Empirische 2.0

Wissenschaft ermöglicht es uns, zu verlässlichen Erkenntnissen über die Realität zu gelangen, weil sie Realität systematisch und unvoreingenommen beschreibt, statt sich von subjektiven Vorurteilen leiten zulassen.

Um angebliches Verhalten & tatsächliches Verhalten zu unterscheiden

Ergebnisse so beschreiben dass sie von anderen Forschern verstanden & überprüft werden können.

(In Quantitativer Forschung)

Quantitativ

• Geeignet wenn wiss. Erkenntnisse vorliegen

• Untersuchung von konkreten Merkmalen und folgt standardisiertem Forschungsprozess der subjektive Werturteile verbietet

Qualitativ

• Geeignet wenn wenig übers Thema bekannt

• Alle Aspekte werden gemessen und danach werden relevante Merkmale formuliert

Begründete Annahmen über Zusammen-oder Unterschiede in der Realität, die geprüft werden (Deduktionsprinzip)

• Hypo kann nie endgültig verifiziert sondern nur widelegt werden (Falisifikation)

• Werden für alle Befragten identisch umgesetzt (standardisiert)

• Geeignet um etwas über individuelle Sichten, Gefühle, Werte oder Eigenschaften von Menschen herauszufinden.

Variablen werden messbar gemacht über eine oder mehrere manifeste Indikatoren (Fragen, die verwendet werden um ein Konstrukt messbar zu machen) / Variablen (Messwerte die aus den Antworten resultieren)

Manifeste Variablen zu operationalisieren heißt Frage + Antwort und passende Antwortskala (mit Zahlenwerten) entwickeln.

Vor der Umfrage/Forschung sollte ein Pretest gemacht werden um Probleme zu idnetifizieren

Meint in einer SP (ein verkleinertes aber in der GG strukturgleiches Abbild), das diese auf die GG verallgemeinerbar ist (verallgemeinerte Befragungs-Ergebnisse).

ℹ️ Jede Zufallsauswahl (ZA) ist Repräsentativ

Einfache ZA

• zB. 100 zufällig ausgewählte Personen

Systematische ZA

• Seketionsintervall wird bestimmt

• zB. Jeder 5te wird befragt

Geschichtete ZA

• Alle Elemente der GG werden in Merkmalsunterscheidende Gruppe aufgeteilt & innerhalb der Gruppe dann Einfache ZA

• Vorteil: Alle Merkmale sind in SP vertreten

Klumpenstichprobe

• zB. Umfrage unter 4. Klässlern in Berlin.

  Da Klassen (tendenziell) heterogen sind, kann eine Schulklasses die Variationsvielfalt der GG widerspiegeln.

Mehrstufige ZA

• Mehrfachen Anwenden der Einfachen ZA

• zB. 1. Bezirk wählen, 2. Straße wählen, 3. Haus wählen, …

• PROBLEM: Validität nicht immer zu 100% gegeben da zb wenn ich alleine wohne habe ich 100% chance gezogen zu werden und wenn ich zu 2t lebe nur 50%

Texte werden standardisiert und von Codierern durchgeführt

Vorteil zu Befragung:

• Ergebnisse sind leichter Reproduzierbar und zeitlich ungebunden.

Über standardisierte Kategorien + Zahlenwert

1. Auswahleinheit

2. Analyseeinheit

3. Codiereinheit

4. Kontexteinheit

Objektivität

• Codierer sind neutrale Vermittler (keine subjektive Werturteile)

Validität

• Kognitive Verzerrung der Codierer soll minimiert werden

  • Konstruktvalidität => Mess ich das, was ich messen will?

Reliabilität

• Text soll von einem Codierer zu vers. Zeitpunkten gleich interpretiert werden (Intracoder-Reli.)

• Text soll von vers. Codierern identisch eingeschätzt werden (Intercoder-Reliabilität)

Im Pretest die Gütekriterien sicherstellen

• Intercoder-Reli.

  • Wenn mehrere Codierer das Material für Codierung aufteilen

  • PRETEST prüft, ob alle das identische Material identisch codieren unter folgenden bedingungen:

• Formale Kriterien (zu 100% identisch sein)

• Inhaltliche Kriterien (zu 80% übereinstimmen)

• Wertende Kriterien (zu 70% übereinstimmen)

Oft zuerst Bewusste Auswahl und dann Zufallsauswahl

Typische Fälle

• Texte nach Relevanz auswählen

• zB. Typische Repräsentanten vers. redaktioneller Linien (von Liberal bis konservativ)

Extremfälle

• Es werden nur Teile der GG untersucht mit relevanten Merkmalen in voller ausprägung

• zB. Strategien zur Trauerbewältigung (man sucht in Online-Trauerforen)

Konzentrationsprinzip

• Nur Teile der GG, wo Mehrzahl der texte gebündelt ist

• zB. Untersuchung der bayrischen Berichtserstattung über Corona. Man beschränkt sich auf

  • Auswahleinheit (nur bayrische Medien)

  • Analyseeinheit (nur Beiträge wo Corona vorkommt)

