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

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1 CATI-Übung 6. Begleitveranstaltung WS 09/10 PHILOSOPHISCHE FAKULTÄT | INSTITUT FÜR SOZIOLOGIE | METHODEN DER EMPIRISCHEN SOZIALFORSCHUNG JULIANE KUPPER DENISE POHL KATRIN HEUER ANTONIUS SCHÖNBERG DRESDEN, Februar 2010

2 TU Dresden, Februar 2010Folie 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

3 TU Dresden, Februar 2010Folie 3 1. Theoretischer Teil

4 TU Dresden, Februar 2010Folie Skalen und Messniveaus

5 TU Dresden, Februar 2010Folie 5 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

6 TU Dresden, Februar 2010Folie 6 Differenzierung der unterschiedlichen Messniveaus 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. )

7 TU Dresden, Februar 2010Folie 7 Differenzierung der unterschiedlichen Messniveaus 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

8 TU Dresden, Februar 2010Folie 8 Differenzierung der unterschiedlichen Messniveaus Ratioskala / Verhältnisskala: (metrische Skala) - hat natürlichen Nullpunkt - zusätzlich hier zulässig: prozentuale Vergleiche / - Verhältnisse von Merkmalswerten usw. - Maßeinheit kann variiert werden - Bsp.: Ehedauer, Verdienst

9 TU Dresden, Februar 2010Folie 9 Differenzierung der unterschiedlichen Messniveaus Absolutskala - es gibt einen natürlichen Nullpunkt - die Maßeinheit ist unveränderlich vorgegeben - Bsp.: Kriege innerhalb eines Jahres, Einwohner eines Landes

10 TU Dresden, Februar 2010Folie Variablen

11 TU Dresden, Februar 2010Folie 11 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

12 TU Dresden, Februar 2010Folie 12 Variablen Unterscheidung: - endogene Variablen - exogene Variablen

13 TU Dresden, Februar 2010Folie 13 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)

14 TU Dresden, Februar 2010Folie 14 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)

15 TU Dresden, Februar 2010Folie Hypothesen

16 TU Dresden, Februar 2010Folie 16 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

17 TU Dresden, Februar 2010Folie 17 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

18 TU Dresden, Februar 2010Folie 18 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

19 TU Dresden, Februar 2010Folie 19 Hypothesen H0-Hypothese (Bortz 2005:109): -Wird auch als Nullhypothese oder Negativhypothese bezeichnet - Behauptet, dass die zur H1-Hypothese komplementäre Aussage richtig ist

20 TU Dresden, Februar 2010Folie 20 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

21 TU Dresden, Februar 2010Folie 21 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)

22 TU Dresden, Februar 2010Folie Testtheorie

23 TU Dresden, Februar 2010Folie 23 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

24 TU Dresden, Februar 2010Folie 24 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

25 TU Dresden, Februar 2010Folie 25 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

26 TU Dresden, Februar 2010Folie 26 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

27 TU Dresden, Februar 2010Folie 27 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

28 TU Dresden, Februar 2010Folie 28 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

29 TU Dresden, Februar 2010Folie 29 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

30 TU Dresden, Februar 2010Folie 30 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

31 TU Dresden, Februar 2010Folie 31 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.

32 TU Dresden, Februar 2010Folie Formaler Aufbau des empirischen Teils der Hausarbeit

33 TU Dresden, Februar 2010Folie 33 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

34 TU Dresden, Februar 2010Folie Praktischer Teil – Datenanalyse mit SPSS

35 TU Dresden, Februar 2010Folie 35 Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit! Kontakt:


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