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Über dieses Buch

Liebe Leserin, lieber Leser! Sie haben sich dieses Buch gekauft, weil Sie in absehbarer Zeit ein erstes eigenes Forschungsprojekt in Angriff nehmen möchten. Möglicherweise stehen Sie ge­ gen Ende Ihres sozialwissenschaftliehen Studiums, und dieses erste eigene For­ schungsprojekt stellt Ihre Ihr mehrjähriges Studium krönende Examensarbeit dar. Nun fragen Sie sich, wie Sie Ihr Forschungsprojekt, das sich immerhin über ein paar Monate Ihrer Studienzeit erstrecken wird, angehen können. Wie so oft im Leben sieht man sich bei ersten Malen mit einer Reihe offener Fragen konfrontiert. Beispielsweise geht es um die folgenden: Wie organisiere ich mein Vorhaben? Welche einzelnen Schritte führen zum Ziel, und in welcher Reihenfolge? Wie viel Zeit nehmen die einzelnen Arbeitsschritte in Anspruch? Welche Kosten kommen auf mich zu? Insbesondere die letzten beiden Fragen dürften (auch) für eine studentische Abschlussarbeit nicht unerheblich sein, denn zum einen legt die Prüfungsordnung Ihres Studiengangs bestimmte Zeitvorgaben fest, und zum anderen muss Ihr Projekt irgendwie finanzierbar sein. Wenn hier von einem ersten eigenen Forschungsprojekt die Rede ist, ist damit­ in Abgrenzung zu einem rein theoretischen Thema - ein empirisches For­ schungsprojekt gemeint, wie es in der sozialwissenschaftliehen Forschungspraxis recht üblich ist. Empirisch bedeutet, dass Sie Daten erheben und diese, theore­ tisch fundiert, auswerten. Das kann - und dies wünschen wir Ihnen - ein sehr spannendes Unterfangen sein, besonders auch, wenn es Ihr erstes Projekt dieser Art ist.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Einleitung

Ohne Zusammenfassung
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

1. Fahrplan — erster Teil

Zusammenfassung
Bevor Sie die Arbeit an Ihrem ersten empirischen Forschungsprojekt in Angriff nehmen, möchten wir Ihnen einen Überblick über alle erforderlichen Arbeitsschritte bieten.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

2. Wie finde ich zu einem Forschungsthema?

Zusammenfassung
Im Laufe Ihres Studiums werden Sie mit Sicherheit auf Phänomene gestoßen sein, von denen Sie annahmen, dass sie möglicherweise interessante Untersuchungsgegenstände darstellen würden. Diese Sensibilisierung für potentiell wissenschaftlich fruchtbare Fragestellungen ist wohl ein Hauptzweck — oder Haupt-effekt — des Studiums. Selbstverständlich kann aus einer Vielzahl guter Gründe nicht jeder spannend anmutenden Forschungsfrage nachgegangen werden; zu diesen Gründen zählen beispielsweise Zeit- und sonstige Ressourcenknappheiten. Doch spätestens im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit werden Sie — gewissermaßen prüfungsordnungsbedingt — in die Lage versetzt, sich eingehend mit einer Forschungsfrage zu beschäftigen.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

3. Welches Forschungsdesign plane ich?

Zusammenfassung
Die intensive wissenschaftliche Auseinandersetzung mit einem Untersuchungsgegenstand kann in sozialwissenschaftlichen Abschlussarbeiten auf vielerlei Weise stattfinden. Mit dem Begriff des Forschungs- oder Untersuchungsdesigns ist die konkrete organisatorische Durchführung Ihrer empirischen Arbeit angesprochen.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

4. Wie manage ich mein Forschungsprojekt?

Zusammenfassung
Ihr erstes empirisches Forschungsvorhaben, bei dem Sie eigenständig Daten erheben und auswerten, bedarf eines Projektmanagements — und zwar sowohl in finanzieller als auch in zeitlicher Hinsicht.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

