CATI-Übung 6. Begleitveranstaltung WS 09/10 PHILOSOPHISCHE FAKULTÄT | INSTITUT FÜR SOZIOLOGIE | METHODEN DER EMPIRISCHEN SOZIALFORSCHUNG JULIANE KUPPER

CATI-Übung 6. BegleitveranstaltungWS 09/10

PHILOSOPHISCHE FAKULTÄT | INSTITUT FÜR SOZIOLOGIE | METHODEN DER EMPIRISCHEN SOZIALFORSCHUNG

JULIANE KUPPERDENISE POHL

KATRIN HEUERANTONIUS SCHÖNBERGDRESDEN, Februar 2010

TU Dresden, Februar 2010 Folie 2

Inhalte der Veranstaltung

1. Theoretischer Teil

1.1 Skalen und Messniveaus

1.2 Variablen

1.3 Hypothesen

1.4 Testtheorie (Kreuztabelle -Chi-Quadrat-Test,Mann-Whitney-U-Test, t-

Test, Regression)

1.5 Formaler Aufbau des empirischen Teils der Hausarbeit

2. Praktischer Teil – Datenanalyse mit SPSS


1. Theoretischer Teil


1.1 Skalen und Messniveaus


Differenzierung der unterschiedlichen Messniveaus

Beachte: Das Messniveau bestimmt auch die möglichen Tests!

Nominalskala: (kategoriale Skala)- nur Gleichheit/Ungleichheit interpretierbar- nur größte Häufigkeit kann gemessen werden (Modalwert)- Bsp.: Familienstand, Geschlecht



Ordinalskala: (ordinale Skala)- hier ist zusätzlich eine Rangfolge interpretierbar- die Abstände sind nicht interpretierbar- Median als zulässiger Mittelwert- Bsp.: Zufriedenheit mit dem Studium an der TU Dresden

(sehr zufrieden, eher zufrieden, mittel usw. )



Intervallskala: (metrische Skala)- hier sind die Abstände zwischen den Messwerten interpretierbar- kein natürlicher Nullpunkt- arithmetisches Mittel ist zulässig, Differenzen vergleichen usw.- Bsp.: Temperatur in °C



Ratioskala / Verhältnisskala: (metrische Skala)- hat natürlichen Nullpunkt- zusätzlich hier zulässig: prozentuale Vergleiche / - Verhältnisse von Merkmalswerten usw.- Maßeinheit kann variiert werden- Bsp.: Ehedauer, Verdienst



Absolutskala - es gibt einen natürlichen Nullpunkt- die Maßeinheit ist unveränderlich vorgegeben- Bsp.: Kriege innerhalb eines Jahres, Einwohner eines Landes


1.2 Variablen


Definition:

- bezeichnet ein Merkmal oder eine Eigenschaft von Personen, Gruppen, Organisationen oder anderen Merkmalsträgern

- haben mind. 2 Ausprägungen

Unterscheidung:

- Variablen (Merkmale, Merkmalsdimensionen)- Ausprägungen von Variablen (Kategorien, Merkmalsausprägungen)

- Merkmalsträger

Variablen


Variablen

Unterscheidung:

- endogene Variablen

- exogene Variablen


Variablen

Endogene Variablen

- abhängige Variablen (beziehen sich auf das, was verstanden / erklärt werden soll; Worauf richtet sich Forschungsfrage?)

- unabhängige Variablen (erfassen jene Sachverhalte, von denen angenommen wird, sie übten Einfluss auf das Auftreten oder die Ausprägung der abhängigen Variablen)

- intervenierende Variablen (erfassen jene Sachverhalte, von denen man vermutet, von ihrem Vorliegen oder ihren Ausprägungen hänge ab, wie sich der Zusammenhang von abhängiger und unabhängiger Variable gestaltet)

- Gruppierungsvariablen (legt Vergleichsfälle oder Gruppen von Vergleichsfällen fest, mind. 2 Ausprägungen)


Variablen

Exogene Variablen

- Hintergrundvariablen (beziehen sich auf Sachverhalte, die einen zu berücksichtigenden Einfluss auf die Ausprägung der unabhängigen und abhängigen Variable haben dürften, ihrerseits aber nicht im Zentrum der um die forschungsleitende Frage gelagerten theoretischen Aufmerksamkeit steht)


1.3 Hypothesen


Hypothesen

Definition (Häder 2006:39):

- Aussagen über einen Zusammenhang von mindestens 2 Aussagen- Bei diesen Aussagen handelt es sich um Vorstellungen bzw.

Erklärungsversuche- Sie müssen noch keine empirische Bestätigung erfahren haben- Handelt sich um vermutliche Problemlösungen bzw.

Erklärungsversuche


Hypothesen

Arten von Hypothesen:

- Gibt sehr viele Möglichkeiten Hypothesen zu unterteilen: wenn-dann-Hypothesen, Je-desto-Hypothesen, deterministische Hypothesen, Individual-, Kontext- und Kollektivhypothesen etc.

