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Einführung in die Forschungslogik, Prüfungsfragen, Grundzüge empirische…

- - - - Eine intersubjektiv
        überprüfbare Erfahrbarkeit (und damit eine objektive Erkenntnis) der Welt ist prinzipiell möglich. Deshalb sind auch Aussagen über die
        Realität möglich.
    - - Auffassung, wonach
        die Wirklichkeit subjektiv konstruiert („erfunden“) und nicht objektiv „entdeckt“ wird. Die Welt „draussen“ ist immer nur über
        Beobachtung zugänglich. Beobachtungen tragen jedoch immer schon eine Interpretation in sich. Damit sind Induktion (Schluss vom
        Besonderen auf das Allgemeine) und Falsifikation strenggenommen nicht möglich.
- - - - überprüfbar (d.h. reproduzierbar)
      - kritisierbar
      - und in ihrer Gültigkeit / Verallgemeinerungsfähigkeit abschätzbar sind
  - - - Methoden der Datenerhebung (z.B. Befragung oder Beobachtung)
      - Methoden der Datenauswertung (Statistische Verfahren wie
        Regression, etc.)
- - - - Bezug auf konkrete
        Einzelfälle und –situationen (allenfalls: pauschale
        Verallgemeinerungen)
      - Geleitet durch
        Alltagstheorien/ „common sense".
      - Individuelles (d.h.
        unvermitteltes), wenig präzises Wissen und gering
        präzisierte Theorie
    - - Verallgemeinerung, d.h.
        Generalisierung vieler einzelner Beobachtungen („Induktion“)
      - Systematisch-methodisches
        Vorgehen
      - Intersubjektivität und Transparenz
      - Hohe Präzision bei Konzepten und
        Theorie.
      - Replizierbarkeit, prinzipielle
        Möglichkeit der Falsifikation
      - Keine präskriptive Aussagen
- - - - Wissenschaft als Falsifikationsprogramm: Allgemeine empirische
        Sätze oder Theorien können demnach nicht verifiziert (vgl. Positivismus), sondern nur falsifiziert werden.
      - Ausgangslage: Ein logischer Nachweis des Induktionsprinzips ist nicht
        möglich (vgl. David Hume).
  - - - Es dürfen nur Konzepte oder Begriffe verwendet werden, die auch
        einen Bezug zur Realität bzw. Empirie aufweisen.
      - Die Aussagen müssen so formuliert sein, dass sie prinzipiell
        widerlegbar sind. Nominaldefinitionen (oder: analytisch wahre Sätze) sind demnach keine empirischen Aussagen i.S. des Kritischen
        Rationalismus.
      - Es sind keine Existenzaussagen zugelassen, da sie prinzipiell
        unwiderlegbar sind. Beispiel: „Es gibt schwarze Schwäne“.
      - Eine der Prinzipien des kritischen Rationalismus lautet, dass Existenzaussagen in den empirischen Sozialwissenschaften nicht zugelassen sind. Warum sind solche Aussagen (es gibt schwarze Schwäne) nicht zugelassen?
        
        Weil solche Aussagen empirisch niemals endgültig falsifiziert werden können
    - - siehe Abbildung
  - - - Keine Erfahrung ist theorieunabhängig
      - Messtheorie ist ebenso unsicher wie Kerntheorie: (z.B. „falsche“
        Wahrnehmung eines schwarzen Schwans. Vielleicht war es eine Gans).
- - - - Volkszählungen in der
        Antike zum Zwecke der Steuererhebung
      - William Petty’s Political
        Anatomy of Ireland (1672) zum Zwecke der
        Kolonisierung Irlands durch England
  - - - Graunt (bevölkerungswissenschaftlicher Zweig) und William Petty
        (ökonomischer Zweig).
      - Sekundäranalysen (Sterbetafeln) auf der Basis von Geburts- und
        Sterberegistern (bills of mortality).
      - Stichprobenziehung: Schätzung der Bevölkerungszahl Londons
        aufgrund einer Stichprobe.
    - - Sekundäranalyse = Die Analyse bereits bestehender (Primär-)Daten
      - Stichprobe = Eine (häufig systematisch ausgewählte) Teilmenge einer
        Grundgesamtheit.
  - - - z.B. Engels: Die Lage der arbeitenden Klasse in England.
      - Generell: Gründung statistischer Vereinigungen
      - Messung latenter Haltungen und Einstellungen
    - - Manifeste Variablen = direkt beobachtbare Variablen (Körpergrösse,
        Gewicht, Alter, Einkommen, etc.).
      - Latente Variablen = nicht direkt beobachtbare Variablen, die sich jedoch
        in einem gewissen (Antwort-)Verhalten niederschlagen (Haltungen, Einstellungen, aber auch Intelligenz)
  - - - 1919 wurde der erste Lehrstuhl für Soziologie an der Universität Köln
        eingerichtet (Kölner Vierteljahreshefte für Sozialwissenschaften → Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie).
      - In Frankfurt wurde 1924 das „Institut für Sozialforschung“ gegründet
        („Frankfurter Schule“ (Horkheimer, Adorno, Fromm, Marcuse, Habermas))
      - The Autoritarian Personality: Eines der Hauptwerke der Frankfurter
        Schule.
  - - - Panel-Befragung = wiederholte Befragung der gleichen Personen. Nur
        mit Paneldaten lässt sich individueller Meinungswandel belegen
- - - - Deskriptive Untersuchungen
      - Oft univariate (nur eine Variable umfassend) Untersuchungen
      - Ziel ist die Schätzung der Verteilung einer Variablen (Geburtenrate,
        Wähleranteile, etc.).
      - Ziel generell: Diagnose („wie viele Menschen leben unter der
        Armutsgrenze?“) und nicht Ursachenforschung („Wovon ist Armut abhängig?").
    - - Hypothesenprüfende Untersuchungen
      - Vorrangiges Ziel der Sozialwissenschaften
      - Herleitung von Hypothesen aus bestehenden Theorien (Deduktion)
        und ihre anschliessende empirische Überprüfung
    - - Explorative Untersuchungen
      - Ziel: Nachvollziehen der Bedeutung/ Sinns von sozialen
        Phänomenen: Das Verstehen von Ereignissen oder Handlungen erfolgt durch die Erfassung des Sinnzusammenhangs, in den sie
        eingebettet sind
      - Vorgehensweise: Bei geringem Vorwissen wird zunächst eine
        Auslegeordnung des Untersuchungsgegenstandes gemacht (vgl. dimensionale Analyse)
      - Methoden: Dabei kommen vorzugsweise qualitative Methoden zur
        Anwendung (z.B. Tiefeninterviews).
      - Theoriebildung: Dienen der Bildung von Hypothesen, die
        anschliessend oft in einer hypothesenüberprüfenden Studie empirisch geprüft werden.
    - - Evaluationsstudien
      - Stark anwendungsbezogene Wirkungsforschung. Ziel ist die
        Bewertung von politischen oder sozialen Massnahmen
        
        Beispiel: „Erhöht Online-Voting die Wahlbeteiligung?“
      - In der Regel liegt solchen Untersuchungen ein quasi-experimentelles
        Design (siehe Untersuchungsdesigns) zugrunde
      - Sie erhalten den Auftrag, die Wirkung des Online-Votings, das vor 5 Jahren in gewissen Gemeinden Zürichs eingeführt wurde, zu erforschen. Welches Zeil verfolgt ihre Untersuchung ganz generell gesprochen?
        
        Richtig: Die Evaluation: Sie evaluieren die Wirkung des Online-Votings
- - - - Die Operationalisierung eines theoretischen Konstrukts besteht aus der
        Angabe einer Anweisung, wie Objekten, die der theoretische Begriff bezeichnet, beobachtbare Sachverhalte zugeordnet werden können
  - - - Die typologisch-induktive Lösung: Erhebung von Messdaten und
        Bildung von latenten Gruppen (latent classes), welche anschliessend als Indikatoren dienen
      - Der kausal-analytische Ansatz: Die Indikatoren sind
        Manifestationen der latenten Variablen. Aus dem theoretischen Konzept x folgt der Indikator y. Dazu wird eine Messhypothese
        („Hilfstheorie“) formuliert.
      - Die operationalistische Lösung: Operationale Definition des
        theoretischen Konstrukts („Intelligenz ist, was der Intelligenztest misst")
  - - - Es spielt keine Rolle, welchen Indikator man aus dem entsprechenden
        Universum für den jeweiligen Begriff auswählt. Wenn dieses Prinzip nicht erfüllt ist, sind die Ergebnisse der Untersuchung von der Wahl
        spezieller Indikatoren abhängig
    - - Mehrere Indikatoren zur Messung desselben theoretischen Konstrukts.
        Vorteil: Gleicht Messfehler eher aus und ermöglicht Vergleiche
    - - Annahme eines homogenen Indikatorenuniversums: Es existiert eine
        Vielzahl von Indikatoren, die alle jeweils eine unabhängige Messung desselben Gegenstandes darstellen
- - - - Kurz: Testergebnis entspricht direkt dem wahren Ausprägungsgrad
        des untersuchten Merkmals. Aber jede Messung oder jedes Testergebnis weist zusätzlich einen Messfehler auf
      - Die KTT ist in Forschung und Praxis bis heute dominierend
    - - Kurz: Die Wahrscheinlichkeit einer Antwort auf ein einzelnes Item ist
        von Merkmalen des Items und latenten Merkmalen der Person abhängig
      - Die Schulleistungstests der international vergleichenden PISA-Studie
        (http://www.oecd.org/de/pisa) basieren z.B. auf der IRT.
  - - - Jede Messung weist Messfehler auf. Deshalb setzt sich die Messung
        für eine Person m eines Tests i (=xmi ) additiv zusammen aus „wahrem“ Wert (mi ) und einem unsystematischen Messfehler (mi ): siehe VL
    - - Zum Beispiel: willkürliches, zufällig erfolgendes falsches Ablesen der
        Zeit.
      - Weil E(mi ) = 0, gilt daher: E(xmi ) = mi
      - Messfehler streuen um den wahren Wert, wobei der Erwartungswert
        des Messfehlers null beträgt
      - Welcher der folgenden Aussagen im Zusammenhang mit der Messtheorie ist richtig?
        
