Kurs 03607: Empirische Sozialforschung

Kurs 03607: Empirische Sozialforschung
Kapitel 5: Messung und Datenerhebung in den Sozialwissenschaften
5.1. Informationsgewinnung im Prozess der empirische Forschung
Quantitative Forschung
Kontrollierte Gewinnung empirischer Informationen
Durch Messvorschriften, Auswahlverfahren, Erhebungsinstrumenten
Daneben gibt es noch:
Qualitative Forschung
Breite Informationssammlung aus möglichst vielfältigen Perspektiven,
situationsflexible Anwendung & möglichst offene Erhebungsinstrumente,
die sich noch während der Forschungsprozesses ändern können.
Messvorschriften
Nach Regeln an Konkretem; Konkretisierung von messenden
Sachverhalten an untersuchenden Objekten
Standardisierte Forschung
Informationen werden in Form von Daten gewonnen und die
Erhebungssituation wird in identischer Weise wiederholt.
Daten
Merkmalsmesswerte; objektive Erhebung jedes Untersuchungsobjekts des
interessierenden Merkmals durch zutreffendem Ausprägungen
Kriterium
Qualitative Forschung
Sicht der Betroffenen steht im
Forschungsperspektive
Mittelpunkt des Interesses
Forschungskontext
„Weiche“, realitätsnahe Daten
Forschungsprozess
Dynamisch
Entdeckung und Entwicklung von
Theoriebezug
Hypothesen und Theorien aus dem
Material
Vorgehensweise
Induktiv, Sinnverstehen
Erkenntnisinteresse
Erforschung von Lebenswelten
und Interaktionen
Methode
z. B. Interview, Gruppendiskussion, qualitative
Inhaltsanalyse, Beobachtung
Quantitative Forschung
Sicht aus der Außenperspektive
des Forschers
„Harte“, replizierbare Daten
Statisch
Bestätigung von vorab
festgelegten Hypothesen
Deduktiv, Messen
Erklären kausaler
Zusammenhänge
Verallgemeinerbarkeit von
Stichproben auf Populationen
z. B. Versuch, Experiment,
Beobachtung
Gefunden: https://studi-lektor.de/tipps/qualitative-forschung/qualitative-quantitative-forschung.html#qualitative
5.2. Die Rolle der Statistik bei empirischen Untersuchungen
Definition
Methode/Verfahren
Genau definierter Anfangszustand zu einem genau definierten
Endstand gelangen, methodenunabhängig
 Multivariate Verfahren (mehrere Variablen werden analysiert)
 Einzelfallstudien
Voraussetzung für den
Einsatz der Statistik
Merkmale müssen messbar sein.
Definition
Modell
Abbild einer definierten Ausgangstruktur unter bestimmten
Gesichtspunkten, Ergebnis ist modellabhängig
Typen
-
Modelle für Schlüsse von Stichproben auf Grundgesamtheiten
Modelle, die Beziehungen zwischen Variablen repräsentieren
Modelle, die vielfältige Informationen von Daten reduzieren
auf eine relevante Größe
Anwendungsvoraussetzung
In der Statistik
-
Reduktion komplexer Daten, indem wesentliche &
unwesentliche Informationen getrennt werden; abhängig von
der Fragestellung
Anwendung nur auf zähl- und messbare Tatbestände;
abhängig von der Operationalisierung, inwieweit sie messbar
sind
Kein Einzelfallbezug, sondern auf Klassen vergleichbare
Fälle, die auf eine bestimmte Objektmenge begrenzt werden
-
Definition
Begriffe
Linguistische Zeichen und zugehörige semantische Regeln, die
implizit und explizit sein können
Extensionaler Art – Objekte werden zu den Begriff aufgezählt
Intensionaler Art - Eigenschaften werden angegeben
Klassifikatorische Begriffe
Zerlegung des Objektsbereichs in Teilklassen
Gleichheit/Ungleichheit gemessener Objekte deren Merkmale
Komparative Begriffe
Rangordnung der Teilklassen
Für den Vergleich von Stärke und Intensität eines Merkmals
Metrische Begriffe
Maßeinheit, um zwischen den Objekten eine Reihenfolge zu
identifizieren
5.3. Variablenbildung – Messen - Datenmatrix
Definition
Messen
Nach Stevens (1951): Beim Messen geht es um Zuweisung von Ziffern zu
den Merkmalen von Objekten oder Ereignissen nach Regeln (Skalenarten,
Messungsarten)
