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TU Chemnitz Institut für Sportwissenschaft Prof. Dr. Siegfried Nagel Forschungsmethoden der Sportwissenschaft 3. Grundlagen der Datenerhebung – Auswahlverfahren – Untersuchungspläne/-designs SS 2008

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TU Chemnitz

Institut für Sportwissenschaft

Prof. Dr. Siegfried Nagel

Forschungsmethoden der Sportwissenschaft

3. Grundlagen der Datenerhebung – Auswahlverfahren –

Untersuchungspläne/-designs

SS 2008

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Der Forschungsprozess bei empirisch-analytischen Untersuchungen (1)

nach Rogge (1995)

Theorie

Erhebungsmethoden

Untersuchungsplan

Operationalisierung

Hypothesen

Modelle Wissenschafts-theorie

Messtheorie

Testtheorie

Anregung Alltags-wissen

Literatur und Experten

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Wissenschaftliche Hypothesen

Unter einer Hypothese versteht man eine theoretische Vermutung bzw. Annahme über die Zusammenhänge von interessierenden Sachverhalten.

Kriterien für eine wissenschaftlichen Hypothese (WH):

• WH ist eine allgemeingültige, über den Einzelfall oder ein singuläres Ereignis hinausgehende Behauptung über einen realen Sachverhalt (Allsatz).

• Einer WH muss zumindest implizit die Formalstruktur eines sinnvollen Konditionalsatzes („Wenn-dann-Satz“, „Je-desto-Satz“) zu Grunde liegen.

• Der Konditionalsatz muss potentiell falsifizierbar sein. D. h., es müssen Ereignisse denkbar sein, die dem Konditionalsatz widersprechen.

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Der Forschungsprozess bei empirisch-analytischen Untersuchungen (2)

Durchführung der Untersuchung

Ergebnisse

StatistischeHypothesen

Interpretation

Statistische Operationen

Datenaufbereitung und erste Ergebnisse

Grundzüge der Statistik

Dokumen-tation und Publikation

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Grundlagen der Datenerhebung/ Auswahlverfahren

- Überblick -

- Variablenbegriff und Variablenarten

- Messtheoretische Probleme

- Skalentypen

- Grundgesamtheit vs. Stichprobe, Stichprobenerhebungstechniken

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– Ein einführendes Beispiel –

Problem:

–Anfrage Dekanat: Wirksamkeit von Tutorien (zu Vorlesungen) für den Lernerfolg im Studium

–Anlass: Einführung neuer Studiengänge (BA, MA)

–Frage: Macht es Sinn, begleitende Tutorien/Übungen als Pflichtbestandteile des Studiums aufzunehmen?

–Hintergrund: Knappheit der personellen und finanziellen Mittel

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Konzeptspezifikation / Operationalisierung

Die (eindeutige) Konkretisierung theoretischer Begriffe auf der empirischen Ebene nennt man Operationalisierung.

Die Klärung der Begriffe (= hypothetische Konstrukte) auf der theoretischen Ebene bezeichnet man als Konzeptspezifikation.

Begriff 1 Begriff 2

Messwert 1 Messwert 2

Theoretische Ebene:

Empirische Ebene

Ope

rationalisierung

Ope

rationalisierung

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Variablenbegriff und Variablenarten

Unter einer Variable versteht man ein Merkmal, ...

das an Untersuchungseinheiten beobachtet, erfragt oder gemessen wird.

das (im Gegensatz zu einer Konstanten) in mindes-tens zwei Abstufungen vorkommen kann.

Variablenarten

– Qualitative vs. quantitative Variablen

– Abhängige vs. unabhängige Variablen

– Diskrete vs. stetige Variablen

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Messtheoretische Probleme (1)

Eine Messung ist eine Abbildung (im mathematischen Sinne), die den Eigenschaften der Untersuchungseinhei-ten (empirisches Relativ) entsprechende Zahlwerte (numerisches Relativ) zuordnet (ER NR).