        Richtig. Eine Messung, die nicht reliabel ist, kann notwendigerweise auch nicht valide sein
        
        Falsch: Bei einer operationalen Definition des theoretischen Konstrukts ist Reliabilität immer gegeben
        
        Falsch: Systematische Messfehler haben einen Erwartungswert von Null
        
        Falsch: Objektivität und Reliabilität sind hinreichende Bedingungen für Validität
    - - Die Höhe des Messfehlers ist unabhängig vom Ausprägungsgrad des
        getesteten Merkmals, d.h. wahrer Wert und Fehlerwert sind unkorreliert
    - - Die Höhe des Messfehlers zwischen zwei Messwertreihen i und j ist
        nicht korreliert
    - - Der Messfehler einer Testanwendung ist unabhängig vom wahren
        Wert einer zweiten Messung
- - - - Der Modus
  - - - Eine Multiplikation mit 0
- - - - falsch: überhaupt nicht einverstanden = -1, eher nicht einverstanden = -2, eher einverstanden = 4, sehr einverstanden = 5,
      - richtig: überhaupt nicht einverstanden = 0, eher nicht einverstanden = 3, eher einverstanden = 4, sehr einverstanden = 5,
      - richtig: überhaupt nicht einverstanden = -2, eher nicht einverstanden = -1, eher einverstanden = 1, sehr einverstanden = 2
      - richtig: überhaupt nicht einverstanden = 1, eher nicht einverstanden = 2, eher einverstanden = 3, sehr einverstanden = 4,
  - - - Regel: Nur solche Transformationen sind zulässig, die das empirische Verhältnis
        zwischen den Werten nicht verändern (d.h. die Strukturtreue zwischen empirischem und numerischen Relativ bleibt gewahrt)
      - Beispiel: Bei Geschlecht (Nominalskala) dienen die zugeordneten Zahlen lediglich als Namen oder Labels und können durch beliebige andere, allerdings ungleiche Werte ersetzt werden, weil ihre numerische Bedeutung nicht benutzt wird
    - - Welche mathematischen Operationen mit Messwerten führen auch zu empirisch sinnvollen Aussagen?
  - - - Regel: Das Kriterium für die Bedeutsamkeit einer statistischen Aussage ist, dass sich deren Gültigkeit, ihr Wahrheitswert, unter zulässigen Transformationen der Skalenwerte nicht ändert
      - Beispiel: Verhältniskennzahlen sind bei Ordinalskalen unzulässig, weil deren Werte bei einer zulässigen Transformation (z.B. Quadrieren) variieren
- - - - Beispiel: Je rechter die Position auf der latenten Variablen
        „ideologische Selbsteinstufung“, desto eher wird dem Item "Verschärfung des Ausländerrechts" zugestimmt
    - - Beispiel: Eine Person, die sich gemässigt rechts einstuft, wird einer
        moderaten Verschärfung des Ausländerrechts (Item 1) zustimmen, nicht aber einer deutlichen Verschärfung (Item 2).
  - - - Likert-Skalen: Mit Abstand am häufigsten verwendetes
        Skalierungsverfahren
      - Voraussetzung: monotone Itemcharakteristik (mit Ansteigen der
        latenten Variablen steigt auch die Wahrscheinlichkeit der Zustimmung) Grundprinzip: Summiertes Rating
      - Generell: Skalierungsverfahren unterscheiden sich hinsichtlich der
        Annahmen über das Antwortverhalten sowie die Verrechnung der Antworten zu den entsprechenden Skalenwerten
      - Item-Analyse: Nicht-Berücksichtigung ungeeigneter Items mittels
        bestimmter Verfahren (Trennschärfe-Index oder Trennschärfe-Koeffizient)
    - - Selten verwendetes Skalierungsverfahren
      - Voraussetzung: Items, die in Bezug auf die interessierende Variable
        unterschiedliche radikal formuliert sind. Zudem: dichotome Itemcharakteristik (erst mit Überschreiten eines bestimmten
        Schwellenwertes der latenten Variablen erfolgt Zustimmung).
      - Grundprinzip: Skalenwert entspricht der Nummer desjenigen Items,
        das zuletzt akzeptiert wurde
      - Problem: Perfekte Guttman-Skalen gibt es in der Realität kaum
      - Item-Analyse: Berechnung des Reproduzierbarkeits-Koeffizienten
- - - - Beispiel: Der Demokratiebarometer
      - Der Human Development Index
  - - - Gewisse Kombinationen kommen nie vor oder sind sehr selten
      - Verschiedene Kombinationen können durch Gewichtung
        zusammengefasst werden
      - Verschiedene Kombinationen können theoretisch zusammengefasst
        werden
    - - ungewichtet-additiv
        
        Additive Indizes werden durch die Addition der Werte der
        Einzelindikatoren berechnet: Indexk = Ind1 + Ind2 + ... + Indn
        
        Alle Einzelindikatoren müssen denselben Wertebereich haben,
        ansonsten fliessen sie ungleichgewichtig in die Analyse
        
        Voll substituierende Wirkung: D.h., ein niedriger Punktwert auf
        einem Indikator kann durch einen hohen Punktwert auf einem anderen Indikatoren vollumfänglich ausgeglichen werden
      - gewichtet-additiv
        
        Wenn ein bestimmter Indikator stärker in den Indexwert eingehen
        soll als die anderen Indikatoren, muss ein gewichteter additiver Index gebildet werden
        
        Wenn ein bestimmter Indikator stärker in den Indexwert eingehen
        soll als die anderen Indikatoren, muss ein gewichteter additiver aus unterschiedlich wichtigen Teilprüfungsleistungen, siehe
        Gesamtnote des Methodenkurses).
        
        Partiell substituierende Wirkung: Indexk = a1 · Ind1 + a2 · Ind2 + ... + an · Indn
        
        Die Gewichte können entweder theoretisch oder statistisch (z.B.
        durch Faktorenanalyse) bestimmt werden. Auch möglich: eine Kombination von beidem (inhaltliche Überlegungen empirisch
        begründen, vgl. Verbraucherpreisindex).
      - multiplikativ
        
        Multiplikation der Indikatorenwerte: Indexk = Ind1 · Ind2 · ... · Indn
        
        Verstärkende Wirkung bei Vorliegen mehrerer positiver
        Indikatorenwerte
        
        Absicht: Das Fehlen eines einzelnen Indikators soll sich
        überproportional stark auswirken (z. B.: Wahlerfolg = Sympathie * Programm, d.h., wenn Sympathie=0, dann auch kein Wahlerfolg,
        ungeachtet des Programms).
        
        HDI
        
        Human Development Index
        
        Lebenserwartungsindex x Bildungsindex x Einkommensindex
        
        Demokratiebarometer
- - - - Generalisierung: Wenn die experimentellen Effekte auch auf die "reale" Welt übertragen werden können
  - - - Messeffekte
- - - - Generell: hohe interne Validität
      - Überprüfung kausaler Zusammenhänge möglich
      - Randomisierung neutralisiert Drittvariablen
    - - Reaktivität
      - Hoher Aufwand
      - Eher geringe externe Validität
      - Randomisierung aufgrund der Natur sozialwissenschaftlicher
        Variablen einerseits und ethisch-moralischen Bedenken andererseits schwer möglich
  - - - ohne Randomisierung
      - und ohne die Stimulus-Kontrolle durch den Wissenschaftler
  - - - Weder die Richtung der Kausalität noch der Umstand, ob
        überhaupt eine Kausalität vorliegt (Scheinkorrelation), kann streng genommen überprüft werden
      - Wie erfolgt Kontrolle von Störfaktoren? Durch statistische Kontrolle
        von Drittvariablen. Dazu bedarf es aber der Kenntnis, welche Drittvariablen potenziell Einfluss auf die abhängige Variable ausüben
        und zudem müssen diese Variablen im Datensatz enthalten sein.
      - Vorteil: Mit geringem Aufwand realisierbar
- - - - Qualitativ vs. Quantitativ: Verfehltes Wissenschaftsverständnis und
        falsche ontologischen Vorstellungen (eine objektiv beobachtbare soziale Erfahrungswirklichkeit existiert nicht), die bloss affirmative (d.
        h. die vorherrschenden gesellschaftlichen Machtverhältnisse bestätigende) Befunde produzieren. Zudem: Rolle des Forschenden
      - Quantitativ vs. Qualitativ: Zweifel an der Wissenschaftlichkeit und
        Kritik am Anspruch der Gesellschaftsverbesserung
- - - - Validität
      - Reliabilität
- - - - Gedankliche Vorstellung = Konzept, Begriff = sprachliche Bezeichnung für dieses Konzept
    - - Intensional (Begriffsinhalt) = die Menge aller Kriterien, die einen
        bestimmten Gegenstand auszeichnen (Zugehörigkeitsmerkmale).
      - Extensional (Begriffsumfang) = meint hingegen die Menge aller
        Objekte, die mit dem Begriff bezeichnet werden sollen.
  - - - direkt sein (= manifeste Grösse oder Variable): Grösse, Gewicht,
        aber auch bestimmte Handlungsformen, z.B. die Stimmabgabe
      - indirekt sein (= latente Grösse oder Variable). Diese Gegenstände
        oder Objekte sind nur unter Zuhilfenahme von direkten Beobachtungstermini und dazugehörigen Schlussfolgerungen
        (Messhypothesen) nachweisbar. Beispiele: Haltungen oder Einstellungssyndrome wie Autoritarismus oder Konservatismus
        
        Beispiel für eine latente Variable: Autoritarismus
        
        Zur Messung von Autoritarismus2 schlug Stanley Feldman (2003)
        folgende Batterie von vier Items vor:
        
        “Please tell me which one you think is more important for a child to
        have: independence or respect for elders?”
        
        “Please tell me which one you think is more important for a child to
        have: obedience or self-reliance?”
        
