Prüfungsvorbereitungstutorat Einführung in die Methoden der Politikwissenschaft

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1 Universitätseinheit Prüfungsvorbereitungstutorat Einführung in die Methoden der Politikwissenschaft Olivier Baumann BA Politikwissenschaft FS12, MA CIS ETH seit HS12 Hilfsassistent am Lehrstuhl Gilardi Seite 1

2 Inhaltsverzeichnis 1. Lerntipps 2. Grundlagen die theoretische Ebene 2.1 Konzepte und Variablen 2.2 Hypothesen und Theorien 2.3 Wissenschaftstheorie 3. Forschungsdesign die praktische Ebene 3.1 Mess- und Testtheorie 3.2 Indizes und Skalen 3.2 Grundgesamtheit und Stichprobe 4. Datenerhebung 4.1 Befragung und Interviews 4.2 Beobachtungen und Inhaltsanalyse 5. Qualitative und Quantitative Verfahren 5.1 Qualitativ 5.2 Quantitativ Seite 2

3 1. Lerntipps Umfangreiche Vorlesung, was tun? Titel der Präsentation, Autor Seite 3

4 Lerntipps Beim Lernen: Selbst Beispiele machen Diekmann lesen wenn die Folien nicht verständlich sind (Gutes Sachregister am Ende des Buchs) Karteikarten machen (Folien ausschneiden) Bei der Prüfung Bei offenen Fragen: Präzis und eher wenig schreiben! Es bringt nicht viel (nur im Notfall) einfach was hinzuschreiben und endlos zu erklären. Überlegt euch wer die Prüfung korrigiert. Schreibt nur das nötigste, dafür aber richtig Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 4

5 2. Grundlagen die theoretische Ebene 2. Grundzüge der politikwissenschaftlichen Forschung Was sind Methoden? (und warum sind sie wichtig?) Ziele sozialwissenschaftlicher Untersuchungen Titel der Präsentation, Autor Seite 5

6 Was sind Methoden? Wir studieren Politikwissenschaft Das wissenschaftliche an unserem Studium sind die Methoden Methoden sind Werkzeuge der wissenschaftlichen Analyse. Ansonsten könnten wir uns einfach an einen Stammtisch setzten und bei Bier und Wurst über Gott und die Welt reden Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 6

7 Ziele sozialwissenschaftlicher Untersuchung I Exploration (engl. explore = erkunden / erforschen) Versuch einen Sachverhalt zu ergründen, Vorwissen zu sammeln um im Anschluss Hypothesen zu generieren. Methoden: Interviews, Dokumentensichtung, unstrukturierte Beobachtung, Bsp.: Über den Nutzen von Facebook zur Wahlmobilisierung ist fast nichts bekannt. In einer explorativen Studie wird versucht etwas darüber in Erfahrung zu bringen. Deskription (engl. describe = beschreiben) Beschreibung eines Sachverhalts mit dem Ziel einer Diagnose. Keine Aussage über Ursachen. Interessiert an Durchschnittswerte. Bsp.: Die Aussage Die Republikaner haben eine Mehrheit im Senat errungen. ist deskriptiv. Im Gegensatz zur Aussage: Wegen der hohen Arbeitslosigkeit kehren viele Amerikaner dem Präsident den Rücken Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 7

8 Ziele sozialwissenschaftlicher Untersuchung II Prüfende Untersuchung (Hypothesentests) Überprüfung eines Zusammenhangs zwischen zwei (oder mehr) Variablen. Man will herausfinden ob die vermuteten Ursachen das Problem erklären. Bsp.: Hypothese: Wirtschaftskrisen führen zu einem rechtsrutsch der Wähler, Hypothesentest: Wir schauen uns Länder mit Wirtschaftskrisen an (Falsifikation). Evaluation Untersucht die Wirksamkeit von Massnahmen (Policy Analyse) Bsp.: Führen die hohen Steuern auf Tabakwaren wirklich dazu, dass Leute weniger rauchen? Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 8

9 2. Grundlagen die theoretische Ebene 2.1 Konzepte und Variablen Kozepte Nominaldefinition Intension und Extension Variablen Disjunkt und Erschöpfend Klassifizierung Skalenniveaus - transformation Operationalisierung Titel der Präsentation, Autor Seite 9

10 Konzepte Nominaldefinition Die Festlegung der Bedeutung eines Begriffs (Definiens) durch das Definiendum. Kann gut oder schlecht (zweckmässig), nicht aber wahr oder falsch sein. Intension und Extension (Demokratie) Intension (Begriffsinhalt, Bedeutung des Konzepts): Ein Staat der seine Politiker regelmässig demokratisch wählt. Extension (Objekte die die Merkmale haben): Schweiz, Deutschland, Frankreich etc Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 10

