Vorlesungen Flashcards
1
Q
Primäres Ziel der Marktforschung
A
Fundierung von marktbezogenen Entscheidungen
- > Voraussetzung, um Aktivitäten an den Gegebenheiten im Markt zu orientieren
- > Voraussetzung für den Markterfolg
2
Q
Definition Marktforschung
A
systematische:
- Sammlung
- Aufbereitung
- Analyse und
- Interpretation
von Daten über Märkte zum Zweck der Fundierung von Marktentscheidungen.
–> Verbesserung der Entscheidungsfindung
–> Schaffung von Voraussetzungen der Ausrichtung der marktbezogenen Aktivitäten an
tatsächlichen Gegebenheiten statt Vermutungen
3
Q
Ziele der Marktforschung
A
- Ursachen von Beobachtungen aufdecken („Eisberg”)
- Sachverhalte entdecken , Aussagen über Zusammenhänge zwischen diesen formulieren und überprüfen
- Realität in einem objektiv nachprüfbaren theoretischen Modell der Realität “konstruieren”
- Aussagen über nicht beobachtete Tatsachen treffen bzw. prognostizieren
4
Q
Forschungsansätze (zwei)
A
Problem-identifizierende Forschung:
Forschung, die durchgeführt wird, um Probleme zu identifizieren, die von außen nicht
notwendigerweise ersichtlich sind und doch existieren oder eventuell noch auftreten werden.
Problem-lösende Forschung:
Forschung, die durchgeführt wird, um bestimmte Marketingprobleme zu lösen.
5
Q
Gründe für fehlende „Rigor“
Orientierung der Praxis
A
- Mangelndes Problembewusstsein ( Heuristiken sind ausreichend)
- Mangelnde Qualifikation
- Zeit –/Ressourcenprobleme (Kurzfristorientierung, Fokus auf
- Mangelndes Erkenntnisinteresse Legitimation durch „Marktforschung Light“
6
Q
Gründe für fehlende „
Relevance Orientierung in der Wissenschaft
A
- Wissenschaftssystem/ Incentivierung
- Fehlendes Problembewusstsein für Praxisfragestellungen
- Entfernung von möglichen Praxis Fundstellen für interessante Probleme
- Zeit-/Ressourcenprobleme
7
Q
Idealtypischer Ablauf einer Marktforschungsstudie
A
- Problemformulierung
- Festlegung Untersuchungsdesigns
- Bestimmung des Durchführenden
- Festlegung Datenerhebungsmethode
- Stichprobenauswahl
- Gestaltung Erhebungsinstrument
- Durchführung Datenerhebung
- Editierung und Codierung der Daten
- Datenanalyse und -interpretation
- Präsentation der Ergebnisse
8
Q
Identifikation und Forumulierung des Problems
A
- Management-Entscheidungsproblem oder Marketing-Symptom
- Marktforschungsproblem
- Forschungsfragen
generelles Statement –> spezifische Komponente
9
Q
Forschungsfragen
A
sind einzelne Aussagen der spezifischen Problem Komponenten
10
Q
Hypothese
A
eine (noch) nicht bewiesene Aussage oder These. Eine Hypothese kann eine mögliche Antwort auf die
Forschungsfrage sein.
11
Q
Untersuchungsdesign
A
Das Untersuchungsdesign ist ein Rahmen oder Entwurf , um das Marktforschungsprojekt durchzuführen. Es
beschreibt detailliert die Abläufe, die zur Gewinnung der zur Strukturierung oder Lösung des Marketingforschungsproblems benötigten Informationen notwendig sind.
12
Q
Unterschiede explorative und konfirmatorische Forschung
A
Explorativ:
- Ziel: Gewährung erster Erkentnisse & Verschaffung eines grundlegenden Verständnisses und Überblick
- Besonderheit: Benötigte Informationen sind nur vage definiert; Untersuchungsprozess ist flexibel und unstrukturiert; Sample ist meist klein und nicht zwangsläufig repräsentativ; Analyse der Primärdaten ist qualitativ
- Ergebnisse: vorläufig
- Folgen: weitere explorative und konfirmatorische Untersichungen folgen
Konfirmatorisch:
- Ziel: Test spezifischer Hypothesen und Untersuchung von Wirkungszusammenhängen
- Besonderheiten: Benötigte Informationen sind klar definiert; Untersuchungsprozess ist formalisiert und
strukturiert; Das Sample ist meist groß und
repräsentativ; Die Datenanalyse erfolgt quantitativ
- Ergebnisse: endgültig und bestätigend
- Folgen: Ergebnisse dienen zur Formulierung von
Handlungsempfehlungen
13
Q
Wesentliche Forschungsdesigns
A
Explorativ
Deskriptiv
Explanativ/Kausal
14
Q
Vergleich wesentlicher Forschungsdesigns
A
Explorativ:
- Ziel: Ideenermittlung und Erkenntnisgewinnung
- Besonderheit: Flexibel, vielseitig, häufig Vorstufe von Untersuchungen
- Methoden: Expertenbefragung; Voruntersuchung; Fallstudie; Qualitative Analysen; Qualitative Forschungen
Deskriptiv:
- Ziel: Beschreibung von Marktcharakteristika und -funktionen
- Besonderheit: Formulierung spez. Hypothesen; Vorgeplante und strukturierte Designs
- Methoden: Quantitative Erhebungen und Analysen; Panels; Beobachtungen und andere Messungen
Explanativ/Kausal:
- Ziel: Ermittlung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen
- Manipulation unabhängiger Variablen und der Effekte auf abhängige Variablen; Kontrolle mediierender Variablen
- Methoden: Experimente
15
Q
Festlegung Datenerhebungsmethode
A
- Datengrundlage
- Erhebung von Primärdaten
- Befragung
- Mischform
- Beobachtung
- Verwendung von Sekundärdaten
- interne Daten
- externe Daten (öffentlich/kommerziell)
16
Q
Bereiche der Stichprobenauswahl
A
- Stichprobenumfang (Größe der Stichprobe)
- Berücksichtigung, dass nicht jeder an Befragung teilnehmen will (z.T Antwortquoten von 15%)
- zur Gegenwirkung: finanzielle oder sachliche Belhonung; Personalisierung der Befragung
- Verfahren der Stichprobenauswahl (Wie soll sie gebildet werden?)
- Bewusste Auswahl nach definierten Merkmalen
- Zufallsauswahl
17
Q
Stichprobenauswahl
A
Abgrenzung der Grundgesamtheit
- Vollerhebung
- Teilerhebung -> Festlegung Auswahlverfahren
- Nicht zufällig bewusste Auswahl (Quotenverfahren, Cut-off-Verfahren, Typische Auswahl)
- Zufallsauswahl (Einfache Auswahlverfahren, Geschichtete Auswahlverfahren, Klumpenauswahlverfahren, Mehrstufige Auswahlverfahren)
18
Q
Was ist qualitative Forschung?
A
- Kein Testen von Theorien bzw. abgeleiteten Hypothesen mittels experimenteller Designs und
statistischen Methoden - Keine Signifikanztests
- Keine Gütekriterien
–> Negativ-Definition suggeriert nicht Vereinbarkeit mit quantitativer Forschung
–> Wird der Forschungspraxis und der Weiterentwicklung qualitativer Methoden nicht gerecht
19
Q
Definition qualitative Forschung
A
Das eigentliche Forschungsziel qualitativer
Marktforschung liegt im Erkennen, Beschreiben und Verstehen psychologischer und soziobiologischer
Zusammenhänge nicht aber in deren Messung.
Es geht um die möglichst vollständige Erfassung und
Interpretation problemrelevanter Themen um Einblick in verschiedene Problemdimensionen aus Sicht der Untersuchungspersonen zu erlangen.
20
Q
Wofür eignet sich qualitative Forschung?
A
- Erhebung von Expertenmeinungen
- Ideengenerierung/-sammlung bzw. in der Grundlageforschung/ in innovatioven Forschungsbereichen
- Wenn Ziel Informationstiefe statt Meinungseinholung ist
- Wenn nur kleine Grundgesamtheit verfügbar ist
- Bei komplexen, erklärungsbedürftigen Themenstellungen
- Zur Ursachenforschung
- zur Grobauswahl von Alternativen
- Zur Strukturierung
21
Q
Zentrale Leistungsmerkmale der qualitativen Forschung
A
- Erkundungseignung (Erforschung neuer Marktphänomene)
- Zugänglichkeitseingnung (Erforschung von Gegebenheiten und Prozessen, die unter der sichtbaren Oberfläche liegen)
- Komplexitätseignung (Erforschung komplexer, physischer, psychischer und sozialer Beziehungen)
22
Q
Zentrale Gemeinsamkeiten qualitativer Forschungsmethoden
A
- explorativ, konstruktiv, theoriegenerierender Charakter
- Forschen als iterative Strategie
- Offenheit (konzeptionell und methodisch)
- Typisierung
- Kommunikativität
23
Q
Charakter der qualitativen Forschung
A
Explorativ:
Erforschung und Erkundung komplexer (sozialer) Phänomene, bei der eine konzeptionelle und
methodische Offenheit wichtig ist.
