Data Collection Methods in the Social and Behavioral Sciences - Exam

Aufgabe 1)

Ein Kernaspekt der Vorlesung 'Datenerhebungsmethoden in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften' im Studiengang 'International Economic Studies' ist die Bedeutung und Zielsetzung der Datenerhebung. Diese stellt eine zentrale Aufgabe für fundierte Forschung dar und umfasst das Sammeln von Daten zur Analyse und Interpretation sozialer und wirtschaftlicher Phänomene. Die Datenerhebung bildet die Grundlage für die Hypothesenprüfung und die Theorieentwicklung, stellt belastbare und valide Daten bereit und unterstützt die Erkenntnisgewinnung durch empirische Analyse. Darüber hinaus fördert die Datenerhebung die evidenzbasierte Entscheidungsfindung und die Reproduzierbarkeit von Studien.

a)

Erläutere, warum die Datenerhebung eine zentrale Rolle in der Hypothesenprüfung und Theorieentwicklung spielt. Gehe dabei auf mindestens zwei Beispiele aus der internationalen Wirtschaftsforschung ein, bei denen empirische Daten entscheidende Erkenntnisse geliefert haben.

Lösung:

Die Datenerhebung spielt eine zentrale Rolle in der Hypothesenprüfung und Theorieentwicklung, da sie die Grundlage für empirische Forschung darstellt. Ohne valide und belastbare Daten ist es nicht möglich, Hypothesen zu testen oder Theorien zu entwickeln und zu validieren. Empirische Daten ermöglichen es, Annahmen über soziale und wirtschaftliche Phänomene zu überprüfen und auf reale Beobachtungen zu stützen. Dies führt zu fundierten und glaubwürdigen Forschungsergebnissen.

• Beispiel 1: Einkommensungleichheit und wirtschaftliches WachstumEmpirische Studien haben gezeigt, dass es einen Zusammenhang zwischen Einkommensungleichheit und wirtschaftlichem Wachstum gibt. Daten über Einkommen, Bildungsstand und wirtschaftliche Indikatoren aus verschiedenen Ländern werden gesammelt und analysiert, um Hypothesen über diesen Zusammenhang zu testen. Eine bekannte Studie ist die von Picketty und Saez, die historische Daten zur Einkommensverteilung analysierten und zeigten, dass zunehmende Ungleichheit langfristig negative Auswirkungen auf das Wirtschaftswachstum haben kann.
• Beispiel 2: Auswirkungen von HandelsliberalisierungEin weiteres Beispiel ist die Untersuchung der Auswirkungen von Handelsliberalisierung auf die Wirtschaft. Empirische Analysen, die Daten über Handelsvolumen, Tarifänderungen und wirtschaftliche Indikatoren integrieren, haben gezeigt, dass Handelsliberalisierung sowohl Vorteile als auch Nachteile haben kann. Eine Studie der Weltbank nutzte umfangreiche Datensätze, um zu zeigen, dass Handelsliberalisierung in vielen Entwicklungsländern zu erhöhtem Wirtschaftswachstum geführt hat, aber auch Herausforderungen in Bezug auf Einkommensverteilung und soziale Ungleichheit mit sich brachte.

Diese Beispiele verdeutlichen, wie essenziell die Datenerhebung für die Hypothesenprüfung und Theorieentwicklung in der internationalen Wirtschaftsforschung ist. Durch die Sammlung und Analyse von Daten können Forscher fundierte Aussagen treffen, die sowohl die wissenschaftliche Erkenntnis als auch die evidenzbasierte Entscheidungsfindung unterstützen.

b)

Eine der Ziele der Datenerhebung ist die Bereitstellung belastbarer und valider Daten. Diskutiere, welche Methoden zur Validierung der erhobenen Daten in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften angewendet werden können. Verwende dabei konkrete Begriffe und Methodologien aus der Vorlesung.

Lösung:

Die Bereitstellung belastbarer und valider Daten ist entscheidend für die Qualität der Forschung in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften. Es gibt verschiedene Methoden zur Validierung der erhobenen Daten, die sicherstellen, dass die Daten sowohl zuverlässig als auch gültig sind. Hier sind einige gängige Methoden:

• ReliabilitätsanalyseReliabilität bezieht sich auf die Zuverlässigkeit und Konsistenz der Messergebnisse. Eine häufig verwendete Methode zur Überprüfung der Reliabilität ist der Cronbach's Alpha, der die interne Konsistenz eines Fragebogens oder Tests misst. Ein hoher Wert von Cronbach's Alpha (>0,7) deutet darauf hin, dass die verschiedenen Items eines Instruments in hohem Maße konsistent sind.
• TriangulationTriangulation bezieht sich auf die Verwendung mehrerer Methoden oder Datenquellen zur Untersuchung eines Phänomens. Durch die Kombination von qualitativen und quantitativen Methoden (Methodentriangulation) oder die Verwendung unterschiedlicher Datenquellen (Datenquellen-Triangulation) kann die Validität der Ergebnisse erhöht werden. Diese Methode hilft, Verzerrungen und Fehler zu minimieren.
• KonstruktvaliditätKonstruktvalidität bezieht sich darauf, wie gut ein Messinstrument ein theoretisches Konstrukt erfasst. Eine Methode zur Überprüfung der Konstruktvalidität ist die konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA). Diese statistische Methode wird verwendet, um zu prüfen, ob die Daten der Struktur entsprechen, die durch die Theorie vorhergesagt wird.
• Externe ValiditätExterne Validität bezieht sich auf das Ausmaß, in dem die Ergebnisse einer Studie auf andere Kontexte oder Populationen verallgemeinerbar sind. Eine Methode zur Verbesserung der externen Validität ist die Verwendung von repräsentativen Stichproben, die die Zielpopulation angemessen widerspiegeln. Darüber hinaus können Replikationsstudien helfen, die Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen zu bestätigen.
• VerhältnisvalidierungVerhältnisvalidierung, auch Kriteriumsvalidität genannt, bezieht sich darauf, wie gut ein Messinstrument mit einem externen Kriterium korreliert. Eine Methode zur Überprüfung der Verhältnisvalidierung ist die Korrelation des neuen Instruments mit einem bewährten und etablierten Instrument, das dasselbe Konzept misst.

