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METH Quantitative Methoden > Vorlesung 1 > Flashcards

Vorlesung 1 Flashcards

1
Q

Was sind Forschungsdesigns?

A

Forschungsdesigns beziehen sich auf die übergeordnete Struktur und Strategie einer Studie, um Forschungsfragen zu beantworten, während

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Q

Was sind Datenerhebungsmethoden?

A

Datenerhebungsmethoden spezifische Techniken und Verfahren sind, mit denen Daten gesammelt werden, um diese Forschungsfragen zu adressieren.

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3
Q

Wie schaut quasi diese Tabelle aus über die ganze Forschung

A

Folien

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4
Q

Forschungsperspektive Quali?

A

Aus Sicht des Forschungsgegenstandes

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5
Q

Forschungskontext Quali?

A

“Weiche”, realitätsnahe Daten

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6
Q

Forschungsprozess Quali

A

Dynamisch

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7
Q

Theoriebezug Quali?

A

Entdeckung und Entwicklung von Hypothesen und Theorien aus dem Material

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8
Q

Erkenntnisinteresse Quali?

A

Erforschung von Lebenswelten und Interaktionen - Typisierung

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9
Q

Vorgehensweise Quali

A

Induktiv, Sinnverstehen

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10
Q

Methode Quali?

A

z.B. Interview, Gruppendiskussion, qualitative Inhaltsanalyse, Beobachtung

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11
Q

Datenbasis Quali?

A

Interpretationsbedürftige Daten

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12
Q

Güterkriterien Quali

A

Validität

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13
Q

Forschungsperspektive Quanti?

A

Sicht aus der Außenperspektive

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14
Q

Forschungskontext Quanti?

A

“Harte”, replizierbare Daten

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15
Q

Forschungsprozess Quanti?

A

Statisch

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16
Q

Theoriebezug Quanti?

A

Bestätigung von vorab festgelegten Hypothesen

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17
Q

Vorgehensweise Quanti?

A

Deduktiv, Messen

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18
Q

Erkenntnisinteresse Quanti?

A

Erklären kausaler Zusammenhänge, Veralllgemeinbarkeit von Stichproben auf Populationen

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19
Q

Methode Quanti?

A

z.B. Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment

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20
Q

Datenbasis Quanti?

A

Numerische Daten

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21
Q

Güterkriterien Quanti?

A

Intersubjektive Nachvollziehbarkeit, Reliabilität und Validität

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22
Q

Was ist ein kausaler Zusammenhang?

A

Ein kausaler Zusammenhang ist eine Beziehung zwischen zwei Variablen, bei der eine Veränderung in der einen Variable direkt eine Veränderung in der anderen verursacht

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23
Q

Was ist das Ziel der qualitativen Forschung?

A

es die Wirklichkeit anhand der subjektiven Sicht der relevanten Gesprächspersonen oder Erzählungen abzubilden und so mögliche Ursachen für Verhalten, Entwicklungen oder Umstände nachzuvollziehen und zu verstehen.

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24
Q

Was ist das Ziel der quantitativen Forschung?

A

soziale Realität als objektiv und mit kontrollierten Methoden erfassbar, Verhalten in Form von Modellen, Zusammenhängen und numerischen Daten möglichst genau zu beschreiben und vorhersagbar zu machen

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25
Q
  • Wissen wir wenig über einen komplexen Gegenstand und wollen detaillierte Aussagen treffen ->
A

eher qualitativ

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26
Q
  • Können wir konkrete Erwartungen an die Realität testen und Aussagen machen die verallgemeinert werden können ->
A

eher quantitativ

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27
Q

Was sind typische Fragen quantitativer Sozialforschung?

A
  • Beschreibend vs. erklärend
  • Deskriptive Forschung beschreibt kommunikationswissenschaftliche Phänomene systematisch, häufig in Prozentzahlen oder Mittelwerten.
  • Explanative Forschung deckt kausale Zusammenhänge auf, “wenn-dann” Beziehungen zwischen zwei (oder mehr) Sachverhalten
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28
Q

Grundbegriffe der Forschung: Design

A
  • Gesamtanlage der empirischen Untersuchung (= beziehen sich auf die übergeordnete Struktur und Strategie einer Studie, um Forschungsfragen zu beantworten)
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29
Q

Grundbegriffe der Forschung: Methode

A
  • Verfahren der Datenerhebung (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment etc.)
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30
Q

Grundbegriffe der Forschung: Untersuchungsinstrument

A
  • Umfasst alle konkreten Regeln für die Datenergebung (Fragebogen, Codebuch etc.)
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31
Q

Grundbegriffe der Forschung: Auswertungsverfahren

A
  • Beschreiben empirischer Daten (deskriptive Statistik), Hypothesenprüfung und Schlussfolgerungen auf die Grundgesamtheit (Inferenzstatistik)
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32
Q

Übersicht: Planungsphase?

