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VO QUANTI 1

Description

Quiz on VO QUANTI 1, created by Viktoria Kutics on 29/04/2024.
Viktoria Kutics
Quiz by Viktoria Kutics, updated 7 months ago
Viktoria Kutics
Created by Viktoria Kutics 7 months ago
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Resource summary

Question 1

Question
Ziel der qualitativen Forschung = es die Wirklichkeit anhand der subjektiven Sicht der relevanten Gesprächspersonen oder Erzählungen abzubilden und so mögliche Ursachen für Verhalten, Entwicklungen oder Umstände nachzuvollziehen und zu verstehen.
Answer
  • True
  • False

Question 2

Question
Ziel der quantitativen Forschung = soziale Realität als objektiv und mit kontrollierten Methoden erfassbar, Verhalten in Form von Modellen, Zusammenhängen und numerischen Daten möglichst genau zu beschreiben und vorhersagbar zu machen.
Answer
  • True
  • False

Question 3

Question
Warum sind die Forschungsfragen bei der Vorgehensweise so relevant? (2)
Answer
  • Welchen Ansatz man wählt, hängt von den Ressourcen ab, welche man zur Verfügung hat
  • Wissen wir wenig über einen komplexen Gegenstand und wollen detaillierte Aussagen treffen --> eher qualitativ
  • Können wir konkrete Erwartungen an die Realität testen und Aussagen machen, die verallgemeinert werden können --> eher quantitativ
  • Gütekriterien der quantitativen Forschung: Validität und Reliabilität

Question 4

Question
Was sind Eigenschaften von typischen Fragen der quantitativen Sozialforschung? (3)
Answer
  • Beschreibend vs. erklärend
  • Deskriptive Forschung beschreibt kommunikationswissenschaftliche Phänomene systematisch, häufig in Prozentzahlen oder Mittelwerten.
  • Explanative Forschung deckt kausale Zusammenhänge auf, “wenn-dann” Beziehungen zwischen zwei (oder mehr) Sachverhalten.
  • Dynamisch und Sinnverstehend
  • interpretationsbedürftige Daten
  • "weiche", realitätsnahe Daten

Question 5

Question
Welche Grundbegriffe der Forschung sind mit ihrer richtigen Definition angegeben? (2)
Answer
  • Auswertungsverfahren = beschreiben empirischer Daten (deskriptive Statistik), Hypothesenprüfung und Schlussfolgerung auf die Grundgesamtheit (Inferenzstatistik)
  • Untersuchungsinstrument = umfasst alle konkreten Regeln für die Datenerhebung (Fragebogen, Codebuch, etc.)
  • Design = Verfahren der Datenerhebung (Befragung, Inhaltsanalyse, Experiment, etc.)
  • Methode = Gesamtlage der empirischen Untersuchung

Question 6

Question
Welche Phasen gibt es bei einem quantitativen Forschungsablauf? (3)
Answer
  • Planungs- und Entwicklungsphase
  • Erhebungsphase
  • Auswertungsphase
  • Interpretationsphase
  • Diskussionsphase

Question 7

Question
Welche Aspekte fallen in die Planungsphase? (3)
Answer
  • Erkenntnisinteresse
  • Theorie und Forschungsstand
  • Hypothesen Bildung
  • Untersuchungsmethode ableiten
  • Erhebungsverfahren entwickeln

Question 8

Question
Gegenwärtig gilt das Prinzip: Falsifikation von Theorien = Eliminierung von ungeeigneten Theorien oder falscher Erkenntnis (Habermas).
Answer
  • True
  • False

Question 9

Question
Welche Reihenfolgen zum Thema Theorie und Empirie stimmen? (2)
Answer
  • Theorie --> Deduktion --> Empirie
  • Das Allgemeine <-- Induktion <-- Das Besondere
  • Das Allgemeine <-- Deduktion <-- Das Besondere
  • Theorie --> Induktion --> Empirie

Question 10

Question
Das Ziel der quantitativen Forschung ist es eine Annäherung an und Kumulation von "wahrem" Wissen.
Answer
  • True
  • False

