Quantitative Sozialforschung

Karteikarten und Zusammenfassungen für Quantitative Sozialforschung an der Universität zu Köln

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Beispielhafte Karteikarten für Quantitative Sozialforschung an der Universität zu Köln auf StudySmarter:

Identifikation unterschiedlicher Effekte

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Kohortendesign

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Erhebungsdesign --> Wie erhalte ich auf die gewünschte Datenstruktur

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Ereignisdaten

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Längsschnittdaten II (Paneldaten)

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Trenddaten (Zeitreihen)

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Querschnittserhebung

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Datenstrukturen; Zeitbezug

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Datenstruktur; Merkmalsebene

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Phasen einer empirischen Untersuchung

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Validität einer Messung

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Reliabilität einer Messung

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Quantitative Sozialforschung

Identifikation unterschiedlicher Effekte
→ Kohorteneffekte:
– Generationeneffekte, steigende Scheidungsquote in aufeinanderfolgenden Kohorten
→ Lebenszykluseffekte:
– Effekte der Ehedauer, zunächst steigend dann fallend
– individuelle Veränderung im Verlauf der Zeit
→ Periodeneffekte:
– Historisch einmalige Ereignisse, Gesetzesreformen, etc.
– identisch für alle Kohorten und Individuen

Quantitative Sozialforschung

Kohortendesign
→ Einmalige oder mehrmalige Erhebung der Merkmale in einer Stichprobe von N Beobachtungseinheiten einer Kohorte
→ Kohorte: eine Gruppe von Personen (oder anderen Untersuchungseinheiten) die ein gemeinsames Ereignis zum gleichen Zeitpunkt hatten (z.B. Geburt)
– Ex-ante-Kohortendesign: Stichprobenauswahl über Kohortenkriterium
– Ex-post-Kohortendesign: nachträgliche Kohortenbildung aus Querschnitt/Paneldesign
→ Beispiele für ex-ante Kohortenstudien:
– „Lebensverlaufsstudie“ des MPI Berlin (GLHS; wiederholte Querschnittserhebung ausgewählter Geburtskohorten, retrospektive Erhebung biographischer Informationen)
– „Beziehungs- und Familienpanel“ (pairfam; jährliche Panelbefragung seit 2008)

Quantitative Sozialforschung

Erhebungsdesign --> Wie erhalte ich auf die gewünschte Datenstruktur
→ Querschnittdaten:
– Einmalige Erhebung der abhängigen und unabhängigen Variablen einer Untersuchung an einer Stichprobe von N Beobachtungseinheiten
(Querschnittdesign)
→ Trenddaten:
– Mehrmalige Erhebung der Merkmale an mehreren unabhängigen Stichproben von jeweils N Beobachtungseinheiten
(Trend- bzw. Zeitreihendesign)
ODER: Datenfusion aus mehreren unabhängigen Erhebungen
(jeweils Querschnittdesign)
→ Paneldaten:
– Wiederholte Erhebung der Beobachtungsgrößen an einer Stichprobe von N Beobachtungseinheiten
(Paneldesign)
→ Ereignisdaten:
– Paneldesign, kombiniert mit Retrospektivbefragung
ODER: Einmalige Retrospektivbefragung
(Querschnittdesign)

Quantitative Sozialforschung

Ereignisdaten
– mehrere Zeitpunkte
– gleiche Stichproben
– hoher Informationsgehalt
– Aussagen über individuelle Trends/Veränderungen

Quantitative Sozialforschung

Längsschnittdaten II (Paneldaten)
→ Bei einem Paneldesign werden die
– gleichen Variablen
– zu unterschiedlichen Zeitpunkten
– bei den gleichen Untersuchungseinheiten (z.B. Personen) aus einer Stichprobe erhoben.
→ Dies erlaubt es Veränderungen auf der Individualebene zu verfolgen (und ggf. dynamisch zu erklären)
→ Aber: Ein Panel ist sehr teuer und schwer zu realisieren
→ Weitere Probleme: Konstanz der Messinstrumente und Paneleffekte sowie Panelmortalität (Ausfälle)

