Wissenschaftliches Arbeiten Studiengang Pflegemanagement · 1 1 Quantitative Forschungsmethoden Unterlagen zur Veranstaltung Wissenschaftliches Arbeiten Studiengang Pflegemanagement

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Unterlagen zur Veranstaltung

Wissenschaftliches Arbeiten

StudiengangPflegemanagementDie Folien können nicht den Besuch der Veranstaltung ersetzen. Sie sind alsErinnerungs- und Arbeitshilfen für die Veranstaltung gedacht.

Zitierhinweis:

Reuschenbach, B. (2002). Skript zur Veranstaltung „Wissenschaftliches Arbeiten“. Frankfurt:Fachhochschule Frankfurt (http://www.pflege-wissenschaft.de/fh/)

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1 Wissenschaftstheoretische Unterschiede

• Unterschied qualitativ versus quantitativ Erhebung

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Qualitativ Quantitativ- eher beim induktivenVorgehen (z.B.Hypothesen- undTheoriebildung durchverbale Daten oderBeobachtung)

- Datenmaterial: Texte

- eher beim deduktivenVorgehen (z.B.Hypothesenprüfung durchDaten). QuantitativeMethoden müssen abernicht hypothesengeleitetverwendet werden.

- Datenmaterial: Zahlen(z.B. aus skaliertenFragebögen odersonstige Messungen)

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1.1 Qualitative Forschung

• Qualitativ eher induktiv:– Versuch aus Beobachtungen generalisierbare Unterschiede herzuleiten– Diese münden direkt in die Theorien, andererseits wird versucht, diese

direkt in die Praxis umzusetzten– Je ähnlicher die Umstände der Untersuchung der „wirklichen Welt“ sind,

desto eher scheint die Übertragbarkeit der Untersuchungsergebnisse aufintendierte Anwendungsfelder gegeben zu sein.

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Qualitative Daten,z.B. ausBeobachtung undBefragung

Praxisfelder/„real life“

Anwendung 1

Anwendung 2

Anwendung 3

Theorie

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1.2 Quantitative Forschung

• Quantitativ eher deduktiv– Es wird kein Versuch gemacht, Versuchsergebnisse direkt

anzuwenden. Versuchsergebnisse dienen dazu, Theorienzu bewerten. Wenn diese sich bewähren, kann dieAnwendung der Theorie erprobt werden.

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Theorie

EmpirischeHypothese (z.B.

Supervisionbeeinflusst die

Arbeitszufriedenheit)

TechnologischeHypothese

Ergebnis derUntersuchung

Anwendung 1(z.B. regelmäßige

Supervisionen)

Anwendung 2

Anwendung 3

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2 Vorgehen bei quantitativen Erhebungen

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Vorphase:•Entdeckung des Problembereichs

•Literaturüberprüfung

•Prüfung der Relevanz

•Prüfung der Durchführbarkeit

Hauptphase•Durchführung der Erhebung

Auswertungsphase•Statistische Analyse der Daten

Überführung der Forschungsfrage ineine Forschungshypothese:•Auswahl der Variablen

•Stichprobenbildung

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2.1 Vorphase

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Entstehen der Idee,Entwicklung derFragestellung

Literaturüberprüfung

Prüfung der Relevanz

Prüfung der Durchführbarkeit

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2.1.1 Entwicklung der Fragestellung

1) Entwicklung der Fragestellung/Entdeckung des Problembereichs• Aus der Praxis heraus :

– Wie wirkt sich ein Qualitätszirkel auf die Zufriedenheit im Team aus?– Wie effektiv sind Eisen und Fönen in der Dekubitusprophylaxe?– Kann Vitamin C Erkältungen vermeiden bzw. lindern?– Ist die Bezeichnung des Pflegepersonals mit Schwester+Vorname

besser als mit Frau+Nachname?

• Aus Forschungsinteresse:– Welche Voruntersuchungen legen welche Theorie/Hypothese nahe.

(Stimmt es, dass Druckbelastungen der Haut immer einen Dekubitusverursachen?)

– Welche Lücken gibt es in der Literatur?– Welche Mängel haben die bisherigen Untersuchungen?

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2.1.2 Literaturprüfung

2) Literaturüberprüfung:• Welche Untersuchungen gibt es schon?• Kann man die Voruntersuchungen verallgemeinern?• Welche besonderen Konstellationen in der eigenen Einrichtung machen

eine erneute Überprüfung notwendig?• Beantwortet die gefundene Literatur meine exakte Fragestellung?• Welche Anregungen kann ich aus anderen Studien aufgreifen?

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2.1.3 Relevanz

3) Welche Relevanz hat die Untersuchung des Problems:• Wie sieht der Nutzen im Vergleich zu den Kosten der Erhebung aus?• Sind die Ergebnisse überhaupt umsetzbar, d.h. hat die Messung und

deren Ergebnis überhaupt Folgen für die Praxis. (z.B. Ist ein Modellprojektlängerfristig finanzierbar? Was habe ich gewonnen, wenn ich weiß, dassPatientinnen und Patienten die Schwester lieber mit dem Vornamenanreden?)