Question 11

Question
Empirie ist auch "nur" eine Theorie ... (vs. z.B. Rationalismus)
Answer
  • True
  • False

Question 12

Question
Welche Eigenschaften treffen auf die empirische Kommunikationswissenschaft zu? (2)
Answer
  • absolute Aussagen statt relative
  • z.B. “TV-Zuschauer*innen erinnern sich schlechter an Medieninhalte als Zeitungsleser*innen”
  • Zusammenhangs-, Unterschieds- und Veränderungshypothesen
  • Gemeinsamkeits-, Änderungs- und Allgemeinhypothesen

Question 13

Question
Empirische Aussagen über einen Objektbereich sind nicht “absolut wahr”, sondern haben immer einen “statistischen Fehler” (Irrtumswahrscheinlichkeit z.B. α < 0.05)
Answer
  • True
  • False

Question 14

Question
Was zählt zu den nicht-empirischen Methoden? (3)
Answer
  • Hermeneutik
  • phänomenologische Beschreibung
  • dialektische Verfahren
  • physiologische Messungen
  • Experimente

Question 15

Question
Was ist der wissenschaftliche Anspruch auf empirische Arbeiten? "2)
Answer
  • Phänomene unserer Welt sorgfältig beschreiben, ordnen und quantifizieren
  • Regeln aufstellen, durch die diese Phänomene erklärt und vorhergesagt werden können
  • Vorhersagen theoretischer Wirklichkeit
  • Verwendung von Theorie und Forschungsresultaten, um absolute Aussagen treffen zu können

Question 16

Question
Was fällt unter "Begriffe definieren" in der Planungsphase? (2)
Answer
  • Begriffe mit direktem und indirektem empirischen Bezug
  • Gültigkeitsbereich der Definition betonen/eingrenzen
  • Fragestellungen (oder auch offene Hypothesen)
  • Hypothesen (= geschossene Hypothesen)
  • Intersubjektiv prüfbar bzw. widerlegbar

Question 17

Question
Wie kann ein Phänomen „messbar“ gemacht werden? (2)
Answer
  • Ziel: numerisches Relativ = empirisches Relativ d.h. eindeutige, strukturtreue Abbildung der sozialen Wirklichkeit.
  • Ziel: theoretische Relativ = empirisches Relativ d.h. eindeutige, strukturtreue Abbildung der sozialen Wirklichkeit.
  • Definition Messen = Die Zuordnung von Zahlen zu Objekten nach festen Regeln.
  • Definition Messen = Quantifizierung → Zahlen → statistische Auswertung

Question 18

Question
Messen heißt = „…die systematische Zuordnung einer Menge von Zahlen oder Symbolen zu den Ausprägungen einer Variable […] (so)dass die Relationen unter den Zahlenwerten den Relationen unter den Objekten entsprechen“ (Brosius et al., 2012)
Answer
  • True
  • False

Question 19

Question
Was sind Eigenschaften von "messbar machen"? (2)
Answer
  • Ausschnitte aus der sozialen Realität systematisieren und intersubjektiv nachvollziehbar machen
  • Komplexitätsaufbereitung
  • Ausprägungen
  • Transformation von empirischen in numerische Relative

Question 20

Question
Welche Verbindungen der Hypothesen und Variablen stimmen? (2)
Answer
  • Eine Hypothese = die Behauptung eines vermuteten (postulierten) Zusammenhangs zwischen mindestens zwei Variablen (bzw. Phänomenen oder Merkmalen).
  • Eine Variable = die Behauptung eines vermuteten (postulierten) Zusammenhangs zwischen mindestens zwei Variablen (bzw. Phänomenen oder Merkmalen).
  • Eine Variable = ein Name für die Summe der Merkmalsausprägungen, die Objekten (Untersuchungseinheiten oder Merkmalsträgern) zugeschrieben werden.
  • Eine Hypothese = ein Name für die Summe der Merkmalsausprägungen, die Objekten (Untersuchungseinheiten oder Merkmalsträgern) zugeschrieben werden.

