Statistik und quantitative Forschungsmethoden (eBook)

Dr. Dirk Hofäcker ist Professor für Methoden der quantitativen Sozialforschung an der Universität Duisburg-Essen. Seine inhaltlichen Schwerpunkte liegen im Bereich der quantitativen Forschungsmethoden sowie der international vergleichenden Wohlfahrtsstaats- und Arbeitsmarktforschung.

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Table of Contents 6
Vorwort 16
1.Einführung: Soziale Arbeit und Methodenanwendungen 18
1.1Ein Lehrbuch für Quantitative Forschungs- und Analysemethoden 18
1.2Quantitative Forschungsmethoden in den sozialen Studiengängen 19
1.2.1Datenerhebung und Datengrundlagen in der Sozialen Arbeit 21
1.2.2Anwendungen von quantitativen Analysemethoden in der Sozialen Arbeit 23
1.3Struktur dieses Lehrbuchs 26
1.3.1Forschungsfrage und Datenerhebung 26
1.3.2Datenanalyse und Auswertung 29
2.Theorien, Hypothesen und Variablen 31
2.1Von »Trollen« und »Wutbürgern« – eine Einführung 31
2.2Erkenntnisinteresse, Theorien und Hypothesen 32
2.3Variablen 38
2.4 Zur Überprüfung von Hypothesen 41
3.Von der Forschungsfrage zum Forschungsprojekt: Forschungsdesign, Auswahl- und Erhebungsverfahren 44
3.1Forschungsdesign 45
3.1.1Unterscheidung nach Zielsetzung der Forschung 45
3.1.2Unterscheidung nach Erhebungshäufigkeit und Erhebungsobjekt 53
3.2Auswahlverfahren 62
3.2.1Das Grundprinzip von Auswahlverfahren 62
3.2.2Willkürliche Auswahlverfahren 65
3.2.3Bewusste Auswahlverfahren 66
3.2.4Zufällige Auswahlverfahren 68
3.2.5Zur Größe von Stichproben und der Wahl des geeigneten Auswahlverfahrens 77
3.3Erhebungsformen 80
3.3.1Persönliche Befragung 82
3.3.2Telefonische Befragung 85
3.3.3Schriftliche Befragung 87
3.3.4Alternative Formen quantitativer Datenerhebung:Beobachtung und Inhaltsanalyse 91
4.Messung 95
4.1Was versteht man unter Messung? 96
4.2Skalenniveaus 105
4.3Erfassung mehrdimensionaler Phänomene: Indexbildung 110
4.4Gütekriterien der Messung 115
4.5Gestaltung des Erhebungsinstruments 121
4.5.1Aufbau des Fragebogens 122
4.5.2Grundlegende Frageformen 125
4.5.3 Grundregeln zur Formulierung von Fragen 129
5Univariate Datenauswertungen 134
5.1Häufigkeitsverteilungen/Skalenniveaus 134
5.2Maßzahlen der zentralen Tendenz/Mittelwerte/Lagemaße 137
5.2.1Der Modus 137
5.2.2Der Median 138
5.2.3Das arithmetische Mittel 140
5.3Streuungswerte 143
5.3.1Range – Reichweite 143
5.3.2Der mittlere Quartilsabstand 144
5.3.3Ausreißer und Box-Plots 145
5.3.4Varianz und Standardabweichung 147
5.3.5Konfidenzintervall für das arithmetische Mittel 154
5.4Einführung SPSS – Häufigkeiten, deskriptive Statistikenund Diagramme 159
5.4.1Daten eingeben und definieren 163
5.4.2Daten bereinigen und visualisieren 166
5.4.3Erste statistische Auswertung und Interpretation mit SPSS 172
5.4.4SPSS-Syntax 174
6.Bivariate Zusammenhangsanalyse 178
6.1Die Analyse bivariater Tabellen 179
6.2Zusammenhangsmaße für nominales Skalenniveau 186