Messergebnis
„strukturtreue“ symbolische Abbildung (klassifikatorische Eigenschaften)
der empirischen Merkmalausprägung
Zuordnungs/Abbildungsregeln
- Werden hier entwickelt: Axiomatische Messtheorie
Durch gezielte Vorschriften werden unterschiedliche „Mess-Skalen“
angesprochen
Messniveaus (auch
Skalenniveaus)
Siehe unten
Messbegriff
Definition
Messen
1. Bestimmung von Indikatoren mit Korrespondenzregeln mit dem
theoretischen Begriff verknüpfen
2. Angabe des Verfahrens, wie die beobachtete Ausprägungen der
Indikatoren in dem Zahlensystem abgebildet werden soll
Strukturtreue Abbildung, die Zuordnung von Symbolen zu Sachverhalten,
standardisierte Datenerhebnung
a) Unterschiede in Sachverhalten auch in den Symbolen kenntlich
machen
b) Relationen zwischen Sachverhalten auch in den Symbolen
übertragen
Objektbereich
Illustrative
Veranschaulichung
Messebene
Objekte
Zahlbereich
Messinstrumente
Variablen
Messwerte
= Zahlen
Ausprägungen
Interpretationsebene
Zahlen lassen sich von
-Gleichheit
- Ordnung
- Vielfachheit interpretieren
Definition: Daten
Standardisierte erhobene Messwerte
„symbolische Repräsentationen“, die bei der Untersuchungseinheit
beobachteten Merkmale festgehalten werden
(Protokoll/Beobachtungsbogen)
Definition: Datenmatrix
Ordnungsschema für die Datenverarbeitung
Menge möglicher Kombinationen
Formale Struktur für
erhobene Daten
a) Beziehen sich auch die Untersuchungseinheit, diejenigen
Objekte/Personen die für die Messwerte gelten sollen
b) Beschreiben lediglich die ausgewählten Merkmale (Variablen), die
untersucht werden sollten
c) Beobachtet werden auf den interessierenden Merkmaldimensionen,
die jeweiligen Ausprägungen für UE
= Variablenwerte (x)
Definition
Variablen X
-
-
Sind in Hypothesen verwendeten allgemeinen, theoretischen
Begriffe gemeint (sozialwissenschaftliche Theorie)
Statistik: formal „Merkmal“ gemeint, mit mehreren Ausprägungen
hinsichtlich der interessierenden Eigenschaft/-en
Feststellbare Ausprägungen je UE können unterschiedliche
Auftretungszustände der interessierenden Eigenschaftsdimension je
nach begrifflicher Strukturierung und Operationalisierung
differenzierter oder gröber nachzeichnen
Kurz: Begriff + (mind.) 2 Ausprägungen
Bei nur einer Ausprägung = Konstante !!!
Quantitative Variablen
Weist mathematische interpretierbare Zahlen zu
Bsp. Alter in Jahren, Haarfarbe gemessen über Wellenlänge des
reflektierten Lichts, Gewicht in Maße kg oder BMI messen
Qualitative Variablen
Weist verbale Bezeichnung oder Buchstaben auf, bei Zahlen dürfen diese
NICHT mathematisch in Relation gesetzt werden!!!
Bsp. Alter in den Ausprägungen jugendlich, erwachsen, alt
Haarfarbe blond – braun – schwarz – rot
Gewicht dick – normal - dünn
Prinzipien der
Datensammlung
1. Prinzip der Vergleichbarkeit
Untersuchungsbedingungen gleich
Kombinationen müssen empirisch sinnvoll sein
Einzelne Ausprägungen miteinander vergleichen, mehrere A. >
Indexbildung
2. Prinzip der Klassifizierbarkeit
Jedes Paar bildet einen Wert.(eindeutig)
3. Prinzip der Vollständigkeit
Keine leeren Zellen, denn dadurch kann die Auswertung verfälscht
werden, alle Werte müssen empirisch bestimmt werden
5.4. Die axiomatische Messtheorie
Numerische Relativ
Zahlensystem, ohne empirischen Bezug
Empirisches Relativ
In Relation gesetzt, abstrakte Theorie wird „empirisch interpretiert“
Relation
Beziehung zwischen Elementen von Mengen
Bsp.: x hat den gleichen Beruf wie y
Symmetrisch
Umkehrfunktion
x R y <> y R x
Reflexiv
Zwei gleiche Komponente
xRx
Transitiv
Relationsaufbau
x R y ^ y R z ist x R z
 Äquivalenzrelation
Beispiel:
x hat das gleiche Elternpaar wie z, y hat das gleiche Elternpaar wie z, beide
haben äquivalente Elternpaare; Es sind Geschwister.