11 Variablen Eine Variable bezeichnet ein Merkmal von Merkmalsträgern Oder: Operationalisiertes Konzept Bsp: Konzept: Wohlstand, operationalisiert als Variable: Einkommen Variable (Merkmal) Einkommen Ausprägungen 1500Fr, 2356Fr, Fr, etc. Merkmalsträger Person Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 11

12 Disjunkt und erschöpfend Kategorien von Variablen müssen disjunkt und erschöpfend sein: disjunkt: keine nichtleere Schnittmenge -> Ein Merkmalträger darf nicht in zwei Kategorien fallen. Merkmalträger (Person) Kategorien (Einkommen) 1000 Fr Fr Fr erschöpfend: Die Kategorien müssen alle Merkmale umfassen können. Merkmalträger (Person) Kategorien (Einkommen) 500 Fr Fr Fr Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 12

13 Klassifizierung Klassifizierungen auswendig lernen, die meisten sind selbsterklärend. Qualitativ vs. Quantitativ qualitative variables are variables with no natural sense of ordering (nominal) quantitative variables have a measure on a numerical scale (ordinal, intervall, ratio) Beispiel: Geschlecht: diskret, qualitativ, absolut, dichotom, manifest, individuell Alter: stetig, quantitativ, absolut, polytom, manifest, individuell Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 13

14 Skalenniveau N O I R(V) A Auswendig lernen Diekmann Seite 291 Tabelle VI.8 Skalentypen und ihre Eigenschaften Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 14

15 Transformation der Skalenniveaus Zulässige Transformationen Nominalskala: (unterschiedserhaltend) Bsp: Mann = 0, Frau = 1 -> Mann = 1, Frau = 0 ist zulässig Ordinalskala: (rangerhaltend) Bsp: A = 1, B = 2, C = 3 -> A = 10, B = 20, C = 30 ist zulässig Intervallskala: (positiv-linear) Bsp: Jahreszahlen, Jahr > 1434 (islamischer kalender) Ratioskalala: (positiv-proportionale) Bsp: Körpergrösse, 180cm -> Fuss Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 15

16 Operationalisierung Umsetzung der Konzepte des Forschungsdesigns Konzepte empirisch fassbar/ messbar machen. Anweisung zur Zuordnung von Untersuchungseinheiten zu Kategorien/Zahlen Genaue Beschreibung zur empirischen Messung von Konzepten Empirische Beobachtbarkeit ist wichtig! Konsistenz zwischen Konzept und Variable sollte so hoch wie möglich sein Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 16

17 2. Grundlagen die theoretische Ebene 2.2 Hypothesen und Theorien Hypothesen Arten von Hypothesen Ökologischer Fehlschluss Theorien Titel der Präsentation, Autor Seite 17

18 Hypothesen Definitionen und Merkmale Definition: Aus der Theorie hergeleitete, empirisch falsifizierbare Vermutungen über einen Sachverhalt. Unabhängige Variable (X) erklärt abhängige Variable (Y) Gute Hypothesen - Empirisch überprüfbar - Generalisierend - Von Theorie abgeleitet - Konkret Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 18

19 Arten von Hypothesen I Probabilistisch: (engl. probability = Wahrscheinlichkeit) Hypothese, welche Vermutungen über Tendenz und Wahrscheinlichkeit macht. Bsp.: Die Wahrscheinlichkeit eines Bürgerkriegs ist höher in armen Ländern. Deterministisch: (engl. to determine = bestimmen) Hypothese, welche Vermutungen über unmittelbare Folgen, zwingende Kausalität und Gesetzmässigkeit macht. Bsp.: Demokratien führen keine Kriege gegen Demokratien. Deterministische Hypothesen sind leichter falsifizierbar als probabilistische Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 19

20 Arten von Hypothesen II Wenn-dann-Hypothesen: schwache und starke Version Schwache: Implikationsbeziehung: Wenn A, dann B Bsp.: Wenn es regnet, dann ist die Strasse nass. Daraus folgt aber nicht, dass wenn es nicht regnet, die Strasse nicht nass ist. Aus Wenn A, dann B folgt nicht Wenn Nicht-A dann Nicht-B Starke: Äquivalenz: B immer nur wenn A Bsp.: Sterne sieht man immer nur in der Nacht. Daraus folgt, dass wenn es Tag ist, man die Sterne nicht sieht. Aus: B immer nur wenn A folgt Wenn Nicht-A dann Nicht-B Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 20