        Zur Messung von right wing-authoritarianism schlug Altemeyer
        (1996) unter anderem folgende Items vor, denen man zustimmen konnte oder die man ablehnen konnte:
        
        siehe VL
    - - Dispositional: Der Gegenstand / das Phänomen tritt nur unter bestimmten Bedingungen auf
      - komplexe Begriffe: Begriffe, die Interaktionen zusammenfassen,
        z.B. „Wettbewerb“.
- - - - Die (intensionale) Definition politischer Parteien bei Kromrey 2009:
        151: „Eine politische Partei soll sein eine Organisation mit ...
        
        eingeschriebenen Mitgliedern und
        
        demokratischer Binnenstruktur
        
        die an Wahlkämpfen teilnimmt und
        
        sich um Regierungsbeteiligung bewirbt
    - - „Als Erwerbslose gelten ...
        
        und die in den vier vorangegangenen Wochen aktiv eine Arbeit
        gesucht haben
        
        und die für die Aufnahme einer Tätigkeit verfügbar waren.“
        
        Personen im Alter von 15–74 Jahren, die in der Referenzwoche nicht
        erwerbstätig waren
- - - - Einzelne Individuen (z.B. Befragte bei einer Umfrage)
      - Gruppen von Individuen (Alterskohorten)
      - Organisationen (Unternehmen)
      - Länder oder subnationale Gebietseinheiten (Kantone in der Schweiz)
      - Zeitpunkte (Jahresdurchschnitte)
  - - - Beispiel: Die Untersuchungseinheit bei einer Befragung von Schweizer
        Stimmberechtigten ist der/die Schweizer Stimmberechtigte. Indes, in aller Regel wird nicht bloss ein Stimmberechtigter befragt, sondern
        mehrere (Fälle, Anzahl Beobachtungen).
    - - Beispiel: Die Arbeitslosenrate in OECD-Staaten (erste
        Untersuchungseinheit) in den vergangenen 50 Jahren (zweite Untersuchungseinheit: einzelne Jahre)
- - - - Beispiele: Augenfarbe, Konfession, Parteizugehörigkeit
  - - - Welche der folgenden Merkmale sind diskrete Variablen?
        
        Richtig: Zivilstand
        
        Richtig: Einstellung zur Schweizerischen Neutralität gemessen auf einer fünfstufigen Likert-Skala
        
        Falsch: Körpergewicht
        
        Richtig: Anzahl Arbeitstätiger in einer Gemeinde
  - - - disjunkt (= die einzelnen Kategorien bzw. Merkmalsausprägungen
        dürfen sich nicht überschneiden)
      - und erschöpfend sein (= die Variable muss alle möglichen
        Merkmalsausprägungen abdecken).
  - - - Individualmerkmale: Variable enthält Informationen über einzelne
        Individuen (z.B. das Alter der Person xy).
      - Kollektivmerkmale: Variable enthält Informationen über Kollektive
        ( „Aggregate“), beispielsweise: durchschnittliches Alter in der Gemeinde xy.
- - - - Messung mit zwei vergleichbaren Messinstrumenten
      - Beispiele: Messung der Zeit mit analoger und digitaler Uhr.
        Denselben Versuchspersonen werden zwei einander stark gleichende Tests zur Lösung vorgelegt
      - Der Reliabilitätskoeffizient ergibt sich durch: siehe VL
      - Problem: Wirklich parallele Tests zu finden
      - Befragte können dazu neigen aufgrund der Formulierung gewisser Fragen zuzustimmen ohne wirklich zuzustimmen. Pretest durch Wiederholung einer Frage auf positive und negative Art. Welches Gütekriterium wird überprüft und mit welcher Methode?
        
        Die Reliabilität des Messinstruments und zwar mithilfe eines Paralleltests
    - - Wiederholte Messung (zu mind. zwei Testzeitpunkten t1 und t2)
        mit demselben Instrument
      - Voraussetzung: Zeitliche Stabilität des Messobjekts (z.B. die
        Stabilität von Einstellungen) und Paneldesign (das Messobjekt muss dasselbe sein)
      - Der Reliabilitätskoeffizient ergibt sich durch: siehe VL
      - Problem: Meist Unterschätzung, aber auch Überschätzung
        (Erinnerungseffekt) möglich
      - Was sind die Voraussetzungen dafür, die Test-Retest-Methode zur Überprüfung der Reliabilität durchführen zu können?
        
        Falsch: Eine messfehlerfreie Messung
        
        Richtig: Die entsprechende Messung enthält mehr als ein Item
        
        Richtig: Die Messinstrumente müssen identisch sein
        
        Richtig: Stabilität des Messobjekts
    - - Aufteilung der Items in zwei Hälften (x1 und x2), wobei jede Hälfte
        ein Paralleltest zur anderen Hälfte darstellt.
      - Der Reliabilitätskoeffizient ergibt sich durch: siehe VL
      - Unterschätzung der Reliabilität wegen halber Testlänge.4 Korrektur
        durch Spearman-Brown-Prophecy-Formula, wobei l = Anzahl Items k= Faktor, um den der Test verlängert wurde und Rel = xx0 des
        alten Tests: siehe VL
    - - Problem der Testhalbierungs-Methode: Unbestimmtheit (welche
        Hälften?)
      - Lösung: Erweiterung der Testhalbierungsmethode. Mittelwert aller
        möglichen split-half-Koeffizienten
      - Am gebräuchlichsten ist Cronbachs Alpha ()5 (wobei N die Anzahl
        der Items und ¯r die durchschnittliche Korrelation zwischen den Items bezeichnet): siehe VL
      - Schwellenwert (Konvention): alpha > 0,7
- - - - Richtig: valide und reliabel
    - - Richtig: Ein Messinstrument ist umso valider, je weniger systematische Fehler die Messung beeinsflussen
      - Falsch: Ein Messinstrument ist um so reliabler, je weniger systematische Fehler die Messung beeinflussen
      - Richtig: Reliabilität und Objektivität sind notwendige, aber nicht hinreichende Bedingungen für Validität
      - Richtig: Ein Messinstrument ist umso reliabler, je weniger zufällige Fehler die Messung beeinflussen
    - - Falsch: externe Validität
      - Falsch: Reliabilität
      - Richtig: Validität
      - Falsch: Objektivität
  - - - Vier Formen der Validität
        
        Augenscheinvalidität (face validity): selbstevidente Messungen
        
        Inhaltsvalidität (content validity)
        
        Inhaltsvalidität ist gegeben, wenn die Items das Zielkonstrukt in all
        ihren inhaltlichen Bedeutungsdimensionen vollständig und sinngemäss reflektieren (Döring und Bortz 2015: 446).
        
        Beispiele: Der Intelligenztest im Sinne von Problemlösungsfähigkeit
        misst nicht bloss die Rechenfertigkeit, sondern auch die Fähigkeit des räumlichen Denkens, Artikulationsfähigkeiten, Logik, etc. Ein
        Index zur Messung der ideologischen Position soll Haltungen zu allen Dimensionen des ideologischen Raums abdecken
        
        Die Inhaltsvalidierung erfolgt nicht empirisch, sondern
        theoretisch-argumentativ.
        
        Problem: Woher wissen wir, dass alle Bedeutungsdimensionen
        abgedeckt sind? Kein eindeutiger Schwellenwert
        
        Kriteriumsvalidität (criterion validity)
        
        Die Kriteriumsvalidität bezieht sich auf ein bestimmtes
        Aussenkriterium (in der Regel ein vom eigenen Messinstrument unabhängiges, aber bewährtes Messinstrument (benchmark test))
        und misst die Korrelation mit diesem Aussenkriterium
        
        Dabei muss ein reliables und valides Aussenkriterium vorliegen. Als
        Validitätsmass werden Korrelationskoeffizienten verwendet
        
        Verschiedene Formen der Kriteriumsvalidität – abhängig vom
        Zeitpunkt der Erfassung des Aussenkriteriums
        
        Übereinstimmungsvalidität (gleicher Zeitpunkt, concurrent validity)
        
        Vorhersagevalidität (unterschiedlicher Zeitpunkt, prognostische oder
        prädiktive Validität)
        
        Beispiele: Umweltbewusstsein und Mitgliedschaft bei einer
        Umweltorganisation (Diekmann 2014: 259) oder Links-Rechts-Einstufung und Wahlverhalten (siehe nachfolgende
        Folie).
        
        Vorhersagevalidität (unterschiedlicher Zeitpunkt, prognostische oder
        prädiktive Validität)
        
        Die Kriteriumsdaten werden zeitlich später erhoben
        
        Man misst die Prognosekraft des Messinstruments
        
        Beispiele: Beispielsweise liessen sich die gemessenen Prüfungswerte
        von Absolventen des Methodenkurses mit ihrem späteren akademischen Erfolg (z.B. Abschlussnote) vergleichen. Hohe
        Übereinstimmung = hohe prognostische Validität
        
        Problem: Selten ist einmal eine solche Kriteriumsvariable bekannt
        und wenn ja, wozu denn eine neue Messung (Schnell, Hill & Esser 1999: 150)?
        
        Konstruktvalidität
        
        Konstruktvalidität (Campbell und Fiske 1959) gibt an, wie genau
        ein Messinstrument ein anderes, verwandtes Konstrukt misst (oder daraus ableitbare Hypothesen bestätigt) und nicht auch weitere,
        damit verwandte bzw. gegensätzliche Konstrukte
        
        Unterschied zu Kriteriumsvalidität: Man leitet aus dem
        Zielkonstrukt weitere verwandte Konstrukte oder empirisch erhärtete Hypothesen ab und überprüft, ob die eigene Messvariante
        damit korreliert oder nicht.
        
        Verschiedene Formen der Konstruktvalidität
        
        Konvergente Validität (convergent validity)
        
        Ein Test, der belegen soll, dass Konstrukte, die mit dem eigenen
        Konstrukt nahe verwandt sind, auch empirisch stark mit diesem korrelieren
        
        Beispiel: politisches Interesse, politisches Wissen, politische
        Involvierung
        
        Diskriminante Validität (divergente Validität; discriminant validity,
        divergent validity):
        
        Ein Test, der belegen soll, dass Konstrukte, die mit dem eigenen
        Konstrukt nichts oder nur wenig zu tun haben, damit auch nicht korrelieren
        
        Beispiel: liberal/ konservativ vs. links/rechts
        
        Überprüfung mit Multitrait-Multimethod-Matrizen (Campbell und
        Fiske 1959).
        
        Angenommen, Sie messen den Populismus mit bestimmten Items. Sie überprüfen nun, wie stark diese Items mit den gleichzeitig erhobenen Fragen zum Elitismus übereinstimmen. Anmerkung: Sie gehen davon aus, dass Populismus und Elitismus zwei unterschiedliche Konstrukte sind, Welche Form der Validität überprüfen sie mit dieser Vorgehensweise?
        