Quantitative Sozialforschung

Trenddaten (Zeitreihen)
→ Bei einem Trenddesign (einer Folge von Querschnittserhebungen) werden die
– gleichen Variablen
– zu mehreren unterschiedlichen Zeitpunkten
– in unterschiedlichen Stichproben (aus der gleichen Grundgesamtheit) erhoben.
→ Durch solche Zeitreihen können Veränderungen auf der Makroebene (Aggregatebene) beschrieben werden.
→ Beispiel: Wiederholte Erhebung der gleichen Fragen

Quantitative Sozialforschung

Querschnittserhebung
→ In Querschnittserhebungen werden bei einer Stichprobe Informationen erhoben, die sich auf einen bestimmten Zeitpunkt oder einen kurzen Zeitraum beziehen
→ Die ermittelten Zusammenhänge lassen sich streng genommen nicht kausal interpretieren, denn ein zentrales Kriterium für Kausalität ist die zeitliche Anordnung von Ursache und Wirkung
→ Allerdings können bestimmte Daten (z.B. objektive Daten des Lebenslaufes) auch retrospektiv erhoben werden. Das gilt nicht für Einstellungen etc

Quantitative Sozialforschung

Datenstrukturen; Zeitbezug
1. Querschnittdaten
(zur Beschreibung eines Zustandes zu einem Zeitpunkt)
Wie viele Arbeitslose gibt es? Welche Gruppen sind am stärksten von Armut betroffen? […]
2. Längsschnittdaten
(zur Analyse von Veränderungen)
Wie verändert sich die Arbeitslosenquote über die Zeit? Wie verändert sich die Armut im Lebenslauf? […]

Quantitative Sozialforschung

Datenstruktur; Merkmalsebene
1. Individualdaten (Mikrodaten): Merkmale einzelner „Untersuchungseinheiten“ werden erhoben Untersuchungseinheiten sind z.B. Personen, Gruppen (Schulklassen, Firmen, Abteilungen, etc.)
2. Aggregatdaten (Makrodaten): Merkmale von einzelnen Untersuchungseinheiten werden zusammengefasst (aggregiert) erhoben
→ Beispiel Arbeitslosigkeit:
Kann ein Individuum betreffen und für einzelne Personen Konsequenzen haben Die aggregierte Arbeitslosigkeit einzelner (z.B. Arbeitslosenquote) kann gesellschaftliche Konsequenzen haben & individuelle Entscheidungen beeinflussen

Quantitative Sozialforschung

Phasen einer empirischen Untersuchung
I. Formulierung des Forschungsproblems – Deskriptive Fragestellung oder Hypothesentest – Auftragsforschung oder „akademisches“ Problem
II. Planung und Vorbereitung der Erhebung
– (Primär- vs. Sekundärdatenanalyse)
II.1 Konstruktion des Erhebungsinstruments (Fragebogen)
II.2 Festlegung der Untersuchungsform: Welche Art von Daten?
II.3 Stichprobenverfahren
II.4 Pretest des Erhebungsinstruments
III. Datenerhebung
IV. Datenauswertung
V. Berichterstattung

Quantitative Sozialforschung

Validität einer Messung
„Die Frage nach Validität (also Gültigkeit) einer Messung bezieht sich darauf, ob tatsächlich diejenige Eigenschaft gemessen wurde, die gemessen werden sollte. […]
→ Interne Validität: beschreibt,
– inwieweit Störvariablen ausgeblendet / kontrolliert werden können
– Mögliche Probleme: Zwischenzeitliches Geschehen, Reifungsprozesse der Versuchspersonen im Zeitverlauf bei verteilten Erhebungen, Verzerrte Ausfälle
→ Externe Validität: beschreibt,
– inwiefern die gefundenen Zusammenhänge generalisierbar sind
– Mögliche Probleme: Reaktive Effekte der Art der Erhebung (z.B. Experiment), Reaktivität oder reaktive Effekte des Messens (z.B. Interview)

Formale Validität → Reliabilität → Inhaltliche Validität

Quantitative Sozialforschung

Reliabilität einer Messung
„Ein Messinstrument ist in dem Ausmaß reliabel, wie wiederholte Messungen an den gleichen Objekten zu den selben Messergebnissen führen. Wird eine Person wiederholt nach ihrem Einkommen gefragt und sie gibt jedes Mal die gleiche Antwort, so ist die Einkommensfrage reliabel [sofern sich ihr Einkommen tatsächlich nicht verändert hat]

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