- Für unsere Untersuchung v.a. wichtig: Unterschiedshypothesen, Zusammenhangshypothesen, H0-Hypothese und H1-Hypothese


Hypothesen

H1-Hypothese (Bortz 2005:108):

- Wird auch als „Alternativ- oder Gegenhypothese“ bezeichnet

- Ist eine „innovative“ Aussagen, d.h. sie soll den bisherigen Wissensstand ergänzen


Hypothesen

H0-Hypothese (Bortz 2005:109):

- Wird auch als „Nullhypothese“ oder „Negativhypothese“ bezeichnet

- Behauptet, dass die zur H1-Hypothese komplementäre Aussage richtig ist


Hypothesen

Unterschiedshypothese (Bortz 2005:797):

- Annahme, die besagt, dass sich zwei oder mehr zu untersuchende Gruppen, bezüglich eines Merkmals unterscheiden

- Überprüfung durch: z.B. t-Test (Mittelwertvergleich: „Frauen haben im Durchschnitt ein geringeres Einkommen als Männer.“), Häufigkeitsvergleiche


Hypothesen

Zusammenhangshypothese (Bortz 2005:799):

- Annahme, die besagt, dass zwei oder mehr zu untersuchende Merkmale miteinander zusammenhängen

- Überprüfung durch: z.B. Korrelationsrechnungen („Positiver Zusammenhang zwischen der Anzahl der Bildungsjahre und dem Einkommen“)


1.4 Testtheorie


Kreuztabellen

• dient dazu Zusammenhänge zwischen nominal skalierten Variablen aufzudecken und zu untersuchen

• z.B. Gibt es einen Zusammenhang zwischen dem Beruf einer Person und ihrem Konsumverhalten?

• dient dazu die Ergebnisse der Erhebung tabellarisch darzustellen

• muss jedoch auf eine begründete Auswahl der Variablen und ihrer Ausprägungen achten

• mithilfe des Chi-Quadrat-Tests herausfinden, ob ein Zusammenhang vorliegt


Chi-Quadrat-Test

Anliegen (Backhaus et al. 2006:241):

- Test zur Überprüfung der Unabhängigkeit zweier Merkmale bzw. der Homogenität eines Merkmals in zwei Stichproben

Art der Daten:

- nominal


Chi-Quadrat-Test

Beispiel:

H1: X und Y sind voneinander abhängig

H0: X und Y sind voneinander unabhängig

Z.B. H0: die Verwendung von Butter/Margarine ist unabhängig vom Wohnort


Chi-Quadrat-Test

Berechnung:

- Vergleicht die empirische Häufigkeit mit den unter der Annahme statistischer Unabhängigkeit erwarteten Häufigkeit

- Der errechnete Wert wird mit dem bei Unabhängigkeit erwartbaren Wert verglichen

- Stimmen die Werte überein = Unabhängigkeit der Merkmale- Stimmen die Werte nicht überein = Zusammenhang der Merkmale - Problem: Test misst nicht die Stärke des Zusammenhanges


Korrelationen: Mann-Whitney-U-Test (ordinales Skalenniveau)

Anliegen:

- Parameterfreier Test zur Überprüfung der Hypothese, dass 2 unabhängige Stichproben die gleiche Verteilung besitzen (Homogenitätstest)

Art der Daten:

- ordinal


Mann-Whitney-U-Test

Beispiel:

- Frage: Steigt die Einkommenskurve bei Männern und Frauen mit demselben Studium mit steigendem Lebensalter genau gleich an?

- H0 = F1 = F2 die beiden Funktionen sind genau gleich- H1 = Fi ist ungleich Fj mindestens 1 Merkmalspaar ist ungleich

man ist also bestrebt die unrealistische Nullhypothese abzulehnen, um die Ungleichheit der Einkommenskurve zu bestätigen


Korrelationen: t-Test für unabhängige Stichproben (metrisches Skalenniveau)

Anliegen:

- Prüfen, ob sich zwei Gruppen (Stichproben) hinsichtlich eines Merkmals signifikant unterscheiden(testen von Unterschiedshypothesen)

Art der Daten:

- metrisch


t-Test für unabhängige Stichproben

Beispiel:

- Frage: Gibt es Unterschiede im Einkommensdurchschnitt von Männern und Frauen?

- X = Geschlecht- Y = Einkommen

H1: Die Differenz der Mittelwerte ist ungleich 0.H0: Die Differenz der Mittelwerte ist gleich 0.

Schlussfolgerung (bei Ablehnung von H0): X hat Einfluss auf Y


Regressionen

• dient der Analyse von Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehrerer unabhängigen Variablen

• primäre Anwendungsbereich sind je-desto-Hypothesen• mit Hilfe der Regression lässt sich die Beziehung der abhängigen und

unabhängigen Variablen quantifizieren• Voraussetzung: metrisches (bei der unabhängigen auch möglich: nominales)

Skalenniveau

• Beispiel: wie wirkt sich der Preis auf die Absatzmenge aus?• Ho: Es gibt keinen Zusammenhang zwischen dem Preis und der Absatzmenge.• H1: Es gibt einen Zusammenhang zwischen dem Preis und der Absatzmenge.


1.5 Formaler Aufbau des empirischen Teils der

Hausarbeit


Formaler Aufbau des emp. Teils der Hausarbeit

(1) Forschungsinteresse (Welche Fragen sollen getestet werden?)

(2) Hypothesen (H0,H1), Signifikanzniveau

(3) Analyse (Überprüfung der Hypothesen)- Abb. in Text einfügen oder Verweis auf Anhang

(4) Ergebnisdarstellung und kurze Interpretation

(5) Anhang- im Text klare Verweise auf Abb. im Anhang (Nummerierung!)- Inhaltsübersicht über Anhang- Syntax


2. Praktischer Teil – Datenanalyse mit SPSS


Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit!

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