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Master FOM > Wissenschaftliche Methodik > Flashcards

Wissenschaftliche Methodik Flashcards

1
Q

Merkmale von wissenschaftlichen Theorien

A

Systematische Beziehung
Allgemeine Gesetzmäßigkeiten
Empirische Überprüfbarkeit

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Q

Merkmale von wissenschaftlichen Theorien (Systematische Beziehung)

A

Die Systematik soll mit einer Widerspruchsfreiheit der Aussage verbunden sein und ein Verständnis ermöglichen, das bei einer unsystematischen Ansammlung von Aussagen nicht möglich wäre

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3
Q

Merkmale von wissenschaftlichen Theorien (Allgemeine Gesetzmäßigkeiten)

A

Diese ermöglichen Erklärungen und Prognosen von Phänomenen. So erklären beispielsweise bestimmte Gesetze der Statik, warum eine Brücke eine bestimmte Belastung aushält und sie lassen auch eine Prognose ihrer Belastungsfähigkeit zu, wenn bestimmte Konstruktionsmerkmale bekannt sind.

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4
Q

Merkmale von wissenschaftlichen Theorien (Empirische Überprüfbarkeit)

A

Damit ist vor allem die intersubjektive Überprüfbarkeit von Theorien gemeint. Die Überprüfung der Übereinstimmung von Theorie und Realität zeigt eben zumindest in der Sichtweise des wissenscahftlichen Realismus, ob eine Theorie mehr oder weniger wahr ist, unabhängig von den Sichtweisen, Wünschen oder Ideologien des Betrachters

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5
Q

Modell

A

Ein Modell ist eine vereinfachte Darstellung relevanter Teile der Realität.

  • Komplexität der Realität verhindert einheitliche, durchgängige Beschreibung
  • Betonung/Vernachlässigung bestimmter Aspekte
  • Erfassung lediglich bestimmter Aspekte je nach Erkenntnisinteresse
  • Wahrung der Übersichtlichkeit
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6
Q

Konstrukte

A

Abstraktionen (und damit Verallgemeinerungen) einzelner Erscheinungen in der Realität, die für die jeweilige Betrachtungsweise zweckmäßig sind.
Sie sind nicht unmittelbar beobachtbar, sondern stellen Strukturen “hinter” den Beobachtungen da.
Beispiele (Bildung, Intelligenz, Persönlichkeit, Gedächtnis)

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7
Q

Hypothesen

A

konkrete Aussagen über Zusammenhänge zwischen Konstrukten in der Realität

  • Allgemeingültige Vermutungen über einen Sachverhalt
  • Provisorische Antworten auf ein wissenschaftliches Problem
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8
Q

wissenschaftliche Aussage

A

Eine wissenschaftliche Aussage ist eine Äußerung, auf welche die Bewertung “richtig”, “falsch” oder “richtig mit einem gewissen Grad an Wahrscheinlichkeit” zutrifft

  • entwickelt auf der Grundlage eines systematischen und methodischen nachvollziehbaren Forschungsprozess
  • empirisch prüfbar
  • Intersubjektiv gleich überprüfbar (verschiedene Forsche = vergleichbares Ergebnis)
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9
Q

Operationalisierung

A

Vorgang, bei dem einem Konstrukt aus einer Theorie/Hypothese ein (oder mehrere) Indikatior zugeordnet wird, der in der Realität gemessen werden kann.
Bsp. Bildung/Qualifikation => Höchster Schulabschluss

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10
Q

Indikatoren

A

Indikatoren sind beobachtbare Sachverhalte, die den theoretischen Begriffen zugeordnet werden können, so dass diese auch empirisch erfassbar, d.h. messbar, werden

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11
Q

Skalenniveaus (Kategoriale Skalen)

A

Nominalskala
- keine Ordnungsrelation (Bsp. Geschlecht)
Ordinalskala
- Ordnungsrelation, keine Rechenarten anwendbar (Bsp. Schulabschluss)

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12
Q

Skalenniveaus (Metrische Skalen)