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Messtheoretische Probleme (2)

• Beispiel: Augenfarbe

zu untersuchende Zahlenwert:Eigenschaft der UE:

blau 1grün 2braun 3Sonstige 4

empirisches Relativ numerisches Relativ

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Messtheoretische Probleme (3)

• Messung in den Naturwissenschaften

Bestimmung eines Messwertes als Vielfaches oder Teil einer Maßeinheit (z.B. cm, kg, sec)

Messung im engen Sinne

• Messung in den Sozialwissenschaften

Zuordnung von Zahlen (Zeichen) zu Objekten oder Ereignissen gemäß Regeln (z.B. Erfassung des Geschlechts und Zuordnung der Zahlenwerte w=1 und m=2)

Messung im weiten Sinne, Skalierung

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Skalentypen (1)

Es lassen sich folgende Skalentypen unterscheiden:

– Nominalskala (Kategorialskala)

– Ordinalskala

– Intervallskala

– Verhältnisskala (Rationalskala)Kardinalskala

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Skalentypen (2)

• Nominalskala

– Wenn man bei Merkmalsausprägungen nur Gleichheit und Verschiedenheit betrachten kann ( =, ), handelt es sich um ein nominalskaliertes Merkmal.

– Beispiel: Studienfächer, Augenfarbe, Geschlecht

• Ordinalskala

– Wenn man die Merkmalsausprägungen zusätzlich in einer sinnvolle Reihenfolge anordnen kann ( >, < ), handelt es sich um ein ordinalskaliertes Merkmal.

– Beispiel: Tabellenplätze im Fußball

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Skalentypen (3)

• Intervallskala

– Wenn man zusätzlich aus gleichen Abständen im numerischen Relativ auf gleiche Abstände im empirischen Relativ schließen kann, handelt es sich um ein intervallskaliertes Merkmal.

– Beispiel: Grad Celsius

• Verhältnisskala

– Wenn zusätzlich der Nullpunkt im numerischen Relativ mit dem Nullpunkt im empirischen Relativ überein-stimmt, man also Verhältnisse bilden kann, handelt es sich um ein verhältnisskaliertes Merkmal.

– Beispiel: Körpergröße

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Skalentypen (4)

=, =

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Grundgesamtheit und Stichprobe (1)

Unter der Grundgesamtheit (Population) versteht man alle Untersuchungseinheiten, die ein oder mehrere gemeinsame Merkmale aufweisen

Eine Stichprobe stellt eine Teilmenge aller Unter-suchungseinheiten dar, die die untersuchungsrelevan-ten Eigenschaften der Grundgesamtheit möglichst genau abbilden soll („Miniaturbild“ der Grundgesamtheit).

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Grundgesamtheit und Stichprobe (2)

Je genauer die Stichprobe die Grundgesamtheit repräsentiert, desto präziser sind die (inferenzstatistischen) Aussagen über die Population.

Die Qualität der Stichprobe wird durch die Art des Auswahlver-fahrens beeinflusst.

Bei der Auswahl der Untersuchungsstichprobe sind folgende Aspekte zu beachten:

– Werden alle Elemente der Grundgesamtheit untersucht?

– Werden die Elemente nach festen Regeln ausgewählt?

– Basieren die Regeln auf einem Zufallsprozess?

– Wird die Grundgesamtheit vor der Ziehung (Zufallsauswahl) in homogene Gruppen eingeteilt?

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Auswahlverfahren (1)

Teilerhebung

probabilistischeStichproben

Nicht-probabilistische Stich-proben

Mehrstufige Aus-wahlverfahren

Einstufige Aus-wahlverfahren

Ad-hoc-Stichproben

Theoretische Stichproben

• typische Fälle

• extreme Fälle

• Konzentrationsprinzip

• Schneeballverfahren

• Quotenauswahl

nicht-geschichtete Auswahlverfahren

• einfache Zufallsstichprobe

• Klumpenstichprobe

geschichtete Auswahlverfahren

• proportional geschichtete Stichprobe

• disproportional geschichtete Stichprobe

Grundgesamtheit / Population

Totalerhebung

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Auswahlverfahren (2) – Kriterien

• Werden alle Elemente der Grundgesamtheit untersucht?– ja Vollerhebung– nein Teilerhebung (Stichprobenauswahl)

• Falls nein, basiert die Auswahl auf einem Zufallsprozess?– nein bewusste Auswahl (z.B. typischer/extremer Fälle)

Die Ad-hoc-Stichprobe ist ein wissenschaftlich unzulässiges Verfahren, das sehr häufig aus ökonomischen Gründen statt einer Zufallsauswahl verwendet wird.

