Quantitative Datenerhebung und statistische Analyse

Quantitative Datenerhebung

Entwicklung und Durchführung von Umfragen

Gewinnung von Daten sowohl auf objektiver (tatsächlicher) als auch auf subjektiver Ebene (Meinungen, Einstellungen), basierend auf Informationen (mündlich und schriftlich), die von der Testperson zur Verfügung gestellt werden.

Erstellen von Fragebögen

Ein grundlegendes Instrument für die Datenerfassung in der Umfrageforschung, das Informationen durch Befragung generiert.

Antwortverzerrungen (Response Bias)

Reihenfolgeeffekte (Order Effects): Eine Tendenz, immer die ersten oder letzten Antwortalternativen zu wählen (tritt auf bei wenigen Antwortmöglichkeiten oder wenn eine Skala bewertet werden muss, z. B. „vergeben Sie eine Note von 1 bis 7“).

Duldungstendenz (Acquiescence Bias): Die Tendenz, unabhängig vom Inhalt der Frage positiv zu reagieren.

Räumlicher Antwort-Bias: Präferenz für einen Pol der Reaktion, zum Beispiel immer zuzustimmen oder immer nicht zuzustimmen, unabhängig vom Inhalt (Gegenmaßnahme: Kontrollfragen).

Soziale Erwünschtheit: Wenn gesellschaftlich anerkannte Reaktionen abgegeben werden, um ein positives Bild von sich selbst zu vermitteln (Gegenmaßnahme: Zusicherung der Anonymität und der Hinweis, dass es keine richtigen oder falschen Antworten gibt).

Positive Tendenz: Tendenz zu positiven Entscheidungen, vor allem wenn der Reiz eine andere Person ist (Gegenmaßnahme: Anonymität der Antworten und Hinweis auf fehlende Wertung).

Skalenentwicklung

Skalen sind quantitative Instrumente zur Messung von Variablen. Sie bestehen aus einer Liste von Fragen oder Aussagen, die ein bestimmtes Konstrukt bewerten sollen. Skalen werden verwendet, wenn ein komplexes Konstrukt untersucht wird, das nicht durch eine einfache Frage erklärt werden kann. Die Skalen bestehen meist aus mehreren Items mit einem Antwortformat, das in der Regel einer quantitativen Intensität oder einem Grad der Übereinstimmung entspricht.

Einstellungsskalen

Einstellungen sind ein zentrales Thema in Kommunikationsstudien und Sozialwissenschaften. Sie sind ein „hypothetisches“, nicht direkt beobachtbares Konstrukt, sondern eine latente Variable, die aus messbaren Aktionen abgeleitet wird. Das Wesen einer Einstellung ist ihre wertende Haltung gegenüber einem bestimmten Objekt; sie ist eine effiziente Möglichkeit, die Welt zu bewerten.

Es gibt drei wesentliche Komponenten einer Einstellung:

• Kognitiv: Ideen, Überzeugungen oder Meinungen über ein Objekt und die Informationen, die man darüber hat.
• Affektiv: Gefühle und Emotionen, die durch das Objekt hervorgerufen werden.
• Konativ-Verhalten: Tendenzen, Absichten oder Verhaltensweisen gegenüber dem Einstellungsobjekt.

Die wichtigsten Instrumente zur Messung von Einstellungen sind Einstellungsskalen, darunter:

• Likert-Skala: Zur Beurteilung von Meinungen und Überzeugungen (von „stimme voll zu“ bis „lehne völlig ab“).
• Semantisches Differenzial nach Osgood: Zur Beurteilung der affektiven Dimension (Bedeutung) durch gegensätzliche Qualitäten wie „hässlich – schön“ etc.

Analyse quantitativer Daten

• Analysiert die Ergebnisse der Messwerkzeuge (Erhebungen, Fragebögen, Interviews, Fokusgruppen etc.).

Beschreibende Statistik

Die beschreibende Statistik ist zuständig für die Erhebung, Verwaltung und Analyse von Daten aus einer Stichprobe.

Die statistische Analyse wird in zwei Hauptgruppen unterteilt:

• Deskriptive Analyse: Beschreibt Variablen und deren Ausprägungen. Beispiel: „Es gibt viele TV-Geräte im Haushalt“ oder „Viele Eltern haben einen Grundschulabschluss“.
• Inferenzanalyse (Schließende Statistik): Untersucht die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen. Beispiel: „Es gibt einen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen der täglichen Fernsehdauer einer Person und deren Bewertung“.

Stufen oder Messskalen

Messskalen ordnen empirischen Operationen Zahlen zu, wobei jeder Modus einer Zahl entspricht und umgekehrt.

Arten von Messskalen

Qualitative Merkmalskalen:

• Nominalskala: Erlaubt nur die Klassifizierung und Identifizierung von Objekten. Zum Beispiel: Geschlecht (1 = männlich, 2 = weiblich) oder Beruf (1 = Polizei, 2 = Feuerwehr, 3 = Medizin, 4 = Priester, 5 = andere).
• Ordinalskala: Erlaubt zusätzlich die Definition einer Rangfolge in Bezug auf bestimmte Kriterien (mehr oder weniger), ohne jedoch den genauen Abstand zwischen ihnen zu bestimmen. Beispiel: Die Reihenfolge beim Radrennen ohne Zeitmessung (1. Platz, 2. Platz, 3. Platz etc.).

Quantitative Merkmalskalen:

• Intervallskala: Ermöglicht die Feststellung von Gleichheit oder Ungleichheit sowie die Messung von Abständen zwischen Werten. Beispiel: Temperatur in Grad Celsius; der Unterschied zwischen 10° und 15° ist derselbe wie zwischen 25° und 30°.
• Verhältnisskala (Ratioskala): Enthält einen absoluten Nullpunkt, an dem die Eigenschaft der Variable völlig fehlt. Beispiele: Durchschnittsalter in Jahren, Temperatur in Kelvin, Gesamtdauer des Fernsehkonsums in Stunden etc.

Statistische Kennwerte

Wesentliche Elemente zur Beschreibung von Datenwerten:

• Frequenzen (Häufigkeiten)
• Maße der zentralen Tendenz:
  • Modus (Modalwert): Der Wert oder die Kategorie, die in einer Verteilung am häufigsten vorkommt.
  • Median (Zentralwert): Der Wert, der genau in der Mitte der Verteilung liegt (50 % der Beobachtungen liegen darüber, 50 % darunter).
  • Mittelwert (Durchschnitt): Die Summe aller Werte einer Variable (Scores), dividiert durch die Gesamtzahl der Fälle.
• Streuungsmaße: Zeigen die Verteilung der Daten über die Messskala an.
  • Spannweite (Range): Ein Maß für die Variabilität, das den Abstand zwischen dem höchsten und dem niedrigsten Wert angibt (X_max - X_min). Je höher die Spannweite, desto größer ist die Streuung.
  • Standardabweichung: Die durchschnittliche Abweichung der Werte um den Mittelwert. Sie beschreibt den Unterschied jedes Einzelwerts zum Durchschnitt. Bei ähnlichen (homogenen) Werten ist die Standardabweichung klein, bei sehr verschiedenen (heterogenen) Werten ist sie groß.