Durch die Anwendung dieser Methoden können Forscher sicherstellen, dass ihre Daten sowohl valide als auch reliabel sind, was die Grundlage für fundierte und glaubwürdige Forschungsergebnisse bildet.

c)

Angenommen, du führst eine empirische Analyse durch, bei der du den Zusammenhang zwischen dem Bildungsniveau und dem Einkommen verschiedener internationaler Märkte untersuchen möchtest. Stelle eine Beispielhypothese auf und skizziere den methodischen Ansatz, den du für die Datenerhebung und -analyse wählen würdest. Stelle sicher, dass du statistische Methoden und Datensources nennst.

Lösung:

Angenommen, ich möchte den Zusammenhang zwischen dem Bildungsniveau und dem Einkommen in verschiedenen internationalen Märkten untersuchen, könnte eine Beispielhypothese wie folgt lauten:

Hypothese: Ein höheres durchschnittliches Bildungsniveau in einem Land führt zu einem höheren durchschnittlichen Einkommensniveau in diesem Land.

Im Folgenden skizziere ich den methodischen Ansatz für die Datenerhebung und -analyse:

• Datenerhebung
  • Datenquellen: Für die Datenerhebung werde ich auf internationale Datenbanken zugreifen, die umfangreiche und verlässliche Informationen zu Bildung und Einkommen bieten. Mögliche Datenquellen sind:
  • World Bank: Die Weltbank veröffentlicht Daten zu Bildungsindikatoren (z.B. durchschnittliche Schuljahre, Einschulungsraten) und Einkommensindikatoren (z.B. Bruttonationaleinkommen pro Kopf).
  • OECD (Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung): Die OECD bietet Daten zu Bildungsausgaben, Bildungsabschlüssen und Einkommensverteilungen in ihren Mitgliedsländern.
  • UNESCO Institute for Statistics: Das UNESCO-Institut für Statistik stellt umfangreiche Bildungsstatistiken zur Verfügung, die für die Analyse genutzt werden können.
  • Datenerhebungsmethoden: Ich werde sekundäre Daten aus den genannten Quellen extrahieren, die repräsentativ und vergleichbar sind. Die Daten müssen für eine Reihe von Ländern und über mehrere Jahre hinweg verfügbar sein, um die Analyse robust zu gestalten.
• Data Analysis
  • Deskriptive Statistik: Zunächst werde ich deskriptive Statistiken berechnen, um die grundlegenden Zusammenhänge und Verteilungen von Bildungsniveau und Einkommen darzustellen. Dies umfasst Mittelwerte, Standardabweichungen und Verteilungen der Variablen.
  • Korrelation: Ich werde den Pearson-Korrelationskoeffizienten berechnen, um die lineare Beziehung zwischen dem durchschnittlichen Bildungsniveau und dem durchschnittlichen Einkommensniveau in den verschiedenen Ländern zu quantifizieren.
  • Multiple Regressionsanalyse: Um den Einfluss des Bildungsniveaus auf das Einkommen zu isolieren und gleichzeitig den Einfluss anderer Variablen (z.B. Wirtschaftswachstum, Beschäftigungsrate) zu kontrollieren, werde ich eine multiple lineare Regressionsanalyse durchführen. Das Regressionsmodell könnte wie folgt aussehen:

    Y_i = β_0 + β_1 × Bildung_i + β_2 × Wirtschaftswachstum_i + β_3 × Beschäftigungsrate_i + ε_i

    wobei:
  • Y_i: durchschnittliches Einkommensniveau im Land i
  • Bildung_i: durchschnittliches Bildungsniveau im Land i
  • Wirtschaftswachstum_i: jährliches Wirtschaftswachstum im Land i
  • Beschäftigungsrate_i: Beschäftigungsrate im Land i
  • ε_i: Fehlerterm
• Statistische Signifikanz: Ich werde die p-Werte der Regressionskoeffizienten prüfen, um die statistische Signifikanz des Zusammenhangs zwischen dem Bildungsniveau und dem Einkommensniveau zu bestimmen. Ein p-Wert von weniger als 0,05 wird als signifikant angesehen.