A

Erkenntnisinteresse -> (1) Fundierung durch Theorie (2) Forschungsstand

Begriffe definieren
Hypothesen bilden
Untersuchungsdesign ableiten

33
Q

Theorie und Empirie

A

Empirie ist das Sammeln von Informationen und Daten durch Beobachtung oder Experimente (Also: = systematisches Sammeln und Auswerten von Erfahrungen in einer Weise die intersubjektiv nachvollziehbar ist) Theorie ist ein System von abstrakten Konzepten und Aussagen, die Phänomene erklären oder vorhersagen sollen.
z.B. Neubildung als „Induktion“: Schluss von singulären (speziellen) Ereignissen auf allgemeine Gültigkeit und Konstruktion von Gesetzen. Induktion nach Popper problematisch → nicht endgültig bestätigt oder verifiziert werden.
Erklärt: Das bedeutet, dass man durch Beobachtung spezieller Ereignisse allgemeine Regeln oder Gesetze aufstellen kann. Aber laut Popper ist das problematisch, weil man diese Regeln nie endgültig beweisen kann.
Gegenwärtig gilt das Prinzip: Falsifikation von Theorien = Eliminierung von ungeeigneten Theorien oder falscher Erkenntnis (Popper).
→ Ziel: Annäherung an und Kumulation „wahren“ Wissens! (= Kumulation bedeutet, dass sich im Laufe der Zeit immer mehr Wissen ansammelt, indem neue Erkenntnisse auf bereits vorhandenes Wissen aufbauen)

34
Q

Was ist Empirie?

A
  • Wissen kann nur aus Beobachtungen und Erfahrungen generiert werden, die zu Beweisen führen.
  • Alle Theorien müssen geprüft werden anhand von Beobachtungen der Realität, und darf nicht nur auf Argumentation, Intuition oder Offenbarung beruhen.
  • Empirie ist auch “nur” eine Theorie… (vs. z.B. Rationalismus)
35
Q

Empirische (Kommunikations-) Wissenschaft

A
  • Relative Aussagen statt absolute Aussagen
  • Wissenschaftliche Aussagen über einen Objektbereich werden nicht absolut, sondern relativ formuliert (z.B. “TV-Zuschauerinnen erinnern sich schlechter an Medieninhalte als Zeitungsleserinnen”)
  • Zusammenhangs-, Unterschieds- und Veränderungshypothesen
  • Probabilistische Aussagen statt deterministische Aussagen
  • Empirische Aussagen über einen Objektbereich sind nicht “absolut wahr”, sondern haben immer einen “statistischen Fehler” (Irrtumswahrscheinlichkeit z.B. α < 0.05)
36
Q

was ist die Irrtumswahrscheinlichkeit?

A

Die Irrtumswahrscheinlichkeit bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein statistischer Test einen Fehler macht, wie zum Beispiel fälschlicherweise eine Hypothese ablehnt, die tatsächlich wahr ist. Sie wird in der Regel durch das Signifikanzniveau α gemessen, das die maximale Akzeptanzwahrscheinlichkeit für einen Fehler angibt, üblicherweise α < 0.05, was bedeutet, dass der Fehler weniger als 5% beträgt.

37
Q

Was sind nicht-empirische Methoden und erkläre sie!

A

(1) Hermeneutik (2) phänomenologische Beschreibung (3) dialektische Verfahren uws.