Irreflexiv
Zwei gleiche Komponente gelten nicht, wenn
Bsp x kann nicht mit sich selbst verheiratet sein
Asymmetrisch
Keine Umkehrfunktion
 Ordnungsrelation
Beispiel:
x ist kleiner/größer als y
Intransitiv
x R y ^ y R z aber nicht x R z
Mess-Skala
Geordnete Tripel aus einem empirischen relationalen System A, dem
numerischen relationalen System N & dem Morphismus f: A ->N
= (A,N,f)
A – Menge empirischer Objekte, geltend Relationen R
N – Teilmenge der reellen Zahlen mit dem Relationen S
f – Abbildungsvorschrift (Morphismus)
Aus der Definition von
„Skala“ folgt, dass vor
dem Messvorgang drei
Probleme zu lösen sind
(nach Kreppner 1975,
Orth 1974)
1) Klärung, ob die Relationsaxiome einer Skala im empirischen Relativ
erfüllt sind;
2) Rechtfertigung für die Zuweisung von Zahlen zu Objekten
(Repräsentationsproblem);
3) Bestimmung des Grades, bis zu dem diese Zuweisung eindeutig ist
(Eindeutigkeitsproblem).
Transformationen
Gültig im N, ohne dass die strukturtreue Abbildung verfälscht wird
Zulässig:
Morphismus (Abbildungsvorschrift, f) überführbar in einen Anderen
Beide Strukturen müssen miteinander verträglich sein
Beispiel:
A = (A,R); strukturierte Menge w { x { y { z
N = (N,S); natürliche Zahlen 1<2<3<4
Isomorphismus
Umkehrbare eindeutige Abbildung
w
4
x
3
y
2
z
1
empirisch
Homomorphismus
f(w) = 4
f(x) = 3
f(y) = 2
f(z) = 1
numerisch
eine nicht umkehrbare eindeutige Abbildung
w
4
x
3
y
2
z1
1
z2
1
empirisch
f(w) = 4
f(x) = 3
f(y) = 2
f(z1) = 1 äquivalent z1 ~ z2
f(z2) = 1
numerisch
Skalentypen
Nominalskala
Empirisch relational geprägt
1) a ≈ a (Reflexivität)
2) aus a ≈ b folgt b ≈ a (Symmetrie)
3) aus a ≈ b und b ≈ c folgt a ≈ c (Transitivität).
Die Abbildungsvorschrift ist:
f(a) = f(b) ↔ a ≈ b bzw. f(a) ≠ f(b) ↔a ≈ b
Stehen zwei Objekte zueinander in einer Äquivalenzrelation (x ≈ y;
Gleichheit/Ungleichheit), dann gehören sie der gleichen Klasse an und
erhalten den gleichen Skalenwert im N, wobei die Skalenwerte sozusagen
nur Namen für die Eigenschaftsausprägungen sind
Ordinalskala
Alle empirischen Objekte werden hinsichtlich der Stärke oder der Intensität
der Ausprägung auf einer Merkmalsdimension verglichen.
Über der empirischen Objektmenge A ist neben der Äquivalenzrelation ≈
noch eine Ordnungsrelation definiert
+ Randordnung (größer/kleiner)
Die Relationsaxiome der Ordinalskala fordern also für die Menge
empirischer Objekte A:
1) Auf A muss eine Äquivalenzrelation ≈ gegeben sein (wie bei der
Nominalskala).
2) Weiter muss für eine Relation  gelten:
(a) entweder a ≈ b oder a  b oder b  a für alle a, b aus A (Gesetz der
Trichotomie),
(b) aus a  b und b  c folgt a  c für alle a, b, c aus A (Transitivität).
