SVW1A Flashcards
Qualitative Methoden
Gib einen Überblick über Qualitative Methoden
- Nicht-empirisch (qualitativ) => einzelnen Sachverhalt verstehen
- Untersuchungsgegenstand wird möglichst detailliert, ganzheitlich und umfassend beschrieben.
- Mit dem qualitativen Vorgehen werden tiefe Einsichten in ein untersuchtes Phänomen erzielt.
- Nur bestimmte Personen werden befragt
Qualitative Methoden
Welche Ansätze gibt es
- Durch Verbalisierung der Erfahrungen werden detaillierte, subjektive und individuelle Erkenntnisse über Handlungen erlangt.
- Induktives Vorgehen = Einzelfälle auf Besonderheiten untersuchen und dann auf allgemeingültige Aussagen schließen.
- Subjektivität! Mensch steht an zentraler Stelle
- Wirklichkeit! Nicht auf Zahlen reduziert sondern Ganzheit wird erhoben
- Kommunikation und Interaktion! Zwischen Forscher und Untersuchten
- Reflexion des Forschers und Subjektivität der Beteiligten! Fließen mit in die Interpretation ein
- Prinzip der Offenheit! Der Untersuchungsgegenstand wird kaum vorstrukturiert => dadurch können nötige Ergänzungen oder Veränderungen vorgenommen werden
- Theoretisches Sampling = Keine Stichproben wie im quantitativen Verfahren sondern die untersuchten Fälle werden bewusst gewählt
- Explorationscharakter = besonders neue Aspekte werden erforscht
Qualitative Methoden werden als „weich“ bezeichnet
Qualitative Methoden
Wie sieht der Zirkuläre Ablauf aus
- Vorverständnis / Auswahl des Verfahrens
- Auswahl der Personen
- Datenauswertung / Theorieentwicklung
- Datenerhebung
Quantitative Methoden
Gib einen Überblick
- Empirisch (quantitativ) => Erfahrungen über Realität sammeln
- Mittels empirischer Methoden werden einzelne Merkmale systematisch mit Zahlenwerten erfasst => Basis für statistische Auswertungen um vorher aufgestellte Hypothesen zu belegen.
- Es werden viele Daten erhoben, zB Befragung von Passanten auf Straße
- Trotzdem werden eher Fragebögen durchgeführt als persönliche Gespräche
Quantitative Methoden
Objektivität – zentrale Rolle:
- Bedingungen (unter denen das untersuchte Phänomen auftritt) kontrollieren
- Störfaktoren eliminieren
- Ziel: allgemeingültiges Gesetz aufstellen
- Dafür nötig: große Zahl von Fällen um eine Verallgemeinerung treffen zu können (soll repräsentativ sein)
- durch hohes Maß an Standardisierung bezeichnet man die quantitative Methode als „hart“ und „starr“.
- Für die Größe der benötigten Stichprobe gibt es eine Berechnungsformel
- Je größer die Stichprobe desto weniger eine prozentuale Ungenauigkeit
Quantitative Methoden
Wie sieht der Lineare Forschungsprozess aus
- Formulierung des Forschungsproblems (Hypothesen)
- Vorbereitung: Auswahl von Verfahren und Personen
- Datenerhebung
- Datenauswertung / Prüfung von Hypothesen
- Berichterstattung (Publikation / Präsentation)
Wenn man bei Schritt Datenerhebung ist, kann man zB nicht zum Fragebogen zurück (um diesen zu ändern weil man draufkommt die falsche Frage gestellt zu haben).
