Empirische Methode Flashcards
(118 cards)
1
Q
Qualitative vs. Quantitative Forschung
A
a. Qualitativ: Entdeckung und Entwicklung von Hypothesen, induktive Vorgehensweise, Fokus auf Lebenswelten.
b. Quantitativ: Bestätigung vorab festgelegter Hypothesen, deduktive Vorgehensweise, Erklärung kausaler Zusammenhänge.
2
Q
Beobachtungsmethoden
A
a. Wann: Keine sprachliche Verständigung möglich, keine ehrlichen Antworten erwartet, Erfassung nicht sprachlicher Phänomene.
b. Typen: Laborbeobachtung, Feldbeobachtung.
3
Q
Einsatz von Diagrammen
A
a. Kreisdiagramme: Darstellung von Anteilen.
b. Balkendiagramme: Vergleich von Ergebnissen.
c. Histogramme: Darstellung der Häufigkeitsverteilung.
4
Q
Befragungsmethoden
A
a. Offene Fragen: Keine festen Antwortkategorien, geeignet für detaillierte Antworten.
b. Geschlossene Fragen: Feste Antwortkategorien, geeignet für schnelle und vergleichbare Antworten.
5
Q
Hypothesentests
A
a. Schritte: Hypothese aufstellen, Irrtumswahrscheinlichkeit festlegen, Daten sammeln, Hypothese testen.
6
Q
Streuungsmaße
A
a. Varianz: Durchschnitt der quadrierten Abweichungen vom Mittelwert.
b. Standardabweichung: Wurzel der Varianz.
c. Spannweite: Unterschied zwischen höchstem und niedrigstem Wert.
7
Q
Normalverteilung vs. Standardnormalverteilung
A
a. Normalverteilung: Natürlich vorkommende Verteilung mit Mittelwert und Streuung.
b. Standardnormalverteilung: Normalverteilung mit Mittelwert 0 und Standardabweichung 1.
8
Q
Diagrammtypen
A
a. Kreisdiagramm: Anteilsdarstellung.
b. Balkendiagramm: Vergleich von Daten.
c. Histogramm: Häufigkeitsverteilung.
9
Q
Datenerhebungsmethoden
A
a. Beobachtung: Nichtsprachliche Phänomene, reales Verhalten.
b. Befragung: Offene Fragen für detaillierte Antworten, geschlossene für schnelle, vergleichbare Antworten.
c. Gruppendiskussion: Meinungen und Einstellungen einer Gruppe.
d. Narrative Interviews: Biografie- und Lebenslaufforschung.
e. Qualitative Inhaltsanalyse: Textanalyse für Hypothesenfindung und Theoriebildung.
10
Q
Statistische Grundlagen
A
a. Hypothesentests: Überprüfung von Annahmen.
b. Streuungsmaße: Beschreibung der Datenverteilung.
c. Verteilungen: Normal- und Binomialverteilung, deren Eigenschaften und Anwendungen.
11
Q
Grundbegriffe der Statistik
A
a. Grundgesamtheit und Stichprobe: Repräsentation und Auswahl.
b. Zufallsexperiment und Ereignis: Unvorhersehbarkeit und Ergebnisse.
c. Modus, Median, Mittelwert: Verschiedene Maße der zentralen Tendenz.
12
Q
Anwendungsfälle
A
a. Blickaufzeichnung: Analyse von Aufmerksamkeitsmustern, z.B. bei Zeitungsseiten.
b. Fragetypen: Beispiele für offene und geschlossene Fragen, z.B. zum Thema Impfen.
13
Q
Hypothesentests:
A
a. Einsatz: Prüfung von Annahmen über Grundgesamtheiten basierend auf Stichprobendaten.
b. Beispiel: Überprüfung, ob sich die Anzahl der Reklamationen erhöht hat.
14
Q
Diagramme (Kreis- und Balkendiagramme)
A
a. Kreisdiagramme: Anteilsdarstellung von Daten.
b. Balkendiagramme: Vergleich von Untersuchungsergebnissen oder Datenverteilungen.
15
Q
Standardisierte Interviews:
A
a. Vorteile: Ermöglicht große Anzahl vergleichbarer Befragungen.
b. Nachteile: Beschränkung auf verbale Kommunikation, Risiko von Missverständnissen.
16
Q
Gruppendiskussionen
A
a. Ziele: Erfassung von Einstellungen und Meinungen, Erkundung gruppenspezifischer Verhaltensweisen.
b. Vorteile: Entspannte Atmosphäre, ermöglicht umfassende Meinungserfassung.
17
Q
Narrative Interviews
A
a. Einsatz: Biografie- und Lebenslaufforschung.
b. Ziele: Verstehen von Sichtweisen und Handlungen innerhalb des sozialen Umfeldes.
18
Q
Histogramme:
A
a. Anwendung: Darstellung der Häufigkeitsverteilung, Klasseneinteilung der Daten.
b. Beispiel: Ausgaben für Musikveranstaltungen.
19
Q
Normalverteilung:
A
a. Eigenschaften: Symmetrische Glockenform, Mittelwert = Median = Modus.
b. Anwendung: Modellierung von Daten, wenn die eigentliche Verteilungsfunktion unbekannt ist.