Durch diesen methodischen Ansatz kann ich valide und belastbare Schlussfolgerungen über den Zusammenhang zwischen dem Bildungsniveau und dem Einkommensniveau in verschiedenen internationalen Märkten ziehen.

d)

Diskutiere die Bedeutung der Reproduzierbarkeit von Studien in der sozial- und verhaltenswissenschaftlichen Forschung. Warum ist diese so wichtig und welche Herausforderungen können dabei auftreten? Gehe auf konkrete Maßnahmen ein, die zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit beitragen können.

Lösung:

Die Reproduzierbarkeit von Studien in der sozial- und verhaltenswissenschaftlichen Forschung ist von entscheidender Bedeutung, da sie die Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit der Forschungsergebnisse sicherstellt. Reproduzierbarkeit bedeutet, dass andere Forscher die Ergebnisse einer Studie durch die Wiederholung der gleichen Methoden und Analysen bestätigen können. Dies trägt dazu bei, wissenschaftliche Erkenntnisse zu validieren und zu festigen.

Wichtigkeit der Reproduzierbarkeit:

• Validierung von Ergebnissen: Reproduzierbarkeit ermöglicht es, die Gültigkeit von Forschungsergebnissen zu überprüfen, indem andere Forscher die gleichen Experimente unter den gleichen Bedingungen durchführen. Dies stellt sicher, dass die Ergebnisse nicht zufällig oder durch methodische Fehler beeinträchtigt sind.
• Erhöhung der Transparenz: Eine hohe Reproduzierbarkeit fördert die Transparenz in der wissenschaftlichen Forschung. Forscher müssen ihre Methoden, Daten und Analysen detailliert dokumentieren, was es anderen ermöglicht, ihre Arbeiten zu überprüfen und nachzuvollziehen.
• Evidenzbasierte Entscheidungsfindung: Regierungen, Unternehmen und Organisationen verlassen sich auf wissenschaftliche Erkenntnisse zur Entscheidungsfindung. Reproduzierbare Studien liefern zuverlässige Daten, die als Grundlage für politische und strategische Entscheidungen dienen.
• Vermeidung von Fehlleitungen: Wenn Forschungsergebnisse nicht reproduzierbar sind, kann dies zu Fehlleitungen in der Wissenschaft und bei der Anwendung dieser Ergebnisse in der Praxis führen. Dies kann den Fortschritt verzögern und Ressourcen verschwenden.

Herausforderungen bei der Reproduzierbarkeit:

• Methodische Unterschiede: Selbst geringfügige Unterschiede in den Methoden können zu abweichenden Ergebnissen führen. Unterschiede in der Datenerhebung, -aufbereitung und -analyse können die Reproduzierbarkeit beeinträchtigen.
• Fehlende Datenverfügbarkeit: Viele Studien veröffentlichen ihre Rohdaten nicht vollständig, was es anderen Forschern erschwert, die Analysen zu reproduzieren. Datenschutz- und Urheberrechtsfragen können die Datenverfügbarkeit zusätzlich einschränken.
• Publikationsbias: Studien mit positiven oder signifikanten Ergebnissen werden häufiger veröffentlicht als Studien mit negativen oder nicht signifikanten Ergebnissen. Dies kann zu einer Verzerrung der wissenschaftlichen Literatur führen und die Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen beeinflussen.
• Ressourcen- und Zeitmangel: Die Replikation von Studien erfordert erhebliche Ressourcen und Zeit, die Forscher möglicherweise nicht haben. Dies kann die Reproduktionsraten beeinträchtigen.

Maßnahmen zur Verbesserung der Reproduzierbarkeit:

• Transparente Dokumentation: Forscher sollten ihre Methoden, Protokolle und Analysen so detailliert wie möglich dokumentieren. Dies kann durch die Veröffentlichung von Methodenanleitungen, Codebüchern und analytischen Skripten erfolgen.
• Datenfreigabe: Die Rohdaten sollten, soweit möglich, öffentlich zugänglich gemacht werden. Plattformen wie Open Science Framework (OSF) und Data Dryad bieten Möglichkeiten zur Speicherung und Freigabe von Daten.
• Präregistrierung von Studien: Die Präregistrierung von Forschungsdesigns und Hypothesen in Registern wie ClinicalTrials.gov oder AsPredicted.org kann dazu beitragen, die Transparenz zu erhöhen und Publikationsbias zu reduzieren.
• Förderung der Replikationsforschung: Wissenschaftliche Zeitschriften und Förderorganisationen sollten Replikationsstudien unterstützen und entsprechende Publikationsmöglichkeiten bieten. Dies erhöht die Anzahl der verfügbaren Replikationsstudien und stärkt die Evidenzbasis.
• Ausbildung: Forscher sollten in Prinzipien und Techniken der Reproduzierbarkeit geschult werden. Workshops und Kurse zur Daten- und Methodentransparenz können dazu beitragen, das Bewusstsein und die Fähigkeiten in diesem Bereich zu stärken.

Durch die Umsetzung dieser Maßnahmen kann die Reproduzierbarkeit in der sozial- und verhaltenswissenschaftlichen Forschung verbessert werden, was zu robusteren und vertrauenswürdigeren wissenschaftlichen Erkenntnissen führt.

