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Descripción
Fichas por Christin Sucker, actualizado hace más de 1 año
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Creado por Christin Sucker
hace casi 8 años
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| Pregunta | Respuesta |
| Definition: Variablen | Variablen sind veränderliche Beobachtungsgrößen. Jede Variable hat 2 oder mehrere Ausprägungen. Bsp.: - Körpergröße -Etwas ist variabel... "Erst hat es geregnet, dann geschneit und am letzten Tag schien die Sonne" |
| Ausprägungen einer Variablen | Ausprägungen einer Variablen sind alle möglichen, unterschiedlichen Werte, die eine Variable annehmen kann. |
| Unabhängige und abhängige Variablen | - Variablen können alleine oder in Beziehung vorliegen - Variablen können einen (Beziehungs-) Status haben: (UV) ---bedingt---> (AV) - unabhängige Variable (UV) = vermutete Einflussgröße auf abhängige Variable (AV) Bsp.: UV=Unterrichtsmethode (ganzheitlich vs. synthetisch) AV=Lesekompetenz (Testergebnis im SLRT II) |
| Unabhängige und abhängige Variablen II | - Auswirkungen der UV auf die AV soll so erfasst werden - AV wird hinsichtlich der Veränderung aufgrung von UV betrachtet |
| Eigenschaften von Variablen | - Variablen können den Status einer unabhängigen oder einer abhängigen Variable bekommen - Diesen Status haben sie nicht von Natur her, sondern er wird durch die Forscher festgelegt - UV sind die Einflussgrößen - AV werden auf ihre Veränderung in Abhängigkeit von der UV betrachtet |
| Latente Variablen | Latente Variablen lassen sich nicht direkt beobachten und messen Bsp.: Intelligenz, Aggression, Motivation, Schulleistung, Leseverständnis (häufig jene Variablen, die in der Forschung interessant sind) |
| Manifeste Variablen | Manifeste Variablen lassen sich direkt beobachten und messen Bsp.: Körpergröße --> 1,85m Körpergewicht --> 85 kg Reaktionszeit --> 3 Sek. |
| Qualitative und quantitative Forschung | |
| Qualitative Forschung | Qualitative Forschung bewegt sich primär (aber nicht ausschließlich) im Entdeckungszusammenhang => eher theoriegenerierend |
| Quantitative Forschung | Quantitative Forschung bewegt sich primär (aber nicht ausschließlich) im Erklärungszusammenhang => eher theorieprüfend |
| Hypothesen | vorläufige (vermutete) Antwort, die Forscher auf ihre Fragen geben --> Um Vermutungen handelt es sich so lange, wie der wissenschaftliche Nachweis noch aussteht - Zur Prüfung von Hypothesen müssen Variablen der Beobachtung und Erfassung zugänglich gemacht werden. (Dieser Vorgang heißt Operationalisierung) |
| Hypothesen Merkmale | wissenschaftliche Hypothesen weisen folgende Merkmale auf: - die präzise und widerspruchsfreie Formulierung - die prinzipielle Widerlegbarkeit - die Operationalisierbarkeit - die Begründbarkeit |
| Hypothesenarten | - Theoretisch-inhaltliche Hypothese - Empirisch inhaltliche Hypothese Die theoretisch-inhaltliche Hypothese muss vor einer Untersuchung aufgestellt und in eine empirisch-inhaltliche Hypothese überführt werden |
| Theoretisch-inhaltliche Hypothese | - aus der Theorie abgeleitete Vermutung - Formulierung beinhaltet Konstrukt - keine Operationalisierung der UV und AV |
| Empirisch-inhaltliche Hypothese | - Entsteht durch Operationalisierung (Erfassungsmöglichkeiten) der UV und AV |
| Hypothesen im Forschungsprozess | hypothesenprüfend: Hypothesen --> Empirisches Vorgehen/Untersuchung --> Schlussfolgerungen hypothesengenerierend: Forschungsfragen --> Empirisches Vorgehen/Untersuchung --> Schlussfolgerung --> Im Idealfall Hypothesen |
| Operationalisierung | Operationalisierung ist der Vorgang, in dem etwas messbar gemacht wird Bsp.: Körpergröße ist die Anzahl der cm vom Boden bis zum Scheitel -Operationalisierungsvarianten: - Häufigkeit -Reaktionszeit -Reaktionsdauer -Reaktionsstärke |
| Kommunikative Validierung | Die Gültigkeit der Untersuchung kann man auch überprüfen, indem man die Ergebnisse den beforschten Personen nochmals vorlegt und mit ihnen diskutiert. Stimmen sie mit den Befunden überein, so kann das ein wichtiges Argument zur Absicherung der Ergebnisse sein. Die kommunikative Validierung ist eine "Nähe zum Gegenstand" nach Ende der empirischen Phase. - Vorstellung und Diskussion der Ergebnisse von empirischer Forschung sowohl bei beforschten Personen als auch anderen sogenannten "stakeholdern" - Idealerweise parallel zum ganzen Forschungsprozess |