20
Q
Maßzahlen (Modus, Median, Mittelwert)
A
a. Bedeutungen: Modus als häufigster Wert, Median als mittlerer Wert, Mittelwert als Durchschnitt.
b. Anwendung: Vereinfachte Darstellung und Vergleichbarkeit großer Datenmengen.
21
Q
Qualitative vs. Quantitative Forschung
A
a. Unterschiede in Perspektive, Forschungskontext, Prozess, Theoriebezug, Vorgehensweise und Erkenntnisinteresse.
22
Q
Beobachtungsmethoden
A
a. Anwendung: Bei fehlender sprachlicher Verständigung oder erwarteten unehrlichen Antworten.
b. Vorteil: Reduzierung negativer Einflüsse auf die Erhebungssituation.
23
Q
Fragenarten (offen und geschlossen)
A
a. Offene Fragen: Keine festen Antwortkategorien, für detaillierte Antworten.
b. Geschlossene Fragen: Vorgegebene Antwortmöglichkeiten, für schnelle und vergleichbare Antworten.
24
Q
Qualitative Inhaltsanalyse
A
a. Anwendung: Hypothesenfindung und Theoriebildung.
b. Objekte: Interviews, Internetmaterialien, Dokumente, Akten, Zeitungsartikel.
25
Häufigkeitstabellen
a. Anwendung: Darstellung von absoluten und relativen Häufigkeiten von Variablen.
b. Beispiel: Darstellung in Prozentangaben.
26
Mündliche Befragungen
a. Vorteile: Hohe Erfolgsquote, gute Repräsentativität.
b. Nachteile: Hohe Kosten, mögliche Verzerrungen durch Interviewer.
27
Streuungsmaße (Spannweite, Varianz, Standardabweichung)
a. Anwendung: Beschreibung der Verteilung und Streubreite von Daten.
b. Beispiel: Spannweite als Abstand zwischen dem höchsten und niedrigsten Wert.
28
Binomial- vs. Normalverteilung
a. Unterschiede: Binomialverteilung für zwei mögliche Ergebnisse, Normalverteilung für beliebig verschiedene Ergebnisse.
b. Anwendungsbereiche: Binomialverteilung in Qualitätskontrolle, Normalverteilung für natürliche Phänomene.
29
Blickaufzeichnung
a. Anwendung: Analyse der Wirkung optischer Darstellungen, z.B. bei Werbung.
b. Beispiel: Gestaltung von Zeitungsseiten.
30
Frageformulierung (offen und geschlossen)
a. Beispiele für offene und geschlossene Fragen zum Thema Impfen.
31
Was ist der Median?
* auch Zentralwert
* ist ein Mittelwert in der Statistik
* Lagewert
* größer oder gleich 50% aller Werte
* ungleich Durchschnittswert
32
Was ist der Mittelwert?
* auch arithmetisches Mittel
* Lagewert
* Durchschnittswert
* nicht aussagekräftig über Verteilung
33
Was ist der Modus?
* auch Modalwert
* ist der am häufigsten vorkommende Wert
* ist immer vorhanden und muß nicht berechnet werden.
34
Welche Streueungsmaße gibt es?
* Spannweite
*Varianz
*Standardabweichung
35
Was ist die Spannweite?
* Abstand zwischen höchstem und niedrigstem Wert
* Hochster Wert - niedrigster Wert
36
Was ist die Varianz?
* auch empirische Varianz
* beschreibt die Verteilung von Daten in einer Stichprobe
37
Was ist die Standardabweichung?
* Quadratwurzel der Varianz
* beschreibt die Streuung einer Verteilung von Daten
* gibt Auskunft darüber,
inwieweit der Mittelwert eine Verteilung tatsächlich repräsentiert.
* Je näher also die Standardabweichung der 0 kommt, desto repräsentativer ist der
Mittelwert
38
Was ist die Z-Transformation?
Standardisierungsfunktion und ordnet jedem Wert
einer bestimmten Verteilung einen z-Wert zu, welcher den Abstand dieses
Wertes vom Mittelwert bestimmt
39
Was sind Kreuztabellen?
* auch Kontingenztafeln
* Häufigkeitstabellen für zwei
Merkmale
* Sie sind also dazu da, die gemeinsame Verteilung von zwei
Merkmalen zu visualisieren.
* Können graphisch in Balken oder gestapelten Balkendiagrammen dargestellt werden.
40
Was sind absolute Häufigkeiten?
