How to do empirische Sozialforschung (eBook)
160 Seiten
utb. (Verlag)
978-3-8463-5595-4 (ISBN)
Mag. Dr. Claus Braunecker arbeitet seit mehr als drei Jahrzehnten als Instituts- und Betriebsmarkt-forscher in Österreich und lehrt seit vielen Jahren empirische Methoden, statistische Datenanalyse und SPSS am Institut für Publizistik- und Kommunikationswissenschaft der Universität Wien, an der Donau Universität Krems und an diversen Fachhochschulen.
Empirische Sozialforschung für Studium und Praxis
Was unterscheidet empirische Forschungsfragen von Hypothesen? Wie erstelle ich dazu passend einen Fragebogen, ein Codebuch, einen Gesprächsleitfaden? Wie definiere ich eine Grundgesamtheit? Wie ziehe ich eine gute Stichprobe, ohne den Datenschutz zu verletzen? Was sind Schwankungsbreiten? Und welches Auswertungsverfahren passt zu welchem Messniveau?
Dieses Buch erläutert Schritt für Schritt die Planung und Durchführung von empirischen Erhebungen sowie die Grundlagen von Datenanalyseverfahren. Neben vielen Beispielen enthält die praxisnahe Gebrauchsanleitung 40 Abbildungen, zahlreiche farblich hervorgehobene Querverweise, ein schlagwortoptimiertes Stichwortverzeichnis sowie frei zugängliche Downloads: einen Demo-Fragebogen, Best-Practice-Beispiele, frei (um)gestaltbare Foliensätze für Dozent*innen (howtodo.at bzw. utb-shop.de).
Die Zielgruppe sind Studierende der Publizistik-, Medien- und Kommunikationswissenschaft, der Sozial- und
Wirtschaftswissenschaften sowie Praktiker*innen der Markt- und Meinungsforschung.
VORWORT8
Der rote Faden der Empirie die Inhalte dieses Buchs10
1 | Thema, Erkenntnisinteresse(n), Forschungsfragen, Hypothesen13
1.1 | Thema13
1.2 | Erkenntnisinteresse(n), Erhebungsziel(e)14
1.3 | Forschungsfragen, Hypothesen14
1.3.1 | Forschungsfragen die "Themenliste"15
1.3.2 | Hypothesen die "Checkliste"17
2 | Qualitative und quantitative Forschungsmethoden22
2.1 | Qualitative Methoden22
2.2 | Quantitative Methoden23
2.3 | Inhaltsanalyse25
2.4 | Beobachtung30
2.5 | Gruppendiskussion (Fokusgruppe33
2.6 | Qualitative Befragung34
2.7 | Quantitative Befragung ("Umfrage")35
2.8 | Experimentelles Design38
3 | Grundgesamtheit, Voll- oder Teilerhebung, Ethik und Datenschutz41
3.1 | Grundgesamtheit41
3.2 | Voll- oder Teilerhebung (Stichprobe)43
3.2.1 | Vollerhebung43
3.2.2 | Teilerhebung (Stichprobe)45
3.3 | Forschungsethik und Datenschutz45
3.3.1 | Forschungsethik46
3.3.2 | Datenschutz47
3.3.2.1 | Personenbezug von Daten48
3.3.2.2 | Adressierung von Teilnehmenden48
3.3.2.3 | Erhebung und Verarbeitung personenbezogener Daten50
3.3.2.4 | Informationspflichten die Datenschutzerklärung52
3.3.2.5 | Rechte der Betroffenen53
3.3.3 | Methodische Implikationen von Forschungsethik und Datenschutz54
4 | Repräsentativität, Arten von Stichproben55
4.1 | Repräsentativität55
4.1.1 | Stichprobengröße Repräsentativität57
4.1.2 | Repräsentativität in Zahlen58
4.1.3 | Repräsentativität bei Online-Erhebungen59
4.2 | Arten von Stichproben62
4.2.1 | Zufällige Auswahl: Reine Zufallsstichproben63
4.2.2 | Zufällige Auswahl: Vorgeschichtete Stichproben64
4.2.3 | Exkurs: Gewichtung von Datensätzen66
4.2.4 | Nicht zufällige Auswahl: Willkürliche Stichprobe68
4.2.5 | Nicht zufällige Auswahl: Quotenstichprobe68
4.3 | Inzidenz, Penetration, Durchdringungsgrad71