Hermeneutik bezieht sich auf die Interpretation und das Verstehen von Texten oder Ereignissen durch den Kontext und die Bedeutung. Phänomenologische Beschreibung konzentriert sich auf die Erforschung von Erfahrungen und Phänomenen aus der Perspektive der beteiligten Personen. Dialektische Verfahren analysieren Widersprüche und Dynamiken in sozialen oder philosophischen Diskursen.
Diese Ansätze sind nicht rein empirisch, weil sie sich nicht nur auf beobachtbare Daten oder Messungen stützen, sondern auch auf subjektive Interpretationen und Reflexionen. Hermeneutik und phänomenologische Beschreibung betonen die Bedeutung von Kontext und Erfahrung, während dialektische Verfahren oft auf theoretischen Diskursen und Interpretationen basieren.
Ein kurzes Beispiel für Hermeneutik wäre die Interpretation eines literarischen Textes, wie z. B. eines Gedichts. Ein Hermeneutiker würde den Text lesen, um seinen tieferen Sinn und seine Bedeutung zu verstehen, wobei er den Kontext, die Sprache und die kulturellen Hintergründe berücksichtigt.

38
Q

ist empirisches Arbeiten Selbstzweck?

A

Nein, das Ziel der empirischen Forschung nicht nur darin besteht, Daten zu sammeln, sondern auch darin, diese Daten zu nutzen, um Phänomene zu verstehen, Regeln aufzustellen und zukünftiges Verhalten zu beeinflussen.

39
Q

Welchen wissenschaftlichen Anspruch braucht es?

A
  • Phänomene unserer Welt sorgfältig beschreiben, ordnen und quantifizieren
  • Regeln aufstellen, durch die diese Phänomene erklärt und vorhergesagt werden können
  • Vorhersagen empirischer Wirklichkeit
  • Verwendung von Theorie und Forschungsresultaten zur Beeinflussung (Optimierung) von Verhalten und damit als mögliches Korrektiv für zukünftige Entscheidungen
40
Q

Planungsphase II - Also nach Theorie/Forschungsstand

A

Begriffe definieren:
- Begriffe mit direktem empirischen Bezug
- Begriffe mit indirektem empirischen Bezug
. Gültigkeitsbereich der Definitionen betonen/eingrenzen

“Begriffe definieren” bedeutet, klare Bedeutungen für Wörter festzulegen. Wenn ein Begriff einen direkten empirischen Bezug hat, bedeutet das, dass er direkt mit Beobachtungen oder Messungen verbunden ist, wie z.B. die Temperatur. Ein Begriff mit einem indirekten empirischen Bezug hat eine weniger offensichtliche Verbindung zu Beobachtungen, wie z.B. “sozialer Status”, der schwer direkt gemessen werden kann. Der Gültigkeitsbereich einer Definition sagt uns, in welchen Situationen oder Kontexten die Definition gültig ist.

41
Q

Planungsphase III

A
  1. Fragestellung (oder auch offene Hypothese)
  2. Hypothesen (=geschlossene Hypothesen=
    -> intersubjektiv prüfbar bzw. widerlegbar

Erklärt: Bei “Hypothesen bilden” geht es darum, Hypothesen aufzustellen, die in zwei Typen unterteilt werden können: offene Hypothesen, die Fragen aufwerfen, und geschlossene Hypothesen, die spezifische Aussagen machen. Diese Hypothesen sollten intersubjektiv prüfbar oder widerlegbar sein, was bedeutet, dass sie von anderen unabhängig überprüft oder widerlegt werden können
“Intersubjektiv prüfbar” bedeutet, dass andere Personen unabhängig voneinander die gleiche Hypothese überprüfen oder widerlegen können, um die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu gewährleisten.
Ein Beispiel für eine offene Hypothese könnte sein: “Gibt es einen Zusammenhang zwischen dem Konsum von Zucker und dem Auftreten von Karies?”
Eine geschlossene Hypothese könnte sein: “Der Konsum von Zucker erhöht das Risiko für Karieserkrankungen.”

42
Q

Quantitativ heißt „messen“
Wie kann ein Phänomen „messbar“ gemacht werden?

A

Def. Messen = Die Zuordnung von Zahlen zu Objekten nach festen Regeln.
→ Ziel: numerisches Relativ = empirisches Relativ d.h. eindeutige, strukturtreue Abbildung der sozialen Wirklichkeit.

43
Q

Wo liegt der Vorteil beim messbar machen?

