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- keine Zufallsauswahl, keine Inferenzstatistik
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- Überrepräsentation leicht erreichbarer Personen
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quotierter Merkmale erreicht
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- Repräsentativität wird nur hinsichtlich
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Erhebungselemente
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- benötigt keine Liste über - ggf. Commitment des Interviewers nötig
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- schnelle Durchführbarkeit
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- geringe Kosten - Vorwissen über GG nötig (Quotierungsmerkmal)
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- Quotenstichprobe gibt es keine Ausfallenden Fälle
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Quotenplans (Screening)
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Satz an Freiwilligen unter Berücksichtigung des
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2. Rekrutierung einer Online-Stichprobe aus einem großen
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1. Festlegung eines Quotenplans
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oder
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3. Feldarbeit der Interviewer
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2. Quotenanweisung für den Interviewer
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Vorgehen: 1. Festlegung eines Quotenplans
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- Quotenauswahl in der Praxis
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- Vorteil: Umfassende Reichweite einer Theorie
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- Ziel: muss Theorie für seltene/extreme Fälle angepasst werden?
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- Benötigt Wissen über Verteilung
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- Variablen mit extremer Merkmalsausprägung (weit weg vom Mittelwert)
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- Extreme Selection Design
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-> deterministische Perspektive
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- Nachteil: Wissen über Ausprägungen der Variablen muss hoch sein
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- Vorteil: Kausalität kann überprüft und nachgewiesen werden
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Auch Auswahl von mehreren Fällen
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- Alle Merkmalsausprägungen von abh.|unabh. Variablen müssen abgedeckt sein
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- Diverse Selection Design
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- Nachteil: Unsicherheit über die Gruppen
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- Vorteil: Erfassen voller Heterogenität, Verstehen der Kausalketten
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(Typische Fälle)
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- sucht repräsentative Fälle für Gruppen von Merkmalskombinationen
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- Typical Case Design
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- Nachteil: kein volles Testen möglich
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- Vorteil: wenige Fälle viel Kraft
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- Most Different (Cases) Design
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- deterministische Sichtweise
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- was heißt ähnlich?
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- Nachteil: - Fälle finden
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- Vorteil: quasi-experimentell
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-> Anhand von unabhängigen V. bewertet man abhängige V.
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- Most Similar (Cases) Design
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(Treatment)
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- Manipulation mindestens einer Gruppe mit einem bestimmten Faktor
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(Kontroll- oder Experimentalgruppen)
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- Zuordnung der Merkmalsträger in mindestens zwei Gruppen =
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- Kontrolle der Größe und/oder des Timings des Ursachenfaktors/en
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des Ursachenfaktors von den Forschern überprüft werden.
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Ursache-Wirkung-Zusammenhang durch die bewusste Manipulation
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- Experiment: Ein Forschungsdesign, bei dem ein hypothetisierter
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3. Quasi-Experiment
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2. Experiment
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- Popularität nach Reihenfolge: 1. Ex-Post-Facto
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- Mehrere Erhebungs- und Analysemethoden anwendbar
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Grundlage für unsere theoretischen Schlussfolgerungen bilden,
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verschiedenen Datenbestände, deren Beziehungen untereinander die
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- Definition Forschungsdesign: Strukturelle Anordnung der
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- selten: Vorhersage
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- Ziel: - Gewöhnlich: Suche nach Ursache-Wirkung-Zusammenhängen
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- Notwendige Bedingung: durch sie ist das Vorkommen eines bestimmten
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- Hinreichende Bedingung: durch sie ist das Vorkommen eines bestimmten
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- Erklärungsfaktoren:
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- Verursachter Sachverhalt (Ursache)
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- Unabhängige Variablen: bestimmt aus der Theorie
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- Bewirkter Sachverhalt (Wirkung)
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- Abhängige Variablen: bestimmt aus Untersuchungsinteresse
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- Wie werden die Daten ausgewertet?
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- Wie werden die Daten auserwählt und erhoben?
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- Welche Arten von Daten?
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- Drei Fragen
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- Fragen, Theorie und FD veränderbar (Kreislauf)
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- Theorie oder erste theoretische Überlegungen
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- Für eine Auswahl und Umsetzung eines FDs benötige ich: Entscheidung welches
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eine oder mehrere Wirkungen zustande kommen.
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=> Eine Ursache ist also immer eine Teil-Bedingung, damit
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des Ereignisses ist.
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- INUS-Bedingung = Ursache
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- Für komplexere Zusammenhänge -> Suche nach INUS-Bedingungen
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- Nur addative Zusammenhänge erfasst; komplexe Kombination von Faktoren unberück-
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gemessen wurden.
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- Unsicherheit, ob alle relevanten Faktoren identifiziert und adäquat
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- Probleme von Mills Methoden
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- Identifizierung von potenziellen hinreichenden Bedingungen.
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Bedingungen und Wirkung.
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- Induktive Suche nach kausalen Zusammenhängen zwischen
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- Mills Methode der Differenz
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- Identifizierung von potenziellen notwendigen Bedingungen.
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- Induktive Suche nach kausalen Zusammenhängen zwischen
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- Mills Methode der Übereinstimmung
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Annahme von Ursache-Wirkung-Zusammenhängen. (kein reines Chaos)
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- Beobachtung von unterschiedlichen Zuständen führt zur
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- Annahmen über Kausalität:
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Placebo-Treatment
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- Mindestens eine Gruppe bekommt kein Treatment oder nur ein
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dementsprechend verhalten sie sich verändert.
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anders, weil sie wissen das sie getestet werden.
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- Bedrohung der internen Validität
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- Validität von Experimenten
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- Welche Auswirkung haben sie jeweils allein
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Subsets and Splits
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