Was entscheidet, ob man qualitativ oder quantitativ arbeitet?
Die Forschungsfrage
Die Hypothesen
Die bereits vorhandenen Theorien
Wenn wir wenig über einen komplexen Gegenstand wissen und detaillierte Aussagen treffen wollen, dann forschen wir ... eher qualitativ
Können wir konkrete Erwartungen an die Realität testen und Aussagen machen, die verallgemeinert werden können, forschen wir ... eher quantitativ
Erkläre Deskriptive Forschung!
beschreibt kommunikationswissenschaftliche Phänomene systematisch, häufig in Prozentzahlen oder Mittelwerten
deckt kausale Zusammenhänge auf, "wenn-dann" Beziehungen zwsichen zwei (oder mehr) Sachverhalten
Explanative Forschung: deckt kausale Zusammenhänge auf, "wenn-dann" Beziehungen zwischen zwei (oder mehr) Sachverhalten
Theorie
das Allgemeine
das Besondere
Empirie
Eine Hypothese = die Behauptung eines vermuteten (postulierten) Zusammenhangs zwischen mindestens zwei Variablen (bzw. Phänomenen oder Merkmalen)
Probablistische Hypothese: -Normalfall der Sozialwissenschaften -Bei einer Wahrscheinlichkeit von p = 1.00 (a = 0.00) wird jede probablistische Hypothese zu einer deterministischen Hypothese
Was ist eine Ordinalskala?
Messwerte lassen sich in sachlogische Reihenfolge bringen.
Nicht nur gleich/ungleich, sondern auch größer/kleiner.
Abstände zwischen Ausprägungen NICHT gleich groß. (Note 1 ist besser als 2, aber nicht doppelt so gut)
Ausprägungen haben Rangfolge.
Beispiel: Schulnoten, Zufriedenheit
Erkläre: Metrische Skala!
Ausprägungen haben Rangfolge
Ausprägungen können jeden beliebigen Zahlenwert annehmen.
Abstände zwischen den Messpunkten sind immer gleich groß.
Erkläre die Likert Skala!
Beispiel: Tests in Magazinen "Wie gesund ist Ihr Lifestyle?"
Besteht aus mehreren mindestens fünfstufigen Items, die zu einem Index durch Addition zusammengefasst werden.
ist aussagekräftiger als die Thurstone Skala, weil die Items intervallskaliert sind
ist in den Sozialwissenschaften gebräuchlicher
Was gehört zur Entwicklungsphase?
Untersuchungsdesign
Untersuchungsmethode
Untersuchungsinstrument
Box (1976) sagte "All models are wrong but some are useful"
Je weniger Zufallsfehler, desto niedriger die Reliabilität einer Messung, und umgekehrt.
Je weniger systematische Fehler, desto höher die Validität einer Messung, und umgekehrt.
Reliabilität...
heißt Zuverlässigkeit der Messungen, wiederholt man die Messung, sollte man das gleiche Ergebnis erzielen.
heißt Gültigkeit.
Wenn ich Messungen am gleichen Objekt wiederhole, sollte ich immer zum gleichen Ergebnis kommen.
kann man quantifizieren, z.B. zu verschiedenen Zeitpunkten, messe ich, mit gleichen Fragen, das gleiche Objekt, soll zu gleichen Ergebnissen führen, man kann das messen
meist sind es vorgegebene Koeffizienten, diese beruhen auf bestimmten Formeln
Validität...wird mit Gültigkeit übersetzt. Validität stellt sicher, dass man das missst, was man messen will.
Die Reliabilität eines Messinstruments beschreibt man als Koeffizienten auf einer Skala von 0 bis 1, wobei:
0 = unzuverlässiges Instrument 1 = perfekt zuverlässiges Instrument
bedeutet
Interrater Reliabilität!
Ausschließlich bei Inhaltsanalysen -> dabei aber ein Muss-Kriterium
Da im Regelfall viele KodiererInnen in einem Projekt beteiligt sind, gilt es sicherzustellen, dass alle KodiererInnen möglichst ähnlich kodieren
Intercoder Reliabilität!
