Forschungsmethoden an der University of Zürich

Karteikarten und Zusammenfassungen für Forschungsmethoden an der University of Zürich

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11. Testnormierung - 3

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16. Repräsentativität von Stichproben - 2

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22. Repräsentativität von Stichproben (Döring & Bortz, 2016) - 

Merkmalsadäquanz / Repräsentativität vs. weniger günstig in Hinblick auf Repräsentativität - 3

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29. Klumpenstichprobe / Cluster Sample (Döring & Bortz, 2016; Gravetter & Forzano, 2018) - 5

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19. Repräsentativität von Stichproben (Döring & Bortz, 2016) - Abdeckungsfehler - 3

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21. Repräsentativität von Stichproben (Döring & Bortz, 2016) - Muss eine Stichprobe immer repräsentativ sein?

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23. Einfache Zufallsstichprobe („simple random sample“)
(Döring & Bortz, 2016; Gravetter & Forzano, 2018) - 4

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27. Geschichtete Stichprobe (stratifizierte Stichprobe, stratified sample) (Döring & Bortz, 2016; Gravetter & Forzano, 2018) - 2

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28. Sonderfall der geschichteten Stichprobe: proportional geschichtete Stichprobe (Proportionate stratified random sampling) (Gravetter & Forzano, 2018) - 4

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1. Lernziele - Am Ende der Veranstaltung …

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2. Testen (Hussy et al., 2013) - Ein Begriff, viele Bedeutungen? (Lienert & Raatz, 1994)

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3. Test – Definition (Hussy et al., 2013, S. 81) - 4

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Forschungsmethoden

11. Testnormierung - 3

→ Wie gut lässt sich das Testergebnis mit den Ergebnissen anderer Menschen vergleichen? (nach Schmidt-Atzert, Amelang & Fydrich, 2012)

  • Normierung = Bezugssystem, um individuelle Testwerte im Vergleich zu einer repräsentativen Stichprobe einordnen zu können
  • Normen wichtig, wenn Individualdiagnostik
  • Nicht unbedingt nötig für Forschungszwecke
    (Schmidt-Atzert et al., 2012)

Forschungsmethoden

16. Repräsentativität von Stichproben - 2

„Die Repräsentativität gibt an, wie gut bzw. unverzerrt die Merkmalszusammensetzung in der Stichprobe die Merkmalszusammensetzung in der Population widerspiegelt.“ (Döring & Bortz, 2016, S. 298)


  • Merkmalsspezifisch-repräsentativ
  • Global-repräsentativ

Forschungsmethoden

22. Repräsentativität von Stichproben (Döring & Bortz, 2016) - 

Merkmalsadäquanz / Repräsentativität vs. weniger günstig in Hinblick auf Repräsentativität - 3

Forderung nach Merkmalsadäquanz / Repräsentativität durch Zufallsstichproben (probabilistische Stichproben):

  • einfache Zufallsstichprobe (Grundgesamtheit muss bekannt sein)
  • geschichtete Zufallsstichprobe
  • Klumpenstichprobe


Weniger günstig in Hinblick auf Repräsentativität: Stichproben ohne Zufallsauswahl (nicht-probabilistische Stichproben):

  • Gelegenheitsstichprobe (z.B. Befragung am Eingang der UZH)
  • Quotenstichprobe


Auch Kombinationen aus den verschiedenen Stichprobenziehungen möglich (s. Gravetter & Forzano, 2018, S.121)

Forschungsmethoden

29. Klumpenstichprobe / Cluster Sample (Döring & Bortz, 2016; Gravetter & Forzano, 2018) - 5

  • Cluster (dtsch. Klumpen) = natürliche, schon bestehende Gruppen
  • Von allen in der Population bestehenden Clustern → zufällig gezogene Stichprobe an Clustern
  • Befragung aller Untersuchungsobjekte innerhalb der ausgewählten Cluster, auf Ebene der Cluster
    Vorteil: einfache Methode um eine grosse, relativ repräsentative Stichprobe zu ziehen; nur Liste der Cluster nötig
    Nachteil: alle in der Population enthaltenen Cluster müssen bekannt sein; Daten ggf. nicht unabhängig voneinander (Gravetter & Forzano, 2018, S.124.)