4.4 | Mindestgröße von Stichproben71
4.5 | Best Practice72
4.5.1 | Repräsentative Samples in der Praxis72
4.5.2 | Sample Points (Klumpenstichprobe)72
4.5.3 | (Studentisches) "Viel-Zweck-Sample"73
5 | Statistische Schwankungsbreiten und Stichprobengrößen76
5.1 | Schwankungsbreiten von Prozentwerten77
5.1.1 | Schwankungsbreiten von Prozentwerten berechnen81
5.1.2 | Schwankungsbreiten und Größe der Grundgesamtheit82
5.1.3 | Theoretischer Hintergrund83
5.2 | "Schwankungsbreiten" von Mittelwerten86
5.3 | Ermittlung von Mindeststichprobengrößen88
5.3.1 | Stichprobengröße und Größe der Grundgesamtheit89
5.3.2 | Stichprobenausfälle (bei Zufallsstichproben)91
5.3.3 | Mindeststichprobengröße selbst berechnen92
5.3.3.1 | OHNE Einbeziehung der Grundgesamtheit92
5.3.3.2 | MIT Einbeziehung der Grundgesamtheit93
6 | Messen in der Sozialforschung96
6.1 | Messbegriff, Skala96
6.2 | Messniveaus (Skalenniveaus) und Datenanalyse97
6.3 | Messniveaus (Skalenniveaus) im Detail98
6.4 | Praktische Anwendung von Messniveaus100
6.4.1 | Schulnotenskalen oder andere Skalen?100
6.4.2 | Skalenbreite, gerade oder ungerade Anzahl von Skalenpositionen?103
6.4.3 | Eigenschaften bipolar abfragen, Skalierungsrichtung wechseln?103
6.5 | Indikatoren, Einstellungsskalen und Gütekriterien104
6.5.1 | Validität106
6.5.2 | Reliabilität106
6.5.3 | Objektivität107
6.5.4 | Skalierungsverfahren108
7 | Leitfaden, Fragebogen110
7.1 | Zuerst das "WAS", dann erst das "WIE"!110
7.2 | Qualitativ oder quantitativ – Leitfaden oder Fragebogen111
7.2.1 | Gesprächs- und Diskussionsleitfaden111
7.2.2 | Fragebogen112
7.3 | Gestaltung von Fragebogen und Online-Formular116
7.4 | Erhebungssoftware131
7.5 | Pretest133
8 | Datenanalyse, Ergebnisdarstellung134
8.1 | Datenanalyse-Techniken134
8.1.1 | Qualitative Datenanalyse134
8.1.2 | Quantitative Datenanalyse136
8.1.3 | Datenanalyse forschungsfragen-/hypothesenkonsistent planen142
8.2 | Gesamtüberblick und Ergebnisdarstellung145
9 | Umsetzungs-Tipps für die Praxis152
LITERATURVERZEICHNIS153
ABBILDUNGSVERZEICHNIS156
STICHWORTVERZEICHNIS157
1 | Thema, Erkenntnisinteresse(n), Forschungsfragen, Hypothesen
... in diesem Kapitel geht's um:
● Thema: Basis für das gesamte Vorgehen • muss neue Detailaspekte beleuchten • darf keine Kopie bereits durchgeführter empirischer Erhebungen sein • nicht zu breit anlegen |
● Erkenntnisinteresse(n): Erhebungsziele kurz und exakt formulieren • Grundlage für Forschungsfragen und/oder Hypothesen |
● Forschungsfragen — sind zu beantworten: müssen VOR dem Erhebungsinstrument festgelegt werden • wie eine „Themenliste“ • neutrales Erkenntnisinteresse in Frageform • Aufteilung in Subdimensionen ratsam • besser „Welcher Zusammenhang ...“ als „Gibt es einen Zusammenhang ...“ |
● Hypothesen — sind zu prüfen: müssen VOR dem Erhebungsinstrument festgelegt werden • wie eine „Prüfliste“ • Annahmen aufgrund von Basiswissen • Wahrscheinlichkeitsaussagen • ungerichtet oder (präziser) gerichtet mit vermuteter Art des Zusammenhangs • Aufteilung in Subdimensionen ratsam • inhaltliche ≠ statistische (für Signifikanzprüfung) Hypothesen • besser „Wenn-Dann“- und „Je- Desto“-Formulierung als ein Aussagesatz |
„Wir brauchen rasch eine Umfrage‟ – und schon wird in der oft schnelllebigen Wirtschaft ein Online-Formular erstellt.
