Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden

Hrsg. von Wenzel Matiaske, Martin Spieß et al.

Band 4: Soziodemographische Standards für Umfragen in Europa

23.01.13 (Allgemein)

sowifome-band4.pngJürgen H.P. Hoffmeyer-Zlotnik, Uwe Warner:

Soziodemographische Standards für Umfragen in Europa

Die international vergleichende sozialwissenschaftliche Umfrageforschung benötigt Befragungsinstrumente, die in jedem an einem Projekt beteiligten Land das Gleiche messen. Daher ist es notwendig, harmonisierte Befragungsinstrumente zu standardisieren. Harmonisieren bedeutet, dass das Befragungsinstrument für den internationalen Einsatz aufbereitet wird. Standardisieren bedeutet, dass das Befragungsinstrument bei allen am Projekt beteiligten Teams mit den gleichen Stimuli erhoben wird. Vorgestellt wird ein standardisiertes sozialwissenschaftliches Messinstrument für den internationalen Vergleich zu den zentralen soziodemographischen Variablen, die in der Regel auch die unabhängigen Variablen sind. Darüber hinaus wird für die an einem international vergleichenden Survey beteiligten Gruppen – von der zentralen Projektkoordination über das nationale Forscherteam zu der nationalen Feldorganisation und deren Interviewer, zu den Befragten und der Datenaufbereitung – gezeigt, was diese im Umgang mit dem standardisierten Fragebogen zu leisten und zu beachten haben.

Das vorliegende Buch wendet sich an Forscher und Studenten, die an der international vergleichenden sozialwissenschaftlichen Umfrageforschung interessiert sind.

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Schlüsselwörter: Umfrageforschung, internationaler Vergleich, sozio-demographische Variablen, Harmonisierung, Standardisierung

Prof. Dr. Jürgen H. P. Hoffmeyer-Zlotnik ist apl. Professor am Institut für Politikwissenschaft der Justus Liebig-Universität Gießen. Sein Arbeitsgebiet sind die Methoden der Datenerhebung in der Umfrageforschung, sein Forschungsschwerpunkt ist die Standardisierung und Harmonisierung soziodemographischer Variablen für die vergleichende Surveyforschung.

Dr. Uwe Warner ist Sozialforscher bei CEPS/INSTEAD, Centre d‘Etudes de Populations, de Pauvreté et de Politiques Socio-Economiques / International Network for Studies in Technology, Environment, Alternatives, Development in Esch/Alzette, Luxembourg. Sein Arbeitsgebiet ist die empirisch vergleichende Umfrageforschung.

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Band 3: Wachstumsmodelle

16.04.12 (Allgemein)

9783866186927.jpgJost Reinecke:

Wachstumsmodelle

In der Paneldatenanalyse werden zunehmend Modelle verwendet, die sich nicht nur auf interindividuelle Zusammenhänge über die Zeit beschränken, sondern auch intraindividuelle Entwicklungsverläufe und Veränderungsprozesse schätzen können. Im Allgemeinen werden diese auf dem Strukturgleichungsansatz basierenden Modelle als Wachstumsmodelle bezeichnet. Die Schätzung dieser Modelle erfolgt in der Regel mit einem Strukturgleichungsprogramm (z. B. AMOS, EQS, LISREL, Mplus). Dieses Buch gibt eine verständliche Einführung in die Technik der Modellierung von Wachstumskurven und ist insbesondere für den inhaltlich orientierten Nutzer von Paneldatensätzen geeignet. Im Buch wird weitgehend auf die Darstellung mathematischer Ableitungen verzichtet. Kenntnisse im Umgang mit multivariaten Analyseverfahren (Faktorenanalyse, Strukturgleichungsmodelle) sollten vorhanden sein. Neben der Darstellung der unterschiedlichen Modellansätze kann der Leser die einzelnen Beispiele auch praktisch nachvollziehen. Das Datenmaterial und die Input-Files für das Programm Mplus stehen hierfür zur Verfügung.

