Wissenschaftliche Methodik

Question 1

Merkmale von wissenschaftlichen Theorien

Answer 1

Systematische Beziehung
Allgemeine Gesetzmäßigkeiten
Empirische Überprüfbarkeit

Question 2

Merkmale von wissenschaftlichen Theorien (Systematische Beziehung)

Answer 2

Die Systematik soll mit einer Widerspruchsfreiheit der Aussage verbunden sein und ein Verständnis ermöglichen, das bei einer unsystematischen Ansammlung von Aussagen nicht möglich wäre

Question 3

Merkmale von wissenschaftlichen Theorien (Allgemeine Gesetzmäßigkeiten)

Answer 3

Diese ermöglichen Erklärungen und Prognosen von Phänomenen. So erklären beispielsweise bestimmte Gesetze der Statik, warum eine Brücke eine bestimmte Belastung aushält und sie lassen auch eine Prognose ihrer Belastungsfähigkeit zu, wenn bestimmte Konstruktionsmerkmale bekannt sind.

Question 4

Merkmale von wissenschaftlichen Theorien (Empirische Überprüfbarkeit)

Answer 4

Damit ist vor allem die intersubjektive Überprüfbarkeit von Theorien gemeint. Die Überprüfung der Übereinstimmung von Theorie und Realität zeigt eben zumindest in der Sichtweise des wissenscahftlichen Realismus, ob eine Theorie mehr oder weniger wahr ist, unabhängig von den Sichtweisen, Wünschen oder Ideologien des Betrachters

Question 5

Modell

Answer 5

Ein Modell ist eine vereinfachte Darstellung relevanter Teile der Realität.

• Komplexität der Realität verhindert einheitliche, durchgängige Beschreibung
• Betonung/Vernachlässigung bestimmter Aspekte
• Erfassung lediglich bestimmter Aspekte je nach Erkenntnisinteresse
• Wahrung der Übersichtlichkeit

Question 6

Konstrukte

Answer 6

Abstraktionen (und damit Verallgemeinerungen) einzelner Erscheinungen in der Realität, die für die jeweilige Betrachtungsweise zweckmäßig sind.
Sie sind nicht unmittelbar beobachtbar, sondern stellen Strukturen “hinter” den Beobachtungen da.
Beispiele (Bildung, Intelligenz, Persönlichkeit, Gedächtnis)

Question 7

Hypothesen

Answer 7

konkrete Aussagen über Zusammenhänge zwischen Konstrukten in der Realität

• Allgemeingültige Vermutungen über einen Sachverhalt
• Provisorische Antworten auf ein wissenschaftliches Problem

Question 8

wissenschaftliche Aussage

Answer 8

Eine wissenschaftliche Aussage ist eine Äußerung, auf welche die Bewertung “richtig”, “falsch” oder “richtig mit einem gewissen Grad an Wahrscheinlichkeit” zutrifft

• entwickelt auf der Grundlage eines systematischen und methodischen nachvollziehbaren Forschungsprozess
• empirisch prüfbar
• Intersubjektiv gleich überprüfbar (verschiedene Forsche = vergleichbares Ergebnis)

Question 9

Operationalisierung

Answer 9

Vorgang, bei dem einem Konstrukt aus einer Theorie/Hypothese ein (oder mehrere) Indikatior zugeordnet wird, der in der Realität gemessen werden kann.
Bsp. Bildung/Qualifikation => Höchster Schulabschluss

Question 10

Indikatoren

Answer 10

Indikatoren sind beobachtbare Sachverhalte, die den theoretischen Begriffen zugeordnet werden können, so dass diese auch empirisch erfassbar, d.h. messbar, werden

Question 11

Skalenniveaus (Kategoriale Skalen)

Answer 11

Nominalskala
- keine Ordnungsrelation (Bsp. Geschlecht)
Ordinalskala
- Ordnungsrelation, keine Rechenarten anwendbar (Bsp. Schulabschluss)

Question 12

Skalenniveaus (Metrische Skalen)