21 Arten von Hypothesen III Je-desto Hypothesen Hypothesen, welche positive oder negative Zusammenhänge vermuten. Beziehungen können linear, monoton (in eine Richtung) oder nicht-monoton (Richtungswechsel) sein. Bsp.: Je höher die Bildung, desto höher das Einkommen. Bsp.: für nicht-monoton: je mehr Schokolade man isst, desto glücklicher ist man, aber wenn man zu viel Schokolade isst, geht s einem wieder schlechter Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 21

22 Kontexthypothesen Merkmalsebene: Mikro/Individual (Einzelakteure) oder Makro/Kollektiv (System, Staat, Gesellschaft) Individualhypothese: Mikro -> Mikro / Individualmerkmal -> Individualmerkmal Bsp.: Je höher die Bildung einer Person X, desto höher ihr Lohn. Kollektivhypothese: Marko -> Makro / Kollektivmerkmal -> Kollektivmerkmal Bsp.: Ein hohes Bildungsniveau in einem Land hat einen positiven Effekt auf die Produktivität. Kontexthypothese: Makro -> Mikro, Einfluss sozialer Strukturen auf das individuelle Handeln. Bsp.: Je liberaler eine Gesellschaft, desto eher kann sich ein Mitglied der Gesellschaft frei entfalten Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 22

23 Ökologischer Fehlschluss Kollektiv-Individualfehlschluss Eine Kollektivhypothese kann nicht einfach auf Individualebene angewendet werden. Bsp.: Kollektivhypothese: Im Durchschnitt sind Stadtbewohner reicher als Landbewohner Fehlschluss: Ein armer Landbewohner ist ärmer als ein armer Stadtbewohner Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 23

24 Theorien Definition: (a) eine Menge miteinander verknüpfter Aussagen, von denen sich (b) einige* auf empirisch prüfbare Zusammenhänge zwischen Variablen beziehen. *(eine nicht-leere Teilmenge) Eine Theorie beinhaltet: - Definition der Begriffe - Grundannahmen über Ursachen und Effekte - Reduktion der Realität (Verallgemeinerung und Vereinfachung) - Möglichkeit zur Ableitung von Hypothesen - Falsifizierungsmöglichkeiten Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 24

25 2. Grundlagen die theoretische Ebene 2.3 Wissenschaftstheorie und Forschungsmethodik Induktion / Deduktion Verifikation / Falsifikation (Naiver) Falsifikationismus Titel der Präsentation, Autor Seite 25

26 Wissenschaftstheorie Induktion Schluss vom Einzelnen aufs Allgemeine Bsp.: Rabe A ist schwarz, Rabe B ist schwarz, Rabe C ist schwarz, also sind alle Raben schwarz. Guter Induktivismus: grosse Anzahl von Beobachtungen, Wiederholungen unter variierenden Bedingungen und keine Widersprüche. Bsp: ich schaue 2mio Raben an, auf unterschiedlichen Kontinenten (variierende Bedingungen) und finde keine anders farbige Raben. Deduktion Schluss vom Allgemeinen aufs Einzelne Bsp.: Alle Raben sind schwarz, also ist Rabe D schwarz Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 26

27 Verifikation und Falsifikation Wissenschaftliche Theorien und daraus abgeleitete Hypothesen lassen sich nicht verifizieren, sondern falsifizieren! (Popper) Gott schuf die Erde in 7 Tagen. -> nicht falsifizierbar, also keine wissenschaftliche Aussage Demokratien führen gegen Demokratien keinen Krieg -> falsifizierbar, also eine wissenschaftliche Aussage Diese These ist solange vorläufig gültig, bis sie falsifiziert wird Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 27

28 (Naiver) Falsifikationismus Hypothesen Müssen falsifizierbar sein <=> dürfen keine Tautologien sein Je grösser die Extension eines Konzepts desto mehr potentielle Falsifikatoren, desto mehr Informationsgehalt. Intensionierung des Antezendez verringert Menge potentieller Falsifikatoren Alle Raben sind schwarz -> grosse Extension, hohe potentielle Falsifikation Alle Raben in der Schweiz sind schwarz -> tiefere potentielle Falsifikation Alle Raben sind schwarz und böse -> höhere potentielle Falsifikation -> EXTENSION verkleinert, weniger Falsifikatoren -> Informationsgehalt kleiner, Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 28

29 3. Forschungsdesign die praktische Ebene Titel der Präsentation, Autor Seite 29