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Schlüsselwörter: Paneldatenanalyse, Psychologische Methodik, Sozialwissenschaftliche Methodik, Strukturgleichungsmodelle, Wachstumskurven

Jost Reinecke ist Professor für quantitative Methoden der empirischen Sozialforschung an der Fakultät für Soziologie der Universität Bielefeld. Seine Forschungsschwerpunkte sind Strukturgleichungsmodelle, Techniken zur Ersetzung fehlender Werte, kriminologische Längsschnittforschung, die Analyse gruppenbezogener Menschenfeindlichkeit sowie die statistische Modellierung von Rational Choice Theorien.

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Band 2: Das Rasch-Modell (3. Auflage)

18.06.10 (Allgemein)

Das Rasch-ModellCarolin Strobl:

Das Rasch-Modell – Eine verständliche Einführung für Studium und Praxis

Im schulischen und beruflichen Alltag werden häufig psychologische Tests verwendet, um z.B. die Kompetenz von Schülern oder die Eignung von Bewerbern zu messen. Damit ein psychologischer Test faire Vergleiche zwischen Personen erlaubt, muss er allerdings bestimmte Anforderungen erfüllen.

Das Rasch-Modell ermöglicht durch seine mathematische Formulierung die Überprüfung dieser Anforderungen. Es wird u.a. in der empirischen Bildungsforschung zur praktischen Konstruktion von Tests eingesetzt und gehört als wichtigster Vertreter der sogenannten probabilistischen Testtheorie standardmäßig zum Prüfungsstoff in Psychologie und verwandten Studiengängen.

Dieses Buch gibt eine verständliche Einführung in die Thematik der Konstruktion und Validierung psychologischer Tests mithilfe des Rasch-Modells. Alle nötigen mathematischen und statistischen Grundlagen werden dabei in einem Anhang und begleitenden Fußnoten erläutert. Dadurch ist dieses Buch unabhängig von der mathematischen Vorbildung als Einführung und zur Prüfungsvorbereitung geeignet.

Neben der verständlichen Darstellung der zugrundeliegenden Theorie bietet dieses Buch auch eine praktische Einführung in die Anpassung von Rasch-Modellen mithilfe der frei verfügbaren Statistik-Software R. Dadurch können die im Buch erklärten Verfahren direkt auf eigene Daten angewendet werden.

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Rezension von Dr. Christoph Borzikowsky in Unterrichtswissenschaft, 42. Jg., Heft 2, 2014, S. 187-189.

Schlüsselwörter: Psychologische Testtheorie, Item-Response-Theorie, Psychologische Methodik, Sozialwissenschaftliche Methodik

Carolin Strobl ist Professorin für Psychologische Methodenlehre, Evaluation und Statistik an der Universität Zürich. Ihre Forschungsgebiete sind u.a. die psychometrische Modelle im Rahmen der Item-Response-Theorie, Methoden zur Berücksichtigung von Subjekt-Kovariablen in IRT-Modellen und Anwendungen von IRT Modellen in der Kompetenzdiagnostik.

Materialien zum Download (Beispiel R-Daten-Datei)

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Erratum: In der ersten und zweiten Auflage ist die Anzahl der Freiheitsgrade für die asymptotische Chi-Quadrat-Verteilung der Likelihood-Quotienten-Statistik falsch angegeben. Die korrekte Anzahl der Freiheitsgrade lautet für K Gruppen und m Items: K(m-1)-(m-1) = (K-1)(m-1)

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Band 1: Multidimensionale Skalierung

27.02.10 (Allgemein)

Band 1: Multidimensionale SkalierungIngwer Borg, Patrick J.F. Groenen, Patrick Mair:
Multidimensionale Skalierung

