Vergleich verschiedener Datentypen

1) Nach welchen Kriterien lassen sich verschiedene Datentypen unterscheiden?

  • Verbales Material: Prozess der Codierung besteh aus der Übersetzung und ggf. der Komprimierung der Rohmaterials
  • Visuelles Material: Prozess der Transformation von visuellen Reizen in sprachliche Äußerungen
  • Ausmaß der Codierung und Abstraktion: Daten werden codiert, interpretiert, und Informationen gebündelt (Erhebung der Daten auf 
    eine neue Abstraktionsebene)
  • Reaktive versus nicht reaktive Verfahren

2) Was muss man bei der Entscheidung berücksichtigen, welche Daten man erhebt?

  • Datenqualität ist ein wichtiger Faktor
  • Welcher Art von Datenerhebung ist für die Forschungsfrage die angemessenste Form
  • Manchmal hat man keine Wahl bezüglich des Datentypus, nur einer ist verfügbar z.B. Interview nicht möglich, da Person schon
    verstorben
  • Daten womöglich gar nicht zugänglich  Beschaffung indirekter Daten

3) Was ist Reaktivität? Bei welcher Datenerhebungsform ist sie jeweils größer?

  Reaktivität:
  „Wenn Menschen merken, dass sie untersucht werden, verhalten sie sich oft anders, als sie es normalerweise tun.“

  � Befragung
  � Beobachtung
  x beide gleich

  x Befragung
  � prozessproduzierte verbale Daten
  � beide gleich

  x Beobachtung
  � prozessproduzierte visuelle Daten
  � beide gleich

  � prozessproduzierte verbale Daten
  � prozessproduzierte visuelle Daten
  x beide gleich

  � standardisierte Befragung
  � offene Befragung
  x beide gleich

  � verdeckte Beobachtung
  x offene Beobachtung
  � beide gleich

4) Was ist selektive Wahrnehmung? Bei welcher Datenerhebungsform ist sie am größten?

  selektive Wahrnehmung:
  Das notwenige Ausblenden einiger Umweltereignisse, um einen Überfluss von Sinneseindrücken zu vermeiden.

  � Befragung
  x Beobachtung (ohne Videoaufzeichnung)
  � prozessproduzierte verbale Daten
  � prozessproduzierte visuelle Daten
  � alle gleich

5) Wie kann man Fehler in den Daten erkennen und beheben? (Stichworte genügen)

  • Eindeutige Fehler: Übertragungsfehler, Zahlendreher, Worte oder Sätze falsch verstanden (Tonaufnahmen), durch Scan-Programm 
  erzeugte Fehler, Stichprobenpläne nicht berücksichtigt, Daten falsch erhoben
  
  • Fehlersuche in den digitalisierten Daten:
     - Sichtkontrolle: Datenblatt oder Datenfenster durchsehen und nach Unregelmäßigkeiten überprüfen (fehlende Werte, verrutschte 
     Spalten etc.).
     - Häufigkeitsaufzählungen: In Häufigkeitstabellen kann man, überprüfen, ob die Variablen- und Wertelabel richtig vergeben 
     wurden. Die meisten Fehlcodierungen werden bei der Sichtung der Häufigkeitstabellen sichtbar.
     - Mustersuche: Datensätze auf Muster hin überprüfen (Antworten häufig gemeinsam, unplausibel, Datensätze völlig gleich); 
     recht aufwendig, aber bei größeren Forschungsprojekten empfehlenswert.

  • Fehlersuche durch Abgleich mit Rohdaten:
    - Durch Stichproben das digitalisierte Datenmaterial mit den Originalen Überprüfen
    - Datensätze: Fragebögen, Codierbögen, Beobachtungsprotokolle werden mit Stichproben, von den Originalen neu codierte 
    Datensätze, verglichen und auf Fehler überprüft
    - Eingescannte Dokumente: akribisch mit dem Original vergleichen
    - Transkripte: Aufnahmen noch einmal anhören oder ansehen und parallel das Transkript lesen. Fehlersuche ich enorm aufwendig – 
    nur bei Transkripten, die bereits Schwierigkeiten aufweisen

  • Fehlerbehebung:
    - Bei  eindeutigen Abweichungen, ist die Fehlerbehebug unproblematisch
    - Problem: Fehler nicht eindeutig, da sie eine Frage der Interpretation darstellen – sauberste Lösung ist eine Forschungsnotiz 
    anzufertigen, die auf diese Fehler hinweist
    - „missing data“  fehlende Werte oder Widersprüche, sollten aus der Analyse ausgeschlossen werden; zu hohe Ausfallquote  
    Wiederholung der Datenerhebung

6) Welche Regen gelten für die Datenaufbewahrung? (Stichworte genügen)

  • Originale aufbewahren: Originaldokumente der Datenerhebung müssen immer mit den digitalisierten Versionen der Daten gemeinsam 
  aufbewahrt werden.  für spätere Fehler suche und intersubjektive Nachvollziehbarkeit der Forschungsergebnisse
  • Sicherheitskopien anfertigen: Auf möglichst unterschiedlichen Datenträgern
  • Status der Daten dokumentieren: Für weitere Bearbeitung und Benutzung der Daten, sollten die Umstände der Datenerhebung, -
  aufbereitung und -veränderung genau dokumentiert werden
  • Kompatibilität der Software: Daten in einem möglichst flexiblen und kompatiblen Format aufbewahren

Vergleich verschiedener Datentypen

Gegeben ist eine Beispielfrage wie in Aufgabe 07, z. B.:Eine Forscher stellt folgende Hypothese auf: „Die meisten Westdeutschen sind der Ansicht, dass es besser für die Entwicklung des Kindes ist, wenn seine Mutter nicht berufstätig, sondern Hausfrau ist. Dagegen lehnen die meisten Ostdeutschen diese Meinung ab.“ Im Folgenden geht es darum zu entscheiden, wie sich diese Forschungsfrage am besten empirisch überprüfen lässt.

Begriffsdefinitionen

Westdeutscher

Person mit deutscher Staatsbürgerschaft, die in einem der Bundesländer der Bundesrepublik Deutschland (BRD) wohnt, die vor 1990 zur BRD gehörten.

Ostdeutscher

Person mit deutscher Staatsbürgerschaft, die in einem der Bundesländer der Bundesrepublik Deutschland (BRD) wohnt, die vor 1990 zur DDR gehörten.

Berufstätige Frau

Frau, die dem Arbeitsmarkt zur Verfügung steht, also erwerbstätig oder arbeitslos gemeldet ist.

Hausfrau

Frau, die dem Arbeitsmarkt nicht zur Verfügung steht, sondern sich hauptsächlich im Haushalt und – sofern Kinder im Haushalt leben – Kindererziehung kümmert.

Entscheidung für eine Datenerhebungsform

Welche Datenerhebungsform ist die geeignetste und warum?

� Verbale Daten � Visuell Daten � Reaktives Verfahren � Nicht reaktives Verfahren � Geschlossen / Standardisiert � Offen / Nicht standardisiert

Spezifizieren: Datenerhebungsform (z.B. standardisierte Befragung, Inhaltsanalyse...)

Spezifizieren und Begründen:

Subform der Datenerhebungsform

(z.B. Telefoninterview. Face-to-Face-Interviews, postalische Befragung) � Primärerhebung �Sekundärerhebung �Querschnittserhebung �Längsschnittserhebung