Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden

Jost Reinecke

Wachstumsmodelle

Dieses Buch gibt eine verständliche Einführung in die Technik der Modellierung von Wachstumskurven und ist insbesondere für inhaltlich orientierte Nutzer:innen von Paneldatensätzen geeignet. Neben der Darstellung der unterschiedlichen Modellansätze können die Leser:innen die einzelnen Beispiele auch praktisch nachvollziehen.
Das Datenmaterial, R-Skripte und die Input-Files für das Programm Mplus stehen hierfür zum
Download zur Verfügung.

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

Jost Reinecke ist Seniorprofessor für quantitative Methoden der empirischen Sozialforschung an der Fakultät für Soziologie der Universität Bielefeld. Seine methodischen Forschungsschwerpunkte sind Strukturgleichungsmodelle, statistische Methoden zur Behandlung fehlender Werte in komplexen Datensätzen und Längsschnittverfahren zur Analyse kriminologischer Verlaufsdaten.

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Martin Eisend

Metaanalyse

Angesichts der stark zunehmenden Zahl von wissenschaftlichen Untersuchungen ist es heutzutage für Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen kaum noch möglich, einen Überblick über alle Forschungsergebnisse selbst in einem klar abgegrenzten Forschungsgebiet zu behalten. Auch zu relativ spezifischen Fragestellungen liegen oftmals mehrere Untersuchungen vor, die durchaus mit unterschiedlichen und manchmal sogar widersprüchlichen Befunden aufwarten. Hier kommt die Metaanalyse zum Einsatz. Die Metaanalyse ist ein Verfahren, mit dem die statistischen Ergebnisse verschiedener Untersuchungen integriert werden, so dass man ein zusammenfassendes Gesamtergebnis erhält; außerdem können im Rahmen der Metaanalyse die Gründe für die Unterschiede der einzelnen Ergebnisse, die in den verschiedenen Untersuchungen ermittelt wurden, analysiert werden. Dieses Buch gibt eine kompakte Einführung in die Metaanalyse. Die Darstellung orientiert sich an den spezifischen Anforderungen an diese Methode in den Sozialwissenschaften. Das Buch richtet sich an Interessierte, die das Verfahren der Metaanalyse verstehen wollen, um Metaanalysen in der jeweiligen Fachliteratur besser nachvollziehen und interpretieren zu können, als auch an Interessierte, die selbst eine Metaanalyse durchführen wollen.

Schlüsselwörter: Empirische Generalisierung, Metaanalyse, Effektstärke

Martin Eisend ist Professor für Marketing an der Europa-Universität Viadrina. Seine Forschungsschwerpunkte sind das Verhalten von Konsumenten und Konsumentinnen, Marketingkommunikation und empirische Generalisierungen, insbesondere Metaanalysen.

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Hans-Gerd Ridder

Case Study Research
Approaches, Methods, Contribution to Theory

This book outlines the richness of case study approaches in their contribution to theory. It offers master and doctoral students a systematic overview of how to conduct case study research considering the variety of its approaches. A continuum of theory is outlined in order to clarify the contribution of research designs to theory. Research topics, research questions, and the role of the theoretical and empirical state of the art are discussed. The conceptual framework is displayed as an orientation, guiding the study theoretically as well as methodologically.

The core of the book is the investigation into the main approaches of case study research. Exploratory, explanatory, constructivist, and extended case study approaches are outlined and compared. Commonalities and differences in data collection and data analysis within case study research are deepened.

Key words: Qualitative research, case study research, theory continuum, exploratory case study, explanatory case study, constructivist case study, extended case study

Hans-Gerd Ridder holds the Chair in Human Resource Management at the Leibniz Universität
Hannover. His research focuses on Strategic Human Resource Management in Profit and Non
Profit Organizations.

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Lasse Cronqvist

Qualitative Comparative Analysis (QCA)
Eine Einführung mit TOSMANA und dem QCA Add-In

Die mit Qualitative Comparative Analysis (QCA) verbundenen konfigurationellen Methoden haben sich in der letzten Jahrzehnten als eine eigenständige Methodenrichtung entwickelt, welche innerhalb der Sozialwissenschaften aber auch darüber hinaus vermehrt Aufmerksamkeit findet. Dabei hat rund um den ursprünglich als Qualitative Comparative Analysis bezeichneten Ansatz eine breite, sich in verschiedene Richtungen entwickelnde Methodenentwicklung stattgefunden.

