Forschungsmethoden der Psychologie und Sozialwissenschaften für Dummies

Martin Dempster, Donncha Hanna

• Verlag: Wiley-VCH
• Jahr: 2017
• ISBN drucken:
  9783527713295
• eBook-ISBN:
  9783527805884
• Auflage: 1
• Thema: Ciencias sociales
• Thema: Sociología

Eine aussagekräftige Stichprobe wählen, die richtigen Fragen stellen, ein Experiment professionell vorbereiten, eine Umfrage so gestalten, dass das Ergebnis repräsentativ ist ... Wenn Sie als Psychologe oder Sozialwissenschaftler forschen, gibt es eine ganze Reihe von empirischen Methoden, die Sie kennen sollten. Bei Experimenten, Befragungen, Beobachtungen und psychologischen Tests gibt es einiges zu beachten, damit die Ergebnisse auch aussagekräftig sind. Martin Dempster und Donncha Hanna begleiten Sie von der Wahl des Forschungsdesigns bis zur Präsentation des Ergebnisses, erklären den Unterschied zwischen qualitativen und quantitativen Ansätzen, zwischen interner und externer Validität und vieles mehr. Damit Ihr nächstes Experiment glückt und Ihre Befragung sinnvolle Ergebnisse liefert.

Teil II

Externe Validität verbessern

IN DIESEM TEIL…

Sie erfahren, wie Sie mit verschiedenen Erhebungsdesigns natürlich vorkommende Variablen erfassen und welche Arten von Erhebungen Sie durchführen können.

Sie lernen, wie Sie eine repräsentative Stichprobe der Grundgesamtheit für Ihre Studie auswählen und Fehler bei der Stichprobenziehung vermeiden.

Sie bekommen Tipps für das Erstellen eigener Fragebogen und erfahren, wann ein Fragebogen valide und reliabel ist.

Kapitel 4

Erhebungsdesigns und -methoden

IN DIESEM KAPITEL

Unterschiede zwischen Erhebungsdesigns

Vor- und Nachteile verschiedener Erhebungsmethoden

Beobachtende Methoden verstehen

In der Regel lassen sich Forschungsdesigns einer von zwei großen Kategorien zuordnen: Versuchsdesigns (Experimente) und Erhebungsdesigns (Beobachtungen oder Befragungen). Den Versuchsdesigns widmen wir uns in Teil III dieses Buchs. In diesem Kapitel befassen wir uns mit Erhebungsdesigns.

Die Unterschiede zwischen Forschungsdesigns und Forschungsmethoden sind am Anfang für viele Studierende verwirrend. In diesem Kapitel erklären wir die Unterschiede zwischen verschiedenen Arten von Designs und Datenerhebungsmethoden. Diese Informationen sollen Ihnen die erfolgreiche Planung eines Forschungsprojekts mit einem Erhebungsdesign erleichtern.

Wir bauen dabei auf Kapitel 3 auf und betrachten eine besondere Form der externen Validität, die man als ökologische Validität bezeichnet, sowie deren Beziehung zu beobachtenden Forschungsmethoden.

Erhebungsdesigns verstehen

Erhebungsdesigns (Beobachtungen, Befragungen) sind Forschungsdesigns, die Variablen messen, welche natürlich auftreten, also von den Forschenden nicht absichtlich manipuliert oder beeinflusst werden (wie das bei Experimenten der Fall ist). Erhebungsdesigns verwendet man daher oft, um Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen, wie sie in der realen Welt vorkommen.

Im Vergleich zu Experimenten lassen sich Erhebungen oft einfacher und kostengünstiger durchführen. In Erhebungen lassen sich größere Stichproben als in Experimenten untersuchen, und die Ergebnisse lassen sich oft auch auf größere Populationen verallgemeinern (mehr dazu in Kapitel 5).

In Forschungsprojekten kommt immer eins von drei verschiedenen Erhebungsdesigns zum Einsatz: ein Querschnittdesign, ein Längsschnittdesign oder ein Design mit aufeinanderfolgenden unabhängigen Stichproben. (Mehr dazu finden Sie auch im Kasten »Klassifikation von Forschungsdesigns« weiter hinten in diesem Kapitel.)

Wählen Sie Ihr Forschungsdesign immer in Abhängigkeit von der jeweiligen Forschungsfrage, die Sie bearbeiten möchten.

In den folgenden Abschnitten beleuchten wir die Vor- und Nachteile der einzelnen Erhebungsdesigns.

Klassifikation von Forschungsdesigns

In diesem Kapitel unterscheiden wir zwischen Querschnittdesigns, Längsschnitt-designs und Designs mit aufeinanderfolgenden unabhängigen Stichproben, die alle zu den Erhebungsdesigns zählen. In Teil III betrachten wir dann auch noch verschiedene Versuchsdesigns (Experimente). Tatsächlich fällt jedoch ein bestimmtes Forschungsdesign nicht immer genau in eine dieser Kategorien, und die Kategorien können sich auch gegenseitig überlappen, was die Sache nicht einfacher macht.

So ist ein Erhebungsdesign manchmal praktisch nicht von einem quasi-experimentellen Design zu unterscheiden (mehr zu quasi-experimentellen Designs in Kapitel 7). Denken Sie an ein Erhebungsdesign, das die Beziehung zwischen dem Geburtsort und der Haltung gegenüber Menschen aus anderen Kulturen untersuchen soll. Dabei interessieren Sie sich für die beobachtete, natürlich auftretende Beziehung zwischen diesen beiden Variablen, weshalb die Studie zur Definition eines Erhebungsdesigns passt. Möglicherweise stellen Sie jedoch auch die Hypothese auf, dass Menschen, die in multikulturellen Gegenden geboren wurden, mit geringerer Wahrscheinlichkeit negativ gegenüber Menschen aus anderen Kulturen eingestellt sind. Diese Hypothese passt zur Definition eines Quasi-Experiments, obwohl Sie genau dieselben Studienverfahren einsetzen.

