Wissenschaftliche Methodik

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Darstellung von Modellen:

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Methoden Clusteranalyse: Jaccard Koeffizient:

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Varianz

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Qualitative Forschung:

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Hierarchisches Clustern

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Quantitative Forschung:

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Forschungsprozess

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Manifeste -Latente Variablen

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Induktionsproblematik

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Abduktion

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Logistische Regression:

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Methoden Clusteranalyse:

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Wissenschaftliche Methodik

Darstellung von Modellen:
Graphisch, Verbal, in wissenschaft
oft mathematisch –statistische
Modelle (lassen sich gut statistisch überprüfen + ermöglichen Prognosen, statistische Modelle sind
mathematische Modelle die mit Hilfe von Daten gewonnen werden)

Wissenschaftliche Methodik

Methoden Clusteranalyse: Jaccard Koeffizient:
Ähnlichkeit bestimmt, indem Anzahl gemeinsamer Elemente durch
Größe der Vereinigungsmenge geteilt wird, benutzt wenn keine numerischen Werte sondern
nur sagen kann
ob Arikel gekauft wurde

Wissenschaftliche Methodik

Varianz
hohe Varianz = geringe Reliabilität

Wissenschaftliche Methodik

Qualitative Forschung:
Verbalisierung Erfahrungswirklichkeit

Wirklichkeitsinterpretationen durch spezifische soziale Handlungsweisen geprägt +
strukturieren gleichzeitig soziales Handeln der Einzelperson vor

Untersuchungsgegenstand soll möglichst in natürlichem Umfeld detailliert, ganzheitlich +
umfassen erfasst werden

Wissenschaftliche Methodik

Hierarchisches Clustern
Distanzbasiertes Clusterverfahren, angewendet wenn Ergebnis abgestufte Cluster-Struktur haben soll

Divisiv = trennendes hierarchisches Verhalten: alle Objekte zu Cluster und dann Aufteilen (Top Down)

Agglomerativ= Jedes Objekt einzeln betrachten + zusammenfassen (Bottom UP)

Wissenschaftliche Methodik

Quantitative Forschung:
Messung und numerische Beschreibung der Wirklichkeit
-Allgemeingültige Gesetze für Grundgesamtheit
-Ausschnitt der beobachteten sozialen Vielfalt auf Skalen abgebildet + mit Häufigkeiten/Mittelwerten, Wahrscheinlichekiten des Auftretens von Merkmalsausprägungen operiert

Wissenschaftliche Methodik

Forschungsprozess
Planung: Formulierung Forschungsfrage: Forschungsidee, Infosammlung, Forschungsfrage + Hypothesen

-Datenerhebung Primär/Sekundärerhebung,
Operationalisierung,
Versuchsplanung und durchführung, Datenerhebung, Datenbeschaffung.

-Datenaufbereitung und Datenanalyse: Fehlende Werte, Ausreißer,Explorative Datenanalyse, Inferenzstatistik,
Modellierung.

-Interpretation: Was sagt das Ergebnis aus? Schlussfolgerung, Mitteilung der
Ergebnisse.

Wissenschaftliche Methodik

Manifeste -Latente Variablen
Manifeste Variablen: direkt messbar ( Größe)
-Latente Variablen/Konstrukte: nicht direkt messbar, erst operationalisiert (Intelligenz)

Wissenschaftliche Methodik

Induktionsproblematik
man kann nicht von Einzelbeobachtungen sicher auf allgemeines Gesetz
schließen

Wissenschaftliche Methodik

Abduktion
Verknüpfung Einzelbeobachtung und erkennen von Regeln , Schwäche: sehr fehleranfällig

Wissenschaftliche Methodik

Logistische Regression:
Werte der Funktion als Wahrscheinlichkeit interoretiert, dass abhängige Variable y den Wert
1 annimmt ( gegeben die unabhä
ngige Variaben xk), da Werte der abhängigen Variablen y
vorhergesagt werden, sondern Eintrittswahrscheinlichkeit von y

Wert nahe 0 Eintreten von y( y=1) sehr unwahrscheinlich, nahe 1 Eintreten y sehr
wahrscheinlich, negativ = Abnahme der Wahrscheinlichkeit
•Schätzeß anhand der Daten:
.
•ß1 > 0: Wahrscheinlichkeit p(y= 1) steigt mit x.
•ß1 < 0: Wahrscheinlichkeit p(y= 1) fällt mit x. Befehl: glm(formula = sex ~ total_bill, family = binomial("logit"), data = tips Betrachte: Coefficients + Estimate+Variable Da ^ß1 = 0.04 > 0 steigt die Wahrscheinlichkeit, dass ein
Mann zahlt, mit zunehmender Rechnungshöhe

Wissenschaftliche Methodik

Methoden Clusteranalyse:
Partitionierend: Beobachtungen zu k Clustern zusammenfasse, Ähnlichkei/Unählichkeit über
Distanzmaße bestimmen

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