(Re-)Konstruktiv:
Konstruktivistische Grundannahme der sozialen Konstruktion der Wirklichkeit
Qualitative Methoden versuchen, zu (re-) konstruieren , wie diese Wahrnehmung der Wirklichkeit entstanden ist.
Quantitative Methoden gehen eher von einer positivistischen Annahme aus es gibt eine Wirklichkeit, die es zu messen gilt.
Theoriegenerierend:
Qualitative Methoden versuchen stärker, mit Hilfe von Empirie Theorie zu entwickeln.
Quantitative Methoden wollen stärker Theorie anhand der Empirie überprüfen.
24
Q
Ablauflogik qualitativer und quantitativer Forschung
A
Quantitativ: sequentielle Ablauflogik
- existierende Theorie
- Hypothesendeduktion aus existierender Theorie
- Datenerhebung
- (Inferenz)statistische Auswertung
Qualitativ: iterative Ablauflogik
Ungeordnet
25
Prozessschritte qualitatives Forschungsdesign
1. Forschungsfrage
2. Forschungshintergrund / Vorwissen
3. Methodologischer Ansatz?
4. Erhebungsmethode
5. Sampling? Zugang?
6. Auswertungsmethode?
7. Interpretation
8. Reporting
26
Offenheit (Charakteristika Forschungsmethoden)
Konzeptionell: Verzicht auf ex-ante Hypothesenbildung
Methodisch: Instrumente können während der Untersuchung variiert, verändert oder nachträglich ergänzt werden
27
Typisierung (Charakteristika Forschungsmethoden)
Möglichst holistische Erfassung des Untersuchungsfelds anhand charakteristischer Problemstellungen und Auskunftspersonen (auch Untersuchung untypischer Fälle, um vollständigeres Bild zu erhalten
28
Kommunikativität
Ausrichtung der Untersuchung und der Methoden an Probanden
| Abbildung komplexer Konstrukte durch Kommunikation und Interaktion im Untersuchungsfeld
29
Abgrenzungskriterien qualitativer und quantitativer Forschung
Quantitativ:
- Wissenschaftstheoretische Charakteristika: Deduktiv, Prüfungverfahren
- Forschungsvorgehen: Regelgeleitete Ableitung empirisch überprüfbarer Hypothesen;
Empirische Überprüfung oder Modifikation der Hypothese
- Bewertung der Güte: Repräsentativität der Stichprobe; Reliabilität; Validität; Objektivität
Qualitativ:
- Wissenschaftstheoretische Charakteristika: Induktiv, Entdeckungsverfahren
- Forschungsvorgehen: Datenerhebung und -analyse an Einzelfällen; Interpretation des subjektiven Sinns/ sozialer Wirkungszusammenhänge
- Bewertung der Güte: Kommunikative Validierung;
Welcher Umgang mit negativen Fällen, die
Theorie widerlegen? (→ nicht ignorieren);
Intersubjektive Nachvollziehbarkeit →
Verfahrensdokumentation und Beleg der Theorie durch Textstellen oder Beobachtungen; Reichweite/ Verallgemeinerbarkeit (gültig fürm welche Zielgruppe?)
30
Mixed Methods
gezielte und systematische Kombination beider Methoden (quantitativ und qualitativ) → neue Impulse für empirische Marktforschung
31
Arten qualitativer Daten(-erhebungsformen)
Interviews
Beobachtungen
Dokumente
32
Einteilungsgesichtspunkte von Interviews
- Intention des Interviews: ermittelnd vs vermittelnd
- Standardiserung: standardisiert vs. halb-standardisiert vs nicht-standardisiert
- Struktur der zu Befragenden: Einzelinterviews vs Gruppeninterviews
- Form der Kommunikation: mündlich vs. schriftlich
- Stil der Kommunikation: hart vs weich; neutral
- Art der Fragen: geschlossen vs offen
- Kommunikationsmedium bei mündl. Interviews: face-to-face/persönlich vs telefonisch
- Versandmedien bei schriftlicher Befragung: Postalisch mit pers. Adresse; Postwurfbefragung; Beilagenbefragung (Zeitung); E-Mail/Online
33
Qualitative Interviewformen
- Strukturiertes bzw. standardisiertes Interview
- Experteninterview
- Laddering
- Fokussiertes Interview
- Tiefeninterview
- Narratives Interview
- Exploratives Interview
- Problemzentriertes Interview
- Critical-Incident-Technique
- Fokusgruppen
34
Problemzentriertes Interview
- offene, halbstrukturierte Befragung
- Zentrierung auf Problemstellung
- Neben Erzählungen stehen explizit Begründungen, Erklärungen und Meinungen im Vordergrund
- Vergleichbarkeit durch tlw. Standardierung
Einsatzgebiete: Marktforschung über innovative Produkte und Dienstleistungen; Erhebung von Akzeptanztreibern und barrieren; Strategiefindung;
Erhebung von langfristigen Technologietrends
35
Grundprinzipien Problemzentrierter Interviews
Problemzentrierung
Gegensandsorientierung
Prozessorientierung
36
Critical Incident Technique
- Incident: beobachtbare menschliche Aktivität, die einen signifikanten Beitrag zu einem Phänomen leistet (kann positiv oder negativ sein)
- Critical: hier im Sinne von "entscheidend", "relevant"
- Einsatz häufig in der DL-Forschung
- Untersuchung eines außergewöhnlichen Vorfalls im Interaktionsprozess zwischen Anbieter und Kunde, der diesem besonders im Gedächtnis geblieben ist bzw. als besonders positiv oder negativ bewertet wurde
37
Fokusgruppen
- Gruppenbezogene Forschungsverfahren
- Vorteile: Stimulierung neuer Ideen durch Gruppendynamik und Schneeballeffekt; Gewinnung neuer Informationen
- Nachteile: Gefahr der Beeinflussung durch Moderator oder dominante Gruppenmitglieder; Schwierig zu koordinieren/kontrollieren
- zwei Arten: Fokusgruppen-Diskussion und Fokusgruppen-Interview
38
Fokusgruppen-Diskussion
- Mitglieder der Fokusgruppe sollen miteinander diskutieren und Lösungen entwickeln
- Intensiver Austausch erwünscht
- Diskussionsleitung: große Zurückhaltung; zum Schluss: direktive Phase
39
Fokusgruppen-Interview
- unstrukturierte, freie Interviews mit (kleiner) Gruppe
- Qualifizierter Moderator ist zentral
- Einsatz häufig bei Produkttests
40
Purposive Sampling
- Zusammenstellung nach theoretischen Kriterien
- Auswahl extremer/abweichender Fälle (intensity Sampling)
- Auswahl besonders typischer, informationsträchtiger Fälle (typical case sampling)
- Auswahl kritischer Fälle (critical case sampling)
- Prozessvorschlag zum Identifizieren der Zielgruppe (Schneeball-Prinzip)
41
Theoretisches Sampling
- bekanntestes und populärstes Verfahren
- Stichprobenauswahl auf Basis von Konzepten der sich entwickelnden Theorie
- wichtigstes Kriterium: maximale Perspektivenvariation
- -> Ziel: Beleuchtung der Forschungsfrage aus verschiedenen (Extrem-)Positionen
- Durchführung von Interviews bis theoretische Sättigung eintritt
42
Starke theoretische Annahme
- Liefern Kriterien für die Auswahl der Stichprobe
| - Legitimation der Auswahl durch existente "starke" Theorien
43
Fallstudien
- Auswahl und intensive Analyse von dichten und informationsträchtigen Einzelfälle, die besonders typisch für das untersuchte Problem sind
- Untersuchung Phänomen im natürlichen Kontext
- Einsatz unterschiedlicher Erhebungsmethoden wie z.B. Führen und Analysieren von Protokollen zum Konsumverhalten, Analyse von Einkaufslisten und Rechnungen, Einzel und Gruppeninterviews
- Sehr genaue Untersuchung der Phänomene („mikroskopisch“)
- Einsatz sowohl mit explorativer als auch konfirmatorischer Absicht
44
Welchen Zweck hat ein Leitfaden?
- Orientierungshilfe und Gedächtnisstütze
- Erleichtert Interviewführung
- Erleichterte Vergleichbarkeit
- Strukturierung der Interviews: (teil-)strukturiert oder teil-Standardisierte Interviews
45
Was ist ein Leitfaden nicht?
- kein Fragebogen (kein Abarbeiten der Fragen)
- Keine lose Stichwortsammlung (Entwicklung kostet Zeit und Energie, Durchführung eines Pre-Tests sinnvoll)
- ein guter Leitfaden ermöglicht es je nach Gesprächsverlauf flexibel Fragen zu stellen
46
Aufbau eines Leitfadens
- nach inhaltlichen und psychologischen Gesihtspunkten
- - Dramaturgie ist wichtig
- - fließende Übergänge zwischen Themenbereichen
- Aufbau in hohem Maße von gewählter Interviewform abhängig
- - narrativ: viel freier und weniger strukturiert als problemzentriert (bspw.)
47
Beispielaufbau Leitfaden
1. Gesprächeinstieg
- Zweck/Ziel
- Auftraggeber
- Wie/Warum ...
