Quanti Tutorium20.05.2010

Organisatorisches

•Ersatztutorium für Do. 27.05.2010

•Vorlesung

•Übungsblatt 3 & 4 & offene Fragen

Makro-Mikro-Makro

Makro-ebene

Mikro-ebene

Protestantische Protestantische EthikEthik

Protestantische Protestantische EthikEthik

Geist d. Geist d. KapitalismusKapitalismus

Geist d. Geist d. KapitalismusKapitalismus

Familiale Familiale SozialisationSozialisation

Familiale Familiale SozialisationSozialisation

LeistungsmotivLeistungsmotivationation

LeistungsmotivLeistungsmotivationation

Makro-Mikro-Makro

Makro-ebene

Mikro-ebene

Protestantische Protestantische EthikEthik

Protestantische Protestantische EthikEthik

Geist d. Geist d. KapitalismusKapitalismus

Geist d. Geist d. KapitalismusKapitalismus

Familiale Familiale SozialisationSozialisation

Familiale Familiale SozialisationSozialisation

LeistungsmotivLeistungsmotivationation

LeistungsmotivLeistungsmotivationation

Kontext

indiv. Entscheidung Handlung

Kollektivphänomen

Ebenen-Hypothesen

• Individualhypothese - Individualmerkmal (a.v.) wird von anderem Individualmerkmal bedingt (u.v)

• Kontexthypothese - Individualmerkmal (a.v.) wird von einem Kollektivmerkmal bedingt (u.v)

• Kollektivhypothese - Kollektivmerkmal (a.v.) wird von einem Kollektivmerkmal bedingt (u.v)

Fehlschlüsse•Ökologischer Fehlschluss - Fehlschluss

von Kollektiveffekt auf Individualhypothese

•Individualistischer F. - Fehlschluss von Individualeffekt auf Kollektivhypothesen

•Kontextueller F. - Fehlschluss von einem Kontext auf eine andere Kontexthypothese

Skalenniveau = Meßniveau

Hierarchisch: je höher das Meßniveau, desto informativer

aber: desto weniger Transformationen sind erlaubt

absolute, unveränderbareZahlen

Skalentyp Festgelegte Eigenschaften Beispiel Merkmal

Nullpunkt Abstände Ränge Identität

Nominalskala

Nein Nein Nein JaFamilienstan

dUnterschied

Ordinalskala Nein Nein Ja JaZufriedenhei

tRank

Intervallskala

Nein Ja Ja JaTemperatur

in CAbstände

Ratioskala Ja Ja Ja Ja LängeVerhältnisse (künstl. NP)

Absolutskala Ja Ja Ja Ja Häufigkeiten nat. / absoluter NP

Transformationen

•Nominal: Unterschiede bewahren

•Ordinal: Steigung; Ordnung bleibt

• Intervall: Verschiebung Nullpunkt

•Ratio: Nullpunkt bleibt

•Absolut: Nix geht

Forschungsablauf

•s. Diekmann S.162 (Tabelle)

Querschnittsdesign

•Erhebung zu einem Zeitpunkt

•deskriptive Studien

•keine Trends

•keine Kausalbeziehung

•kein Kohorteneffekt

Trenddesign

•„mehrere Querschnitte hintereinander“

•Versch. Befragte - gleiche Fragen - mehrere Zeitpunkte

Paneldesign

•gleiche Befragte - gleiche Fragen - mehrere Zeitpunkte

•Vorzüge: soziale Prozesse / individuelle im Zeitverlauf

•Probleme: Selbstselektion, non-response, Panelmortalität

Datentypen

•Querschnittsdaten

•Zeitreihendaten

•Paneldaten

•Ereignisdaten: wie Panel - zusätzlich retrospektive Fragen nach Ereignissen

• Datenformat: Startzeit, Ankuftszeit, Status

• gegenseitige Abhängigkeit v. unterschiedlichen Ereignissen kann untersucht werden (Umzug - Scheidung)

Kohorten

Kohorten: haben zeitlich gemeinsames Startereignis

•Kohorteneffekte: Kohorten unterscheiden sich voneinander (Scheidungsrisiko: 68er unterscheiden sich von 90ern)