Anzahl des Auftretens eines Merkmales
41
Was sind relative Häufigkeiten?
ist die absolute Häufigkeite bezogen auf die Gesamtzahl
42
beschreibende Statistik
* beschreibende Statistik: ist der Teilbereich der statistischen Methoden, der die
Beschreibung von Gesamtheiten, besonders durch Tabellen, Grafiken sowie
durch Kennwerte wie Mittelwerte und Streuungsmaße, zum Gegenstand hat
43
schliessende Statistik
schliessen von einem Ausschnitt der Gesamtmenge (Stichprobe) auf die Gesamtmenge
44
Binomialverteilung
beschreibt das wahrscheinliche Resultat einer Folge von
unabhängigen, aber gleichartigen Versuchen, bei denen es jeweils nur zwei mögliche Ergebnisse gib
45
Normalverteilung
* Glockenkurve
* auch Gaußsche Verteilungskurve
* Sie kommt fast immer dann zum Einsatz, wenn die eigentliche
Verteilungsfunktion, die den untersuchten Daten zugrunde liegt, unbekannt ist
* x Median, Mittelwert und Modus sind dabei identisch, befinden sich exakt in
der Mitte und teilen die jeweilige Verteilung in zwei gleich große Hälften.
x Normalverteilungen sind symmetrisch.
x Sehr viele Werte liegen nah beim Mittelwert und je weiter vom Mittelwert
entfernt, desto weniger Werte sind vorhanden.
x Normalverteilungen nähern sich der xǦAchse, ohne sie jemals zu erreichen.
x Für eine μ-normalverteilte Zufallsvariable X gelten (gerundete Werte)
folgende Wahrscheinlichkeiten:
P (μ - σ ≤ X ≤ μ + σ) = 0,682689;
P (μ - 2σ ≤ X ≤ μ + 2σ) = 0,954500;
P (μ - 3σ ≤ X ≤ μ + 3σ) = 0,997300;
46
Bedeutung der Normalverteilung
1. Die Normalverteilung wird häufig eingesetzt, um die Gültigkeit von
Aussagen abzuschätzen, da bei genügend großen Stichproben die Mittelwerte dieser Stichproben einer Normalverteilung folgen.
2. Viele der anderen entwickelten Wahrscheinlichkeitsverteilungen können
durch die Normalverteilung angenähert werden. Wenn z. B. eine entsprechend große Fallzahl vorliegt, können die Werte der Normalverteilung
anstatt der Binomialverteilung verwendet werden.
Beispielsweise ergibt die Normalverteilung für die symmetrische Binomialverteilung mit p = 0,5 schon bei n > 36 ausreichend gute Werte, für p = 0,1
kann die Normalverteilung allerdings erst bei n > 100 angewendet werden.
3. Bei einer Vielzahl statistischer Verfahren wird die Normalverteilung für
deren Anwendung vorausgesetzt.
4. Viele natürliche Merkmale folgen einer Normalverteilung. So sind die
spezifischen Körpergewichte sowie die Körpergrößen von Neugeborenen
wie auch von Erwachsenen normalverteilt.
47
Standardnormalverteilung
* hat den Mittelwert μ=0 und die Standardabweichung σ=1
* vereinfachte Form der Normalverteilung
48
Was sind Konfidenzintervalle?
mit welcher Wahrscheinlichkeit stimmt das Ergebnis der Stichprobe mit der Grundgesamtheit überein
49
Was ist eine statistische Hypothese?
* Annahme die mittels der Statistik bejaht oder vernient werden soll
* Miest NUllhypothese und Alternativhypothese
50
Welche Arten von Hypothese gibt es?
* Zusammenhangs- und Unterschiedshypothesen
* Ungerichtete und gerichtete Hypothesen
* Spezifische und unspezifische Hypothesen
51
Zusammenhangshypothesen
systematischen Unterschieden
zwischen untersuchten Gruppen gesucht: „Männer sind umweltbewusster als
Frauen“,
52
Unterschiedshypothesen:
Untersuchungen in
Richtung der Zusammenhänge zwischen mindestens 2 Variablen
Beispiel: „Je umfangreicher die Schul- und Hochschulbildung ausgeprägt ist,
desto höher ist später das Einkommen.“
53
Ungerichtete Hypothesen
Bei der ungerichteten Hypothese wird nur auf Vorhandensein eines Unterschiedes untersucht
Beispiel:
Männer und Frauen unterscheiden sich im Umweltbewusstsein
54
gerichtete Hypothese
der gerichteten Variante auch die Richtung
Beispiel:
Männer sind umweltbewusster als
Frauen
55
spezifische Hypothesen
Beispiel: „Schließt die Schul- und Hochschulausbildung mit einem Master of Business Administration ab, so verdoppelt
sich das Einkommen.
56
unspezifische Hypothesen
Werden der Zusammenhang bzw. der Unterschied der Hypothesen nicht
genauer spezifiziert, spricht man von unspezifischen Hypothesen
Beispiel: Je umfangreicher die Schul- und Hochschulbildung ausgeprägt ist,
desto höher ist später das Einkommen.
57
58
Was ist der Hypothesentest?
* Soll anhand von erhobenen Daten, also einer Stichprobe, eine Annahme über die
Grundgesamtheit nachgewiesen werden, kommt der sogenannte Hypothesentest
zum Einsatz
* Vergleich Nullhypothese und Alternativhypothese
59
Was ist ein T-Test?
einen speziellen Hypothesentest gehen, den sogenannten TTest. Dieser Test ermöglicht, neben anderen Formen, vor allem die Verschiedenheit zweier Mittelwerte, genauer zweier arithmetischer Mittel, auf
Signifikanz zu untersuchen
Das heißt, sind die Unterschiede von zwei Untersuchungen signifikant nachzuvollziehen oder nicht
60
Qualitativen Methoden
Umgebung: Natürliche Umgebung
Perspektive: Sicht des Betroffenen
Kontext: realitätsnahe Daten.
