Statistik für die Sprachwissenschaft (eBook)

Teil 1: Grundbegriffe und wichtigste Testverfahren

Isabella Hager (Autor)

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2021 | 1. Auflage
myMorawa von Dataform Media GmbH (Verlag)
978-3-99125-471-3 (ISBN)

Infos

Was Sie immer schon über Statistik wissen wollten, aber nie zu fragen wagten... Dieses Buch beginnt ganz von vorne und hilft Ihnen, die statistische Denkweise zu verstehen. Ob Stichprobengröße, Signifikanz, Balken oder Linien - alles kein Problem. Speziell ausgerichtet auf die Sprachwissenschaft vermittelt Isabella Hager, Statistik-Lektorin an der Uni Wien am Institut für Sprachwissenschaft, geschmackvoll zubereitete und leicht verdauliche Statistik: eine praktische Gebrauchsanweisung für die Konzeption und Auswertung Ihrer Forschungsprojekte.

Isabella Hager ist diplomierte Gesundheits- und Krankenpflegerin, war unter anderem in der Palliativ-Pflege und Behindertenarbeit tätig, hat sich im Rahmen ihres Soziologiestudiums auf Statistik spezialisiert und ist heute Forschende, Beratende und Lehrende, unter anderem an der Universität Wien, der FH Campus Wien, bei prospect - Research & Solutions und beim Wiener Projektzentrum, Institut für Sozialforschung, Bildung, Integration und Kunst.

Textauszug

2 Grundgesamtheit und Stichprobe

Nachdem eine Fragestellung formuliert und die darin enthaltenen Begriffe und Messdimensionen definiert und operationalisiert sind, wird im nächsten Schritt die Grundgesamtheit (GG) bestimmt. Welche Personen (oder Elemente) betrifft meine Fragestellung?

Die Grundgesamtheit stellt die Menge aller Elemente (Personen, Texte, Interaktionen, Gerichtsakten, Regionen u.a.) dar, für welche die Fragestellung beantwortet werden bzw. für die die Ergebnisse gelten sollen. Die Grundgesamtheit muss explizit definiert und eingegrenzt werden.

Warum ist auch hier wieder eine genaue Definition erforderlich? Weil wir ganz genau wissen müssen, auf wen unsere Ergebnisse anwendbar sind und auf wen nicht.

Beispiel: Wenn Kinder eines Kindergartens hinsichtlich ihrer Sprachentwicklung untersucht werden, dann sind die Grundgesamtheit alle Kinder, die zu diesem Zeitpunkt den betreffenden Kindergarten besuchen.

Beispiel: Wenn die Studierenden einer Fakultät befragt werden, dann sind alle Studierenden der betreffenden Fakultät in einem bestimmten Zeitraum oder zu einem bestimmten Zeitpunkt die Grundgesamtheit.

Wenn wir untersuchen wollen, ob sich Sprachverständnis und Sprachgebrauch von „österreichischem“, „deutschem“ und „schweizerischem“ Deutsch bei Schüler*innen und Lehrer*innen unterscheiden, dann ist die Eingrenzung der Erhebung auschlaggebend:

Räumlich: In ganz Österreich? Nur in Wien? Nur Niederösterreich? Welche Schulen?

Sachlich: Alle Schüler*innen? Bestimmte Altersgruppen? Ausschluss von Schüler*innen mit nicht-deutscher Erstsprache?

Zeitlich: Einmalig? In welchem Zeitraum? Oder Panelstudie (immer dieselben Personen) zu mehreren Zeitpunkten?

Mögliche Grundgesamtheit: Alle Schüler*innen und Lehrer*innen in öffentlichen Schulen in Wien im Jahr xxxx.

Oft lässt sich eine sehr „ehrgeizig“ definierte Grundgesamtheit als Grundlage für eine Stichprobenziehung nicht realisieren, dazu müssten alle in Frage kommenden Einrichtungen motiviert sein, bei der Studie mitzuwirken. Meist sind aber einige dazu nicht bereit und Grundgesamtheit sowie Fragestellung müssen dementsprechend angepasst werden. Bei wissenschaftlichen Studien wird das Design an die herrschenden Gegebenheiten angepasst (Budget, Zeitrahmen, Zugang, Reichweite, Teilnahmebereitschaft, Realisierbarkeit…). Die Grundgesamtheit ergibt sich daher oft aus rein praktischen Gesichtspunkten, nämlich dem Zugang bzw. den faktischen Gegebenheiten. Die Definition der Grundgesamtheit erfordert also eine konkret formulierte (eingegrenzte) Fragestellung, die Abklärung des Untersuchungszeitpunktes sowie die Definitionen der verwendeten Begriffe. Meist erfolgen diese Schritte (Formulierung der Fragestellung, Operationalisierung, Eingrenzung und Festlegung der Grundgesamtheit) in einem reflexiven Abstimmungsprozess.

Sobald die Grundgesamtheit präzise definiert ist, kann überlegt werden, wer von der Grundgesamtheit untersucht werden soll. Alle? Eine Teilmenge?

Bei einer Vollerhebung = Totalerhebung werden alle Elemente der Grundgesamtheit untersucht.

Bei einer Stichprobe wird eine Teilmenge aus der Grundgesamtheit untersucht.

Abbildung 7: Grundgesamtheit und Stichprobe

Die folgende Grafik veranschaulicht die Überlegungen bei der Stichprobenziehung.

