Diese inhaltlich kompakte und anwendungsorientierte Einführung in empirischquantitative Forschungsmethoden wendet sich an Studierende sozialwissenschaftlicher Disziplinen. Der Idee eines Praxiskurses verpflichtet, wurde bewusst auf mathematische Formeln verzichtet. Rechenformeln sind zwar elegant und präzise, jedoch für den Statistikanfänger schwer, wenn überhaupt, zu verstehen. Der interessierte Leser kann dies in zahlreichen Statistikbüchern nachlesen. Vielmehr ist in anwendungsorientierter Hinsicht wichtig, die richtigen Statistikprozeduren zu wählen und die Ergebnisse korrekt zu interpretieren, denn das Statistikprogramm kennt ja die Formeln und produziert die Rechenergebnisse quasi automatisch. Bei den Berechnungen und Darstellungen von SPSS handelt es sich um die Version 12.
Um sich den Erkenntnisprogrammen empirischer Wissenschaft zu nähern, sei zunächst geklärt, was unter Wissenschaft überhaupt zu verstehen ist und welche „Wissenschaft(en)“ es noch neben einer Empirischen gibt. Unter Wissenschaft kann das durch Forschung, Lehre und Literatur gebildete geordnete Wissen einer Zeit verstanden werden. Wissenschaft sollte rationale, nachvollziehbare Erkenntnisse über Zusammenhänge, Abläufe, Ursachen und/oder Gesetzesmäßigkeiten der natürlichen, historischen und kulturell/sozial geschaffenen Wirklichkeit bereitstellen. Die Bemühungen zur Gewinnung dieser Erkenntnisse werden als Forschung benannt (vgl. Abel/Möller/Treumann 1998, 9).
Nach der Entscheidung, was untersucht werden soll und der entsprechenden Problemformulierung/-benennung, beginnt die Phase der Theorie- und Hypothesenbildung. Entweder liegen für einen bestimmten Gegenstandsbereich bereits ausgearbeitete Theorien in der Literatur vor, oder eine neue Theorie zur Erklärung des ausgewählten Gegenstandsbereich muss entwickelt werden. Liegt keine explizite Theorie für den Untersuchungsgegenstand vor, lässt sich häufig eine Übertragung (Adaption) von Theorien verwandter Gegenstandsbereiche vornehmen oder lassen sich zumindest Ansatzpunkte finden.
Für die Realisierung einer Datenerhebung wird ein Erhebungsinstrument benötigt, mit welchem Werte der Merkmalsträger erfasst werden. Das Erhebungsinstrument wird entweder vom Forscher im Rahmen eines konkreten Forschungsprojekts für eine spezielle Fragestellung entwickelt oder es werden bereits vorliegende (und getestete und somit bewährte) Instrumente eingesetzt.
Um die erhobenen Daten auswerten zu können, muss zunächst ein Kodeplan erstellt werden resp. die Fragebogenkodierung erfolgen (vgl. Kirchhoff et al. 2003, 37ff; Schöneck/Voß 2005, 87ff). Der Kodeplan ordnet den einzelnen Fragen des Fragebogens jeweilige Variablennamen zu. D.h. es wird eine Liste aller im Fragebogen erhobenen Variablen (Items) mit allen dazugehörigen Ausprägungen (dies sind die Antwortvorgaben) erstellt, wobei jeder Variable (Merkmal) und Merkmalsausprägung ein spezieller Wert (Kode) zugeordnet wird; diese Verkodung der Daten erfolgt oft auch schon bei der Erstellung des Fragebogens. Der Kodeplan sollte dabei der Fragebogenchronologie folgen.
Nachdem die Daten einer Untersuchung erhoben und aufbereitet wurden, müssen sie ausgewertet werden. Erst durch die Analyse der erhobenen Daten sind Aussagen über die Annahme oder Verwerfung von Hypothesen möglich. Auch wenn der Prozess der Datenanalyse keineswegs ein einfacher und geradliniger Vorgang mit einer klar definierten Abfolge einzelner Arbeitsschritte ist, sondern fast immer als ein iterativer Prozess verläuft, lassen sich dennoch bestimmte Phasen einer Datenanalyse beginnend mit univariaten über bivariate bis zu multivariaten/multiplen statistischen Analysemethoden sinnvoll unterscheiden (vgl. z.B. Schöneck/Voß 2005, 99). Einen Überblick über einzelne Verfahren uni-, bi- und multivariater Methoden gibt Abbildung 44.
In diesem Kapitel werden Kriterien für das Schreiben eines empirischen Ergebnisberichts benannt und exemplarische Umsetzungen illustriert. Es geht dabei um die Gliederung und Gestaltung eines Berichts mit Beispielen der Ergebnisdarstellung in Anlehnung an die Standards eines wissenschaftlichen Aufsatzes.
Das Programmpaket SPSS bietet derartig vielfältige Möglichkeiten, die hier nur zu einem Bruchteil besprochen werden konnten. Bisher wurden ausschließlich die Analyseverfahren dargestellt, weshalb in diesem Kapitel einige Anwendungen und Aspekte des Programms nachgetragen werden, die hilfreich im Umgang mit SPSS sein dürften.
Der erfahrene Empiriker hat im Laufe der Zeit die verschiedenen Arbeitsabläufe der Forschungsphasen optimiert und vermeidet so zum einen bestimmte Fehler bzw. Fallen und zum anderen wird die Studiendurchführung rationeller und präziser. Die Idee, hier einige Tipps schriftlich festzuhalten, die zum Vermeiden von „Anfängerfehlern“, Ärgernissen, unnötigem Arbeitsaufwand und nicht mehr behebbaren Fehlern beitragen sollen, gab mir die Arbeit von Kirchhoff et al. (2003, 111–112). Nun zu den Tipps:
Nachfolgend werden fünf ausgewählte Itembatterien aus eigenen Untersuchungen (vgl. Raithel 2004; 2004a) zur exemplarischen Veranschaulichung dargestellt und dokumentiert. Es handelt sich dabei um die Skalen zur Erfassung von Medienkonsum, Freizeitverhalten, Substanzkonsum, Delinquenz und risikobezogenen Verhaltensweisen.