Question 21

Question
Was sind korrekte Beispiel für Variable und Merkmalsträger? (2)
Answer
  • Anteil an Migraten --> Schulklassen
  • Fertilitätsrate --> Bundesländer
  • Staaten --> Regierungsformen
  • Textelemente --> Valenz eines Wortes

Question 22

Question
Was bestimmt das Prinzip der Kausalität oder der kausalen Inferenz? (2)
Answer
  • Variablen nach der Position in der Forschungsfrage
  • Wenn-desto-Hypothesen
  • Je-dann-Hypothesen
  • Unabhängige oder „verursachende“ Variablen (X)
  • Abhängige oder „bewirkte“ Variablen (Y)

Question 23

Question
Warum kann für jeden Merkmalsträger, nicht jede Methode verwendet werden? (2)
Answer
  • Ein Zeitungsartikel kann nicht befragt werden.
  • Eine Person kann keiner Inhaltsanalyse unterzogen werden.
  • Ein Experte kann nicht an einer Gruppendiskussion teilnehmen.
  • Ein Instagram-Post kann nicht analysiert werden.

Question 24

Question
Welche Eigenschaften treffen auf Operationalisierung zu? (2)
Answer
  • Beispiele für Konstrukte: Intelligenz, politisches Interesse, politisches Wissen, Medienvertrauen
  • Messbar machen von empirischen Konstrukten
  • Bei Gruppendiskussionen: Übersetzung des Konstrukts, das uns interessiert, in Fragebogenfragen
  • Bei Inhaltsanalyse: Übersetzung des Konstrukts, das uns interessiert, in Kategorien im Codebuch

Question 25

Question
Welche Eigenschaften treffen auf das "messbar machen mit Skalen" zu? (2)
Answer
  • Unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Messniveaus und mathematischen Eigenschaften.
  • Skalenniveaus: nominal, ordinal, kadonal
  • Entstehen durch Überführung von empirischem Relativ ins nummerische Relativ.
  • Jede Skala kann für jede Art der Forschung verwendet werden.

Question 26

Question
Welche Eigenschaften treffen auf eine Nominalskala zu? (2)
Answer
  • Die Ausprägungen schließen sich logisch gegenseitig aus.
  • Dichotom/binär: mehr als 2 Ausprägungen
  • Polytom: 2 Ausprägungen
  • Bsp.: Geschlecht, Religionszugehörigkeit, Parteiwahl, Lieblingssender.

Question 27

Question
Welche Eigenschaften treffen auf die Ordinalskala zu? (2)
Answer
  • Nicht nur gleich/ungleich, sondern auch größer/kleiner.
  • Abstände zwischen den Ausprägungen ist gleich groß
  • Bsp.: Schulnoten, Zufriedenheit (sehr zufrieden, eher zufrieden, eher wenig zufrieden,….)
  • Messwerte lassen sich in keine sachlogische Rangfolge bringen

Question 28

Question
Welche Eigenschaften treffen auf metrische Skalen zu? (3)
Answer
  • Ausprägungen haben keine Rangfolge.
  • Ausprägungen können jeden beliebigen Zahlenwert annehmen.
  • Abstände zwischen den Messpunkten sind nicht gleich groß.
  • Diskret (ganze Zahlen) vs. stetig (Kontinuum)
  • Diskret z.B. Verkaufte Zeitungen, Abonnenten Stetig z.B. Länge, Zeit, Temperatur, Gewicht

Question 29

Question
Welche Verbindungen von metrischen Skalen stimmen? (2)
Answer
  • Intervallskala: kein absoluter Nullpunkt z.B.: Jahreszahl, IQ
  • Verhältnisskala/Ratioskala: absoluter Nullpunkt z.B.: Fernsehdauer in min, Alter, Länge
  • Intervallskala: Fernsehdauer in min, Alter, Länge
  • Verhältnisskala/Ratioskala: kein absoluter Nullpunkt z.B.: Jahreszahl, IQ

