Deskriptive Methoden - lexxun.de

Lexxun.de 08-06- 2004
Seminar: Methoden der empirischen Sozialforschung
ALLGEMEINE METHODEN DER DESKRIPTIVEN STATISTIK
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Deskriptive Methoden
Deskriptive Statistik, also die beschreibende Statistik muss man von der induktiven
(schließenden) Statistik differenziert betrachtet. Deskriptive Statistik berechnen die “Eckdaten”
der erhobenen Variablen. Hierzu zählen zunächst einmal die Häufigkeiten und die
Mittelwerte (arithmetisches Mittel, geometrisches Mittel, harmonisches Mittel, gewichtetes
Mittel, Modalwert, Median, Quartile, α-Quantile). Zur näheren Analyse einer Variable
berechnet man z. B. deren Spannweite (Range), die Varianz und den Varianzkoeffizienten
(beides gibt Aufschluss über die Verteilung der erhobenen Größen innerhalb der Spannweite)
und die Standardabweichung (mittlere Abweichung vom Mittelwert).
Die o. g. deskriptiven Daten sind in vielen Fällen unbedingte Voraussetzung für eine
weitergehende induktive Analyse der Daten. Deskriptive Statistik geht der induktiven
Statistik also zwingend voraus.
DIMENSIONEN EINER ERHEBUNG
Hier unterscheidet man individuelle und kollektive Erhebungen. Während sich individuelle
Erhebungen auf Einzelpersonen, eben Individuen und die mit diesen Individuen verbundenen
Eigenschaften beziehen, analysieren kollektive Erhebungen die Eigenschaften von
Personengruppen, z. B. die Einwohner einer Stadt, die Studierenden einer Hochschule
oder die Angehörigen einer Berufsgruppe. Hierbei zählen oft Häufigkeits- und Durchschnittswerte
zu den Ergebnissen (z. B. das Durchschnittseinkommen der Haushalte einer
Stadt oder die häufigste politische Ausrichtung innerhalb einer Berufsgruppe).
Untersuchungen, die sich sowohl mit individuellen als auch mit kollektiven Erhebungen
befassen, nennt man Mehrebenen-Untersuchungen. Ein Beispiel hierfür wäre die Untersuchung
des Wissensstandes von Schülern (individuell), dem durchschnittlichen Wissensstand
der gesamten Klasse (kollektiv) und dem durchschnittlichen Wissensstand aller
Schüler einer Altersgruppe (ebenfalls kollektiv). Bei Mehrebenen-Untersuchungen ist oft
von besonderem Interesse, welche Faktoren auf welcher Ebene bestimmte Variablen beeinflussen.
Hierzu verwendet man Methoden der Varianzaufklärung (z. B. die hierarchische
Multilevelanalyse) um zu analysieren, auf welcher Ebene Faktoren besonders einflussreich
sind.
HYPOTHESENBILDUNG, HYPOTHESENPRÜFUNG
Besonders im Vorfeld einer Untersuchung kann man Befragungen verwenden, um Hypothesen
zu bilden. Natürlich ist es sinnvoll, bereits vorher zumindest ein Idee zu haben, in
welche Richtung sich eine Hypothese formulieren ließe. Ein Pre-Test kann dazu dienen,
geeignete Hypothesen zu finden, die anschließend in der Hauptuntersuchung verifiziert
werden. Pre-Tests können somit der Hypothesenbildung, die Hauptuntersuchung der
Hypothesenprüfung dienen. Es sei aber darauf hingewiesen, dass längst nicht allen Untersuchungen
Hypothesen zugrunde liegen. Gerade deskriptive Untersuchungen beschränken
sich oft auf die Beschreibung bestimmter Größen.
Beispiel für eine Hypothese wäre die Aussage: "Je höher die Beförderungsrate in einem
Unternehmen ist, desto größer wird die Arbeitszufriedenheit sein" - der klassische Fall
einer Je-Desto-Hypothese.
OPERATIONALISIERUNG
In einem weiteren Schritt muss dann bedacht werden, auf welche Art und Weise die zu
erhebenden Größe zu messen sind. Dies ist der Prozess der Operationalisierung.