Die Multidimensionale Skalierung (MDS) ist eine Familie von Verfahren, die Objekte des Forschungsinteresses durch Punkte eines mehrdimensionalen (meist: 2-dimensionalen) Raums so darstellen, dass die Distanz zwischen je zwei Punkten in diesem Raum einem gegebenen Nähe-, Abstands-, Ähnlichkeits- oder Unähnlichkeitswert dieser Objekte optimal entspricht. Der Zweck der MDS liegt meist in der Visualisierung der wesentlichen Struktur der Daten. Diese soll dem Auge für eine explorative oder Theorie testende Ana- lyse zugänglich gemacht werden. Als Daten lassen sich in der MDS außerordentlich viele Messgrößen verwenden wie etwa Korrelationen der Objekte über ihre Ausprägungen auf verschiedenen Variablen; direkt erhobene globale Ähnlichkeitsratings für Paare von Objekten; oder Co-Occurrence-Koeffizienten, die erfassen, wie oft ein Ereignis zusammen mit einem anderen auftritt.

Das Buch ist eine anwenderorientierte Einführung in die MDS. Es beschreibt die für die Praxis wichtigsten MDS-Modelle (inkl. der konfirmatorischen MDS) konzeptionell, mit wenigen Formeln, und unter Verwendung typischer Beispiele. Es bietet zudem eine Beschreibung von zwei umfassenden Computerprogrammen für die MDS (PROXSCAL in SPSS, SMACOF in R). Ausführlich diskutiert werden zudem typische Anwenderfehler in der MDS.

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Schlüsselwörter: Multivariate Statistik, Datenanalyse, Visualisierungsverfahren, Urteilsbildung, Psychologische Methodik, Sozialwissenschaftliche Methodik

Ingwer Borg ist wissenschaftlicher Leiter der Abteilung Survey Design & Methodology (SDM) der GESIS (Mannheim) und Professor am Fachbereich Psychologie der Uni Gießen. Seine Forschung liegt überwiegend im Bereich von Mitarbeiterbefragungen, Werten und Einstellungen sowie Skalierungsverfahren.

Patrick J.F. Groenen ist Professor für Statistik am Ökonometrischen Institut der Erasmus School of Economics der Erasmus Universität in Rotterdam, Niederlande. Seine Forschung fokussiert auf Explorative Multivariate Datenanalyse, Multidimensionale Skalierung und numerische Algorithmen.

Patrick Mair ist Universitätsassistent am Institut für Statistik und Mathematik an der Wirt- schaftuniversität Wien. Seine Forschungsschwerpunkte sind psychometrische Methoden, kategoriale Datenanalyse, Modelle für latente Variablen sowie computationale Statistik allgemein.

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Reihe: Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden

27.02.10 (Allgemein)

In der Forschungspraxis werden zunehmend statistische Methoden eingesetzt, die im Rahmen der universitären Ausbildung der angewandten Wissenschaften, wie Humanwissenschaften (z.B. Psychologie), Sozialwissenschaften (z.B. Soziologie) oder Wirtschaftswissenschaften, aus Zeitmangel nicht oder nur unzureichend behandelt werden können. Zwar ist in den meisten Fällen Literatur verfügbar, die diese Themen erschöpfend behandelt, aber entweder ist diese für eine bereits gut gerüstete Leserschaft konzipiert und/oder sehr umfangreich oder, bei neueren Methoden seltener, reduziert auf eher oberflächliche Handlungsanleitungen. Für die verantwortungsvolle Verwendung in der angewandten Forschung, bei der im Allgemeinen nur begrenzte zeitliche Kapazitäten zur Verfügung stehen, eignen sich solche Werke nur bedingt. Die vorliegende Reihe versucht, diese Lücke zu schließen: Einerseits auf relativ wenig Raum das jeweilige Thema weitgehend erschöpfend und anwendungsorientiert zu behandeln ohne weitgehende Vorkenntnisse vorauszusetzen, andererseits nicht in die Form weitgehend substanzloser statistischer Rezepturen zu verfallen.

Neben Beiträgen zu klar abgegrenzten statistischen Methoden, sind in dieser Reihe auch Bände geplant, die die statistische Grundlagen sowie fächerübergreifende Sicht- und Einsatzmöglichkeiten anwendungsorientiert behandeln.

Adressaten sind Studierenden sowie Forscher und Forscherinnen, die an einer begründbaren Anwendung der Methoden interessiert sind.

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