Quanti 5-6

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Beispielhafte Karteikarten für Quanti 5-6 an der LMU München auf StudySmarter:

Was bezeichnet das APC-Problem (Age Period Cohort Problem)?

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Was sind Alters-, Kohorten- und Periodeneffekte?

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Welche Vorteile hat ein Paneldesign gegenüber einem Querschnittsdesign?

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Was sind Querschnitts-Surveys?

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Welche Probleme treten bei nicht-experimentellen Designs auf?

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Welche weiteren Design- und Datentypen gibt es?

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Wie werden die verschiedenen Datenstrukturen erhoben?

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Welche fünf Datenstrukturen gibt es?

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Welche drei Erhebungsdesigns gibt es?

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Welche Elemente der Datenstruktur legt das gewählte Forschungsdesign fest?

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Was sind Zeitreihenexperimente?

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Welche Beispiele für Quasi-Experimente (Design 2) gibt es?

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Beispielhafte Karteikarten für Quanti 5-6 an der LMU München auf StudySmarter:

Quanti 5-6

Was bezeichnet das APC-Problem (Age Period Cohort Problem)?

Querschnittsdaten

– Werden Menschen im Alter materialistischer?

– Nicht entscheidbar mit Querschnittsdaten

– Gefahr des Lebenszyklus-Fehlschlusses

– Vermeintlicher Alterseffekt könnte auch ein reiner Kohorteneffekt sein

Längsschnittdaten

– Ebenfalls keine Lösung für das Problem

– Mit Trend- und Paneldaten kann man zumindest zwischen Alters- und Kohorteneffekt unterscheiden, wenn man Abwesenheit von Periodeneffekten annehmen kann

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Was sind Alters-, Kohorten- und Periodeneffekte?

Alterseffekte

– Individuelle Veränderung mit der Zeit (Reifung)

– Effekt der Ehedauer auf Scheidungsrate

Kohorteneffekte

– Unterschiede zwischen Kohorten

– Steigende Scheidungsquote in aufeinanderfolgenden Kohorten

Periodeneffekte

– Historisch einmalige Ereignisse, identisch für alle Kohorten und Individuen

– Gesetzesreform 1977

Quanti 5-6

Welche Vorteile hat ein Paneldesign gegenüber einem Querschnittsdesign?

Paneldesign:

– Mehrmalige Befragung derselben Personen

– Keine Randomisierung, keine kontrollierte Stimulussetzung

– Aber: Vorher-Messung kann fehlende Randomisierung kompensieren

– So kann Selbstselektion kontrolliert werden

– Paneldaten ermöglichen sicherere Kausalschlüsse

Quanti 5-6

Was sind Querschnitts-Surveys?

– Keine Vorher-Messung, keine Randomisierung, keine kontrollierte Stimulussetzung

– Stimulus wird nicht vom Forscher gesetzt, sondern Befragte entscheiden sich für Versuchs- oder Kontrollgruppe (Selbstselektion)

– Anschließend werden sie gefragt, ob sie Stimulus ausgesetzt waren (ex-post-facto-Design)

– Gefahr von Scheinkorrelation: Störfaktoren können Kausaleffekt gefährden

– Lösung: Multivariate Statistik

Quanti 5-6

Welche Probleme treten bei nicht-experimentellen Designs auf?

– Meist sind es Survey-Designs, also Umfragen

– Fundamentales Problem: Selbstselektion

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Welche weiteren Design- und Datentypen gibt es?

Einzelfallstudie

– Untersuchung einer Untersuchungseinheit

– Detaillierte Analyse möglich

– Nicht generalisierbar

Kohortenstudie

– Befragung von Geburtsjahrgängen

– Design ex-ante oder ex-post

– Individualdaten und Aggregatdaten (Mikro, Makro)

Netzwerkdaten

Relationale Daten

Sekundärdaten

– Verwendung bereits erhobener Daten

– Kosten- und zeitsparend

Quanti 5-6

Wie werden die verschiedenen Datenstrukturen erhoben?