30 Prüfung von Hypothesen Kausalität (Ursache und Wirkung) Kausalität festzustellen ist sehr schwierig. Notwendige Bedingungen: Kovarianz (linearer Zusammenhang), zeitliche Abfolge (Ursache vor Effekt), keine alternative Erklärungen, Kontrolle von Störfaktoren! Scheinkorrelation Störfaktoren (nicht berücksichtigte Variablen) können das Ergebnis beeinflussen Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 30

31 Prüfung von Hypothesen X (Kaffee) Y (Müdigkeit) S (Stunden geschlafen) Effekt-Konfudierung: S ist auch Ursache, nicht nur X Scheinkorrelation Störfaktoren (nicht berücksichtigte Variablen) können das Ergebnis beeinflussen. Bsp.: Kaffeebeispiel. Misst man den Effekt an verschiedenen Zeitpunkten erhält man unterschiedliche Ergebnisse. Die Tageszeit oder die Stunden die ein Proband geschlafen hat sind Störfaktoren, wenn man sie nicht berücksichtigt Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 31

32 Störfaktoren Interne Störfaktoren (interne Validität) Zwischenzeitliches Geschehen (history): Bsp.: Man untersucht die Meinung der Leute zum Papst und er stirbt während der ersten Befragung und der zweiten. Reifungsprozess: Bsp.: Man untersucht die Einstellung der Leute zu einem aktuellen Thema. Je länger das Thema in den Medien ist, desto stärkere Meinungen haben die Leute im vergleich zu denen zu Begin des Experiments Messeffekte Memory-Effekt Bsp. Verzerrte Auswahl Bsp.: Man macht eine Umfrage zu Automobilen und sendet die Fragebogen nur an Mitglieder der Grünen. Externe Störfaktoren (externe Validität) Bewusstsein, dass man an Experiment teilnimmt Bsp.: Leute sind sozialer, weil sie den Forschern gefallen wollen. (Hawthrone Effekt) Situationsreaktivität Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 32

33 Kontrolle von Störfaktoren Elimination Experimenteller Rahmen, wo man alle äusseren Einflüsse kontrollieren kann. (Labor) Konstanthaltung Die Untersuchungsbedingungen werden konstant gehalten. Matching Einteilung der Untersuchungseinheiten in Behandlungs und Kontrollgruppe auf Grund bestimmter Merkmale. z.b. gleicher Frauenanteil in beiden Gruppen. Randomisierung Zufällige Zuweisung in Behandlungs- und Kontrollgruppe. (Goldstandard). Bei hohen Beobachtungszahlen kann man so alle Störeffekte eliminieren Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 33

34 Experiment I Echte Experimente Die Urform des Forschungsdesigns (Laborexperiment): Kontrolle aller Faktoren ausser denjenigen, welche man untersuchen will. Nur so kann man Kausalität erforschen (streng genommen) 1. Zwei zufällig aufgeteilte Gruppen 2. Gruppe 1 erhält ein Treatment (unabhängige Variable wird manipuliert), Gruppe 2 nicht (Kontrollgruppe) In der Politikwissenschaft selten. Interne Validität ist hoch, externe eher nicht Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 34

35 Interne und externe Validität Interne Validität: kann der Effekt E auf das Treatment X zurückgeführt werden? Externe Validität: können die Ergebnisse verallgemeinert werden? Experimente: hohe interne Validität, Probleme bei externer Validität Designs mit beobachteten Daten: Probleme bei der internen Validität, hohe externe Validität Trade-Off: Erhöhung der internen Validität ist nur durch Verzicht auf externe Validität möglich Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 35

36 Experiment II Echtes Experiment 50 Studenten in einem Computerraum beantworten Fragen zu einem politischen Thema. 25 zufällig ausgesuchte bekommen alle 10 Sekunden für 1/30 sek ein SVP Werbeplakat mit den Schäfchen zu sehen. Problem: schwache externe Validität Quasi Experimente Vorher-Nachher Messung mit selbst erzeugtem Stimulus. Eine vollständig zufällige Kontroll- und Behandlungsgruppe zu erstellen ist meist nicht möglich Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 36

37 Ex-Post Facto Anordnungen (kein Experiment) Ex Post = Behandlungs- und Kontrollgruppen werden NACH dem Ereignis gebildet. Bsp. Wir wollen wissen, ob Demokratien besser durch die Wirtschaftskrise gekommen sind als Nicht-Demokratien. Wir haben BIP Daten von von allen Staaten der UNO. Behandlungsgruppe: Alle Demokratien, Kontrollgruppe: Rest Drittvariablenkontrolle: Antezedierende Variable = Feuer > Löschfahrzeig > Schaden Intervenierende Variable = Geschlecht > Fahrleistung km/jahr > Unfälle Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 37