2. Erste Fragen
- Eisbrecherfragen (leicht zu beantworten)
- Fragen nach einfachem Frage-Antwort-Schema werden früher abgearbeitet und aus dem weiteren Interview fern gehalten
3. Haupterzählerphase
- Kern der Interviews
- kann in kleinere Abschnitte gegliedert werden
4. Gesprächabschluss (3 mögliche Phasen)
- immanentes Nachfragen (näheres Eingehen)
- Exmanentes Nachfragen (eingehen auf Aspekte, die noch nicht besprochen wurden)
- Abschluss (Zusammenfassung und Danksagung)
48
Tipps zum Vorgehen bei der Leitfadenentwicklung
- passende Interviewform zur Fragestellung finden
- Brainstorming
- Gruppierung der einzelnen Bereiche
- Finden der zentralen Einstiegsfrage für jedes Thema
- kritisches Prüfen des finalen Leitfadens
- Pre-Test vor dem Interview
49
Mögliche Fragearten
- Warming-Up/Eisbrecherfragen
- Offene Fragen/Stimuli (Befragter kann frei antworten)
- Aufrechterhaltungsfragen (Versuch eine Versprachlichungspassage wieder zu aktivieren)
- Vorbereitungsfragen (führt zum Kerninhalt)
- Offene Ausstiegsfragen (Gibt Befragtem Möglichkeit selbst zu entscheiden, ob alles wichtige angesprochen wurde)
- Direkte Fragen (zielt auf direkte Antwort oder Positionierung ab)
- Indirekte Fragen (subjektive Relevanzen des Befragten)
- Provokante Fragen (Argumentation veranlassen)
- Konfrontative Fragen (Widersprüche oder Inkonsistenzen des Befragten thematisieren)
- Hypothetische Fragen (Fragen, die auf einer nicht getroffenen Annahme basieren)
- Praktikantenfragen
- Zirkuläre Fragen
- Szenariofrage
- Fielmann-Frage (Retrospektiv ausgerichtete, hypothetische Frage, die das Ziel hat, eine möglicherweise andere Einstellung oder Handlungsweise
herauszufinden, wenn es die Möglichkeit der Wiederholung gäbe)
- Prospektive Frage
50
Formulierung der Fragen
- positive Fragen vor negative
- uncued Fragen (ohne Stichwort) vor cued Fragen (mit Stichwort)
- Fragen klar/eindeutig und singulär/eindimensional formulieren
- Keine Fragealternativen oder Mehrfachfragen stellen
- Fragen neutral formulieren
- Fragen möglichst offen formulieren
- keine wertenden oder aggressiv klingenden Fragen
- Kein Erwartungen andeuten
- Keine direkten, suggestiven Fragen
- Nachfassfragen stellen
51
SPSS Methode der Leitfadenentwicklung
S : Sammeln von Fragen für den Leitfaden
P : ÜberPrüfen des Fundus an Fragen auf Geeignetheit sowie ggf. Streichung von unpassenden Fragen
S : Sortieren der übrigen Fragen - sowohl inhaltlich als auch nach Fragetyp
S : Subsumieren der geprüften und sortierten Fragen in den Leitfaden
52
Vorbereitung von Interviews
```
Planungsschritte vor Beginn:
- Leitfaden
- Sampling
- Rekrutierung
Unmittelbar vor Beginn:
- Leitfaden bereitlegen
- Gerät zur Aufzeichnung vorbereiten
- Einverständniserklärung vorlegen und erklären
```
53
Korrelation Interviewlänge und Ablehnungsquote
```
<= 5 Min: 32% Ablehnung
10 Min: 45% Ablehnung
15 Min: 46% Ablehnung
20 Min: 56% Ablehnung
<20 Min: 57% Ablehnung
```
54
Während des Interviews
Haltung des Interviewers:
- Lernen
- Interesse und Neugier
- keine vorschnellen (Vor-)Urteile
- Zuhören
- Nichts als selbstverständlich hinnehmen -> nachfragen
55
Nach dem Interview
- offene Ausstiegsfrage
- ggf. optionale Reflexionsfrage
- Empfehlung: Postskript
56
Praxistips zur Interviewführung
- Schaffung einer guten Gesprächsatmosphäre
- Respekt vor dem Interviewten
- Offenheit und Zurückhaltung
- Iterativer Lernprozess (Pre-test und direkte Auswertung)
- Nachvollziehbarkeit
- Ökonomie (persönliche Interviews sehr aufwändig - Prüfung, ob zeiteffektivere Möglichkeit vorhanden ist)
- Technik
- (Fremd-)Sprachenkompetenz (Empfehlung: in der Muttersprache des Befragten durchführen)
57
Transkription
= Transfer von gesprochener Sprache in schriftliche Sprache
- Ziel : Konservierung der kommunikativen Information in einem dauerhaft verfügbaren Protokoll → wirklichkeitsgetreue Wiedergabe des Gesprächsverlaufs
- Wahl des Transkriptionssystems beeinflusst spätere Datenauswertung
- Neben semantischen Informationen können aus paraverbale (z.B. Betonung) und nonverbalen Informationen (z.B. Körpersprache) weitere Erkenntnisse gewonnen werden
58
Transkriptionssystem
- Regeln, die festlegen , wie Sprache in eine fixierte Form übertragen wird
- Wahl des Transkriptionssystems hängt stark von der Art der geplanten Analyse ab
- Einteilung nach:
- - Umfang des zu transkribierenden Textes
- - Interpretationsgehalt
- - Sprachlicher Genauigkeit
59
Arten von Transkriptionssystemen
- Wörtliche Transkription (Internationales Phonetisches Alphabet, Literarische Umschrift oder Übertragung in normales Schriftdeutsch)
- Kommentierte Transkription (sprachliche Auffälligkeiten werden mittels Notationszeichen notiert)
- Inhaltsanalytische Transkription (Zusammenfassendes Protokoll oder selektives Protokoll)
60
Tipps zur Transkription
- gute Qualität, Verständlichkeit und Interpretierbarkeit beachten
- parallel: Anfertigung handschriftlicher Notizen über Ablauf etc.
- Informieren über Auswertungssoftware
- Angaben zu Beginn jedes Transkriptes: Name, Zeit und Ort, Grund der Auswahl
- Klare Kennzeichnung welche Passage von wem stammt
- Anlegen neues Dokument pro Interview
- Namen oder Hinweise auf Person anonymisieren!
61
Qualitative Inhaltsanalyse (QIA) nach Mayring
Interpretative Methode der Auswertung fixierter Kommunikation, systematisches, regel und
theoriegeleitetes Vorgehen mittels eines Sets an Kategorien, misst sich an Gütekriterien
Grundkonzepte:
- Einordnung in ein Kommunikationsmodell
- Regelgeleitetheit
- Kategorien im Zentrum
62
Arbeitsschritte der QIA nach Mayring
1. Festlegung des Materials
2. Analyse der Entstehungssituation
3. Formale Charakteristika des Materials
4. Richtung der Analyse bestimmen
5. Theoretische Differenzierung der Fragestellung
6. Bestimmung der Analysetechniken, Festlegung des konkreten Ablaufmodells
7. Definition der Analyseeinheiten
8. Analyseschritte mittels des Kategoriensystems - Zusammenfassung, Explikation, Strukturierung - Rücküberprüfung des Kategoriensystems: Theorie und Material
9. Inerpretation der Ergebnisse in Richtung der Fragestellung - Anwendung der inhaltsanalytischen Gütekriterien
63
die drei Techniken zur Kategorienbildung bei der QIA
- Zusammenfassung
- Explikation
- Strukturierung
- -> schließen einander nicht aus, sondern können auch in einer Inhaltsanalyse verwendet werden
64
induktiver Kategorienbildung
systematische Kategorienbildung anhand des gesammelten Materials
65
deduktive Kategorienbildung
Kategorienentwicklung auf Basis von theoretischen Vorüberlegungen
66
Reporting qualitativer Ergebnisse
- „Erzählen“ einer interessanten und zusammenhängenden Geschichte (roter Faden durch die Ereignisse)
- Umfassende Darstellung von Daten und Ergebnisse
- Miteinbeziehung aller relevanten Aspekte
- Gewährleistung von Transparenz und Validität
67
Umfassende Dokumentation
- Ziel des Reporting → Transparenz des Forschungsprozesses, um Nachvollziehbarkeit/Glaubwürdigkeit zu gewährleisten
- Dokumentation des methodischen Vorgehens:
-- Auswahl der Stichprobe
-- Datenerhebung
-- Auswertungsvorgehen
- Beschreibung des Datenmaterials (erhobene Daten) und Information zum Erhebungskontext
- Schlussfolgerungen und Ergebnisse: klare Unterscheidung bzw. Kenntlichmachung von
Beschreibung und Interpretation der Ergebnisse
68
Gütekriterien qualitativer Forschung
- Indikation der Methoden: werden die verwendeten Methoden dem Untersuchungsgegenstand gerecht?
- Empirische Verankerung: Lassen sich hinreichende Textbelege für die entwickelte Theorie nachweisen?
- Verallgemeinbarkeit: inwiefern ist die Theorie, bzw. die Ergebnisse, auf andere Kontexte übertragbar?