Answer 12

Intervallskala
- Geordnete Werte; Abstände; kein absoluter Nullpunkt; (Bsp. Temperatur, IQ)
Ratioskala/ Verhältnisskala
- Geordnete Werte, Abstände, absoluter nullpunkt (Bsp. Alter, Anzahl von Kindern, Wahlergebnis)

Question 13

Korrelation

Answer 13

Stärke eines berechneten Zusammenhangs zwischen zweier Variablen eines Datensatzes (=> durchgeführt im Rahmen einer quantitativen Datenanalyse)

Question 14

Kausalität

Answer 14

Kausalität beschreibt den asymmetrischen, inhaltlichen Zusammenhang zwischen zwei Variablen, in dem SInne, dass eine Variable die Ursache der anderen ist.
Korrelation ist eine notwendige Voraussetzung von Kausalität

Question 15

Objektivität

Answer 15

Zuverlässigkeit des Messenden

Als Objektivität bezeichnet man die Unabhängigkeit eines Messergebnisses von dem Messenden

Question 16

Reliabilität

Answer 16

Zuverlässigkeit des Messinstruments
Als Reliabilität bezeichnet man die Unabhängigkeit eines Messergebnisses von dem messinstrument und den jeweiligen situativen Einflüssen

Question 17

Validität

Answer 17

Gültigkeit der Messung
Ein Untersuchungsergebnis wird als valide (gültig) angesehen, wenn es den Sachverhalt der ermittelt werden soll, tatsächlich wiedergibt. Die Messung misst tatsächlich das, was sie vorgibt zu messen

Question 18

Population / Grundgesamtheit

Answer 18

Die Menge über die eine Aussage getroffen werden soll: z.B. Politbarometer: Gesamte wahlberechtigte Bevölkerung in Deutschland

Question 19

Stichporbe

Answer 19

Teilmenge der Population, die zur Analyse ausgewählt wurde: z.B. Politbarometer: Auswahl von 1250 Wahlberechtigten für eine telefonische Befragung

Question 20

Stichporbenverfahren

Answer 20

Der Prozess, mit dem die Teilmenge ausgewählt wurde. z.B. willkürlich, bewusst, zufällig

Question 21

Repräsentative Stichprobe

Answer 21

Die Stichprobe stellt ein verkleinertes aber wirklichkeitsgetreutes Abbild (Modell) einer Population dar (z.B. identische Lage- und Streuungsmaße)

Question 22

Generalisierbarkeit

Answer 22

Inwieweit lassen sich die (deskriptiven) Ergebnisse der Stichprobe (z.B. Kennzahlen) für AUssagen über die Grundgesamtheit

Question 23

Zufallsfehler

Answer 23

Eine zufällige Abweichung von der Repräsentativität

=> Minimierung von Zufallsfehlern durch: große Stichproben, geschichtete stichproben

Question 24

Willkürliche Stichprobe <=> Bewusste Stichprobe

Answer 24

Willkürliche Stichprobe
- Befragung in der Fußgängerzone
- öffentliche Onlinebefragung
Bewusste Stichprobe
- Auswahl nach einem systematischen, nachvollziehbaern Auswahlplan
- Qutenverfahren
- Auswahl typischer Fälle

Question 25

Erhebungsmethoden

Answer 25

Befragung (Persönliche Befragung ; Telefonische Befragung) Beobachtung (Teilnehmend/ Verdeckt; Beobachtung von Spuren) Experiment (Laborexperiment; Feldexperiment)

Question 26

Univariate Datenanalyse

Answer 26

Die Ermittlung und Interpretation von Verteilungen und Kennzahlen einzelner Variablen (Univariate Datenanalyse).

