11. Sitzung Auswertungsstrategien; Darstellung von Forschungsergebnissen

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Eike Grosser
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2 Gliederung der Vorlesung 1. Probleme der Auswertung bei quantitativem Vorgehen 2. Probleme der Auswertung bei qualitativem Vorgehen 3. Ergebnisdarstellung 4. Zusammenfassung: Kriterien empirischen Forschens 5. Schlussbemerkungen 2

3 1. Probleme der Auswertung bei quantitativem Vorgehen (1) 1.1 Sinn von Statistik: Vermessung der Realität in Kennwerten (Indizes) Urteil über Hypothese 1.2 Zentrale Fragen und Begriffe Wahrscheinlichkeiten Aufklärung von Varianz Signifikanz 3

4 1. Probleme der Auswertung bei quantitativem Vorgehen (2) 1.3 Typen von Statistik: Deskriptive Statistik: Beschreibung von Phänomenen durch Kennwerte 1. Verteilungen (in %-Werten oder in Fällen/n) 2. zentrale Tendenz Mittelwerte (intervallskaliert): Durchschnitt Median (ordinalskaliert): 50. Wert bei n=100 Modalwert: häufigster Wert 4

5 1. Probleme der Auswertung bei quantitativem Vorgehen (3) 3. Maßzahlen der Dispersion/Streuung der Werte Range/Spannweite (alle Datentypen): Differenz zwischen Maximum und Minimum Quartilabstand (ordinalskaliert): QA = Q3-Q1 Standardabweichung: Wurzel aus durchschnittlich quadrierter Abweichung vom Mittelwert Varianz: Quadrat der Standardabweichung 5

6 1. Probleme der Auswertung bei quantitativem Vorgehen (4) 4. Aufdecken innerer Zusammenhänge: Korrelationsmaße Grundprinzip A: Prüfung der Differenz bzw. Übereinstimmung zweier Messwerte Beispiel 1: Schulnoten in Physik, Mathe und Sport Grundprinzip B: Prüfung der Abweichung zwischen einer theoretischen und einer empirischen Verteilung Beispiel 2: Geschlecht vs. Einkommen Je nach Datenniveau unterschiedliche Kennzahlen 6

7 1. Probleme der Auswertung bei quantitativem Vorgehen (5) Prüfende Statistik 1. Vertrauensintervall: Schwankung von Werten Das Vertrauensintervall hängt vom Standardfehler der Stichprobe (also vom Umfang der Stichprobe und von der Größe der Streuung) sowie von der gewählten Irrtumswahrscheinlichkeit α ab. Beispiel: Fernsehnutzung mit 180 Min. N SF bei 1,0% bei 5% bei 10% 100 6,0 164, ,5 168, ,8 170, , ,9 175, ,9 176, ,7 176, , ,6 178, ,5 178, ,2 179, ,0 7

8 1. Probleme der Auswertung bei quantitativem Vorgehen (5) Prüfende Statistik Vertrauensintervalle gibt es auch für Korrelationsmaße. in der computergestützten Datenanalyse zwei Werte Größe des Koeffizienten Überschreitungswahrscheinlichkeit (reales α) 2. Signifikanztest: Prüfung von Unterschieden zwischen Gruppen (=Anwendung des Vertrauensintervalls) Je nach Datenniveau verschiedene Verfahren und Maßzahlen. 8

9 1. Probleme der Auswertung bei quantitativem Vorgehen (5) Multivariate Verfahren multivariate Verfahren rechnen mit mehreren Variablen sie können sowohl hypothesenprüfender wie explorativer Natur sein Beispiel 1: Gruppenbildung Clusteranalyse ordnet Personen nach Ähnlichkeit (in vorgegeben Variablen) Gruppen zu siehe z.b. Sinus-Milieus Beispiel 2: Faktoranalysen berechnen aufgrund der Korrelationen Zwischen (vielen) Variablen dahinter stehende Symptome bzw. Faktoren siehe z.b. Persönlichkeitstests 9

10 2. Probleme der Auswertung bei qualitativem Vorgehen Prinzip: Für jeden Text wird die Methode neu erschaffen! 2.1 Auswertungsprozess: 1. Fixieren des Materials 2. Ordnen des Materials nach Schwerpunkten der Interviews/des Leitfadens nach thematischen Suchpunkten 10

11 2. Probleme der Auswertung bei qualitativem Vorgehen 3. Interpretationsstrategie Von einzelnen Textstrukturen zur Gesamtbedeutung Sequenz für Sequenz Zulassen aller Lesearten Teamarbeit Selbstreflexion Prüfen von Interpretationsideen/ -hypothesen Spontanes Verstehen Ethnologischer Blick Vergleich von Fällen Ähnlichkeiten und Unterschiede vorsichtige Quantifizierung 11

12 3. Ergebnisdarstellung Methoden der empirischen 3.1 Typen: Forschungsbericht Artikel/ Aufsatz (analog Hausarbeit) Sammelband/ Reader Monographie 12

13 3. Ergebnisdarstellung Methoden der empirischen 3.2. Prinzipien 1. Orientierung am Forschungsprozess 2. Durchschaubarkeit, Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse 13

14 3. Ergebnisdarstellung Methoden der empirischen 3.3 Darstellungsvorgang (Vorschlag) Problem Problementstehung Forschungsstand Fragestellungen Untersuchungsschwerpunkte (Hypothesen) Methoden (Entstehung und Herkunft der Daten) Forschungsstand Eigene Entwicklungen Ergebnisdarstellung Diskussion (Hypothesen orientiert) Belege Literaturverzeichnis (zitierte Texte) (Überblickstabellen soweit nicht im Text) (Dokumente) (...) = fakultativ 14

15 4. Zusammenfassung: Kriterien empirischen Forschens. Oder: Wie lese ich eine empirische Arbeit? Konzept Definition der wichtigsten Begriffe Strukturierung des Gegenstands, Forschungsstand/-modell abhängige - unabhängige Variablen Hypothesen Auswertung angemessene Verfahren, Signifikanztests vollständige und nachvollziehbare Darstellung Methode/Versuchsplanung Operationalisierung der Variablen Angaben zur Methode Gütekriterien bisherige Bewährung Messniveau Stichproben Interpretation Bezug zu Fragestellung und Hypothese Alternativerklärungen 15

16 5. Schlussbemerkungen 1. Forschung entsteht aus alltäglicher Erkenntnis, ist aber kritisch gegenüber dem Alltagswissen. 2. Forschung ist regelgeleitet und kontrolliert, ein System begründeter Schritte und Entscheidungen. 3. verschiedene Typen übergreifender Aspekt: Fragestellung 4. Empirische Forschung ist nicht theoretisch voraussetzungslos: Rolle der Konzeptionsphase 5. Methoden sind Beobachtungsinstrumente Annäherungen an die Realität spezifische Realitätskonstruktionen 16

17 Lernfragen 1. Welche Funktionen erfüllen statistische Verfahren, und in welcher Relation stehen diese zu den Funktionen empirischen Forschens generell? 2. Wodurch wird die Auswertung von Daten, die durch ein qualitatives Verfahren gewonnen wurden, charakterisiert? 3. Wie sollte bei der Ergebnisdarstellung vorgegangen werden? 17

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