- Intersubjektive Nachvollziehbarkeit: Voraussetzung für Bewertung der Forschung durch Dritte
- Ethisches Vorgehen: Werden Datenschutzrichtlinien beachtet?
69
Gemeinsame Gütestandards quantitativ-standardisierter und qualitativer Forschung
- Nutzen der Studie (Fragestellung relevant?)
- Angemessenheit der Theorie (wurden relevante Theorien zum Thema berücksichtigt?)
- Angemessenheit der Methodenwahl (Begründung?)
- Dokumentation des Vorgehens (wurde das Vorgehen in der Weise dokumentiert, dass es nachvollziehbar ist?)
- Kritische Theorieprüfung mittels Falsifikation (Wurde versucht die theoretische Vorannahme zu widerlegen?)
- Verallgemeinbarkeit: Sind Ergebnisse verallgemeinbar?
- Ethisches Vorgehen: War der Umgang ethisch und korrekt?
70
Gütekriterien bzgl. Auswertung/Kodierung
- Intercode Reliabilität (mindestens zwei Auswertende vergleichen ihre Kodierungen auf Übereinstimmung)
- Intracode Reliabilität (Passagen des Materials werden vom selben Kodierer ein zweites Mal überprüft/kodiert und mit den ursprünglichen Kodierungen verglichen)
71
Fragebogen
Ein Fragebogen ist ein standardisiertes Set von Fragen, um Informationen von dem Befragten zu erhalten.
Ziele:
- Übersetzung der benötigten Informationen in ein Set spezifischer Fragen, die der Befragte beantworten kann und will.
- Gestaltung der Fragen muss den Befragten dazu animieren und motivieren, an der Befragung weiterhin teilzunehmen.
- Ein Fragebogen sollte die Fehler bei der Beantwortung minimieren.
72
Theoretisches Konstrukt
= … an abstract entity which represents the 'true'
nonobservable state or nature of a phenomanon
- latente Variable -> sind nicht direkt messbar
- Ziel: Spezifizierung von Beziehungen zwischen beobachtbaren Variablen und dem Konstrukt, um das Konstrukt „ empirisch greifbar “ und somit messbar zu machen
- Items eines Fragebogens als beobachtbare oder manifeste Variablen ) sind Indikatoren der Konstrukte
73
Einfaktorielles Konstrukt
- Einfachste Form der latenten Variable
- Konstrukt entspricht genau einem Faktor
- Beobachtbare Variablen können direkt auf Konstruktebene verdichtet werden
74
Mehrfaktorielles Konstrukt
- durch zwei oder mehr Faktoren erfasst
Eindimensionales Konstrukt
- Jeder Faktor gehört zu ein und derselben theoretischen Dimension
Mehrdimensionales Konstrukt
- Einzelne Dimensionen sind nicht über Indikatoren erfassbar
- Bestehen ihrerseits ebenfalls aus mehreren Faktoren
75
Indikator
Observierbares/messbares Merkmal eines Konstrukts Messgröße
Die Beziehungsrichtung zwischen Faktor und seinen Indikatoren gibt an, ob es ein reflektiver oder formativer Indikator ist.
76
Reflektive Indikatoren
Der Faktor verursacht die ihm beobachtbaren Indikatoren.
77
Formative Indikatoren
Der Faktor ist eine Funktion seiner Indikatoren, die einen „Effekt“ auf ihn ausüben
78
Operationalisierung
- Recherche: Recherche: Gibt es für den Gegenstandsbereich bereits Untersuchungsinstrumente?
- Wenn ja: Güte der Untersuchungsinstrumente prüfen
-- Qualität der Zeitschrift, in der der Artikel veröffentlicht wurde
-- Zitationshäufigkeit des Artikels
-- Aktualität des Artikels
Sowie:
- Gütekriterien
-Skalierung
- Formulierung der Items
79
Gestaltung des Erhebungsinstruments
1. Entscheidung über Frageninhalte
2. Entscheidung über Fragenformate
3. Entscheidung über Fragenformulierung
4. Entscheidung über Fragenreihenfolge
5. Entscheidung über äußere Gestalt des Fragebogend
6. Pre-Test, Revision und endgültoge Fertigstellung des Fragebogens
80
Entscheidung über Frageninhalte
- Sachfragen: Bezug auf Untersuchungsziel
| - Kontrollfragen: bereits beantwortete Sachfragen in anderer Formulierungsweise
81
Entscheidung über Fragenformate
offene Fragen vs geschlossene Fragen
82
Vorteile geschlossener Fragen
```
o Einfach auszuwerten
o Einfache Beantwortung
o Gedankliche Inspiration der Befragten
o Einfache Kodierung und Analyse
o Gute Vergleichbarkeit
```
83
Nachteile geschlossene Fragen
o Befragte können womöglich aus den Fragen Hinweise auf die Antworten entnehmen
o Oberflächliches Antwortverhalten wird erleichtert
o Originelles Antwortverhalten und Angabe neuer Antwortmöglichkeiten wird erschwert
o Reaktanz
84
Skalierungsverfahren
```
Komparative Verfahren
- Paarweise Vergleiche
- Rangordnungsverfahren
- Konstant-Summen-Verfahren
Nicht-komparative Verfahren
- Kontinuierliche Ratingskala
- Diskrete Ratingskala
-- Likertskalierung
-- Semantisches Differential
-- Stapel-Skalierung
```
85
Skalenniveaus
kategorial
- Nominalskala (gleich oder ungleich): Geschlecht, Haarfarbe
- Ordinalskala (gleich, ungleich, größer, kleiner): Schulnoten, Dienstränge
metrisch
- Intervallskala (gleich, ungleich, größer, kleiner, minus, plus): IQ, Temperatur
- Ratioskala, Verhältnisskala (gleich, ungleich, größer, kleiner, minus, geteilt, mal): Preis, Temperatur
86
Paarweiser Vergleich
- Beurteilung von jeweils zwei von insgesamt n Objekten
- Mögl. Resultat : Paarvergleichsmatrix
- bsp: Vergleich zwei Sorten O-Saft
87
Rangordnungsverfahren
- Erstellung einer Rangordnung
- Resultat: ordinal skalierte Präferenzskala
- bspw.: Wie wichtig sind die folgenden Kriterien beim Kauf von O-Saft für Sie? (Rang von 1-4)
88
Konstant-Summen-Verfahren
- Erstellung einer Rangordnung
- Aussagen über den Präferenzabstand möglich
- bspw.: Aufteilung von 100 Prozent auf die Kriterien
89
Kontinuierliche Ratingskala
- Wie zufrieden sind sie...? Skala auf der Punkte gesetzt werden müssen
90
Diskrete Ratingskala (likert Skalierung)
- Sehr zufrieden
- ...
