Empirisches Arbeiten in Linguistik und Sprachlehrforschung

Dr. Ruth Albert war Professorin für Deutsch als Fremdsprache am Institut für Germanistische Sprachwissenschaft der Philipps-Universität Marburg. Dr. Nicole Marx ist Professorin für Deutsch als Zweitsprache und Deutsch als Fremdsprache am Institut für Sprach- und Literaturwissenschaften der Universität Bremen.

Vorwort zur dritten Auflage

1 Zur Einführung
1.1 Arten von empirischer Forschung
1.2 Warum eigentlich empirisch arbeiten?
1.3 Zum Aufbau des Studienbuchs

Schritt 1: Planungsphase
2 Vorplanung einer empirischen Untersuchung
2.1 Auswahl eines Untersuchungsgegenstandes
2.2 Was ist eine Forschungsfrage?
2.3 Wie formuliere ich eine Hypothese?
2.4 Gütekriterien für empirische Untersuchungen
2.5 Wie komme ich zu einem Forschungsplan?
2.6 Worauf muss ich sonst noch achten?
2.7 Zusammenfassung

Schritt 2: Datenerhebung
3 Die Beobachtung
3.1 Offene und verdeckte Beobachtung
3.2 Beobachtungskategorien
3.3 Datenklassifikation
4 Arbeiten mit Textkorpora
5 Die Befragung
5.1 Die Wahl der Stichprobe
5.2 Befragungsarten
5.3 Aufbau eines Fragebogens
5.4 Umgang mit der Gefahr von Artefakten
5.5 Das Klassifizieren von umfangreichen Befragungsdaten für eine
differenzierte Auswertung
Aufgaben
6 Experimente und Interventionen
6.1 Experimentelle Forschung
6.2 Der Entwurf des Forschungsvorhabens
6.3 Verbreitete Designs in der Interventionsforschung
6.4 Typisches Erhebungsinstrument in der Interventionsforschung: der Sprachtest
6.5 Probleme der Interventionsforschung
6.6 Verbreitete Experimentformen in der Psycholinguistik
6.7 Auswertung der Experimentergebnisse

Schritt 3: Datenauswertung / Datenanalyse
7 Skalenniveaus
8 Beschreibung von Daten
8.1 Häufigkeit
8.2 Maße der zentralen Tendenz: Modalwert, Median, Mittelwert
8.3 Maße der Variabilität: Standardabweichung und Quartile
8.4 Transformierte Messwerte
8.5 Die Darstellung der Daten
9 Beziehungen zwischen Daten und Variablen
9.1 Beziehungen zwischen metrisch skalierten Daten
9.2 Beziehungen zwischen ordinalskalierten Daten
9.3 Beziehungen zwischen nominalskalierten Daten
9.4 Zusammenhang bedeutet nicht Kausalität
10 Prüfen von Unterschieden und Veränderungen
10.1 Tests für metrisch skalierte Daten
10.2 Test für ordinalskalierte Daten: U-Test und Wilcoxon-Test
10.3 Test für nominalskalierte Daten: Chi-Quadrat-Test
10.4 Zusammenfassung: Wann man welchen Test benutzt
11 Signifikanz vs. Aussagekraft
11.1 Interpretation
11.2 Effektgröße
11.3 Erklärte Varianz: Korrelationen und r-Quadrat
11.4 Mittelwertunterschiede
11.5 Warum über die Effektgröße berichten?

Schritt 4: Forschungsbericht
12 Präsentation der Studie: Wie schreibe ich es auf?
12.1 Das Abstract
12.2 Einleitung, theoretischer Rahmen und relevante Literatur
12.3 Fragestellung und Hypothesen
12.4 Forschungsdesign / Methodik
12.5 Präsentation der Ergebnisse
12.6 Besprechung der Ergebnisse und Schlussfolgerungen bzw. Ausblick

Anhang: Lösungen der Aufgaben
Literaturverzeichnis
Stichwortverzeichnis
Ergänzendes Webmaterial