Formulierung einer Fragestellung
Am Anfang einer empirischen Studie steht eine Theorie oder Fragestellung, die gleichzeitig einen roten Faden für Studienaufbau und Fragebogengestaltung vorgibt. Daraus werden Hypothesen abgeleitet. Daher ist schon beim Formulieren der Fragestellung besondere Sorgfalt geboten, die sich an folgendem Beispiel gut veranschaulichen lässt.
Beispiel: Formulieren einer Fragestellung „Lohnt es sich, viel Zeit auf die Vorbereitung auf Statistik-Klausuren zu verwenden?“ – das könnte eine typische Fragestellung im Umgang mit Statistik sein. Und obwohl vielleicht die eine oder der andere diese Frage klar für sich beantworten kann, ergeben sich bei näherer Betrachtung doch einige Schwierigkeiten.
Zunächst ist schon die Wahl des Studienobjekts bzw. die Wahl der Fragestellung eine sehr subjektive Handlung. Und da gerade die Statistik versucht, möglichst objektiv Zusammenhänge aufzudecken, ist die Motivation dieser Wahl klar herauszustellen. Eine weitere Frage ist dann zum Beispiel, was sich „lohnt“. Und eine andere wie viel Zeit „viel Zeit“ ist. Also ist es notwendig die Frage zu spezifizieren, und hier treffen wir schon auf die zweite subjektive Auswahl: „Führt mehr eingesetzte Zeit zu besseren Ergebnissen?“ könnte eine Spezifikation sein. Aber es gibt sicherlich noch zahlreiche weitere, die genauso richtig oder falsch sind. Zum Beispiel könnte man unter eingesetzter Zeit auch die Vor- und Nachbereitung von Vorlesungen verstehen, die Diskussion mit Kommilitonen, die Verarbeitung im Schlaf etc. Von dieser eher abstrakten Ebene ist es dann notwendig, diese Begriffe zu operationalisieren. D.h. es stellt sich die Frage danach, was „messbar“ bzw. „beobachtbar“ ist. Hier könnte die Wahl auf die Zeit der Klausurvorbereitung und die Vor- und Nachbereitung von Vorlesungen in Stunden fallen. Gleiches sollte für den Lernerfolg geschehen. Das ist ein sehr abstrakter Begriff, und es stellt sich generell die Frage, ob er gemessen werden kann. Ideen hierzu sind die erreichte Note, die erreichten Punktzahlen oder aber eine Selbsteinschätzung.
Wir wollen nun jedoch versuchen die oben genannte Frage zu beantworten. Dazu stellen wir zum einen eine Hypothese auf, die ganz klar überprüft werden kann: „Je mehr Zeit aufgewendet wird, desto besser die Note“. Nun fehlt noch die Definition der Note: „Zusammenfassung von erreichten Punkten“. Aus dieser Vorarbeit lässt sich nun endlich eine Erwartung an die tatsächlichen Zahlen formulieren: „Die eingesetzte Lernzeit ist (positiv) korreliert mit der erreichten Anzahl von Punkten“.
Dies sollte keinesfalls zum Abbruch des Forschungsvorhabens führen, sondern uns dazu bewegen einen Blick zurück in die Theorie zu werfen. Was gibt es denn für Faktoren, die den Lernerfolg beeinflussen? Da wären die aufgewendete Zeit, Veranlagung, Vorwissen, Intelligenz usw. All diese Faktoren haben einen positiven Effekt auf den Lernerfolg. Das Verhältnis zwischen diesen Faktoren ist anderer Natur: Meist wenden Personen, die eine hohe Intelligenz besitzen, weniger Zeit fürs Lernen auf, als diejenigen, die eine geringere Intelligenz besitzen. Dieses Verhältnis ist also negativ. Gleiches gilt für das Verhältnis der Veranlagung und aufgewendeter Zeit bzw. des Vorwissens und aufgewendeter Zeit. Es wäre also eine Möglichkeit, unsere bisherige Hypothese zu erweitern und eine der oben genannten Faktoren mit aufzunehmen: „Die eingesetzte Lernzeit ist, bedingt durch das Niveau des IQs, (positiv) korreliert mit der erreichten Anzahl von Punkten“. Die folgende Grafik zeigt uns, dass wir diesmal mit unserer Hypothese goldrichtig liegen.
