Forschungsmethodik: Variablen, Messung und Skalierung

1.2. Variablen und Werte in der Forschung

In der Forschung untersuchen wir bestimmte Merkmale des Gegenstandes der Studie bzw. der unter Beobachtung stehenden Bevölkerung. Diese Merkmale werden als Variablen bezeichnet (Research Methods and Techniques).

Die Elemente einer Population unterscheiden sich voneinander, indem sie verschiedene Zustände innerhalb einer Variablen einnehmen können. Diese verschiedenen Zustände nennen wir variable Werte. Jedes Element der Bevölkerung nimmt einen Wert in einer Variablen an.

Beispiel: Eine Population P besteht aus 12 Personen und wird durch die Variable "Geschlecht" in 2 Gruppen unterteilt: Männer (5 Personen) und Frauen (7 Personen). Nach der Variable "Familienstand" erfolgt die Unterteilung in: Ledige (2 Personen), Verheiratete (6 Personen), Geschiedene (4 Personen) und Witwen/Witwer (0 Personen).

Da es sich um eine Reihe von Einheiten (Einwohner) handelt, ist ein Wert etwas, das über eine Einheit ausgesagt werden kann. Eine Variable ist ein Satz von Werten in Form einer Klassifikation. In der Sprache der Variablen werden Angaben nach den Variablen, den Analyseeinheiten und den Werten der Variablen bestimmt. Dies entspricht in der Umfrageforschung den Fragen an die Befragten und deren Antworten zu bestimmten Themen.

1.5. Grundsätze für die Klassifizierung

Die Operation auf eine Menge von Elementen erzeugt in ihrem intensionalen Aspekt ein fundamentum divisionis, ein Prinzip oder ein Kriterium. Das fundamentum divisionis ist das, was die verschiedenen Klassen oder Kategorien der Klassifikation erzeugt. Alle diese Klassen unterliegen zwei Eigenschaften: der Vollständigkeit des Komplexes und sich gegenseitig ausschließenden Kategorien.

Eine Variable, die zur Klassifizierung der Elemente einer bestimmten Population dient, muss daher Anspruch auf Vollständigkeit erheben. Das heißt, die potenziellen Werte (Kategorien und Zustände) dieser Variablen müssen alle Elemente der Bevölkerung abdecken. Aus diesem Grund wird manchmal eine Restkategorie wie "Sonstiges" oder "weiß nicht / keine Angabe" in Umfragen eingeführt.

Ebenso muss die gegenseitige Ausschließlichkeit der Kategorien einer Variablen berücksichtigt werden. Ein Fall darf nicht in verschiedenen Kategorien gleichzeitig auftauchen. Eine Variable kann aus einer Reihe von Fragen aufgebaut werden. Sie muss stets den Grundsatz der gegenseitigen Exklusivität ihrer Kategorien wahren. Einzigartigkeit und Vollständigkeit sind die beiden grundlegenden Prinzipien beim Bau einer Variablen. Man kann dies im Motto zusammenfassen: "Kategorien für jeden einzelnen Fall in genau einer Kategorie." Die Einhaltung dieser Grundsätze ermöglicht erst die Messung.

1.9. Unabhängige und abhängige Variablen

Eine Variable ist von einer anderen abhängig, wenn die Verteilung ihrer Werte es uns erlaubt, die Verteilung der Werte der ersten vorherzusagen (Beispiel: Bei einem höheren Bildungsniveau finden wir eine positivere Einstellung zu einer gerechten Aufgabenverteilung). Der Wert der abhängigen Variablen in einer Analyseeinheit wird durch den Wert bestimmt, den die unabhängige Variable in dieser Einheit annimmt.

Mathematisch gesehen ist die Abhängigkeit oft reversibel. Soziologisch gesehen kann man jedoch nach dem Begründungsschema verschiedene Arten von Variablen unterscheiden:

• a) Strukturvariablen: Diese unterscheiden den Einzelnen in der sozialen Struktur (Geschlecht, Familienstand, Beruf, Religion, Alter, soziale Klasse).
• b) Einstellungen und Meinungen: (Rassismus, Egalitarismus, Konservatismus).
• c) Verhalten: (Wahlverhalten, TV-Konsum, Gewerkschaftszugehörigkeit).

Die erste Gruppe erklärt oft die zweite und dritte. Strukturvariablen werden auch als Identifikationsvariablen (oder Umweltvariablen) bezeichnet, Einstellungen als Positionierung und Verhalten als Reaktionen. In einem breiteren Kontext ist die unabhängige Variable die Ursache und die abhängige Variable die Wirkung.

Manchmal wird die Beziehung zwischen zwei Variablen durch eine dritte beeinflusst, die als intervenierende Variable (zwischengeschaltet) oder Vorläufervariable (beide beeinflussend) fungieren kann. Diese werden als Regelgrößen bezeichnet.

Methoden der Kausalanalyse

Regel der Übereinstimmung: Wenn zwei oder mehr Fälle des untersuchten Phänomens nur einen Umstand gemeinsam haben, ist dies die Ursache (oder Wirkung).

Regel des Unterschieds: Wenn ein Fall, in dem das Phänomen auftritt, und ein Fall, in dem es nicht auftritt, bis auf einen Umstand identisch sind, ist dieser Unterschied die Ursache.