Die Messung der Körpergröße lässt sich vergleichsweise einfach operationalisieren. Man
misst die Länge eines aufrecht stehenden Menschen in der Einheit Zentimeter. Schwieriger
wird es, die o. g. Arbeitszufriedenheit zu operationalisieren. Hierfür gibt es keine natürliche
Einheit. Einheiten, die geeignet sein könnten, die Arbeitszufriedenheit zu bemessen,
müssen also konstruiert werden. Im genannten Fall eignet sich vielleicht die Anzahl
der Kündigungen innerhalb eines bestimmten Zeitraumes. Allein diese Größe wird aber

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nicht zuverlässig genug sein, denn die Anzahl der Kündigungen könnte auch eine Vielzahl
anderer Gründe als Arbeitsunzufriedenheit haben. Man wird also versuchen, viele solcher
konstruierten Größen zu finden und gleichzeitig zu erheben. Im vorliegenden Fall kann es
sich dabei um Kennzahlen des Unternehmens, aber auch um Statements der Beschäftigten
handeln. Diese Statements kann man als Frage formulieren und mehrere Antwortkategorien
vorgeben. Solche Einzelfragen nennt man auch Items. Items werden in Skalen
zusammengefasst. Im Idealfall wird eine Skala zur Messung der Arbeitszufriedenheit eine
Anzahl von Items enthalten, die zueinander konsistent sind. Aufgabe eines Pre-Tests
könnte es sein, solche konsistenten Skalen aus einer Vielzahl getesteter Items zu entwickeln.
Die Konsistenz einer Skala misst man mit einer Methode zur Feststellung der
Skalen-Reliabilität (z. B. Crohnbach’s Alpha). Eine reliable Skala wäre letztendlich ein
Instrument, das als Ergebnis eine Kennzahl liefert, die im vorliegenden Fall die Arbeitszufriedenheit
zuverlässig beschreibt.
ITEM-DESIGN
Geeignete Items zu finden, ist Grundvoraussetzung für die Bildung konsistenter Skalen.
Hier ist unter anderem auch ein gewisser Ideenreichtum gefragt. Da normalerweise ein
Pre-Test jeder Untersuchung vorgeschaltet wird, dürfen ruhig Items enthalten sein, die
auf den ersten Blick etwas abenteuerlich erscheinen. Der Pre-Test wird letztendlich verdeutlichen,
welche Items brauchbar sind und welche nicht. Vor allem aber sollten Items
nicht ausschließlich mit dem Ziel gewählt werden, eine konsistente Skala zu erlangen:
Wie beurteilen Sie folgende Aussagen? trifft trifft teils/ trifft trifft
voll zu zu teils kaum zu nicht zu
1. Das Arbeitsklima in unserer Firma ist gut.
2. Die Stimmung am Arbeitsplatz ist gut.
3. Wir haben eine gute Arbeitsatmosphäre.
Eine solche Skala wird in Sachen Konsistenz wohl Spitzenwerte erlangen. Wer bei Frage 1
“trifft zu” ankreuzt, wird dies mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit auch bei Frage 2 und 3
tun. Dies ist auch kein Wunder, da es sich um inhaltlich fast identische Fragen handelt.
Eine solche Skala erübrigt sich - die Konsistenz sagt nicht aus. Diese drei Fragen kann
man bequem auf eine Frage reduzieren. Eine “echte” Skala macht erst Sinn, wenn wirklich
verschiedene Faktoren erfasst werden und eine Konsistenz dennoch gegeben ist.
CODIERUNG UND UMCODIERUNG
Bei der Konstruktion von Item-Batterien neigt man anfangs oft dazu, alle Statements
gleich zu "polen". Alle 10 Statements einer Skala bedeuten dann z. B. bei der Auswahl
der Antwortkategorie "trifft zu" eine hohe Arbeitszufriedenheit und bei der Auswahl von
"trifft nicht zu" eine geringe Arbeitszufriedenheit. Es kann sinnvoll sein, innerhalb von
umfangreichen Skalen einzelne Items "umzupolen", d. h. die Wertigkeit zu vertauschen.
Bei diesen Items würde im o. g. Beispiel dann die Auswahl der Antwortkategorie "trifft
zu" eine geringe Arbeitszufriedenheit ausdrücken. Man erreicht diese Umpolung durch
Umformulieren des Statements bzw. der Frage, etwa durch Negierung.
Auf diese Weise kann später untersucht werden, inwieweit die Konsistenz einer Skala in
der Praxis wirklich gegeben ist. Neigen Befragte etwa dazu, Fragen kategorisch in der
Spalte "trifft zu" anzukreuzen oder - etwa aus Zeitmangel - die Fragen nicht richtig zu
lesen, so kann dies aufgrund umgepolter Items später leicht zurückverfolgt werden.