A

Intervallskala
- Geordnete Werte; Abstände; kein absoluter Nullpunkt; (Bsp. Temperatur, IQ)
Ratioskala/ Verhältnisskala
- Geordnete Werte, Abstände, absoluter nullpunkt (Bsp. Alter, Anzahl von Kindern, Wahlergebnis)

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13
Q

Korrelation

A

Stärke eines berechneten Zusammenhangs zwischen zweier Variablen eines Datensatzes (=> durchgeführt im Rahmen einer quantitativen Datenanalyse)

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14
Q

Kausalität

A

Kausalität beschreibt den asymmetrischen, inhaltlichen Zusammenhang zwischen zwei Variablen, in dem SInne, dass eine Variable die Ursache der anderen ist.
Korrelation ist eine notwendige Voraussetzung von Kausalität

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15
Q

Objektivität

A

Zuverlässigkeit des Messenden

Als Objektivität bezeichnet man die Unabhängigkeit eines Messergebnisses von dem Messenden

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16
Q

Reliabilität

A

Zuverlässigkeit des Messinstruments
Als Reliabilität bezeichnet man die Unabhängigkeit eines Messergebnisses von dem messinstrument und den jeweiligen situativen Einflüssen

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17
Q

Validität

A

Gültigkeit der Messung
Ein Untersuchungsergebnis wird als valide (gültig) angesehen, wenn es den Sachverhalt der ermittelt werden soll, tatsächlich wiedergibt. Die Messung misst tatsächlich das, was sie vorgibt zu messen

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18
Q

Population / Grundgesamtheit

A

Die Menge über die eine Aussage getroffen werden soll: z.B. Politbarometer: Gesamte wahlberechtigte Bevölkerung in Deutschland

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19
Q

Stichporbe

A

Teilmenge der Population, die zur Analyse ausgewählt wurde: z.B. Politbarometer: Auswahl von 1250 Wahlberechtigten für eine telefonische Befragung

20
Q

Stichporbenverfahren

A

Der Prozess, mit dem die Teilmenge ausgewählt wurde. z.B. willkürlich, bewusst, zufällig

21
Q

Repräsentative Stichprobe

A

Die Stichprobe stellt ein verkleinertes aber wirklichkeitsgetreutes Abbild (Modell) einer Population dar (z.B. identische Lage- und Streuungsmaße)

22
Q

Generalisierbarkeit

A

Inwieweit lassen sich die (deskriptiven) Ergebnisse der Stichprobe (z.B. Kennzahlen) für AUssagen über die Grundgesamtheit

23
Q

Zufallsfehler

A

Eine zufällige Abweichung von der Repräsentativität

=> Minimierung von Zufallsfehlern durch: große Stichproben, geschichtete stichproben

24
Q

Willkürliche Stichprobe <=> Bewusste Stichprobe

A 
Willkürliche Stichprobe
- Befragung in der Fußgängerzone
- öffentliche Onlinebefragung
Bewusste Stichprobe
- Auswahl nach einem systematischen, nachvollziehbaern Auswahlplan
- Qutenverfahren
- Auswahl typischer Fälle
25
Q

Erhebungsmethoden

A

Befragung
(Persönliche Befragung ; Telefonische Befragung)
Beobachtung
(Teilnehmend/ Verdeckt; Beobachtung von Spuren)
Experiment
(Laborexperiment; Feldexperiment)

26
Q

Univariate Datenanalyse

A

Die Ermittlung und Interpretation von Verteilungen und Kennzahlen einzelner Variablen (Univariate Datenanalyse).