– ja Wahrscheinlichkeitsauswahl (Zufallsstichprobe/ probabilistische Stichprobe)

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Auswahlverfahren (3) – Kriterien

• Falls ja, werden mehrere Auswahlverfahren aneinandergekoppelt? – ja mehrstufige Auswahlverfahren

– nein einstufiges Auswahlverfahren

• Falls nein, wird die Grundgesamtheit vor der Ziehung (Zufallsauswahl) in homogene Gruppen eingeteilt?– nein nicht geschichtetes Auswahlverfahren

– ja geschichtetes Auswahlverfahren

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Untersuchungsdesigns- Überblick -

– Untersuchungspläne zur Überprüfung von Hypothesen

– Experiment

– Arten von Variablen bei hypothesenprüfenden Untersuchungen

– Max-Kon-Min-Prinzip

– Diskussion von Störvariablen

– Untersuchungsdesigns bei Fragestellungen zur Entwicklung und Sozialisation

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Klassifikationsschema empirischer Untersuchungen

Empirische Untersuchungen in den Sozialwissenschaften

beschreibende Untersuchungen

(Populationsbeschreibung, Hypothesenerkundung)

hypothesenprüfende Untersuchungen

Korrelationsstudie Quasi-experimentell

Experimentell

Ex-post-facto-Anordnung

Feldstudien Experimentelle Designs

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Definition des Begriffs „Experiment“

Untersuchungsanordnungen (Designs, U.pläne, U.formen), die der Überprüfung von Hypothesen dienen, nennt man Experiment.

Eine Versuchsanordnung wird dann als (echtes Experiment) bezeichnet, wenn- durch die (willkürliche) Setzung des Treatments (unabhängige

Variable) unterschiedliche Situationen zwischen Kontroll- und Versuchsgruppe hergestellt werden,- diese Versuchsbedingungen mit Hilfe der Techniken der Elimination, der Konstanthaltung, der Parallelisierung und der Randomisierung kontrolliert werden.

Ziel eines Experiments: Nachweis, dass Veränderungen der abhängigen Variable (AV) möglichst eindeutig auf Veränderungen der unabhängigen Variable (UV) zurückzuführen sind.

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Arten von Variablen bei Untersuchungen zur Klärung von Wenn-Dann-Beziehungen

• abhängige Variable (Resultante) (AV)Variablen, deren Abhängigkeit von der unabhängigen Variablen Gegenstand der Untersuchung ist.

• unabhängige Variable (Determinante, Treatment=T) (UV)Ihr Einfluss auf die abhängige Variable soll untersucht werden; sie werden vom Versuchsleiter (mehr oder weniger) planmäßig variiert.

• Störvariablen (S)Alle Variablen, die sonst noch einen Einfluss auf die abhängige Variable haben.

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Experimentelle Untersuchungsdesigns(vgl. Bös et al. 2000)

1. Einmalige Messung einer Gruppe

2. Vergleich Versuchs- und Kontrollgruppe

3. Vorher-Nachher-Messung einer Gruppe(„naturwissenschaftliche“ Versuchsanordnung)

Problem: Störvariablen, die ebenfalls einen Einfluss auf die AV haben Beeinträchtigung der Aussagekraft

(AV)M t2t1

UVT

(AV)M :KG

(AV)M :VG

t2t

t2t

1

1

UVT

(AV)M (AV)M t2t1 UVT

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Störvariablen bei experimentellen Designs

