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Flashcards

Karteikarten Forschungsmethoden Uni Köln

Christin Sucker Lehramt Alemão 39 flashcards

Karteikarten Forschungsmethoden Uni Köln

Flashcards do conjunto (39)

  1. 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"
  2. 2Ausprägungen einer VariablenAusprägungen einer Variablen sind alle möglichen, unterschiedlichen Werte, die eine Variable annehmen kann.
  3. 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)
  4. 4Unabhängige und abhängige Variablen II- Auswirkungen der UV auf die AV soll so erfasst werden
    - AV wird hinsichtlich der Veränderung aufgrung von UV betrachtet
  5. 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
  6. 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)
  7. 7Manifeste VariablenManifeste Variablen lassen sich direkt beobachten und messen
    Bsp.:
    Körpergröße --> 1,85m
    Körpergewicht --> 85 kg
    Reaktionszeit --> 3 Sek.
  8. 8Qualitative und quantitative ForschungQualitative und quantitative Forschung
  9. 9Qualitative ForschungQualitative Forschung bewegt sich primär (aber nicht ausschließlich) im Entdeckungszusammenhang
    => eher theoriegenerierend
  10. 10Quantitative ForschungQuantitative Forschung bewegt sich primär (aber nicht ausschließlich) im Erklärungszusammenhang
    => eher theorieprüfend
  11. 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)
  12. 12Hypothesen Merkmalewissenschaftliche Hypothesen weisen folgende Merkmale auf:
    - die präzise und widerspruchsfreie Formulierung
    - die prinzipielle Widerlegbarkeit
    - die Operationalisierbarkeit
    - die Begründbarkeit
  13. 13Hypothesenarten- Theoretisch-inhaltliche Hypothese
    - Empirisch inhaltliche Hypothese
    Die theoretisch-inhaltliche Hypothese muss vor einer Untersuchung aufgestellt und in eine empirisch-inhaltliche Hypothese überführt werden
  14. 14Theoretisch-inhaltliche Hypothese- aus der Theorie abgeleitete Vermutung
    - Formulierung beinhaltet Konstrukt
    - keine Operationalisierung der UV und AV
  15. 15Empirisch-inhaltliche Hypothese- Entsteht durch Operationalisierung (Erfassungsmöglichkeiten) der UV und AV
  16. 16Hypothesen im Forschungsprozesshypothesenprüfend:
    Hypothesen --> Empirisches Vorgehen/Untersuchung --> Schlussfolgerungen
    hypothesengenerierend:
    Forschungsfragen --> Empirisches Vorgehen/Untersuchung --> Schlussfolgerung --> Im Idealfall Hypothesen
  17. 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
  18. 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
  19. 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
  20. 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.
  21. 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
  22. 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
  23. 23InferenzstatistikErlaubt den Schluss von einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit
  24. 24Skalentypen/ SkalenniveausUnterschiedliche Arten der Relationen drücken sich in so genannten Skalenniveaus aus:
    - Nominalskala
    - Ordinalskala
    -Intervallskala
    -Verhältnisskala
  25. 25Nominalskala(bsp.: Geschlecht)
    Objekte mit gleicher Merkmalsausprägung erhalten gleiche Zahlen, Objekte mit verschiedener Merkmalsausprägung erhalten verschiedene Zahlen.
    Interpretation: gleich/ungleich
    Definierte Relation: =/≠
  26. 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: =/≠ ; >/<
  27. 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: =/≠ ; >/< ; +/-
  28. 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/:
  29. 29Messen und SkalenniveausMessen und Skalenniveaus
  30. 30Streuungsmaße und SkalenniveausStreuungsmaße und Skalenniveaus
  31. 31StreuungsmaßeStreuungsmaße
  32. 32Streuungsmaße 2Streuungsmaße (synonym: Variabilitäts- oder Dispersionsmaße), geben über die Verschiedenheit einer Reihe von Messwerten Auskunft
    - Spannweite
    -Varianz
    -Standardabweichung
  33. 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. 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.
  35. 35Interquartil(Quartilabstand) beschreibt in welchem Bereich der Verteilung die mittleren 50% der Verteilung liegen. Das Interquartil wird bestimmt indem man das P75 - P25 berechnet.
  36. 36Standardabweichung/VarianzStandardabweichung/Varianz
  37. 37Varianz 1Varianz 1
  38. 38Varianz 2Varianz 2
  39. 39—

Informações

Descrição
Karteikarten mit einigen Begriffen aus der Vorlesung sowie dem Seminar zu Forschungsmethoden
Criado por
Christin Sucker · jan 2017
Atualizado
27 jan 2017
Visualizações
213
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