Bezug zur Theorie: Entwicklung von Hypothesen
Vorgehensweise: Induktiv, verstehen
Methode: Beobachtung, Interviews, Gruppendiskussionen
62
Quantitative Methoden
Umgebung: Labor
Perspektive: Sicht des Forschers
Kontext: replizierbare Daten
Bezug zur Theorie: Bestätigung von vorab aufgestellten Hypothesen
Vorgehensweise: Deduktiv, messen
Methode: Beobachtung, Versuch, Experiment
63
Was sind die jeweiligen Einsatzbereiche der einzelnen Verfahren im
qualitativen Umfeld?
Die Beobachtung wird vor allem eingesetzt, um das Verhalten in
nichtkommunikativen Bereichen zu erfassen, und ist im wissenschaftlichen Kontext so aufgebaut, dass die Möglichkeit einer entsprechenden
statistischen Auswertung besteht.
Die verschiedenen Verfahren der Befragung dienen dazu, sowohl
objektive Gegebenheiten als auch subjektive Meinungen und
Einstellungen zu erfassen.
64
Was sind die Vor- und Nachteile von standardisierten Interviews?
Zu den Vorteilen gehört die mögliche große Anzahl von vergleichbaren
Befragungen und damit die Möglichkeit, repräsentative Ergebnisse zu
erhalten. Eine von vornherein definierte Kategorienbildung ermöglicht es,
vergleichbare Informationen zu erhalten, und außerdem erleichtert die
Standardisierung der Fragen und Antwortkategorien die Vergleichbarkeit
von Antworten zwischen Befragten sowie zwischen verschiedenen
Studien.
Zu den Nachteilen zählt der geringe Spielraum für individuelle und subjektive Aspekte der Befragten und ihrer Situation. Es werden nur bestimmte
Formen von verbaler Kommunikation verwendet und die Methode ist für
nonverbale Kommunikation oder unbewusste Sachverhalte nicht geeignet.
Weiterhin ist die Gefahr von Fehlinterpretation hoch, da Probleme wie
Missverständnisse oder Falschantworten nicht immer ersichtlich werden
65
Was sind mögliche Objekte der qualitativen Inhaltsanalyse?
Bei der qualitativen Inhaltsanalyse können z. B. die Ergebnisse von freien
Interviews, von Zeitungsartikeln und anderen individuell erstellten Dokumenten analysiert werden
66
Wozu dient der Leitfaden bei Befragungen?
Der Leitfaden dient insbesondere im Bereich der teilstrukturierten
Befragung dazu, trotz der erwünschten offenen Gestaltung eines
Gespräches die Behandlung der wesentlichen Punkte der beabsichtigen
Untersuchung sicherzustellen.
67
Wozu dient die deskriptive Statistik und welche Instrumente werden dort
eingesetzt?
Die deskriptive Statistik dient zur Beschreibung von Gesamtheiten, also
von strukturierten Elementen, wie z.B. Erwerbstätige in einem bestimmten
Zeitabschnitt in einer bestimmten Region. Zur Darstellung werden
Tabellen, Aufstellungen und Diagramme benutzt wie auch bestimmte die
Gesamtheit bestimmende Kennwerte wie Mittelwerte oder Streuungsmaße.
68
Nennen Sie sinnvolle Einsatzmöglichkeiten für Balkendiagramme sowie
Kreisdiagramme
Kreisdiagramme dienen zur Darstellung der Aufteilung einer Gesamtheit
in Häufigkeiten, wie z.B. der Aktiven in einem Sportverein auf die
verschiedenen Sportarten.
Balkendiagramme kommen vor allem dann zum Einsatz, wenn eine gute
Vergleichbarkeit der Werte gegeben sein soll
69
Bei Histogrammen spielt die Klassenbildung eine wichtige Rolle. Was
kann man damit bewirken?
Je nach Verteilung der Klassen können sehr unterschiedliche optische
Eindrücke erzeugt werden
70
Was bedeuten die Bezeichnungen „linksschief“, „eingipflig“ oder
„bimodal“ im Zusammenhang von Darstellungen von Verteilungen?
Mit den Bezeichnungen sind Datenverteilungen innerhalb einer
Gesamtheit auch ohne Darstellung als Diagramm beschreibbar.
Rechtsschief bedeutet z. B., dass am unteren Rand der Gesamtheit mehr
Elemente vorhanden sind als im Rest der Gesamtheit.
Bimodal bedeutet z. B., dass in der Verteilung 2 Bereiche vorhanden sind,
in denen sich höhere Werte ergeben, also in einer Klausur sehr häufig 2
und 5 als Noten erzielt worden sind. Häufen sich die Noten allerdings stark
um die 3, dann kann von unimodal gesprochen werden.
71
Wie kann die Skalierung bei Balkendiagrammen zu unterschiedlichen
Eindrücken führen bei gleichen Daten?
Wählt man bei der Skalierung sehr kleine untere und sehr große obere
Werte, so entsteht der Eindruck geringer Unterschiede der verschiedenen
dargestellten Informationen, wählt man sehr nah an den Daten orientierte
Achsenwerte, können Eindrücke von sehr großen Differenzen der einzelnen Daten entstehen
72
Wozu dienen die Maßzahlen arithmetischer Mittelwert, Modus und
Median und was wird damit bezeichnet?
