Wichtige Begriffe der empirischen Sozialforschung

Die empirische Sozialforschung zielt darauf ab, durch systematische Beobachtung und Analyse fundiertes Wissen über soziale Phänomene zu generieren. Zentrale Methoden wie Induktion, Deduktion und Abduktion spielen dabei eine Schlüsselrolle, um aus Beobachtungen Erkenntnisse abzuleiten oder Theorien zu testen. Die Wahl des Untersuchungsgegenstands und die Gegenstandsangemessenheit, also die passende methodische Herangehensweise, sind entscheidend für valide Ergebnisse.

Wesentlich für den Forschungsprozess sind auch die Grundgesamtheit und die Stichprobe, die für repräsentative Ergebnisse sorgfältig ausgewählt werden müssen. Ein bekanntes Beispiel dafür ist der Gallup-Fall aus den 1930er Jahren, der die Bedeutung der Stichprobenziehung eindrucksvoll verdeutlicht.

Ein weiterer zentraler Aspekt sind Variablen, die die Grundbausteine jeder Studie darstellen. Unabhängige und abhängige Variablen definieren, welche Faktoren untersucht werden und welche Auswirkungen diese aufeinander haben. Auch die korrekte Formulierung und Überprüfung von Hypothesen ist essenziell, um belastbare Forschungsergebnisse zu erzielen.

Insgesamt bietet die empirische Sozialforschung durch ihre methodische Vielfalt und präzise Datenauswertung eine solide Grundlage für das Verständnis sozialer Zusammenhänge.

Allgemeines zur empirischen Sozialforschung

Im Herzen der empirischen Sozialforschung liegt die Suche nach Wahrheit und Verständnis über unsere sozialen Umwelten. Dieser Forschungszweig, der fest in der Empirie verwurzelt ist, stützt sich auf Erfahrungen und die beobachtbare Realität, um systematisch und reflektiert soziale Phänomene zu erfassen und zu interpretieren. Gerhard Kleining, ein bedeutender Denker in diesem Feld, hebt hervor, wie essenziell diese methodische Herangehensweise für die Generierung von fundiertem Wissen ist (vgl. Kleining 2001, p. 209).

Die Generierung von Wissen durch empirische Forschung

Die empirische Sozialforschung nutzt verschiedene Methoden, um Wissen zu generieren. Drei zentrale Ansätze sind Induktion, Deduktion und Abduktion. Induktion beginnt bei der Beobachtung und führt zu allgemeinen Aussagen. Sie ermöglicht es Forschenden, aus spezifischen Daten Muster zu erkennen und allgemeine Schlüsse zu ziehen. Deduktion hingegen startet mit einer Theorie und arbeitet sich zu spezifischen Einzelaussagen vor. Diese Methode testet bestehende Theorien anhand von Beobachtungen und Experimenten. Abduktion ist ein besonders faszinierender Ansatz: Sie beinhaltet, von einer Beobachtung nicht nur auf eine allgemeine Gesetzmäßigkeit, sondern auch auf deren Ursache zu schließen. Diese Methode eröffnet neue Perspektiven und fördert tiefgreifendes Verständnis für soziale Zusammenhänge.

Der Untersuchungsgegenstand: Das Herz der Forschung

Ein entscheidender Aspekt der empirischen Sozialforschung ist der Untersuchungsgegenstand. Dieser bezieht sich auf das spezifische Phänomen oder den Bereich, der erforscht wird. Eine klare Definition des Untersuchungsgegenstands ist unerlässlich, da sie den Rahmen und Fokus der Studie bestimmt.

Die Bedeutung der Gegenstandsangemessenheit

Ein weiteres wichtiges Prinzip ist die Gegenstandsangemessenheit. Dieses Konzept betont die Notwendigkeit, dass die Forschungsmethoden und -ansätze dem Untersuchungsgegenstand angemessen sein müssen. Forschende sollen sich dem Forschungsfeld auf eine Weise nähern, die sowohl angemessen als auch verständnisorientiert ist. Dies gewährleistet, dass die Ergebnisse der Forschung valide und wirklichkeitsgetreu sind.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die empirische Sozialforschung ein komplexes und nuanciertes Feld ist, das auf der sorgfältigen Beobachtung der Realität basiert. Durch den Einsatz von Induktion, Deduktion und Abduktion ermöglicht sie ein tieferes Verständnis sozialer Phänomene. Die Wahl des Untersuchungsgegenstands und die Anwendung gegenstandsangemessener Methoden sind dabei von zentraler Bedeutung für den Erfolg eines Forschungsprojekts.