Das Lehrbuch führt zuerst in die wissenschaftstheoretischen Grundlagen der konfigurationellen Methoden ein. Nach einer knappen Darstellung der mengentheoretischen Basis der Berechnungen, wird dann zuerst die ursprüngliche, auf dichotome Mengen aufbauende crisp-set QCA (csQCA) ausführlich dargestellt. Der Schwerpunkt liegt hier auf der Darstellung der grundlegenden Prinzipien auch anhand von didaktischen Beispielen. Im weiteren Verlauf werden dann Weiterentwicklungen wie multi-value QCA (mvQCA) sowie das mit fuzzy-sets arbeitende fsQCA vorgestellt.

Die Ausführungen richten sich dabei vor allem an Studierende und Wissenschaftler, welche sich in die Methodik einarbeiten wollen und stellt daher eine grundlegende Einführung in die Grundideen der Analyse mit QCA dar, welche von Übungsaufgaben flankiert werden. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auch auf der Anwendung der Methodik mit einschlägiger Software wie TOSMANA (Tool for Small-N Analysis) und dem QCA Add-In, welches einfache Berechnungen mit den unterschiedlichen Varianten von QCA direkt in Excel ermöglicht.

Schlüsselwörter: Qualitative Comparative Analysis, QCA, fsQCA, csQCA, mvQCA, konfigurationelle Methoden

Dr. Lasse Cronqvist ist Akademischer Oberrat (LfbA) am Fach Politikwissenschaft der Universität Trier. Er beschäftigt sich intensiv mit Fragen der Methodologie in den Sozialwissenschaften und ist auch der Programmierer mehrere Programme für konfigurationelle Methoden (TOSMANA, QCA Add-In). Weitere Arbeitsfelder sind die politischen Systeme Skandinaviens und der BeNeLux-Staaten sowie die Parteienforschung mit Schwerpunkt auf liberale und grüne Parteien.

Aktuelle Reviews (International Journal of Social Research Methodology)

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Pascal Jordan

Faktorenanalyse

Faktorenanalysen sind ein elementarer Bestandteil der sozialwissenschaftlichen Forschung. Als dimensionsreduzierendes Verfahren dienen sie häufig dazu, wenige, theoretisch gut interpretierbare Konstrukte auszumachen, die den Zusammenhang zwischen einer Vielzahl beobachtbarer Variablen statistisch erklären. Sie spielen somit zugleich bei der Operationalisierung nicht direkt messbarer Größen (wie z.B. Intelligenz) eine zentrale Rolle. Dieses Buch bietet eine Einführung in die Theorie der Faktorenanalyse mit Anwendungsbeispielen. Neben den klassischen Themen der Faktorwertschätzung und der Anpassung konfirmatorischer Modelle werden auch Fragen der Populationsinvarianz und Testfairness behandelt. Ferner wird auf die spezielle Rolle eindimensionaler Modelle eingegangen.

Der Fokus liegt dabei auf einem exakten Verständnis der zentralen Begriffe und Modellterme, da wohl kaum ein weiteres statistisches Verfahren derart verbreitete Missverständnisse und Fehlinterpretationen generieren kann. Insbesondere vor dem aktuellen Hintergrund einer Replikationskrise ist ein wirkliches Verständnis statistischer Verfahren gegenüber ihrer bloßen Anwendung unerlässlich. Die ausführliche Darlegung der theoretischen Begriffe in diesem Buch soll daher der notwendigen kritischen Auseinandersetzung des Forschers mit dem Verfahren dienen und insbesondere einer kochrezeptartigen Anwendung vorbeugen

Schlüsselwörter: Faktorenanalyse; Latente Variablen; Psychometrie; Messfehler

Pascal Jordan ist promovierter Statistiker. Seine Forschungsinteressen liegen in den Gebieten Psychometrie, Cognitive Modeling und stochastische Prozesse.

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Katja Rost

Die Vignettenanalyse in den Sozialwissenschaften
Eine anwendungsorientierte Einführung

Verdienen Manager zu viel? Wann ist eine Leihmutterschaft zu befürworten? Unter welchen Bedingungen werden Frauen Opfer doppelter Standards in der Berufswelt? Wie teuer darf ein Krebsmedikament sein? Unter welchen Umständen sollten Migranten eingebürgert werden? Welcher soziale Kontext begünstigt Shitstorms in sozialen Medien? Was ist ein Betrug in der Wissenschaft und wie unterscheidet sich diese Wahrnehmung in den unterschiedlichen Wissenschaftsdisziplinen?

Fragestellungen dieser Art lassen sich mit der Vignettenanalyse beantworten. Die Methode erhebt die Einstellungen von Personen zu spezifischen Sachverhalten, indem Situations- oder Personenbeschreibungen systematisch variiert werden. Die Vignettenanalyse verbindet folglich die positiven Aspekte von Befragungen und Experimenten miteinander. Der vorliegende Leitfaden legt die Grundzüge der Vignettenanalyse einfach und verständlich dar. Pragmatisches Ziel ist die Befähigung zur selbstständigen Anwendung der Methode. Erklärungen erfolgen stets anhand fiktiver und realer Beispiele. Die verwendete Software wird im Detail ausgeführt.