A

Quantifizierung -> Zahlen -> statistische Auswertung

Erklärung: Der Vorteil der Quantifizierung liegt darin, dass durch die Verwendung von Zahlen und statistischen Methoden komplexe Datenmengen effizient analysiert und interpretiert werden können. Dies ermöglicht eine präzise und objektive Untersuchung von Phänomenen sowie die Identifizierung von Mustern und Trends.

44
Q

Messen heißt …

A

„…die systematische Zuordnung einer Menge von Zahlen oder Symbolen zu den Ausprägungen einer Variable […] (so)dass die Relationen unter den Zahlenwerten den Relationen unter den Objekten entsprechen“ (Brosius et al., 2012)
-> z.B. wenn Objekt A länger ist als Objekt B, dann sollte der Zahlenwert, der der Länge von A zugeordnet wird, größer sein als der Zahlenwert, der der Länge von B zugeordnet wird.

45
Q

was sind 4 wichtige Punkte beim messen?

A
  • Ausschnitte aus der sozialen Realität systematisieren und intersubjektiv nachvollziehbar machen (= bedeutet, Teile der sozialen Welt zu ordnen und zu erklären, so dass andere Menschen es verstehen und nachvollziehen können)
  • Komplexitätsreduktion
  • Indikatorenbildung (=Die Entwicklung von Messinstrumenten oder Kennzahlen, um bestimmte Aspekte der sozialen Realität zu erfassen oder zu quantifizieren – Bsp. Ein Beispiel für Indikatorenbildung wäre die Verwendung des Bruttoinlandsprodukts (BIP) als Indikator für die wirtschaftliche Leistung eines Landes)
  • Transformation von empirischen in numerische Relative (= Die Umwandlung von beobachteten oder gemessenen Phänomenen in numerische Werte, um sie besser quantifizieren und analysieren zu können)
46
Q

Definition Hypthese?

A
  • Eine Hypothese = die Behauptung eines vermuteten (postulierten) Zusammenhangs zwischen mindestens zwei Variablen (bzw. Phänomenen oder Merkmalen).

Erklärung: Eine Hypothese ist eine Vermutung über einen möglichen Zusammenhang zwischen mindestens zwei Dingen. Zum Beispiel: “Menschen, die regelmäßig Sport treiben, haben eine bessere körperliche Gesundheit.”

47
Q

Definition Variable

A
  • Eine Variable = ein Name für die Summe der Merkmalsausprägungen, die Objekten (Untersuchungseinheiten oder Merkmalsträgern) zugeschrieben werden.

Erklärung: Eine Variable ist ein Begriff, der die verschiedenen Ausprägungen beschreibt, die ein Merkmal annehmen kann. Zum Beispiel: “Alter” ist eine Variable, da Menschen unterschiedliche Altersgruppen haben können, wie “jung” oder “alt”.

48
Q

Variablen in Hypothesen

A

Hypothesen … die Behauptung eines vermuteten (postulierten) Zusammenhangs zwischen mindestens zwei Variablen.
Variablen nach der Position in der Hypothese:
→ Prinzip der „Kausalität“ oder der kausalen Inferenz:
- Unabhängige oder „verursachende“ Variablen (X)
- Abhängige oder „bewirkte“ Variablen (Y)
Erklärung: Ein Beispiel für das Prinzip der Kausalität wäre die Untersuchung des Einflusses von Bildungsniveau (unabhängige oder „verursachende“ Variable, X) auf das Einkommen (abhängige oder „bewirkte“ Variable, Y). Hierbei würde untersucht, ob und wie das Bildungsniveau das Einkommen beeinflusst. (Wenn A, dann B)

49
Q

Welche Arten von Hypothesen gibt es?

A

Wenn-dann-Hypothesen: z.B. „Wenn eine Firma besser qualifiziertes Personal hat als Konkurrenzfirmen, dann wird diese mit höherer Wahrscheinlichkeit am Markt bestehen.“
Je-desto-Hypothesen: z.B. „Je sympathischer sich Personen sind, desto häufiger interagieren sie.“

50
Q

Was bestimmt was? Fragestellung und Merkmalsträger Methode oder umgekehrt?

A

Merkmalsträger und Methode
Fragestellung und Merkmalsträger bestimmen Methode.
- Ein Zeitungsartikel kann nicht befragt werden.
- Eine Person kann keiner Inhaltsanalyse unterzogen werden

51
Q

Was bedeutet Operationalisierung?