Datenerhebung

In der Welt der Forschung und Datenerhebung ist es essenziell, ein tiefes Verständnis dafür zu entwickeln, wer oder was untersucht wird. Dies führt uns zum Begriff der Grundgesamtheit, auch bekannt als Population. Die Grundgesamtheit umfasst die Gesamtheit aller potenziellen Untersuchungsobjekte, über die Aussagen gemacht werden sollen. Sie definiert den Rahmen unserer Untersuchung, sowohl sachlich, räumlich als auch zeitlich. Ein wichtiger Aspekt hierbei ist der Parameter, der die Grundgesamtheit durch bestimmte Kennzahlen, wie zum Beispiel den Mittelwert, beschreibt.

Ein weiterer entscheidender Schritt in der Datenerhebung ist die Bildung einer Stichprobe. Diese repräsentiert eine ausgewählte Teilmenge der Grundgesamtheit und ist das Herzstück vieler Forschungsprojekte. Das Ziel dabei ist, basierend auf den Ergebnissen der Stichprobe, Aussagen über die gesamte Grundgesamtheit zu treffen. Damit eine Stichprobe ihre Aufgabe erfüllen kann, muss sie repräsentativ sein. Dies wird durch den Prozess der Stichprobenziehung sichergestellt, bei dem eine explizite Vorschrift festlegt, wie Elemente aus der Grundgesamtheit ausgewählt werden.

Die Stichprobenziehung zielt in quantitativen Studien auf Repräsentativität ab, basierend auf Kriterien wie demografischen Merkmalen. In qualitativen Studien steht hingegen die inhaltliche Repräsentativität im Vordergrund.

Ein historisches Beispiel, das die Bedeutung der korrekten Stichprobenziehung unterstreicht, ist der Fall Gallup gegen Literary Digest in den Vereinigten Staaten der 1930er Jahre. Während Literary Digest basierend auf einer riesigen, aber schlecht gewählten Stichprobe prognostizierte, dass Landon die Präsidentschaftswahlen gewinnen würde, wählte George Gallup eine kleinere, aber repräsentative Stichprobe, die korrekt Franklin D. Roosevelt als Sieger vorhersagte. Dieser Fall demonstriert eindrucksvoll, wie entscheidend die Auswahl der Stichprobe ist.

Schließlich unterscheiden wir zwischen Primär- und Sekundärstatistik. Primärstatistiken basieren auf eigens durchgeführten Erhebungen, die es ermöglichen, spezifische Fragestellungen mit Blick auf Erhebungszweck, Aktualität und Datenerfassung zu bearbeiten. Sekundärstatistiken hingegen beziehen sich auf die erneute Analyse bereits vorhandener Untersuchungsdaten.

Durch das Verständnis dieser Grundlagen kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Forschungsergebnissen signifikant verbessert werden, was letztendlich zu fundierteren Entscheidungen und Erkenntnissen führt.

Begriffe im Datensatz

In der Welt der Forschung spielen Variablen eine zentrale Rolle, da sie die Grundbausteine jeder Studie darstellen. Eine Variable ist einfach ausgedrückt ein Name, der einem bestimmten Merkmal oder einer Eigenschaft zugeordnet wird, die Personen, Gruppen, Organisationen oder andere Merkmalsträger aufweisen können. Beispiele für solche Variablen sind vielfältig und reichen von dem Geschlecht und Bildungsgrad einer Person über die soziale Integration von Gruppen bis hin zur Dauer von Ehen, der Regierungsform von Staaten oder der Seitenzahl eines Buches. In Datentabellen finden sich Variablen typischerweise in den Spalten wieder, was ihre Analyse erleichtert.

Unabhängige und abhängige Variablen

Die Unterscheidung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen ist in der Forschung von besonderer Bedeutung. Eine unabhängige Variable (IV) wird als der verursachende Faktor innerhalb einer Hypothese betrachtet. Sie ist die Variable, die manipuliert oder verändert wird, um zu sehen, wie sich diese Veränderungen auf andere Variablen auswirken. Ein klassisches Beispiel hierfür ist die Raumtemperatur, deren Einfluss auf das Wohlbefinden einer Testperson untersucht wird. Hierbei ist die Raumtemperatur die unabhängige Variable und das Wohlbefinden die abhängige Variable.

