Sitzung IV: Gütekriterien und Repräsentativität

1. Patrick RösslerMethoden der Datenerhebung und -auswertungVorlesungBA Kommunikationswissenschaft (G21)

2. Sitzung IV:Gütekriterien und Repräsentativität Gütekriterien der Messung: ReliabilitätVerfahren zur Bestimmung der Reliabilität Gültigkeit der Messung: Validität verschiedene Formen von Validität Verallgemeinerbarkeit der Messung: RepräsentativitätGrundlagen der Stichprobentheorie

3. Gütekriterien der Messung Forderung:empirische Messungen sollten möglichst objektiv, zuverlässig und gültig sein

4. Gütekriterien der Messung: Reliabilität • Zuverlässigkeit der Messung = Reproduzierbarkeitbei wiederholter Messung sollte gleiches Ergebnis resultieren • Masszahl: Reliabilitätskoeffizient (zwischen 0 und 1)Wahrscheinlichkeitsmaß bei unendlich vielen Messungen: Übereinstimmung einer Messung mit der Gesamtheit von Messungen

5. Reliabilitätskoeffizienten • Test-Retest-Methode • Paralleltest-Methode, Split-Half-Methode • Inter-Codiererreliabilität (Inhaltsanalyse)

6. Schema der verschiedenen Reliabilitäts-Verfahren Person 1 Person 2 Person 3 Person 4 Person 5 Person 6 Person 1 Person 2 Person 3 Person 4 Person 5 Person 6 Gruppe 1 Codierer-Reliabilität Gruppe 2 Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5 Item 6 Test-Retest Indikatormenge 1 Parallel-Test, Split-Half-Test Indikatormenge 2 t1 t2

7. Gültigkeit der Messung: Validität • Misst das Instrument das, was es messen soll? Adäquanz der operationalen Definitionen zur Bestimmung des theoretischen Konstrukts • Definition: “Die Validität eines Tests gibt den Grad der Genauigkleit an, mit dem dieser Test dasjenige Persönlichkeitsmerkmal oder diejenige verhaltensweise, das (die) er messen soll oder zu messen vorgibt, tatsächlich misst.“ (Lienert 1969) -> Validität weniger bestimmt und nicht quantifizierbar, da kein absoluter Vergleichswert bekannt

8. Formen der Validität • Inhaltsvalidität • Kriteriumsvalidität • Konstruktvalidität

9. Verhältnis von Objektivität, Reliabilität und Validität Objektivität notwendige, aber nichthinreichende Voraussetzung für Reliabilität notwendige, aber nichthinreichende Voraussetzung für Validität Ziel: Erfüllung von mindestens einem Validitätskriterium(Inhalts-, Kriteriums-, Konstruktvalidität)

10. Repräsentativität: Begriffe • Grundgesamtheit = Population • Teilerhebung von Elementen einer Grundgesamtheit:Stichprobenziehung • Stichprobe = verkleinertes strukturgleiches Abbild der Grundgesamtheit

11. Repräsentativität: Schlussfolgerungen • Repräsentationsschluss: Aussagen über die Grundgesamtheit auf Basis der StichprobeSchätzung von Parametern der Population • statistische Bedingung für Repräsentationsschluss: Zufallsstichprobe (Wahrscheinlichkeitsauswahl)

12. Stichprobentheorie: Grundlage • Wahrscheinlichkeitsbegriff von Laplace Gauß‘sche NormalverteilungStreuung von Zufallsexperimenten um den „wahren Wert“ • „wahrer Wert“ in der Population ist unbekanntjede Stichprobe ergibt einen Schätzwert, der mehr oder weniger um den wahren Wert schwanktz.B. Geschlechtsverteilung in der Bevölkerung, Wahlabsicht • Frage: Woher weiss ich, ob ich meiner Stichprobe vertrauen kann?Berechnung des Vertrauensintervalls = Sicherheit, mit der der „wahre Wert“ in einem bestimmten Schwankungsbereich liegt

13. Stichprobentheorie: Beispiel Geschlechterverteilung Ziehung von 100 Zufallsstichproben: „wahrer Wert“ = 52,4% die Mittelwerte der Realisierungen der Stichprobe schwanken um den „wahren Wert“ - je mehr Stichproben, desto genauer der „Mittelwert der Mittelwerte“

14. SicherheitVertrauens- intervall 95 % +/- 1,96  99 % +/- 2,58  mit  =  p (1-p) N 68,3 % 95,5 % 99,7 % Stichprobentheorie: Normalverteilungskurve µ = Mittelwert (in Stichprobe: p)  = Standardabweichung ab N = 30: Normalverteilung unterstellt

15. 68,3 % 95,5 % 99,7 % Stichprobentheorie: Basisformel µ = Mittelwert (in Stichprobe: p)  = Standardabweichung SicherheitVertrauens- intervall 95 % +/- 1,96  99 % +/- 2,58  mit  =  Gesamtformel: Vertrauensintervall I = p  zw oder: N = p (1-p) (zw / I)² p (1-p) N Vertrauensintervall Sicherheit Fallzahl erwarteter Mittelwert p (1-p) N

16. Beispiel: 95%ige Sicherheit für FDP bei Prognose von 6 % (1000 Befragte)? Stichprobentheorie: Berechnungsbeispiele p (1-p) N Vertrauensintervall Sicherheit Fallzahl erwarteter Mittelwert Vertrauensintervall I = p  zw oder: N = p (1-p) (zw / I)²

17. Stichprobentheorie: Berechnungsbeispiele p (1-p) N Vertrauensintervall Sicherheit Fallzahl erwarteter Mittelwert Vertrauensintervall I = p  zw oder: N = p (1-p) (zw / I)² Beispiel: Prognose von 6 % für FDP - wieviele Personen muss ich befragen, um mit 95%iger Sicherheit zwischen 5% und 7% zu liegen?

18. Stichprobentheorie: Berechnungsbeispiele p (1-p) N Vertrauensintervall Sicherheit Fallzahl erwarteter Mittelwert Vertrauensintervall I = p  zw oder: N = p (1-p) (zw / I)² Beispiel: Prognose für eine Schätzung der absoluten Mehrheit einer Partei bei Ergebnis von 51 % mit 95%iger Sicherheit - wieviele Befragte?

19. Stichprobenfehler und Grundgesamtheit Zusammenhang zwischen Stichprobengrösse N und Grundgesamtheit? Prüfung der Zufallsstichprobe:

20. Hausaufgabe: Als Anzeigenleiter des “Spiegel” interessiert sie, wie viele Leute sich für Ihr Medium entscheiden würden, wenn sie auf einer einsamen Insel nur ein Nachrichtenmagazin beziehen dürften. Sie erwarten, dass etwa 40 % den “Spiegel” präferieren würden, 30 % “Focus”, 20 % den “Stern” und 10 % die “Max”. 1. Legen Sie zwei unterschiedliche, angemessene Niveaus statistischer Sicherheit fest und erklären Sie deren Bedeutung bei der späteren Interpretation der Daten. 2. Wie viele Personen müssen Sie in beiden Fällen befragen, wenn Sie bei dem erwarteten Ergebnis (40%) einen tatsächlichen Marktanteil des “Spiegel” von mindestens 35 % absichern wollen?

21. Nächste Sitzung AUSWAHLVERFAHREN!!! lesen: AD 330-367 !!!