• Welche Nebeneffekte hat die Durchführung der Erhebung (z.B. Ist dieMotivation durch häufige Befragungen bedroht? Wird ein stabiles Systemaufgewühlt, z.B. durch Vorgesetzten-Beurteilungen?)

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2.1.4 Durchführbarkeit

4) Prüfung der Durchführbarkeit:• Stehen genügend räumliche, personelle und finanzielle Mittel zur

Verfügung?• Wer hat das methodische Know-How die Erhebung durchzuführen?• Stimmt der Betriebsrat der Befragung zu?• Welche organisatorischen Dinge sind vorab zu klären (Fragebogen-

Erstellung, Einsammlung, Auswertung, Dateneingabe)

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2.2 Überführung in eine konkreteForschungsfrage

• Eine allgemeine Problemstellung oder eine vage formulierte Fragemuss anschließend präzisiert werden. Das bedeutet eineAuseinandersetzung mit folgenden Problemen:– 1) Was sind die relevanten Variablen?– 2) Wie lassen sich die Variablen messen?– 3) Welche Zusammenhänge werden zwischen den Variablen

angenommen?

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2.2.1 Variablen

Was sind die Variablen?Die untersuchten Merkmale werden Variablen genannt.Merkmale können z.B. sein:

– Alter– Geschlecht– Schulbildung– Körpergröße– Ein Wert der sich aus einem Fragebogen ergibt (Ja oder Nein als

Antwort auf eine Frage oder der Summenwert in einemFragebogen)

– Verweildauer in einer Einrichtung– Fehlzeiten

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2.2.2 Operationalisierung

2) Wie lassen sich die Variablen messen?Bei den quantitativen Methoden geht es immer darum, Ausprägungen(Einstellungen, Verhalten, Neigungen, sichtbare Zustände) in Zahlen zuüberführen. Diese Überführung von Ausprägungen von Merkmalen (z.B.Schmerz) in entsprechende Zahlen mittels geeigneter Messinstrumentewird Operationalisierung genannt.

Relevante Fragen können sein:– Wie lassen sich Schmerzen messen?– Wie messe ich die Variable „Geschlecht“?– Wie lässt sich die Einstellung zur Frage Schwester oder Nachname

messen?– Wie lässt sich Teamfähigkeit operationalisieren?– Wie lässt sich der Auflagedruck messen?– Welches Maße verwende ich zur Bestimmung der Fehlzeiten?

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OperationalisierungDie Operationalisierung wird umso schwieriger, je komplexer die

einbezogenen Variablen sind.• Einfache Variablen: Geschlecht, Anzahl der Mitpatienten, Fehltage.• Komplexe Variablen: Arbeitszufriedenheit, Kundinnen- und

Kundenzufriedenheit, Einstellungen. Zur Messung komplexerVariablen müssen Fragebogen und sonstige Messinstrumenteentwickelt werden, die einem wissenschaftlichen Standardentsprechen müssen.

Sie müssen• objektiv sein (d.h. unabhängig vom Durchführenden und den

Auswertenden)• valide (= gültig) sein, d.h. das Messen, was sie vorgeben zu messen.• reliabel (= zuverlässig) sein, d.h. bei wiederholter Messung zum

gleichen Ergebnis führen. =>siehe Abschnitt „Fragebogen“

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OperationalisierungFür die Auswahl des statistischen Verfahrens ist es wichtig zu prüfen,

wie viele Stufen eine Variable hat:• Im Falle des Geschlechtes sind das zwei Stufen (Mann/Frau)• Bei einem Fragebogen kann das eine gerade Zahl sein, die

zwischen dem niedrigsten und dem höchsten Ergebnis liegt.• Bei einer Größenbestimmung oder einer Zeitbestimmung gibt es

unendliche viele Zwischenschritte.

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2.2.3 Messen

Was ist Messen?• Messen wird in der Statistik verstanden als die Überführung einer

Ausprägung eines Merkmals in eine Zahl. Das ist Quantifizieren unddamit der Kern der quantitativen Methoden.

• Für das Messen gibt es in der Statistik eine eigene Messtheorie, die zuerklären versucht, in welchen Beziehungen Merkmale und Zahlen stehen

• Wichtig ist hier, dass es bei Merkmalen unterschiedliche Skalenniveausgibt. Diese bestimmen auch welche statistischen Tests angebracht sind.

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2.2.4 Variablenbeziehungen

3) Welche Beziehung besteht zwischen den Variablen?Je nach Forschungsdesign interessieren bei der Messung

– die Häufigkeit einer Variable (Wie häufig wird der Vornamebevorzugt?),

– die Stärke der Ausprägung einer Variable (Wie stark sind dieSchmerzen? Wie stark befürworten die Personen den Vornamen?),

– der Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen (Hängt dieBevorzugung des Vornamens mit dem Alter zusammen?)=Zusammenhangshypothese,

– die Unterschiede zweier Gruppen hinsichtlich einer odermehrerer Variablen (Unterscheiden sich Männer und Frauenhinsichtlich der Bevorzugung? Haben Personen unter 50 Jahrenmehr Schmerzen als Personen über 50 Jahren?)=Unterschiedshypothese.