Maßzahlen allgemein dienen dazu, große Datenmengen vereinfacht
darzustellen, um sie vergleichbar zu machen.
Der arithmetische Mittelwert wird errechnet, indem man die Summe aller
betrachteten Werte durch ihre Anzahl dividiert, z.B. das Durchschnittsalter
einer Mitarbeitergruppe.
Der Median ist der Mittelwert einer Wertemenge und entspricht dem Wert,
welcher größer oder gleich 50 % aller Werte ist.
Der Modus ist der Wert innerhalb des Wertebereiches, der am häufigsten
vorkommt.
73
Wozu dienen Kreuztabellen?
Kreuztabellen dienen zur Darstellung von Häufigkeiten für zwei
Merkmale. Sie sind also dazu da, die gemeinsame Verteilung von zwei
Merkmalen darzustellen.
74
Was ist eine Wahrscheinlichkeit und wozu dient die Wahrscheinlichkeitsrechnung?
Eine Wahrscheinlichkeit ist ein Maß für die möglichen Ergebnisse eines
Zufallsexperiments. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung beschäftigt sich
mit der Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen und
bestimmten Voraussetzungen.
75
Was unterscheidet die Wahrscheinlichkeit nach Laplace von der
empirischen Wahrscheinlichkeit?
Die empirische Wahrscheinlichkeit ist die auf Grundlage gemessener
Werte bestimmte, die Wahrscheinlichkeit nach Laplace auf Grundlage
aller bekannten Ergebnisse.
76
Was beschreibt eine Binomialverteilung?
Sie beschreibt das wahrscheinliche Ergebnis einer Folge von
unabhängigen und gleichartigen Versuchen, bei denen jeweils nur zwei
mögliche Ergebnisse infrage kommen.
77
Was ist die Normalverteilung und wofür wird diese eingesetzt?
Die Normalverteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung und kommt
immer dann zum Einsatz, wenn die Verteilfunktion unbekannt ist, die zu
den ermittelten Ergebnissen führt. Sie wird auf Grundlage des zentralen
Grenzwertsatzes eingesetzt, der besagt, dass Verteilungen von sehr vielen
unabhängigen, identisch verteilten Zufallsvariablen annäherungsweise
normalverteilt sind.
78
Bei welchen Daten aus der Natur oder der Wirtschaft geht man davon aus,
dass diese normalverteilt sind?
Insbesondere bei Daten aus natürlichen Verteilungen wie
Lebensdauer, Körpergröße, Intelligenz,
x Gewicht von Obstsorten,
aber auch von verschleißbedingten Verteilungen wie
x Brenndauer von Glühbirnen,
x Haltbarkeit von Bremsbelägen,
x Lebensdauer von Geräten
oder speziell bei Messdaten geht man von der Normalverteilung aus.
79
Was besagt der sogenannte zentrale Grenzwertsatz inhaltlich?
Er besagt, dass die Summe einer großen Zahl von unabhängigen, gleich
verteilten Zufallswerten annäherungsweise normalverteilt ist. Auch wird
die Annäherung an die Normalverteilung immer besser, je größer die
Anzahl der Variablen ist.
80
Wozu dient die statistische Hypothese und was bedeuten die Begriffe
„Nullhypothese“ und „Alternativhypothese“?
Bei der statistischen Hypothese werden Annahmen auf Grundlage von
erhobenen Daten erstellt und in Tests auf ihre Richtigkeit überprüft. Bei
der Nullhypothese wird in vielen Fällen ein Effekt verneint, in der
Gegenhypothese dann der Effekt bejaht und genauer definiert
81
Was bedeutet der Begriff „signifikant“ im Zusammenhang der Hypothesentests?
Die Signifikanz ist ein Bewertungskriterium für Ergebnisse, die mittels
Statistik ermittelt wurden. Ein Ergebnis ist dann signifikant, wenn es nicht
auf einem Zufall beruht, sondern (sehr wahrscheinlich) tatsächlich ein
(angenommener) realer Zusammenhang besteht.
82
Erläutern Sie an einem Beispiel die Begriffe „linksseitiger, rechtsseitiger
oder beidseitiger Hypothesentest“.
Hat bei einer Wahl eine Partei 40 % der Stimmen erreicht, kann man zur
nächsten Wahl Umfragen durchführen und daraufhin die Daten wie folgt
untersuchen.
Beim linksseitigen Test geht man davon aus und will das dann auch entsprechend belegen, dass die Stimmenanzahl sich merklich verringert hat,
beim rechtsseitigen Test, dass sich die Stimmenanzahl vergrößert hat, und
beim beidseitigen Test, dass sie sich überhaupt verändert hat.
83
Welchen Zusammenhang gibt es zwischen Standardfehler und Stichprobenumfang?
Der Standardfehler wird kleiner mit steigender Stichprobengröße und
sinkender Varianz.
84
Was zeichnet den T-Test aus?
