Grundlagen empirischer Forschungsmethoden in der medialen Interaktion - Cheatsheet

Definition und Bedeutung der empirischen Forschung

Definition:

Empirische Forschung: systematische Erhebung/Analyse von Daten zur Überprüfung von Hypothesen; basiert auf Beobachtungen/Experimenten.

Details:

• Ziel: Theorien/Hypothesen überprüfen und validieren
• Methoden: Quantitativ (Statistik), Qualitativ (Interviews)
• Phasen: Forschungsfrage, Datenerhebung, Datenanalyse, Interpretation
• Relevanz: Entscheidungsgrundlage, Evidenz-basierte Erkenntnisse

Unterschied zwischen quantitativer und qualitativer Forschung

Definition:

Unterschied zwischen quantitativer und qualitativer Forschung

Details:

• Quantitativ: numerische Daten, statistische Analyse, große Stichproben
• Qualitativ: nicht-numerische Daten, inhaltliche Analyse, kleine Stichproben, tiefgehende Einblicke
• Ziel der quantitativen Forschung: Hypothesentest, Generalisierbarkeit
• Ziel der qualitativen Forschung: Verständnis von Phänomenen, Kontext
• Beispiele für quantitative Methoden: Umfragen, Experimente
• Beispiele für qualitative Methoden: Interviews, Beobachtungen

Techniken der Stichprobenauswahl

Definition:

Techniken zur Auswahl einer Teilmenge von Individuen aus einer Grundgesamtheit zur Durchführung empirischer Studien.

Details:

• Zufallsstichprobe: Jede Einheit der Population hat die gleiche Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu werden.
• Geschichtete Stichprobe: Population wird in Schichten unterteilt, aus jeder Schicht erfolgt eine Zufallsstichprobe.
• Klumpenstichprobe: Population wird in Cluster unterteilt, ganze Cluster werden zufällig ausgewählt und vollständig untersucht.
• Systematische Stichprobe: Jedes n-te Element aus einer geordneten Liste wird ausgewählt.
• Quotastichprobe: Nicht zufällig, Einheiten werden basierend auf bestimmten Merkmalen ausgewählt, um festgelegte Quoten zu erfüllen.

Hypothesentests und Signifikanzniveaus

Definition:

Hypothesentests sind statistische Verfahren, um Annahmen über Populationen zu überprüfen; das Signifikanzniveau \(\alpha\) gibt die Grenze für die Ablehnung der Nullhypothese \(\mathrm{H}_0\) an.

Details:

• Nullhypothese (\mathrm{H}_0\): Annahme, die getestet wird.
• Alternativhypothese (\mathrm{H}_1\): Gegenhypothese zu \(\mathrm{H}_0\).
• Signifikanzniveau (\alpha\): Wahrscheinlichkeit, \(\mathrm{H}_0\) fälschlicherweise abzulehnen (üblicherweise 0.05 oder 0.01).
• p-Wert: Wahrscheinlichkeit, dass die beobachteten Daten unter \(\mathrm{H}_0\) auftreten.
• Wenn p-Wert \(\leq \alpha\), dann wird \(\mathrm{H}_0\) abgelehnt.

Randomisierung und Kontrollgruppen

Definition:

Verwendung von Zufallszuweisung und Kontrollgruppen zum Testen von Hypothesen und Minimieren von Verzerrungen in experimentellen Studien.

Details:

• Randomisierung: Zufällige Zuordnung von Teilnehmern zu Versuchs- oder Kontrollgruppen.
• Kontrollgruppen: Vergleichsgruppe, die nicht der experimentellen Manipulation ausgesetzt ist.
• Ziel: Sicherstellung, dass Unterschiede zwischen Gruppen auf die unabhängige Variable zurückzuführen sind.
• Verbessert interne Validität und reduziert Selektionsbias.
• Verwendet in A/B-Tests, klinischen Studien, verhaltenswissenschaftlichen Experimenten.

Ethische Grundsätze und Richtlinien

Definition:

Ethische Überlegungen für Forschung in medialer Interaktion. Verhindert Schaden und fördert Transparenz.

Details:

• Informierte Zustimmung: Teilnahme auf freiwilliger Basis, vollständige Information über den Zweck und Ablauf der Studie.
• Datenschutz: Vertrauliche Behandlung personenbezogener Daten.
• Vermeidung von Schaden und Täuschung: Schutz der Teilnehmer vor physischen und psychischen Schäden.
• Transparenz: Offenes und ehrliches Reporting der Forschungsergebnisse.
• Verantwortlichkeit: Forscher sind verantwortlich für die ethische Durchführung der Studie.

Gefährdungen der internen und externen Validität

Definition:

Gefährdungen der internen und externen Validität können die Aussagekraft und Verallgemeinerbarkeit einer Studie beeinflussen.

Details:

• Interne Validität: Wie gut kann kausale Zusammenhänge innerhalb der Studie nachgewiesen werden?
• Externe Validität: Inwieweit können die Ergebnisse der Studie auf andere Kontexte oder Populationen übertragen werden?
• Gefährdungen der internen Validität:
  • Konfundierung
  • Selektionseffekte
  • Testeffekte
  • Experimentelle Mortalität
• Gefährdungen der externen Validität:
  • Populationsvalidität
  • Ökologische Validität
  • Interaktive Effekte von Selektion und Behandlung

Quasi-Experimente

Definition:

Experimentelle Methode ohne zufällige Zuweisung zu Experimentalgruppen. Nutzt bestehende Gruppen für Vergleich.

Details:

• Zuweisung: Keine zufällige Zuordnung, Gruppen bestehen bereits
• Interne Validität: Meist geringer als bei echten Experimenten
• Störvariablen: Höhere Gefahr von Störvariablen
• Statistische Kontrolle: Nutzen von Kovarianzanalysen zur Kontrolle von Störvariablen (\text{ANCOVA})
• Beispiele: Studien in natürlichen Umgebungen, wie Schulen oder Unternehmen