6.3Zusammenhangsmaße für ordinales Skalenniveau 192
6.4Zusammenhangsmaße für metrisches Skalenniveau 200
6.5SPSS-Anwendung 208
7.Einfache lineare Regression 214
7.1Einführung in die Regressionsanalyse 214
7.2Annahmen der linearen Einfachregression 220
7.2.1Normalverteilung der Residuen 221
7.2.2Homoskedastizität 224
7.2.3Metrische Daten 228
7.2.4Unabhängigkeit der Residuen 228
7.3Statistische Modelle 229
7.3.1Methode der kleinsten Quadrate 232
7.3.2Berechnung der Modellparameter 235
7.3.3Die Beurteilung einzelner Prädiktoren 239
7.4Durchführung linearer Regressionsanalysen mit SPSS 243
7.4.1Nicht standardisierte Koeffizienten und Residuen 248
7.4.2Standardisierte Koeffizienten und Residuen 248
8.Multivariate Datenauswertungen 252
8.1Einführung 252
8.2Voraussetzungen der multiplen Regressionsanalyse 253
8.3Anwendungsbeispiel einer multiplen Regressionsanalyse 256
8.3.1Multikollinearität 262
8.3.2Merkmalselektionsverfahren 268
8.4Die multiple lineare Regression mit kategorialen Variablen 273
8.4.1Jugenddelinquenz und Herkunftsfamilien 273
8.4.2Anwendungsbeispiel 277
8.5Interaktionseffekte 283
8.6Nicht lineare Funktionen 291
8.6.1Allgemeines zur Wirksamkeitsuntersuchung von Sozialtherapie 291
8.6.2Anwendungsbeispiel 293
8.7Logistische Regressionsanalysen 301
8.7.1Vorüberlegungen und Erklärungsebenen für Kriminalität 301
8.7.2Datenbasis und Vorgehensweise 303
8.7.3Modell der logistischen Regression 308
8.7.4Anwendungsbeispiel 313
9. Mehrebenenanalyse | Simone Braun und Dirk Hofäcker 324
9.1 Einleitung 324
9.2Grundlagen zur Durchführung einer Mehrebenenanalyse 325
9.2.1Datenstruktur 325
9.2.2Merkmalszusammenhänge 327
9.2.3Modellwahl und Schätzverfahren 328
9.2.4Modellannahmen der linearen Mehrebenenregression 329
9.3Modellierung eines klassischen Mehrebenenmodells:Vorgehensweise und Anforderungen 330
9.3.1Exkurs zur Notation 331
9.3.2Strategien der Modellentwicklung 335
9.3.3Bestimmung der Modellgüte 340
9.3.4Anforderungen an das Analyse-Sample:Stichprobengröße und fehlende Werte 342
9.3.5Anforderungen an die Variablen: Zentrierung 343
9.4Anwendungsbeispiel 344
9.4.1Betrachtung aus einer Ein-Ebenen-Perspektive 345
9.4.2Random-Intercept-Only-Modell (Nullmodell) 350
9.4.3Random-Intercept-Modell 355
9.4.4Random-Intercept-Random-Slope-Modell (Random-Coefficient Models) 358
9.4.5Intercept-as-Outcome-Modell/Slope-as-Outcome-Modell 359
9.4.6Cross-Level-Interaktions-Effekt 360
9.5Hinweise zu Literatur und Software 361
10.Ereignisanalyse 363
10.1Grundidee der Ereignisanalyse 364
10.2Ereignisanalytische Grundbegriffe, Datengrundlage und Datenstruktur 365
10.2.1Ereignisanalytische Grundbegriffe 365
10.2.2Datenstruktur und Datenquellen 367
10.2.3Zensierung von Episoden 369
10.3Deskriptive Analysen: Übergangsrate und Überlebenskurve 371
10.4Erklärende Analysen: Multivariate Regressionsmodelle 375
10.5Weiterführende Fragestellungen und Literaturempfehlungen 380
Literatur 382
Index 398
Body 16