- sehr unzufrieden
91
Semantisches Differential
- schnell .... langsam
| - zuvorkommend ... gleichgültig
92
Stapelskalierung
kompetent: stimme voll zu ... stimme überhaupt nicht zu
93
Polarität des Items
unipolar:
keine Ablehnung 0 1 2 3 4 5 6 starke Ablehnung
bipolar:
starke Ablehnung -3 -2 -1 0 1 2 3 starke Zustimmung
94
Entscheidungen bei diskreten Ratungskalen
- Polarität des Items
- Anzahl der Abstufungen
- Ungerade gerade Anzahl der Abstufungen
- ggf. Angabe einer "ich weiß nicht" Kategorie
95
Wortwahl: die W's
Wer: Der Befragte
Was: Bezugsobjekt
Wann: Spezifikation des Zeithorizonts
Wo: Spezifikation des Ortes/Kontext
96
Wortwahl - Tipps
- Keine Verwendung umgangssprachlicher Wörter
- Verwendung unmissverständlicher Wörter
- Vermeidung suggestiver/parteiischer Fragen
97
Entscheidung über Fragenformulierung
- Einfachheit
- Neutralität
- Eindeutigkeit
98
Benennung der Antwortalternativen
- numerische Benennung
- Graphische Etikettierung (Smileys)
- Verbale Etikettierung
99
Ziele bei der Anordnung von Fragen
- Verhinderung von Ausstrahlungs und Reihenfolgeneffekten
- Nachvollziehbarkeit des Aufbaus
- - Eisbrecherfrage an den Befragungsbeginn
- - Besonders sensible Fragestellung an das Befragungsende
- - Vom Allgemeinen zum Speziellen
100
Klassischer Aufbau eines Fragebogens
- Einleitung/Vorbemerkung
- Einleitungsfragen (Eisbrecherfragen)
- Sachfragen
- Fragen zur Person/Soziodemografie
- Dank und Verabschiedung
101
Äußere Gestaltung des Fragebogens
- große, klare Schriftarten
- übersichtliche Anordnung der Fragen
- Fragenmatrix, wenn mehrere zusammenhängende Antworten die gleichen Antwortenkategorien haben
- Vermeidung von Fragen/Fragenblöcken, die über Seitenbegrenzung hinweg gehen
- Tendenz, die Fragen zusammen zu schieben, um den Fragebogen kürzer aussehen zu lassen, sollte vermieden werden
- Deutliches Hervorheben von Anweisungen zur Beantwortung
- Online: Fortschrittsanzeige
102
Pretest des Fragebogens
Auswertung hinsichtlich:
- vollständige Abdeckung des Untersuchungsgegenstandes
- Verständlichkeit Formulierung
- Adäquatheit Antwortvorgabe
- Prüfung Filterfragen
Es ist zu beachten, dass:
- potenzielle Befragte ausgewählt werden, die nicht bei der Haupterhebung erfasst werden
- den Befragten die Möglichkeit eröffnet wird, Kommentare abzugeben
103
Negative Antworttendenzen
- soziale Erwünschtheit
- Akquiszenz oder "Ja-sage-Bereitschaft"
- Tendenz zur MItte/ zu Extrempolen: unbewusste oder bewusste Bevorzugung von extremen, unbestimmten (mittlere) oder besonders platzierter Antwortkategorien
- Wahl von Antwortmöglichkeiten mit bestimmter Länger, Wortfolge oder Position
- Verfälschung aufgrund einer sehr schnellen Fragebogenbearbeitung
104
10 goldene Regeln zur Gestaltung des Erhebungsinstrumentes
1. Verwendung einfacher, eindeutiger Begriffe, die von den Befragten in gleicher
Weise verstanden werden
2. Vermeidung langer und komplexer Fragen
3. Vermeidung hypothetischer Fragen, die die Validität in Frage stellen
4. Vermeidung doppelter Stimuli und doppelter Verneinung
5. Vermeidung von Unterstellungen und suggestiven Fragen
6. Vermeidung von Fragen, die Informationen notwendig machen, über die der
Befragte nicht verfügt
7. Fragen sollen einen eindeutigen zeitlichen Bezug aufweisen
8. Die verwendeten Antwortkategorien müssen erschöpfend und überschneidungsfrei sein
9. Der Kontext einer Frage sollte sich nicht auf die Beantwortung auswirken
10. Unklare Begriffe sind zu definieren
105
Datenanalyseverfahren
Deskriptiv
- univariat
- - Ermittlung von Häufigkeitsverteilungen
- - Ermittlung von Parametern von Häufigkeitsverteilungen
- bivariat
- - Assoziationsanalyse
- - Regressionsanalyse
induktiv
- univariat
- - Verfahren bezogen auf Verteilungsparamter
- - Verfahren bezogen auf Verteilung
- bivariat
- - Verfahren bezogen auf Verteilungsparameter
- - Verfahren bezogen auf Verteilung
106
Ausgewählte Kennzahlen zur Beschreibung von Daten
```
Lagemaße/ Maße der zentralen Tendenz:
- Nominaldaten: Modus
- Ordinaldaten: Modus/Median
- Metrische Daten: Modus/Median/Mittel
Streuungsmaße:
- Nominaldaten: -
- Ordinaldaten: Spannweite/Quantilsabstand
- Metrische Daten: Varianz/Standardabweichung
```
107
Datenaufbereitung: Nach welchen Merkmalen werden die Variablen eines Datensatzes im ersten Schritt definiert?
- Variablennamen
- Variablentyp
- Variablenlabel
- Wertelabels
- fehlende Werte
- Messniveau
108
Datenbereinigung
- notwendiger Schritt vor der Datenauswertung
- Überprüfung der Plausibilität und Sorgfalt im Antwortverhalten und ggf. Entfernung einzelner Merkmalsträger/Probanden aus dem Datensatz
Möglichkeiten:
- Überprüfung der Bearbeitungsdauer des Fragebogens
- Überprüfung des klassischen Durchklickverhaltens
- Überprüfung auf "out-of-range" Antworten
- Überprüfung mittels "ausreißender Angaben" bei offenen Fragen
- Überprüfung mittels Plausibilitätscheck
109
Arten von Faktorenanalyse
- explorative
| - konfirmatorische
110
Explorative Faktorenanalyse
Finden einiger weniger Dimensionen (Faktoren) in den „vielen“ beobachteten Variablen, welche die Korrelationen zwischen den Variablen möglichst gut beschreiben.
--> Modell - oder hypothesengenerierendes Verfahren
111
Konfirmatorische Faktorenanalyse
Ausgangspunkt ist ein bereits bestehendes Modell, in welchem die Anzahl der Faktoren und strukturellen Beziehungen unter ihnen als bereits bekannt angenommen werden.
--> Modell oder hypothesen testendes Verfahren
112
Unterscheidung der Faktorenanalysen
Zusammenhang zwischen Variablen bekannt?
- > keine Vorstellung über Zusammenhang
- - Suche nach Strukturen im Datensatz
- - Explorative Faktorenanalyse
- - Faktorenanalyse zur Hypothesengenerierung
- > Theoretische Vorstellung über Zusammenhang
- - mögliche Faktoren vermutet
- - Konfirmatorische Faktorenanalyse
- - Faktorenanalyse zur Hypothesengenerierung
113
Prinzipien und Ziele der explorativen Faktorenanalyse
- Datenreduktion
- Analyse der Beziehung zwischen einer Vielzahl von Variablen durch Erstellung einer Menge von gemeinsamen Faktoren
- Basis für Faktorisierung bilden die Korrelationen zwischen den erhobenen VAriablen
- Vorbereitung für die Verwendung anderer multivariater Verfahren
114
Grundvoraussetzungen der Faktorenanalyse
- Intervallskalierung -> metrische Daten
- inhaltlich: lineare Merkmalszusammenhänge
- Hinreichend hohe Korrelation der Items
- Anzahl der Untersuchungseinheiten (Personen/Haushalte..) ist erheblich größer als die Anzahl der zu faktorisierenden Merkmale (Items/Variablen)
115
Multikollinearität in der Faktorenanalyse
Abhängigkeit der (unabhängigen) Variablen untereinander
```
Regressionsanalyse:
- Multikollinearität nicht gewollt
- Keine Multikollinearität als Annahme
Faktorenanalyse:
- Multikollinearität gewollt
- Voraussetzung für Faktorenbildung
```
116
Überprüfung der Eignung für die Faktorenanalyse
- Überprüfung der Eignung anhand Anti-Image-Korrelationsmatrix
- - Anti-Image: nicht durch andere Variablen aufgeklärte Korrelationen --> möglichst gering
- Prüfgrößen der Anti-Image-Korrelationsmatrix
- - Measure of Sampling Adequacy (Diagonale der Anti-Image-Matrix)
- - Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium
- - für beide gilt Richtwert >=0,50
- Bartlett's Test of Sphericity
- - Voraussetzung: Normalverteilung
- - Nullhypothese: alle Korrelationen der Korrelationsmatrix gleich Null --> bei Signifikanz ablehen
- - stark steigende Güte mit steigender Stichprobengröße
117
Extraktionsverfahren in der Faktorenanalyse
- dienen der Ableitung von Faktoren
- zwei mögliche Extraktionsverfahren:
- - Hauptachsen-Faktorenanalyse
- - Hauptkomponenten-Faktorenanalyse
118
Hauptachsen-Faktorenanalyse
- zur Identifizierung latenter Strukturen
- Varianz einer Variablen wird in die Komponenten Kommunalität (gemeinsame Varianz) und Fehlervarianz aufgeteilt
- Konzentration auf gemeinsame Varianz
- -> gemeinsame Varianz = erklärte Varianz
- -> Fehlervarianz = nicht erklärte Varianz
- Fokus: Kommunalität (gemeinsame Varianz)
119
Hauptkomponentenanalyse
- zu Modellierung eines maximalen Varianzanteils mittels einer minimalen Anzahl von Faktoren
- Varianz einer Ausgangsvariablen kann vollständig durch die Extraktion von Faktoren erklärt werden
- Voraussetzung: Fehlervarianz a priori gering
- Fokus: gesamte Varianz
120
Faktorenanalyse: Wie viele Faktoren sollten extrahiert werden?
1. Eigenwert-Kriterium: Extrahiere alle Faktoren mit Eigenwert > 1
2. A priori (inhaltlich): z.B. anhand des Fragebogenaufbaus
3. Varianz-Erklärungs-Kriterium: Faktoren sollen einen Mindestanteil der Varianz erklären
4. Scree-Plot: sog. "Elbow-Kriterium", Plot der Eigenwerte gegen die Anzahl der Faktoren
121
Faktorenanalyse: Interpretation der extrahierten Faktoren
Hilfsmittel: Faktorladungsmatrix
- Faktorladung: Korrelation zwischen Faktoren und Ausgangsvariable
- Problem: unrotierte Faktorladungen lassen oft kein Muster erkennen
- Ausweg: Rotationder Faktorladungsmatrix
122
Rotationsverfahren (Faktorenanalyse: Interpretationder extrahierten Faktoren)
1. Orthogonale (rechtwinklige) Rotationsverfahren
- Bewahren Unabhängigkeit der Faktoren
- - Varimax
- - Quartimax
- - Equamax
2. Oblique (schiefwinklige) Rotationsverfahren
- Erlauben Korrelation zwischen den Faktoren
- - Oblimi
- - Promax
123
Zuordnung von Variablen zu Faktoren (Faktorenanalyse: Interpretationder extrahierten Faktoren)
Richtlinien für die Identifikation signifikanter
Faktorladungen (basierend auf Stichprobengröße)
- Ladung >= 0,5
- Signifikanzen nicht leicht berechenbar, da abhängig von n
124
Qualität der Erfassung eines Konstrukts
Qualität stellt Anforderungen an:
- Objektivität
- Reliabilität
- Validität
125
Reliabilität
= ist der Grad, in dem die Messungen frei von Zufallsfehlern sind, und somit die Zuverlässigkeitskoeffizienten die Höhe der systematischen Varianz in einer Messung
schätzen.