38 Querschnitt / Längsschnitt Querschnitt: Ein Zeitpunkt, mehrere Untersuchungseinheiten Trenddesign: Mehrere Zeitpunkte, unterschiedliche Stichproben Bsp.: Stimmungsumfragen vor einer Wahl. An 5 Zeitpunkten werden je 1000 Personen befragt. Aber nicht immer die gleichen Personen. Paneldesign: Mehrere Zeitpunkte, gleiche Stichprobe Bsp.: Durchschnitts GDP der OECD Länder von Zeitpunkte und immer die gleichen Länder (nämlich OECD Länder) Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 38

39 3. Forschungsdesign die praktische Ebene 3.1 Mess- und Testtheorie Messtheorie Repräsentationsproblem Eindeutigkeitsproblem Bedeutsamkeitsproblem Gütekriterien einer Messung Objektivität Reliabilität Validität Titel der Präsentation, Autor Seite 39

40 Messtheorie Empirischer Relativ: Ich mag Bananen mehr als Äpfel und die mehr als Kiwi. Numerischer Relativ: 3 > 2 > 1 Wie verknüpfe ich einen empirischen mit einem numerischen Relativ, damit möglichst wenig Informationen verloren geht und die Beziehung richtig dargestellt wird? Isomorphismus: jedes Objekt erhält genau eine Zahl exklusiv. Homomorphismus: jedes Objekt erhält eine Zahl, aber sie können sich auch Zahlen teilen Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 40

41 Messtheorie Repräsentationsproblem: Kann für ein bestimmtes empirisches Relativ eine homomorphe Abbildung in ein numerisches relativ gefunden werden? Bsp: Kann man Präferenzen überhaupt nummerisch ausdrücken? Eindeutigkeitsproblem: Wie können Messwerte verändert werden, ohne dass die in ihnen enthaltene Information verloren geht? Bsp: Kann ich den Messwert BIP von in $ umrechnen ohne, dass Informationen verloren gehen? Bedeutsamkeitsproblem: Welche mathematischen Operationen mit Messwerten führen zu empirisch sinnvollen Aussagen? Bsp. Bringt es was zu sagen, dass Martha 0.8 mal so gut in Mathe ist wie Moritz, weil sie eine 4 im Mathe-Test geschrieben hat und Moritz eine Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 41

42 Objektivität Ergebnisse unabhängig davon wer das Messinsturment anwendet. Bsp.: Thermometer zeigt die gleiche Temperatur ob ich ihn halte oder jemand anderes In der Politikwissenschaft ein Problem z.b. bei Interviews. Bekommt ein sympathischer Interviewer andere Antworten als ein unsympathischer? Frau / Mann? Codieren von Texten -> Subjektivität Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 42

43 Reliabilität Mehrmalige Verwendung des Messinstruments am selben Untersuchungsgegenstand führt zu gleichen Ergebnissen. (Reproduzierbarkeit) Bsp.: Thermometer in 0 Grad Wasser zeigt immer 0 Grad Zuverlässigkeit kann mit folgenden Methoden getestet werden: Testwiederholung Paralleltest (zwei Ähnliche Instrumente) Testhalbierung Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 43

44 Validität I Inhaltsvalidität Misst das Instrument auch wirklich das Konzept? Wir wollen die Beziehung Bildung und Wohlstand untersuchen. Vorschlag: wir operationalisieren das Konzept Bildung mit dem Messinstrument: IQ-Wert. Frage: Misst der IQ einer Person tatsächlich die Bildung der Person? Antwort: Nein, eine solche Operationalisierung ist nicht inhaltsvalide Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 44

45 Validität II Kriteriumsvalidität Messen bereits vorhandene Instrumente ähnliches? Korrelieren die eigenen Messinstrumente mit anderen relevanten Merkmalen? (Bei Indizes wichtig!) (Übereinstimmungsvalidität) Bsp: Neuer IQ Test, Kriteriumsvalidität wird überprüft indem man schaut ob der neue IQ Test mit Schulnoten korreliert Konstruktvalidität Untersucht die Validität der Konstrukte (Konzepte) und deren Operationalisierung. Ein Test oder ein Erhebungsverfahren muss in ein theoretisches Konzept eingebettet sein und sollte mit bestehenden Theorien übereinstimmen. Messinstrumente die dasselbe Konstrukt abbilden, sollten konvergieren (ähnliche Resultate liefern) Messinstrumente die verschiedene Konstrukt abbilden, sollten divergieren (unterschiedliche Resultate liefern) Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 45