Aufgabe 2)

Du bist ein Forscher an der Universität Erlangen-Nürnberg und führst eine Studie zur Einflussnahme internationaler Wirtschaftsstrategien auf kleine Unternehmen. Um tiefgehende Einblicke in die subjektiven Sichtweisen und Erfahrungen der kleinen Unternehmer zu gewinnen, entscheidest Du Dich, Interviews und Fokusgruppen als qualitative Forschungsmethoden zu nutzen. Beschreibe, wie Du diese Methoden anwendest und analysiere deren Vor- und Nachteile für Dein Forschungsvorhaben.

a)

Beschreibe detailliert, wie Du ein halbstrukturiertes Interview mit einem kleinen Unternehmer vorbereiten und durchführen würdest. Welche Fragen würdest Du stellen und warum? Welche Schritte unternimmst Du, um die Validität und Reliabilität Deiner Ergebnisse zu gewährleisten?

Lösung:

Vorbereitung und Durchführung eines halbstrukturierten Interviews:

• Identifizierung der Zielgruppe: Zunächst identifiziere ich kleine Unternehmer, die von internationalen Wirtschaftsstrategien beeinflusst wurden oder noch sind. Dies kann durch Branchenverzeichnisse, lokale Handelskammern oder Netzwerke geschehen.
• Erstellen des Interviewleitfadens: Ein halbstrukturiertes Interview erfordert einen Leitfaden mit offenen Fragen, die es ermöglichen, tiefere Einblicke in die Erfahrungen und Perspektiven der Unternehmer zu gewinnen. Der Leitfaden sollte flexibel genug sein, um auf neue Informationen einzugehen, die während des Interviews auftauchen. Beispiele für Fragen könnten sein:
  • Wie haben internationale Wirtschaftsstrategien Ihr Unternehmen beeinflusst?
  • Könnten Sie ein Beispiel für eine konkrete Herausforderung nennen, der Sie aufgrund internationaler Geschäftsstrategien begegnet sind?
  • Welche Maßnahmen haben Sie ergriffen, um diesen Herausforderungen zu begegnen?
  • Gibt es spezifische Vorteile, die Sie aus internationalen Wirtschaftsstrategien gezogen haben?
  • In welcher Weise haben sich Ihre Geschäftspraktiken verändert?
  • Wie schätzen Sie die Zukunft Ihres Unternehmens in einem international geprägten wirtschaftlichen Umfeld ein?
• Kontaktaufnahme und Terminvereinbarung: Ich kontaktiere die ausgewählten Unternehmer und erkläre den Zweck und den Ablauf des Interviews. Nach Zustimmung vereinbare ich einen passenden Termin.
• Durchführung des Interviews: Am Interviewtag begrüße ich den Unternehmer und erkläre erneut den Zweck des Interviews. Ich stelle sicher, dass das Interview in einer ruhigen Umgebung stattfindet und beginne mit den vorbereiteten Fragen. Während des Gesprächs lasse ich Raum für spontane, tiefere Nachfragen, die auf den Antworten des Interviewpartners basieren.
• Dokumentation: Das Interview wird, nach Zustimmung des Interviewpartners, entweder durch Audioaufnahmen oder detaillierte Notizen dokumentiert, um die Aussagen für die spätere Analyse festzuhalten.

Gewährleistung der Validität und Reliabilität:

• Methodische Triangulation: Um die Validität zu erhöhen, kombiniere ich die Interviewdaten mit Informationen aus Fokusgruppen und sekundären Datenquellen (z.B. Unternehmensberichte, Marktstudien).
• Testen des Interviewleitfadens: Vor den eigentlichen Interviews führe ich Pilotinterviews durch, um sicherzustellen, dass die Fragen klar und verständlich sind und die gewünschten Informationen liefern.
• Reflexivität: Während der Datenerhebung und -analyse reflektiere ich kontinuierlich über meine eigenen Vorannahmen und den möglichen Einfluss, den sie auf die Interpretation der Ergebnisse haben könnten.
• Transparenz: Ich dokumentiere den gesamten Forschungsprozess detailliert, von der Vorbereitung über die Durchführung bis zur Analyse, sodass andere Forscher die gleichen Schritte nachvollziehen und ähnliche Ergebnisse erzielen können.
• Interview-Transkripte: Die Aufnahmen werden sorgfältig transkribiert und die Transkripte werden den Interviewpartnern zur Überprüfung und Validierung zur Verfügung gestellt.

Zusammenfassend ermöglicht ein halbstrukturiertes Interview eine tiefgehende Erfassung subjektiver Perspektiven, wobei durch methodische Sorgfalt und Transparenz die Validität und Reliabilität der Forschungsergebnisse sichergestellt werden können.

b)

Du planst eine Fokusgruppe mit fünf kleinen Unternehmern, um zu diskutieren, wie internationale Wirtschaftsstrategien sie beeinflussen. Erstelle einen Moderationsleitfaden für diese Fokusgruppe und erläutere, wie Du sicherstellen kannst, dass alle Teilnehmenden gleichberechtigt zu Wort kommen.