Wenn ein wesentlicher Teil der Varianz der Indikatoren durch die Assoziation mit dem Faktor erklärt wird, stellen die einzelnen Indikatoren reliable Messungen des Faktors dar
→ Der Einfluss der Messfehler (Zufallsfehler) ist in diesem Fall dann geringer.
126
Zufallsfehler Xr
Der Zufallsfehler Xr beinhaltet alle Faktoren, die zufällig und bei jeder Messung mit anderer Stärke ohne erkennbare Systematik die Ergebnisse beeinflussen.
127
Validität
Validität liegt vor wenn die Unterschiede in den beobachteten Werten wahre Unterschiede in Bezug auf das Merkmal widerspiegeln, das man zu messen versucht und sonst nichts.
Die Validität eines Konstrukts gibt an, wie konzeptionell richtig die Messung ist.
Es zeigt sich, ob das Messverfahren wirklich misst, was es messen soll und frei von systematischen Fehlern ist.
Vier Facetten:
- Inhaltsvalidität
- Konvergenzvalidität
- Diskriminanzvalidität
- Nomologische Validität
128
Systematischer Fehler Xs
Der systematische Fehler Xs tritt bei einer Messung unabhängig von zufälligen Einflussgrößen bei jeder Wiederholung in der gleichen Höhe auf.
129
Inhaltsvalidität
= der Grad, in dem ein Instrument über eine geeignete Stichprobe von Elementen für das zu messende Konstrukt verfügt.
Inhaltsvalidität bezeichnet den Grad,
- zu dem die Variablen eines Messmodells dem inhaltlich semantischen Bereich des Konstrukts
angehören und
- die konstruierten Items alle Bedeutungsinhalte und Facetten des Konstrukts abbilden
130
Konvergenzvalidität
= das Ausmaß, in dem zwei oder mehr Versuche, das gleiche Konzept zu messen, übereinstimmen.
Konvergenzvalidität erfordert
- starke Beziehung der Indikatoren (die demselben Faktor zugeordnet sind) untereinander
- hohe Zusammenhänge zwischen den Faktoren, die zur derselben Dimension verdichtet werden
131
Diskriminanzvalidität
= das Ausmaß, in dem sich die Messungen verschiedener Konzepte unterscheiden.
Beurteilung der Diskriminanzvalidität erfolgt auf zwei Ebenen:
- Assoziation der Indikatorvariablen, die verschiedenen Faktoren zugeordnet sind, sollte schwächer sein, als die Assoziation zwischen Indikatoren, die denselben Faktor messen.
- Gleiches gilt für Zusammenhänge zwischen Faktoren , die unterschiedlichen Dimensionen zugeordnet sind.
132
Nomologische Validität
= stellt den Grad dar, in dem Vorhersagen, die auf einem Konzept basieren, im Rahmen einer größeren Theorie bestätigt werden.
Erfordert Einbindung des Konstrukts in einen übergeordneten theoretischen Rahmen.
133
Beziehung zwischen Reliabilität und Validität
X0 = Xt + Xs + Xr
Der ermittelte Wert einer Messung X0 entspricht dem tatsächlichen wahren Wert der Messung Xt zuzüglich zwei Fehlerarten
- Der systematische Fehler Xs tritt bei einer Messung unabhängig von zufälligen Einflussgrößen bei jeder Wiederholung in der gleichen Höhe auf
- Der Zufallsfehler Xr beinhaltet alle Faktoren, die zufällig und bei jeder Messung mit anderer Stärke ohne erkennbare Systematik die Ergebnisse beeinflussen
Eine Messung ist reliabel, wenn sie zu konsistenten Ergebnissen führt, d . h. Xr = 0 ist.
Eine valide Messung entsteht durch zusätzlichen Ausschluss des systematischen Fehlers, so dass gilt X0 = Xt.
134
Prozess der explorativen Forschung nach Homburg und Giering
1. Erarbeitung eines grundlegenden Verständnisses des Konstruktes und Entwicklung einer Ausgangsmenge von Indikatoren
2. Pre-Tests zur Verbesserung und Reduktion der Indikatormenge
3. Datenerhebung
4. Quantitative Analyse zur Berurteilung und Optimierung des Messmodells
5. Erneute Datenerhebung
6. Beurteilung des entwickelten Messmodells auf der Basis der neuen Stichprobe
7. Vergleich der entwickelten Modelle mit alternativen Modellstrukturen aus der Basis beider Stichproben (Kreuzvalidierung)
135
Reliabilitäts- und Validitätskriterien Faktorenanalyse
Faktorenanalysen überprüfen, ob sich eine Anzahl von Variablen zu einem oder mehreren Faktoren verdichten bzw komprimieren lassen
- Explorative Faktorenanalysen ( unterstellen vorab keine bestimmte Struktur
- Die Höhe der Faktorladungen gibt erste Auskunft über Konvergenz und Diskriminanzvalidität
--> Ein sinnvolles Ausmaß der Validitäten liegt, wenn sich alle Indikatoren eindeutig einem Faktor zuordnen lassen
(dh ausreichend hohe Ladungen auf einem Faktor, bei gleichzeitig niedrigen Ladungen auf den anderen Faktoren)
136
Cronbachsches Alpha (Realibilitäts- und Validitätskriterien)
- Misst die Reliabilitä t der Gruppe von Indikatoren, die einen Faktor messen
- Beruht auf der Annahme, dass die Zuverlässigkeit/Reliabilität einer Konstruktmessung durch mehrere Indikatoren (Items) umso besser ist, je stärker die Korrelationen zwischen den einzelnen Indikatoren sind und je größer die Zahl der Indikatoren ist.
--> Maß der internen Konsistenz einer Skala (d.h. der Indikatoren eines Faktors)
Das Cronbachsche Alpha bildet dabei das in der Literatur am weitesten verbreitete Maß für die Zuverlässigkeit der Konstruktmessung
Der Wertebereich des Gütemaßes erstreckt sich von Null bis Eins
- -> hohe Werte deuten auf eine hohe Reliabilität hin
- -> es empfiehlt sich ein Mindestwert von 0,7
137
Item to Total (Realibilitäts- und Validitätskriterien)
Item to Total Korrelation einer Indikatorvariablen:
Korrelation dieses Indikators mit der Summe der Indikatoren, die demselben Faktor zugeordnet sind
Verbesserungsmethode, wenn das Cronbach sche Alpha eines bestimmten Faktors einen zu geringen Wert aufweist
--> Steigerung der Reliabilität (bei zu geringem Cronbach schen Alpha) durch Eliminierung der zugehörigen Indikatorenvariable mit der niedrigsten
Item to Total Korrelation
138
Konfirmatorische Faktorenanalyse (Realibilitäts- und Validitätskriterien)
Faktorenanalysen überprüfen, ob sich eine Anzahl von Variablen zu einem oder mehreren Faktoren verdichten bzw. komprimieren lassen
```
Konfirmatorische Faktorenanalysen (CFA) unterstellen eine vorab gegebene Struktur
--> Ziel: Überprüfung der in der Regel theoretisch fundierten Struktur auf Basis gegebener Gütekriterien