Quantitative Methoden
Welche Methoden gibt es
- Befragung (Fragebogen = quantitativ, Interview = qualitativ)
- Beobachtung (Zeit- und kostenaufwändig, jedoch sehr gewinnbringend)
- Experiment (zur Überprüfung, Gruppen vergleichen zB Medikament oder Placebo)
- Inhaltanalyse (Metaanalyse – Wissenschaftliche Arbeiten und Ergebnisse zusammenfügen)
Welche Qualitätskritieren gibt es beim Fragebogen
Standardisierung (durch vorgegebene Fragen):
- kurze Befragungsdauer
- vergleichbare Antworten
- Reduktion von Fehlern
- höhere Zuverlässigkeit der Antworten
- kostensparend
Interviewerverhalten
- neutral, aber freundlich
- gleichmäßig (Schulung) – keine Beeinflussung der Befragten
Pretest
- Test des Fragebogens vor der tatsächlichen Befragung
- Was war an dem Fragebogen unverständlich
- Verbesserungsvorschläge
- Zeitfaktor kann bestimmt werden
Wie sieht der Aufbau eines Fragebogens aus
- Begrüßung bzw kurze Erläuterung der Zielsetzung der Befragung
- Einstiegsfragen
- Schwerpunktfragen
- soziodemographische Fragen (Geschlecht, Alter, Schulbildung, …)
- Dank für Beantwortung
- Spannung aufbauen – Beantwortung soll Spaß machen, Neugier wecken, …)
- unangenehme Fragen (wenn unbedingt nötig) erst am Schluss (sonst ev Abbruch durch Interviewten)
- keine komplizierten Verzweigungen
Welche Arten von Fragen kann ein Fragebogen haben
Geschlossene Fragen:
- Antwortmöglichkeiten vorgegeben
- Mehrfachantworten möglich?
- einfache Auswertemöglichkeit
Offene Fragen:
- Antwort als freier Text
- Probleme beim Auswerten (vorab Kategorisierung)
- Dichotome Fragen: 2 Antworten (ja / nein; Geschlecht)
- Eingruppierungsfragen: Wertbereich vorgegeben (Altersgruppen / Gehaltsgruppen)
- Skalenfragen Bewertungen (nach Schulnoten, 1-10,)
- Rangordnung bilden (Reihung nach Kriterien nach Wichtigkeit)
- Einfachantworten (zB Familienstand)
- Mehrfachantworten (zB Verkehrsmittel für Weg in die Arbeit)
- Auswahlfragen mit Ergänzungsmöglichkeit: vorgegebene Antwortmöglichkeiten
Wie soll die Formulierung der Fragen sein?
- klar und einfach – keine Schachtelsätze
- Kategorie „Sonstiges“ – Jeder soll Antwortmöglichkeit haben
- Skalen – gerade Anzahl von Antwortmöglichkeiten (um eine Richtung zu bekommen)
- Frage nach Einkommen – Intervalle vorgeben und nicht nach genauen Betrag fragen
- keine Suggestivfragen
Welche Anreize zum Beantworten eines Fragebogens gibt es
- Angebot: Zusendung der Ergebnisse (Fragebogen aber dann nicht mehr anonym)
- Gewinnspiel (schwierig – weg überprüft ob wirklich ein Gewinn gegeben wird?)
- Gutschein
Welche Interviewarten gibt es
- Narratives Interview
- Leitfadeninterview
- Experteninterview
Welche Besonderheiten hat ein Interview
- keine Standardfragen
- keine vorgegeben Antwortmöglichkeiten
- Aufzeichnungsgerät
Welche Phasen hat ein Narratives Interview
- Erklärungsphase: über Funktion und Besonderheiten, um Einwilligung zu erhalten
- Einleitungsphase: zB durch kleine Geschichte
- Hauptteil: Befragte erzählt seine Geschichte => Interviewer nonverbal sein und Interesse zeigen
- Nachfragephase: Interviewer klärt offen gebliebene Hintergründe
- Bilanzierungsphase: Befragte wird zu abschließender Bewertung angeregt
Welche Besonderheiten hat ein Leitfadeninterview
- teilstrukturierte Befragung durch Leitfaden
- trotzdem viel Raum für freies Erzählen
- bessere Vergleichbarkeit von Interviews
Welche Besonderheiten hat ein Experteninterview
- Experten: Personen mit speziellem und praktischem Insiderwissen => um stellvertretend für eine Vielzahl zu befragender Akteure interviewt werden können
- leitfadengestützte Interviews
- Experte ist nicht Einzelfall, sondern Repräsentant einer Gruppe von bestimmten Experten
Welche Beobachtungsarten gibt es und welche Besonderheiten haben diese
Quantitative Beobachtung
- hochstrukturierte, theoriegeleitete und kontrollierte Wahrnehmung, Aufzeichnung
- Beobachtertraining
- Gefahr: selektive Wahrnehmung des Beobachters bzgl. Forschungsfrage
Qualitative Beobachtung
- ev Beobachtungsleitfaden
- Beobachtung in natürlicher Umgebung – Beobachter wird Teilnehmer
- wenn dieser selbst aktiv am Untersuchungsgegenstand ist
- kann kritische Außenperspektive verloren gehen
- ist aber wichtig für die Untersuchung!