Die Abbildungsvorschrift (Morphismus) lautet jetzt:
1) f(a) = f(b) ↔ a ≈ b
2) f(a) > f(b) ↔ a  b
Intervallskala
Intensität und wie stark ein Merkmal ausgeprägt ist gegenüber ein anderes.
(Abstände relevant) Das bedeutet, dass zur Konstruktion von Intervallskalen
zusätzlich zu den Relationen ≈ und zwischen den Objekten im
empirischen Relativ noch Aussagen über Differenzen der
Merkmalsausprägungen zwischen Objektpaaren empirisch sinnvoll sind. Es
muss also angebbar sein, ob Differenzen zwischen den geordneten Objekten
gleich groß oder größer/kleiner sind.
Morphismus:
1) f(a) = f(b) ↔a ≈b
2) f(a) > f(b) ↔ a  b
3) [f(a)–f(b)] = [f(c)–f(d)] ↔ab ≈cd
4) [f(a)–f(b)] > [f(c)–f(d)] ↔ab cd
IscKDoNRr+
Ratioskala
(Verhältnisskala)
„absoluten Nullpunkt“, d.h. einen empirisch sinnvollen oder empirisch
eindeutig festgelegten Nullpunkt
Aussagen über die Verhältnisse (Quotienten) bzw. über das Vielfache von
Messwerten empirisch sinnvoll sind
Absolutskala
In dem Grenzfall, dass überhaupt keine Transformationen der Skalenwerte
mehr zulässig sind, haben wir es mit einer absoluten Skala zu tun. Hier sind
nicht nur sämtliche Relationen sowie der Nullpunkt empirisch sinnvoll,
sondern auch die Maßeinheit ist empirisch vorgegeben. Alle Skalen, die auf
Abzählen basieren, sind
absolute Skalen (Anzahl, Anteile; z.B. Geburts- oder Todesraten).
Skalentypen und zulässige
Aussagen; empirisch
Sinnvolle(+)/sinnlose
Statistik(-)
1) Äquivalenzaussage : f(x) = f(y)
2) Ordnungsaussage: f(x) > f(y)
3) Distanzaussage : f(x)–f(y) ≥ f(w)–f(z)
4) Verhältnisaussage: f(x) = a·f(y)
5.5. Messen durch Indizes (Indexmessung)
Art von Messverfahren:
1.Fundamentales
(direktes) Messen
Zuweisung von Zahlen zu Objekten nach Regeln, die sich direkt aus den
Eigenschaften des Objekts ergeben.
2. Abgeleitetes (indirektes)
Messen
Anwendung einer theoretischen Zuordnungsregel, um aus den direkt
gemessenen Eigenschaften den interessanten Merkmalswert zu bestimmen
3.Messen durchs Abzählen
(measurement of counting)
Vorrausetzung eine theoretische Definition, die die Bildung homogene
anzusehender Klassen von Ereignissen erlaubt
Weitere Messverfahren
Begründung nicht in der Art der Abbildung der empirischen Merkmale,
sondern in der Messvorschrift selbst besteht, d.h. in der Definition des
Verfahrens, nach dem den einzelnen Objekten Zahlen zugeordnet werden.
Unterschied
Indexmessung /Messen als
strukturtreue Abbildung
Beim „strukturtreuen Messen“ werden die empirischen Eigenschaften von
Objekten sowie die (unabhängig von der Messung vorhandene)
Klassifikation dieser Objekte strukturerhaltend in Daten überführt d.h.
eine existierende empirische Struktur wird durch die Messwerte abgebildet.
(eindimensionaler Begriff)
Bei der „Indexmessung“ konstruiert die Messung die empirische Struktur.
(mehrdimensionaler Begriff). Es wird zunächst eine theoretisch begründete
Struktur definiert, in die dann im Zuge der „Messung“ die empirischen
Objekte anhand ihrer Merkmalsausprägungen eingeordnet werden.
5.6. Der sozialwissenschaftliche Spezialfall: Messen durch Befragung
Zwei Arten von
Messmethoden:
1) Direktes Messen von Merkmalen am Befragten als
Untersuchungsobjekt
Befragter = Versuchsperson, dann gelten die Antworten als Indikatoren
2) Indirektes Messen durch den Befragten
Befragter = Informanten, dann gelten die Antworten als Auskünfte der
Merkmale (Messwerte) des zu interessierenden Objektes.