5. Wie bereite ich mein Forschungsprojekt inhaltlich vor?

Zusammenfassung
Nachdem wir Ihnen bisher die zentralen, aber der eigentlichen Forschungsarbeit vorgelagerten Schritte des finanziellen und zeitlichen Projektmanagements vorgestellt haben, und nachdem in den vorangegangenen Kapiteln über Forschungsprojekte im Allgemeinen gesprochen wurde, möchten wir Ihnen nun die einzelnen Schritte der inhaltlichen Vorbereitung Ihres ersten eigenen Forschungsprojekts erläutern. Mit inhaltlicher Vorbereitung sind diejenigen Überlegungen gemeint, die Sie zur gedanklichen Durchdringung Ihrer Themenstellung anstellen müssen, bevor Sie Datenerhebung und Datenauswertung in Angriff nehmen.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

6. Wen soll ich befragen?

Zusammenfassung
Auf der Basis der Erörterungen der vorangegangenen Kapitel gehen wir jetzt also davon aus, dass Sie sich für eine (weitgehend) standardisierte Befragung zum Zwecke der Datenerhebung für Ihr empirisches Forschungsprojekt entschieden haben. Nun stellt sich die Frage, wen Sie befragen sollen, das heißt wer also zum Kreise Ihrer zu Befragenden zählen wird.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

7. Wie soll ich fragen?

Zusammenfassung
Sie sind jetzt bei der Planung Ihres ersten empirischen Forschungsprojekts, bei dem die Informationsbeschaffung mit Hilfe eines weitgehend standardisierten Fragebogens erfolgen soll, an dem Punkt angelangt, wo es um die konkrete Gestaltung Ihres Fragebogens geht. Dem Aufbau eines Fragebogens — und dies gilt in entsprechender Weise auch für andere primärstatistische Datenerhebungsinstrumente, also beispielsweise auch für Leitfäden, die bei teil-standardisierten Interviews zum Einsatz kommen — muss besondere Aufmerksamkeit gewidmet werden, weil alle Gestaltungsmerkmale, also
  • Layout des Fragebogens,
  • Umfang des Fragebogens,
  • Notwendige sozio-demografische Variablen
  • Art der Formulierung der Fragen,
  • Anordnung der Fragen,
  • Art der Antwortvorgaben,
aber auch beispielsweise die Art und Weise des Versendens der Fragebögen Auswirkungen auf die Ergebnisse haben (können). Deshalb empfiehlt es sich, einige Empfehlungen zu beherzigen, die im Folgenden kurz skizziert werden.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

8. Vom Fragebogen zum Computer

Zusammenfassung
Sie sind jetzt im Rahmen Ihres ersten empirischen Forschungsvorhabens so weit, dass Sie die Datenauswertung vorbereiten können. Es dürfte der Hinweis fast entbehrlich sein, dass empirisch-quantitativ arbeitende Sozialwissenschaftler heutzutage den PC und geeignete Software einsetzen, um Datenbestände angemessen auswerten zu können. So sollten auch Sie es nun halten. Die verschiedenen Auswertungsmethoden, die Sie einsetzen können — die wichtigsten dieser Methoden beziehungsweise jene, die sich in der Forschungspraxis bewährt haben — werden in den folgenden Kapiteln vorgestellt. Dabei verzichten wir weitgehend auf die statistisch-mathematischen Hintergründe zugunsten der Darstellung der konkreten Arbeitsschritte, die beim Computer- und Softwareeinsatz erforderlich sind. Trotzdem wird dieser Teil des Buches ein bisschen trockener ausfallen als der vorangegangene, aber das lässt sich leider nicht vermeiden.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

9. Fahrplan — zweiter Teil

Ohne Zusammenfassung
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

10. Die Präsentation von Daten

Zusammenfassung
Wenn Sie die Daten, die im Rahmen Ihres empirischen Forschungsvorhabens angefallen sind, auswerten wollen, müssen Sie zwei Gesichtspunkte im Auge behalten: Zum ersten geht es darum, die quantitativen Ergebnisse, die Sie gewonnen haben, angemessen und zusammenfassend zu beschreiben; zum zweiten werden Sie die Befunde dazu nutzen, Forschungshypothesen zu überprüfen.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