Lösung:

Moderationsleitfaden für die Fokusgruppe:

• Begrüßung und Einführung: Zu Beginn der Fokusgruppe begrüße ich alle Teilnehmer herzlich und stelle mich sowie den Zweck der Studie vor. Ich erkläre den Ablauf des Treffens und betone die Wichtigkeit jeder Einzelstimme. Es ist wichtig, eine vertrauensvolle und offene Atmosphäre zu schaffen.
  • Begrüßung und Dank für die Teilnahme
  • Vorstellung des Moderators und des Themas
  • Erklärung der Gesprächsregeln und des zeitlichen Rahmens
• Einstiegsfragen: Um die Diskussion zu eröffnen, stelle ich allgemeine Fragen, die es den Teilnehmern erleichtern, ihre Erfahrungen zu teilen. Diese Fragen sollen das Eis brechen und die Teilnehmer anregen, offen zu sprechen. Beispiele:
  • Wie lange sind Sie schon als Unternehmer tätig?
  • Welche Produkte oder Dienstleistungen bietet Ihr Unternehmen an?
  • Haben Sie in Ihrem Geschäft bisher mit internationalen Märkten zu tun gehabt?
• Kernfragen: Diese Fragen zielen darauf ab, tiefer in das Thema der internationalen Wirtschaftsstrategien und deren Auswirkungen auf die Unternehmen einzutauchen. Hierbei ist es wichtig, Fragen offen und direkt zu formulieren, um detaillierte Antworten zu erhalten. Beispiele:
  • Welche spezifischen internationalen Wirtschaftsstrategien haben Ihr Unternehmen beeinflusst?
  • Welche Herausforderungen oder Chancen haben Sie aufgrund dieser Strategien erlebt?
  • Wie haben Sie auf diese Herausforderungen oder Chancen reagiert?
  • Gibt es konkrete Maßnahmen, die Sie infolge internationaler Wirtschaftsstrategien umgesetzt haben?
  • Welchen weiteren Einfluss erwarten Sie von internationalen Wirtschaftsstrategien auf Ihr Unternehmen in der Zukunft?
• Abschlussfragen: Zum Abschluss der Diskussion stelle ich Fragen, die es den Teilnehmern ermöglichen, Ihre Gedanken zusammenzufassen und eventuell noch unbeantwortete Aspekte anzusprechen. Hier sollen die Teilnehmer reflektieren und abschließende Bemerkungen machen. Beispiele:
  • Gibt es noch Aspekte, die wir bisher nicht besprochen haben, die Sie aber als wichtig erachten?
  • Welche Empfehlungen würden Sie anderen kleinen Unternehmen in Bezug auf internationale Wirtschaftsstrategien geben?
  • Möchten Sie noch etwas ergänzen oder eine abschließende Bemerkung machen?
• Dank und Verabschiedung: Ich bedanke mich bei den Teilnehmern für Ihre Zeit und Beiträge und stelle sicher, dass alle Fragen und Anliegen geklärt sind. Auf Wunsch bekommen sie Informationen über die nächsten Schritte der Studie und wie sie informiert werden, falls sie Rückmeldungen zur Studie erhalten möchten.

Sicherstellung, dass alle Teilnehmenden gleichberechtigt zu Wort kommen:

• Aktive Moderation: Als Moderator achte ich darauf, dass alle Teilnehmer gleiche Redeanteile haben. Das bedeutet, dass ich gegebenenfalls eingreife, wenn Einzelpersonen dominieren, und stille Teilnehmer aktiv ermutige, ihre Meinung zu äußern.
• Rundenfragen: Bei wichtigen Fragen stelle ich sicher, dass jeder Teilnehmer die Möglichkeit hat, seine Sichtweise darzulegen, indem ich reihum gehe und jeden direkt anspreche.
• Ermutigung und Bestätigung: Ich ermutige schüchterne Teilnehmer durch positives Feedback und bestärke sie, indem ich ihre Beiträge anerkenne und weitere Nachfragen stelle.
• Visualisierungshilfen: Der Einsatz von Flipcharts oder Whiteboards kann helfen, die Diskussion zu strukturieren und sicherzustellen, dass alle geäußerten Punkte festgehalten und berücksichtigt werden.
• Klare Gesprächsregeln: Zu Beginn setze ich klare Regeln für die Gesprächsführung, die betonen, dass jeder respektvoll zuhören und niemand unterbrochen wird.

Zusammenfassend ist es wichtig, klare Strukturen und Regeln zu haben, aktiv zu moderieren und visuelle Hilfsmittel zu nutzen, um eine gleichberechtigte Teilnahme aller Akteure in der Fokusgruppe sicherzustellen.

c)

Nachdem Du die Daten aus den Interviews und der Fokusgruppe gesammelt hast, entscheidest Du Dich für eine thematische Analyse. Beschreibe den Prozess der thematischen Analyse und illustriere diesen anhand eines fiktiven Datenbeispiels aus Deiner Forschung. Diskutiere auch, wie theoretisches Sampling und Grounded Theory in diesem Kontext angewendet werden könnten.

