-Realität, d.h. die soziale Wirklichkeit
-Theoretische Konzepte zur Beschreibung von Ausschnitten der sozialen Wirklichkeit
-Indikatoren zur Messung spezifischer Aspekte der Konzepte
-Realität als Gesamtheit und Ausschnitt aus der Wirklichkeit
-Existiert unabhängig von den theoretischen Konzepten der Wissenschaftler, ist aber in ihrer Totalität nicht fassbar, d.h. unsere Erkenntnismöglichkeiten sind stets beschränkt, da wir uns immer auf einen Ausschnitt fokussieren müssen
-Konzepte: theoretische Konstrukte und abstrakte Begriffe, die einen bestimmten Ausschnitt aus der Realität beschreiben und strukturieren
-Bei der Konzeptspezifikation wird geklärt, welche Aspekte und Ausschnitte der Realität durch ein theoretisches Konzept abgebildet werden
-Für eine eindeutige Konzeptspezifikation (und Operationalisierung) benötigt man vor allem eine Nominaldefinition, die aufzählend bestimmte Aspekte des zu untersuchenden Phänomens beschreibt
-Nominaldefinitionen sind nicht richtig oder falsch, sondern nur mehr oder weniger praktisch, bzw. brauchbar
==> Bsp. Die Nominaldefinition, bzw. das Konzept von Gesundheit laut WHO vs. die von Google
-Indikatoren sind beobachtbare Sachverhalte, die ein Konzept „messbar“ machen
-Man braucht Messtheorien (oder gute Argumente) um einen Zusammenhang zwischen dem Konzept und den Indikatoren herzustellen (d.h. die Frage zu beantworten, warum der Indikator das Konzept messbar macht
-Die gewählten Indikatoren bestimmten die Validität der Messung
Theoretische Konstrukte lassen sich im Idealfall durch mehrere verschiedene Indikatoren gleichwertig operationalisieren.
Für ein theoretisches Konstrukt können sich verschiedene Indikatoren gegenseitig ersetzen
o Ein Indikator kann gleichermaßen für verschiedene theoretische Konstrukte stehen (Problem der Mehrdeutigkeit von Indikatoren – was messe ich gerade wirklich?)
Die empirische Messung eines Indikators kann fehlerhaft sein
Durch das Konzept der multiplen Indikatoren
o Konstanten: Alle Elemente einer Population / einer Stichprobe weisen dieselbe Ausprägung eines Merkmals auf
o Variablen: Die Elemente einer Population / einer Stichprobe weisen unterschiedliche Ausprägungen eines Merkmals auf
o Je nach dem wie eine Population definiert / eine Stichprobe gezogen wird, kann ein Merkmal eine Konstante oder eine Variable sein (Bsp. Staatsangehörigkeit)
o Manifeste Variablen sind der unmittelbaren Messung zugänglich (z.b. physische Merkmale oder konkrete Handlungen einer Person, aber auch Ethnie, Geschlecht – wobei diese nicht immer eindeutig messbar sind)
o Latente Variablen sind der unmittelbaren Messung nicht zugänglich (z.b. Einstellungen, Normen und Werte) – sind damit typisch für sozialwissenschaftliche Untersuchungen
-Merkmale sind die laut Untersuchungsziel interessanten Eigenschaften der statistischen Einheiten – meist sind nämlich die Eigenschaften der Einheit und nicht die Einheiten selbst von Belang
o Statistische Einheiten werden darum auch Merkmalsträger genannt
o Ein Merkmal ordnet jeder statistischen Einheit einen Wert zu, den sogenannten Merkmalswert
-Merkmalsausprägungen sind alle möglichen Werte, die ein Merkmal annehmen können
-Merkmale werden mit Großbuchstaben (bspw. X, Y, Z, etc.) benannt
-Merkmalsausprägungen bezeichnen wir mit Kleinbuchstaben, wobei der Buchstabe das Merkmal bezeichnet
-Qualitative (klassifikatorische) Merkmale
o Keine natürliche Reihenfolge – Rangfolgen aufgrund von Merkmalsausprägungen sind somit nicht möglich
o Elemente der Grundgesamtheit werden nur klassifiziert z.B. Farben (Rot, Grün); Geschlecht (Mann, Frau); Studienfach (SoWi , VWL)
Komparative Merkmale
o Rangordnung kann gebildet werden
o Differenz zwischen den Merkmalsausprägungen lassen aber keine Schlüsse zu
o Bsp.: die 1. Klasse der DB ist besser als die 2. Klasse, aber nicht doppelt so komfortabel.