11. Charakterisierende Maßzahlen

Zusammenfassung
Es wurde schon darauf aufmerksam gemacht, dass es in der univariaten Statistik auch darum geht, eine gegebene Häufigkeitsverteilung durch geeignete Maßzahlen zusammenfassend zu beschreiben. Dadurch wird es möglich, wesentliche Charakteristika einer vorliegenden Häufigkeitsverteilung durch jeweils eine einzige Maßzahl zum Ausdruck zu bringen — und genau darum geht es sehr häufig in der beschreibenden (deskriptiven) Statistik, nämlich auf denkbar knappste Weise zentrale Informationen zum Vorschein zu bringen. Deshalb sollten Sie sich in einem weiteren Auswertungsschritt nun dieser Aufgabe widmen.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

12. Die Erzeugung neuer Daten

Zusammenfassung
Nicht selten ist es erforderlich, ausgehend von den Daten, die man erhoben hat, neue Daten zu erzeugen. Mit dem Stichwort neue Daten sind nicht zusätzliche Befragungsergebnisse gemeint, die — sollten sie anfallen — einfach Ihrer SPSS-Ausgangstabelle angehängt werden könnten, indem Sie eine zusätzliche Spalte im Datenblatt füllen, sondern es geht um die Frage, wie aus den schon vorhandenen Daten — sofern notwendig oder sofern sinnvoll —, andere, und zwar nicht direkt erhobene Daten erzeugt werden können.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

13. Die Überprüfung der Repräsentativität

Zusammenfassung
Nach einer Reihe univariater Auswertungen ist nun die Zeit gekommen, sich der Frage zuzuwenden, wie es um die Repräsentativität Ihrer Stichprobenerhebung bestellt ist. Schließlich dürfte es im Rahmen einer empirisch-quantitativen Forschungsarbeit Ihr Anliegen sein, im Ergebnis nicht lediglich spezielle Aussagen über die von Ihnen untersuchte Befragtengruppe zu machen, sondern diese Aussagen auch — wenn auch mit gebotener Vorsicht — verallgemeinern zu können. Diese Verallgemeinerbarkeit von auf statistischem Wege erhobenen Befunden ist ein Hauptziel empirisch-quantitativ ausgerichteter Forschung. Nur wenn Sie Stichprobenbefunde auf die Grundgesamtheit, aus der Ihre Stichprobe entnommen wurde, übertragen können, gelangen Sie zu Ergebnissen, die einen größeren Kreis von Lesern interessieren könnten, und die einen generellen Erkenntniszuwachs darstellen.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

14. Weitere Hypothesentests

Zusammenfassung
Schon im vorangegangenen Kapitel wurde eine Hypothese getestet, nämlich die der Repräsentativität unserer Stichprobenbefunde. In diesem Zusammenhang wurden ein Anteilswerttest, ein Mittelwerttest sowie ein Test einer Verteilung vorgeführt. In diesem Kapitel nun gehen wir auf solche Testverfahren ein, die nicht mit dem Vergleich zwischen Stichprobenbefunden und Grundgesamtheitsinformationen zu tun haben, wie dies bei der Repräsentativitätsprüfimg der Fall war, sondern wir betrachten Hypothesen über die Grundgesamtheit, um aufgrund unserer Stichprobenergebnisse über solche Hypothesen zu entscheiden.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

15. Die Art des statistischen Zusammenhangs (Regressionsrechnung)

Zusammenfassung
Ausgehend von theoretischen Vorüberlegungen stellt sich jetzt die Frage, in welcher Weise eine interessierende Untersuchungsvariable von anderen beeinflusst und wie dieser (eventuell vorliegende) Einfluss beschrieben werden kann. Im einfachsten Fall geht es um eine bivariate Beziehung (Beziehung zwischen zwei Variablen; bi = zwei), die folgendermaßen skizziert werden kann: \({\text{X}} \to {\text{Y}}\)
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