Konsistenz zwischen mehreren KodiererInnen
Konsistenz derselben KodiererInnen über Zeit
Misst KodiererIn A das gleiche wie KodiererIn B?
wird üblicherweise immer gemessen
wird nur gelegentlich gemessen, wenn man noch Zeit übrig hat
unterschiedliche Personen, kommen zum gleichen Ergebnis
Intracoder Reliabilität
Konsistenz derselben KodiererInnen über Zeit.
Misst Kodiererin A heute das gleiche Ergebnis wie vor einer Woche?
nur bei Kurzzeit Studien zu verwenden
sollte bei Langzeit Studien gemessen werden
Außerdem: ForscherInnen-CodiererInnen-Reliabilität
Reliabilität anhand einer Stichprobe!
Stichprobe für die Reliabilitätsmessung muss die gesamten erhobenen Daten repräsentieren
KodiererInnen müssen den "typischen" KodiererInnen entsprechen
KodiererInnen müssen seperat arbeiten und dürfen sich nicht beraten
KodiererInnen beraten sich immer wieder, um die Arbeitsabläufe untereinander abzustimmen
Teilstichprobe: 10% am Beginnn oder zwischendurch
Teilstichprobe: 5% am Beginn oder zwischendurch
Interne Validität...
Gültigkeit der Aussagen bezüglich der Testsituation
Gültigkeit der Aussagen im größeren Kontext
Kausalität = Richtung des Zusammenhangs
Kontingenzt: Zusammenhang bei nominalen Merkmalen:
Wenn Variable A eine bestimmte Ausprägung hat, erhöht das die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Ausprägung in Variable B.
Kausalität!
Wissenschaft sucht in der Regel nach kausalen Beziehungen: URSACHE & WIRKUNG
Beispiel: Anzahl der Störche und Geburtenrate
ist die Beziehung zwischen Ursache und Wirkung oder Aktion und Reaktion
Kausalschlusses ist der Prozess, bei dem man empirische Daten verwendet, um Aussagen über kausale Zusammenhänge zu machen
Zusammenhang zwischen zwei Variablen A und B
Mono und Multikausalität, Kausalkette
Schließende Statistik (Inferenzstatistik)!
Rückschluss und Verallgemeinerung auf die Grundgesamtheit, basierend auf den vorliegenden Daten
Ich kann die Wahlabsicht von 3000 Befragten beschreiben (=deskriptive Statistik), häufig möchte ich aber in Wirklichkeit etwas über die Wahlbsicht aller Wahlberechtigten in Österreich (N= 6,4 Mio.) aussagen (=schließende Statistik)
Ich kann die Wahlabsicht von 3000 Befragten beschreiben (=schließende Statistik), häufig möchte ich aber in Wirklichkeit etwas über die Wahlbsicht aller Wahlberechtigten in Österreich (N= 6,4 Mio.) aussagen (=deskriptive Statistik)
Mit repräsentativer Stichprobe ist meist gemeint, dass die Stichprobe hinsichtlich bestimmter Merkmale ein verkleinertes Abbild der Grundgesamtheit liefert.
Um mittels schließender Statistik Aussagen über die Grundgesamtheit machen zu können, ist nicht Repräsentativität entscheidend, sondern Zufälligkeit der Auswahl.
Der Standardfehler ist Abhängig von der Varianz
Die einfache Zufallsauswahl ist die beste Auswahl, die man treffen kann, da komplett zufällig ist, wer in der Stichprobe landet
Nenne Probleme bei der Zufallsstichprobe!