Lösung:

Der Prozess der thematischen Analyse: Die thematische Analyse ist ein Verfahren zur Identifikation, Analyse und Berichterstattung von Mustern (Themen) innerhalb von Daten. Hier sind die Schritte, die typischerweise bei einer thematischen Analyse durchlaufen werden:

• 1. Vertrautwerden mit den Daten: Ich lese die Transkripte der Interviews und der Fokusgruppen mehrmals gründlich durch, um ein tiefes Verständnis für die Inhalte zu entwickeln.
• 2. Erstellen initialer Codes: Anschließend markiere ich interessante Merkmale der Daten systematisch in jedem Datensatz. Dies kann manuell oder mithilfe von Software geschehen. Beispielhaft könnten Codes wie „Herausforderungen“, „Anpassungsstrategien“ oder „Zukunftserwartungen“ erstellt werden.
• 3. Suchen nach Themen: Ich gruppiere die Codes in potenzielle Themen und sammle alle relevanten Daten zu jedem Thema. Hier würde ich prüfen, welche Codes zusammenpassen und übergeordnete Themen identifizieren. Zum Beispiel könnten „Marktzugangsbeschränkungen“ und „Wettbewerbsvorteile durch Internationalisierung“ verschiedene Aspekte darstellen, die unter einem breiteren Thema wie „Einfluss internationaler Wirtschaftsstrategien“ zusammengefasst werden.
• 4. Überprüfen der Themen: In diesem Schritt überprüfe ich die Themen sowohl in Bezug auf die kodierten Auszüge als auch in Bezug auf den gesamten Datensatz, um sicherzustellen, dass die Themen kohärent und aussagekräftig sind. Falls erforderlich, passe ich Themen an, teile sie auf oder kombiniere sie.
• 5. Definieren und Benennen der Themen: Ich verfeinere die spezifischen Details jedes Themas und arbeite die Geschichte heraus, die jedes Thema erzählt. Dazu gehört auch die Bezeichnung der Themen für Klarheit und Verständlichkeit. Zum Beispiel könnten Themen wie „Bürokratische Hindernisse“, „Innovative Anpassungen“ und „Zukunftsvisionen“ entstehen.
• 6. Erstellen des Berichts: Schließlich verfasse ich einen Bericht, der die Analyse darstellt, indem ich Beispiele aus den Daten einfüge und die Bedeutung jedes Themas zur Beantwortung der Forschungsfrage erläutere.

Fiktives Datenbeispiel: Nehmen wir an, ein Unternehmer sagt in einem Interview: „Wir hatten enorme Schwierigkeiten, eine Exportlizenz zu erhalten, was uns monatelang zurückgeworfen hat. Andererseits haben wir durch internationale Partnerschaften Zugang zu innovativen Technologien gewonnen.“

• Code: „Schwierigkeiten mit Exportlizenz“, „Zugang zu innovativen Technologien“
• Themen: „Bürokratische Hindernisse“, „Erfahrungen und Chancen durch Internationalisierung“

Theoretisches Sampling und Grounded Theory:Theoretisches Sampling und Grounded Theory sind Ansätze, die oft in der qualitativen Forschung verwendet werden, um eine datenbasierte Theorie zu entwickeln.

• Theoretisches Sampling: Dies bedeutet, dass die Auswahl der Teilnehmer nicht zufällig erfolgt, sondern auf der Basis von aufkommenden Konzepten und Theorien aus den Daten. Wenn ich bei der Analyse etwa feststelle, dass bestimmte Branchen besonders von internationalen Wirtschaftsstrategien betroffen sind, könnte ich gezielt Unternehmer aus diesen Branchen als zusätzliche Teilnehmer auswählen, um diese Phänomene genauer zu untersuchen.
• Grounded Theory: Grounded Theory ist ein Forschungsansatz, der darauf abzielt, Theorien aus den Daten zu entwickeln. Dabei werden Daten kontinuierlich gesammelt und analysiert, und es wird ein Zyklus von Datenerhebung, Codierung, Analysieren und theoretischem Sampling durchlaufen, bis eine fundierte Theorie entsteht. In meinem Forschungskontext könnte ich auf Basis der gesammelten Daten zum Beispiel eine Theorie entwickeln, wie kleine Unternehmen durch bestimmte internationale Wirtschaftsstrategien neue Marktstrategien entwickeln.

Zusammenfassend ermöglicht die thematische Analyse, aussagekräftige Muster und Themen in qualitativen Daten zu identifizieren, während theoretisches Sampling und Grounded Theory dazu beitragen können, eine tiefergehende und fundierte Theorie aus den beobachteten Phänomenen zu entwickeln.

Aufgabe 3)

Du bist beauftragt, eine Umfrage unter internationalen Studierenden zum Thema Studienzufriedenheit durchzuführen. Die Umfrage soll sowohl quantitative als auch demographische Daten erheben. Insgesamt sollen mindestens 500 Studierende befragt werden. Die Daten werden anschließend analysiert, um Trends und Korrelationen zu identifizieren. Für diese Umfrage setzt Du einen standardisierten Fragebogen ein.

a)

Beschreibe die verschiedenen Skalenniveaus (nominal, ordinal, intervall und verhältnis), die Du bei der Gestaltung des Fragebogens verwenden könntest, und gib je ein konkretes Beispiel, wie Du diese in Deiner Umfrage anwenden würdest.