Der t-Test dient hauptsächlich dazu, Mittelwerte von Stichproben zu
beurteilen. Am häufigsten wird er benutzt, um die Mittelwerte von zwei
Stichproben miteinander zu vergleichen
85
Was bedeuten die Begriffe „unabhängig“ und „abhängig“ im Zusammenhang der Stichproben beim Vergleich von Mittelwerten?
Wenn die Werte der einen Stichprobe Werte in der zweiten anderen
Stichprobe beeinflussen können, gelten die Stichproben als voneinander
abhängig. Wenn allerdings die Werte der einen Stichprobe keine Informationen über die Werte der anderen Stichprobe enthalten, sind die Stichproben voneinander unabhängig.
Beispiel: Gehören die gleichen Personen zu zwei Stichproben, die
verglichen werden sollen, z. B. die gleichen Studierenden vor und nach
Einführung des E-Learning, dann gelten die Stichproben als abhängig.
Vergleicht man aber 2 Gruppen von Studierenden, die allerdings immer
nur zu einer der Gruppen gehört haben, dann gelten die Stichproben als
unabhängig.
86
Worauf beziehen sich die Begriffe „Annahmebereich“ und „Ablehnungsbereich“ bei den besprochenen Testverfahren?
pothese H umfasst die Werte zwischen 0
und n, bei denen die Hypothese H als richtig angenommen werden soll.
Der Ablehnungsbereich der Hypothese H besteht dann aus den restlichen
Werten, also denjenigen Werten, bei denen H als falsch abgelehnt wird.
87
Wo wird beispielhaft die Beobachtung im Unternehmensumfeld
eingesetzt?
Im betrieblichen Umfeld wird die Beobachtung z. B. im Bereich der
Erfassung des Kaufverhaltens oder der Produktwirkung auf den Kunden
eingesetzt.
88
Gibt es Zusammenhänge zwischen Verfahren der beiden Gruppen? (Qualitativ und Quantitativ)
Die Verfahren der qualitativen und quantitativen Methoden schließen sich
nicht generell gegenseitig aus, sondern sie können kombiniert und vor
allem nacheinander ausgeführt werden.
Es gibt verschiedene Kombinationsmöglichkeiten, wie z. B. das
Vorstufenmodell, das Verallgemeinerungsmodell, das Vertiefungsmodell
sowie das Triangulationsmodell. Details siehe in der Einleitung von
Kapitel 2.
89
Was ist die Normalverteilung, welche Eigenschaften hat sie und wo wird sie eingesetzt?
Die Normalverteilung ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung, sie wird in vielen
Bereichen der Naturwissenschaften der Geistes- und Wirtschafts-wissenschaften eingesetzt.
Sie hat eine symmetrische Glockenform in der graphischen Darstellung.
Eigenschaften:
* Median, Mittelwert und Modus sind dabei identisch, befinden sich exakt in der Mitte und
teilen die jeweilige Verteilung in zwei gleich große Hälften.
* Normalverteilungen sind symmetrisch.
16 Punkte
5 0
10
15
20
25
30
35
1-2 2-4 5-6 7
Diagrammtitel- 4 -
* Sehr viele Werte liegen nah beim Mittelwert und je weiter vom Mittelwert entfernt, desto
weniger Werte sind vorhanden.
* Normalverteilungen nähern sich der x‐Achse, ohne sie jemals zu erreichen.
Sie wird meist verwendet, wenn die eigentliche, den Daten zugrunde liegende
Verteilungsfunktion unbekannt ist. Ein Grund für den hohen Stellenwert der Normalverteilung
ist der zentrale Grenzwertsatz.
90
Was ist ein Histogramm und was erfordert es im Umgang mit den dargestellten
Daten.
Ein Histogramm ist eine grafische Darstellung der Häufigkeitsverteilung kardinal
skalierter Merkmale. Es erfordert die Einteilung der Daten in Klassen, die eine
konstante oder variable Breite haben können.
91
Was ist ein Kreisdiagramm?
Kreisdiagramme dienen zur Darstellung der Aufteilung der Gesamtheit in die
Häufigkeiten, die auf die einzelnen Kategorien eines Merkmals entfallen
Die
Kreisfläche stellt dabei den Gesamtumfang der Verteilung dar, entsprechend die
eingeteilten Segmente die Häufigkeiten. Der Winkel eines der Kreissegmente
errechnet sich als Produkt der entsprechenden relativen Häufigkeit mit der
Winkelsumme im Kreis (360°)
92
Was sind Liniendiagramme?
Spielt der zeitliche Verlauf bei der Darstellung von Daten eine Rolle und liegen
z. B. Zeitreihen vor, eignet sich vor allem das Liniendiagramm
Diese Art von Diagrammen kann sehr viele Datenpunkte darstellen, ohne
dass die Darstellung dadurch unübersichtlich wird.
Wo der 0 Punkt lieget und die Skalierung haben Einfluß auf die Wirkung der Darstellung
93
Welche Hauptdiagrammformen gibt es?
* Kurvendiagramm (Liniendiagramm)
*Stabdiagramm
* Säulendiagramm
*Kreisdiagramm
94
Welche Qualitiative Forschungsmethoden gibt es?
* Beobachtung
* Qualitatives Interview
* Gruppendiskussion
* Inhaltsanalyse
* Einzelfallstudie
* Qualitatives Experiment
* Biografische Methode
95
Wann werden Beobachtungen eingesetzt?