Quantitative, bzw, metrische Merkmale
o Rangordnung mit sinnvoller Differenzbildung zwischen den Merkmalsausprägungen
o Ein Abstandsmaß (Metrik) zur numerischen Erfassung der Differenz existiert
o Um Merkmalswerte zu erhalten benötigen wir eine Messvorschrift, eine Skala (bspw. Geschwindigkeiten, Entfernungen)
-Die Nominalskala zerlegt die Objektmenge vollständig in einander ausschließende und getrennte Klassen (a≠b und b≠cn und a≠c)
-Eine Repräsentation der Ausprägung durch Zahlen ist nicht notwendig aber zweckmäßig
-Die Wahl der Zahlen ist beliebig, sollte aber zweckmäßig sein (kein Informationswert, d.h. keine Rückschlüsse auf Zusammenhang)
-Mit nominalskalierten Variablen sind keine Rechenoperationen möglich
-Nominalskalen: Dichotomien
o Einfachster Fall: Geschlecht wurde bis vor kurzem als 0/1-kodierte Dummy-Variable (d.h. mit nur zwei Ausprägungen) operationalisiert:
o Die Variable Geschlecht hat dann folgende Ausprägungen: 0 Mann / 1 Frau
o Der Mittelwert dieser Variablen entspricht dem Anteil der mit 1 kodierten Kategorie
· Nominalskalen: Mehr als nur zwei Ausprägungen
-Bei einer Ordinalskala besteht zwischen den einzelnen Klassen (Ausprägungen) eine Rangordnung, d.h. die Merkmale sind geordnet (a<b und b<c und a<c)
-Keine Aussage über den Abstand, d.h. man weiß nicht wie viel größer oder kleiner
-Es sind alle Transformationen zulässig, die die Eindeutigkeit der Zuordnung und die Reihenfolge der Ausprägung nicht ändern
-Ordinalskalen: Beispiele
-Bei einer Intervallskala sind die Ausprägungen nach ihrer Größe geordnet
o Zusätzlich ist die Distanz zwischen den einzelnen Ausprägungen gleich, d.h. die Intervalle sind gleich groß (z.B. Temperatur in Grad Celsius)
-Die Ratioskala besitzt alle Merkmale einer Intervallskala und hat zusätzlich einen natürlichen Nullpunkt (z.B. Alter in Jahren oder Größe in cm oder Temperatur in Kelvin), d.h. es lassen sich mathematische Aussagen treffen
o Darstellung von Mittel- oder Antweilswertprofilen, dann Verrechnung zu einer zusammenfassenden Maßzahl
-Zusammenfassung mehrerer Indikatoren zu einer neuen Variablen, z.B. Schichtindex aus Kombination von Indikatoren von Schulabschluss, Berufsposition und Einkommen
-Kombination der Merkmale der Einzelindikatoren (Typologie) – dabei werden i.d.R. verschieden Typen (Merkmalskombinationen) theoretisch sinnvoll oder pragmatisch zusammengefasst
-Probleme die bei der Indexbildung gelöst werden müssen
o Welche Dimensionen sollen in den Index gehen?
o Haben alle Dimensionen die gleiche Bedeutung für das Konstrukt?
o Wie sollen diese Kombinationen kombiniert werden?
-Additive Indizes – durch Addition der Einzelvariablen
o Annahme: einzelne Items sind unabhängige Indikatoren dessen, was gemessen werden soll (z.B. CES-D zur Messung von Depressionen)
-Multiplikative Indizes kommen v.a. dann zum Einsatz, wenn mehrere Dinge gleichzeitig zutreffen müssen (logische und-Verknüpfungen)
o Das Gewicht eines Menschen ist das, was die Waage anzeigt
o Intelligenz ist das, was ein Intelligenztest misst (ABER: Es gibt unterschiedliche Intelligenztests – es stellts ich die Frage nach der Vergleichbarkeit)
Typologisch-induktive Begründung: Die Indikatoren sind beobachtbare Folgen des Vorliegens einer nicht direkt beobachtbarem (latenten) Variablen
==> Die Operationalisierung geschieht durch schrittweise Konkretisierung des Konzeptes und der Bestimmung von verschiedenen Indikatoren für jede relevante Dimension des Konzeptes
Kausalanalytische Begründung: Ebenfalls Annahmen einer latenten Variablen (Messung nicht zugänglich), die die manifeste Beobachtung beeinflusst, aber zusätzlich:
o Mechanismenorientiert ist: d.h. hilfsorientiert, die den Zusammenhang zwischen Indikator und latenter Variable erklärt, d.h. eine Mess- oder Instrumententheorie
-Zielt auf das Verhältnis zwischen Betrachter und empirischem Sachverhalt
-Kriterium: Unabhängigkeit des Ergebnisses vom Betrachter
-Im physikalischen Experiment durch das Messgerät hergestellt
-Vollständige Objektivität läge vor, wenn ALLE Betrachter zu dem gleichen Ergebnis kämen – was aber bspw. bei der Bewertung von Deutschaufsätzen nicht vorkommt
-Bedeutung von vorab festgelegten Kriterien oder Regeln steigt, um der Objektivität zumindest näher zu kommen
-Zielt auf das Verhältnis der Messwerte bei beliebig vielen Messungen
-Kriterium: Reproduzierbarkeit der Messwerte (also die Zuverlässigkeit, bzw. Verlässlichkeit der Messung)
-Es handelt sich um ein schärferes Kriterium als Objektivität, denn auch wenn verschiedene Beobachter von einem Messinstrument immer wieder den gleichen Wert ablesen, kann es dennoch sein, dass die Messung mal mehr, mal weniger genau ist
-Interne Validität zielt auf das Verhältnis von Messinstrument und dem, was es Messen soll: misst der Intelligenztest wirklich Intelligenz; der Kirchgang wirklich Religiosität?
o Objektive und reliable Messinstrumente müssen nicht unbedingt valide sein
o Die interne Validität gibt den Grad der Genauigkeit an, mit dem ein Instrument misst, was es messen soll
-Externe Validität zielt auf das Verhältnis zwischen der empirischen Erkenntnis und der Menge der Elemente, für die die Ergebnisse Gültigkeit besitzen sollten
o Kriterium: Gültigkeit für möglichst viele Elemente, auf die eine Aussage bezogen werden soll
o Die Generalisierbarkeit sozialwissenschaftlicher Aussagen wächst, wenn möglichst viele (alle) Faktoren, die auch außerhalb des Labors – im wirklichen Leben – wirksam sind, berücksichtigt werden
Zuletzt geändertvor 10 Monaten