•

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2.2.4 Variablenbeziehungen

• Geht es um mehr als eine Variable, also z.B. bei der Aufdeckung vonUnterschieds- oder Zusammenhangshypothesen, dann wird zwischenunabhängigen Variablen (UV) und abhängigen Variablen (AV)unterschieden.

• Unter den unabhängigen Variablen werden diejenigen Merkmale verstanden,deren Auswirkung auf andere Merkmale (die abhängigen) überprüft wird.

• Schon aus der Fragestellung wird deutlich was eine UV und was eine AV ist.

• Z.B: Beeinflusst das Geschlecht das postoperative Schmerzerleben?

•

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Abhängige VariableUnabhängigeVariable

Geschlecht (2fachgestuft)

Schmerzerleben(gemessen durcheinen Fragebogen)


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2 2.5 Variablenarten

• Neben UV und AV gibt es Kontrollvariablen. Das sind solche Variablen, dieerhoben werden, weil sie vermutlich einen Einfluss auf die abhängige Variableoder die Beziehung zwischen UV und AV haben. Z.B. könnte man vermuten,dass die Beziehung zwischen Geschlecht und Schmerzerleben durch andereFaktoren beeinflusst wird (z.B. durch die Anwesenheit anderer Personen oderdurch den Entspannungszustand).

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AV: SchmerzerlebenUV: Geschlecht

Kontrollvariable 2:

Entspannungszustand

Kontrollvariable 1:

Anwesenheit andererPersonen

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• Da man aber nur etwas von dem Effekt der UV auf die AV wissen möchte,versucht man die Kontrollvariablen konstant zu halten. Oder man rechnet mitstatistischen Methoden (z.B. der Partialkorrelation) den Einfluss derKontrollvariablen aus.

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Kontrollvariable 2:

Entspannungszustand

Kontrollvariable 1:


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• Es gibt aber sicherlich noch mehr Variablen, die einen Einfluss auf dieBeziehung zwischen UV und AV haben, die aber nicht alle berücksichtigtwerden können. Man nennt diese Störvariablen.

• Deren Einfluss kann man durch ein Experiment kontrollieren.

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Kontrollvariable 2:

Entspannungszustand

Kontrollvariable 1:


Störvariable1: Herkunft

Störvariable2:

Schmerzvorerfahrung

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UV: Unabhängige Variable:• Unter den unabhängigen Variablen werden diejenigen Merkmale verstanden,

deren Auswirkung auf andere Merkmale (die abhängigen) überprüft wird.AV: Abhängige Variable:• Unter der abhängigen Variablen werden diejenigen Merkmale verstanden,

deren Variation interessiert. Es sind die Variablen, die durch UV beeinflusstsind.

KV: Kontrollvariablen• Das sind solche Variablen, die erhoben werden, weil sie vermutlich einen

Einfluss auf die abhängige Variable oder die Beziehung zwischen UV und AVhaben.

Störvariablen• Sind Variablen, die Beziehung zwischen UV und AV beeinflussen. Über deren

Wirkung kann man nur spekulieren. Es wurde versäumt, sie zu kontrollieren.


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3 Forschungsdesign

Explorative Studie (Häufigkeitserhebung) ->Hier sind keine besonderen Designs zu beachten. Die

Erhebungsinstrumente müssen nur den „Gütekriterien“entsprechen.

Zusammenhangs- und Unterschiedsprüfungen->Mithilfe des Untersuchungsdesigns soll gewährleistet werden, dass die

gefundenen Effekte tatsächlich durch die Variablen erklärt werdenund die Ergebnisse auf andere Bereiche übertragbar sind(Generalisierbarkeit).

Die Auswahl eines Untersuchungsdesigns ist immer als Versuch zuverstehen, die Wirkung der Störvariablen zu begrenzen.

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3 Forschungsdesign

• Gerade die Prüfung von Zusammenhängen oder Unterschieden ist anfällig fürStörvariablen:

• Beispiel: Fragestellung Führen regelmäßige Supervisionen zu einerVerbesserung des Stationsklimas?

Station A (Innere):

Intervention:

Supervision 2x im Monat,

1/2 Jahr lang

Station B (Chirurgie):

Keine Intervention

.

Erhebung: Fragebogen zur Messung desStationsklimas.

Ergebnis: Station A hat ein wesentlichbesseres Stationsklima.

Schlussfolgerung:?


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3.1 Validität

Das Beispiel zeigt:• Es gibt viele Möglichkeiten die Unterschiede zu erklären. Die Unterschiede

müssen nicht durch das Treatment (die Supervision) verursacht sein.• So gibt es viele Faktoren, die die Gültigkeit (Validität) eines Ergebnissen

stören können.

Innere Validität

•Hat die UVtatsächlich dieAuswirkungen auf dieAV?

•Gibt eskonkurrierendeErklärungen?

Äußere Validität

•Gelten dieErgebnisse auch inanderenBereichen?

•Sind dieErgebnisseübertragbar?