* Wenn keine sprachliche Verständigung möglich ist
* Kleinkinder oder fremde Kulturen
* Wenn keine ehrlichen Antworten zu erwarten sind
* Zur Erfassung nicht sprachlicher Phänomene oder Verhaltensweise
* Physikalische Begebenheiten
* Verkehr
* Natur
* Zur Erfassung von Entwicklungsprozessen
96
Formen von Beobachtungen
* Offene oder verdeckte Beobachtung
* Durchschaubare und nichtdurchschaubare Beobachtung
97
Probleme bei der Beobachtung
*Subjektive Wahrnehmung
* Selektive Wahrnehmung
* Befindlichkeit der Beobachtenden
98
Befragung
Die Befragung ist nicht nur im Bereich der qualitativen,
sondern auch der quantitativen Verfahren anzusiedeln.
* Die qualitative Befragung orientiert sich häufig an einem Leitfaden
* Bei der Quantitativen Befragung werden normalerweise vollständig vorher
erarbeitete Fragebögen benutzt
Es gibt verschiedenen Formen der Befragung, die sich in
* Anwendung,
* Merkmalen und
* verwendeten Hilfsmitteln
unterscheiden
99
Welche Befragungsfromen gibt es?
* Fragebogen
* Leitfadeninterview
* Offenes Konzept
100
Vor- und Nachteile der schriftlichen Befragung
Vorteile
* Abdeckung eines großen räumlichen Gebietes
* Niedrige Kosten
* Zeit für das Durchdenken der Fragen durch den Befragten
Nachteile
* Es können nur Personen einbezogen werden, deren Kontaktdaten
bekannt sind
* Es ist nicht sicher, wer den Fragebogen wirklich ausfüllt
* Die Umstände, in den die Fragen beantwortet werden, können nicht
erfasst werden
101
Vor- und Nachteile der mündlichen Befragung
Vorteile
* Hohe Erfolgsquote
* Gute Repräsentativität der Ergebnisse
* Geringe Einschränkung bei der Vorgehensweise
Nachteile
* Hohe Kosten
* Es können durch den Interviewer Verzerrungen entstehen
z.B. Auslassung lästiger bzw. heikler Fragen
Zur Lösung der Kostenfrage können die Befragungen telefonisch
durchgeführt werden, dies hat aber auch Nachteile
102
Offene und geschlossene Fragen
Bei der offenen Frage gibt es keine festen Antwortkategorien,
die befragte Person ist vollkommen frei in der Formulierung
* Bei der geschlossenen Fragen werden alle möglichen relevanten
Antworten vorgegeben.
* Offene Fragen stellen grundsätzlich höhere Anforderungen an die
Befragten und sind für große Gruppen schlechter geeignet
* Bei geschlossen Fragen besteht allerdings die Gefahr, das gewisse
Antworten provoziert werden.
* Eine häufig eingesetzte Lösungen für die beiden letzten Probleme
sind sogenannte Hybridfragen
103
Problemzentrierte Interviews
Die teilstrukturierte Befragung besteht aus verschiedenen Fragen,
* auf die der Befragte frei antworten kann,
* die aber schon im Vorhinein in einem Interviewleitfaden bestimmt
worden sind.
Gespräche beruhen hauptsächlich auf drei Fragentypen:
* Sondierungsfragen zum Einstieg und Klärung des Verständnis
* Leitfadenfragen zum eigentliche Untersuchungsthema
* Spontane Fragen zur Ergänzung und Klärung von Antworten
104
Narrative Interviews
Verstehen und Erfassen von Sichtweisen und Handlungen von
Personen
Keine standardisierten Fragen, sondern Aufforderung zu freiem Erzählen
zu einem
* wichtigen Ereignis
* Schlüsselerlebnis
* typischen Geschehensablauf
Einsatzbereiche:
* Biografie- und Lebenslaufforschung
* Erfassung von Ereignisabläufen mit Prozesscharakter z.B. bislang
nicht dokumentierten Arbeitsabläufe bei beabsichtigtem Einsatz von EDV
oder Verlagerung an einen Dienstleister
105
Cerfahren der Gruppendiskussion
Zwei hauptsächlich eingesetzte Verfahren
* Vermittelnde Gruppendiskussion
* Aufgabe: Initiierung von Gruppenprozessen
vor allem in Unternehmen, Abteilungen oder Arbeitsgruppen
* Ermittelnde Gruppendiskussion
* Aufgabe: Erlangung von Informationen
* Einsatzbereiche: Forschung der Sozial- und
Erziehungswissenschaften sowie in der Marktforschung
* Aber auch bei der Erfassung von ähnlichen Prozessen in einer
Organisation
106
Vorteile der Gruppendiskussion
* preiswert und nicht sehr zeitintensiv (Ökonomische Erhebungsmethode)
* Ergebnisse können „in time“ beobachtet werden, kundennah und
anschaulich
* Die Auftraggeber können „ihre Zielgruppe“ in Aktion sehen und
wesentliche Einblicke in deren Lebenswelten erhalten
* Im Austausch von Wahrnehmungen und Erfahrungen können Aspekte
aufgedeckt werden, die in einer vorstrukturierten Befragung nicht
bedacht wurden
107
Inhaltsanalyse
Erhebungstechnik, um Daten zu untersuchen und auszuwerten,
die bereits als Dokumente vorliegen, z.B.