Wann unterscheidet sich eine Erhebung also von einem Quasi-Experiment? Manchmal unterscheiden sich beide tatsächlich nicht, und das ist auch gar nicht wichtig. Manche Autoren zählen sogar Längsschnittstudien und Designs mit aufeinanderfolgenden unabhängigen Stichproben zu den quasi-experimentellen Designs und bezeichnen Querschnitterhebungen als Nicht-Experimente (und nicht als Erhebungsdesigns). Außerdem wird in anderen Fächern, beispielsweise in der Medizin, gar nicht mit diesen Bezeichnungen für Forschungsdesigns gearbeitet (dort gibt es dann andere Definitionen). Letztlich lassen sich Forschungsdesigns auf unterschiedliche Weise klassifizieren und Sie sollten sich nicht allzu sehr den Kopf darüber zerbrechen, welche Bezeichnung zu Ihrem Projekt passt.

Kategorien wie Erhebung und Experiment sowie Querschnitt- und Längsschnittdesign dienen in erster Linie dazu, Ihnen dabei zu helfen, über die verschiedenen Möglichkeiten nachzudenken, wie Sie Ihre Forschungsstudie aufbauen können – und über die möglichen Probleme, die auftreten können und um die Sie sich bereits bei der Planung kümmern sollten. Denken Sie immer daran, bei der Durchführung Ihrer Studie genau zu beschreiben, was Sie tun und warum Sie das machen (und halten Sie sich nicht zu lange damit auf, ein passendes Etikett für das Forschungsdesign Ihrer Studie zu suchen).

Querschnittdesigns

Mit einem Querschnittdesign erheben Sie Daten von allen Einzelpersonen zu einem einzigen Datenerhebungszeitpunkt (also pro Person in einer einzigen Sitzung, selbst wenn sich die ganze Studie über einen längeren Zeitraum erstreckt). Eine solche Datenerhebungssitzung kann kurz sein (vielleicht fünf Minuten) oder länger dauern (zum Beispiel einen ganzen Tag, oder Sie lassen die Teilnehmer Erholungspausen machen). Wie lange die einzelne Datenerhebung dauert, ist unwichtig: Das wesentliche Merkmal eines Querschnittdesigns ist, dass Sie die Daten behandeln, als wären sie alle zum selben Zeitpunkt erhoben worden.

Für den Einsatz eines Querschnitt-Erhebungsdesigns gibt es zwei Gründe:

Untersuchungen der Beziehungen zwischen mindestens zwei Variablen: Stellen Sie sich vor, Sie möchten in einer Forschungsstudie die Beziehung zwischen Prüfungsangst und der Leistung in einer Prüfung zu Forschungsmethoden untersuchen. In dieser Studie bitten Sie alle Teilnehmer, einen Fragebogen auszufüllen, um deren Prüfungsangst zu messen. Außerdem lassen Sie die Teilnehmer eine Prüfung zu Forschungsmethoden absolvieren. Im Anschluss können Sie die Beziehung zwischen den Scores des Fragebogens und den Prüfungsergebnissen untersuchen. Wenn Sie diese Studie mit vielen Teilnehmern durchführen möchten, kann es lange dauern, bis Sie alle Ergebnisse vorliegen haben, aber die Messungen (Fragebogen und Prüfung) führen Sie bei den einzelnen Teilnehmern jeweils zu einem einzigen Zeitpunkt durch.

Feststellung der Prävalenz (des Vorkommens) bestimmter Variablen wie Überzeugungen, Haltungen oder Stimmungszuständen: Sie möchten vielleicht eine Studie durchführen, um den Anteil der Studierenden zu beschreiben, die starke Prüfungsangst haben. In dieser Studie würden die Teilnehmer nur einen Fragebogen (der die Prüfungsangst misst) zu einem Zeitpunkt bearbeiten.

So eine Studie erscheint auf den ersten Blick ganz einfach, sie wird aber selten von Studierenden durchgeführt. Warum? Studien, die die Prävalenz eines Merkmals messen sollen, erfordern in der Regel eine sehr große Stichprobe aus einem geografisch ausgedehnten Gebiet, sodass die Ressourcen, die für die Durchführung erforderlich sind, das übliche Budget von Studierenden sprengen würden.

Vorteile von Querschnittdesigns

In vielen Studiengängen, die sich mit empirischer Sozialforschung beschäftigen, werden in Forschungsprojekten gerne Querschnitt-Erhebungsdesigns verwendet, weil diese viele praktische Vorteile haben, unter anderem:

Ressourcenbedarf: Sie erfordern (meistens) weniger Ressourcen als andere Erhe-bungsdesigns, sodass sie kostengünstiger sind.

Zeitbedarf: Sie erfordern (me...

Inhaltsverzeichnis

• Cover
• Titelseite
• Impressum
• Inhaltsverzeichnis
• Über den Autor
• Einführung
• Teil I: Forschungsmethoden kennenlernen
• Teil II: Externe Validität verbessern
• Teil III: Interne Validität verbessern
• Teil IV: Qualitative Forschung
• Teil V: Forschungsarbeiten dokumentieren und veröffentlichen
• Teil VI: Das Exposé
• Teil VII: Der Top-Ten-Teil
• Stichwortverzeichnis
• Wiley End User License Agreement