Schlüsselwörter: Vignettenanalyse, faktorieller Survey, Vignettenexperiment, Befragungsexperiment, sozialwissenschaftliche Methodik

Katja Rost ist Ordinaria für Soziologie und Privatdozentin für Wirtschaftswissenschaften an der Universität Zürich. Ihre Schwerpunkte liegen im Bereich der Wirtschafts- und Organisationssoziologie, der digitalen Soziologie, sozialer Netzwerke und Diversität. Katja Rost veröffentlicht regelmässig in führenden Zeitschriften ihres Faches, hat diverse Wissenschaftspreise gewonnen und wirkt in verschiedenen Herausgeberboards mit. Sie ist Mitglied des Universitätsrats der Universität Luzern und stellvertretende Vorsitzende des «Center for Higher
Education and Science Studies». An ihrem Lehrstuhl ist zudem der Stellenmarkt-Monitor Schweiz angesiedelt. Katja Rost schreibt monatlich Gastkolumnen für die NZZ am Sonntag.

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Harald Fiedler, Tim Kaltenborn, Ralf Lanwehr, Torsten Melles

Conjoint-Analyse

Die Conjoint-Analyse (CA) ist ein Verfahren zur Messung von Präferenzen, Kaufabsichten und Einstellungen von Verbrauchern zu Produkten, Dienstleistungen oder anderen multiattributiven Konzepten. Sie wird heute überwiegend für Fragestellungen der Markt- und Konsumentenforschung genutzt. Neben der eigentlichen Präferenzanalyse finden darüber hinaus viele der CA nachgelagerte Anwendungen wie Nutzenbasierte Segmentierung, Preisforschung, Markenwert- oder Positionierungsanalysen großes Interesse bei Marktforschern.

Mit der Conjoint Analyse werden Fragestellungen nach wichtigen Merkmalen sowie dem Potential von Neu- und Weiterentwicklungen von (Produkt-)Konzepten und der Preisbereitschaft beim Kunden beantwortet. Der Vorteil der CA als dekompositionelles Verfahren gegenüber anderen, direkte Methoden der Relevanzmessung ist, dass Gesamtbeurteilungen von ausgewählten Objekten erfragt werden, die anschließend in Einzelurteile bezüglich der Merkmale und Ausprägungen dieser Objekte zerlegt, dekomponiert, werden.

Das Buch ist eine anwenderorientierte Einführung in die CA. Es beschreibt die wichtigsten Verfahrensvarianten konzeptionell, führt mit Praxisbeispielen in die typischen Anwendungen ein, und entwickelt ein Verständnis für die häufigsten Fallstricke. Die Praxisdurchführung der CA wird zusätzlich an drei Computerprogrammen (SSI Web von Sawtooth Software, CAM von NORDLIGHT research, Conjoint in R) erläutert.

Schlüsselwörter: Multivariate Statistik, Datenanalyse, Präferenzmodelle, Sozialwissenschaftliche Methodik, Marktsegmentierung, Schätzverfahren, Urteilsbildung

Harald Fiedler ist Data Scientist und Datenproduktdesigner bei Cavorit. Seine Interessensschwerpunkte sind adaptive Verfahren auf Grundlage der Item Response Theorie, MCMC-Verfahren und die Behandlung fehlender Werte (missing data) mit Hilfe Multipler Imputation.

Tim Kaltenborn ist Leitender Studienberater an der IUBH Internationale Hochschule Bad Honnef – Bonn. Zuvor arbeitete er im Bereich Hochschul- und Studierendenforschung bei UNIVERSUM Communications und als Dozent für Marktforschung an verschiedenen Hochschulen. Seine Forschung liegt überwiegend im Bereich Kunden- und Trendbefragungen, Präferenzstrukturen und Conjoint-Analysen.

Torsten Melles ist geschäftsführender Gesellschafter von NORDLIGHT research. Er ist Diplom-Psychologe und hat sich im Rahmen seines Studiums und der Dissertation mit methodischen Fragestellungen der Conjoint-Analyse beschäftigt, und verfügt über
langjährige Erfahrung in der Durchführung von Marktforschungsstudien, insbesondere im Bereich „Produkttests und Werbewirkung“.

Ralf Lanwehr ist Professor für internationales Management an der FH Südwestfalen. Er konzentriert er sich auf die Themen Führung, Kultur, Strategie und Change sowie Methodenlehre.