        Falsch: Inhaltsvalidität
        
        Falsch: Diskriminante
        
        Falsch: Kriteriumsvalidität
        
        Richtig: Konvergente Validität
        
        Bei welcher Form von Validität ist ein Aussenkriterium notwendig, um die entsprechende Validität zu beurteilen?
        
        Falsch: Augenscheinvalidität (Face validity)
        
        Falsch: Consociational Validity
        
        Falsch: Inhaltsvalidität
        
        Richtig: Übereinstimmungsvalidität
      - Bei welcher Form von Definition ist Validität stets gegeben?
        
        Falsch: Bei einer Realdefinition
        
        Richtig: Bei einer operationalen Definition
        
        Falsch: Bei keiner Form von Definition
        
        Falsch: Bei einer Nominaldefinition
    - - Richtig. Eine Messung, die nicht reliabel ist, kann notwendigerweise auch nicht valide sein
      - Falsch: Bei einer operationalen Definition des theoretischen Konstrukts ist Reliabilität immer gegeben
      - Falsch: Systematische Messfehler haben einen Erwartungswert von Null
      - Falsch: Objektivität und Reliabilität sind hinreichende Bedingungen für Validität
- - - - Menschliches Verhalten ist generell stochastisch, d.h. Menschen
        entscheiden in derselben Entscheidsituation nicht identisch
      - Deshalb sind Attitudes konzeptionell nicht als ein singulärer Punkt
        auf einer Dimension vorzustellen, sondern als eine begrenzte Bandbreite von Punkten. Das Antwortverhalten von Befragten
        wiederum variiert innerhalb dieser Bandbreite – abhängig von der Frageformulierung
    - - Mensch strebt nach sozialer Anerkennung und fürchtet sich vor
        sozialen Sanktionen
    - - „Memory-based“ oder „file-drawer-model“ (Zaller und Feldman
        1992): Wird nach einer Evaluation gefragt, bemüht sich das Individuum alle (relevanten), mit dem Einstellungsgegenstand
        verknüpften Erwägungen in Erinnerung zu rufen und auf der Basis dieser recollections eine Einschätzung abzugeben
      - „On-line-processing model“ (Lodge, Steenbergen und Brau 1995):
        Die Valenz einer Informationen wird sofort in ein evaluatives Zwischentotal (summary tally) integriert. Im Anschluss wird bloss
        dieses summary tally im Langzeitgedächtnis abgespeichert, nicht aber die einzelnen, spezifischen Informationselemente
  - - - Einstellungen sind likes and dislikes (Eagly and Chaiken 1993: The
        Psychology of Attitudes)
      - Demnach: Attitudes sind ein wertendes Urteil über ein
        Einstellungsobjekt.
      - Allerdings: Der Befragte muss nicht zwingend eine substanzielle
        Meinung zu allen Einstellungsgegenständen aufweisen („Weiss nicht“). Beispiel: „Mögen Sie Pizzas mit Sardellen“?
      - Der Tabakkonsum soll verboten werden. Welche der folgenden Aussagen dazu ist richtig?
        
        Falsch: Diese Aussage ist eine Nominaldefinition
        
        Falsch: Diese Aussage ist eine Hypothese im Sinne des kritischen Rationalismus
        
        Richtig: Bei dieser Aussage handelt es sich um eine Einstellung (attitude)
        
        Falsch: Diese Aussage ist eine Realdefinition
    - - Verhalten (behavior):
        
        Achtung: Bei Befragungen wird ausnahmslos berichtetes Verhalten
        erhoben (nicht jedoch bei der Beobachtung!).
      - Sozialstatistik: soziale Merkmale (objektive Eigenschaften der
        befragten Person).
      - Überzeugungen (beliefs):
        
        Beliefs umfassen alle Informationen und Kognitionen, welche mit dem
        entsprechenden Einstellungsgegenstand verknüpft sind (Überzeugungen, „Weltwissen“).
        
        Beliefs sind geglaubtes Wissen („Die Erde ist eine Scheibe“).
        
        Unterschied zu Attitudes: Beliefs sind deskriptive Statements,
        
        Einstellungen (attitudes) hingegen sind präskriptive Aussagen
        
        Ist vs. Soll.
  - - - Die Bereitschaft, an Interviews teilzunehmen ist von vielerlei
        Faktoren abhängig: V.a. Interesse am Thema, aber auch finanzielle Anreize (z.B. 10 Franken-Gutschein) spielen eine Rolle
      - Die Kennzahl, welche die Kooperationsbereitschaft misst, lautet:
        Ausschöpfungsquote
    - - Verschiedene Wissenschaftler bezweifeln die Existenz von true
        attitudes (Converse 1964, Zaller und Feldman 1992) und gehen eher von einem Kontinuum bzw. von situativ abhängigen considerations
        aus.
      - Höflichkeitsnormen oder Furcht vor juristischen oder sozialen
        Sanktionen können ebenfalls Hinderungsgründe s
  - - - Merkmale des Befragenden bzw. die Reaktionen der Interviewten
        darauf (Interviewereffekte).
      - Fragebogen bzw. Frageformulierungen, d.h. Reaktionen auf formale
        Aspekte von Fragen (Frageeffekte).
      - Persönlichkeitsmerkmale des Befragten
      - Die Interviewsituation
    - - Soziale Erwünschtheit
        
        Die Angabe einer Antwort, die nicht der „wahren“ Haltung
        entspricht, sondern dem, was als sozial erwünscht wahrgenommen wird
        
        Die Angabe sozial erwünschter Antworten ist einerseits von
        Persönlichkeitsmerkmalen des einzelnen Befragten abhängig, kann andererseits aber auch Resultat einer situationsspezifischen
        Reaktion sein
        
        Gegenmassnahmen: Antworten (zusätzlich) anonymisieren,
        Enttabuisierung durch spezifische Frageformulierung, Randomized Response Technique
      - Non-Attitude
        
        Angabe einer inhaltlichen Antwort, obwohl keine substanzielle
        Meinung zum Einstellungsgegenstand vorhanden ist.
        
        Gegenmassnahmen: Angabe einer „Weiss nicht“-Kategorie (kann
        unter Umständen wiederum „falsche“ Meinungslosigkeit fördern).
      - Zustimmungstendenz (unabhängig vom Inhalt der Fragen):
        
        Erkennbar an spezifischen Antwortmustern (Response-Set)
        
        Gegenmassnahmen: Umpolung der Frageformulierung oder der
        Antwortkategorien (vgl. Paralleltest).
    - - Frageformulierung:
        
        Formale wie auch inhaltliche Aspekte der Frageformulierung haben
        möglicherweise Einfluss auf das Antwortverhalten. Z.B. Suggestivformulierungen, psychologische Effekte (siehe Beispiel auf
        nachfolgendem Slide).
        
        Rating oder Ranking
      - Positionseffekte:
        
        Antworten zu Fragen sind möglicherweise von gewissen
        Primingeffekten abhängig, d.h. davon, ob zuvor bestimmte kognitive Assoziationen aktiviert wurden oder nicht
        
        Gegenmassnahme: Randomisierung
      - Vorgabe von Antwortkategorien
        
        Mitte-Kategorie („Mitte-Tendenz“).
        
        „Weiss nicht“, „keine Meinung“.
    - - Interviewsituation
        
        Z.B. Anwesenheit Dritter
      - Sponsorship-Effekt
        
        Befragte richten ihre Antworten danach aus, wer der Auftraggeber
        der Studie ist
      - Interviewermerkmale:
        
        Stark abhängig vom Inhalt der Frage. Wenn z.B. illegales oder sozial
        geächtetes Verhalten abgefragt wird, ist mit erheblichen Interviewereffekten zu rechnen
    - - Richtig: Non-Attitude-Antwortverzerrung
      - Falsch: Positionseffekte
      - Falsch: Zustimmungstendenz
      - Falsch: Hawthorne-Effekte
  - - - Vorteile
        
        In der Regel bessere Verständlichkeit und höhere Kontrolle
        
        Zusätzliche Beobachtung möglich
        (Reaktionen des Befragten).
        
        Niedrige Abbruchquote; Einfluss
        auf die Teilnahmequote ist hingegen umstritten
        
        Befragungssituation weitestgehend
        kontrollierbar.
        
        Visuelle Hilfsmittel möglich
      - Nachteile
        
        Reaktivität, da der Interviewer
        persönlich anwesend ist
        
        Aufwand und Kosten sind
        vergleichsweise hoch
    - - Vorteile
        
        Kurzfristig einsetzbar
        
        Vergleichsweise tiefe
        Abbruchquote.
        
        Befragungssituation bis zu einem
        gewissen Grad kontrollierbar
        
        Befragter kann
        helfend/unterstützend eingreifen bei Verständnisfragen
      - Nachteile
        
        Abnehmender Abdeckungsgrad
        
        Kosten und Aufwand steigen
        zunehmend
        
        Zu den Problemen, die mit der
        Stichprobenziehung aus Telefonregistern verbunden sind,
        siehe nächste Lektion (Sampling).
        
        Visuelle Hilfsmittel nicht möglich
        
        Reaktivität
    - - Formen der schriftlichen Befragung (selbstadministriert):
        
        Die schriftlich-postalische Befragung
        
        Immer häufiger (von der Struktur her jedoch dasselbe): Online-Umfragen
      - Nachteile
        
        Identifikation der Zielperson nicht
        möglich
        
        Keine Hilfe möglich bei
        Verständnisfragen
        
        Kognitive Tests (Wissensfragen)
        nur schwerlich möglich (obwohl: Online-Software, die das bei
        Onlinebefragungen überwacht).
        
        Keine Kontrolle der
        Interviewsituation möglich Dadurch kann auch der
        Befragungsablauf nicht garantiert werden.
        
        Hohe Abbruchquoten
      - Vorteile
        
        Grössere Anonymität, geringere
        Interviewereffekte.
        
        Kommt dem Zeitmanagement des
        Befragten eher entgegen, der Befragte kann Fragen besser
        durchdenken.
        
