Quantitative Methoden an der Universität Düsseldorf

Karteikarten und Zusammenfassungen für Quantitative Methoden an der Universität Düsseldorf

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Kollektivhypothesen

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Kontexthypothesen

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Problem bei Operationalisierung (1+3)

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Was ist eine Messung?

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Skalenniveaus (Definition)

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Varianzkontrolle

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Merkmale eines Experiments

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Was ist Manipulation?

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Probleme experimenteller Designs? 6

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Probleme von Quasiexperimenten 4

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vorteile Ex-Post-Facto Designs

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Typen von Ex-Post-Facto Designs

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Beispielhafte Karteikarten für Quantitative Methoden an der Universität Düsseldorf auf StudySmarter:

Quantitative Methoden

Kollektivhypothesen
machen Ausagen über Gesellschaftsmerkmale

Quantitative Methoden

Kontexthypothesen
setzen Gesellschafts- und Personenmerkmale in Bezug

Quantitative Methoden

Problem bei Operationalisierung (1+3)
Vermengung von empirischer Realität, theoretischem Konzept und Indikatoren
  • von Ergebnissen können nicht automatisch Rückschlüsse auf theoretisches Konzept gezogen werden
  • sozialwissenschaftliche Konzepte ungleich reale Phänomene
  • Theorien sind Modelle und somit Vereinfachungen

Quantitative Methoden

Was ist eine Messung?
Zuordnung von Zahlen zu Objekten, Beziehungen der Messwerte entsprechen denen der Objekte

Quantitative Methoden

Skalenniveaus (Definition)

Skalen sind homomorphe Abbildungen eines empirischen Relativs durch ein numerisches Relativ.

Quantitative Methoden

Varianzkontrolle

Ohne Varianz der relevanten Variablen können keine Zusammenhänge geprüft werden 


Varianzkontrolle der unabhängigen Variable kann vor (experimentelles (und quasiexperimentelles) Design) oder nach (Ex-post-facto Design) der Erhebung erfolgen

Quantitative Methoden

Merkmale eines Experiments

mind. zwei Versuchsgruppen •


zufällige Verteilung auf Gruppen (Randomisierung )


kontrollierte Variation der unabhängigen Variable ( Manipulation )

Quantitative Methoden

Was ist Manipulation?

Um herauszufinden, ob die unabhängige Variable X (z.B. medizinische Behandlung) einen Einfluss auf die abhängige Variable Y (z.B. Genesung) hat, werden die Ausprägungen der X-Variable auf

die Experimentalgruppen verteilt ( Bsp.: Behandlung A, Behandlung B, keine Behandlung)



Wenn mehr als eine Einflussvariable untersucht werden soll, kommen faktorielle Designs zur Anwendung. •


Die Anzahl der Experimentalgruppen ergibt sich dann nach folgendem Schema : m1 x m2 x m3 x ...mi, •


wobei i die Anzahl der Einflussvariablen und m die Anzahl der jeweiligen Ausprägungen bezeichnet.

Quantitative Methoden

Probleme experimenteller Designs? 6

externe Validität? (insb. bei Laborexperimenten) •


interne Validität? (insb. bei natürlichen Feldexperimenten) •


Reaktivität (insb. bei Laborexperimenten) •


forschungsethische Bedenken (insb. bei natürlichen Feldexperimenten) •


hoher Aufwand bei komplexen Zusammenhängen •


ungeeignet wenn Randomisierung nicht möglich

Quantitative Methoden

Probleme von Quasiexperimenten 4

keine garantierte Drittvariablenkontrolle 


Nichtvergleichbarkeit der Gruppe (Selbstselektion) •


systematischer Ausfall von Probanden (unterschiedliche Abbruchquote) •


Regression zur Mitte (Extremwerte bessern sich „von allein“)

Quantitative Methoden

vorteile Ex-Post-Facto Designs

geringer finanzieller und personeller Aufwand 


hohe Fallzahlen ( Verallgemeinerung für Grundgesamtheit möglich)

Quantitative Methoden

Typen von Ex-Post-Facto Designs

A. Querschnittserhebungen 


B. Längsschnitterhebungen 

•a) Trenddesign 

•b) Paneldesign 

•c) Kohortendesign

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