```
139
Vorgehensweise im Rahmen einer Konfirmatorischen Faktorenanalyse
1. Modellspezifikation
2. Parameterschätzung (nach Idetifikationsprüfung)
3. Modellbeurteilung (ggf. Modellmodifikation und zuruück zu 2.)
4. Ergebnisinterpretation
140
Anpassungsmaße zur Beurteilung von CFA-Modellen
Globale Anpassungsmaße
- Stand Alone Anpassungsmaße
-- Inferenzstatistische Anpassungsmaße
- Deskriptive Anpassungsmaße
-- Anpassungsmaße, die Freiheitsgrade nicht berücksichtigen
-- Anpassungsmaße, die Freiheitsgrade berücksichtigen
- Inkrementelle Anpassungsmaße
-- Anpassungsmaße, die Freiheitsgrade nicht berücksichtigen
-- Anpassungsmaße, die Freiheitsgrade berücksichtigen
Lokale Anpassungsmaße (Indikatorrelabilität, Faktorrelabilität, Durchschnittliche erfasste Varianz)
141
Lokale Anpassungsmaße Indikatorreliabilität
- Reliabilität einer einzelnen beobachtbaren Variable (Indikator)
- Anteil der durch den zugehörigen Faktor erklärten Varianz verglichen mit der Gesamtvarianz dieser Variablen
- Optimalwert = 1 → keine Streuung des Messfehlers
--> Ziel: >= 0,4
142
Lokale Anpassungsmaße Faktorreliabilität
- Wie gut ein Faktor durch alle ihm zugeordneten Indikatoren gemeinsam gemessen wird
- Wichtiger Aspekt bei der Reliabilitätsbeurteilung des Modells
- Nutzbar als Prüfgröße für die Konvergenzvalidität der dem Faktor zugeordneten Indikatoren
- Optimalwert = 1 → Varianzen aller Messfehler gleich Null
--> Ziel: >= 0,6
143
Lokale Anpassungsmaße Durchschnittlich erfasste Varianz (DEV)
- Zeigt wie gut ein Faktor durch alle ihm zugeordneten Indikatoren gemeinsam gemessen wird
- Normiert auf den Bereich von Null bis Eins
- Nutzbar als Prüfgröße für die Konvergenzvalidität der dem Faktor zugeordneten Indikatoren
--> Ziel: >= 0,5
144
Lokale Anpassungsmaße Diskriminanzvalidität nach Fornell Larcker
- Die average variance explained (AVE) sollte größer sein als die highest variance shared (HVS)
→ die AVE eines Faktors sollte größer sein als jede quadrierte Korrelation des entsprechenden Faktors mit allen anderen Faktoren
- In Publikationen wird vereinzelt die AVE mit der AVS ( average variance shared ) verglichen, d. h. der
durchschnittlichen quadrierten Korrelation eines Faktors mit allen anderen Faktoren
145
Schritte der quantitativen Analyse zur Beurteilung und Optimierung des Messmodells
1. Betrachtung der Dimensionen, für die noch keine hypothetische Faktorenstruktur vorliegt: Explorative Faktorenanalyse (EFa)
2. Betrachtung der einzelnen Faktoren: Cronachsches Alpha, Item to Total Korrelation, konfirmatorische Fa (KFa)
3. Betrachtung der Dimensionen, die mehr als einen Faktor haben: EFa, KFa, Beurteilung Diskriminanzavilidität
4. Betrachtung des gesamten Messmodells: EFa, KFa, Beurteilung Diskriminanzvalidität, Untersuchung Dimensionalität, Kausalanalytische Beurteilung der Inhaltsvalidität, Kausalanalytische Beurteilung der nomologischen Validität
146
Was ist eine Korrelationsanalyse?
- bivariates Deskriptives Verfahren zur Datenanalyse
- Ziel: Analyse einer möglichen Beziehung zwischen Variablen
- Untersuchung des Zusammenhangs bzw. der Stärke des Beziehungszusammenhanges zwischen metrisch skalierten Variablen (bei nominaler Skalierung: Kreuztabellen)
- Keine Unterscheidung in unabhängige und abhängige Variablen
→ daher im Gegensatz zur Regressionsanalyse keine gerichteten Wirkungszusammenhänge
- Korrelationskoeffizienten von 1 bis +1
147
Interpretation der Korrelationskoeffizienten
- Korrelationskoeffizient kann Werte zwischen 1 und +1 annehmen
- -> Je mehr er sich absolut dem Wert 1 annähert, desto größer ist die Abhängigkeit zwischen den Variablen
- -> Lineare Unabhängigkeit bei Korrelationskoeffizient von Null
- Keine Aussage möglich, welche Variable verursachend für eine andere Variable ist
- -> Achtung: ggf. wird eine Korrelation zwischen Variable A und Variable B auch durch eine dritte (nicht berücksichtigte) Variable C „verursacht“
Durch die Korrelationsanalyse kann die Stärke und Relation (+/(+/--) der Beziehungszusammenhänge zwischen Variablen gemessen werden, allerdings wird grundsätzlich keine Einflussrichtung unterstellt! (Korrelation bedeutet nicht automatisch das Vorhandensein von Kausalität)
148
Werteinterpretatoin des Korrelationskoeffizienten
```
bis +/- 0,2: sehr geringe Korrelation
bis +/- 0,5: geringe Korrelation
bis +/- 0,7: mittlere Korrelation
bis +/- 0,9: hohe Korrelation
über +/- 0,9: ausgesprochen hohe Korrelation
```
149
Was ist die lineare Regressionsanalyse?
Sie...
… dient der Erkennung und Erklärung von Zusammenhängen.
… dient der Analyse von Beziehungen zwischen einer metrischen abhängigen ( Regressand ““) und einer oder mehreren metrischen unabhängigen Variablen (Regressoren)
… dient der Schätzung und Prognose von Werten der abhängigen Variablen.
… unterstellt zunächst lineare Beziehung zwischen abhängiger und unabhängiger Variable.
… unterscheidet sich von der Korrelationsanalyse insofern, als dass
- die Korrelationsanalyse die Stärke des Zusammenhanges zwischen Variablen misst,
- die Regressionsanalyse hingegen, die Art dieses Zusammenhanges aufdeckt bzw. dazu verhilft, den Wert einer (abhängigen) Variablen aus den Werten anderer (unabhängiger) Variablen vorherzusagen.
Die Richtung der Effekte wird auf Basis theoretischer Überlegungen festgelegt!
150
Vorgehensweise der linearen Regressionsanalyse
1. Modellformulierung (Basiert auf Vorüberlegungen; Modell muss linearen Ursprungs sein)
2. Schätzungen der Regressionsfunktion
3. Prüfung der Regressionsfunktion
4. Prüfung der Regressionskoeffizienten
5. Prüfung der Modellprämissen
151
Prüfung der Regressionsfunktion
1) Globale Prüfung
- Bestimmtheitsmaß R²
- F-Statistik
2) Prüfung der Regressionskoeffizienten
- t-Statistik
- Beta-Wert
152
Bestimmtheitsmaß R²
- Misst die Güte der Anpassung der Regressionsfunktion an die empirischen Daten
- Basis für die Beurteilung der Gute bilden die Residualgrößen
- Gesamtstreuung = erklärte Streuung + nicht erklärte Streuung
- Schätzung ist umso besser, je größer der Anteil der erklärten Streuung an der
Gesamtstreuung ist
153
Regressionsanalyse - Prüfung von Variablenzusammenhängen
Output-Interpretationshilfe …
… R² oder auch Bestimmtheitsmaß gibt die erklärte Varianz der abhängigen Variablen an .
… Beta Werte stellen die standardisierten Regressionskoeffizienten dar. Sie zeigen die Wirkungsstärke und Wirkungsrichtung (positiv/negativ)
der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable an.
… der T-Wert wird in SPSS gemeinsam mit der Irrtumswahrscheinlichkeit (p-Wert) ausgegeben. Dieser p-Wert gibt an, wie wahrscheinlich ein beobachteter Prüfgrößenwert (z.B. in diesem Fall der t-Wert) unter der Nullhypothese ist.
... und der VIF Wert (Variance Inflation Faktor) gibt darüber Aufschluss, ob Gefahr der Multikollinearität besteht (Richtwert < 2 bedenkenlos)
154
Sprachen in der Transkription
- phonetische Umschrift
- literarische Umschrift
- Standardorthografie
155
Was ist ein erster Indikator für Kausalität?
Korrelation zwischen den Variablen. (bspw. Einkommen und Bildung)
--> Alternative Erklärungen (Cofound-Variablen) müssen berücksichtigt werden! (Einkommen, Bildung, Intelligenz)
156
Wann liegt eine Kausalbeziehung vor?
- die Ursache X geht der Wirkung Y zeitlich voraus
- die Ursache X steht mit der Wirkung Y in einer Beziehung
- plausible Alternativerklärungen können ausgeschlossen werden
157
Definition Experiment
"Ein Experiment liegt vor, wenn eine oder mehrere unabhängige Variablen planmäßig variiert (Kontrolle der unabhängigen Variablen) und deren Wirkung auf eine oder mehrere abhängige Variablen bestimmt werden, wobei Einflüsse von Störvariablen ausgeschaltet bzw kontrolliert werden Kontrolle der Störvariablen)."
158
Was ist bei dem Design eines Experiments wichtig?
- Unterschied zwischen Experimental und Kontrollgruppe sollte deutlich werden und bestenfalls auf einen Faktor reduziert werden → eindeutiger Unterschied
- Experimentelle Umgebung ist die einzige Möglichkeit, um andere Faktoren (Umwelt, Umgebung) wirklich konstant zu halten.
159
Was sind die zentralen Gütekriterien von Experimenten und was bedeuten diese?
Interne Validität
- liegt vor, wenn die als abhängige Variable erhobenen Messwerte eindeutig auf die als unabhängige Variable manipulierten Versuchsbedingungen zurück zuführen sind.
Externe Validität
- ist gegeben, wenn die aus dem Experiment gezogenen
Schlussfolgerungen auf andere Personen, Situationen oder Zeitpunkte generalisiert werden können.
Konstruktvalidität
- liegt vor, wenn die unabhängige Variable in inhaltlich eindeutiger Weise auf die abhängige Variable wirkt und somit keine Konfundierung mit irrelevanten Variablen vorliegt.
160
Was sind wichtige Störfaktoren der internen bzw. externen Validität eines Experiments?