- Sichtweisen könnten unhinterfragt übernommen werden
- wird allerdings im Gegensatz zur quantitativen Beobachtung nicht nur als Fehler dargestellt
- sondern kann auch als wertvolles Instrument genutzt werden
- Perspektivenübernahme und Integration analysieren um weitere Einsichten zu gewinnen
Beschreibe “Experiment”
- Untersuchungsanordnung, keine Methode
- Vergleich zweier oder mehrerer Gruppen bzgl. Forschungsfrage
- Vergleichbarkeit der Gruppen bzgl. ihrer Zusammensetzung muss gewährleistet sein
Wie ist der Ablauf eines Experimentes
- Forschungsfrage definieren
- Versuchsplan aufstellen: Wer? Wie? Wo?
- Genehmigung durch Ethikkommission (Land OÖ)
- Experiment durchführen
- Auswertung Bericht
Validität (=Gültigkeit)
Intern
- Eine interne Validität liegt vor, wenn es keine Alternativerklärungen für Aussagen oder gezogene Schlussfolgerungen (von Studien) gibt.
- Um dies zu gewährleisten, müssen Störvariablen kontrolliert werden bzw. durch Elimination, Konstanthaltung und Parallelisierung ausgeschaltet werden.
Extern
- Die externe Validität bezeichnet die Übereinstimmung von tatsächlichem und intendiertem (beabsichtigten) Untersuchungsgegenstand.
- Aussagen oder Studien haben einen hohen Grad an externer Validität wenn sich die Resultate
- auf die Grundgesamtheit verallgemeinern lassen, für die die Studie konzipiert wurde und
- über das konkrete Setting der Studie auf andere Designs, Instrumente, Orte, Zeiten und Situationen übertragen lassen, also allgemeingültig, verallgemeinerungsunfähig sind.
Welche Untersuchungstypen für Experimente gibt es
- Experimentelle Untersuchung
Untersuchungsobjekte werden per Zufall in Gruppen eingeteilt (Randomisierung) und dadurch werden Störvariable kontrolliert
- Quasiexperimentelle Untersuchung
Untersuchungsobjekte stammen aus natürlichen Gruppen (zB Altersgruppen); Störvariablen vorhanden
- Laboruntersuchung
Äußere Einflüsse können kontrolliert werden
- Felduntersuchung
Störende Einflüsse können kaum kontrolliert werden
Eigenschaften eines Laborexperimentes
- in künstlicher Umgebung
- keine externen Störgrößen
- damit hohe interne Validität
- niedrige externe Validität
Eigenschaften eines Feldexperiment
- in gewohnter Umgebung
- schlecht kontrollierbare externe Einflüsse
- hohe interne Validität
- hohe externe Validität
Vergleiche die Validitäten
Interne Validität nimmt ab mit wachsendem Einfluss von Störvariablen (Quasiexperiment).
Externe Validität nimmt ab mit wachsender Unnatürlichkeit (Labor).
Welche Variablen gibt es
- Abhängige Variable (AV) => primäre Variable
- Unabhängige Variable (UV) => wirkt kausal auf AV
- Kontrollvariable (KV) => vermutlich einen Einfluss auf AV oder Beziehung zw AV und UV
- Störvariable (SV) => vermutlich einen Einfluss auf AV; Wirkung unbekannt, da nicht erhoben.