Abbildung 8: Grundgesamtheit und Stichprobe – Arten von Stichproben

Grundsätzlich gelten folgende Prioritäten: Eine Totalerhebung ist der Optimalfall, sie ist aber meist zu teuer oder nicht möglich. Wenn alle Elemente der Grundgesamtheit bekannt und in einer Liste vorhanden sind, dann ist eine Zufallsstichprobe (jede*r Zweite, jede*r Dritte, jede*r Zehnte auf der Liste – je nach Fallzahl und Budget) anzustreben. Wenn sowohl eine Totalerhebung als auch eine Zufallsauswahl nicht möglich sind, dann wird eine willkürliche (=bewusste) oder teilweise willkürliche Auswahl der untersuchten Einheiten/Personen getroffen.

Wir unterscheiden zwei Arten von Stichprobendesigns:

➡ Beim repräsentativen Stichprobendesign liegt der Schwerpunkt auf der Beschreibung. Hier ist es besonders wichtig, dass die Stichprobe die Grundgesamtheit in allen relevanten Merkmalen widerspiegelt, daher haben wir es meist mit einer sehr „bunten“ (heterogenen) Personengruppe zu tun und wollen (grob gesagt) wissen, wie es um diese Zielgruppe bestellt ist.

Ein typisches Beispiel für eine repräsentative Studie ist…

….die Befragung von Studierenden und Lehrenden zu einem bestimmten Zeitpunkt auf einer bestimmten Universität zum Gebrauch von österreichischem Dialekt in der universitären Lehre3.

➡ Das experimentelle Design hingegen zielt auf eine Erklärung ab. Im Fokus stehen hier die Bedingungen, unter denen der Versuch/die Testreihe stattfindet. Die untersuchten Gruppen sind meist homogen, um auf diese Weise „störende“ Einflüsse möglichst auszuschalten. Denn: Der gemessene, erzielte Effekt soll ausschließlich auf der Bedingung (z.B. Behandlungsmethode) beruhen und nicht durch andere („störende“) Umstände (z.B. unterschiedliches Alter der Proband*innen) (mit-)bedingt sein.

Ein Beispiel für ein experimentelles Design ist, …

…wenn im Rahmen einer klinischen Studie die Schmerzdarstellung in Krankheitserzählungen untersucht wird, und hierbei die gesprochene Sprache von Ärzt*innen und Patient*innen auf der Schmerzambulanz in einem Krankenhaus in einem bestimmten Zeitraum aufgezeichnet und analysiert wird4.

Die folgende Abbildung stellt diese beiden Designs anhand ihrer wesentlichsten Kennzeichen gegenüber.

Repräsentativ – deskriptiv verwendet bei Umfragen

Experimentell – kausal verwendet bei Interventionsstudien

Stichprobe repräsentiert Grundgesamtheit (in allen „relevanten“ Merkmalen) Üblicherweise: Geschlecht, Alter, Region, Bildung, Einkommen, Erwerbstätigkeit – möglichst viele! Begründen, warum ein Merkmal nicht relevant ist! Die Ergebnisse sind auf die Grundgesamtheit generalisierbar – Bedingung: Zufallsauswahl (Liste, Urne – alle Elemente mit gleicher Chance)

Stichprobenauswahl durch Variation des zu untersuchenden Kriteriums oder Zeitpunkts Die Varianz des Kriteriums unterstellt Kausalität. „Bedingungen“ (z.B. Behandlung, Film, Unterrichtsmethode…) Gruppen unter verschiedenen Bedingungen: Bedingung A – nicht A (Versuchs- und Kontrollgruppe) oder Bedingung A – B – C...

Beschreiben: Status quo in der Grundgesamtheit

Erklärung: Was bringt die „Bedingung“?

Heterogene Stichprobe (möglichst viele Eigenschaften wie in der Grundgesamtheit) Rückschluss auf größere Personengruppe möglich

Homogene Gruppen (möglichst viele Eigenschaften gleich) Einfluss der Bedingung soll „sauber“ bleiben, soll kontrolliert werden „experimentell“ = Randomisierung: Gruppenzuteilung per Zufall „quasi-experimentell“ = Parallelisierung: homogene Gruppe natürliche, vorgegebene Gruppeneinteilung

Repräsentativität als Kontinuum Je größer und heterogener die Stichprobe, je „zufälliger“ die Auswahl, desto repräsentativer die Ergebnisse…

eindeutige, kontrollierte Bedingungen mit wenig störenden Einflüssen (intervenierende bzw. „störende“ Variable) Interne Validität – hohe Kontrolle (Laborexperiment) Externe Validität – hohe Generalisierbarkeit (Feldexperiment)

Abbildung 9: Repräsentatives und experimentelles Stichprobendesign im Vergleich

2.1 Repräsentativität – oder: Der Zufall ist der „Master of the Universe“

Repräsentativ ist eine Stichprobe dann, wenn sie die Grundgesamtheit repräsentiert. Was heißt das?

Repräsentativ heißt, die Stichprobe ist ein Miniaturabbild der Grundgesamtheit, sie entspricht in allen relevanten Merkmalen der Grundgesamtheit. (Was „relevant“ ist, definiert der*die Forscher*in!) Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit sind nur dann zulässig, wenn die Stichprobe ein Abbild der Grundgesamtheit ist.

Bildlich können wir uns das „Miniaturabbild“ der Grundgesamtheit für die...

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 3.2.2021
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Technik
• ISBN-10: 3-99125-471-9 / 3991254719
• ISBN-13: 978-3-99125-471-3 / 9783991254713