Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen
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Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Entdeckungs-, Begründungs- und Verwertungszusammenhang Zusammenhang Entdeckungszusammenhang Begründungszusammenhang Verwertungszusammenhang Institut für Marketing & Innovation Sozialwissenschaften Elemente/Schritte Interesse des Wissenschafters Problem der Theoriebildung Konkreter Auftrag Theorie Definition von Begriffen und Variablen Operationalisierung Hypothesenbildung Geeignete Methode und statistische Kriterien Datenerhebung Auswertung und statistische Prüfung Interpretation Darstellung Publikation Vorträge Pressemitteilungen I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Entdeckungs-, Begründungs- und Verwertungszusammenhang an einem konkreten Forschungsprojekt I ENTDECKUNGSZUSAMMENHANG Auftraggeber Umweltbundesamt Forschungsinteresse In verschiedenen Medien wurde die Aussage kolportiert, dass zuviel Papierrecycling dem Wald schade. Problem Interesse der beteiligten Da in der Papierindustrie immer mehr Altpapier eingesetzt wird, wird gleichzeitig weniger Holz nachgefragt. Damit würde der Preis für Holz sinken und die Waldbesitzer könnten sich nicht mehr leisten, sogenannte "Durchforstungen" (Waldpflegemaßnahmen, aus denen der größte Teil des Holzes für die Papierindustrie stammt) durchzuführen. Fehlende Durchforstungen würden dem Wald und der Forstwirtschaft (weniger Einkommen durch geringere Preise und weniger Holznutzung) schaden. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften II BEGRÜNDUNGSZUSAMMENHANG Theoretischer Allgemeine Markttheorien Bezugsrahmen Grundhypothesen • Wechselwirkungen zwischen Einsatzmengen von (Auswahl) Altpapier und Nachfragemengen nach Holz • Wechselwirkungen zwischen Einsatz von Sägenebenprodukten und Einsatz von Holz aus dem Wald • Wechselwirkungen zwischen Preisen von Altpapier, Holz aus dem Wald und Sägenebenprodukten Begriffe und Variablen • Definition der Produkte und Vorgänge, z.B. Vornutzung (Auswahl) – Industrieholz aus dem Wald – Sägenebenprodukte • Operationalisierung von nicht direkt messbaren Größen. Preise für verschiedene Produkte nicht statistisch erfasst, vielfach aber deren Produktionswerte und Produktionsmengen. Division von Produktionswerten durch Produktionsmengen ergibt Produkt-Durchschnittswert– Ersatz für Preise herangezogen werden kann. • Festlegung der zu erhebenden Variablen Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften II BEGRÜNDUNGSZUSAMMENHANG FORTS.) Erhebungsmethoden Sekundärdatenanalyse (bestehende Daten) Datenerhebung und • Daten in nationalen und internationalen Statistiken. Auswertung Konsistenzprüfung durch Auftraggeber nach Anleitung des Wissenschafters • Ökonometrische Auswertung • Simulationsmodell: Darstellung von Zusammenhängen Beschreibung • Marktbeschreibung der österreichischen Papierindustrie Interpretation – Analyse – • Feststellung, dass Altpapiereinsatz tatsächlich negativen Erklärung Einfluss auf den Holzpreis ausübt. • Feststellung, dass vermehrter Einsatz von Sägenebenprodukten zumindest den gleichen Einfluss auf den Preis von Holz aus dem Wald hat, wie Einsatz von Altpapier. • Feststellung, dass verstärktes Altpapierrecycling das Angebot von Altpapier erhöhen und damit die Preise für Altpapier reduzieren würde. Damit würden die Kosten für die Papierindustrie insgesamt sinken, sie würde mehr produzieren und damit würde auch mehr Holz aus dem Wald nachgefragt werden. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften II BEGRÜNDUNGSZUSAMMENHANG (FORTS.) Ergebnisse (Auswahl) • Nachdem dem Wald selbst egal ist, ob er durchforstet wird oder nicht, hätte eine verminderte Durchforstung vor allem einen negativen Einfluss auf das Einkommen der Waldbesitzer. • Fehlende Waldpflege kann in bestimmten Waldbereichen (z.B. im sogenannten Schutzwald) zur Verminderung von für Menschen wichtige Waldleistungen führen. • Nicht verstärktes Recycling hätte primär Auswirkungen auf die Nachfrage nach und die Preise von Holz, sondern eine (theoretisch mögliche) gesetzliche Vorschrift, dass die Papierindustrie eine bestimmte Mindestquote an Altpapier einsetzen muss. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften III VERWERTUNGSZUSAMMENHANG Nutzen für den Das Umweltbundesamt kann auf wissenschaftlicher Basis Auftraggeber den Argumenten entgegentreten, dass zuviel Recycling dem Wald schade. Publikation Veröffentlichung eines Forschungsberichtes im Eigenverlag des UBA Kleinere Artikel in Fachzeitschriften Keine weite Verbreitung in der Fachöffentlichkeit, da die Diskussion um Altpapier der Papierindustrie zu heikel war und die Forstwirtschaft die Ergebnisse nicht unbedingt hören wollte, da sie ihren Intentionen z.T. widersprachen. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorie Was ist eine Theorie ? System logisch widerspruchsfreier Begriffe, Definitionen und Aussagen, das ein Phänomen, einen Bereich von Sachverhalten ordnen, Tatbestände erklären oder wissenschaftlich begründete Prognosen treffen soll. Diese Aussagen sollten (zumindest theoretisch) empirisch überprüfbar sein. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorie Beispiel: Theorie des vollkommenen Marktes Keine Unterschiede in sachlicher, räumlicher und zeitlicher Hinsicht. Was heißt das ? • Das der Marktbetrachtung unterliegende Gut ist vollkommen standardisiert. [Beispiel: eine Aktie] • Die Marktakteure sind voll über das Marktgeschehen informiert und reagieren unendlich schnell. • keine räumlichen Unterschiede und daher keine Transportkosten. Standardisierte Güter haben zu einem Zeitpunkt immer denselben Preis. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorie Beispiel: Theorie des vollkommenen Marktes (Forts.) • Marktakteure wollen maximalen Nutzen erzielen; Verkäufer höchst möglichen Preis, Käufer geringste Kosten. „Persönliche" Präferenzen gibt es nicht. [Beispiel: Das kleine Geschäft um die Ecke, das vielleicht teurer ist als der Supermarkt am Stadtrand, aber näher liegt und vielleicht als Nebeneffekt einen "Plausch" mit dem Besitzer zulässt, würde kein Geschäft machen] • Weder Verkäufer noch Käufer müssen das Gut begutachten, sondern können sich ausschließlich auf den Preis und die Menge konzentrieren Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorie P A P* N Q* Institut für Marketing & Innovation Nur unten den genannten Bedingungen würde das Modell des Marktgleichgewichtes funktionieren. Q I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorie Theorien sind also von der Wirklichkeit abstrahierte verbale Formulierungen. Was können Theorien leisten ? • Hypothesenerzeugungsfunktion • Forschungserzeugungsfunktion • Datenerzeugungsfunktion Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorie Schlussfolgerung für die Datenerhebung: In den meisten Fällen wird es nicht sinnvoll sein, für eine Datenerhebung eine eigene Theorie zu entwickeln, wohl aber ist es sinnvoll – wenn möglich -, einen Bezug zu einer Theorie herzustellen (s. Hypothesen) Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesen Was ist eine Hypothese ? Sätze, über deren Gültigkeit durch im Wissenschaftsbetrieb akzeptierte Prüfverfahren entschieden werden kann. Hypothesen selbst sind nicht "wahr" oder "falsch", sie müssen aber für eine wissenschaftliche Prüfung geeignet sein. Beispiel für eine Hypothese: Das Wahlverhalten von Männern und Frauen ist unterschiedlich. Oder spezifischer: Frauen wählen häufiger die Grünen als Männer. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesen Charakteristika von Hypothesen ? • Wohlbegründete Vermutungen • In den SOWI meist keine „Allsätze“ (wie „alle Metalle leiten Strom“) sondern treffen nur mit bestimmter Wahrscheinlichkeit zu (letztere ist zu definieren). Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Hypothesen Aufstellung und Überprüfung von Hypothesen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften • Der Entdeckungszusammenhang - Wie kommt man dazu ? • Der Begründungszusammenhang - Wie kann man etwas rechtfertigen (überprüfen) ? Während es für die Bestätigung von Hypothesen mehr oder weniger explizite Regeln gibt, ist dies für die Aufstellung von Hypothesen kaum der Fall. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesen Aufstellung von Hypothesen – vier Strategien • „Gesunder Menschenverstand", Intuition, Plausibilität • Verwissenschaftlichte Primärerfahrung • Hypothesen aus der Kenntnis von Forschungsergebnissen • Beziehung auf eine Theorie Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesen Hypothesen aus der Kenntnis von Forschungsergebnissen • vergleichbare Untersuchungen • Interpretation und Analyse von sekundärstatistischen Unterlagen • Pilotstudien Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesen Beziehung auf eine Theorie Größtmögliche Erklärungskraft wenn Untersuchungshypothesen Theorien entnommen bzw. zu Oberhypothesen in Beziehung gesetzt werden. Beispiel: Bezug auf die allgemeine Nachfragetheorie Die Nachfrage nach einem Produkt steigt mit dem Einkommen und fällt mit dem Preis – kann für einzelne Produkte überprüft werden. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesen Erstellung eines Hypothesenplans, der alle Hypothesen enthält • Hintergrundhypothesen Werden vorausgesetzt und selbst nicht mehr getestet (z.B. statistische Verteilungen, Verhalten von Personen in einer Interviewsituation etc.). •Testhypothesen Werden auf ihre Gültigkeit geprüft. Art der Beziehungen, Definition von abhängigen und unabhängigen Variablen Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Die Storchentheorie (Atteslander, 2000) Ziel eines Forschungsprojektes: • Kritische Hinterfragung des Kinderglaubens und der Mythen eine Volkes (zu finden im „Atlas der deutschen Volkskunde) • Herausgegriffen wurde die Theorie, dass Störche die Kinder bringen • Erste zu prüfende Hypothese: Je mehr Störche in einer Region, desto höher die Geburtenrate Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Die Storchentheorie (Atteslander, 2000) Erste Ergebnisse einer Pilotstudie in 21 Bezirken: • Die Storchendichte erklärt einen erstaunlich hohen Teil der Varianz in den Geburtenraten ¹ Die Theorie hat sich bewährt Daraufhin fließen Forschungsgelder und eine großangelegte Untersuchung in ganz Mitteleuropa wird durchgeführt. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Die Theorie hält. Die Wissenschafter müssen ihre anfängliche Skepsis aufgeben. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Die Storchentheorie (Atteslander, 2000) Eine gewisse Skepsis bleibt, da die hohe Restvarianz beunruhigt. Die Korrelation ist nicht vollkommen. • Es müssen noch andere Faktoren als die Störche eine Rolle spielen. ¹ Die Theorie muss multivariat ausgebaut werden. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Die Storchentheorie (Atteslander, 2000) • Es werden die Meinungen der Betroffenen (Kinder) erhoben: Diese sind der Auffassung, dass auch Hebammen, Eulen, Krähen, Raben, Wassermänner und Nikoläuse, darüber hinaus viele andere seltene Tiere Kinder bringen. ¹ Es entfaltet sich ein wissenschaftliches Forschungsprogramm, das das Vorhandensein anderer Tiere miteinbezieht. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Die Storchentheorie (Atteslander, 2000) Erste Irritationen • Ein Doktorand stellt in einem bestimmten Gebiet fest, dass es hier keine Korrelation zwischen Storchendichte und Geburtenraten gibt. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Die Storchentheorie (Atteslander, 2000) Weginterpretation der Nullvarianz durch den Doktorvater • Auf der Gesamtebene liegt zwar eine Nullkorrelation vor, aber die Gesamtpopulation setzt sich aus zwei unterschiedlichen Populationen zusammen: Gemeinden, in denen nur Störche gefunden wurden und Gemeinden, in denen neben Störchen auch andere Tiere agieren. Bei den letzteren liegt die Geburtenrate insgesamt höher. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Für die beiden Subpopulationen getrennt liegt sehr wohl Korrelation vor (Multikausalität) Die Theorie stimmt doch !! Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Die Storchentheorie (Atteslander, 2000) Nächste Irritation durch Nachwuchsforscher • Eine Studie wird publiziert, in der gezeigt wird, dass die Geburtenrate in einem bestimmten Gebiet sehr eng mit dem Grad der Industrialisierung/Urbanisierung zusammenhängt. ¹ Die Störche kommen als Erklärung wohl erst in zweiter Linie in Frage Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Die Storchentheorie (Atteslander, 2000) Die Studie des Nachwuchsforschers wird von den wissenschaftlichen Vertretern der Storchentheorie in der Luft zerissen. • Es wurde vergessen, die Storchendichte konstant zu halten. Wenn man die Gemeinden mit niedriger und hoher Storchendichte getrennt betrachtet, ergibt sich keine Korrelation zwischen Industrialisierung und Geburtenrate. ¹ Die Störche sind doch die Haupterklärung Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Die Storchentheorie (Atteslander, 2000) Der Nachwuchsforscher wechselt seinen Job und wird Biologe • Er lernt die neuesten Theorien über menschliche Fortpflanzung und die Ökologie der Störche kennen und kommt zu einer neuen Theorie. ¹ Die Industrialisierung beeinflusst – UNABHÄNGIG voneinander – die Storchendichte und die menschliche Geburtenrate. Eine neue Theorie ist geboren. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Theorien und Hypothesen – ein humorvolles Beispiel Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Definieren von Begriffen oder Aussagen = Einengen von Bedeutungsspielräumen Begriff umso informationsreicher, je mehr Fälle er ausschließt Die Aussage: „Die Anzahl der Boku-StudentInnen wird im nächsten Jahr steigen oder nicht" schließt keinen der möglichen Fälle aus. Keinesfalls falsch, bringt aber auch keine Information. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Grundregeln für die Definition direkt zu beobachtender Phänomene: a) Definitionen vielfach in Gleichungsform Boku-Bakkalaureats = studentIn Person, die ein Bakkalaureatsstudium an der Boku inskribiert hat Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung b) Die beiden Seiten des Ausdruckes müssen gleichwertig sein Person, die ein Bakkalaureats- = Boku-Bakkalaureatsstudium an der Boku studentIn inskribiert hat Gleichwertigkeit hier nicht der Fall: Boku-BakkalaureatsstudentIn = Institut für Marketing & Innovation Person, die an der Boku inskribiert hat I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung c) Definitionen dürfen nicht zirkulär sein Boku-BakkalaureatsstudentIn = Institut für Marketing & Innovation Person, die an der Boku als BakkalaureatsstudentIn bezeichnet wird I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Typen von Definitionen: • Realdefinition • Nominaldefinition • Operationale Definition Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Realdefinitionen behaupten etwas über das "Wesen" bzw. über die Beschaffenheit oder bestimmte Merkmale des Phänomens. Die Definition beansprucht generell "wahr" zu sein. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Beispiel für eine Realdefinition: Boku-StudentInnen sind jene natürlichen Personen beiderlei Geschlechts inländischer oder ausländischer Herkunft, die ein Bakkalaureats-, Magister-, Diplom- oder Doktoratsstudium an der Boku inskribiert haben. StudentInnen anderer Universitäten, die nur einzelne Lehrveranstaltungen an der Boku mitbelegt haben, gelten nicht als Boku-StudentInnen. Ausländische StudentInnen, die im Rahmen eines Vorstudienlehrgang Kurse zur Vorbereitung auf die Deutsch-Prüfung sowie Ergänzungsprüfungen für die Zulassung zum eigentlichen Studium zu absolvieren haben, werden als "außerordentlicher" Hörer bezeichnet, alle anderen als "ordentliche" Hörer. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Eine Nominaldefinition setzt einen Begriff über den Sprachgebrauch fest - ohne Anspruch auf allgemeine Gültigkeit/Richtigkeit. Festgelegt für einen bestimmten Zweck. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Beispiel für eine Nominaldefinition: Boku-StudentInnen höherer Semester soll heißen: Boku-StudentInnen, die sich in einem höheren als dem 6. Semester befinden Mögliche alternative Definitionen: • über der jeweiligen Mindeststudiendauer • MagisterstudentInnen + DiplomstudentInnen im 3. Abschnitt + Doktoratsstudentinnen Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Operationale Definition bei nicht direkt beobachtbaren Sachverhalten: • Zuordnung von beobachtbaren Eigenschaften (wenn X (Eigenschaft), dann Y (definierter Begriff) Beispiel für eine operationale Definition: Wenn eine Person auf die Frage "Wie oft haben Sie im letzten Monat bei Baumärkten eingekauft?" mit "mindestens einmal" (X) antwortet, dann soll dieser Person das Prädikat "Interesse für Heimwerkertätigkeit" (Y) zugeordnet werden. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Operationale Definition - Kennzeichen •Verbindung zwischen Theoriesprache (z.B. Interesse an Heimwerkertätigkeit) und Beobachtungssprache (z.B. Häufigkeit des Einkaufes in Baumärkten) •Wichtigkeit/Schwierigkeit der Auswahl „richtigen“ Testbedingungen (Indikatoren) Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer der Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Indikatoren: beobachtbare Sachverhalte, von denen auf das Vorliegen von nicht oder nur partiell beobachtbaren Sachverhalten geschlossen werden kann Operationalisieren eines Begriffes: Zusammenstellung eines Satzes von Indikatoren, der gemessen werden kann und der erfüllt sein muss, um auf den Begriffes in der Realität schließen zu können. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Beispiel: Ein Baumarkt möchte in einer Holzfachzeitschrift inserieren, Zwei Zeitschriften stehen zur Auswahl, die Geschäftsleitung möchte sich aber nur Inserate in einer Zeitung (der effizienteren) leisten. Die Leser der Holzfachzeitschrift A sollen darauf untersucht werden, ob sie mehr Interesse für Heimwerkertätigkeit haben als die Leser der Holzfachzeitschrift B. Das Merkmal "Interesse für Heimwerkertätigkeit" ist der operational zu definierende Begriff. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Alleinige Verwendung des Indikators „Häufigkeit des Einkaufes in Baumärkten“ ¾Problem: • Handeln (Einkauf) nicht notwendigerweise gleichzusetzen mit Interesse • Baumarktkunden lesen vielleicht keine Fachzeitschrift • Interesse vielleicht vorhanden, aber Baumarkt zu weit entfernt für regelmäßigen Einkauf Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Grundregeln für die Auswahl von Indikatoren: • nicht ein Indikator, mehrere Indikatoren • Heranziehung bestätigter bzw. theoretisch begründbarer Hypothesen • Indikatoren muss das angezielte Merkmal richtig bezeichnen • Differenzierung des Merkmals soll möglich sein (nicht nur „ja/nein“) • Indikatoren müssen erhebbar sein • Indikatoren müssen selbst eindeutig definiert sein Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Logische Vorgangsweise bei unserem Beispiel: Abstraktionsebene-Begriff: (Ebene der Theoriesprache) "Interesse für Heimwerkertätigkeit" Nominaldefinition f. Interesse: "Form der Akzentuierung und Verarbeitung der Welt zur 'Eigenwelt', ... stabile Schwerpunktbildung, persönliches beteiligt sein" Zuordnungsregeln: Personen, die Interesse an Heimwerkertä(Kenntnisse und Hypothesen über empiri- tigkeit haben: sche Regelmäßigkeiten des Objektbereiches) 1. Sind über Bezugsmöglichkeiten von Heimwerkerbedarf informiert. 2. Kaufen regelmäßig in Baumärkten, Bastlergeschäften und dergleichen ein. 3. Besitzen Werkzeuge. 4. Haben ihre Wohnung mit eigenen Erzeugnissen ausgestattet Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Beobachtungsaussagen (Indikatoren): Fragen des Fragebogens: 1. Können Sie Geschäfte nennen, in denen Heimwerkerbedarf angeboten wird? 2. Wie oft kaufen Sie in einem Baumarkt, Bastlergeschäft oder dergleichen ein ? 3. Welche der folgenden HeimwerkerWerkzeuge besitzen Sie ? Tapezierertisch/Bohrmaschine/Stichsäge/ elektr. Schraubenzieher/Elektrohobel/ nichts davon 4. Welche der folgenden Arbeiten haben Sie selbst durchgeführt ? Ausmalen bzw. Tapezieren/Regalbau/ Kasten- oder Kästchenbau/ Fußbodenverlegung/Decken- oder Wandverkleidung/ Tischbau/ nichts davon Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Vordefinitionen: Nominaldefinition von: "informiert" (Frage 1.): mindestens zwei richtig genannte Bezugsquellen "regelmäßig" (Frage 2.): mindestens 1 mal im Monat "Werkzeuge" (Frage 3.) mindestens drei der genannten "Erzeugnisse" (Frage 4.) mindestens zwei der genannten Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Definitionen, Begriffsbildung und Operationalisierung Eine operationale Definition des Begriffes "Interesse an Heimwerkertätigkeit" könnte lauten: Wenn jemand alle Fragen 1-4 im Sinne der Vordefinitionen positiv beantwortet, soll ihm das Merkmal "großes Interesse an Heimwerkertätigkeit" zugeordnet werden, wenn keine der Fragen positiv beantwortet wird, das Merkmal "kein Interesse an Heimwerkertätigkeit", dazwischen soll eine Abstufung der Interessiertheit gelten (3 Fragen positiv: "Interesse an ...; 2 Fragen positiv: "Mäßiges Interesse ..."; 1 Frage positiv: "Geringes Interesse"). Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesenformulierung Beispiel für eine Hypothese: In Österreich ist die Arbeitslosenquote bei Personen mit Universitätsabschluss niedriger als bei Personen mit anderen beruflichen Qualifikationen Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesenformulierung Charakteristische Kriterien von Hypothesen (nach dem o.a. Beispiel) 1. Es handelt sich um eine Aussage, nicht um einen Befehl. 2. Mindestens zwei semantisch gehaltvolle Begriffe ("Arbeitslosenquote" und "Universitätsabschluss“) 3. Die Begriffe sind durch einen logischen Operator miteinander verknüpft; hier "wenn – dann". Wenn Universitätsabschluss – dann geringere Arbeitslosenquote. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesenformulierung Charakteristische Kriterien von Hypothesen (Forts.) 4. Die Aussage ist nicht tautologisch 5. Die Aussage ist widerspruchsfrei 6. Die empirischen Gehaltsbedingungen sind implizit oder explizit im einzelnen aufgezählt. In der o.a. Hypothese ist implizit eine Universalaussage enthalten. Sie bezieht sich auf Personen in ganz Österreich mit Universitätsabschluss. Immer Angabe notwendig, unter welchen Bedingungen Hypothese gelten soll bzw. unter welchen Bedingungen verallgemeinert werden kann. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesenformulierung Charakteristische Kriterien von Hypothesen (Forts.) 7. Die Begriffe sind auf Wirklichkeitsphänomene hin operationalisierbar. 8. Die Aussage ist falsifizierbar. Die amtliche Arbeitslosenstatistik wird regelmäßig veröffentlicht, durch die Detailerhebungen wird die Zusammensetzung der als arbeitslos gemeldeten Erwerbsfähigen nach verschiedenen Personengruppen aufgeschlüsselt. 9. Alle Begriffe müssen präzise definiert sein. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesenformulierung Typen von Hypothesen Deterministische Hypothese: Gilt für alle bzw. eine festgelegte Anzahl der Merkmale Beispiel für eine deterministische Hypothese: Alle Boku-StudentInnen sind mit ihrem Studium zufrieden Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesenformulierung Beispiel für eine probabilistische Hypothese: In Österreich ist die Arbeitslosenquote bei Personen mit Universitätsabschluss niedriger als bei Personen mit anderen beruflichen Qualifikationen Nicht alle oder bestimmte Personen mit Universitätsabschluss haben einen Job, sondern anteilig mehr Personen mit Universitätsabschluss als anteilig Personen mit anderer Qualifikation. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesenformulierung Deterministische Hypothesen sind leichter falsifizierbar als probabilistische. Findet sich nur ein/e einzige/r Boku-StudentIn, die mit dem Studium nicht zufrieden ist, dann ist die Hypothese schon falsifiziert. Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesenformulierung Präzise Definition der Beziehungen zwischen Merkmalen in Hypothesen Beispiel für unpräzise Definition der Beziehung: Die Arbeitslosenquote hängt von der beruflichen Qualifikation ab (Sagt nichts darüber aus, wie der berufliche Qualifikation die Wahrscheinlichkeit von Arbeitslosigkeit beeinflusst.) Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer Datenerhebung 2. Theoretische Grundlagen Universität für Bodenkultur Wien Department für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Hypothesenformulierung Art der der Beziehungen zwischen Merkmalen Korrelation: * Je höher die berufliche Qualifikation desto niedriger die Wahrscheinlichkeit von Arbeitslosigkeit Interdependenz: * Steigt die berufliche Qualifikation, sinkt die Wahrscheinlichkeit von Arbeitslosigkeit Abhängigkeit von intervenierenden Gegebenheiten: * Je höher die berufliche Qualifikation, desto geringer die Wahrscheinlichkeit von Arbeitslosigkeit innerhalb derselben Alterskategorie Strikte Kausalbeziehung: * Ein Universitätsabschluss allein bewirkt die geringere Wahrscheinlichkeit von Arbeitslosigkeit Institut für Marketing & Innovation I Ao.Univ. Prof. DI. Dr. Peter Schwarzbauer