- Zeiteffekte
- Reifungseffekte
- Testeffekte
- Instrumentierungseffekte
- Statistische Regressionseffekte
- Auswahleffekte
- Situationseffekte
- Ausfalleffekt/ experiementelle Mortalität
- Stichprobeneffekte
- Probandeneffekte
- Versuchsleiter(erwartungs)effekt
161
Störfaktor: Zeiteffekte
- liegen vor, wenn ein beobachteter Effekt durch Ereignisse ausgelöst wird, die zwischen verschiedenen Testungen aufgetreten und nicht durch die experimentelle Bedingungen selbst ausgelöst sind
162
Störfaktor: Reifungseffekt
- verändern sich Individuen zwischen zwei (oder mehr) aufeinanderfolgenden Messungen aufgrund von Reifungsprozessen, ist mit Reifungseffekten in den Ergebnissen zu rechnen
163
Störfaktor: Testeffekte
- Testeffekte liegen vor, wenn sich vorangegangene Testungen eines Individuums auf das nachfolgende Verhalten auswirken (z . B . Sensibilisierung für ein bestimmtes Thema oder Produkt).
164
Störfaktor: Instrumentierungseffekt
- Effekte, die sich aus der Veränderung der Untersuchungsverfahren mit der Zeit ergeben
165
Störfaktor: Statistische Regressionseffekt
- Weisen die Messwerte einer abhängigen Variablen im Pre-Test extreme Werte auf und sind nicht hoch reliabel, ist es statistisch gesehen wahrscheinlich, dass die Messwerte im Post Test weniger extrem ausfallen, d.h. zu einer Regression auf den Mittelwert tendieren.
166
Störfaktor: Ausfalleffekte/ experimentelle Mortalität
- Durch den Ausfall bestimmter Personen im Verlauf
einer Untersuchung können sich systematische Effekte auf die Messung ergeben. Diese Effekte
werden als Ausfalleffekte bezeichnet.
167
Störfaktor: Auswahleffekte
- Unterscheiden sich die unter mehreren experimentellen Bedingungen zu vergleichenden Gruppen von vornherein durch ein versuchsrelevantes Merkmal, können Messwertunterschiede ebenfalls durch die unterschiedliche Zusammensetzung der Gruppen
bedingt sein.
168
Störfaktor: Situationseffekte
- Einfluss der situativen Rahmenbedingungen auf abhängige Variable (z. B. Tageszeit, Lichtverhältnisse, Geräuschkulisse, Temperatur).
169
Störfaktor: Stichprobeneffekte
- Stichprobeneffekte können vorliegen, wenn die Untersuchungsergebnisse einer Stichprobe auf Grundgesamtheiten verallgemeinert werden, für welche die Stichprobe nicht repräsentativ ist.
170
Störfaktor: Probandeneffekte
- Reaktion der Versuchsteilnehmer auf Tatsache, dass das Verhalten beobachtet wird (z. B. Zeigen von sozial erwünschtem Verhalten oder Anpassung des eigenen
Verhaltens in Richtung der antizipierten Hypothesen der Untersuchung (Unterstützung oder Sabotage)).
171
Störfaktor: Versuchsleiter(ewartungs)effekte
- Durch das (z. T. unbewusste) Verhalten des Versuchsleiters werden die Ergebnisse der Untersuchung mitbeeinflusst
172
Welche Techniken zur Kontrolle von Störfaktoren gibt es?
- Instrumentelle Kontrolltechniken (Eliminierung, Konstanthaltung)
- Versuchsplanerische Kontrolltechniken (Randomisierung, Wiederholungsmessung, Parallelisierung)
- Statistische Kontrolltechniken (Kovarianzanalytische Kontrolle)
173
Stufen zur Konzeption und Umsetzung eines Experiements
- Formulierung der Fragestellung/Hypothese
- Festlegung Versuchsdesign
- Operationalisierung Variablen
- Durchführung Experiment
- Analyse der Daten
174
Definition Versuchsdesign
Unter einem Versuchsdesign versteht man ein standardisiertes, routinemäßig anwendbares Schema (Strukturschema), das dem Aufbau, der Kontrolle und der methodologischen Bewertung einer empirischen Untersuchung von unabhängigen (UV) und abhängigen (AV) Variablen sachlogisch zugrunde liegt.
175
Welche experimentellen Designs gibt es?
- Versuchspläne mit Zufallsgruppenbildung (Between Subjects Designs)
- Versuchspläne mit Wiederholungsmessung (Within Subjects Designs)
- Versuchspläne für parallelisierte Gruppen (Blockversuchspläne)
- Mischversuchspläne (gemischte Designs)
176
Was ist der Manipulationscheck und welche Möglichkeiten zur Überprüfung gibt es?
- Anforderungen an die Konstruktivität der experimentellen Manipulation checken (konvergente Validität und diskriminante Validität)
- Möglichkeiten zur Überprüfung: Qualitative und statistische Methoden
- Reihenfolge: nach der abhängigen Variable
177
Zeitpunkt für den Manipulationscheck
- Pretest
| - Hauptexperiment
178
Was ist eine Varianzanalyse?
- ein Verfahren, das die Wirkung einer oder meherer UV auf eine oder mehrere AV prüft
- Wichtigstes Analyseverfahren zur Auswertungvon Experimenten
179
Welche Formen der Varianzanalyse existieren?
- einfaktoriell (Wirkung einer UV auf eine AV)
- mehrfaktoriell (Wirkung n UV auf eine AV)
- mehrdimensional (Wirkung >=1 UV auf >= 2 AV)
- Kovarianzanalyse (Wirkung >= 1 UV auf >= 1 AV)
180
Ablauf der einfaktoriellen Varianzanalyse
1. Problemformulierung
2. Analyse Abweichungsquadrante
3. Prüfung stat. Unabhängigkeit
181
Analyse der Abweichungsquadrante (einfaktorielle Varianzanalyse)
Gesamtabweichung = erklärte Abweichung + nicht erklärte Abweichung
- Bei der Analyse der Abweichungsquadrate wird definiert, zu welchen Teilen die Summe der Gesamtabweichungen der einzelnen Beobachtungen vom Gesamtmittelwert durch die Variation zwischen den Faktorstufen (erklärte Abweichung) und durch die Variation innerhalb der Faktorstufen (nicht erklärte Abweichung) zurückzuführen ist.
182
Definition eines Mediators
Ein Mediator ( oder intervenierende Variable) vermittelt die Beziehung zwischen zwei oder mehreren Variablen
183
Warum werden Mediatoren modelliert?
- Erklärung des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen
- Im Rahmen einer Mediatoranalyse wird geprüft, inwiefern der Zusammenhang zwischen einer unabhängigen Variablen X und einer abhängigen Variablen Y durch einen Mediator M vermittelt bzw. erklärt werden kann.
184
Klassifizierung von Mediationseffekten: Welche zwei Formen lassen sich unterscheiden?
- vollständige Mediation: Einfluss von UV auf AV wird durch Mediator insignifikant
- partielle/teilweise Mediation: Einfluss bleibt signifikant, wird aber erkennbar reduziert
185
verschiedenen Ausführungen der Effekte eines Mediators
- direkt = UV auf AV
- indirekt = direkter Effekt (UV-M) * direkter Effekt (M-AV)
- total = direkter Effekt (UV - AV) + indirekter Effekt
186
Suppressor Effekt Mediatoranalyse
UV könnte durchaus starke und signifikante indirekte und direkte Effekte auf AV ausüben, die aber in gegenläufiger Einflussrichtung wirken und sich daher in Summe im totalen Effekt aufheben
187
Ablauf einer Mediatoranalyse
1. Regression von UV auf AV
2. Regression von UV auf Mediator
3. Regression von Mediator auf AV
4. Regression zwischen UV und AV sowie Mediator
! Ist die Beziehung zwischen UV und AV in Schritt 1 nicht signifikant, kann keine vollständige Mediation vorliegen, eine partielle Mediation ist allerdings trotzdem möglich.
188
Dreistufiger Test der Mediation nach Baron und Kenny
- Bedingung 1: UV steht in einem signifikanten Verhältnis zu AV
- Bedingung 2: UV steht in einem signifikanten Verhältnis mit M
- Bedingung 3: M steht in einem signifikanten Verhältnis mit AV
Wenn Bedingungen 1 bis 3 erfüllt sind …
… liegt dennoch keine Mediation vor, wenn c signifikant und in der Stärke unverändert bleibt, sobald M in das Modell aufgenommen wird.
… liegt eine partielle Mediation vor, wenn c signifikant bleibt, in der Stärke jedoch reduziert wird, sobald M in das Modell eingeführt wird.
… liegt eine vollständige Mediation vor, wenn c insignifikant wird, sobald M in das Modell eingeführt wird.
189
Definition eines Moderators
Als Moderatoren erweisen sich Einflussgrößen bzw. Variablen, die einen signifikanten Einfluss auf die Beziehung zwischen einer UV und einer AV nehmen.
Je nach Ausprägung des Moderators wird die Stärke und/ oder die Richtung eines Wirkungseffektes einer UV auf eine AV beeinflusst.
190
Ablauf einer Moderatoranalyse in SPSS
1. Bildung von Konstrukten
2. Mittelwertzentrierung
3. Bildung Interaktionsterm
4. Schätzung Regressionsmodell