46 3. Forschungsdesign die praktische Ebene 3.2 Indizes und Skalen Index Likert-Skala Gutman-Skala Unterschied Index - Skala Titel der Präsentation, Autor Seite 46

47 Was ist ein Index? Ein Index ist eine Variable die aus mehreren Einzelindikatoren gebildet wird. Bsp: Fiktiver Demokratie-Index: besteht aus den Einzelindikatoren: - faire Wahlen (zwischen 1 und 5) - freie Meinungsäusserung (zwischen 1 und 5) - wenig Korruption (zwischen 1 und 5) Kombination der Dimensionen: Beispiel für ein Land, dass: relativ faire Wahlen (4), fast keine freie Meinungsäuserung (1) und mittlere Korruption (3) hat. Additiv: (4) + (1) + (3) = 8 von max 15 Gewichtet Additiv: (4)*0.5 + (1)*0.3 + (3)*0.2 = 2.9 von max 5 Multiplikativ: (4) * (1) * (3) = 12 von 125 Komparativ: vergleich zwischen diesem Land und anderen Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 47

48 Likert-Skala Findest du das Tutorat cool? stimme überhaupt nicht zu Stimme nicht zu teils / teils Stimme zu Stimme voll zu Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 48

49 Gutman- Skala Wir wollen herausfinden wie nett Leute sind und haben 5 Stufen, die immer schwieriger zu erreichen sind. Stufe 1: Jemandem die Tür aufhalten Stufe 2: Einem Freund das Mittagessen zahlen 1pt 2pt Stufe 3: Einer fremden Person das Mittagessen zahlen 3pt Stufe 4: Für bedürftige Geld sammeln gehen 4pt Stufe 5: Das Methoden Tutorat halten 5pt Auf einer Gutman-Skala der Nettigkeit habe ich in der letzten Woche eine Punktzahl von 8 Punkten erreicht. Bei einer Gutman-Skala geht man davon aus, dass in der Regel jemand der eine hohe Stufe erreicht alle anderen Stufen zuerst tun würde. Mein Ergebnis ist deshalb eher atypisch. Beispiel: Diekmann, S. 273 Tabelle VI Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 49

50 Index vs Skala Skala = Index mit nur einer Dimension Skala hat meist direkt messbare empirische Daten. Einkommen auf einer Skala von Index besteht aus mehreren Dimensionen für die theoretisch argumentiert wird. Demokratie, komplexes Konzept, viele Dimensionen > Index Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 50

51 3. Forschungsdesign die praktische Ebene 3.3 Grundgesamtheit und Stichproben Wichtige Begriffe Stichprobenverfahren Titel der Präsentation, Autor Seite 51

52 Wichtige Begriffe Grundgesamtheit: Alle Objekte die für eine Untersuchung relevant sind. Bsp. Untersuchung: Wie glücklich sind Zürcher Schüler? Grundgesamtheit: Alle Schüler aus Zürich. Stichproben (Sample) erlauben Rückschlüsse auf Grundgesamtheit (Population) Stichprobenumfang (N): Anzahl der ausgewählten Elemente Elemente der Population (Erhebungseinheiten) Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 52

53 Stichprobenverfahren II Wahrscheinlichkeitsauswahl: Zufallsauswahl Einstufig reine Zufalls-Stichprobe Mehrstufig es werden Gruppen gebildet aus welchen reine Zufalls-Stichproben gezogen werden. Bsp.: Alle Schulklassen von Zürich. Von jeder Schulklasse werden 5 Schüler befragt. Klumpenstichprobe es werden zufällig Gruppen ausgewählt von welche alle Elemente befragt werden. Bsp.: Von allen Schulklassen in Zürich werden 5 ausgewählt, in diesen Klassen werden alle Schüler befragt Schichtung Es werden Gruppen gebildet und aus diesen Gruppen dann Stichproben gezogen Bsp: Es werden drei Schichten gebildet: Grundschüler, Mittelschüler und Gymnasiasten. Danach werden von allen Schichten Zufallsstichproben gezogen Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 53

54 Stichprobenverfahren II Bewusste Auswahl Quotenumfrage: Befragte müssen soziologische Quoten erfüllen (z.b. Geschlecht, Einkommenskategorien, Konfession etc.) Man kennt die Verteilung dieser Merkmale in der Grundgesamtheit. Spezielle Populationen, Extreme Fälle Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 54

55 4. Datenerhebung 4.1 Befragung und Interviews Geschlossene vs. Offene Titel der Präsentation, Autor Seite 55