Lösung:

Bei der Gestaltung des Fragebogens für die Umfrage zur Studienzufriedenheit kannst Du verschiedene Skalenniveaus verwenden, um unterschiedliche Arten von Daten zu erfassen. Hier sind die vier Skalenniveaus, zusammen mit konkreten Beispielen, wie Du diese in Deiner Umfrage anwenden könntest:

• Nominalskala: Bei dieser Skala werden Daten in verschiedene Kategorien eingeteilt, ohne dabei eine bestimmte Reihenfolge oder Rangfolge zu haben. Beispiel: „Welche Nationalität hast Du?“ Antwortmöglichkeiten: Deutschland, USA, China, Indien, Andere.
• Ordinalskala: Diese Skala ordnet die Daten in eine festgelegte Reihenfolge, wobei die Abstände zwischen den Kategorien nicht zwingend gleich sein müssen. Beispiel: „Wie bewertest Du Deine allgemeine Zufriedenheit mit dem Studium?“ Antwortmöglichkeiten: Sehr unzufrieden, Unzufrieden, Neutral, Zufrieden, Sehr zufrieden.
• Intervallskala: Bei dieser Skala sind die Abstände zwischen den Werten gleich, jedoch gibt es keinen absoluten Nullpunkt. Beispiel: „Wie alt bist Du?“ Antwortmöglichkeiten: 18-22 Jahre, 23-27 Jahre, 28-32 Jahre, 33-37 Jahre, 38-42 Jahre.
• Verhältnisskala: Diese Skala hat gleiche Abstände zwischen den Werten und einen absoluten Nullpunkt, was bedeutet, dass nicht nur die Reihenfolge und Abstände, sondern auch Verhältnisse gemessen werden können. Beispiel: „Wie viele Stunden pro Woche verbringst Du mit dem Studium?“ Antwortmöglichkeiten: offene Angabe in Stunden (z.B. 0 Stunden, 5 Stunden, 10 Stunden etc.).

Aufgabe 4)

Du führst eine Studie durch, um die Zufriedenheit der internationalen Studierenden an der Universität Erlangen-Nürnberg mit den angebotenen Dienstleistungen zu erfassen. Dazu erstellst Du eine Umfrage, die per E-Mail an alle internationalen Studierenden gesendet wird. Die Umfrage enthält Fragen zu verschiedenen Aspekten wie der Qualität der Lehrveranstaltungen, der Unterstützung durch die Verwaltung und den angebotenen Freizeitaktivitäten.

a)

Identifiziere und erkläre drei mögliche Quellen der Verzerrung, die in Deiner Studie auftreten könnten. Berücksichtige dabei die Aspekte von Stichprobenverzerrung, Antwortverzerrung und Messverzerrung.

Lösung:

• Stichprobenverzerrung: Eine mögliche Quelle der Verzerrung könnte die Art und Weise sein, wie die Umfrageteilnehmer ausgewählt werden. Wenn die Umfrage nur per E-Mail verteilt wird, könnten internationale Studierende, die selten ihre Universitäts-E-Mails überprüfen oder keinen regelmäßigen Zugang zum Internet haben, nicht an der Umfrage teilnehmen. Dies kann dazu führen, dass bestimmte Gruppen von Studierenden überrepräsentiert oder unterrepräsentiert sind. Daher könnte das Ergebnis nicht die tatsächliche Zufriedenheit aller internationalen Studierenden widerspiegeln.
• Antwortverzerrung: Diese Art der Verzerrung tritt auf, wenn die Teilnehmer auf eine bestimmte Weise antworten, die nicht ihre echte Meinung widerspiegelt. Zum Beispiel könnten einige Studierende dazu neigen, sozial erwünschte Antworten zu geben oder sie könnten durch die Art und Weise, wie die Fragen formuliert sind, beeinflusst werden. Wenn die Fragen suggestiv oder nicht neutral gestellt werden, könnte dies die Wahrhaftigkeit der Antworten beeinträchtigen. Dies führt zu einer Verzerrung der Ergebnisse.
• Messverzerrung: Dies bezieht sich auf Fehler, die bei der Erfassung der Daten auftreten können. Wenn beispielsweise die Umfrage schlecht gestaltet ist, könnten die Antworten fehlerhaft oder ungenau sein. Das könnte passieren, wenn die Fragen mehrdeutig sind oder wenn es keine klaren Antwortmöglichkeiten gibt. Zudem könnten technische Probleme beim Ausfüllen der Online-Umfrage zu Datenverlust oder unvollständigen Antworten führen, was die Zuverlässigkeit der gesammelten Daten beeinträchtigen kann.

b)

Erläutere, wie Du die Datenqualität (Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Validität und Konsistenz) in Deiner Studie sicherstellen kannst. Nenne konkrete Maßnahmen, die Du während der Datenerhebung und -analyse ergreifen würdest.