Welche Typen von Merkmalen gibt es
- Nominalmerkmale (qualitative Merkmale)
- Ordinale Merkmale (Rangmerkmale)
- Metrische Merkmale (quantitative Merkmale)
- quantitativ-diskret
- quantitativ-stetig
Erkläre Nominalmerkmale
Merkmalsausprägungen stehen untereinander in keiner Beziehung => sind nicht ordenbar (zB Geschlecht / Familienstand => das eine ist nicht besser als das andere)
Erkläre Ordinalmerkmale
- sind ordenbar
- jedoch ohne Metrik => Abstände zwischen Merkmalsausprägungen sind nicht gleich
- zB Schulnoten (1 besser als 2, aber 2 ist nicht die Hälfte und auch nicht das Doppelte von 4)
- Wohlbefinden des Patienten (1= sehr gut, … 5 = sehr schlecht)
- Stärke einer Nebenwirkung (1= nicht vorhanden, 2 = leichte Beeinträchtigung, 3 = starke Beeinträchtigung, 4 = letale Folgen)
Erkläre Metrische Merkmale
Merkmalsausprägungen haben gleiche Differenzen => zB ein 2m Mann ist doppelt so groß wie ein 1m großes Kind
- quantitativ-diskret:
Merkmalsausprägungen kommen ganzzahlig vor
zB Wie viele Kinder haben Sie? ½ gibt es nicht; zB Anzahl der Patienten pro Tag, Anzahl der Arztbesuche, …
- quantitativ-stetig:
Merkmal kann beliebig genau gemessen werden (mit Nachkommastellen)
zB Körpertemperatur, Größe, Gewicht, Alter=> Achtung: wird trotzdem diskretisch behandelt
Welche Merkmalstypen haben die Merkmale
- PatientenID= Nominales Merkmal
- Geschlecht = Nominales Merkmal
- Gewicht = Metrisch / stetig
- Größe = Metrisch / stetig
- Erkrankung = Nominales Merkmal
- Körpertemperatur = Metrisch / stetig
Welche Fragen müssen vor Beginn einer Datenanalyse beantwortet werden?
- Warum soll diese Studie gemacht werden?
- Wie lauten die wichtigen Studienfragen?
- Welche Objekte (Personen) sollen untersucht werden?
- Muss dabei eine Stichprobe gezogen werden?
- Welche Merkmale sollen erhoben werden?
Was ist eine Beschreibende Statistik und was sind die Ziele
- Beschreibung (Kennzahlen) und Darstellung (Grafiken) der erhobenen Merkmale
- Behandlung von fehlenden Werten
- Erkennung von Ausreißern
Ziele:
- Beschreibung einer Eigenheit eines Merkmales mithilfe von Grafiken und statistischen Kennzahlen
- Bestimmung des Merkmaltyps: für die Auswahl der geeigneten Verfahren und Darstellungsmöglichkeiten
Was ist eine Schließende Statistik
- Schließen von einer Stichprobe auf eine Grundgesamtheit
- Überprüfung von aufgestellten Hypothesen
Welche Verteilungskennzahlen gibt es
- Lagemaßzahlen
- Streuungsmaßzahlen
- Schiefe
- Wölbung
Welche Lagemaßzahlen gibt es
- Mittelwert (Durchschnitt)
- Median
- Modalwert (Modus)
- Quartile
- Minimum, Maximum
Was ist der Mittelwert
(Durchschnitt)
Summe aller Werte (x) dividiert durch die Anzahl der Beobachtungen (n)
(Mittelwert nur bei metrischen Merkmalen!
Was ist der Median
Kennzeichnet die Mitte einer Verteilung (50. Quantil, 50. Perzentil)
d.h 50 % aller Werte sind höchstens so groß wie der Median und 50 % aller Werte sind mindestens so groß wie der Median
Achtung! 0,25-Quantil = unteres Quartil
Was ist der Modalwert (Modus)
Die am häufigsten vorkommende Merkmalsausprägung
Welche Quartile gibt es
- unteres Quartil: jener Wert, der unterhalb von dem ein Viertel der beobachteten Daten liegt
- oberes Quartil: jener Wert, der oberhalb von dem ein Viertel der beobachteten Daten liegt
Was ist das p-Quantil / p - Perzentil
jener Wert, der unterhalb von dem p Prozent der beobachteten Daten liegen
Welche Streuungsmaßzahlen gibt es
- Spannweite
- Interquartildistanz
- Varianz
- Standardabweichung
Was ist die Spannweite
Differenz zw dem größten und dem kleinsten Wert (Min und May der Datenwerte)
Was ist die Interquartildistanz
Differenz zw dem oberen und unteren Quartil (= Spannweite der mittleren 50 %)
Was ist die Varianz
Misst die mittlere quadratische Abweichung der Datenwerte vom Mittelwert
Was ist die Standardabweichung
misst die durchschnittliche Abweichung der Datenwerte vom Mittelwert in der Maßeinheit der Datenwerte (Wurzel aus Varianz)
Schiefe (skewness)
Wölbung (kurtosis)
Was ist die Grundgesamtheit
Untersuchungsobjekte mit gleichen Identifikationsmerkmalen bilden eine statistische Masse.