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3.1 Validität

Innere Validität:Wie sicher kann man sein, dass die unabhängige Variable tatsächlich die

Ursache der Veränderung der abhängigen Variable ist? Alle Faktoren dieebenfalls Einfluß auf die AV haben, bedrohen die innere Validität:

- aktuelles Geschehen- Reifung- Testvorgang- Auswahl der Instrumente- Mortalität- Selektionsbedingte Verfälschungen.

- Äußere Validität:- Lassen sich die Forschungsergebnisse auf andere Populationen und auf

andere Situationen übertragen? Die äußere Validität ist bedroht durch:

- Selektionseffekte- Reaktive Effekte (Beispiel: Hawthorne-Effekt)- Testeffekte

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3.1.1 Innere Validität

Innere Validität bedroht durch

A) Aktuelles Geschehen:Beispiel:

- Ergebnis: Supervision verbessert die Mitarbeitenden-Zufriedenheit- Aber: Effekt kann auch durch inzwischen verbesserten

Personalschlüssel zustande kommen.

B) Reifung = entwicklungsbedingte ProzesseBeispiel:

– Ergebnis: Basale Stimulation ® reduziert die Pulsfrequenz beiNeugeborenen im Laufe eines Jahres

– Aber: Effekt kommt auch durch natürliche Veränderungen zustande.C) Testvorgang: Durchführung des Tests beeinflusst das Messergebnis.Beispiel:

– Im Vergleich zum Pre-Test zeigt die Kontrollgruppe keineVerbesserung der Leistungen beim Post-Test

– Aber: Ergebnis kann allein auf Pre-Test zurückgehen.

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D) Instrumentierung = GütekriterienFür Messinstrumente (z.B. Fragebögen) sollten die sog. „Gütekriterien“ erfüllt

sein. Ein Instrument sollte:- valide sein, d.h. das Instrument misst genau das, was es messen soll

(bei schwerverständlichen Fragebogen ist das nicht der Fall)- reliabel sein, d.h. Wert des Erhebungsinstrumentes soll beständig und

prognostizierbar sein- objektiv sein.

E) Mortalität, dieser Faktor bedroht vor allem bei Längsschnittstudien dieValidität.

Beispiel:- Ergebnis: Nootropika verlangsamen die psychosoziale Abhängigkeit

von Dementierenden.- Aber: Untersucht wurden nur die Überlebenden, „drop outs“ wurden

nicht berücksichtigt

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F) Selektionsbedingte Verfälschungen:Die Auswahl der untersuchten Stichprobe erklärt den Effekt oder die Stärke

eines Effektes.Beispiel 1:

– Ergebnis: Altennachmittage führen zu einer Zunahme der sozialenKontakte im häuslichen Bereich.

– Aber: Personen die zum Altennachmittag gehen sind ohnehin sozialintegriert. Typisches Altersphänomen: Die Personen, die amwenigsten Hilfe brauchen werden oft in die Studie integriert.

Beispiel 2:– Ergebnis: Aufklärungskampagnen haben in Gastarbeiterfamilien eine

deutliche Verbesserung des Gesundheitszustandes zur Folgegegenüber Nicht-Gastarbeiterfamilien.

– Aber: Variable „Gastarbeiter“ stellen eine Vorselektion dar, die auf dieAV „Gesundheitszustand“ wirkt.

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3.1.2 Äußere Validität

Äußere Validität ist bedroht, wenn Ergebnisse nicht auf andereBereiche übertragbar sind. Stichprobe soll repräsentativ sein.

Ähnliche Bedrohungen wie bei innerer Validität:

A) Selektionseffekte:• Personengruppe, die untersucht wurde ist sehr speziell (z.B.

einrichtungsspezifische Besonderheiten)

B) Reaktive Effekte• Untersuchungsergebnisse kommen dadurch zustande, dass die

Untersuchten im Mittelpunkt standen (siehe Hawthorne-Studie)

C) Testeffekte• Bei der Prüfung des Effekts von Diabetikerinnen- u. Diabetiker-

Schulungen kann in der untersuchten Gruppe ein Effekt dadurch zustandekommen, dass sich die Diabetiker auch außerhalb der Schulung gutinformieren, um nicht „dumm da zu stehen“.

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3.1.3 Maßnahmen gegen geringe Validität

• Gerade um Ursache-Wirkungsbeziehungen aufzudecken ist esextrem wichtig, Bedrohungen der Validität auszuschalten.

• Die Wahl des Untersuchungsdesigns ist wichtig zur Kontrolle derValidität.

• Welches Design ausgewählt wird hängt von folgenden Faktorenab:- Wie künstlich kann ich die Situation herstellen (z.B. sind

Randomisierungen möglich)?– Wie wichtig ist es einen natürlichen Kontext herzustellen?– Wie schwerwiegend ist es, wenn andere Effekte auf die AV

wirken?

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3.2 Labor- vs. Felduntersuchungen

• Mithilfe eines geeigneten Untersuchungsdesigns lassen sich dieEinflüsse von Störvariablen minimieren, d.h. ein beobachteter Effekt(ein Unterschied zwischen den Stationen) kann sicherer als Folge derunabhängigen Variablen (der Supervision) interpretiert werden.