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Hans-Gerd Ridder

Case Study Research
Approaches, Methods, Contribution to Theory

This book outlines the richness of case study approaches in their contribution to theory. It offers master and doctoral students a systematic overview of how to conduct case study research considering the variety of its approaches.

A continuum of theory is outlined in order to clarify the contribution of research designs to theory. Research topics, research questions, and the role of the theoretical and empirical state of the art are discussed. The conceptual framework is displayed as an orientation, guiding the study theoretically as well as methodologically.

The core of the book is the investigation into the main approaches of case study re-search. Exploratory, explanatory, constructivist, and extended case study approaches are outlined and compared. Commonalities and differences in data collection and data analysis within case study research are deepened.

Hans-Gerd Ridder holds the Chair in Human Resource Management at the Leibniz Universität Hannover. His research focuses on strategic HRM in Profit and Non Profit Organizations.

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Pascal Jordan

Wahrscheinlichkeits- und Matrizenrechnung für Sozialwissenschaftler

Die Themengebiete Wahrscheinlichkeitsrechnung und Lineare Algebra bilden die mathematische Grundlage zahlreicher quantitativer Analyse- und Forschungsansätze in den Sozialwissenschaften. Sie sind dabei nicht nur zum Verständnis klassischer Auswertungsansätze relevant, sondern insbesondere
auch um neu adaptierte statistische Verfahren nachvollziehen und integrieren zu können. Dieses Buch bietet eine theorieorientierte Einführung in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der Linearen Algebra. Im ersten Teil werden nach einer Einführung der drei Kernbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie (Ereignis, Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariable) zentrale Sätze der Wahrscheinlichkeitstheorie behandelt und das Unabhängigkeitskonzept definiert. Es werden hierauf basierend generelle Prinzipien zur Lösung
wahrscheinlichkeitstheoretischer Probleme dargestellt, kontraintuitive Resultate erläutert sowie häufig auftretende Fallstricke hervorgehoben. Ein separates Kapitel behandelt als Anwendungsbeispiel die statistische Theorie derAuswertung von Experimenten zur Gewinnung kausaler Aussagen.

Der zweite Teil befasst sich mit der Vektor- und Matrizenrechnung. Neben elementaren Begriffen der Vektorrechnung werden hierbei insbesondere auch die Lösung linearer Gleichungssysteme sowie das fortgeschrittene Konzept eines Eigenvektors bzw. eines Eigenwerts behandelt. Anwendungen der
Matrixrechnung werden sowohl im Rahmen des linearen Regressionsmodells als auch für den Bereich der Indexkonstruktion dargestellt.

Schlüsselwörter: Wahrscheinlichkeitstheorie, Lineare Algebra, Matrix- Vektorrechnung, Statistik, Stochastik

Pascal Jordan ist promovierter Statistiker. Seine Forschungsinteressen liegen in den Gebieten Latente-Variablen- Modelle, stochastische Prozesse und nichtlineare Optimierung unter Nebenbedingungen.

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Markus Burkhardt, Peter Sedlmeier

Explorative und deskriptive Datenanalyse mit R

Die explorative Datenanalyse (EDA) umfasst eine Reihe meist grafischer oder semigrafischer Verfahren, die es ermöglichen, Daten und Ergebnisse besser zu verstehen. Das Ziel der EDA ist es Muster, Auffälligkeiten oder Zusammenhänge in Daten zu entdecken. Im Hauptteil des Buches werden die Grundtechniken zur Exploration von Verteilungen, Zusammenhängen und multivariaten Beziehungen vorgestellt. Die Grenzen zwischen der explorativen und der deskriptiven Datenanalyse sind fließend und für eine vernünftige Datenanalyse (und auch zur Kommunikation von Ergebnissen) sind beide unabdingbar. Deswegen behandelt das Buch beide Arten von Verfahren. Zudem enthält es ein Kapitel über Effektgrößen und eines zu Grafiken in der Inferenzstatistik. Alle Verfahren werden mit Hilfe von Beispielen illustriert und können unter Verwendung der frei erhältlichen Programmiersprache R von jedermann leicht nachvollzogen werden. Ergänzend werden alle R-Skripte auch online angeboten (http://www.r-stutorials.de/eda). Da keinerlei Programmierkenntnisse vorausgesetzt werden, eignet sich dieses Buch auch zum Einstieg in R.

Inhaltsverzeichnis

Reinlesen

Schlüsselwörter: Explorative Datenanalyse, deskriptive Datenanalyse, semigrafische und grafische Verfahren, Effektgrößen, R

Markus Burkhardt ist wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Forschungsmethoden und Evaluation am Institut für Psychologie der TU-Chemnitz.

Peter Sedlmeier ist Professor für Forschungsmethoden und Evaluation am Institut für Psychologie der TU Chemnitz.

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