Wir lernen also daraus, dass Statistik alleine faszinierende Ergebnisse produziert: „Lernen lohnt sich nicht!“ Rückschlüsse aus statistischen Analysen führen schnell in die Irre, wenn sie nicht durch theoretische Vorüberlegungen motiviert sind oder durch theoretische Überlegungen hinterfragt werden. |
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Es bleibt festzuhalten:
Eine empirische Arbeit sollte mit einer Forschungsfrage beginnen. Diese wird zuerst durch die Theorie beantwortet, und daraus wiederum Hypothesen abgeleitet. Meist sind mehrfache Revisionen der Hypothesen notwendig, bis daraus überprüfbare Hypothesen geworden sind. Es folgt die Operationalisierung („Messbar- bzw. Beobachtbarmachung“) von Zielgrößen und daraus die Wahl des geeigneten statistischen Verfahrens. Auch der Studienaufbau orientiert sich an den aufgestellten Hypothesen, ebenso die Erhebungsmethode und letztendlich die Erhebung selber. Datenaufbereitung, Auswertung, die Darstellung und Interpretation der Ergebnisse ergeben sich dann zwangsläufig aus den Vorarbeiten.
Die vorgestellten Überlegungen sind unabdingbar für die erfolgreiche Planung und Durchführung einer Umfrage. Diese benötigen nämlich das zeitgleiche Durchdenken der Entwicklung der Fragestellung, der Erhebungsphase und der Analysephase. Auch wenn es schwer fällt, an die Datenauswertung zu denken, bevor überhaupt die erste Information erhoben wurde – genau dies sollte getan werden.
Einflüsse auf Antwortverhalten
Selbst wenn die Umfrage theoretisch gut geplant ist, gibt es immer noch Faktoren wie Abbruch, willkürliches Antwortverhalten und Antworttendenzen, die die Vollständigkeit und Validität von Daten gefährden. Sie werden durch zahlreiche „Befindlichkeiten“ der Respondenten verursacht (ein Überblick findet sich in der angehängten Exceltabelle bzw. auf dem Blog von INWT mit anschaulichen Beispielen. Im Folgenden wird auf drei ausgewählte Einflüsse detailliert eingegangen:
Überforderung tritt aufgrund von schwierigen Wissensfragen auf. Auch missverständliche Fragen können durch Doppeldeutigkeit, Mehrdimensionalität und Fachausdrücke Überforderung verursachen. Einen ähnlichen Effekt haben offene Fragen, zu denen die Befragten keine Idee haben, sich aber verpflichtet fühlen, eine Antwort zu geben. Auch geschlossene Fragen ohne "Weiß nicht"-Kategorie können überfordernd wirken. Fragen zu weit zurückliegenden Ereignissen sind ebenso schwierig zu beantworten.
Beispiele: Fragen, die zur Überforderung führen können
Problem: Es stellt sich die Frage, ob mit den Randkategorien "vorsichtig" und "optimistisch" zwei Pole einer Dimension getroffen sind. Eindeutigere Gegensatzpaare sind "vorsichtig" und "unvorsichtig" bzw. "optimistisch" und "pessimistisch". Außerdem ist eine neutrale Kategorie sinnvoll, um Häufungen in der nichtssagenden „weiß nicht/ keine Angabe“ Kategorie zu vermeiden. Tatsächlich gibt es Fälle, in denen zunächst mit den Polen "optimistisch" und "pessimistisch" gearbeitet wurde. Im Pre-Test stellte sich heraus, dass die Skala nicht voll ausgeschöpft wird. Eine Erklärung dazu ist, dass der Begriff "pessimistisch" negativ konnotiert ist und sich daher kaum ein/e Respondent/in als "Pessimist" benennen will. Um die Skala besser auszunutzen wurde der Pol "vorsichtig" als Alternative zu "pessimistisch" gewählt.
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