• Gerade um den Einfluss einer UV auf die AV zu kontrollieren, gibt eszwei Wege:

• 1) Laboruntersuchungen vs. Felduntersuchungen• 2) Experimente vs. Studien vs. Quasi-Experimente

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1) Labor- vs. Felduntersuchungen:

• A) Felduntersuchungen: Diese finden im realen Umfeld (im Feld)statt und bedingen damit eine schlechtere Kontrolle derStörvariablen. Vorteil: Die Ergebnisse stammen aus einemnatürlichen Umfeld.

• B) Laboruntersuchung: Im Labor versucht man äußereStöreinflüsse auszuschalten. Beispiel: Beobachtung der Wirkungeines Hautpflegemittels im Labor, anstatt im normalen Stationsalltagoder zuhause.Vorteil: Störvariablen sind ausgeschaltet, hohe Gültigkeit (Validität).Nachteil: Künstliche, sterile Atmosphäre; schlecht generalisierbar;geringe Gültigkeit.

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ethoden Laboruntersuchung:

- Ausschaltung oder bessereKontrolle der Störvariablen

- sinkende Anzahl plausiblerAlternativerklärungen

- hohe interne Validität, d.h.das Ergebnis ist eindeutigerinterpretierbar.

- geringe Generalisierbarkeit,d.h. geringe externe Validität

Felduntersuchung:

- vielfältige Störvariablenvorhanden

- hohe Anzahl plausiblerAlternativerklärungen

- niedrige interne Validität,d.h. Ergebnis auch durchandere Faktoren erklärbar

- hohe Gültigkeit auch inanderen Feldern, d.h. hoheexterne Validität

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Im Bereich der Pflegeforschung gibt es so gut wie keine Laboruntersuchungen. Meistwird direkt am Krankenbett, d.h. im Sinne der Felduntersuchung gemessen.

Weitere Möglichkeiten, die Störvariablen-Einflüsse zu minimieren, bestehen in derDurchführung von Experimenten:

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3.3 Experiment vs. Quasiexperiment

Die drei Kennzeichen eines Experimentes:• Personen werden nach dem Zufallsprinzip den verschiedenen Bedingungen zugeteilt

= Randomisierung.

• Kontrolle• Manipulation einer UV

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Randomisierung ist die zufällige Zuordnung derUntersuchungsteilnehmenden zu den Untersuchungsbedingungen


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3.3 Experiment vs. QuasiexperimentKlassisches Experiment:

Randomisierung:

Experimental-Gruppe

Kontroll-Gruppe

Pre-Test

Pre-Test

Post-Test

Post-Test

Treatment

Nur-Post-Test-Design

Randomisierung:

Experimental-Gruppe

Kontroll-Gruppe

Post-Test

Post-Test

Treatment

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3.3 Experiment vs. QuasiexperimentQuasi-Experimente: Vollständige Kontrolle fehlt, EG/KG nicht zufällig

A) Nicht-äquivalentes Design mit Kontrollgruppe

B) Nicht-äquivalentes Design mit Kontrollgruppeund Nur-Post-Test

Experimental-Gruppe

Kontroll-Gruppe Pre-Test

Pre-Test Post-Test

TreatmentExperimental-Gruppe

Kontroll-Gruppe

Post-Test

Post-Test

Treatment

Post-Test

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3.3 Experiment vs. QuasiexperimentQuasi-Experimente: Vollständige Kontrolle fehlt

C) Langzeit-Experiment mit Testserie

Experimental-Gruppe


Pre-Test Post-Test

Treatment

Post-Test

Pre-Test

Pre-Test

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3.4 Nicht-experimentelle Designs

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Hierzu zählen:

•Korrelationsstudien (keine UV-Kontrolle)

•Ex-post-facto-Studien (keine UV-Kontrolle)

•Längsschnittstudien

•Metaanalyse (Zusammenfassung mehrererStudien)

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3.4.1 Korrelationsstudien

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Korrelationsstudien:Hier wird der Zusammenhang zwischen einer oder mehrerenVariablen geprüft. Sie werden also zur Überprüfung vonZusammenhangshypothesen verwendet.

Vorteil:

•Eine große Menge an Variablen kann gesammelt und derengegenseitige Effekte kontrolliert werden

•Hilfreich für Variablen, die nicht manipulierbar sind

•Leichtere Anwendung im klinischen Bereich

Nachteil:

•Variablen können nicht kontrolliert werden

•Auf Randomisierung wird verzichtet

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Korrelationsstudien:Das Korrelationsmaß „r“ gibt die Größe des statistischen linearenZusammenhangs wieder.

Je näher „r“ an +1 oder -1 umso stärker der Zusammenhang.

+1 = positiver Zusammenhang

-1= negativer Zusammenhang


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Korrelationsstudien:


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3.4.1 KorrelationsstudienKorrelationsstudien

Experimental-Gruppe


Pre-Test Post-Test

Treatment

Post-Test

Pre-Test

Pre-Test


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Korrelationsstudien:Wichtigster Nachteil:

Die Stärke der statistischenKorrelation sagt nichts überdie kausale Beziehungaus!!!