Qualitativ

• Alle Details im Verhalten werden gemessen und erst in der Auswertung kondensiert man Merkmale

Quantitativ

• Untersuchung von voher festgelegten Merkmalen

Befragung

• Befragung liefert direkt erhobene Daten die subjektiv verzerrt sein können (soziale Erwünschtheit)

• Beobachtung liefert objektive Daten, die slektiv verzerrt sein können (angegebenes & tatsächliches Verhalten)

Inhaltsanalyse

• Analyse von Texten/Medien, die menschen produziert haben

• Gemeinsamkeit:

  • Man kann sowohl Menschen als auch Medien, die Menschen produziert haben beobachten

Wir fragen Martin “An wieviel Tagen nutzt du Insta in einer normalen Woche?” (Befragung)

Wir können uns Martins Verhalten anschauen : “In welcher Situation nutzt martin Insta” oder “Wie viel Reichweite erzielen Martins Posts” (Beobachtung)

Wir schauen uns Martins Texte an “Was postet Martin auf Insta” (Inhaltsanalyse)

=> Das Verhalten von Martin wird in Kategorien aufgeteilt und in Inhaltsanalyse verarbeitet (operationalisierung)

Person vs. Programm

• Beobachtung durch Personen mit oder ohne technische Unterstützung

Teilnehmend vs. nicht-Teilnehmend

• zB. Spiele mit Kindern, um deren Sozialkompetenzen zu beobachten (teilnehmend) vs. Beobachtung hinter verspiegelter Glassscheibe

Offen vs. Verdeckt

• zB. Produkttester werden informiert, dass sie beobachtet werden vs. werden nicht informiert

Direkt vs. Indirekt

• zB. Konferenz oder Spielsituation (wird direkt gemessen) vs. Likes oder Nutzungszahlen (Nur Verhaltensresultat)

Feld vs Labor

• zB. Straßenumfrage vs. Herzfrequenz

Zusammenhangshypothese

• Gibt es einen zsmhang zwischen farbigen Lernvideos (UV) und dem Interesse der Zielgruppe an Lernvideos (AV)

Unterschiedshypothese

• Bunte Lernvideos (UV1) sind für Schüler interesssanter (AV) als schwarz-weiße (UV2)

Kausalhypothese

• Wenn ein Lernvideo bunt ist (UV1) generiert es mehr Interesse bei Schülern (AV) als ein schwarz-weißes (UV2)

• ⚠️ nur mit einem echten experiment testbar (da es eine konfundierung ausschließt)

Simulusbedinge Konfundierung

• Systematische Variation der UV bei ausschluss aller anderen Merkmale

Zeitbedingte Konfundierung

• Proband wird zunächst ein Stimulus präsentiert nud danach wird AV gemessen

Personbedingte Konfundierung

• Probanden, die die Stimuli beurteilen, unterscheiden sich hinsichtlich Ihrer Personenmerkmale nicht voneinander

Situationsbedingte Konfundierung

• Untersuchung von UV und AV unter kontrollierten Bedingungen

• Problem: Menschen werden Situationen aussgesetzt die nicht im Alltag vorkommen würden

Echtes Experiment

• Erfüllt alle vier Maßnahmen

• Interne Validität (zweifelsfreier Nachweis von Kausalität) hoch, externe Validität (Alltagstauglichkeit) niedrig

Quasi Experiment

• Variiert die UV nicht systematisch und ggf. keine Randomisierung

• Interne Validität geringer, externe höher (wegen personbedingter Konfundierung)

Feld Experiment

• Interen Vali kaum da, externe sehr hoch

Lagemaße

• Mittelwert, Median, Modus

Häufigkeitsverteilung

• Absolute Häufigkeit

• Relative Häufigkeit

• Kumulative Häufigkeit

Streuungsmaße

• Varianz (Streuung um den Mittelwert)

• Standardabweichung (Macht Varianz interpretierbar)

• Standardfehler (In welchem Intervall der “wahre” Mittelwert liegt (von GG))

Verteilungsmaße

=> Wie stehen Daten zueinander (Abweichungen oder Schwerpunkte)

• Normalverteilung

  Besagt: Mehrheit der Messwerte liegt beim/um Mittelwert und das Anzahl der Messwertabweichungen weiter vom Mittelwert weg sind

Sigifikanz <=> Irrtumswahrscheinlichkeit

Gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Ergebnis aufgrund eines Zufalls und nicht durch einen Effekt zustande kommt.

• p-wert gibt aufschluss darüber (p < 0,05 = signifikant)

Signifikanztest <=> Hypothesentest

Beziehung von Variablen untereinander und verallgemeinbarkeit auf GG

=> statistischer Test, zur Entscheidung ob H1 oder H0 zutrifft

t-test

=> Wie weit ein Mittelwert von einer SP zu anderen abweicht

• Hoher t-wert => Signifikanter Unterschied zwischen den beobachteten Werten

Ermöglicht es zu verlässlichen Erkenntnissen über die Realität zu gelangen, weil sie die Realität unvoreingenommen beschreibt.

Empirisch

• Systematisches Sammeln von Daten und Dokumentation damit es Intersubjektiv nachvollziehbar ist