EMSF VL 02 und VL 03: Forschungsprozesse und Quantitative Methoden I

1. Formulierung und Präzisierung des Forschungsproblems
2. Planung und Vorbereitung der Erhebung – Festlegung der Methoden
3. Datenerhebung
4. Datenauswertung
5. Berichterstattung

Teil 1 des Forschungsprozesses:

Formulierung und Präzisierung des Forschungsproblems

1. Ausgangspunkt:

• Wissenschaftliche Fragestellung, praktisches Problem oder Auftrag

2. Präzisierung der Fragestellung und Entwicklung von Hypothesen:

• Wissenschaftliche Literatur
• Ideen

Teil 2 des Forschungsprozesses:

Planung und Vorbereitung der Erhebung – Festlegung der Methoden

1. Begriffs- und Variablenbestimmung

• Von Präzisierung und Hypothesen zu Begriffen und Variablen

2. Untersuchungsdesign

• Quantitativ, qualitativ oder Mixed Methods
• Experiment, Querschnitts-, Trend- oder Panelstudie…; Erhebungsinstrument
• Untersuchungsebene(n) (Individuum, Kollektiv)

3. Stichprobenverfahren / Sampling

• Population, Art der Ziehung, Umfang

4. Pretest: Test des Erhebungsinstruments

• Repräsentativ
• Geschlossene Fragen
• Daten quantifizierbar
• Erklären
• Hypothesen testen

Ankreuzen oder Reihung (durch Ziffern) vorgegebener Kategorien; klar eingrenzbare Zahlenwerte oder Textantworten (Einfach- oder Mehrfachantworten)

Möglichkeit, auf vorgesehenem Platz eine Antwort selbst zu formulieren

Vorgegebene Antwortkategorien und eine offene Kategorie

1. Kurze Darstellung Person/Einrichtung, die Erhebung durchführt, Thema/Fragestellung und Rahmen
2. Bitte um vollständiges Ausfüllen und Bedeutung der Teilnahme; ggf. Bitte um aufrichtige Beantwortung, keine richtigen und falschen Antworten und Hinweis auf Dauer der Befragung 
3. Zusicherung der Anonymität (sofern gewährleistet) und Zustimmung nach Datenschutzrichtlinien (DGSVO)
4. Dank für Teilnahme

1. Überwiegend geschlossene Fragen

• Differenzierte Antwortformate

2. Sprache

• Zielgruppengerecht (z.B. Jugendliche vs. Ältere)
• Präzise und so sachlich wie möglich
• Kürze nicht auf Kosten von Qualität und Verständlichkeit
• Suggestive und stereotype Formulierungen vermeiden

3. Umfang und Layout

• Angemessener Umfang und ansprechendes Layout

4. Reihenfolge der Fragen

• Thematisch roter Faden, thematische Abschnitte Aufwärmfragen

1. Offene Fragenformate

• Kaum Vorgaben – formale Vorgaben – Lückenvorgaben

2. Gebundene Antwortformate 

• Dichotom (richtig – falsch; stimmt – stimmt nicht; ja – nein) Mehrkategoriell (unterschiedliche Antworten zum Ankreuzen)
• Skalen - Anzahl der Abstufungen - Gerade vs. ungerade Anzahl der Abstufungen

1. Absichtliche Verstellung 

• Erwartete Konsequenzen der Befragung 

2. Soziale Erwünschtheit

• Selbstdarstellung und Normenkonformität

3. Tendenz zur ersten passenden Kategorie

• Verfälschung durch rasche Bearbeitung

4. Bevorzugung von unbestimmten Antwortkategorien

• Tendenz zur Mitte bei Skalen oder zu „weiß nicht“

1. Nominalskala (kategorial)

• Zahlen sind willkürlich zuordenbar, bezeichnen „exklusive“ Merkmalsausprägungen und drücken gleiche oder ungleiche Merkmalsausprägungen aus (bspw. Geschlecht)

2. Ordinalskala (kategorial) 

• Ordinalskalierte Daten lassen vergleichende Aussagen über größer/kleiner oder besser/schlechter zu (bspw.Schulabschluss)

3. Intervallskala

• Gleiche Abstände zwischen Werten und es gibt keinen absoluten Nullpunkt (bspw. Temperatur in Celsius)

4. Ratioskala

• Gleiche Abstände zwischen Werten und es gibt einen absoluten Nullpunkt (bspw. Gewicht)

Nicht direkt messbare Dinge wie z.B politische Einstellung und Fremdenfeindlichkeit

Direkt messbare Dinge wie z.B. Alter, Körpergröße oder Einkommen

Stichprobe = (kleine) Teilmenge einer Grundgesamtheit

• Auswahl nach Kriterien, die Verallgemeinerung erlauben hinsichtlich

Alle Fälle (Individuen, Ereignisse), auf die sich die Aussagen der Untersuchung beziehen

• Bspw. Einwohner*Innen eines Lands oder einer Stadt; alle Kinder von 6 bis 10 Jahren auf der Erde; alle Verkehrsunfälle einer Region

• Deskriptive (beschreibende) Statistik beschreibt die Stichprobe 

• Schließende (induktive oder Inferenz-) Statistik zieht Rückschlüsse zur Grundgesamtheit

• Jeder Fall der Grundgesamtheit kann mit gleicher Wahrscheinlichkeit ausgewählt werden

• Wenn keine Hinweise zur Verteilung relevanter Variablen vorliegen (bspw. Listenauswahl oder Gebietsauswahl, Zufallsstichprobe aus Melderegister einer Stadt)

Typisch bei nationalen Surveys in Deutschland sind dreistufige Verfahren (z.B. „Mitte-Studien“, ALLBUS)

• Gemeindestichprobe
• Haushaltsauswahl (z.B. Random Route)
• Personenauswahl (z.B Schweden-Schlüssel)

• Zu beachten ist die unterschiedliche Größe der Auswahleinheiten auf den verschiedenen Ebenen

Gewichtung der Auswahlwahrscheinlichkeit nach Größe (PPS)

• z.B. Auswahl von Gemeinden proportional zu Bevölkerungszahl

Gewichtung der Fälle im Sample

• z.B. befragte Personen eines Haushalts werden nach Haushaltsgröße gewichtet (Personen in großen Haushalten „wiegen“ proportional weniger)

Ziehung aus unterschiedlichen, in sich homogenen Schichten

Wenn Heterogenität relevanter Merkmale in Grundgesamtheit hoch ist und Kenntnisse zu der Verteilung vorliegen 

• z.B. Erhebung Einkommen einer Population: Schichtung hohe, mittlere und geringe Einkommen
• z.B. Freizeitverhalten Jugendlicher nach Stadt/Land und Altersgruppen

Vorgegebene Anteile von Fällen (bspw. 40% Frauen, 60% Männer)

Es werden gezielt bestimmte Personen ausgewählt oft über Netzwerke (z.B. Schneeballverfahren)