Problematisch wird die Umpolung bei der späteren Codierung der Daten - also z. B. bei
der Eingabe der Daten in eine Matrix eines Statistik-Programms wie SPSS. Wenn eine
Skala etwa eine Kennzahl für die Arbeitszufriedenheit erbringen soll, dann müssen zumindest
für die statistische Auswertung die Items gleich gepolt sein, da "richtig" und
"falsch" gepolte Items sich sonst rechnerisch nivellieren könnten.
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Deshalb muss darauf geachtet werden, dass die zuvor umgepolten Items umcodiert werden.
SPSS gestattet für diese Umcodierung einzelner Items die Eingabe von Umcodierungs-Vorschriften
etwa in der Art:
STATISTISCHE FALLEN
1 5, 2 4, 3 3, 4 2, 5 1.
Es ist relativ leicht, sich von der Statistik in die Irre führen zu lassen. Beliebtes Beispiel
sind immer wieder die Prozentangaben für bestimmte Ereignisse ohne die gleichzeitige
Nennung der absoluten Zahlen. Die Aussage "die Anzahl der Neuimmatrikulationen an
der Universität Dortmund ist im Studiengang Berufsbildungs-Ingenieur im letzten Jahr
um 400% gestiegen" verliert angesichts der Tatsache, dass es sich bei den besagten
400% um genau drei (!) Personen handelt, schnell an Bedeutung. (Vgl. hierzu: KIRCHHOFF
U. A.: Machen wir doch einen Fragebogen.)
Besonders einprägsam sind die verschiedenen verzerrten oder schlichtweg falschen Darstellungsweisen
von Ergebnissen, wie sie Krämer in seinem Buch "So lügt man mit Statistik"
präsentiert.
Doch schon viel früher, nämlich bei der Erstellung eines eigenen Fragebogens ist darauf
zu achten, dass Daten unverzerrt und korrekt erfasst werden können. Folgende Frage
weist z. B. gleich zwei Fehler auf:
Wie alt sind Sie? a) 0 bis 20 Jahre
b) 20 bis 30 Jahre
c) 30 bis 40 Jahre
d) 30 bis 50 Jahre
Erstens fehlt (mindestens) eine Antwort-Kategorie für Personen, die älter als 50 Jahre
sind. Zweitens überlappen sich die Kategorien: 20jährige können sowohl a) als auch b)
ankreuzen, 30jährige wahlweise b) oder c) und 40jährige c) oder d). Die Antwortkategorien
sind also weder erschöpfend noch disjunkt!
LÄNGE UND UMFANG DER DURCHZUFÜHRENDEN UNTERSUCHUNGEN
Der Umfang einer Untersuchung wird sich notwendigerweise immer auch an den ökonomischen
Gegebenheiten des/der Durchführenden orientieren. Ein Pre-Test kann aufgrund
seines explorativen Charakters (etwa weil man viele Items auf Konsistenz testen möchte)
recht lang sein - 20 Din A4-Seiten und mehr sind keine Seltenheit. Eine Hauptuntersuchung
wird schon deshalb kürzer sein (müssen), weil die Erhebung sonst Gefahr läuft,
am Unmut der Befragten zu scheitern, die sich schlichtweg weigern könnten, solch umfangreiche
Fragebögen auszufüllen. Weitere Kriterien für die Bemessung der Länge einer
Untersuchung sind neben den selbstverständlichen inhaltlichen Erwägungen auch der
Zeitrahmen und der personelle Aufwand, der notwendig ist.
Für die Test-Erhebungen im Rahmen dieses Seminars wird es kaum möglich sein, Befragungen
durchzuführen, die den Umfang einer Din A4-Seite überschreiten. Gerade deshalb
aber sollten die verwendeten Items besonders sorgfältig ausgesucht werden. Natürlich
kommt bei den im Seminar geltenden Rahmenbedingungen nur eine sehr eng gefasste
Fragestellung in Betracht.
FESTLEGUNG DER TERMINE UND DER UNTERSUCHUNGS-GRUNDGESAMTHEITEN
Der Termin für die Untersuchungen im Rahmen des Seminars sind die 3. und 4. Veranstaltung.
In der zeit vom 3.05.2001 bis zum 17.05.2001 können also Untersuchungen
durchgeführt werden. Als Untersuchungs-Grundgesamtheiten bieten sich die Studierenden
der Universität Dortmund oder spezifizierte Teilgruppen davon an.
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