        Die Untersuchungsergebnisse zu
        Rücklaufquoten fallen unterschiedlich aus
        
        Geringe Kosten, hohe
        Erreichbarkeit (sofern Adressliste vollständig).
    - - Vorteile
        
        Das Antwortverhalten und die
        Aufzeichnung der Geschwindigkeit der Antwortreaktionen (latency)
        u.a. sind mit Software messbar
        
        Spielerisches Element
        
        Schnell und kostengünstig
        
        Experimentelle Studien
        (Conjoint-Analysen) sind viel einfach realisierbar
      - Nachteile
        
        Identifikation der Zielperson nicht
        möglich.
        
        Keine Hilfe möglich bei
        Verständnisfragen
        
        Kognitive Tests (Wissensfragen)
        nur schwerlich möglich (obwohl: Online-Software, die das bei
        Onlinebefragungen überwacht).
        
        Keine Kontrolle der
        Interviewsituation möglich Dadurch kann auch der
        Befragungsablauf nicht garantiert werden
        
        Hohe Abbruchquoten
        
        Meist selbstrekrutiert (jedoch nicht
        zwingend). Ist allerdings ein Problem der Stichprobenziehung
        und nicht der Form der Befragung
    - - Richtig: Wenn sie daran interessiert sind, sozial unerwünschtes oder geächtetes Verhalten zu erheben, dann ist eine selbstadministrierte Befragung ratsamer als eine Telefonbefragung
      - Falsch: Die Kennzahl, welche die Kooperationsbereitschaft an einer Befragung misst, lautet Abbruchquote
      - Falsch: Wenn sie das politische Wissen von Bürgerinnen und Bürger messen wollen, ist die Online-Befragung die ideale Erhebungsmethode
      - Richtig: Zuweilen sind Befragte zwar imstande anzugeben, welche Haltung sie zu einem bestimmten Einstellungsgegenstand haben. Sie sind jedoch nicht imstande anzugeben, wieso sie diese Haltung aufweisen. Dieses Phänomen lässt sich mithilfe des "Online-Processing Models" erklären
  - - - Keine doppelten Verneinungen, keine Suggestivfragen und einfache
        Frageformulierung
        
        Negativbeispiel: An einer Volksbefragung 1997 in Graz (Österreich)
        wurde die Frage gestellt: „Treten Sie dafür ein, dass die von der Stadt Graz geplante Verlängerung der Linie 6, die in dieser Form
        nicht zur Lösung der bestehenden Verkehrsprobleme beiträgt, nicht zur Ausführung gelangt?"
      - Eindimensionalität (nur eine Dimension abfragen).
      - Verständlich, einfach.
    - - Neutrale Formulierung und (wenn möglich) keine hypothetischen
        Fragen.
      - Einbau von Filterfragestrukturen
      - Antwortkategorien erschöpfend, disjunkt und ausgewogen
      - Vergleichbarkeit mit anderen Untersuchungen (z.B. der
        Vergangenheit) verlangt identische Fragestellungen (zum Beispiel politisches Wissen).
      - Vereinbarkeit mit geplantem Auswertungsverfahren (Auswahl eines
        ausreichenden Skalenniveaus).
      - Möglichst konkreter Bezug (Wertevorstellungen vs. Einstellungen zu
        konkreten Sachfragen).
    - - Filterfragen („In welchem Kanton sind Sie stimmberechtigt?“). Vermeidung
        überflüssiger Fragen („Waren Sie 2011 im selben Kanton stimmberechtigt wie heute?“ besser als: „In welchem Kanton waren Sie 2011
        stimmberechtigt?“)
      - Strukturierte Themenblöcke mit Überleitungen
      - Positionierung der Fragen im Fragebogen: Kernfragen möglichst früh stellen
        (wegen Abbrechern). Sozialstatistische Fragen vorzugsweise am Ende der Befragung (wenn möglich)
      - Vermeidung von Saliency-Effekte (vorherige Fragen beeinflussen Antworten
        auf spätere Fragen). Fragen sollten so platziert werden, dass sie nicht von den vorherigen abhängig sind
      - Einleitungsfragen („Eisbrecherfragen“), Interesse wecken und Vertrauen
        aufbauen
      - Vermeidung von Ex-Post-Rationalisierung und Konsistenzeffekten: Befragte
        neigen zur Ex-Post-Rationalisierung und Harmonisierung von Antworten. Deshalb: Fragen, die Konsistenz testen, weit voneinander setzen
    - - Bei geschlossenen Fragen sind die Antwortkategorien vorgegeben
      - Vorteile
        
        Hohe Vergleichbarkeit und hohe Durchführungsobjektivität
        
        Geringerer Zeitaufwand für Befragte und für das Auswertungsteam,
        da keine inhaltsanalytische Codierung der Antworten erforderlich ist
        
        Geringer Interpretationsspielraum für Codierer
      - Nachteile:
        
        Antworten werden durch die Vorstrukturierung vorgespurt: Im
        schlimmsten Fall erhält man eine falsche Antwort, weil die richtige bzw. passende Antwort gar nicht vorgesehen ist
        
        Aber auch das Gegenteil möglich: Angabe einer Kategorie, die dem
        Befragten spontan nie in den Sinn gekommen wäre ( Ex-Post-Rationalisierung)
      - Bei offenen Fragen sind die Antwortkategorien nicht vorgegeben.
        Der Befragte artikuliert seine Antworten selbständig
        
        Nachteile: Siehe Vorteile geschlossene Fragen
        
        Hybridform: halboffene Fragen
        
        Fragen, bei denen gewisse Antwortkategorien vorgegeben sind, bei denen der Befragte jedoch auch eine eigene Antwort formulieren kann.
        
        Vorteile: Der Befragte antwortet innerhalb seines eigenen Referenzsystems
- - - - Reaktivität: Löst das Erhebungsverfahren Reaktionen bei den
        Untersuchungsobjekten aus
        
        Schriftliche Befragung: Reaktionen der Respondenten kaum möglich
        
        Persönliche Befragung: Reaktionen der Respondenten möglich und
        wahrscheinlich
      - Standardisierung: Grad der Strukturierung einer Erhebung.
        Standardisierter Fragebogen vs. offene Beobachtung
  - - - Definition: Beobachtung
        
        „Die systematische und kontrollierte Beobachtung menschlicher
        Handlungen, sprachlicher Äusserungen und nonverbaler Reaktionen oder anderer sozialer Merkmale“ (Diekmann 2014:548).
      - Jedes empirische Erhebungsverfahren ist Beobachtung. Aber in
        einem engeren Sinne wird unter Beobachtung die Observation menschlichen Handelns verstanden
    - - Vorteile
        
        Das Verhalten der Untersuchungsobjekte wird unmittelbar
        beobachtet (und nicht wie bei Befragungen über Erinnerungsfragen erfragt)
      - Nachteile:
        
        Möglichkeit der selektiven Wahrnehmung: Es werden nur
        Handlungen wahrgenommen, die die Hypothese bestätigen (Halo-Effect)
        
        going native vs. othering.
        
        Gefahr der Fehlinterpretation (vgl. Clifford Gertz, z.B.
        Augenzwinkern, das vielerlei Bedeutungen haben kann). Kultur als „selbstgesponnenes Bedeutungsgewebe“.
      - Worin besteht einer der wesentlichen Vorteile der Beobachtung gegenüber anderen Methoden der Datenerhebung?
        
        Falsch: Die Gefahr der Fehlinterpretation von Verhalten bzw. Aussagen ist bei einer Beobachtung wesentlich geringer als etwa bei einer Befragung
        
        Falsch: Bei einer Beobachtung besteht die Möglichkeit einer Einflussnahme auf das Verhalten der Beobachtungseinheiten nicht. Bei anderen Erhebungsmethoden hingegen schon.
        
        Falsch: Die Gefahr der selektiven Wahrnehmung ist bei weitem nicht so gross wie etwa bei Befragungen
        
        Richtig: Das Verhalten der Untersuchungsobjekte wird unmittelbar beobachtet und nicht über Erinnerungsfragen erfragt
    - - Die Rolle des Beobachters
        (teilnehmend vs. nicht-teilnehmend
        
        Die Beobachtungstechnik ist von der Fragestellung abhängig.
        Unterschiede gibt es in Bezug auf die Rolle des Beobachters
        
        Teilnehmend
        
        Beobachter nimmt innerhalb des Beobachtungsfeldes selbst eine
        Rolle ein – entweder passiv (z.B. der Ethnograf als „Besucher“ eine autochthonen Stammes) oder aktiv (der Lehrer, der das Verhalten
        der Schüler beobachtet).
        
        Probleme
        
        Beeinflussung der Beobachtung durch Teilnahme (Doppelfunktion,
        Intrarollenkonflikt)
        
        Kein Zugang zu eigentlichen Schlüsselpersonen
        
        Identifikation mit den Untersuchungseinheiten (going native). Wiss.
        Distanz zum Beobachtungsfeld geht verloren
        
        Nicht-teilnehmend („Gehgeschwindigkeit“ in „Die Arbeitslosen von
        Marienthal“):
        
        Keine (bzw. nur geringe) Einflussmöglichkeiten
        
        Protokollierungsmöglichkeit eher gegeben, weil keine Doppelfunktion
      - Die (wahrgenommene) Präsenz
        des Beobachters
        
        Was wissen die Untersuchungsobjekte von der Beobachtung?
        
        Verdeckt-teilnehmend: Beobachter ist aktiv, aber als solcher
        unerkannt („Undercover-Agent“).
        
        Verdeckt, aber nicht teilnehmend: Beobachter ist inaktiv und
        unbemerkt („Schlüssellochmethode“).
        
        Der Vorteil verdeckter Beobachtung ist, dass das Verhalten durch
        den Beobachtungsvorgang nicht beeinflusst wird (nicht-reaktiv
        
        Allerdings ist diese Methode aus ethisch-moralischer Perspektive
        höchst fragwürdig, erst recht, wenn irreführende Stimuli gesetzt werden
        
        Offen: Die „Probanden“ sind sich der Präsenz des Beobachters
        bewusst („Big Brother“). Problem der externen Validität
      - Feld- vs. Laborforschung
        
        Anwendbarkeit ist von der Forschungsfrage und dem
        Untersuchungsgegenstand abhängig (Arbeitslosigkeit kann z.B. nicht als „Treatment“ gesetzt werden).
        