Diese ist jene Gesamtheit, für die eine Untersuchung gelten soll.
Was ist eine Totalerhebung
Eine Totalerhebung liegt dann vor, wenn von allen Untersuchungsobjekten der Grundgesamtheit Informationen erhoben werden
Was ist eine Teilerhebung oder Stichprobe
Beschränkt man sich dagegen nur auf einen Teil der Grundgesamtheit, wird diese Erhebung Teilerhebung oder Stichprobe genannt.
Zu was dienen Statistiken aus Stichproben
Sie dienen zur Schätzung der Parameter der Grundgesamtheit
Was versteht man unter “Repräsentativ”
Repräsentativ = wenn in einer Stichprobe alle für die Grundgesamtheit typischen und charakteristischen Merkmale und Merkmalskombinationen getreu ihrer relativen Häufigkeit vertreten sind und somit die Stichprobe ein verkleinertes Abbild der Grundgesamtheit ist.
Somit kann die Stichprobe statistische Aussagen über die Grundgesamtheit liefern – zu beachten ist dabei allerdings die statistische Ungenauigkeit (Stichprobenfehler).
Welche Auswahlverfahren - Arten von Stichproben gibt es
Zufällige Auswahl:
- Einfache Zufallsstrichprobe
- Geschichtete Stichprobe
- Flächenstichprobe
- Klumenstichprobe
Nicht zufällige Auswahl:
- Typische Auswahl
- Bewusste Auswahl
- Konzentrationsauswahl
- Quotenauswahl
Es gibt drei Arten von Fehlern im Zusammenhang mit der Stichprobenziehung. Welche sind das?
- Nichtstichprobenfehler
- Stichprobenfehler
- Variabilität der Stichprobenmittelwerte
Erklären Sie den Nichtstichprobenfehler
Differenz der Mittelwerte zwischen der idealen und der realen Grundgesamtheit
- Nicht alle Elemente der Grundgesamtheit sind erreichbar
- Systematischer Nonresponse
Erklären sie den Stichprobenfehler
Differenz zwischen Mittelwert der Grundgesamtheit und Mittelwert der Stichprobe
- Selektionsfehler: Nicht alle Beobachtungen der Grundgesamtheit weisen dieselbe Auswahlwahrscheinlickeit auf und die Auswertung berücksichtigt das nicht entsprechend
- Verwendung eines ungeeingeten Schätzers (Bsp empirische Varianz mit 1/n)
Erklären Sie Variabilität der Stichprobenmittelwerte
Größe des Standardfehlers des Mittelwertes
- Je heterogener das Merkmal in der Frundgesamtheit verteilt ist, dest größer ist der Standardfehler des Stichprobenmittelwertes.
- Je kleiner die Stichprobe, desto größer ist der Standardfehelr der Stichprobenmittwlwerte
Glauben Sie, dass der Mittelwert aus einer Stichprobe genau dem Mittelwerd aus der Grundgesamtheit gleich sein wird?
NEIN
Glauben Sie, dass der Mittelwert aus einer Stichprobe genau gleich mit dem Mittelwerrt aus einer anderen Stichprobe sein wird?
reiner Zufall
Standardfehler des Mittelwertes
- Auch Stichprobenfehler / Schätzfehler
- ist ein Streuungsmaß für die Verteilung von Mittelwerten vieler Stichproben
Er gibt die Streuung der Stichproben-Mittelwerte von gleich großen, zufällig aus einer Grundgesamtheit gezogenen Stichproben um den wahren Mittelwert µ der Grundgesamtheit an.
Der Standardfehler liefert eine Aussage über die Güte des ermittelten Mittelwertes.
Je größer die Stichprobe ist, desto kleiner ist der Standardfehler.
Trägt man den Standardfehler zweimal zu beiden Seiten des Mittelwertes ab, liegt mit etwa 95 %iger Wahrscheinlichkeit der Mittelwert der Grundgesamtheit in diesem Intervall (=Konfidenzintervall).