27
Q

Bivariate/Multivariate Datenanalyse

A

Ermöglicht die Durchführung komplexer Datenanalysemethoden unter Beteiligung mehrerer Variablen
Möglichkeit zur Überprüfung von Zusammenhangshypothesen, die zwei Variablen erfordern

28
Q

Scheinvariable/Ko-Variable

A

Variablen, deren Wert ebefalls auf die abhängige Variable einwirken

29
Q

Scheinkorrelation

A

Variablen, die die Stärke des Zusammenhangs zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen beeinflussen

30
Q

quantitative Datenanalyse

A

In der quantitativen Datenanalyse geht es unter anderem - auf der Grundlage univariater Datenanalysen - um die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Variablen zur Überprüfung von hypothesen. Eine Zusammenhangshypothese zwischen zwei Variablen stellt dabei immer nur ein Erklärungsmodell dar. So erklärt z.B. eine unabhängige Variable immer nur ein Teil der abhängigen Variablen

31
Q

Zufällige Korrelation

A

Es können hohe Zusammenhangswerte zwischen Variablen vorliegen, die inhaltlich nichts miteinander zu tun haben.

32
Q

Vorliegen einer plausiblen Kausalitätsrichtung

A

inhaltliche Plausibilität

Zeitliche Plausibilität

33
Q

Kreislauf wissenschaftlichen Wissens

A

Daten analysieren => Theorie/Hypothesen vorhersagen => Vorhersagen überprüfen => Welt beobachten/messen => Daten

34
Q

Induktion

A

Induktion bedeutet vom Speziellen zum Allgemeinen - Ableitung allgemeiner Gesetzmäßigkeiten von beobachteten Regelmäßigkeiten

35
Q

Deduktion

A

Deduktion bedeutet vom Allgemeinen zum Speziellen - Ableitung von Aussagen aus allgemeinen Gesetzmäßigkeiten mittels logischer Regeln

36
Q

Deskriptive/Beschreibende Datenanalyse

A

Sammlebegriff für alle methodischen Verfahren (Tabellen, Kennzahlen, Grafiken) um Daten zu ordnen und sich einen Überblick über sie zu verschaffen

37
Q

Explorative Datenanalyse

A

Ziel ist es, Strukturen, Auffälligkeiten oder Zusammenhänge in Daten zu entdecken. Hierzu verwendet sie unter anderem auch Methoden aus der deskriptiven Datenanalyse

38
Q

Interquatilsabstand (iqr)

A

Der iqr bezieht sich lediglich auf die inneren 50 % also die Werte zwischen dem 1. und dem 3 Quartil.
Der iqr bestimmt bei einer Boxplot die Länge der Box.

39
Q

Boxplot

A

Eine Boxplot ist gut für die Übersicht über die Streuung der Werte
Die Boxplot gibt keine Aussage über den Mittelwert. (der Median wird angezeigt)

40
Q

Streuungsmaße

A

Streuungsmaße beschreiben die Variation der Werte einer Variablen.
Nominalskalen: Entrophie
Ordinalskalen: Spannweite; Interquartilsabstand
metrische Skalen: Varianz; Standardabweichung

41
Q

Kovarianz

A

Die Kovarianz beschreibt die gemeinsame Streuung bzw. den linearen Zusammenhang zweier metrischer Merkmale

42
Q

Korrelationskoeffizent

A

r>0 => positiver linearer Zusammenhang
r<0 => negativer linearer Zusammenhang
r=0 => kein Zusammenhang

43
Q

3 Lagemaße

A

Mittelwert: Metrisch
Median: Ordinal
Modus: Nominal

44
Q

Inferenzstatistik

A

Inwieweit lassen sich die (deskriptiven) Kennzahlen der Stichprobe auf die Grundgesamtheit übertragen

45
Q

Normalverteilung (Eigenschaften)

A

Symmetrisch um den Mittelwert µ
Mittelwert= Median = Modus
Fläche unter der Kurve = 1
Normalverteilung ist durch Mittelwert µ und Standardabweichung komplett bestimmt

46
Q

Unterschied zwischen Zusammenhangshypothese und Hypothesentest

A

Zusammenhangshypothese: allgemeine Aussage über den Zusammenhang (Wenn-dann oder je-dest)
Hypothesentest: Prüfung der Übernahme der Kennzahl aus der Stichprobe auf die Grundgesamtheit

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