        Vor- und Nachteile von Laborexperimenten
        
        Der Forscher setzt die Stimuli und kontrolliert die Randbedingungen
        
        Kontrolle von Störfaktoren durch Randomisierung
        
        Hohe interne Validität, aber niedrige externe Validität. „Natürliche“
        Langzeitfolgen sind nicht messbar
        
        Vor- und Nachteile von Feldbeobachtung
        
        Langfristige Untersuchung von Effekten in „natürlicher“ Umgebung
        
        Nicht durch Forscher manipulierbare Variablen beobachtbar
        
        Komplexe, in Laborexperimenten nicht simulierbare soziale
        Sachverhalte können erfasst werden
        
        Hohe externe, aber tiefe interne Validität
        
        Das Feldexperiment: eine Kombination von Experiment und
        Feldbeobachtung
        
        In der Regel wissen die Probanden nicht, dass sie Teil eines
        Experiments sind
        
        Triangulation möglich: Kombination von Labor- und
        Feldexperiment, um Resultate zu validieren
        
        Das Feldexperiment findet in „natürlicher“ Umgebung (d.h. nicht
        im Labor) statt
      - Strukturierungsgrad
        
        Unstrukturierte Beobachtung
        
        Es werden nur ein grober Rahmen und einige Leitlinien vorgegeben.
        Zudem ist die Zahl der vorgegebenen Beobachtungskategorien geringer als bei der strukturierten Beobachtung
        
        Ermöglicht eine gewisse Flexibilität und Offenheit des Beobachters
        für den Beobachtungsgegenstand
        
        Kombination möglich: Leitfadenbeobachtung
        
        Strukturierte Beobachtung
        
        Präzise und strikte Beobachtungsschemata (Leitfaden).
        
        Bedarf eines ausgearbeiteten Leitfadens
        
        Ziel: Höhere Durchführungsobjektivität und Reliabilität. Gefahr der
        verzerrten Wahrnehmung soll eingedämmt werden.
      - Um welche Form der Beobachtung handelte es sich beim Experiment von Festinger, bei welchem die Forscher in eine Sekte eintraten, um beobachten zu können, wie Individuen kognitive Dissonanz psychologisch verarbeiten?
        
        Falsch: Passiv teilnehmende Beobachtung
        
        Falsch: Teilnehmende Beobachtung
        
        Falsch: nicht teilnehmende-verdeckte Beobachtung
        
        Richtig: aktiv teilnehmende-verdeckte Beobachtung
  - - - Definition: Inhaltsanalyse
        
        „Systematische Erhebung und Auswertung von Texten, Bildern und
        Filmen.“
      - Nicht zu verwechseln mit Hermeneutik (=Textinterpretation,
        „Verstehen des Sinns“). Inhaltsanalyse meint systematische Identifikation von Text-Elementen und ihre Zuordnung zu
        Kategorien.
      - Beschränkt sich nicht notwendigerweise nur auf Inhalte, sondern
        kann auch formale Texteigenschaften (Länge der Sätze, stilistische Elemente wie Verwendung von Konjunktiv, etc.) umfassen
        
        Zum Beispiel Aktionsquotient = Verhältnis zwischen Verben und
        Adjektiven
        
        Type-Token-Ratio: Reichhaltigkeit des Vokabulars
      - Beispiele
    - - Nachteile
        
        Hoher Interpretationsaufwand und hohes Kontextwissen nötig
        (Bedeutung von Wörtern hat sich möglicherweise gewandelt, vgl. etwa „links“ und „rechts“ in der politischen Kommunikation).
      - Vorteile (gemäss Diekmann 2014:586):
        
        Soziale Veränderungen (zum Beispiel Wertewandel, Verschiebung
        von Präferenzen) sind erforschbar
        
        In der Vergangenheit produziertes Material kann untersucht werden
        und unterliegt zumindest keinen Erinnerungsirrtümern wie bei der Befragung
        
        Keine Beschränkung auf Gegenwart. Vergangenheitsbezug möglich
        
        Nichtreaktivität: Das gesamte Datenmaterial ist nichtreaktiv
    - - Frequenzanalyse
        
        Häufigkeit von ausgewählten
        Textelementen (Namen von PolitikerInnen, Parteinamen).
        Annahme: Häufigkeit korreliert mit Bedeutung
        
        Können auch rein formale
        Texteigenschaften sein (Type-Token-Ratio)
        
        Heute: Zumeist
        computerunterstützte Inhaltsanalysen: zum Beispiel
        Wordscore und Wordfish.
      - Kontingenzanalyse
        
        Kontingenzanalyse: Gemeinsames Auftreten bestimmter
        Textmerkmale
        
        Beispiel: Kontaktanzeigen im Wandel der Zeit bzw. wie beschrieben
        sich die Inserenten selbst?
      - Valenzanalyse
        
        Setzt zumindest ordinalskaliertes Niveau voraus
        
        In der Regel Schätzurteile, aber heutzutage auch mit
        entsprechenden computerunterstützten Analysen möglich
        
        Valenzanalyse: Bewertungstendenz von Textinhalten (z.B. negative
        oder positive Bewertung, pro oder contra)
        
        Intensitätsanalysen: Nicht nur die Richtung wird hier bewertet,
        sondern auch die Intensität (wie stark positiv bzw. wie stark negativ?)
      - Verhaltensspuren (im Internet)
        
        Solche Daten gab es schon immer (z.B. Stimmregisterdaten), aber
        mit der Nutzung des Internets werden diese Datenmengen und ihre Vielfalt immer grösser ("Big Data")
        
        Dazu gehören: Google-Suchbegriffe, Leserkommentare in Newsforen,
        Likes in Facebook, Tweets auf Twitter, Wikipedia-Traffic auf bestimmten Seiten, etc
        
        Nutzung von prozessgenerierten Daten (d.h. Daten, die nicht zu
        wissenschaftlichen Zwecken erhoben wurden).
        
        Oftmals fehlen jedoch noch Theorien darüber, wer diese Daten
        erzeugt hat, zu welchem Zweck und wer sie nutzt
    - - siehe Abbildung VL
    - - Es muss vor der Analyse
        erstellt sein (siehe auch dimensionale Analyse)
      - Operationalisierung = Suche
        nach Text-Indikatoren für die interessierden Sachverhalte
      - Formulierung von
        Oberbegriffen (Kategorien), weitere Untergliederung in
        Teildimensionen. Kategorien sind das Äquivalent zu den
        Fragen in einer Befragung
      - Zentrales Werkzeug der
        Inhaltsanalyse ist ein Kategoriensystem
      - Codierschema als
        Abfrageschema für Texte
    - - Stabilität
        (Intracoder-Reliabilität): Grad der Übereinstimmung zwischen
        verschiedenen Kodiervorgängen derselben Kodierer
      - Wiederholbarkeit
        (Intercoder-Reliabilität): Grad der Übereinstimmung zwischen
        zwei verschiedenen Kodierern am selben Material
      - Forscher-Kodierer-Reliabilität:
        Übereinstimmung zwischen Forscher und Kodierer
      - Holsti-Index
        
        Es gibt keine fixen cut-off
        values. Werte nahe 1 sind anzustreben
        
        wobei „M is the number of
        coding decisions on which the two judgees are in agreement,
        and N1 and N2 refer to the number of coding decisions
        made by judges 1 and 2, respectively“ (Holsti 1969:
        140).
        
        Holsti-Index: Reliabilitätsmass
        für Intercoder-Reliabilität
        
        Welche der Aussagen über Holsti-Index sind richtig
        
        Richtig: Er ist ein Reliabilitätsmass für Intercoderreliabilität
        
        Richtig: Er kommt primär bei der Inhaltsanalyse zur Anwendung
        
        Falsch: Er ist ein Reliabilitätsmass für Intracoderreliabilität
        
        Richtig: Er kann keine Werte höher als 1 annehmen
    - - Bei der Kontingenzanalyse
- - - - Die Grundgesamtheit ist demnach von der jeweiligen Fragestellung
        abhängig
        
        Beispiel: Wer hat wie gewählt bei den Nationalratswahlen 2015? Gilt
        die Nicht-Teilnahme ebenfalls als Wahloption, so bilden alle Schweizer Wahlberechtigten die Grundgesamtheit. Interessiert man
        sich indessen nur für das substanzielle Wahlverhalten, so bilden strenggenommen nur die an den Wahlen 2015 Teilnehmenden die
        Grundgesamtheit
      - Die Menge derjenigen Individuen, über die eine Aussage gemacht werden
        soll, wird die Grundgesamtheit genannt.
    - - Die Menge der Elemente, die eine prinzipielle Chance haben, in die
        Stichprobe zu gelangen.
      - Beispiel: Bildet das offizielle Telefonverzeichnis der Swisscom die
        Auswahlgesamtheit, so haben nur die über die darin registrierten Telefonnummern (bzw. die darunter Erreichbaren) die prinzipielle
        Chance, in die Stichprobe zu gelangen
    - - Auswahlgesamtheit und die Inferenzpopulation sollten im Idealfall
        identisch oder zumindest nahezu identisch mit der Grundgesamtheit sein.
      - Je weiter diese beiden Grössen auseinanderfallen (siehe overcoverage
        und undercoverage), desto grösser ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Umfrageresultate verzerrt sind
      - Die Inferenzpopulation wird aus der Auswahlgesamtheit abgeleitet. Sie
        ist die Population, über die auf der Grundlage der vorliegenden Stichprobe tatsächlich Aussagen gemacht werden können
      - Angenommen, wir führen eine Umfrage zum Stimmverhalten der Schweizer Stimmberechtigten bei der letzten Abstimmung durch. Das Telefonverzeichnis der Swisscom bildet dabei die Grundlage der Stichprobenziehung. Die Teilnahmequote an unserer Umfrage beträgt zudem rund 20 Prozent. Welches ist demnach die Inferenzpopulation unserer Untersuchung?
        
