelle Designs

A

keiner Einteilung in Gruppen,

Beobachtungen und experimentellen Stimuli

z. B. das Abhalten einer Informationsveranstaltung im Vorfeld sein

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23
Q

Ex-post-facto-Design

A

Hier erfolgt die Zuweisung zur Versuchsgruppe erst nach der experimentellen Veränderung

Messungen vor der Veränderung werden nicht durchgeführt.

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24
Q

Ex-ante-Design

A

Wie der Name vermuten lässt, wird die Zuweisung zur Experimentalgruppe bereits vor der experimentellen Veränderung durchgeführt

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25
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
26
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 )
27
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 )
28
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.
29
Varianzanalyse
F- test. test zweier reeller Variablen zu einander Sind die Schwankung der Aktien in Amerika gleich den deutschen Aktien
30
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.
31
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
32
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
33
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)
34
Die Formulierung der Fragen
offene Fragen vermeiden (subjektive Antwort) geschlossene Fragen, Antwortmöglichkeiten vorgeben eigener Fragebogen, n Pre-Test zur Prüfung von Validität und Reliabilität
35
Bei geschlossenen Fragen ist nach Berger-Grabner (2016, S. 195) außerdem beachtlich:
36
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
37
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
38
Gütekriterien in Fragebögen
Die Testung eines Fragebogens auf Validität kann mittels Cronbach’s Alpha erfolgen.
39
Grundgesamtheit und Stichproben
Parameter „Definition der Grundgesamtheit, Total- oder Stichprobenerhebung, Stichprobenumfang.“ (Berger-Grabner, 2016, S. 201)
40
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
41
Voll- vs. Teilerhebung
nur dann wenn Grundgesamtheit sehr klein und überschaubar Die einzige, regelmäßig durchgeführte Totalerhebung ist die Volkszählung.
42
Sampling-Methoden und Repräsentativität
Kriterien, bei der Stichprobenauswahl ,sind die Repräsentativität der Stichprobe Auswahl der Sampling-Methode im Hinblick auf das Design
43
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
44
Purposive Sampling
Stichprobe abgestimmt auf den jeweiligen Forschungszweck gewählt wird.
45
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
46
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
47
Aufzählung der Zugänge zum Purposive Sampling
48
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
49
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
50
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
51
Multi-Stage-Cluster-Sampling
für große Einrichtungen und Organisationen, Die Anzahl wird im Vorfeld festgelegt. Methode relativ unkompliziert Steuerberater-Scherpunkte-Umgründung-Mitarbeiter
52
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
53
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
54
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
55
Die Arten des ‚Non-Probability Samplings‘
Convenience Sampling Quota Sampling – Quotenstichprobe
56
Convenience Sampling
Gelegenheitsstichprobe, die zum Forschungszeitpunkt verfügbare Personenanzahl zu einer Thematik eingeschlossen wird schwache Sampling-Methode Selection-Bias‘ in der Diskussion Erwähnung finden.
57
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
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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
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