A
  • Messbar machen von theoretischen Konstrukten
  • Beispiele für Konstrukte: Intelligenz, politisches Interesse, politisches Wissen, Medienvertrauen
  • Bei Befragung:
  • Übersetzung des Konstrukts, das uns interessiert, in Fragebogenfragen
  • Bei Inhaltsanalyse:
  • Übersetzung des Konstrukts, das uns interessiert, in Kategorien im Codebuch
52
Q

wie kann ich etwas messbar machen durch Skalen?

A
  • Entstehen durch Überführung von empirischem Relativ ins nummerische Relativ. (=Das bedeutet, dass Beobachtungen oder Messungen (empirisches Relativ) in Zahlen oder Daten (numerisches Relativ) umgewandelt werden)
  • Unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Messniveaus und mathematischen Eigenschaften.
53
Q

Welche Skalenniveaus gibt es?

A
  • Nominal
  • Ordinal
  • Metrisch
54
Q

Nominalskala?

A
  • Die Ausprägungen schließen sich logisch gegenseitig aus.
  • Dichotom/binär: 2 Ausprägungen
  • Polytom: mehr als 2 Ausprägungen
  • Bsp.: Geschlecht, Religionszugehörigkeit, Parteiwahl, Lieblingssender
55
Q

Ordinalskala?

A
  • Messwerte lassen sich in sachlogische Rangfolge bringen.
  • Nicht nur gleich/ungleich, sondern auch größer/kleiner.
  • Abstände zwischen den Ausprägungen NICHT gleich groß. (Note 1 ist besser als Note 2, aber nicht doppelt so gut)
  • Bsp.: Schulnoten, Zufriedenheit (sehr zufrieden, eher zufrieden, eher wenig zufrieden,….)
56
Q

Metrische Skala?

A
  • Ausprägungen haben Rangfolge.
  • Ausprägungen können jeden beliebigen Zahlenwert annehmen.
  • Abstände zwischen den Messpunkten sind immer gleich groß.
  • Diskret (ganze Zahlen) vs. stetig (Kontinuum) = Kommazahlen
  • Diskret z.B. Verkaufte Zeitungen, Abonnenten
  • Stetig z.B. Länge, Zeit, Temperatur, Gewicht
  • Intervallskala: kein absoluter Nullpunkt z.B.: Jahreszahl, IQ
  • Verhältnisskala/Ratioskala: absoluter Nullpunkt z.B.: Fernsehdauer in min, Alter, Länge
57
Q

Quasi-metrisch=

A

Häufig in Sozialwissenschaften:
Ordinale Skalen werden wie metrische behandelt -> Quasi-metrisch
Ziel: Statistische Verfahren anzuwenden, die erst für metrische Merkmale erlaubt sind!
Äquidistanz der Ausprägungen wird unterstellt
Erklärung: Quasi-metrische Skalen behandeln Rangfolgen wie echte Zahlen, um genauere Statistiken zu nutzen. Das macht man, um detailliertere Analysen zu ermöglichen, auch wenn die Abstände nicht wirklich gleich sind.
 z.B. in Beispiel für eine quasi-metrische Skala in den Sozialwissenschaften ist der Likert-Skala

58
Q

Nominalskala - Nullpunkt?

A

nein

59
Q

Ordinalskala - Nullpunkt?

A

nein

60
Q

Intervallskala Nullpunkt?

A

nein

61
Q

Ratioskala Nullpunkt?

A

ja

62
Q

Nominalskala - Abstände?

A

nein

63
Q

Ordinalskala - Abstände?

A

nein

64
Q

Intervallskala - Abstände?

A

ja

65
Q

Ratioskala - Abstände?

A

ja

66
Q

Nominalskala - Ränge?

A

nein

67
Q

Intervallskala - Ränge?

A

ja

68
Q

Intervallskala - Ränge?

A

ja

69
Q

Ratioskala - Ränge?

A

ja

70
Q

Nominalskala - Identität?

A

ja

71
Q

Ordinalskala - Identität?

A

ja

72
Q

Intervallskala - Identität?

A

ja

73
Q

Ratioskala - Identität?