        Richtig: Die an politischen Umfragen grundsätzlich teilnahmewilligen Schweizer Stimmberechtigten mit registrierter Telefonnummer.
    - - Enthält die Auswahlgesamtheit Elemente (d.h. Befragte), die kein Teil
        der Grundgesamtheit sind, sprechen wir von Overcoverage. Wenn Elemente der Grundgesamtheit nicht in der Auswahlgesamtheit enthalten
        sind, spricht man hingegen von Undercoverage
      - Beispiel für Overcoverage: Die Schweizer Stimmberechtigten bilden die
        Grundgesamtheit. Man befragt indes alle, die im Swisscom-Verzeichnis enthalten sind (z.B. auch Ausländerinnen)
      - Overcoverage ist in der Praxis selten ein Problem. Die „überzähligen“ Fälle
        können nachträglich aus der Stichprobe entfernt werden
      - Beispiel für Undercoverage: Die Schweizer Stimmberechtigten bilden die
        Grundgesamtheit. Man befragt indes nur jene, die im Swisscom-Verzeichnis registriert sind
      - Generell gilt: Undercoverage ist ein weitaus schwerwiegenderes Problem als
        Overcoverage. Denn die Verzerrungen, die von Undercoverage ausgehen, lassen sich kaum bzw. nur unter Zuhilfenahme bestimmter Annahmen korrigieren
    - - Auswahleinheiten beziehen sich auf den Auswahlplan, während
        Erhebungseinheiten diejenigen Einheiten sind, bei denen die^Informationen erhoben werden. Diese Einheiten sind oftmals nicht
        identisch und dies stellt die Umfrageforschung vor gewisse Probleme.
      - Die Untersuchungseinheit ist diejenige Einheit, auf welche sich die
        Untersuchung bezieht bzw. an welcher die relevante Messung als solches vorgenommen wird
    - - Ein (geschützter) Fachbegriff „Repräsentativität“ existiert nicht. Es
        gibt unterschiedliche Bedeutungen dieses Begriffs in der nicht-wissenschaftlichen, der wissenschaftlichen und der
        statistischen Literatur (Kruskal und Mosteller 1979)
        
        Repräsentativität als Strukturkonzept: Stichprobe und
        Grundgesamtheit sind gleich zusammengesetzt. Das Sample ist ein verkleinertes, aber ansonsten strukturgleiches Abbild der
        Grundgesamtheit. Hohe Suggestivwirkung, aber nicht immer sinnvoll
        
        Repräsentativität in der statistischen Literatur: Bezieht sich nicht
        auf die Struktur der Stichprobe, sondern auf den Prozess der Auswahl. Nur Zufallsauswahlen ermöglichen die inferenzstatistischen
        Verfahren zur Berechnung der Verlässlichkeit, mit welcher man vom Sample auf die Grundgesamtheit schliessen kann
        
        „Gütesiegel“ für demoskopische Resultate („Here the investigator
        gives the data a pat on the back by using a seemingly scientific term to rise its stature.“). Wenig sinnvoll
    - - Nicht-zufällige Auswahlverfahren
        
        Prozess der Auswahl ist nicht kontrollierbar und kann mit den
        statistischen Modellen nicht beschrieben werden
      - Zufällige Auswahlverfahren
        
        Nur Zufallsstichproben sind für den Induktionsschluss geeignet, weil
        nur in solchen Auswahlen jedes Element der Grundgesamtheit mit der gleichen (bzw. berechenbaren) Wahrscheinlichkeit in die Strichprobe
        aufgenommen wird (analog zum Zufallsexperiment)
    - - Eine einfache Zufallsauswahl zeichnet sich dadurch aus, dass jede
        Stichprobe vom Umfang n mit gleicher Wahrscheinlichkeit gezogen wird Daraus folgt gleichzeitig, dass alle Elemente der Grundgesamtheit die
        gleiche Chance haben, ins Sample zu gelangen. Diese Chance muss zudem höher als Null betragen
      - Probleme bei der Realisierung
        
        Zwar: Konzeptionell am einfachsten zu verstehen
        
        Aber: Oftmals liegt keine (vollständige) Liste der Elemente der
        Grundgesamtheit vor oder die Durchführung einer Datenerhebung auf Basis einer einfachen Zufallsstichprobe ist zu teuer
        
        Oftmals kann die Schätzung durch eine Schichtung zudem verbessert
        werden
    - - Bei komplexen Zufallsauswahlen haben die einzelnen Elemente nicht
        mehr dieselbe, aber eine vorab berechenbare Chance, in die Stichprobe zu gelangen. Diese Chancen müssen zudem höher als Null betragen
      - Aspekte der Realisierung
        
        Komplexe Zufallsauswahlen bieten sich an, wenn interessierende
        Untergruppen der Grundgesamtheit nur sehr geringe Anteile aufweisen
        
        Eine Schichtung (Spielart der komplexen Zufallsauswahl) bietet sich
        an, wenn die Schichten in sich möglichst homogen sind, sich aber in Hinsicht auf die interessierende Variable möglichst stark
        unterscheiden (z.B. Sprachregionen und Abstimmungsverhalten in der Schweiz).
      - Geschichtete Zufallsauswahl
        
        Bei einer geschichteten Zufallsstichprobe werden die Elemente der
        Grundgesamtheit zunächst einer (und nur einer) Schicht zugewiesen, woraus anschliessend jeweils unabhängige
        Zufallsauswahlen gezogen werden. Die resultierende Stichprobe wird eine geschichtete Stichprobe genannt
        
        Vorteile der geschichteten Zufallsauswahl
        
        Geschichtete Zufallsstichproben haben in aller Regel einen geringeren
        Standardfehler, dadurch erhöht sich die Schätzgenauigkeit
        
        Wann bietet sich eine geschichtete Auswahl an?
        
        Wenn sichergestellt werden muss, dass die Häufigkeitsanteile der
        Subpopulationen ihren Anteilen in der Population exakt entsprechen (proportionale Schichtung).
        
        Wenn man an spezifischen Subpopulationen interessiert ist, deren
        Anteile in der Gesamtpopulation klein sind. Mit einer einfachen Zufallsstichprobe würde eine zu geringe Fallzahl für die
        interessierende Subpopulation realisiert werden. Hier bietet sich die disproportional geschichtete Stichprobe an
        
        Sie wollen eine Bevölkerungsbefragung durchführen. Sie haben jedoch die Vermutung, dass sich die Deutsch italienisch und franz Schweiz hinsichtlich der interessierenden Variablen unterscheiden und entscheiden sich deshalb für eine disproportionale Zufallsauswahl. Welche Aussagen sind richtig?
        
        Richtig: Alle Elemente der Grundgesamtheit haben eine vorab berechenbare Chance, Elemente der Stichprobe zu werden
        
        Falsch: In dieser Situation wäre eine Klumpenauswahl die zweckmässige Variante des Auswahlverfahrens gewesen
        
        Richtig: Sollte sich herausstellen, dass sich die drei Sprachregionen hinsichtlich der interessierenden Variablen nicht unterscheiden, so war die disproportionale Schichtung umsonst
        
        Falsch: Alle Elemente der Grundgesamtheit haben die gleiche Chance, Elemente der Stichprobe zu werden
        
        Voraussetzung für eine Schichtung
        
        Es müssen (vorab) Grundinformationen über die Auswahleinheiten
        vorhanden sein, die es ermöglichen, sie in Schichten zu unterteilen. Deshalb sind die gängigsten Schichtungsfaktoren räumliche
        Variablen (Sprachregion, Kantone).
    - - Klumpen (engl. cluster) sind „natürlich“ auftretende Gruppen wie
        Schulen oder Unternehmen. Flächen sind in der Regel geographische Einheiten (z.B. Gemeinden).
      - Klumpenstichproben sind in der Praxis ziemlich häufig, weil eine
        Liste aller Elemente der Grundgesamtheit nur selten, eine Liste von Klumpen aber oft bzw. öfter vorhanden ist
      - Vorgehen: Aus der Liste der Klumpen wird eine einfache
        Zufallsauswahl von Klumpen gezogen. Danach wird eine Vollerhebung der Elemente der so ausgewählten, einzelnen Klumpen
        durchgeführt.
      - Problem: Die Mitglieder eines Klumpens (z.B. Schulklassen) sind
        sich in vielen Merkmalen oftmals ähnlicher als die Mitglieder verschiedener Klumpen (z.B. Schüler einer Klasse).
      - Klumpenstichproben liefern deshalb ungenauere Schätzungen der
        Populationsparameter (höherer Standardfehler) als Schätzungen auf der Basis einer einfachen Zufallsstichprobe gleichen Umfangs. Die
        daraus resultierende Verzerrung nennt man den „Design-“ oder "Klumpeneffekt"
      - Grundsätzlich: Klumpen sollten idealerweise maximal heterogen sein
        und sich nur geringfügig von anderen Klumpen unterscheiden
    - - Einer willkürlichen Stichprobe fehlt ein Auswahlplan. Die Befragten
        werden aufgrund ihrer einfachen Verfügbarkeit oder einer anderen nicht-systematischen Methode ausgewählt
        
        Beispiele: Strassenbefragungen, welche vom Fernsehen ab und an
        durchgeführt werden, um zu erfahren, was der „Mann auf der Strasse“ über ein Problem denkt.
        