16. Die Stärke des statistischen Zusammenhangs (Korrelationsrechnung)

Zusammenfassung
Es wurde schon in Kapitel 16, Abschnitt 16.4 darauf aufmerksam gemacht, dass die prognostische Qualität einer (bivariaten) linearen Regressionsfunktion unter anderem davon abhängt, wie stark der Zusammenhang zwischen den beiden betrachteten Variablen ist. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie die Stärke des Zusammenhangs zweier Variablen quantifiziert werden kann. Darüber sprechen wir in diesem Kapitel, wobei auch der Fall von mehr als zwei Variablen angesprochen wird (siehe Abschnitt 17.6).
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

17. Dimensionsreduktion

Zusammenfassung
In diesem Kapitel wollen wir einen Blick auf die Frage werfen, wie eine Verdichtung des Ausgangsdatenbestandes erreicht werden kann, und wie auf diese Weise zusätzliche Erkenntnisse gewonnen werden können. Solche Verdichtungen sind immer dann angemessen, wenn man viele Variablen zugleich betrachtet. Stellen Sie sich vor, Sie betrachten alle Variablen zur subjektiven Zeitwahrnehmung gemeinsam. Es handelt sich dabei um 48 zu bewertende Aussagen. Dies bedeutet, dass jede befragte Person als ein Punkt in einem 48-dimensionalen Achsenkreuz dargestellt werden kann bzw. könnte, denn dies ist weder überschaubar noch können Sie sich ein solches hochdimensionales Achsenkreuz vorstellen. Deshalb ist es angebracht, die hohe Dimensionalität zu reduzieren, um zu interpretierbaren Befunden zu gelangen. Das Gleiche gilt beispielsweise dann, wenn Sie die Befragten unter Nutzung vieler Variablen zugleich klassifizieren wollen. Auch dabei sind dimensionsreduzierende Methoden angebracht.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

18. Zwei Spezialprobleme

Zusammenfassung
In diesem abschließenden Kapitel möchten wir noch auf zwei Spezialprobleme aufmerksam machen, deren Auftreten in konkreten empirischen Forschungsprojekten bei der Datenauswertung nicht selten ist. Zu einen geht es um die Analyse von Daten, für die bereits fertige Häufigkeitsverteilungen vorliegen, also um die Auswertung von Sekundärstatistiken; zum anderen um die Auswertung so genannter Mehrfachantworten.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

Nachwort

Zusammenfassung
In diesem Buch haben wir beschrieben, wie Ihr erstes eigenes empirisches Forschungsprojekt ablaufen könnte und welche Arbeitschritte dafür notwendig sind. Einige Themen sind dabei notwendigerweise zu kurz gekommen. Dies betrifft zum einen die Frage, welche Veränderungen in der Vorgehensweise sich dann ergeben, wenn man andere Forschungsvorhaben in Angriff nimmt — zum Beispiel nicht-empirische Studien oder qualitative Untersuchungen. Zum anderen betrifft diese Einschränkung die angesprochenen Auswertungsmethoden. Wir haben uns hier auf das eher traditionelle Instrumentarium der statistischen Auswertungen und Analysen quantitativer Daten beschränkt und dabei nur einen kleinen Teil der statistischen Verfahren ansprechen können. Zu kurz gekommen sind beispielsweise die Verfahren der Schätzstatistik (Hochrechnungen von Befunden aus Zufallsstichproben auf die Grundgesamtheit), spezielle Testverfahren (etwa die Tests für kleine Stichproben, Tests für spezielle Zufallsstichprobenparameter oder Tests für den Zwei- oder Mehrstichprobenfall). Auch im Bereich der multivariaten Statistik existieren eine ganze Reihe interessanter Analyseverfahren, für deren Besprechung hier der Platz fehlte. Dem entspricht es, dass auch das Programm SPSS viel mehr bietet, als hier erörtert werden konnte.
Nadine M. Schöneck, Werner Voß

Backmatter

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