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Empirische Forschungsmethoden

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Beschreibung

Dieses Lehrbuch stellt anschaulich die Grundlagen der empirischen Forschungsmethoden dar. Besonderer Wert wird auf die leichte Lesbarkeit gelegt, so daß sich der Leser auch ohne spezielle Vorkenntnisse mit den wichtigsten Werkzeugen empirischer Forschung vertraut machen kann.

Inhalt
I. Grundlagen.- I.1. Methoden, Methodologie, Empirie.- I.2. Einige wissenschaftstheoretische Überlegungen.- II. Zum Ablauf eines empirischen Forschungsprozesses.- II.1. Empirisches Arbeiten als Entscheidungsprozeß.- II.2. Zur Problempräzisierung.- II.3. Zur Definition von Begriffen.- II.4. Indikatoren.- II.5. Operationalisierung.- III. Messen.- III.1. Vorbemerkungen.- III.2. Grundlagen des Messens.- III.2.1. Relationen.- III.2.2. Abbildungen.- III.3. Messen als strukturverträgliche Abbildung.- III.3.1. Wichtige Skalentypen.- IV. Skalieren.- IV.1. Vorbemerkungen.- IV.2. Reliabilität und Validität von Messungen.- IV.2.1. Reliabilität.- IV.2.2. Validität.- IV.3. Eindimensionale Skalierung.- IV.3.1. Rating-Skalen.- IV.3.1.1. Zur optimalen Anzahl von Kategorien.- IV.3.1.2. Gerade versus ungerade Anzahl von Kategorien-Ausweichkategorie.- IV.3.1.3. Balancierte versus unbalancierte Rating-Skalen.- IV.3.1.4. Verankerung.- IV.3.1.5. Optische Gestaltung.- IV.3.1.6. Zum Skalenniveau von Rating-Skalen.- IV.3.1.7. Zur Reliabilität und Validität von Rating-Skalen.- IV.3.2. Einfache eindimensionale Skalierungsverfahren.- IV.3.2.1. Paarvergleiche.- IV.3.2.2. Q-Sort-Verfahren.- IV.3.2.3. Methode der konstanten Summen.- IV.3.3. Komplexere eindimensionale Skalierungsverfahren.- IV.3.3.1. Likert-Skalierung.- IV.3.3.2. Thurstone-Skalierung (Law of Comparative Judgment).- IV.3.3.3. Guttman-Skalierung.- IV.3.3.4. Abschließende Bemerkungen.- IV.4. Mehrdimensionale Skalierung.- IV.4.1. Semantisches Differential.- IV. 4.2. Multidimensionale Skalierung.- V. Auswahlverfahren.- V.1. Vorbemerkungen.- V.2. Grundlegende Begriffe.- V.3. Nicht zufallsgesteuerte Auswahlverfahren.- V.3.1. Willkürliche Auswahl.- V.3.2. Auswahl typischer Fälle.- V.3.3. Auswahl nach dem Konzentrationsprinzip.- V.3.4. Quoten-Auswahl.- V.4. Zufallsgesteuerte Auswahlverfahren.- V.4.1. Einfache Zufallsstichproben.- V.4.2. Auswahlverfahren.- V.4.3. Geschichtete Stichproben.- V.4.3.1. Das Allokationsproblem bei geschichteten Stichproben..- V.4.3.2. Zur Schichtenbildung.- V.4.4. Klumpen- und mehrstufige Stichproben.- V.4.5. Gebundene Hochrechnung.- V.4.6. Zur Frage des Stichprobenumfangs.- V.4.7. Zur Frage der Repräsentativst von Stichproben.- VI. Datenerhebung.- VI.1. Inhaltsanalyse.- VI.2. Beobachtung.- VI.3. Befragung.- VI.3.1. Zur Gestaltung von Fragen.- VI.3.2. Zur Fragebogengestaltung.- VI.3.3. Das standardisierte Interview.- VI.3.3.1. Alternative Interviewformen.- VI.3.3.2. Randomized Response-Technik.- VI.3.4. Schriftliche Befragung.- VI.3.5. Telefonische Befragung.- VI.3.6. Zum Problem der Ausfälle bei Befragungen.- VII. Spezielle Untersuchungsdesigns.- VII.1. Experiment.- VII.1.1. Grundlagen.- VII.1.2. Abhängige, unabhängige und Störvariablen.- VII.1.3. Kontrolle von Störvariablen.- VII.1.4. Experimentelle Designs.- VII.1.4.1. Vor- und quasi-experimentelle Designs.- VII.1.4.2. Experimentelle Designs im engeren Sinn.- VII.1.4.3. Statistische Designs.- VII.1.4.4. Labor- versus Feldexperiment.- VII.2. Panel-Designs.- VII.3. Einzelfall-Analyse.- VII.4. Sekundär-Analysen.- VIII Grundzüge der multivariaten Datenanalyse.- VIII.1. Vorbemerkungen.