Konfidenzintervall
Ein 95%ige Konfidenzintervall sagt aus, dass der wahre Mittelwert der Grundgesamtheit mit 95%iger Sicherheit zwischen den berechneten Grenzen liegt.
Also wenn 100 verschiedene Stichproben aus einer Grundgesamtheit gezogen werden und 100 Intervalle berechnet werden, dann würden ungefähr 95 Intervalle den Mittelwert der Grundgesamtheit erhalten.
Konfidenzintervall für den Mittelwert:
Beispiele siehe Zusammenfassung S.20
Was passiert mit dem Konfidenzintervall, wenn der Standardfehler größer wird?
Das Intervall wird größer
Wie könnte man das Konfidenzintervall verkleinern, dh. eine genauere Aussage über den Grundgesamtheits-Mittelwert machen?
Größere Stichprobe
Überprüfung der Normalverteilungsannahme
- Prüfung, ob die Originaldaten annähernd normalverteilt sind oder
- Anwendung des Zentralen Grenzwertsatzes
Der Zentrale Grenzwertsatz
- besagt, dass die Verteilung von Stichprobenmittelwerten annähernd normalverteilt ist, wenn die Stichproben groß genug sind. Die ursprüngliche Verteilung der Datenwerte hat keine Bedeutung.
- groß genug heißt üblicherweise: mehr als 30 Beobachtungen. Mehr Beobachtungen braucht man, wenn die Verteilung sehr scchief ist, weniger, wenn die Daten annähernd symmetrisch ver-teilt sind.
Statistische Hypothesen
Darunter versteht man Aussagen bzw. Vermutungen über die Charakteristik von Zufallsvariablen bzw. Untersuchungsvariablen. Je nachdem, welche Eigenschaft von Interesse ist, unterscheidet man zwischen
- Parameterhypothesen (Kennzahlen, Mittelwert)
- Verteilungshypothesen und
- Unabhängigkeitshypothesen (Abhängigkeit zw zwei Merkmalen)
Diese Hypothesen werden dann anhand eines hierfür erhobenen empirischen Befundes überprüft. Ein statistischer Test ist also ein Verfahren, welches darüber entscheidet, ob eine statistische Hypothese auf Grund von Stichprobenergebnissen akzeptiert werden kann oder verworfen werden sollte.
Welche Tests auf Unterschiede gibt es
Parametertests - t-Tests
- Einstichproben-t-Test
- Zweistichproben-t-Test
- Gepaarter t-Test
nicht Parametertests
- Vorzeichentest
- Vorzeichenrangtest
- Wilcoxon-Rangsummentest
Welche Tests auf Zusammenhänge gibt es
- Chi-Quadrat-Test
- Mantel-Haenzel-Chi-Quadrat-Test
- t-Test für Korrelation
Welche Vorrausetzung müssen für alle Arten von t-Tests erfüllt sein?
Die Daten müssen (zumindest annähernd) normalverteilt sein
Wann verwendet man einen Einstichprobentest
Wenn Schiefe und Wölbung unter 0,3 (also Normalverteilt) liegt
Wann verwendet man den Vorzeichentest?
wenn Schiefe und Wölbung über 0,3 (also nicht normalverteilt) liegt
Wann verwendet man den Vorzeichen-Rang-Test
wenn Schiefe unter 0,3 und Wölbung über 0,3 liegt
Der Chi-Quadrat Test
- Chi-Quadrat-Test auf Zusammenhang zwischen zwei nomninalen Merkmalen
- Maß für die Stärke des Zusammenhangs
- Exakte p-Werte für den Chi-Quadrat-Test auf Zusammenhang
Der p-Wert ist?
die Wahrscheinlichkeit, dass man einen Chi-Quadrat-Wert findet, der größer oder gleich dem beobachteten Wert ist, unter der Bedingung, dass die beiden Merkmale voneinander unabhängig sind
Chi-Quadrat-Test und der dazugehörige p-Wert
- messen, ob es einen Zusammenhang zwischen zwei nominalen Variablen gibt
- messen nicht die Stärke des Zusammenhangs
- hängen von der Stichprobengröße ab