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3.4.2 Ex-post-facto-Studie

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Ex-post-Facto-StudieGruppen (nicht nachdem Zufallsprinzipzusammengesetzt)

UnabhängigeVariable

AbhängigeVariable

Schauspielerin/

Schauspieler mitOscar

Schauspielerin/

Schauspielerohne Oscar

Oscar-Sieg Lebens-erwartung

Lebens-erwartung

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3.5 Welche Design ist besser?

• Im Bereich der Pflegeforschung ist es selten möglich Patientinnen undPatienten oder Mitarbeitende nach dem Zufallsprinzip bestimmtenInterventionsmaßnahmen zuzuordnen.

• Oft verbieten es auch ethische Maßstäbe. Beispielsweise darf man nicht dieWirkung eines Schmerzmittels prüfen, indem man eine Gruppe ohne und dieandere mit Schmerzmitteln testet.

• Im Bereich der Pflegeforschung werden dagegen oft quasi-experimentelleDesigns verwendet. D.h. Interventionen werden an bestehenden (nichtrandomisierten) Gruppen getestet. Hierbei ist natürlich der Einfluss derStörvariablen höher als bei einem Experiment.

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3 Konkretisierung der Forschungsfrage

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ethoden Experiment

- Randomisierte Zuteilung vonPersonen zu den Bedingungen

- hohe interne Validität, dageringer Einfluss vonStörvariablen.

- sehr selten in derPflegeforschung

Quasi-Experiment

- Keine zufälligeZuordnungen zu denVersuchsbedingungen,Prüfung des Einflusses vonInterventionen anbestehenden Gruppen

- geringere interneValidität, da Effekte durchGruppenunterschiedeerklärbar sind

- häufig in derPflegeforschung

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3.5 Welche Design ist besser?

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4 Auswahl der Stichprobe

• Welche Personengruppen sollen untersucht werden?• Wie viele Personen sollen untersucht werden?• Die optimale Menge hängt ab

– von der Einschätzung, ob die Ergebnisse generalisierbar sind, oderanders: von der Einschätzung der Folgen, die sich ergeben, wennaus der Untersuchung falsche Schlüsse gezogen werden

– von finanziellen und personellen Ressourcen zur Durchführung– von der Anzahl der Gruppen die verglichen werden– von der Anzahl der Variablen die gemessen werden sollen– von der Größe der Grundgesamtheit (z.B. der Gesamteinrichtung)

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Wie groß sollte die Stichprobe sein?Q

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Die Frage ist abhängig davon, welche Aussagenman treffen will

a) Von der Stichprobe will man auf die„Grundgesamtheit“ schließen- > D.h dasErgebnis soll allgemein gültig sein. DieStichprobe soll repräsentativ sein

b) Die Ergebnisse sollen sich nur auf dieStichprobe selbst beziehen. Stichprobe =Grundgesamtheit, keine weitereVerallgemeinerung

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Wie groß sollte die Stichprobe sein?

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Will man eine Hypothese testen dann muss die„optimale Stichprobengröße“ berechnet werden(gilt für a+b)

Die Ergebnisse müssen gegen den Zufallabgesichert sein- >Inferenzstatistik.

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Ob ein Ergebnis zufällig zustande gekommen istoder ob es der Realität entspricht, hängt vonvielen Faktoren ab

- Je größer die Stichprobe, umso wenigerwahrscheinlich ist ein Zufallsergebnis

- Je mehr Gruppen es gibt, umso mehr Personenbraucht man um kein Zufallsergebnis zuerzielen

- Je mehr Variablen es gibt, umso mehrPersonen braucht man, um das Ergebnis zusichern

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Wie groß sollte die Stichprobe sein?

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Weiterhin ist für die optimale Stichprobengrößeentscheidend:

- Welche Fehlerwahrscheinlichkeit akzeptiereich?

- Mit welchen Folgen sind falsche Ergebnisseverbunden?

Die optimale Stichprobe kann mit statistischenModellen errechnet werden.

Leider wird das zu selten gemacht!


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Viele Faktoren gehen in die Berechnung deroptimalen Stichprobengröße ein.

Deshalb ist die folgende Annahme falsch:

Je größer die Stichprobe umso gesichertereAussagen sind möglich.

Sondern:

Bei hinreichend großen Stichprobengrößen wirdjede Fragestellung signifikant.

Die Stichprobe muss beimHypothesentesten vorher berechnetwerden-> Poweranalyse.


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Exkurs: Das Wichtigste aus der Statistik

Ein kleiner Exkurs in die Statistik:• Da quantitative Methoden immer auch mit Daten/Zahlen zu tun

haben, ist die Statistik, insbesondere die Inferenzstatistik daswesentliche Auswertungsinstrument der quantitativen Daten

• Im Wesentlichen werden zwei große Zweige unterschieden:– A) Die deskriptive oder beschreibende Statistik– B) Die Inferenzstatistik. Hierbei werden durch

Wahrscheinlichkeitsberechnungen Aussagen über das Zutreffenoder die Ablehnung einer Hypothese getroffen.