Question 27

Bivariate/Multivariate Datenanalyse

Answer 27

Ermöglicht die Durchführung komplexer Datenanalysemethoden unter Beteiligung mehrerer Variablen Möglichkeit zur Überprüfung von Zusammenhangshypothesen, die zwei Variablen erfordern

Question 28

Scheinvariable/Ko-Variable

Answer 28

Variablen, deren Wert ebefalls auf die abhängige Variable einwirken

Question 29

Scheinkorrelation

Answer 29

Variablen, die die Stärke des Zusammenhangs zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen beeinflussen

Question 30

quantitative Datenanalyse

Answer 30

In der quantitativen Datenanalyse geht es unter anderem - auf der Grundlage univariater Datenanalysen - um die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Variablen zur Überprüfung von hypothesen. Eine Zusammenhangshypothese zwischen zwei Variablen stellt dabei immer nur ein Erklärungsmodell dar. So erklärt z.B. eine unabhängige Variable immer nur ein Teil der abhängigen Variablen

Question 31

Zufällige Korrelation

Answer 31

Es können hohe Zusammenhangswerte zwischen Variablen vorliegen, die inhaltlich nichts miteinander zu tun haben.

Question 32

Vorliegen einer plausiblen Kausalitätsrichtung

Answer 32

inhaltliche Plausibilität | Zeitliche Plausibilität

Question 33

Kreislauf wissenschaftlichen Wissens

Answer 33

Daten analysieren => Theorie/Hypothesen vorhersagen => Vorhersagen überprüfen => Welt beobachten/messen => Daten

Question 34

Induktion

Answer 34

Induktion bedeutet vom Speziellen zum Allgemeinen - Ableitung allgemeiner Gesetzmäßigkeiten von beobachteten Regelmäßigkeiten

Question 35

Deduktion

Answer 35

Deduktion bedeutet vom Allgemeinen zum Speziellen - Ableitung von Aussagen aus allgemeinen Gesetzmäßigkeiten mittels logischer Regeln

Question 36

Deskriptive/Beschreibende Datenanalyse

Answer 36

Sammlebegriff für alle methodischen Verfahren (Tabellen, Kennzahlen, Grafiken) um Daten zu ordnen und sich einen Überblick über sie zu verschaffen

Question 37

Explorative Datenanalyse

Answer 37

Ziel ist es, Strukturen, Auffälligkeiten oder Zusammenhänge in Daten zu entdecken. Hierzu verwendet sie unter anderem auch Methoden aus der deskriptiven Datenanalyse

Question 38

Interquatilsabstand (iqr)

Answer 38

Der iqr bezieht sich lediglich auf die inneren 50 % also die Werte zwischen dem 1. und dem 3 Quartil. Der iqr bestimmt bei einer Boxplot die Länge der Box.

Question 39

Boxplot

Answer 39

Eine Boxplot ist gut für die Übersicht über die Streuung der Werte Die Boxplot gibt keine Aussage über den Mittelwert. (der Median wird angezeigt)

Question 40

Streuungsmaße

Answer 40

Streuungsmaße beschreiben die Variation der Werte einer Variablen. Nominalskalen: Entrophie Ordinalskalen: Spannweite; Interquartilsabstand metrische Skalen: Varianz; Standardabweichung

Question 41

Kovarianz

Answer 41

Die Kovarianz beschreibt die gemeinsame Streuung bzw. den linearen Zusammenhang zweier metrischer Merkmale

Question 42

Korrelationskoeffizent

Answer 42

r>0 => positiver linearer Zusammenhang r<0 => negativer linearer Zusammenhang r=0 => kein Zusammenhang

Question 43

3 Lagemaße

Answer 43

Mittelwert: Metrisch Median: Ordinal Modus: Nominal

Question 44

Inferenzstatistik

Answer 44

Inwieweit lassen sich die (deskriptiven) Kennzahlen der Stichprobe auf die Grundgesamtheit übertragen

Question 45

Normalverteilung (Eigenschaften)

Answer 45

Symmetrisch um den Mittelwert µ Mittelwert= Median = Modus Fläche unter der Kurve = 1 Normalverteilung ist durch Mittelwert µ und Standardabweichung komplett bestimmt

Question 46

Unterschied zwischen Zusammenhangshypothese und Hypothesentest

Answer 46

Zusammenhangshypothese: allgemeine Aussage über den Zusammenhang (Wenn-dann oder je-dest) Hypothesentest: Prüfung der Übernahme der Kennzahl aus der Stichprobe auf die Grundgesamtheit