Methode der gleichzeitigen Variation: Wenn sich ein Phänomen ändert, sobald sich ein anderes ändert, besteht ein kausaler Zusammenhang. Diese Methode erfordert statistische Messmethoden.

Messniveaus und Skalen

Die Nominalskala

Dies ist die einfachste Ebene der Messung. Elemente werden lediglich voneinander unterschieden.

Beispiel: In der Variable "Familienstand" ist "ledig" anders als "verheiratet", aber man kann nicht sagen, dass einer von beiden "mehr" Familienstand besitzt.

Es gibt keine Rangordnung. Zahlen dienen hier nur als Symbole (Codierung: ledig=1, verheiratet=2). Arithmetische Berechnungen (außer Häufigkeiten) sind nicht zulässig. Nominalvariablen sind qualitativ.

Die Ordinalskala

Diese ermöglicht das Sortieren der Kategorien. Die Variable wird als Skala dargestellt, bei der die Werte nach dem Grad des Besitzes einer Eigenschaft sortiert sind (z. B. Einstellung zur Hausarbeit: "sehr günstig", "eher positiv", "nicht förderlich"). Man kann sagen, eine Klasse ist größer oder kleiner als die andere, aber der genaue Abstand zwischen den Kategorien ist unbekannt.

Die Intervallskala

Auf dieser Ebene ist die genaue Distanz zwischen den Kategorien bekannt. Wir nutzen eine Maßeinheit. Es gibt jedoch keinen natürlichen Nullpunkt, sondern nur einen willkürlichen Nullpunkt.

Die Ratioskala (Verhältnisskala)

Hier kann ein Wert als Verhältnis eines anderen ausgedrückt werden. Es existiert ein absoluter Nullpunkt. Beispiele: Alter, Einkommen, Größe einer Wohnung. Hier sind alle mathematischen Operationen zulässig. Messung im strengen Sinne ist nur mit rationalen Maßstäben möglich.

Der Prozess der Operationalisierung

Nach Lazarsfeld umfasst der Prozess zur Charakterisierung eines Untersuchungsobjekts folgende Phasen:

1. Literarische Darstellung des Konzepts.
2. Spezifikation der Dimensionen.
3. Wahl beobachtbarer Indikatoren.
4. Synthese der Indikatoren (Indizierung).

Dies sichert die Operationalisierung des Konzeptes. Die Bedeutung eines Konzepts (wie Autoritarismus oder Intelligenz) hängt von den spezifischen Operationen und Indikatoren (Items) ab, die zu seiner Messung verwendet werden.

Skalierungstechniken in der Forschung

In der soziologischen Forschung werden meist drei Mechanismen genutzt:

• Neue Indikatoren: Gewonnen aus Antworten auf Fragen zu Merkmalen wie Alter oder Geschlecht.
• Festgelegte Indikatoren: Soziale oder wirtschaftliche Standards.
• Test- und psychometrische Skalen: Umwandlung qualitativer Attribute in quantitative Daten.

Besonders wichtig sind Einstellungsskalen. Ein Item ist eine Aussage, der der Befragte zustimmt oder nicht. Eine Skala sollte mindestens 16 bis 20 solcher Aussagen enthalten.

Gültigkeit und Verlässlichkeit

Zuverlässigkeit (Reliabilität): Eine Skala ist zuverlässig, wenn sie bei wiederholter Anwendung auf dieselbe Population die gleichen Ergebnisse liefert (interne Konsistenz). Eine konsistente Messung muss jedoch nicht zwangsläufig gültig sein.

Gültigkeit (Validität): Eine Skala ist valide, wenn sie tatsächlich das misst, was sie zu messen vorgibt. Man unterscheidet:

• Pragmatische Validierung: Fokus auf den Nutzen als Indikator für Verhalten.
• Theoretische Validierung (Konstruktvalidität): Grad, in dem ein Individuum ein theoretisches Merkmal besitzt.

Messfehler

Es treten verschiedene Fehlerarten auf:

• Konstante Fehler: Soziale Erwünschtheit oder die Tendenz zur pauschalen Zustimmung.
• Systematische Fehler: Bis zu einem gewissen Grad steuerbar.
• Zufällige Fehler: Mangel an Konsequenz in den Messungen.

Der Forscher muss versuchen, diese Fehler durch valide und zuverlässige Skalen zu minimieren.

Spezifische Einstellungsskalen

Thurstone-Skala (Differenzial-Skala): Hier bestimmen Richter vorab die Position von Aussagen auf einer 11-Punkte-Skala. Der Befragte wählt die Aussagen aus, denen er zustimmt.

Likert-Skala (Additive Skala): Dies ist die am häufigsten verwendete Skala. Befragte geben den Grad der Intensität ihrer Zustimmung an (z. B. 1 = stimme gar nicht zu bis 5 = stimme voll zu). Die Gesamtwertung ergibt sich aus der Summe der Einzelwerte.

Guttman-Skala (Kumulative Skala): Die Elemente sind so strukturiert, dass die Beantwortung eines höheren Items die Zustimmung zu den darunter liegenden impliziert (Eindimensionalität).

Multidimensionale Indizes

Mit multivariaten Analysetechniken ist es heute möglich, aus einer Reihe von Beobachtungen zugrunde liegende Schichten zu identifizieren und mehrdimensionale Daten zu verarbeiten.