Empirische Sozialforschung sollte nicht unüberlegt starten! Ist Empirie Teil einer wissenschaftlichen Arbeit, darf sie niemals „einfach so‟ beginnen! Zuerst werden alle Details spezifiziert, dann erst kann die konkrete Umsetzung in Form einer Forschungsmethode erfolgen (vgl. Kapitel „2 | Qualitative und quantitative Forschungsmethoden‟ ab Seite 22).
In der Wissenschaft2 erfolgt vor jeder empirischen Erhebung eine exakte, ausführliche Problemdefinition. VOR jeder Erhebung müssen alle interessierenden Details feststehen. Erst dann, wenn alle Erkenntnisinteressen bzw. genauen Fragestellungen vorliegen, kann das konkrete Erhebungsinstrument im konkreten Wortlaut ausformuliert werden (= Operationalisierung).
Nun erst wird ein Fragebogen oder Leitfaden (vgl. Kapitel „7 | Leitfaden, Fragebogen‟ ab Seite 110) erstellt, ein Codierschema (vgl. Abbildung 3 auf Seite 26) entwickelt oder ein Beobachtungsprotokoll (vgl. Abbildung 5 auf Seite 31) entworfen.
1.1 | Thema
Jedes (wissenschaftlich) empirische Vorhaben benötigt zuallererst ein Thema, eine Problemstellung. Das Thema stellt die Basis für das gesamte weitere Vorgehen dar (vgl. [13] HERCZEG/WIPPERSBERG 2019: 71FF.). Dabei ist es wichtig, sich die Erforschung eines neuen Detailaspektes vorzunehmen (ebd.) und nicht bereits vorhandene Empirie zu „kopieren‟.
Das Thema darf nicht zu breit oder zu allgemein angelegt und formuliert werden. Sonst ist es mit vertretbarem Aufwand nicht mehr (empirisch) „behandelbar‟. Drei Beispiele für „gute‟ empirische – jeweils im Rahmen einer Masterarbeit erforschte – Themen:
„Sprache in der internen Veränderungskommunikation. Eine kritische Betrachtung unter linguistischen und kommunikationswissenschaftlichen Gesichtspunkten am Beispiel formeller, schriftlicher Kommunikation in deutschen Industrieunternehmen.‟(Sturm 2019)
„Sponsoring im Spitzensport. Der gegenwärtige Stellenwert von Sportsponsoring in österreich, in Bezug auf die Rolle von Sponsoringagenturen. Eine Fallstudie anhand der Erste Bank Open.‟ (Haas 2018)
„Informationswahrnehmung von Online-Wein-Shoppern: eine Eye-Tracking Studie mit Think-Aloud Technik.‟(Horvath 2015)
1.2 | Erkenntnisinteresse(n), Erhebungsziel(e)
Ist das Thema erarbeitet, müssen im nächsten Schritt die genauen Erkenntnisinteressen bzw. Erhebungsziele definiert werden. Das geschieht am besten einfach, klar, mit wenigen Sätzen (vgl. Herczeg/Wippersberg 2019: 80). Exakt formulierte Erkenntnisinteressen3 sind essentiell für wissenschaftliches Arbeiten – und damit auch für jede empirische Erhebung. Sie stellen die inhaltliche Klammer dar, an der Forschungsfragen und Hypothesen andocken.
1.3 | Forschungsfragen, Hypothesen
Wer (weiterhin) beim Wesentlichen bleiben und das Vorhaben nicht versehentlich an den Erkenntnisinteressen „vorbeilenken‟ möchte, formuliert im nächsten Schritt am besten Forschungsfragen (Programmfragen4) und/oder Hypothesen. Diese stellen vorerst nur eine Art Themenkatalog dar. Sie werden indirekt, also üBER jemanden oder etwas formuliert.
Im Falle z.B. einer Befragung wird zunächst noch keine Frage direkt an die Befragten gerichtet, sondern zunächst z.B. eine Forschungsfrage üBER sie artikuliert. Also nicht: „Wie ist Ihr Leseverhalten ‟, sondern: „ Wie ist das Leseverhalten von ...‟.
Eine derartige Themenabgrenzung ist essenziell notwendig, um einerseits Antworten auf ALLE Fragestellungen zu finden, andererseits KEINE Antworten auf NICHT VORHANDENE Fragen zu generieren.
Forschungsfragen bzw. Hypothesen stehen mit der Erhebung in Wechselwirkung: Eine Erhebung, die Forschungsfragen nicht beantworten oder Hypothesen nicht prüfen kann, geht [14] am Ziel vorbei. Umgekehrt zielen Forschungsfragen oder Hypothesen, die an der Erhebung „vorbei‟ formuliert werden, ins Leere.
