Empirische Forschung in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften klipp & klar

verfasst von: Hariet Köstner

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Buchreihe : WiWi klipp & klar

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

Einloggen, um Zugang zu erhalten

Über dieses Buch

Dieses Buch vermittelt das erforderliche Hintergrundwissen, das für die erfolgreiche Umsetzung eines empirischen Projektes nötig ist. Neben der grundsätzlichen Diskussion über das Wesen empirischer Forschung werden alle Phasen, die ein Projekt typischerweise durchläuft, abgehandelt: Besonderheiten unterschiedlicher Erhebungsmethoden, eine anwendungsorientierte Darstellung der Stichprobentheorie sowie die umsetzungsorientierte Gestaltung von Fragebögen.
Der zweite Teil legt den Fokus auf die statistische Datenanalyse, ohne sich in Formeln zu verlieren. Praktische Umsetzung und Interpretation nehmen diesem – teils gefürchteten – Teil der empirischen Arbeit den Schrecken und machen die Notwendigkeit solider statistischer Analyse deutlich. Die Interpretation erfolgt überwiegend anhand von Outputs, die mit dem Auswertungsprogramm SPSS erzeugt wurden. Im Vordergrund steht aber nicht die technische Durchführung, sondern der kompetente Umgang mit den Ergebnissen. Ob diese mit SPSS oder einem der vielen anderen statistischen Auswertungsprogramme erzeugt werden, ist letztlich nachrangig. Entscheidend ist die Fähigkeit, die Ergebnisse richtig zu interpretieren und darauf aufbauend praxisrelevante Ableitungen zu entwickeln, um das Projekt zu einem erfolgreichen Abschluss zu bringen.
Durch die anwendungsorientierte Gestaltung der Fallbeispiele, die sich durch das gesamte Buch ziehen, wird das Verständnis und die Übertragung auf eigene Fragestellungen erleichtert. Reflektionen über ethisch-moralische Aspekte der empirischen Forschung – Stichwort Datenschutz – regen zum kritischen Hinterfragen eigener Projekte an.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

1. Empirischer Forschungsprozess

Zusammenfassung

Theorie und Empirie bilden die beiden Pole, zwischen denen sich der Dreiklang empirischer Forschung Entdecken – Begründen – Verwerten abspielt. In diesem Kapitel wird ein Überblick über die Details der drei Phasen gegeben. Es wird diskutiert, was zu beachten ist, um von der Forschungsfrage zu guter Datenqualität und guten Studienergebnisse zu gelangen. Weiterhin werden sowohl akademische Gütekriterien wie Reliabilität, Validität und Objektivität besprochen, als auch solche, die für die praktische Umsetzbarkeit der Forschungsergebnisse von Interesse sind. Dazu zählen bspw. Wirtschaftlichkeit und Umsetzbarkeit.

Hariet Köstner

2. Sekundärerhebung

Zusammenfassung

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit der Sekundärrecherche. Das ist die Art von Forschung, die mit Datenmaterial arbeitet, welches bereits vorhanden ist. Häufig der Primärforschung vorgelagert, ist die auch als Desk Research bezeichnete Sekundärrecherche von entscheidender Bedeutung für eine inhaltlich vollständige, empirische Studie. Es werden verschiedene Typen von Sekundärquellen, intern oder extern besprochen. Konkrete Beispiele von Quellen runden den Überblick ab. Eine gute Sekundärrecherche mündet in einem umfassenden Überblick über den jeweiligen Forschungsgegenstand. Wobei der Forschungsgegenstand nicht zwingend eine Forschungsfrage sein muss. Auch die Recherche eines Marktes o.ä. kann Gegenstand einer Sekundäranalyse sein.

Hariet Köstner

3. Primärerhebung

Zusammenfassung

Im folgenden Kapitel werden verschiedenste Ansätze der Datenerhebung mit ihren Vor- und Nachteilen diskutiert. Beginnend mit qualitativen Verfahren und deren bekanntesten Vertretern Tiefeninterview und Gruppendiskussion hin zu den quantitativen, bei denen heutzutage sicher das Onlineinterview – auf verschiedenen Endgeräten – die dominierende Erhebungsmethode darstellt. Bei allen Verfahren wird beleuchtet, welche Faktoren zu guter Datenqualität beitragen, wie die Datenqualität überprüft werden kann und wo man in der Praxis machmal an Grenzen stößt. Daneben wird das Experiment als bewährtes und flexibles Instrument der Datenerhebung besprochen, bei dem zur Überprüfung von Kausalzusammenhängen verschiedenste Methoden zum Einsatz kommen können. Ebenso werden die in der marktforscherischen Praxis gern genutzten Market Research Online Communities vorgestellt, deren Vorteil ebenfalls die große Bandbreite an Methoden ist. Abschließend wird ein Ausblick auf die Datenerhebung und -analyse via Social Media Monitoring gegeben.