• Zeiteinflüsse (zwischen Pre- und Post-Test)

• Reifungs- und Lernprozesse

• Testeffekte

• Veränderung der Messinstrumente und Hilfsmittel

• Ausfälle

• Reaktive Effekte der experimentellen Situation

• Statistische Regression

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Kontrolle der Störvariablen

„klassische“ Kontrollgruppen-Anordnung:

(AV)M2 (AV)M2 :KG

(AV)M1 (AV)M1 :VG

t2

t1

t2t1

UVT

• Eliminierung

• Konstanthaltung

• Randomisierung

• Parallelisierung

• Umwandlung: Störvariable in unabhängige Variable

Falls keine Randomisierung möglich: Quasi-Experiment

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Modifizierte Kontrollgruppenanordnung

(AV)M4 (AV)M4 :KG

(AV)M3 (AV)M3 :KG

(AV)M2 (AV)M2 :VG

(AV)M1 (AV)M1 :VG

t2

t12

t2

t11

t2t12

t2t11

UVT

UVT

Zwei Versuchs- und zwei Kontrollgruppen:

(vgl. Singer & Willimczik, 2002).

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Max- Kon- Min- Prinzip der Versuchsplanung (vgl. Bös et al. 2000)

MAXimiere die Primärvarianz KONtrolliere die Sekundärvarianz MINimiere die Fehlervarianz

Gesamtvarianz der AV

Erwünschte Varianz

Unerwünschte Varianz

Primär-varianz

Sekundär-varianz

Fehler-varianz

UV Störvariablen Meßfehler etc.

MAX MINKON

= +

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Überblick Untersuchungspläne (vgl. Bös et al. 2000)

Untersuchungspläne

Kriterien

BeispieleSystemati-sche Be-obachtung

Manipula-tion der UV

Kontrolle der Bedin-gungen

Experimentelle + + +• Randomisierungspläne

• Blockpläne

Quasi-experimentelle

+ + ?

• Vorgegebene Gruppen mit Vorher- Messung

• Zeitreihen

Ex-post-facto + - -• Ex-post-facto-Anordnung

• Korrelativer Plan

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Zum Gültigkeitsanspruch der Untersuchungsbefunde

experimentell quasi-experimentell

Feld hohe externe Validität

hohe interne Validität

hohe externe Validität

geringe interne Validität

Labor geringe externe Validität

hohe interne Validität

geringe externe Validität

geringe interne Validität

Interne Validität: Variation der abhängigen Variablen kann eindeutig auf die (manipulative) Variation der unabhängigen Variablen zurückgeführt werden.

Externe Validität: Maß, in welchem die experimentellen Resultate auf andere Stichproben von Versuchspersonen, andere situative und örtliche Gegebenheiten und Randbedingungen generalisiert werden können.

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Untersuchungsdesigns in der Entwicklungs- psychologie und Sozialisationsforschung

Ziel: Messung von Veränderungen einer AV über mehrjährigen Zeitraum (UV in der Regel nicht manipulierbar; Ex-post-facto-Design)

(1) Querschnittsplan: Messung von Gruppen unterschiedlichen Alters ( Vergleich von Altersgruppen)Problem: keine Messung individueller Veränderungen

(2) Längsschnittplan: mehrfache Messung der gleichen GruppeProblem: - Länge des Untersuchungszeitraums

- Stichprobenausfälle- Konfundierung Alterns- und Testzeiteffekte

Panel (prospektiver Längsschnittplan): festgelegte, gleichbleibende Menge von Erhebungseinheiten, bei denen über einen längeren Zeitraum wiederholt die gleichen Merkmale erhoben werden.

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Kohortenanalytischer, retrospektiver Längsschnitt (1)

Kohorte: Menge von Individuen, die zu einer bestimmten Zeit (z.B. Kalenderjahr) ein bestimmtes Ereignis erfahren haben.