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1) Deskriptive Statistik:Hierunter fallen Methoden, die Messergebnisse mehrerer Personen in Form vonTabellen, Grafiken und deskriptiven Kennwerten zusammenfassen.Tabellen und Grafiken informieren über die Verteilungsform.Z.B. Polygone:

Histogramme:Hier ist schondie Verteilungund die Lagerelevant

Exkurs: Deskriptive Statistik

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Temperatur

N

Alter

N

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Z.B.Kreisdiagramme:


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Eine weitere Möglichkeit der erleichterten Darstellung sindProzentzahlen. Im Vergleich zu absoluten Zahlen sind diese schnellerbegreifbar.Aber:Durch eine Reduktion der Darstellung auf Prozente lassen sich auchErgebnisse verfälschen.


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Beispiel für verzerrte Darstellungen:Anzahl der Pflegekräfte in den letzten fünf Jahren:


Quantita

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Jahr

Anzahl100000900008000070000600005000040000300002000010000

20001999199819971996

Schlagzeile der Pflegeverbände:

Trotz steigenderAnforderungen in der Pflege:Beschäftigungszahlen aufkonstant niedrigem Niveau

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Beispiel für verzerrte Darstellungen:Anzahl der Pflegekräfte in den letzten fünf Jahren (gleiche Zahlen wievorher)


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Jahr

Anzahl25000240002300022000210002000019000180001700016000

20001999199819971996

Schlagzeile der KV:

Zuwachsrate der Beschäftigtenim Pflegebereich stieg um 54%.

1996: 20000

1997: 20100 +100

1998: 20200 +100

1999: 21900 +1700

2000: 25000 + 3100

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Exkurs: Deskriptive Kennwerte

Deskriptive Kennwerte verdichten die Datenflut zu übersichtlichen Werten.Hierzu zählen beispielsweise:A) Der MittelwertB) Streuungsmaße: Streuungsmaße geben Auskunft über die Variationsbreite eines

Merkmals. Beispielsweise berechnet sich die Varianz aus dem Abstand derMesswerte zum Mittelwert. Alle Abstände werden quadriert und durch dieAnzahl der Messwerte geteilt. Je höher die Varianz, umso größer dieVariationsbreite.

Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden

33

65


Dass die alleinige Angaben von Mittelwerten wenig sinnvoll ist, zeigt folgendesBeispiel:

„Im Vergleich zur Kontrollgruppe, die mit Placebo behandelt wurde, liegt dermittlere Cholesterinwert der Gruppe, die mit dem Medikament XY (einLipidsenker) behandelt wurde um 35 mg/dl niedriger.“

Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden

Kontrollgruppe(Placebo):

M= 225 mg/dl

Experimentalgruppe(Medikament):

M= 190 mg/dl

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Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden

Kontrollgruppe(Placebo):

M= 225 mg/dl

Experimentalgruppe(Lipidsenker):

M= 190 mg/dl

N

Cholesterinmg/dl

190 225

Anteil an Personen, dietrotz des Medikamentshöhere Cholesterinwertehaben


34

67

Exkurs: Inferenzstatistik

1) Grundlagen der InferenzstatistikZiel der Inferenzstatistik ist es, durch die Angabe von

Wahrscheinlichkeiten zu klären, ob empirische Daten die realenGegebenheiten widerspiegeln oder nicht. Oder anders: Inwieweit sindaufgrund der Ergebnisse allgemeingültige Aussagen möglich?

Um beim Beispiel des Lipidhemmers zu bleiben:Wenn 200 Personen mit dem Medikament behandelt wurden und 200

Personen nicht mit dem Medikament behandelt wurden, und es ergabsich eine Senkung um 35 mg/dl. Ist dieser Effekt Zufall oder mitwelcher Wahrscheinlichkeit spiegelt er die tatsächlichen Unterschiedewider.

Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden

68


Das Vorgehen ist bei allen Inferenztests gleich:Aufgrund der Ergebnisse (z.B. der zwischen zwei Gruppen festgestellten

Unterschiede) wird mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit auf die tatsächlichenErgebnisse, also die Ergebnisse der Gesamtstichprobe geschlossen.

Die Inferenzstatistik vergleicht also die Entscheidung aufgrund der Ergebnisse derStichprobe mit den tatsächlichen Gegebenheiten in der Gesamtstichprobe.

Inferenzstatistik trifft also nie Aussagen im Sinne von:Die Hypothese konnte bewiesen werden oder die Ergebnisse sind auf andere

Einrichtungen übertragbar.Vielmehr werden Wahrscheinlichkeitsurteile gefällt: Mit einer Wahrscheinlichkeit

von x% kann die Hypothese bestätigt werden. Es bleibt ein „Restrisiko“.

Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden

35

69


Wie kommt die Aussage: „Das Ergebnis ist signifikant (statistischbedeutsam) zustande?“

Grundsätzlich werden bei der Inferenzstatistik immer zweikonkurrierende Hypothesen getestet:

Die Alternativhypothese (H1) ist die eigentlich im Mittelpunktstehende Hypothese (z.B. Kontroll- und Experimentalgruppeunterscheiden sich hinsichtlich des Cholesterinwertes). Sie wird meistH1-Hypothese genannt.