| Triangulation | Triangulation bedeutet, dass man versucht, für die Fragestellung unterschiedliche Lösungswege zu entwerfen und die Ergebnisse zu vergleichen. Die Ergebnisse der verschiedenen Perspektiven können miteinander verglichen und schließlich zu einem kaleidoskopartigen Bild zusammengesetzt werden. - Untersuchung einer Forschungsfrage bei verschiedenen Gruppen - Untersuchung einer Forschungsfrage mit verschiedenen Methoden (Desk Research, Experteninterviews, Einzelfallanalyse) - Hauptproblem bei triangulativen Ansätzen: Wie kommt man auf Basis von vielen Einzelbefunden/-sichtweisen zu einem "Gesamtergebnis"? Hier hilft auch Statistik überhaupt nicht weiter - wichtig hier: Argumentative Interpretationsabsicherung |
| Erstellen einer Häufigkeitsverteilung | Eine Häufigkeitsverteilung gibt von jedem vorgekommenen Wert vor, wie häufig dieser Wert vorgekommen ist. Jedes Merkmal hat eine eigene Verteilung innerhalb einer bestimmten Gruppe/Stichprobe. |
| Die per-fiat-Messung | Ein bestimmtes Skalenniveau für eine Variable kann nicht bewiesen werden - nur angenommen und begründet. Skalenniveaus existieren also nur im Rahmen einer sogenannten "per-fiat"-Messung (durch Vertrauen). Der/die Forscher*in entscheidet gut begründet über das Skalenniveau "seiner"/"ihrer" Variablen. Bsp.: Schulnoten, Einschätzungsskalen |
| Deskriptive Statistik | Meint die Beschreibung einer Stichprobe. Dient der Beschreibung von Datenstrukturen sowie ihrer anschaulichen Darstellung. -Univariat, Bivariat, Multivariat -Univariate statistiken: --> Fassen die Werte in einer Stichprobe in einer Zahl zusammen --> in Bezug auf eine Variable -Bivariate Statistiken: --> Fassen die Werte in einer Stichprobe in einer Zahl zusammen --> In Bezug auf zwei Variablen |
| Inferenzstatistik | Erlaubt den Schluss von einer Stichprobe auf die Grundgesamtheit |
| Skalentypen/ Skalenniveaus | Unterschiedliche Arten der Relationen drücken sich in so genannten Skalenniveaus aus: - Nominalskala - Ordinalskala -Intervallskala -Verhältnisskala |
| Nominalskala | (bsp.: Geschlecht) Objekte mit gleicher Merkmalsausprägung erhalten gleiche Zahlen, Objekte mit verschiedener Merkmalsausprägung erhalten verschiedene Zahlen. Interpretation: gleich/ungleich Definierte Relation: =/≠ |
| Ordinalskala | (Bsp.: Präferenz für Schokolade) Eine Ordinalskala ordnet objekten Zahlen nach einer Reihenfolge nach Rangplätzen zu. Zum Ausmaß der Unterschiede zwischen den einzelnen Ausprägungen erlauben die Zahlen keine Aussagen. Interpretation: gleich/ungleich; größer/kleiner Definierte Relationen: =/≠ ; >/< |
| Intervallskala | (Bsp.:Intelligenzquotient) Eine Intervallskala gibt zusätzlich zur Ordnung der Merkmalsausprägungen auch Auskunft über die Abstände zwischen den Ausprägungen. Gleich große Zahlendifferenzen (bzw. Intervalle) stehen für gleich große Unterschiede der Merkmalsausprägungen. Interpretation: gleich/ungleich; größer/kleiner; Differenz Definierte Relationen: =/≠ ; >/< ; +/- |
| Verhältnisskala | (Bsp.: Körpergröße) Eine Verhältnisskala ist eine Intervallskala mit absolutem Nullpunkt, der das "Nichtvorhandensein" des Merkmals ausdrückt. Interpretation: gleich/ungleich; größer/kleiner; Differenz; Verhältnis Definierte Relationen: =/≠ ; >/< ; +/- ; x/: |
| Messen und Skalenniveaus | |
| Streuungsmaße und Skalenniveaus | |
| Streuungsmaße | |
| Streuungsmaße 2 | Streuungsmaße (synonym: Variabilitäts- oder Dispersionsmaße), geben über die Verschiedenheit einer Reihe von Messwerten Auskunft - Spannweite -Varianz -Standardabweichung |
| Streuungsmaße 3 | - Verteilungen können gleiche Lagen besitzen, dabei aber unterschiedlich breit streuen - Streuungsmaße informieren über die "Breite" und die "Variabilität" der Messwerte --> Die Spannweite (auch: Variationsbreite; engl.: Range) ist die Differenz zwischen dem größten (Maximum) und dem kleinsten Wert (Minimum) Range = Max-Min |
| (Streuungsmaße) Perzentile (Prozentrang) | Der Begriff Perzentil oder Prozentrang bedeutet "Hundertstelwert". Das heißt, die Verteilung von Daten wird in 1%-Abschnitte -also 100 gleich große Teile- zerlegt - Ein besonderes Perzentil ist der Median. Er kennzeichnet, wo die unteren 50% und die oberen 50% der Werte aneinandergrenzen. Der Median ist somit das 50. Perzentil (P50) <-- 50 tiefgestellt Vorteile der Perzentile: Sie sind relativ unabhängig von Extremwerten. (Sie sind die einzigen Streuungsmaße bei denen das so ist) so beschreibt z.B. das Interquartil nur die mittleren 50% der Verteilung. Extremwerte beeinflussen die Berechnung nicht. |
| Interquartil | (Quartilabstand) beschreibt in welchem Bereich der Verteilung die mittleren 50% der Verteilung liegen. Das Interquartil wird bestimmt indem man das P75 - P25 berechnet. |
| Standardabweichung/Varianz | |
| Varianz 1 | |
| Varianz 2 | |
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