Flashcards
Karteikarten Forschungsmethoden Uni Köln
Cards in this deck (39)
- 1Definition: VariablenVariablen sind veränderliche Beobachtungsgrößen. Jede Variable hat 2 oder mehrere Ausprägungen.
Bsp.:
- Körpergröße
-Etwas ist variabel...
"Erst hat es geregnet, dann geschneit und am letzten Tag schien die Sonne" - 2Ausprägungen einer VariablenAusprägungen einer Variablen sind alle möglichen, unterschiedlichen Werte, die eine Variable annehmen kann.
- 3Unabhängige und abhängige Variablen- Variablen können alleine oder in Beziehung vorliegen
- Variablen können einen (Beziehungs-) Status haben: (UV) ---bedingt---> (AV)
- unabhängige Variable (UV) = vermutete Einflussgröße auf abhängige Variable (AV)
Bsp.: UV=Unterrichtsmethode (ganzheitlich vs. synthetisch)
AV=Lesekompetenz (Testergebnis im SLRT II) - 4Unabhängige und abhängige Variablen II- Auswirkungen der UV auf die AV soll so erfasst werden
- AV wird hinsichtlich der Veränderung aufgrung von UV betrachtet - 5Eigenschaften von Variablen- Variablen können den Status einer unabhängigen oder einer abhängigen Variable bekommen
- Diesen Status haben sie nicht von Natur her, sondern er wird durch die Forscher festgelegt
- UV sind die Einflussgrößen
- AV werden auf ihre Veränderung in Abhängigkeit von der UV betrachtet - 6Latente VariablenLatente Variablen lassen sich nicht direkt beobachten und messen
Bsp.:
Intelligenz, Aggression, Motivation, Schulleistung, Leseverständnis
(häufig jene Variablen, die in der Forschung interessant sind) - 7Manifeste VariablenManifeste Variablen lassen sich direkt beobachten und messen
Bsp.:
Körpergröße --> 1,85m
Körpergewicht --> 85 kg
Reaktionszeit --> 3 Sek. - 8Qualitative und quantitative Forschung
- 9Qualitative ForschungQualitative Forschung bewegt sich primär (aber nicht ausschließlich) im Entdeckungszusammenhang
=> eher theoriegenerierend - 10Quantitative ForschungQuantitative Forschung bewegt sich primär (aber nicht ausschließlich) im Erklärungszusammenhang
=> eher theorieprüfend - 11Hypothesenvorläufige (vermutete) Antwort, die Forscher auf ihre Fragen geben
--> Um Vermutungen handelt es sich so lange, wie der wissenschaftliche Nachweis noch aussteht
- Zur Prüfung von Hypothesen müssen Variablen der Beobachtung und Erfassung zugänglich gemacht werden. (Dieser Vorgang heißt Operationalisierung) - 12Hypothesen Merkmalewissenschaftliche Hypothesen weisen folgende Merkmale auf:
- die präzise und widerspruchsfreie Formulierung
- die prinzipielle Widerlegbarkeit
- die Operationalisierbarkeit
- die Begründbarkeit - 13Hypothesenarten- Theoretisch-inhaltliche Hypothese
- Empirisch inhaltliche Hypothese
Die theoretisch-inhaltliche Hypothese muss vor einer Untersuchung aufgestellt und in eine empirisch-inhaltliche Hypothese überführt werden - 14Theoretisch-inhaltliche Hypothese- aus der Theorie abgeleitete Vermutung
- Formulierung beinhaltet Konstrukt
- keine Operationalisierung der UV und AV - 15Empirisch-inhaltliche Hypothese- Entsteht durch Operationalisierung (Erfassungsmöglichkeiten) der UV und AV
- 16Hypothesen im Forschungsprozesshypothesenprüfend:
Hypothesen --> Empirisches Vorgehen/Untersuchung --> Schlussfolgerungen
hypothesengenerierend:
Forschungsfragen --> Empirisches Vorgehen/Untersuchung --> Schlussfolgerung --> Im Idealfall Hypothesen - 17OperationalisierungOperationalisierung ist der Vorgang, in dem etwas messbar gemacht wird
Bsp.: Körpergröße ist die Anzahl der cm vom Boden bis zum Scheitel
-Operationalisierungsvarianten:
- Häufigkeit
-Reaktionszeit
-Reaktionsdauer
-Reaktionsstärke - 18Kommunikative ValidierungDie Gültigkeit der Untersuchung kann man auch überprüfen, indem man die Ergebnisse den beforschten Personen nochmals vorlegt und mit ihnen diskutiert. Stimmen sie mit den Befunden überein, so kann das ein wichtiges Argument zur Absicherung der Ergebnisse sein. Die kommunikative Validierung ist eine "Nähe zum Gegenstand" nach Ende der empirischen Phase.
- Vorstellung und Diskussion der Ergebnisse von empirischer Forschung sowohl bei beforschten Personen als auch anderen sogenannten "stakeholdern"
- Idealerweise parallel zum ganzen Forschungsprozess - 19TriangulationTriangulation bedeutet, dass man versucht, für die Fragestellung unterschiedliche Lösungswege zu entwerfen und die Ergebnisse zu vergleichen. Die Ergebnisse der verschiedenen Perspektiven können miteinander verglichen und schließlich zu einem kaleidoskopartigen Bild zusammengesetzt werden.