Querschnittsdaten

Einmalige Erhebung in Stichprobe (Querschnittsdesign)

Trenddaten

Merhmalige Erhebung in mehreren Stichproben (Trenddesign)

Paneldaten

– Mehrmalige Erhebung in Stichprobe (Prospektives Paneldesign) oder einnmalige Retrospektivbefragung (Retrospektivdesign)

Ereignisdaten

Paneldesign kombiniert mit Retrospektivbefragung oder einmalige Retrospektivbefragung (Retrospektivdesign)

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Welche fünf Datenstrukturen gibt es?

Querschnittsdaten: Information über Zustand zu einem Zeitpunkt (statisch)

Trenddaten: Information zu mehreren Zeitpunkten bei verschiedenen Personen, Veränderung der Kollektivmerkmale

Paneldaten: Information zu mehreren Zeitpunkten bei denselben Personen, Veränderung der Individualmerkmale

Ereignisdaten: Vollständiger Verlauf einer Variable ohne Lücken, Zeitintervall bis Ereigniseintritt

Längsschnittdaten: Panel- und Ereignisdaten

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Welche drei Erhebungsdesigns gibt es?

– Querschnittsdesign, Trenddesign, Paneldesign

Querschnittsdesign

– Einmalige Erhebung

– Kleinster Aufwand

– Aber viele Probleme

Trenddesign

– Mehrmalige Erhebung mit gleichen Variablen und unterschiedlichen Stichproben

– Ideal für Untersuchung sozialen Wandels

– Falls Wandel beobachtet wird, ist aber unklar: Veränderung der Zusammensetzung der Bevölkerung oder Veränderung der Einstellung einzelner Gruppen

– Veränderungen der Zusammensetzung können möglichen Einstellungswandel überdecken

Paneldesign

– Mehrmalige Erhebung mit gleichen Variablen und identischer Stichprobe

– Aufwendig, teuer und langsam

– Auch hier Untersuchung sozialen Wandels möglich, aber: Stichprobe veraltet, Panelmortalität (attrition), Paneleffekte (conditioning)

– Aber ideal für Untersuchung individueller Veränderungsprozesse

– Somit besser geeignet für Kausalanalysen

Quanti 5-6

Welche Elemente der Datenstruktur legt das gewählte Forschungsdesign fest?

Untersuchungseinheit: Mikro, Meso, Makro

Experiment/kein Experiment: Varianzanalyse ex-ante oder ex-post

Ort: Labor oder Feld

Erhebungsdesign: Einmalige oder mehrfache Messung, Zustand oder Veränderung

Erhebungsmethode: Einstellungen oder beobachtbares Verhalten

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Was sind Zeitreihenexperimente?

– Lange und kurze Zeitreihen

Lange Zeitreihen

– Design: OOOXOOO

– Trend schätzbar (Vorher-Nachher-Trend)

– Erlaubt bessere Identifikation von Kausaleffekten: Trendbruch als Kausaleffekt interpretierbar

– Allerdings kann zwischenzeitliches Geschehen das Ergebnis immer noch verzerren

– Kontrollzeitreihe würde helfen

Kurze Zeitreihen

– Design: OXO

– In Sozialforschung selten

– Grund: Reifung und zwischenzeitliches Geschehen

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Welche Beispiele für Quasi-Experimente (Design 2) gibt es?

Westfernsehen in der DDR (Kern, Hainmüller)

– Empfang im Elbtal „Tal der Ahnungslosen“ nicht möglich

– Zahl der Ausreiseanträge hier am höchsten

– Westfernsehen also = Stabilisierung der DDR

– Allerdings nur, wenn keine Drittvariablen

John-Wayne-Studie (The Conquerer)

– 11 Atomtests in Wüste

– 61% des Filmteams erkrankten an Krebs

– Normalbevölkerung nur 20%

– Aber: Kontrollgruppe nicht vergleichbar (Alter usw)

– Drittvariablen müssten kontrolliert werden

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