Question 30

Question
Was sind Eigenschaften von quasi-metrischen Skalen? (2)
Answer
  • Ordinale Skalen werden wie nominale behandelt --> Quasi-metrisch
  • Ziel: Statistische Verfahren anzuwenden, die erst für metrische Merkmale erlaubt sind
  • Äquidistanz der Ausprägungen wird unterstellt
  • häufig in Naturwissenschaften

Question 31

Question
Welches Skalenniveau hat einen Nullpunkt? (1)
Answer
  • Nominalskala
  • Ordinalskala
  • Intervallskala
  • Ratioskala

Question 32

Question
Welche Skalen haben Abstände? (2)
Answer
  • Nominalskala
  • Ordinalskala
  • Intervalskala
  • Ratioskala

Question 33

Question
Welche Skalen haben Ränge? (3)
Answer
  • Nominalskala
  • Ordinalskala
  • Intervalskala
  • Ratioskala

Question 34

Question
Je niedriger das Skalenniveau, desto differenzierter die Messung.
Answer
  • True
  • False

Question 35

Question
Das gemessene Phänomen, bestimmt das Skalenniveau.
Answer
  • True
  • False

Question 36

Question
Welche Eigenschaften treffen auf "Skaleniveau und Forschungsinteresse" zu? (2)
Answer
  • Forschungsinteresse wird angemessen an Frage und Beantwortbarkeit
  • Merkmalsträger: nicht zu simple, nicht zu komplex
  • Zeitliche und finanzielle Restriktionen
  • Intervall Skala ist immer passend

Question 37

Question
Was sind die Eigenschaften von Indizes? (2)
Answer
  • Manchmal benötigt Untersuchung eines Phänomens nicht eine, sondern viele Messungen.
  • In der Regel benötigt die Untersuchung eines Phänomens nur eine Messung
  • Entwicklung vieler Indikatoren, die Konstrukt beschreiben --> Messung --> danach Reduktion zu Zahlenwert (= Index)
  • Reduktion zu Zahlenwert (= Index) --> danach Entwicklung vieler Indikatoren, die Konstrukt beschreiben

Question 38

Question
Wieso werden Indizes impliziert? (3)
Answer
  • ist selbst aber kein neues Merkmal
  • Reduziert den Merkmalsraum
  • Muss Merkmalsraum vollständig u. eindimensional abbilden
  • Hat das Niveau einer Ratioskala
  • Messungen der Indikatoren sollten dasselbe Messniveau haben

Question 39

Question
Indizes liefern vollständige und realitätsnahe Darstellungen. Daher kann man auch ausschließlich mit Indizes arbeiten.
Answer
  • True
  • False

Question 40

Question
Welche Eigenschaften treffen auf das Skalierungsverfahren der Thrustone-Skala zu? (2)
Answer
  • besteht aus einem Item, für eine genauere Beobachtung eines bestimmten Systems
  • Deren Werte, mit bestimmten Punktwerten gewichtet, zu Gesamtwert (Index) zusammengefasst werden
  • Bsp: Tests in Magazinen „Wie gesund ist Ihr Lifestyle?“
  • Bsp: Test in Magazinen "Wie oft treiben Sie Sport?"

Question 41

Question
Welche einfachen Formen der additiven Indexbildung gibt es? (3)
Answer
  • Ungewichtet: (Indikator1 + Indikator2 + ... + Indikatorn)/n
  • Beispiel: Quasi-Metrische Skalen
  • Beispiel: Likert-Skala
  • Gewichtet: (a*Indikator1 + b*Indikator2 + ... + k*Indikatorn)/(a+b+...+k)
  • Teilindex: (Indikator1 + Indikator2 + ... + Indikatorn)/n
  • Vollindex: (a*Indikator1 + b*Indikator2 + ... + k*Indikatorn)/(a+b+...+k)

Question 42

Question
Welche Eigenschaften treffen auf die Likert-Skala zu? (2)
Answer
  • Besteht aus mehreren (oftmals fünfstufigen) Items, die zu einem Index durch Addition zusammengefasst werden.
  • hat einen Nullpunkt
  • Thrustone-Skala ist aussagekräftiger als Likert-Skala, weil Items intervallskaliert
  • oft in den Sozialwissenschaften
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