Hariet Köstner

4. Fragebogengestaltung

Zusammenfassung

Im folgenden Kapitel werden die Grundsätze für die Entwicklung eines guten Fragebogens erläutert. Hierzu werden die verschiedenen Frage- und Antworttypen thematisiert sowie die jeweiligen Einsatzmöglichkeiten besprochen. Ebenso kommt der Aufbau, die optische Gestaltung sowie Pretests zur Überprüfung vor Studienstart zur Sprache. Besonderes Augenmerk wird auf die Befragtenperspektive gelegt. Diese ist sehr wichtig, denn Befragte sind letztlich der Grundstock für qualitativ hochwertige Daten. Ein Aspekt, langfristig dem Problem der Befragungsmüdigkeit entgegenzuwirken ist ein guter Fragebogen, der weder zu lang noch zu kompliziert ist.Der Großteil des Kapitels widmet sich den quantitativen Fragebögen, da jene auch das Gros der Studien ausmachen. Der Abschnitt zur Konzeption von Leitfäden gibt abschließend Hinweise, wie qualitative Interviews erfolgreich und zielorientiert durchgeführt werden können.

Hariet Köstner

5. Stichprobentheorie

Zusammenfassung

Stichproben bilden die Grundlage praktisch jeder empirischen Erhebung. Folglich ist eine sorgfältige Zusammensetzung für die Datenqualität entscheidend. Die Stichprobe wiederum beruht auf einer Grundgesamtheit, welche räumlich, zeitlich und sachlich klar abgegrenzt ist. Das vorliegende Kapitel beschreibt verschiedene Arten der Stichprobenziehung und diskutiert den gerne verwendeten Begriff der „Repräsentativität“. Es werden Näherungsformeln angegeben, mit denen der notwendige Stichprobenumfang ermittelt werden kann. Außerdem wird dargestellt, welche Genauigkeit bei unterschiedlichen Umfängen zu erwarten ist.Weiterhin wird auf den seit langem schwelenden Konflikt zwischen streng mathematischer Sicht und praktischer Umsetzbarkeit bei der Realisierung von Stichproben eingegangen. Dies manifestiert sich insbesondere in der Diskussion über Zufallsauswahl versus Quotenverfahren.

Hariet Köstner

6. Grundlagen der Datenanalyse

Zusammenfassung

Das vorliegende Kapitel behandelt grundlegende Verfahren der Datenanalyse. Basis für nahezu alle Verfahren ist die korrekte Festlegung des Skalenniveaus der analysierten Variablen. Es werden zunächst univariate Maße wie Häufigkeiten, Mittelwerte oder Standardabweichung besprochen. Darauf aufbauend folgen bivariate Methoden wie Kreuztabellen und Assoziationsmaße. Anschließend an die deskriptiven Methoden wird die Grundidee und Interpretation des statistischen Signifikanztests erläutert. Dieser kommt bei den diversen Tests auf Zusammenhänge oder Mittelwertunterschiede zum Einsatz. Ebenso wird das Konzept der Effektstärke diskutiert, welches für die Interpretation eine besondere Rolle spielt. Mit Hilfe der Effektstärkemaße ist eine Aussage möglich, ob ein signifikantes Ergebnis auch ein sachlogisch bedeutendes ist. Immer wieder wird darauf hingewiesen, wie wichtig die Überprüfung der Daten durch die Auswertenden ist, da Computerprogramme jeglicher Art vergleichsweise schmerzfrei in der Berechnung statistischen Unsinns sind.

Hariet Köstner

7. Ausgewählte Multivariate Analyseverfahren

Zusammenfassung

In diesem Kapitel werden drei ausgewählte multivariate Verfahren – Regressionsanalyse, logistische Regression und Varianzanalyse besprochen. Alle drei zählen zu den strukturprüfenden Verfahren, d.h. es wird hypothesengeleitet vorgegangen. Während die Regressionsanalyse die Quantifizierung signifikanter Einflüsse auf die abhängige Variable zum Ziel hat, soll die Varianzanalyse Gruppenunterschiede aufdecken. Damit ist sie gewissermaßen die Erweiterung des t-Tests auf mehr als zwei disjunkte Gruppen. Die logistische Regression wiederum ist eine der vielen Spielarten der Regressionsfamilie und für binäre abhängige Variablen geeignet. Für alle Verfahren werden die notwendigen Voraussetzungen sowie Auswirkungen etwaiger Annahmeverletzungen dargelegt. Weiterhin wird die Interpretation von Gütemaßen und einzelnen Einflussgrößen an SPSS Outputs illustriert.

Hariet Köstner

Backmatter

Titel: Empirische Forschung in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften klipp & klar
verfasst von: Hariet Köstner
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Electronic ISBN: 978-3-658-38599-6
Print ISBN: 978-3-658-38598-9
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-38599-6