Im Gegensatz dazu steht die abhängige Variable (DV), die den bewirkten Faktor in einer Hypothese darstellt. Sie ist das Ergebnis oder die Auswirkung, die gemessen wird, um den Einfluss der unabhängigen Variable zu bestimmen. Ein weiteres Beispiel ist der Erziehungsstil als unabhängige Variable und die Berufswahl als abhängige Variable, um zu untersuchen, wie unterschiedliche Erziehungsstile die Karriereentscheidungen von Individuen beeinflussen können.

Fälle und Merkmalsträger

In der Forschung repräsentieren Fälle oft die Einheiten der Analyse, wie beispielsweise befragte Personen, und werden in den Datentabellen typischerweise in den Reihen aufgeführt. Merkmalsträger können sowohl Einzelpersonen mit individuellen Merkmalen – wie Geschlecht, Alter, Bildung, Familienstand, sozialer Status, Einkommen – als auch Kollektive mit gemeinsamen Merkmalen sein. Ein Wahlsprengel mit einem bestimmten Stimmenanteil für Partei Y oder eine Großstadt mit einer spezifischen Kriminalitätsrate sind Beispiele für solche Merkmalsträger.

Wert und Ausprägung von Variablen

Jede Variable weist mindestens zwei Ausprägungen auf, die auf einer gemeinsamen Dimension liegen müssen. Diese Ausprägungen sollten disjunkt sein, das heißt, sie dürfen sich nicht überschneiden, und gleichzeitig erschöpfend, sodass jeder Merkmalsträger eindeutig einer Kategorie zugeordnet werden kann. Diese Eigenschaften gewährleisten, dass die Datenanalyse präzise und aussagekräftig ist.

Die sorgfältige Definition und Unterscheidung dieser Begriffe ist entscheidend für das Verständnis und die Durchführung wissenschaftlicher Forschung. Sie ermöglicht es Forschenden, klare und nachvollziehbare Hypothesen aufzustellen, ihre Daten effektiv zu organisieren und schließlich fundierte Schlüsse aus ihren Untersuchungen zu ziehen.

Begriffe der Datenauswertung

Was ist eine Hypothese?

Eine Hypothese ist eine Behauptung über einen vermuteten Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Variablen, die überprüfbar sein muss. Sie geht über einfache Beschreibungen hinaus, wie zum Beispiel die Feststellung, dass Petra 1,70 m groß ist, oder Klassifikationen, wie die Einteilung Wiens in 23 Bezirke. Hypothesen sind auch keine Analogien („Liebe ist wie das Eintauchen im Ozean“), Orientierungsaussagen („das Sein bestimmt das Bewusstsein“) oder normative Aussagen („Wenn Angestellte viel Verantwortung tragen, dann sollen sie auch gut bezahlt werden“).

Unterscheidung von Hypothesen

Es gibt verschiedene Arten von Hypothesen, abhängig von der Art der Variablen und der vermuteten Beziehung zwischen ihnen. Die Unterschiedshypothese kommt zum Einsatz, wenn die unabhängige Variable nur zwei Ausprägungen besitzt. In diesem Fall kann der Zusammenhang als eine Wenn-dann-Beziehung formuliert werden. Ein Beispiel wäre: „Wenn es regnet, dann wird die Straße nass.“

Eine Zusammenhangshypothese wird formuliert, wenn die Ausprägungen sowohl der unabhängigen als auch der abhängigen Variablen als Rangfolge interpretierbar sind. Hierbei wird der Zusammenhang als Je-desto-Beziehung ausgedrückt, zum Beispiel: „Je mehr man lernt, desto besser sind die Prüfungsergebnisse.“

Tautologien: Die immer wahren Aussagen

Ein interessantes Konzept in der Logik sind die Tautologien. Eine Tautologie ist eine Aussage oder logische Formel, die unter jeder möglichen Situation wahr ist. Ein klassisches Beispiel ist der Satz: „Wenn der Hahn kräht auf dem Mist, dann ändert sich das Wetter oder es bleibt wie es ist.“ Auf den ersten Blick scheint es, als würde hier eine Vorhersage über das Wetter getroffen. Doch bei genauer Betrachtung wird klar, dass der Satz immer wahr ist, da er alle möglichen Ergebnisse abdeckt – eine Änderung des Wetters oder eben keine Änderung.

Ein weiteres Beispiel für eine Tautologie ist: „Heute ist Mittwoch oder es ist nicht Mittwoch.“ Diese Aussage ist offensichtlich immer wahr, da es keine andere Möglichkeit gibt.