Grundgesamtheit unbekannt
Elemente nicht erreichbar (z.B. Online oder Telefonumfragen)
Non-response-bias
Stichprobenausfälle: alle Fälle, bei denen ein Element der Stichprobe nicht untersucht werden konnte
Risikotypen der Sowi-Forschung
Physische Risiken
Psychologische Risiken
Psychische Risiken
Soziale Risiken
Ökonomische Risiken
Rechtliche Risiken
Das Ziel der quantitativen Inhaltsanalyse ist die Umwandlung von Medieninhalten in quantifizierbare Merkmale zur Überprüfung von Forschungsfragen und Hypothesen
Wie grenzt sich die Inhaltsanalyse zu anderen Methoden ab?
ist aufdringlich
ist unaufdringlich
sie analysiert unstrukturierte Daten
sie analysiert strukturierte Daten
sie kann mit großen Datenmengen umgehen
ist eine kontext unabhängige Methode
ist eine kontext abhängige Methode
Nominale Definition = Umschreibung des Bedeutungsgehalts
Skalenniveaus bei der Numerischen Codierung!
Nominal: kommt vor oder kommt nicht vor (z.B. Thema)
Nominal ist die häufigte Art von Kategorien in Inhaltsanalysen
Nominal ist die häufigste Art von Kategorien in Experimenten
Ordinal: Ordnung/Rangfolge (z.B. Bildung, Personalisierung)
Metrisch: auch Intervall oder Verhältnisskala
Metrisch: exakt (physisch) messbare Werte, Zählungen (z.B. Länge)
nominal skalierte Variablen erlauben die meisten, metrische Variablen die wenigsten Auswertungsverfahren (=statistische Auswahlverfahren in der späteren Auswertung..)
Manifest oder latente Kategorien (inhaltliche Kategorien)
manifest: Kommt ein bestimmter Begriff vor?
latent: Ist der Artikel eher positiv oder negativ gegenüber einer Partei eingestellt?
dichotome Variablen haben zwei Ausprägungen: z.B. "kommt vor" vs." kommt nicht vor oder "ja" vs. "nein"
nominalskalierte Variablen haben gleiche Abstände zwichen den einzelnen Stufen
ordinale Variablen haben Abstufungen, aber Stufen Differenz zwischen Stufen ist unbekannt, z.B. sehr positiv, positiv, neutral, negativ, sehr negativ
metrische/intervallskalierte Variablen haben gleiche Abstände zwischen den einzelnen Stufen z.B. Wortanzahl, Zeichenanzahl, Seitenanzahl....
Quasi-metrische Variablen haben keinen fixen Start und Endpunkt
Bei standardisierten Inhaltsanalysen wird vor allem die Reliabilität geprüft
Typen von Validitätsprüfung!
Analysevalidität
Inhaltsvalidität
Aussagenvalidität
Kriteriumsvalidität
Inferenzvalidität
KodiererInnenvalidität
Welche Skala kommt am meisten bei der Inhaltsanalyse vor?
Nominalskala
Ordinalskala
Intervallskala
Welche Erhebung wird am meisten bei der Inhaltsanalyse durchgeführt?
Teilerhebung
Vollerhebung
Computer machen keine Fehler und sind per Definition reliabel
Welche Formale Tests sind eine mögliche Lösung, für die Herausforderungen, die bei der Keyword Suche entstehen können?
Recall (=Fähigkeit relevante Artikel zu finden)
Recall (=Maß, indem die gefundenen Artikel relevant sind)
Precision (=Fähigkeit relevante Artikel zu finden)
Precision (=Maß, indem die gefundenen Artikel relevant sind)
Trade-off
Hoher Recall = Algorythmus identifiziert die meisten relevanten Fälle
Hohe Präzision = Algorythmus identifiziert signifikant mehr relevante Fälle als irrelevante Fälle
Universitäre Anwendungsgebiete der Befragung!
Nutzungsforschung
Journalismusforschung
Wirkungsforschung
bei geschlossenen Fragen gibt es eine begrenzte Zahl von Antwortmöglichkeiten
Bei ofenenn Fragen gibt es keine Antwortvorgaben
Die Frage: Wenn Sie einmal an Politiker denken: Wie beurteilen Sie Politiker in Bezug auf die folgenden Eigenschaften:
Ich halte Politiker generell für:
sympahtich ..... unsympathisch erfahren ..... unerfahren kompetent ..... unglaubwürdig
ist eine Interessensfrage
Was gibt es für Skalen- und Fragentypen?
Ein-/Mehrfachantworten
Rangordnungsfrage
Semantisches Differential
Likert-Skala