Die Nullhypothese (H0), behauptet, dass die zur Alternativhypothesekomplementäre Aussage richtig ist. Also: Die beidenPersonengruppen unterschieden sich nicht hinsichtlich desCholesterinwertes.

Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden

70


Die Inferenzstatistik prüft nun, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Entscheidungzugunsten der Alternativhypothese bzw. zugunsten der Nullhypothese miteinem Fehler behaftet ist.

Das a-Niveau wird meist vorher festgelegt. Eine Standardkonvention legt es bei5% oder 10% fest. Wenn mit diesem a-Niveau ein Test signifikant wird, dannheißt das, dass mit einer Wahrscheinlichkeit von 5% die Hypothese in derGrundgesamtheit nicht zutrifft, aber mit 95% schon.Q

uantita

tive

Fors

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ethoden

Realität

krank(Null-Hypotheseist richtig)

gesund(Null-Hypotheseist falsch)

krank

gesund

Richtige Schlussfolgerung

Fehler I.Art

Alpha-Fehler

Fehler II.Art

Beta-Fehler

Richtige Schlussfolgerung


Test

36

71


Quantita

tive

Fors

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72

Ob nun ein Test signifikant wird hängtvon vielen Faktoren ab:

- Von den tatsachlichen Verhältnissen in derPopulation

- Von dem Unterschiedsniveau (Effektstärke), diezwischen zwei oder mehr Gruppen erwartet wird

- Von der Streuung in beiden Gruppen- Von der erwarteten Teststärke- Von der Stichprobengröße

Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden



37

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- Eine genügend große Stichprobe macht denkleinsten Unterschied signifikant!!!!->Daher ist eine vorherigeStichprobenbestimmung extrem wichtig

-Die quantitative Pflegewissenschaft und die Medizinsind von der Jagd auf Signifikanzen geprägt. Es wirdmeist versäumt, die Teststärke (power) anzugeben.

Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden


74

Was sie wissen sollten...

- Wenn von signifikantem Ergebnis gesprochen wird, dannbedeutet das:- Mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit entsprechen

die Befunde der Realität und sind nicht durch den Zufallbedingt.

- Die Prüfung der Zufallswahrscheinlichkeit ist bei jedemstatistischem Test gleich.

Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden

38

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Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden

1. Physiologische oder biologische Messungen

2. Beobachtung

3. Interviews

4. Aufzeichnungen oder verfügbare Daten

5. Fragebögen

5 Methoden der Datengewinnung

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Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden


2. Formen der Beobachtung

GeheimhaltungJa Nein

Ja VerstecktteilnehmendeBeobachtung

OffenteilnehmendeBeobachtung

Intervention durchdieBeobachterin/denBeobachter Nein Versteckt nicht-

teilnehmendeBeobachtung

Offene nicht-teilnehmendeBeobachtung


39

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Quantita

tive

Fors

chungsm

ethoden


3. Formen des Interviews

a) Postalisch

b) Telefoninterview

c) Vis-à-vis-Interview

Weitere Einteilung:

Strukturierungsgrad Einzelbefragung GruppenbefragungWenig Experteninterviews;

exploratives InterviewGruppendiskussion

Teilweise Leitfadengespräch Gruppenbefragungstark Einzelinterviews Gruppeninterviews


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Quantita

tive

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chungsm

ethoden


5. Fragebögen

Instruktion

Offene Fragen GeschlosseneFragen

Hybridfragen

Danksagung

40

79

5 Methoden der DatengewinnungGütekriterien von Fragebögen

Objektivität:• Durchführungsobjektivität• Auswertungsobjektivität• InterpretationsobjektivitätReliabilität:Messgenauigkeit, Messfehlerfreiheit, wie genau misst der Test?• Test-Retest-Reliabilität• Paralleltest-Reliabilität• Halbierungs-ReliabilitätValidität:Wird das gemessen, was das Verfahren vorgibt zu messen?• Übereinstimmungsvalidität• Vorhersagevalidität• Konstruktvalidität (Faktorenanalyse).

Quantita

tive

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chungsm

ethoden

80

Literatur:

Kirchhoff, S.; Kuhnt, S. & Lipp, P. (2001) Der Fragebogen. Datenbasis,Konstruktion und Auswertung. Stuttgart: UTB

LoBiondo-Wood, G. & Haber, J. (1996). Pflegeforschung: Methoden, kritischeEinschätzungen und Anwendung. Berlin: Ullstein Mosby.

Mayer, H. (2001). Pflegeforschung. Elemente und Basiswissen. Wien:Facultas.

Phillips, J. L. (1997). Statistisch gesehen: Grundlegende Ideen der Statistikleicht erklärt. Basel: Birkhäuser.

Sie können mich bei konkreten methodischen Fragen auch per Mailerreichen: [email protected]

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Wissenschaftliches Arbeiten Studiengang Pflegemanagement · 1 1 Quantitative Forschungsmethoden Unterlagen zur Veranstaltung Wissenschaftliches Arbeiten Studiengang Pflegemanagement