56 Geschlossene vs. offene Befragung Geschlossene Befragung: Standardisierte Form der Befragung Fragen und Antworten sind genau vorgegeben Reihenfolge der Fragen/Antworten ist genau vorgegeben Offene Befragung: Vorwiegend offene, nicht standardisierte Fragen Form eines Gesprächs zwischen zwei Personen über bestimmtes Thema Reihenfolge und Formulierung der Fragen nicht genau festgelegt und flexibel Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 56

57 Geschlossene Befragung Vorteile Hohe Objektivität Geringe Kosten (kurze Zeit) Hohe Fallzahl möglich Nachteile Vorstrukturierung limitiert den Wissensgewinn Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 57

58 Offene Befragung Vorteile Explorative Untersuchungen Differenzierte Analyse komplexer Fragestellungen Bei sensiblen Themen sinvoll Nachteile Nur relativ kleine Stichproben möglich Vergleichsmöglichkeit der Befragungen ist limitiert Keine Rückschlüsse auf Grundgesamtheit Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 58

59 4. Datenerhebung 4.2 Beobachtung und Inhaltsanalyse Titel der Präsentation, Autor Seite 59

60 Beobachtung Messung durch Beobachtung von menschlichem Verhalten. Teilnehmende Beobachtung: Der Forscher nimmt am Leben der beobachteten Person teil. Gefahr einer Beeinflussung der Beobachtung durch die Teilnahme. Deshalb kann man verdeckt-teilnehmen um die Reaktivität zu verhindern Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 60

61 Was ist eine Inhaltsanalyse Ein systematisches Verfahren zur Analyse von Kommunikation. Gegenstand: Texte: Zeitungen, Reden, Protokolle, Sitzungen Audiovisuell: Werbung, Kunst, Audioaufnahmen Ziel: Schlussfolgerungen über den Inhalt sowie über die Produzenten und Empfänger des Inhalts Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 61

62 Inhaltsanalyse in der Praxis Man erstellt ein Kategorieschema, welches bestimmt welche Informationen codiert werden: 1. systematische Textanalysen Es werden Studenten angestellt, die sich tausende Zeitungsartikel anschauen und jeden Fall wo Bundesrat vorkommt in eine Excel- Tabelle eintragen 2. Computerunterstütze Textanalyse Tausende Artikel werden nach Stichworten gescannt. Manchmal vollautomatisch (wordscores). 3. Qualitative Textanalyse Interkoder-Reliabilität vs. Intrakoder-Reliabilität Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 62

63 Hauptformen der Inhaltsanalyse Frequenzanalyse Wie oft kommt ein Wort vor? Wordscores basiert auf dieser Methode, indem das Programm über Häufigkeiten von bestimmten Wörtern in einem Parteiprogramm die Position der Partei schätzen kann. Valenzanalyse Wie werden die Wörter bewertet? Positiv oder Negativ? Intensitätsanalyse Messung der Intensität von Bewertungen im Text. Wie stark positiv oder negativ? Kontingenzanalyse Wie oft kommen Wortkombinationen vor? Gibt es systematische verbindungen zwischen Wörtern und wortgruppen. z.b Freiheit und Gerechtigkeit Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 63

64 Zuverlässigkeitskriterien Stabilität (Intracoder-Reliabilität) Wiederholbarkeit Genauigkeit Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 64

65 5. Qualitativ vs. Quantitativ 5.1 Qualitative und Konfigurative Verfahren Titel der Präsentation, Autor Seite 65

66 Quantitativ vs. Qualitativ Quantitative Untersuchungsformen Erfassen politikwissenschaftliche Konzepte in Zahlen Analyse mit Hilfe von statistischen Verfahren Nicht an Einzelfall interessiert sondern an durchschnittlichem Effekt, an der Tendenz der Ausprägungen Qualitative Untersuchungsformen Versuchen Komplexität sozialer Vorgänge im Detail zu verstehen, z. B. Prozesse und Abläufe Verzichten auf statistische Verfahren Interesse auf Erklärung einzelner Fälle, weniger auf Verallgemeinerung Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 66

67 Objektive Hermeneutik 1968 Eine Art der Inhalts und Daten-Analyse, die quantitativen Methoden nicht vertrauen. Fokus auf inneren Kontext von Bedeutung von Texten. Daher sollen sich die Forscher bei der Analyse vor allem auf ihre aufgeklärte Intuition verlassen und insofern auch dem eigenen Vorwissen nicht vertrauen, als gerade die nicht nahe liegenden Interpretationen gesucht werden sollen, indem man die Daten "gegen den Strich bürstet. dass man allein mit der gesunden Intuition und einer sorgfältigen und zeitintensiven Detailanalyse des Textes dessen objektiven Bedeutungsgehalt entdecken könne und somit valide Ergebnisse produzieren. Für die gegenwärtige Politikwissenschaft irrelevant Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 67