* Interviews
* Internetauftritt eines Fachbetriebes
* Berichte in Zeitungen/Zeitschriften
* Akten
* Statistiken
* Protokolle
* Stellenbeschreibungen
108
Datenanalyse
* deskriptiver (beschreibender),
* explorativer (suchender) und
* induktiver (schließender) Datenanalyse
109
deskriptiv Datenanalyse
deskriptiv: Beschreiben und Darstellen von Daten & Datenvalidierung
* Grafiken (Tortendiagramm, Histogramm, Boxplot, ...)
* Tabellen und Kenngrößen (Mittelwert, Streuung, ...)
* keine Stochastik
110
explorative Datenanalyse
explorativ: Auffinden von Strukturen und Besonderheiten in Daten
* Falls Fragestellung oder stat. Modell nicht genau bekannt
* Ableiten von Fragestellungen und Hypothesen
* keine Stochastik
111
induktive Datenanalyse
induktiv: Über Daten hinaus Aussagen über Grundgesamtheit treffen
* sorgfältige Versuchsplanung und deskriptive/explorative Voranalyse
* Testen (Ist Therapie A besser als Therapie B?)
* Schätzen (Wie lange hält eine Glühbirne?)
* braucht Stochastik, Wahrscheinlichkeitstheorie
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Modus
Modus ist der Wert, der innerhalb einer Datenmenge am häufigsten vorkommt
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Wahrscheinlichkeitsverteilung
Eine Wahrscheinlichkeitsverteilung gibt an,
wie sich die Wahrscheinlichkeiten auf die möglichen Werte einer
Zufallsvariablen verteilen.
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Anwendung der Normalverteilung
Die Abweichungen der Messwerte vieler natur-, wirtschafts- und ingenieurswissenschaftlicher Vorgänge vom Mittelwert lassen sich durch die Normalverteilung
entweder exakt oder wenigstens in sehr guter Näherung beschreiben.
Zufallsgrößen mit Normalverteilung benutzt man zur Beschreibung zufälliger
Vorgänge wie:
* zufällige Messfehler oder
* zufällige Abweichungen vom Sollmaß bei der Fertigung von Werkstücken
In der Versicherungsmathematik ist die Normalverteilung geeignet zur Modellierung
von Schadensdaten im Bereich mittlerer Schadenshöhen.
In der Messtechnik wird häufig eine Normalverteilung angesetzt, die die Streuung
der Messfehler beschreibt. Hierbei ist von Bedeutung, wie viele Messpunkte
innerhalb einer gewissen Streubreite liegen.
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Statistisches Schließen
Um die Streuung der Stichprobenmittelwerte zu bestimmen, kann der
sogenannte Standardfehler bestimmt werden, der sich wie folgt berechnet:
̅
s2 = Stichprobenvarianz als Schätzung für die Varianz der Grundgesamtheit
n = Anzahl der Fälle in der Stichprobe
s = Standardabweichung der Stichprobe als Schätzung für die Grundgesamtheit
Je größer der Standardfehler, desto unsicherer die Aussage über den
Mittelwert d.h.:
Je größer die Streuung der Messwerte, desto ungenauer die Schätzung
und umgekehrt
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Statistische Hypothese verschiedene Arten
Hypothesenart Beispiel einer maximal genauen Formulierung
Unspezifische Hypothese a ungleich b
Spezifische Hypothese a ist um 2 grösser als b
Ungerichtete Hypothese a und b unterscheiden sich um 2
Gerichtete Hypothese a ist grösser als b
Zusammenhangshypothese a = 2*b
Unterschiedshypothese a<>b
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Hypothesentest – grundsätzlicher Ablauf
* Als Erstes wird eine Hypothese aufgestellt.
* Dann wird die Irrtumswahrscheinlichkeit (auch Signifikanzniveau genannt)
festgelegt, also ab welcher Grenze wird die Hypothese als nicht richtig
erachtet.
* Anschließend werden die Daten z. B. durch Messungen oder Befragung in
Form einer Stichprobe erhoben.
* Mit den erhobenen Daten berechnet man anschließend die benötigten
Kennzahlen.
* Abschließend wird dann mit den erhobenen Daten und dem festgelegten
Signifikanzniveau festgestellt, ob die Hypothese als richtig akzeptiert oder
verworfen wird.
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Arten von Hypothesentest
Einseitiger Hypothesentest:
Wenn es bei einem Hypothesentest lediglich darum geht, ob sich die
Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses geändert hat, handelt es sich um einen
einseitigen Signifikanztest. Dieser Test in den zwei richtungsorientierten
Varianten (linksseitig oder rechtsseitig) kommt am häufigsten vor.
Zweiseitiger Hypothesentest:
Wenn es bei einem Hypothesentest darum geht, ob die Wahrscheinlichkeit eines
Ereignisses anders ist als der bislang angenommene Wert, spricht man von
einem zweiseitigen Signifikanztest
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