Statistik und empirische Sozialforschung leicht gemacht

Vor allem für Sozialwissenschaftler ist Statistik immer noch einer der Angstgegner. Formeln, Berechnungen, kaum überschaubare Algorithmen, die bestimmten Analyseverfahren zu Grunde liegen und Probleme damit, wie Ergebnisse zu interpretieren sind, beschreiben, was den Angstgegner im Kern ausmacht.

linear regressionDabei ist die Berechnung von Mittelwert und Standardabweichung ein Leichtes. Dabei ist der Aufbau und die Logik statischer Tests einfach und leicht nachvollziehbar. Selbst die Matrizenrechnung, die vielen statistischen Verfahren, z.B. der Faktorenanalyse zu Grunde liegt, ist eigentlich nicht kompliziert.

Nur: Im Fach Statistik kommt eben alles auf einmal. Nicht nur die Annahmen, auf denen Statistik aufbaut, auch die Kennzahlen und die Verfahren, die in der empirischen Sozialforschung Anwendung finden, stürzen geballt auf Studenten ein.

Und wenn die Sozialforschung beginnt, dann fangen die Probleme erst richtig an.

  1. Wie erhebt man Daten?
  2. Welche Befragungsform soll man wählen, quantitativ oder qualitativ, offen oder standardisiert, offen oder mit Leitfragen gestützt?
  3. Kann man qualitative Daten überhaupt statistisch auswerten?
  4. Welche Verfahren benutzt man, um quantitative Daten auszuwerten?
  5. Wie geht man mit verschiedenen Skalenniveaus um?
  6. Wie prüft man, ob Items eine gemeinsame Skala bilden und wenn sie das tun, wie baut man einen Index, der für das weitere Vorgehen optimal ist und nach Möglichkeit metrisches Skalenniveau aufweist?
  7. Wie bestimmt man Effekte von unabhängigen auf abhängige Variablen?
  8. Wie testet man auf Linearität?
  9. Warum sind multiple Regressionen so einfach zu berechnen und so schwierig zu interpretieren?
  10. Wie bestimmt man die Qualität der eigenen Analysen?

Die Liste der Fragen, die sich nicht nur im Hinblick auf Statistik, sondern auch im Hinblick auf die Methoden empirischer Sozialforschung formulieren lassen, ist lang und hier bestenfalls angerissen. Die Anzahl der Fragen macht deutlich, dass empirische Sozialforschun gut geplant sein will, vom Anfang bis zum Ende.

Ziel muss es dabei sein, eine Verbindung zwischen den statistischen Verfahren, mit denen die Daten ausgewertet werden, und der Art und Weise, in der die Daten erhoben wurden, herzustellen. Und hier schließt sich dann der Kreis, denn: Wer wenig Ahnung von Statistik hat und sich damit schwer tut, wird auch mit Verfahren der empirischen Sozialforschung nicht weit kommen.

Zwar kann man sich per Maus durch die meisten Statistik-Programme klicken, endet jedoch auf diese Weise und regelmäßig mit den Voreinstellungen des Programms, die fast nie optimal sind (Darüber hinaus verweigern die meisten Statistikprogramme die notwendige Manipulation und Bearbeitung von Variablen per Maus-Click, die man im Syntax-Modus desseben Programms problemlos durchführen kann). Kumuliert treten die Probleme dann bei der Interpretation dessen, was das Statistikprogramm errechnet hat, auf. Man findet mittlerweile fast alles und nicht nur in Arbeiten von Studenten:

  • Mittelwerte werden nicht nur über nominale Variablen berechnet, sondern auch interpretiert, so dass sich zuweilen ein Sample ergibt, der 0,6 männlich ist oder 0,4 weiblich, je nach Interpretationsvorliebe.
  • Faktorenwerte werden interpretiert, selbst wenn die Faktorenlösung weniger als 10% der Varianz erklärt und die Kommunalitäten alle unter 0.5 liegen.
  • Multivariate Modelle (vornehmlich multiple Regressionen oder die derzeit im Trend liegenden logistischen Regressionen) werden ohne Rücksicht auf Verluste interpretiert und weitreichende Schlüsse im Hinblick auf die abhängige Variable gezogen, und das bei einer erklärten Varianz von häufig weniger als 10%.

spss-syntax-regressionAngesichts dessen, was derzeit als empirische Sozialforschung vorzufinden ist, angesichts der Probleme, die viele Studenten und ihre Dozenten nach wie vor mit empirischer Sozialforschung haben, haben wir uns entschlossen, unsere Erfahrung, die wir über Jahrzehnte gesammelt haben (u.a. durch Arbeiten mit dem SOEP, dem Eurobarometer, dem World Value Survey, dem European Social Science Programme und vielen mehr, ganz zu schweigen von den qualitativen Daten), die den gesamten Prozess der empirischen Sozialforschung und die zugehörige Statistik umfasst (wir können z.B. Regressionen und Faktorenanalysen noch von Hand ausrechnen und ohne Computer, wir brauchen dafür, zugegebener Maßen, deutlich länger als ein Computer!), einzusetzen, um Studenten, Dozenten und allen, die in empirischer Sozialforschung nicht geübt sind, dabei zu helfen, nicht nur eine gute Forschung auf den Weg zu bringen, sondern auch eine reliable und valide Auswertung der gesammelten Daten vorzunehmen.

Wir bieten die Planung von empirischen Erhebungen von Anfang an: Die Formulierung einer Forschungsfrage, deren theoretische Fundierung, die Einordnung in den Stand der Forschung, die Operationalisierung der Hypothesen in einem entsprechenden Datensatz, die Erfassung, die Auswertung der Daten sowie die Interpretation und Darstellung der Ergebnisse.

Dabei ist es egal, ob eine quantitative oder eine qualitative Untersuchung durchgeführt werden soll. Wir sind in Grounded Theory und qualitativer Inhaltsanalyse ebenso geschult wie in multivariaten Analyseverfahren, egal ob in der Terminologie von SPSS oder irgend einem anderen Paket zur statistischen Auswertung von Daten.

Wir stehen Ihnen mit Rat und Tat zur Seite.
Fragen Sie uns einfach.

 

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