A

ja

74
Q

Skalenniveau und Forschungsinteresse sind abhängig von …

A
  • Forschungsinteresse
  • Merkmale im Fokus werden detaillierter gemessen
  • Merkmalsträger
  • Angemessen an Frage und Beantwortbarkeit
  • Nicht zu simpel, nicht zu komplex
  • Bsp.: Stufen Sie sich links oder rechts ein?
    Nominal: Links/Rechts -> zu simpel
    Intervall: Skala von 0(links) bis 100 (rechts) -> zu komplex
  • Zeitliche und finanzielle Restriktionen
  • Geduld, Bereitschaft, Aufmerksamkeit der Befragten bzw. KodiererInnen
75
Q

Was sind Indizes?

A
  • Manchmal benötigt Untersuchung eines Phänomens nicht eine, sondern viele Messungen.
  • Entwicklung vieler Indikatoren, die Konstrukt beschreiben -> Messung -> danach Reduktion zu Zahlenwert (= Index)
  • Implikationen:
  • Reduziert den Merkmalsraum
  • Ist selbst neues Merkmal
  • Muss Merkmalsraum vollständig u. eindimensional abbilden
  • Hat das Niveau einer Intervallskala
  • Messungen der Indikatoren sollten dasselbe Messniveau haben
  • Stark verkürzende und abstrakte Darstellung, wenig anschaulich!
  • Deshalb nicht ausschließlich mit Indizes arbeiten!
    Erklärung: Indizes sind wie ein Zusammenfassungsbericht, der viele Messungen zu einem Thema enthält. Sie machen die Messungen einfacher, indem sie sie auf eine einzelne Zahl reduzieren. Es ist wichtig, dass alle Messungen denselben Typ haben. Aber Indexwerte sind oft abstrakt und nicht so anschaulich wie die ursprünglichen Messungen, daher sollten sie nicht alleine verwendet werden.
    Noch einmal: Indizes sind Zusammenstellungen von vielen einzelnen Messungen oder Variablen, die ein bestimmtes Konzept oder Phänomen beschreiben. Sie werden oft durch die Kombination und Gewichtung mehrerer Indikatoren erstellt und helfen dabei, komplexe Informationen in eine einzige Zahl oder Wert zu komprimieren, der das untersuchte Konzept repräsentiert.
    Bsp: Stellen Sie sich vor, Sie möchten die wirtschaftliche Entwicklung eines Landes untersuchen. Dazu sammeln Sie verschiedene Daten wie das Bruttoinlandsprodukt (BIP), die Arbeitslosenquote, die Inflationsrate und die Exporte. Jedes dieser Datenpunkte ist ein Indikator für die wirtschaftliche Situation des Landes. Indem Sie diese verschiedenen Messungen kombinieren und gewichten, erstellen Sie einen Index für die wirtschaftliche Entwicklung des Landes. Dieser Index könnte dann helfen, Trends im Laufe der Zeit zu erkennen und Vergleiche zwischen verschiedenen Ländern anzustellen.
76
Q

Was ist die Thurstone-Skala?

A

Besteht aus mehreren Items mit dichotomer oder polytomer Antwortvorgabe, deren Werte, mit bestimmten Punktwerten gewichtet, zu Gesamtwert (Index) zusammengefasst werden.
- Bsp.: Tests in Magazinen „Wie gesund ist Ihr Lifestyle?

77
Q

Wie funktioniert die Indexbildung?

A
  • Einfache Formen der additiven Indexbildung:
  • Ungewichtet: n (Indikator1 + Indikator2 + … + Indikatorn)/n
  • Gewichtet: n (aIndikator1 + bIndikator2 + … + k*Indikatorn)/(a+b+…+k)
  • Beispiel -> Likert-Skala
78
Q

Was ist die Likert-Skala?

A
  • Besteht aus mehreren (oftmals fünfstufigen) Items, die zu einem Index durch Addition zusammengefasst werden.
  • Likert-Skala aussagekräftiger als Thurstone, weil Items intervallskaliert -> warum? Weil ist doch ordinal?
  • In den Sozialwissenschaften gebräuchlicher!
    Das bedeutet, dass die Likert-Skala besser ist als die Thurstone-Skala, weil die Antwortmöglichkeiten bei der Likert-Skala gleichmäßig verteilt sind und so die Ergebnisse einfacher zu interpretieren sind.
    Weil schau thurstone ist dann nur zusammengerechnet mit zB Lifestyle bei likert mehr mit intervall

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