Lösung:

Um die Datenqualität (Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Validität und Konsistenz) in Deiner Studie sicherzustellen, kannst Du verschiedene Maßnahmen ergreifen:

• Genauigkeit:Die Genauigkeit der Daten hängt davon ab, wie präzise die Fragen formuliert sind und wie gut die Teilnehmer sie verstehen. Um genaue Daten zu erhalten, solltest Du:
  • Sicherstellen, dass die Fragen klar und unmissverständlich formuliert sind.
  • Pilotstudien durchführen, um die Verständlichkeit der Fragen zu testen und falls nötig Anpassungen vorzunehmen.
• Zuverlässigkeit:Die Zuverlässigkeit bezieht sich auf die Konsistenz der Ergebnisse bei wiederholten Messungen. Um zuverlässige Daten zu gewährleisten, kannst Du:
  • Eine standardisierte Umfragestruktur und -prozess etablieren, sodass alle Teilnehmer die gleiche Befragung erfahren.
  • Die Teilnehmer ermutigen, die Umfrage in einer ruhigen Umgebung und ohne Ablenkungen durchzuführen, um die Qualität der Antworten zu verbessern.
  • Fragen verwenden, die sich bereits in früheren Studien als zuverlässig erwiesen haben.
• Validität:Validität bedeutet, dass die Umfrage tatsächlich das misst, was sie messen soll. Um die Validität sicherzustellen, solltest Du:
  • Dich an anerkannte Theorien und Modelle halten, um die Umfragefragen zu entwickeln.
  • Eine Expertenbewertung der Fragen durchführen lassen, um sicherzustellen, dass sie angemessen und relevant sind.
  • Verschiedene Dimensionen des untersuchten Themas abdecken, um eine umfassende Erfassung zu gewährleisten.
• Konsistenz:Die Konsistenz der Daten bedeutet, dass sie durchgehend stabil und nachvollziehbar sind. Hierzu kannst Du:
  • Mehrere ähnliche Fragen zu denselben Aspekten stellen, um die Konsistenz der Antworten zu prüfen (internal consistency).
  • Sicherstellen, dass die Umfrage logisch strukturiert ist und die Reihenfolge der Fragen ein konsistentes Beantworten ermöglicht.
  • Eine Datenerhebung in mehreren Phasen durchführen und die Ergebnisse vergleichen, um die Stabilität der Antworten zu prüfen.

Durch diese Maßnahmen stellst Du sicher, dass die erhobenen Daten genau, zuverlässig, valide und konsistent sind, was zu einer höheren Qualität der Studie führt.

c)

Stell Dir vor, dass Du nach der Durchführung der Umfrage feststellst, dass die Rücklaufquote sehr niedrig ist (ca. 10%).

• Berechne die Aussagekraft (Validität) Deiner Ergebnisse in Bezug auf die gesamten internationalen Studierenden.
• Welche Auswirkungen könnte diese geringe Rücklaufquote auf die Ergebnisse Deiner Studie haben, insbesondere hinsichtlich der Auswahlverzerrung und Publikationsverzerrung?

Lösung:

Eine niedrige Rücklaufquote von etwa 10% hat erhebliche Auswirkungen auf die Validität und die Aussagekraft Deiner Studie. Ich werde die Berechnung der Aussagekraft und die möglichen Verzerrungen im Detail erläutern:

• Berechnung der Aussagekraft (Validität):Die Validität der Ergebnisse bezieht sich darauf, inwieweit die Ergebnisse tatsächlich die Gesamtpopulation repräsentieren. Bei einer Rücklaufquote von 10% kann die Aussagekraft stark eingeschränkt sein. Wir verwenden den Standardfehler, um die Unsicherheit der Schätzung zu bestimmen:

• Angenommen, die Gesamtheit der internationalen Studierenden beträgt N.
• Die Stichprobengröße ist n = 0.1N.
• Der Standardfehler (SE) kann durch die folgende Formel berechnet werden:

SE = \frac{\text{Standardabweichung}}{\text{Wurzel aus der Stichprobengröße}} \rightarrow SE = \frac{\text{SD}}{\text{sqrt(n)}} \rightarrow SE = \frac{\text{SD}}{\text{sqrt(0.1N)}}

• Ein hoher SE deutet auf eine größere Unsicherheit und eine geringere Validität hin. Da die Rücklaufquote nur 10% beträgt, wird der SE relativ groß sein, was die Aussagekraft der Ergebnisse beeinträchtigt.

Auswirkungen der geringen Rücklaufquote:Eine geringe Rücklaufquote kann verschiedene Verzerrungen verursachen, die die Generalisierbarkeit der Ergebnisse beeinträchtigen:

• Auswahlverzerrung: Bei einer niedrigen Rücklaufquote besteht die Gefahr, dass nur bestimmte Gruppen von Studierenden an der Umfrage teilnehmen (z.B. besonders unzufriedene oder besonders motivierte Studierende). Dies führt zu einer Überrepräsentation ihrer Meinungen und einer Verzerrung der Ergebnisse.
• Publikationsverzerrung: Bei einer niedrigen Rücklaufquote besteht die Gefahr, dass die veröffentlichten Ergebnisse nur die extremsten Ansichten widerspiegeln. Dies kann zu einer einseitigen Darstellung der Zufriedenheit führen, indem moderate Meinungen unterrepräsentiert bleiben.

Um die Auswirkungen einer niedrigen Rücklaufquote zu mildern, kannst Du folgende Maßnahmen ergreifen:

• Erinnerungs-E-Mails und Follow-up-Kampagnen, um die Teilnahme zu erhöhen.
• Anreize schaffen (z.B. kleine Preise oder Verlosungen), um die Studierenden zur Teilnahme zu motivieren.
• Die Umfrage kürzer und einfacher gestalten, um die Teilnahmebereitschaft zu steigern.
• Den Rücklauf vor Beginn der Analyse kritisch prüfen und mögliche Verzerrungen bei der Interpretation der Ergebnisse berücksichtigen.