68 Grounded Theory 1967 Das Ziel der Grounded Theory ist die Bildung von Theorien mittlerer Reichweite. Frustration darüber, dass Theorie und Empirie oft weit auseinanderliegen. Methode des konstanten Vergleichs Man macht Notizen aus den Daten und Texten und codiert diese Memos dann wieder, bis daraus eine Theorie entsteht Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 68

69 Diskursanalyse Konstruktivistisches Welt- und Wissenschaftsverständnis. Grundannahme ist, dass die "Realität", wie wir sie wahrnehmen, nicht objektiv gegeben ist, sondern das Konstrukt sozialer Interaktion darstellt. So, wie wir sie wahrnehmen, ist die Wirklichkeit das Ergebnis der Sinngebung und Interpretation derjenigen Gruppen oder Eliten, die die Macht haben, den herrschenden Diskurs zu bestimmen. Keine Methode an sich, eher ein Weltbild? Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 69

70 Quantitative Inhaltsanalyse Behnke 2010, S Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 70

71 Qualitative Comparative Analysis (QCA) Mittelweg zwischen qualitativer und quantitativer Forschung Formalisierung der Logik von Fallstudien: Man ist interessiert an notwendigen und hinreichenden Bedingungen Notwendige Bedingung: An einer Prüfung erscheinen ist eine notwendige Bedingung um sie zu bestehen. Das heisst aber noch lange nicht, dass man sie besteht wenn man nur erscheint. Hinreichende Bedingung: Eine Pizza zu essen ist eine hinreichende Bedingung um satt zu werden. Das heisst aber nicht, dass es keine anderen Möglichkeiten gibt um satt zu werden. INUS Bedingung: notwendiger Teil einer hinreichenden Bedingung, X1 und X2 sind nur zusammen hinreichend Seite 71

72 Qualitative Comparative Analysis (QCA) - Wahrheitstafel Seite 72

73 Vor- und Nachteile Qualitative Untersuchung Vorteile: Sehr detaillierte Analysen Hohe interne Validität da viel Detailwissen In Einzelfällen hoher Erklärungsgehalt Nachteile: Geringe Generalisierbarkeit Unsicherheit der Ergebnisse kann nicht angegeben werden Überdeterminierung, viele Erklärungen für ein Phänomen Schwierigkeit probabilistische Hypothesen zu testen Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 73

74 5. Qualitativ vs. Quantitativ 5.2 Quantitative Verfahren und Spieltheorie Spieltheorie Kontingenztabellen Titel der Präsentation, Autor Seite 74

75 Spieltheorie Annahmen: Rationale Individuen mit vollständig transitiven Präferenzen Gefangenendilemma Gefangener B Gefangener A schweigen gestehen schweigen 2 / 2 0 / 3 gestehen 3 / 0 1 / Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 75

76 Spieltheorie Kampf der Geschlechter: Frau Mann Kino Oper Kino 2 / 3 0 / 0 Oper 1 / 1 3 / Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 76

77 Nash Gleichgewicht Nash-Gleichgewicht: Situation in der kein einzelner Spieler für sich einen Vorteil erzielen kann, indem er einseitig von seiner Strategie abweicht. Spieler 2 links mitte rechts Spieler 1 oben 4, 2 1, 1 2, 0 mitte 2, 3 1, 1 1, 4 unten 3, 0 0, 2 1, Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 77

78 Kontingenztabellen Zusammenfassung von Häufigkeiten in einer Tabelle: Film / Geschlecht Jungen Mädchen Summe Spiderman Twilight Summe Film / Geschlecht Jungen Mädchen Summe Spiderman 0.4 = 80/ Twilight Summe Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 78

79 Vor- und Nachteile Quantitative Untersuchung Vorteile: Grosse Anzahl von Beobachtungen (präzise Rückschlüsse und Verallgemeinerung der Ergebnisse möglich) Strukturiertes Vorgehen (Transparenz und Nachvollziehbarkeit) Unsicherheit kann mit statistischen Methoden ausgewiesen werden (Transparent) Nachteile: Gefahr zu starker Vereinfachung Zahlengläubigkeit Prozesse, Mechanismen und Variation im Detail schwierig zu erfassen Olivier Baumann: Prüfungsvorbereitungstutorat Methoden Seite 79