•Lebenszyklus/Alterseffekt: für alle Kohorten gleich, ändert sich über die Zeit (Scheidungsrisiko nach 4 Jahren/ mit Ehedauer)

•Periodeneffekte: einmaliges Ereignis für alle Kohorten (Scheidungsrisiko: Scheidungsgesetze beeinflussen soziale Prozesse für alle Kohorten)

Experimentelle Designs

• Ziel: Test von Kausalhypothesen und Varianzkontrolle

• Varianzkontrolle: Festlegung von Vergleichsgruppen; Modus der Aufteilung auf Gruppen (s. Randomisierung)

• ex-post-facto: Nichtexperimentelle Designs, Varianzkontrolle nacher

• ex-ante: Experimente, Varianzkontrolle während

Experimentelle Designs

• Vorexperimentelle Designs (XO-Design)

• X - Stimulus: Hände klatschen

• O - Observation: Abwesenheit von Elefanten

• Fehlerquelle: Was wäre ohne klatschen?

=> Fehlen von Kontrollgruppe

Experimentelle Designs

• Vorexperimentelle Designs (OXO-Design)

• üblich in Naturwissenschaften

• aber: nicht ausreichend in Soziologie - Grund: mögliche Reifungsprozesse („dazulernen“) nicht identifizierbar

• „Ein Schnupfen dauert eine Woche, mit Medikament nur 7 Tage“

• O1: Schnupfen, X: Medikament, O2: keine triefende Nase mehr

• Reifung: Genesung von alleine

Experimentelle Designs

• mind. 2 experimentelle Gruppen mit Randomisierung der Teilnehmer:

Gruppe1: R X O = Versuchsgruppe

Gruppe2: R O = Kontrollgruppe

R= Randomisierung

X= Stimulus

O= Beobachtung

Quasi-experimentelle Designs

•O1 X O2

•O3 X O4

•Fehlende Randomisierung

Randomisierung

•Zufallszuordnung zu Gruppen

•Kontrolle der Störvariablen durch „konstanthalten“, d.h. zufällige Verteilung der Einflussfaktoren auf Gruppen

Experimentelle Logik

• Interne Validität: Ausblendung von Störvariablen

•Externe Validität: Laborsituation, daher kaum generalisierbar

Vorteile Experiment

•Stimulus wird im Experiment produziert

•Neutralisierung von Drittvariablen durch Randomisierung -> interne Validität

• Ideale Designs zum Test von Kausalhypothesen

Nachteile Experiment

•externe Validität

•Reaktivität (z.B. Hawthorne-Effekt: Aufmerksamkeit führt zu Verhaltensänderungen oder auch Pygmalioneffekt: Versuchsleitereffekt

•hoher Aufwand

•praktische und ethische Hindernisse

Übersicht Experimente

Experiment Nicht-E. Vor-E. Quasi

Gruppenmind. 2 Gruppen

keine Gruppen

keine Kontrollgrupp

e

mind. 2 Gruppen

Randomisierung

2 Gruppen müssen r.-isiert sein

daher nicht r.-isiert

daher nicht r.-isiert

aber: keine Randomisieru

ng

Stimulusmuss

kontrolliert sein

ohne Ja Ja

BeobachtungVorher / Nacher

nur Nachermessu

ng

keine Vorhermessun

g

Vorher / Nacher

Zeitreihen

Feldexperimente u. Naturexperimente

•Feldexperimente - experimentelles Design in natürlicher Umgebung

•Naturexperimente - durch Umwelt geschaffenes experimentelles Design (weil Randomisierung durch Natur gegeben)

Übersicht Auswahlverfahren

WillkürlichWahrscheinlichke

its /ZufallQuoten

Inferenzstatistik (Generalisierbark

eit)Nein Ja Nein

Wahrscheinlichkeit, ausgewählt zu

werdenNein

jedes Element hat

Wahrscheinlichkeit >0

siehe Pro/Contra (Script Seite

58/59)

Prüfung von Zusammenhangs

-hypothesenJa Ja Ja