Wer wissenschaftlich vorgeht, leitet aus den Erkenntnisinteressen zuerst Forschungsfragen und/oder Hypothesen ab. Erst dann ergeben sich aus ihnen und in weiterer Folge die empirische Methode, das Erhebungsinstrument und dessen genaue Inhalte.
Für das Erhebungsinstrument sind also die Forschungsfragen bzw. Hypothesen verantwortlich: Aus ihnen resultieren die konkreten Fragen im Fragebogen oder Leitfaden, die Dimensionen im Codierschema oder die Details im Beobachtungsprotokoll. Ziemlich oft wird allerdings der Fehler begangen, Methode, Erhebungsinstrument oder dessen Inhalte bereits festzulegen, bevor die Forschungsfragen bzw. Hypothesen fixiert sind.
Forschungsfragen bzw. Hypothesen sind für die Operationalisierung des gesamten empirischen Vorhabens verantwortlich: Wo bzw. bei wem wird in welcher Form was genau erhoben? Deshalb sollten sie derart formuliert sein, dass sie den Rahmen für die Erhebung sehr präzise abstecken.
Es ist (bei empirischen Erhebungen) ratsam, Forschungsfragen und Hypothesen in ihre thematischen Details aufzusplitten und explizit Sub-Forschungsfragen bzw. -Hypothesen zu formulieren. Das ermöglicht eine deutlich präzisere Gestaltung des Erhebungsinstruments und später eine maßgeschneiderte Datenanalyse.5
Ein Fragebogen, Leitfaden, Codierschema oder Beobachtungsprotokoll benötigt nicht weniger, auch nicht mehr, sondern genau so viele Fragen bzw. Merkmale, wie zur Abdeckung der Forschungsfragen und/oder Hypothesen erforderlich sind. Nicht jede Forschungsfrage bedingt eine Hypothese, nicht jede Hypothese eine Forschungsfrage.
Beide – Forschungsfragen und Hypothesen – stehen am Beginn der Forschung. Beide werden aus Theorie (Literatur) und/oder anderer Vorrecherche (vorliegenden empirischen oder anderen Sekundärdaten) abgeleitet. Worin liegt dann aber ihr Unterschied?
1.3.1 | Forschungsfragen – die „Themenliste‟
Forschungsfragen drücken ein neutrales Erkenntnisinteresse in Frageform aus. Sie definieren die genauen Inhalte und Formulierungen im Erhebungsinstrument (Fragebogen, Leitfaden, Codierschema, Beobachtungsprotokoll). Empirie beantwortet Forschungsfragen.
Auf Forschungsfragen baut jede empirische Erhebung auf. Sie geben vor, was genau betrachtet werden soll und was nicht. Auch in der Wirtschaft ist es sinnvoll, vor der Durchführung von Empirie zumindest eine Themenliste zu erstellen, welche Fragestellungen abgedeckt werden sollen. Forschungsfragen (bzw. Themenlisten) sind sowohl bei qualitativen als auch quantitativen Erhebungen notwendig (vgl. Kapitel „2 | Qualitative und quantitative Forschungsmethoden‟ ab Seite 22).
Der Beantwortung von Forschungsfragen sollte Raum gelassen werden: Deshalb ist es besser, sie sinngemäß als: „Welcher Zusammenhang besteht zwischen ...?‟ zu formulieren als:
[15] „Gibt es einen Zusammenhang zwischen ...?“. Oder besser: „Welche Unterschiede gibt es ...?‟anstelle: „Gibt es Unterschiede...?‟. Die beiden letzteren Formulierungen münden bloß in einfache Ja/Nein-Antworten, OB die Empirie einen Zusammenhang oder Unterschied festmachen konnte oder nicht. Die „W‟-Fragen hingegen lassen Platz für konkrete Ausführungen, WELCHER Zusammenhang bzw. Unterschied identifiziert...
Erscheint lt. Verlag | 29.3.2021 |
---|---|
Verlagsort | Stuttgart |
Sprache | deutsch |
Themenwelt | Sachbuch/Ratgeber ► Beruf / Finanzen / Recht / Wirtschaft ► Bewerbung / Karriere |
Wirtschaft | |
Schlagworte | Auswertungsverfahren • Empirische Forschung • forschen mit empirischen Daten • Forschungsfrage • Fragebogen • Grundgesamtheit • Lehrbuch • Sozialforschung • Statistik • Statistik verstehen |
ISBN-10 | 3-8463-5595-X / 384635595X |
ISBN-13 | 978-3-8463-5595-4 / 9783846355954 |
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