        Opt-in-Onlineumfragen, bei denen diejenigen, die sich (zufällig) auf
        der entsprechenden Internetseite aufhalten, selbst entscheiden, ob sie teilnehmen wollen oder nicht.
    - - Bei einer Quotenauswahl wird die Population zunächst nach
        bestimmten Schichtungsmerkmalen in verschiedene Subpopulationen unterteilt. Darauf aufbauend erhalten die
        Interviewer entsprechende „Quoten“, die erfüllt werden müssen. Diese Quoten können u.U. auch Merkmalskombinationen sein (z.B.
        „25% müssen 18-29-jährige Frauen sein“)
      - Im Gegensatz zu geschichteten Zufallsstichprobe wird keine
        Zufallsstichprobe innerhalb der jeweiligen Schichten gezogen, sondern der Interviewer entscheidet selbst, wie er die vorgegebenen
        Quoten erfüllt. Aus diesem Grund sind Quotenstichproben keine zufallsgesteuerten Auswahlen.
  - - - Anwendung inferenzstatistischer Verfahren nur bei Zufallsverfahren
        möglich.
      - Nachteil: Praktikabilität (in aller Regel fehlt eine Liste der
        Grundgesamtheit).
    - - Setzt Vorwissen über die Grundgesamtheit voraus. Quotenmerkmale
        sind mit den anderen interessierenden Merkmalen (oftmals) korreliert. Quotierung kann (muss aber nicht) zu höherer
        Strukturgleichheit führen.
      - Wird Quotenplan sorgfältig durchgeführt, wird der Schätzfehler
        geringer (weil äquivalent zu einer geschichteten Zufallsstichprobe) Verletzung von Quotenanweisungen kaum kontrollierbar
    - - Verringerung des Fehlerintervalls der Schätzung
      - Setzt Vorwissen über die Grundgesamtheit voraus und hohe
        Heterogenität eines Merkmals in der Grundgesamtheit
    - - Bei fehlender Liste der Grundgesamtheit, aber vollständiger Liste der
        „Klumpen“ empfehlenswert
      - Schätzfehler in aller Regel grösser als bei einfachen
        Zufallsstichproben (abhängig von Homogenität innerhalb der Klumpen und Heterogenität zwischen den Klumpen).
    - - Richtig: Wenn Auswahlgesamtheit und Grundgesamtheit nicht identisch sind, dann liegt notwendigerweise undercoverage und oder overcoverage vor
      - Richtig: Bei einer geschichteten Auswahl müssen die Schichtungsmerkmale vorab bekannt sein
      - Richtig: Die Inferenzpopulation ist die Population, über die auf der Grundlage der vorliegenden Stichprobe tatsächlich Aussagen gemacht werden können
      - Falsch: Eine Quotenauswahl ist ebenso wie die Klumpenauswahl eine Zufallsauswahl
  - - - Problem: In aller Regel liegen nur Daten einer Teilerhebung vor
        (z.B.: Man kann nur einen Teil aller Schweizer Stimmberechtigten befragen).
      - Wie muss nun diese Teilmenge (oder Stichprobe) zusammengesetzt
        bzw. beschaffen sein, so dass sich die Stichprobenergebnisse verallgemeinern lassen?
      - Ziel: Aussagen über eine Grundgesamtheit (z.B. alle Schweizer
        Stimmberechtigten).
      - Wie zieht man eine solche, „repräsentative“ Stichprobe?
  - - - Zufallsfehler der Stichprobe (sampling error):
        
        Der Zufallsfehler ist allerdings berechenbar (siehe nachfolgende
        Lektion)
      - Non Sampling Errors:
        
        Systematischer Fehler aufgrund des Auswahlverfahrens bzw-
        -rahmens (coverage error)
        
        Non Response: Verweigerung (item und unit nonresponse)
        
        Messfehler (measurment error): zum Beispiel das Overreporting bei
        der Angabe der Wahlteilnahme.
        
        Gewichtung und Datenaufbereitung (processing errors)
      - Problem I: Eine Liste der Grundgesamtheit existiert nicht (Ausnahme:
        SRPH, BfS-Registerdaten).
        
        Praxis: Telefonlisten (bilden dann die Auswahlgesamtheit, vgl.
        vorangegangene Folie)
        
        Nur Festanschlüsse.
        
        „Geburtstagmethode“
        
        Undercoverage und overcoverage-Probleme (vgl. Schnell et al.
        2005).
        
        Deshalb weichen so gut wie alle Befragungsinstitute auf
        Telefonlisten aus. Diese sind nie (selbst unter Beimischung von RDD) eine vollständige Liste der Grundgesamtheit. Verknüpft man
        den Repräsentativitätsbegriff an die Existenz einer vollständigen Liste der Grundgesamtheit, kann kaum eine Schweizer Befragung
        als repräsentativ bezeichnet werden
      - Systematische Verteilung der Antwortverweigerer
        
        Problem II: Abdeckung des öffentlichen Telefonverzeichnis: rund 70
        Prozent, Tendenz fallend. Aber Handys sind immer weiter verbreitet. Handynummern sind viel seltener registriert als Festnetzanschlüsse
        
        Problem III: Interviewverweigerung. Ist kein Problem der
        Stichprobenziehung, denn diese Fälle sind als Untersuchungseinheiten ja vorgesehen! Ausschöpfungsquoten
        betragen mittlerweile 20-25 Prozent. Allerdings: höhere Ausschöpfungsquoten ̸= (notwendigerweise) genauere Ergebnisse
      - Systematische Verteilung von Interviewverweigerern
        
        Generell: Teilnehmende sind überrepräsentiert in der Stichprobe
        (aus unterschiedlichen Gründen)
        
        Beispiel: Vox-Analyse zur ALV
        
        Bekennereffekt (Unit-Ebene): Verlierer einer Abstimmung
        verweigern Interviews häufiger als Gewinner
- - - - Die erklärende Variable (Explanans) oder Ursachenvariable.
    - - Die zu erklärende Variable (Explanandum) oder Wirkungsvariable
  - - - Die Implikationsbeziehung: Wenn A auftritt, dann wird B erwartet.
        Z.B. : „Männer wählen SVP.“ Wenn A hingegen nicht eintritt, dann kann sowohl B, aber auch Nicht-B erfolgen
      - Bei einer Äquivalenzbeziehung hingegen wird nur dann B – also die
        Wahl der SVP – erwartet, wenn man ein Mann ist. Mit anderen Worten: In einer Äquivalenzbeziehung wählen im obengenannten
        Beispiel Frauen die SVP nie. In diesem Fall ist das männliche Geschlecht eine hinreichende und notwendige Bedingung dafür, SVP
        zu wählen.
      - Was versteht man unter einer Implikationsbeziehung im Zusammenhang mit Hypothesen?
        
        Eine Hypothese in der Form von: Wenn A auftritt, dann wird B erwartet. Bei nicht-A kann nicht-B aber auch B auftreten
  - - - linear (kontinuierlich steigend, siehe Folie 14)
      - Exponentiell (konvex)
      - Logarithmisch
      - Logistische Funktion (S-förmig, 16)
      - Quadratische Funktion (U-förmig, 15)
  - - - Reversibel (wenn x, dann y und wenn y, dann x) (Wechselseitige Beziehung: Beispiel Beteiligung und politisches Wissen) vs. irreversibel
        (wenn x, dann y, aber wenn y, dann nicht x) (Bei den meisten biologischen Merkmalen, Geschlecht und Parteiwahl, in umgekehrter Kausalität nicht denkbar).
      - Koexistent (wenn x, dann auch y) (Korrelation, beides geht mit einher, wissen nichts über zeitliche Abfolge. Beispiele Storchendichte und Geburtenrate, beide beeinflusst von Drittvariable) vs. aufeinanderfolgend (wenn x, dann später y) (bei kausaler Beziehung geht man immer davon aus, weil Ursache der Wirkung vorausgeht).
      - Deterministisch (wenn x, dann immer y) vs. probabilistisch (wenn x,
        dann sehr wahrscheinlich y).
      - Hinreichend (wenn x, dann y, ungeachtet alles anderen) vs. bedingt
        (wenn x, dann y, aber nur, wenn auch z).
      - Notwendig (wenn x, dann y, und nur dann y) vs. substituierbar (wenn
        x, dann y, aber wenn z, dann auch y).
      - Wie bezeichnet man die Struktur einer Hypothese, "Ohne Wohlstand ist keine Demokratie möglich?
        
        notwendig
      - Wenn die Arbeitslosigkeit in einem Staat steigt, dann gewinnen populistische Parteien Stimmen bei Wahlen im entsprechenden Staat hinzu. In welcher Beziehung stehen die beiden Variablen zueinander? Es geht nur darum, wie die Hypothese formuliert wurde.
        
        Richtig: Die Hypothese ist deterministisch definiert
        
        Richtig: Gemäss dieser Hypothese ist Arbeitslosigkeit eine hinreichende Bedingung für den Wahlerfolg populistischer Parteien
        
        Falsch: Grundsätzlich ist aufgrund der Formulierung der Hypothese eine substituierbare Beziehung denkbar
        
        Falsch: Gemäss dieser Hypothese ist Arbeitslosigkeit eine notwendige Bedingung
  - - - Aggregatebene: Problem des ökologischen Fehlschlusses
        
        Definition: Ökologischer Fehlschluss
        
        Schluss von beobachteten Beziehungen zwischen Daten über Kollektive
        auf Beziehungen zwischen Merkmalen der Elemente der Kollektive
        
        Überprüfung einer Hypothese über Altersunterschiede bei Abstimmungsverhalten. Bei welches Datensatz kein Risiko des ökologischen Fehlschlusses?
        
        Individuelle Befragungsdaten zur Abstimmung über xy Gesetz
    - - Vorteile der Individualdatenanalyse: Sie erlauben die Analyse von
        Zusammenhängen von Variablen auf der Untersuchungsebene der einzelnen Individuen (Mikroebene). Datenerhebung lässt sich
        „designen“.
    - - Je höher die soziale Integration in einer Gruppe, desto geringer ist die
        Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Mitglied dieser Gruppe abweichend verhält
- - - - Axiome/Grundannahmen
        
        Fundamentale (ontologische) Annahmen z.B. wie im jeweiligen
        Gegenstandsbereich Wissen erzielbar ist
        
        Menschenbilder: „Die Individuen versuchen ausschliesslich ihren
        eigenen Nutzen (in Form von z.B. Einkommen, Prestige und Macht) zu maximieren.“ „Politik bzw. Wahlen sind ein Markt, auf dem
        Unternehmer (Parteien) Käufern (Bürger) Waren (politische Programme) anbieten.“
      - Grundbegriffe/Konzepte (und ihre Definitionen)
        
        „Eigennutz wird definiert als das Ziel, das zuoberst auf der
        individuellen Präferenzordnung steht.“
      - Hypothesen
        
        „In Zweiparteiensystemen nähern sich die beiden Parteien sukzessive
        dem Median-Wähler an.“
- - - - Problem des Nachweises von Ursache und Wirkung: Weder die
        Richtung der Kausalität noch der Umstand, ob überhaupt eine Kausalität vorliegt (Scheinkorrelation), kann streng genommen
        überprüft werden
      - Konfundierung der unabhängigen Variablen mit anderen Merkmalen
        (Störvariablen). Die verschiedenen Ausprägungen der unabhängigen Variablen haben sich bereits in der Vergangenheit gebildet
- - - - Hoher Erhebungsaufwand
      - „Panelmortalität“
      - Repräsentativitätsprobleme
      - Edukationseffekte