- Untersuchung einer Forschungsfrage bei verschiedenen Gruppen
- Untersuchung einer Forschungsfrage mit verschiedenen Methoden (Desk Research, Experteninterviews, Einzelfallanalyse)
- Hauptproblem bei triangulativen Ansätzen: Wie kommt man auf Basis von vielen Einzelbefunden/-sichtweisen zu einem "Gesamtergebnis"? Hier hilft auch Statistik überhaupt nicht weiter
- wichtig hier: Argumentative Interpretationsabsicherung - 20Erstellen einer HäufigkeitsverteilungEine Häufigkeitsverteilung gibt von jedem vorgekommenen Wert vor, wie häufig dieser Wert vorgekommen ist. Jedes Merkmal hat eine eigene Verteilung innerhalb einer bestimmten Gruppe/Stichprobe.
- 21Die per-fiat-MessungEin bestimmtes Skalenniveau für eine Variable kann nicht bewiesen werden - nur angenommen und begründet. Skalenniveaus existieren also nur im Rahmen einer sogenannten "per-fiat"-Messung (durch Vertrauen). Der/die Forscher*in entscheidet gut begründet über das Skalenniveau "seiner"/"ihrer" Variablen. Bsp.: Schulnoten, Einschätzungsskalen
- 22Deskriptive StatistikMeint die Beschreibung einer Stichprobe. Dient der Beschreibung von Datenstrukturen sowie ihrer anschaulichen Darstellung.
-Univariat, Bivariat, Multivariat
-Univariate statistiken:
--> Fassen die Werte in einer Stichprobe in einer Zahl zusammen
--> in Bezug auf eine Variable
-Bivariate Statistiken:
--> Fassen die Werte in einer Stichprobe in einer Zahl zusammen
--> In Bezug auf zwei Variablen - 23InferenzstatistikErlaubt den Schluss von einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit
- 24Skalentypen/ SkalenniveausUnterschiedliche Arten der Relationen drücken sich in so genannten Skalenniveaus aus:
- Nominalskala
- Ordinalskala
-Intervallskala
-Verhältnisskala - 25Nominalskala(bsp.: Geschlecht)
Objekte mit gleicher Merkmalsausprägung erhalten gleiche Zahlen, Objekte mit verschiedener Merkmalsausprägung erhalten verschiedene Zahlen.
Interpretation: gleich/ungleich
Definierte Relation: =/≠ - 26Ordinalskala(Bsp.: Präferenz für Schokolade)
Eine Ordinalskala ordnet objekten Zahlen nach einer Reihenfolge nach Rangplätzen zu. Zum Ausmaß der Unterschiede zwischen den einzelnen Ausprägungen erlauben die Zahlen keine Aussagen.
Interpretation: gleich/ungleich; größer/kleiner
Definierte Relationen: =/≠ ; >/< - 27Intervallskala(Bsp.:Intelligenzquotient)
Eine Intervallskala gibt zusätzlich zur Ordnung der Merkmalsausprägungen auch Auskunft über die Abstände zwischen den Ausprägungen. Gleich große Zahlendifferenzen (bzw. Intervalle) stehen für gleich große Unterschiede der Merkmalsausprägungen.
Interpretation: gleich/ungleich; größer/kleiner; Differenz
Definierte Relationen: =/≠ ; >/< ; +/- - 28Verhältnisskala(Bsp.: Körpergröße)
Eine Verhältnisskala ist eine Intervallskala mit absolutem Nullpunkt, der das "Nichtvorhandensein" des Merkmals ausdrückt.
Interpretation: gleich/ungleich; größer/kleiner; Differenz; Verhältnis
Definierte Relationen: =/≠ ; >/< ; +/- ; x/: - 29Messen und Skalenniveaus
- 30Streuungsmaße und Skalenniveaus
- 31Streuungsmaße
- 32Streuungsmaße 2Streuungsmaße (synonym: Variabilitäts- oder Dispersionsmaße), geben über die Verschiedenheit einer Reihe von Messwerten Auskunft
- Spannweite
-Varianz
-Standardabweichung - 33Streuungsmaße 3- Verteilungen können gleiche Lagen besitzen, dabei aber unterschiedlich breit streuen
- Streuungsmaße informieren über die "Breite" und die "Variabilität" der Messwerte
--> Die Spannweite (auch: Variationsbreite; engl.: Range) ist die Differenz zwischen dem größten (Maximum) und dem kleinsten Wert (Minimum)
Range = Max-Min - 34(Streuungsmaße) Perzentile (Prozentrang)Der Begriff Perzentil oder Prozentrang bedeutet "Hundertstelwert". Das heißt, die Verteilung von Daten wird in 1%-Abschnitte -also 100 gleich große Teile- zerlegt
- Ein besonderes Perzentil ist der Median. Er kennzeichnet, wo die unteren 50% und die oberen 50% der Werte aneinandergrenzen. Der Median ist somit das 50. Perzentil (P50) <-- 50 tiefgestellt
Vorteile der Perzentile: Sie sind relativ unabhängig von Extremwerten. (Sie sind die einzigen Streuungsmaße bei denen das so ist) so beschreibt z.B. das Interquartil nur die mittleren 50% der Verteilung. Extremwerte beeinflussen die Berechnung nicht. - 35Interquartil(Quartilabstand) beschreibt in welchem Bereich der Verteilung die mittleren 50% der Verteilung liegen. Das Interquartil wird bestimmt indem man das P75 - P25 berechnet.
- 36Standardabweichung/Varianz
- 37Varianz 1
- 38Varianz 2
- 39—
Information
- Description
- Karteikarten mit einigen Begriffen aus der Vorlesung sowie dem Seminar zu Forschungsmethoden
- Created by
- Christin Sucker · Jan 2017
- Updated
- Jan 27, 2017
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