- VIII.2. Regressionsanalyse.- VIII.2.1. Grundlagen.- VIII.2.2. Das klassische lineare Regressionsmodell.- VIII.2.3. Parameterschätzung im klassischen linearen Regressionsmodell.- VIII.2.4. Gütemaße und Signifikanztests.- VIII.2.5. Zur Variablen-Selektion.- VIII.2.6. Beispiel.- VIII.2.7. Abschliessende Bemerkungen.- VIII.3. Varianzanalyse.- VIII.3.1. Grundlagen.- VIII.3.2. Einfaktorielle Varianzanalyse.- VIII.3.2.1. Beispiel.- VIII.3.2.2. Multiple Vergleiche und lineare Kontraste.- VIII.3.2.3. Effektkodierung.- VIII.3.3. Zweifaktorielle Varianzanalyse.- VIII.3.4. Beispiel.- VIII.3.5. Orthogonale und nicht-orthogonale Designs.- VIII.3.6. Kovarianzanalyse.- VIII.3.6.1. Beispiel.- VIII.3.6.2. Abschliessende Bemerkungen.- VIII.4. Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse.- VIII.4.1. Hauptkomponentenanalyse.- VIII.4.1.1. Beispiel.- VIII.4.2. Faktorenanalyse.- VIII.4.2.1. Das orthogonale Faktorenmodell.- VIII.4.2.2. Nicht-Eindeutigkeit der Faktorladungsmatrix L.- VIII.4.2.3. Parameter-Schätzung im Faktoren-Modell.- VIII.4.2.3.1. Die Hauptkomponenten-Methode.- VIII.4.2.3.2. Die Hauptfaktoren-Methode.- VIII.4.2.4. Faktor-Rotation.- VIII.4.2.5. Beispiel.- VIII.4.2.6. Faktor-Scores.- VIII.4.2.7. Abschließende Bemerkungen.- VIII.5. Diskriminanzanalyse.- VIII.5.1. Der Zwei-Gruppen-Fall.- VIII.5.1.2. Einführung.- VIII.5.1.3. Separation mit Hilfe der linearen Diskriminanzfunktion nach Fisher.- VIII.5.1.4. Klassifikation eines neuen Objekts mit Hilfe der Fisher-Diskriminanzfunktion.- VIII.5.1.5. Stichproben-Diskriminanzfunktion.- VIII.5.2. Der Mehr-Gruppen-Fall.- VIII.5.3. Das allgemeine Klassifikationsproblem bei der Diskriminanzanalyse.- VIII.5.3. 1. Klassifikation im Zwei-Gruppen-Fall.- VIII.5.3.2. Klassifikation im Mehr-Gruppen-Fall.- VIII.5.4. Evaluation von Klassifikationen.- VIII.5.5. Beispiele.- VIII.5.6. Abschließende Bemerkungen.- VIII.6. Clusteranalyse.- VIII.6.1. Ähnlichkeits-und Distanzmaße.- VIII.6.1.1. Spezielle Ähnlichkeits- und Distanzmaße.- VIII.6.1.1.1. Ähnlichkeitsmaße für nominal-skalierte Variablen.- VIII.6.1.1.2. Ähnlichkeitsmaße für ordinal-skalierte Merkmale.- VIII.6.1.1.3. Ähnlichkeitsmaße für metrisch-skalierte Merkmale.- VIII.6.1.1.4. Ähnlichkeitsmaße für Merkmale unterschiedlichen Skalenniveaus.- VIII.6.2. Clusterverfahren.- VIII.6.2.1. Agglomerative Verfahren.- VIII.6.2.2. Spezielle agglomerative Verfahren.- VIII.6.2.3. Beispiele.- VIII.6.2.4. Partitionierende Verfahren.- VIII.6.3. Abschließende Bemerkungen.- VIII.7. Log-lineare und Logit-Modelle.- VIII.7.1. Log-lineare Modelle.- VIII.7.1.1. Zweidimensionale log-lineare Modelle.- VIII.7.1.2. Formen der Datenerhebung.- VIII.7.1.3. Log-lineares Unabhängigkeitsmodell.- VIII.7.1.4. Saturiertes log-lineares Modell.- VIII.7.1.5. Interaktionsparameter ?AB und Odds ratio.- VIII.7.2. Dreidimensionale log-lineare Modelle.- VIII.7.3. Allgemeine log-lineare Modelle.- VIII.7.4. Parameterschätzung im log-linearen Modell.- VIII.7.5. Anpassungs- und Parametertests in log-linearen Modellen.- VIII.7.6. Modellwahl.- VIII. 7.7. Beispiel.- VIII.8. Logit-Modelle.- VIII.8.1. Beispiel.- VIII.8.2. Abschließende Bemerkungen.- IX. Anhang.- IX.1. Eigenwerte und Eigenvektoren.- IX.2. Multivariate Normalverteilung.- X. Literaturverzeichnis.

Produktinformationen

Titel: Empirische Forschungsmethoden
Autor:
EAN: 9783642976889
Format: E-Book (pdf)
Hersteller: Springer Berlin
Genre: Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik
Veröffentlichung: 08.03.2013
Digitaler Kopierschutz: Wasserzeichen
Anzahl Seiten: 409
Auflage: 1996

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