Wertezuweisung
durch die befragte
Person für die
indirekte Messung
gilt:
-
-
Bei Evaluierung
kommen weitere
Kriterien dazu:
-
-
Der „Gegenstand (das Objekt) der Beurteilung ist eindeutig
definiert.
Das zu messende „Merkmal“ (Variable) ist eindeutig definiert und
operationalisiert.
Eine „Mess-Skala“ (Vergleichsmaßstab) existiert und ist eindeutig
definiert (incl. eindeutiger Skalen-Endpunkte sowie
unterscheidbarer Abstufungen zwischen den SkalenEndpunkten).
Die Befragten sind in der Lage, den „Gegenstand“ intersubjektiv
übereinstimmend zu identifizieren, das zu messende „Merkmal“
intersubjektiv übereinstimmend zu erkennen und die „Mess-Skala“
in intersubjektiv übereinstimmender Weise darauf anzuwenden.
Das „Kriterium” der Beurteilung („Qualitäts-Merkmal”) ist
eindeutig definiert (Unter welchem Gesichtspunkt soll der zu
evaluierende Gegenstand eingeschätzt werden?).
−Ergänzend ist ein (Vergleichs-)„Standard” vorgegeben (Wann ist
etwas „gut”, wann „schlecht”, wann „mittelmäßig”? etc.).
„Kriterium“ und „Standard” werden von allen Evaluierenden in
gleicher Weise interpretiert und in intersubjektiv
übereinstimmender Weise angewandt.
5.7. Zuverlässigkeit (Reliabilität) der Messung
Definition nach
Esser/Klenovits/
Zehnpfennig
Reliabilität
„die intertemporale, intersubjektive und interinstrumentelle Stabilität
erhaltener Messwerte“
-
-
-
„Intertemporale Stabilität“ heißt: Bei wiederholter Messung
desselben Phänomens bringt das Messinstrument die gleichen
Ergebnisse hervor
„Intersubjektive Stabilität“ heißt: Wenn verschiedene Personen
dasselbe Phänomen mit Hilfe desselben Instruments messen, dann
erzielen sie die gleichen Ergebnisse.
„Interinstrumentelle Stabilität“ heißt: die gleiche
Merkmalsdimension kann durchaus mit Hilfe unterschiedlicher
Instrumente gemessen werden
5.8. Annotationen aus der Perspektive qualitativ-interpretativer Methoden
Die Forscher
Wichtigstes Mittel qualitativ-interpretativer Forschung sind die
Forschenden selbst: Ihre Fähigkeit, eine intensive und vertrauensvolle
Situation mit Informantinnen und Informanten herzustellen und sich in die
befragten oder beobachteten Personen hineinzuversetzen
(Empathie), ohne deren Perspektive unreflektiert zu übernehmen,
sind zentrale Leistungsmerkmale dieser Form der Daten- (oder vielleicht
besser: Informations-)Gewinnung.
Textuelle/audiovisuelle
Datentypen
-
-
-
Verfahren
spezialisierter
Datengewinnung
-
-
Bandaufnahme verbaler Daten, die später verschriftlicht werden
Protokolle, die verbale Daten aufschreiben, aber auch auf
Mimik/Gestik des Informanten mit einbeziehen
Dokumente, die im untersuchten Feld gesammelt werden, seien
es Selbstdarstellungen von Unternehmen, Familienchroniken,
Organigramme, Liebesbriefe, oder E-Mail-Archive.
(Verhaltensspuren vor der Forschung)
Videoaufzeichnungen
die Narrationsanalyse, deren analytischer Ansatz das Zustande
kommen einer ausführlichen lebensgeschichtlichen
Stegreiferzählung voraussetzt, wie sie das narrative Interview
erbringt (Schütze 1983, Küsters 2006, Fischer-Rosenthal/Rosenthal
1997).
Die Konversationsanalyse (Bergmann 1994, Eberle 1997)
wiederum benötigt ‚natürlichsprachliche‘ Interaktionsprotokolle,
also von aktiven Rekonstruktionsleistungen der Forschenden
weitestgehend freie Mitschnitte verbaler Interaktionen (z. B.
Telefonmitschnitte von Service-Hotlines) von besonders hoher
Genauigkeit, die dann – lautgetreu transkribiert – eine wesentlich
detailreichere und technischere Textform ergeben als etwa die
Abschrift eines Experteninterviews.