Forschungsmethoden

19. Repräsentativität von Stichproben (Döring & Bortz, 2016) - Abdeckungsfehler - 3

Stichprobengrösse alleine ist nicht ausreichend, um Repräsentativität zu gewährleisten


Probleme: Abdeckungsfehler

  • Über- / Unterabdeckung (over- and undercoverage) (über- oder unterrepräsentiert)
  • Stichprobenausfälle / Non-Response → wird über die Ausschöpfungsrate / Rücklaufquote beschrieben
  • Unsystematische versus systematische Ausfälle

Forschungsmethoden

21. Repräsentativität von Stichproben (Döring & Bortz, 2016) - Muss eine Stichprobe immer repräsentativ sein?

Kommt auf die Fragestellung an:

  • Wenn Erkenntnisziel Populationsbeschreibung, dann unbedingt repräsentativ
  • Wenn Erkenntnisziel Theoriebildung / Hypothesenprüfung, nicht notwendigerweise repräsentativ


→ Hier nicht Schätzung von Populationsparametern im Vordergrund, sondern Entwicklung oder Überprüfung von Theorien über Zusammenhänge / Kausalität; z.B. Effektgrössen als Kriterium

Forschungsmethoden

23. Einfache Zufallsstichprobe („simple random sample“)
(Döring & Bortz, 2016; Gravetter & Forzano, 2018) - 4

  • Stichprobe nach Zufallsprinzip aus Grundgesamtheit gezogen
  • Jedes Objekt / Individuum hat genau gleiche Auswahlwahrscheinlichkeit
  • Voraussetzung: jedes Untersuchungsobjekt ist erfasst und kann randomisiert ausgewählt werden


Vorteil: faire, unverzerrte Selektion

Nachteil: Repräsentativität ist nicht garantiert


Alternativen: geschichtete und Klumpen-Stichprobe

Forschungsmethoden

27. Geschichtete Stichprobe (stratifizierte Stichprobe, stratified sample) (Döring & Bortz, 2016; Gravetter & Forzano, 2018) - 2

Vorteil: Jede Schicht ist gleich gut repräsentiert; genauere Parameterschätzungen
Nachteil: keine Repräsentativität für die Zielpopulation; keine vollständig zufällige Ziehung zwischen den Schichten; Schichtungsfaktor evtl. nicht zugänglich (gleiche Anzahl pro Schicht, unabhängig vom Anteil an Grundpopulation)

Forschungsmethoden

28. Sonderfall der geschichteten Stichprobe: proportional geschichtete Stichprobe (Proportionate stratified random sampling) (Gravetter & Forzano, 2018) - 4

  • Population wird auf Basis bestimmter Merkmale in Subgruppen (=„Schichten“ / „Strata“) unterteilt
  • Aber: von jeder Schicht zufällige Ziehung einer vorher festgelegten Anzahl Personen, so dass bestimmte Eigenschaften der Stichprobe proportional zur Grundgesamtheit
    Vorteil: Proportionen der Stichprobe repräsentiert die Grundgesamtheit
    Nachteile: aufwendig, da Proportionen bekannt sein müssen; Problem mit kleinen Schichten

Forschungsmethoden

1. Lernziele - Am Ende der Veranstaltung …

  • … sind Ihnen verschiedene Arten von Ratingskalen sowie Probleme und Urteilsfehler beim Einsatz von Ratingskalen vertraut. Weiterhin können Sie Vor- und Nachteile verschiedener Ratingskalen aufzeigen und Beispiele geben.
  • … wissen Sie, was unter Testen verstanden wird und welche verschiedenen Testarten es gibt.
  • … können Sie verschiedene mögliche Verfälschungen bei Tests und mögliche Gegenmassnahmen erklären.
  • … wissen Sie, was, eine Zielpopulation, eine zugängliche Population und eine Stichprobe ist.
  • … können Sie mögliche Fehler bei der Ziehung repräsentativer Stichproben benennen und Beispiele dafür generieren.
  • … können Sie verschiedene Formen der Stichprobenziehung definieren, voneinander abgrenzen und die jeweiligen Vor- und Nachteile benennen.

Forschungsmethoden

2. Testen (Hussy et al., 2013) - Ein Begriff, viele Bedeutungen? (Lienert & Raatz, 1994)

Test =

  • «… Verfahren zur möglichst genauen quantitativen Erfassung einer Merkmalsausprägungen bei Individuen…» (Hussy et al., 2013, S. 81)
  • Vorgang der Durchführung einer Untersuchung
  • Gesamtheit der zur Durchführung notwendigen Requisiten
  • Jede Untersuchung, sofern sie Stichprobencharakter hat
  • Mathematisch-statistische Prüfverfahren
    → Hier: erste Bedeutung

Forschungsmethoden

3. Test – Definition (Hussy et al., 2013, S. 81) - 4

  • wissenschaftliches Routineverfahren zur Untersuchung eines oder mehrerer empirisch unterscheidbarer (Persönlichkeits-)Merkmale
  • Ziel: möglichst genaue quantitative Aussage über den relativen Grad der individuellen Merkmalsausprägung
  • besteht i.d.R. aus mehreren Aufgaben/Fragen, die je nach Fähigkeit/Eigenschaft unterschiedlich beantwortet werden
  • standardisierte Verhaltensstichprobe

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