Kalenderjahr

Jahrgang/Kohorte

1948 30 35 40

1943 30 35 40 45

1938 30 35 40 45 50

1933 30 35 40 45 50 55

1928 30 35 40 45 50 55 60

Querschnitt

Retrospektiver Längsschnittschnitt

(vgl. Conzelmann 1997)

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Kohortenanalytischer, retrospektiver Längsschnitt (2)

Problem retrospekiver Analyse:• Mangelndes Erinnerungsvermögen

Vorteil Kohortendesign:Gleichzeitige Erfassung von(1) Alterseffekten(2) Kohorteneffekten(3) Periodeneffekten

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Evaluationsforschung

Evaluationsforschung: systematische Anwendung empirischer Forschungsmethoden zur Bewertung eines Konzeptes, Untersuchungsplanes, der Implementierung und der Wirksamkeit sozialer Interventionsprogramme.

Das Erkenntnisinteresse der Evaluationsforschung ist insoweit begrenzt, als lediglich der Erfolg oder Miss-erfolg einer Maßnahme interessiert.

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Übungsaufgaben und LiteraturGrundlagen der Datenerhebung – Auswahlverfahren

(1) Die Beliebtheit des Hochschulsports an der TU Chemnitz soll ermittelt werden. Dazu sollen 1000 Studierende befragt werden. Wie wäre die Stichprobenziehung für(a) eine einfache Zufallsstichprobe(b) eine Klumpenstichprobe(c) ein geschichtetes Auswahlverfahren(d) ein mehrstufiges Auswahlverfahren zu gestalten?(e) Wann würde man von einer Ad-hoc-Stichprobe sprechen?(f) Welches Verfahren würden Sie empfehlen? Benennen Sie Vor- und Nachteile des von Ihnen genannten Verfahrens.

(2) Ordnen Sie den folgenden Variablen (Messungen) das höchstmögliche Skalenniveau zu, und begründen Sie Ihre Zuordnung: Bootsklasse im Rudern, Tabellenplatz in der Handball-Bundesliga, Marathonlaufzeit, Durchschnittsgeschwindigkeit beim Marathonlauf, Spielposition beim Volleyball, Laktatkonzentration beim Stufentest auf dem Laufbandergometer.

Haag, G. (1999). Deskriptive Statistik. In B. Strauß, H. Haag, & M. Kolb (Hrsg.), Datenanalyse in der Sportwissenschaft. Hermeneutische und statistische Verfahren (S. 157-211). Schorndorf: Hofmann.

Singer, R. (2002). Verfahren zur Festlegung von Stichproben. In R. Singer & K. Willimczik (Hrsg.), Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden in der Sportwissenschaft (S. 55-66). Hamburg: Czwalina.

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Übungsaufgaben und LiteraturUntersuchungsdesigns

1. Sie möchten die Hypothese „Kohlenhydratreiche Ernährung erhöht die Ausdauerleistungsfähigkeit“ prüfen. Nennen Sie AV und UV. Welche Störvariablen sind bei der Untersuchungsplanung zu beachten?

2. Eine Sportlehrerin möchte überprüfen, inwieweit unterschiedliche Lernmethoden (Lehrweg 1: ganzheitlich, Lernen am Modell, Verlaufsbeschreibung; Lehrweg 2: Teilmethode, Übungsreihe) bei verschiedenen Altersgruppen (Schulkinder, Jugendliche) zu unterschiedlichen Erfolgen beim Erlernen des Jonglierens führen. Beschreiben Sie einen geeigneten Untersuchungsplan zur Beantwortung dieser Fragestellung.

3. Wie kann bei dem in Frage 2 entworfenen Untersuchungsplan die interne bzw. die externe Validität erhöht werden (Begründung)?

4. Entwerfen Sie ein Untersuchungsdesign zur Analyse der Entwicklung motorischer Fähigkeiten von Kindern im Alter zwischen 6 und 12 Jahren.

Ergänzende Literatur:

Singer, R. & Willimczik, K. (2002). Versuchsplanung. In R. Singer & K. Willimczik (Hrsg.), Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden in der Sportwissenschaft (S. 29-54). Hamburg: Czwalina.