04 Sozialwissenschaftliche Daten

Einführung in die quantitativen Forschungsmethoden

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Arten sozialwissenschaftlicher Daten

Arten sozialwissenschaftlicher Daten

  • amtliche Daten
    • z.B. Bevölkerungsstatistik, Wirtschaftsdaten, …
  • Umfragedaten
    • Befragungen zu verschiedenen Themen durch Umfrageinstitute
  • Rohdaten
    • z.B. Pressemitteilungen, social media posts, Wahlplakate, …
  • Tracking Daten
    • z.B. Konsumdaten, digital trace data, social media Daten

Besonderheiten von Umfragedaten

Umfragedaten: Grundlagen

  • Pew Video
  • Befragung einer repräsentativen Stichprobe - d.h. einer Teilgruppe, die in ihren Charakteristiken der Bevölkerung entspricht
    • Bevölkerung / Population ↔︎ Stichprobe
    • häufig durch Zufallsstichprobe (randomisiert) oder mithilfe von Quoten
    • Gewichtung von Antworten
  • Erhebung durch Befragung
    • z.B. Umfragen per Telefon, Fußgängerzone, Hausbesuch, self-completion Fragebogen, …
    • der Umfragemodus hat einen Einfluss auf die Repräsentativität

Umfragedaten

Welche möglichen Besonderheiten von Umfragedaten als Befragungsdaten fallen Ihnen ein?

Im Vergleich z.B. zu amtlichen Statisiken, (physikalischen) Messungen, …

Subjektivität und mentale Abkürzungen

  • Menschen haben häufig Schwierigkeiten Fragen zu Fakten oder Sachverhalte richtig zu beantworten
    • Vergessen (z.B. mit zeitlichem Abstand)
    • z.B. Platz in der Einkommensverteilung
    • z.B. unterschiedliche Bewertungen eines Zustands
    • z.B. Präferenz für ‘runde’ Antworten

Subjektivität und mentale Abkürzungen

Beispiel: Schätzungen von Bevölkerungsanteilen

Subjektivität und mentale Abkürzungen

  • Menschen interpretieren Fragen unterschiedlich oder widmen ihnen nicht genügend Aufmerksamkeit
    • zweideutige Begriffe in Fragen
    • ‘cues’ in Fragestellungen führen teilweise zu ‘mentalen Abkürzungen’
    • siehe Schnell (2019), Kapitel 2 zu den psychologischen Grundlagen des Interviews
      • wir sprechen darüber auch noch einmal in der letzten Sitzung

Soziale Situation der Befragung

  • mögliche Messfehler durch soziale Erwünschtheit
    • z.B. Wahlbeteiligung und Wahlverhalten

Soziale Situation der Befragung

  • Situation der Befragung (& Umfragemodus) machen einen Unterschied für soziale Erwünschtheit! (z.B. Valentim 2021)
    • Fragestellung
    • Verhalten des Interviewers
    • self-completion vs. Interview
    • Fragetechniken

Zeitgebundenheit

  • Abbild des Zeitpunkts der Erhebung
  • und nicht rückwirkend erhebbar

z.B.: Steiner et al. (n.d.) zeigen, dass Studierende nach der russischen Invasion in der Ukraine

  • pro-europäischer
  • interessierter an europäischer Politik und
  • überzeugter von den Vorteilen der EU für ihr Land

sind.

Unvollständigkeit

  • Umfragen enthalten oft (viele) fehlende Observationen
    • z.B. weil Fragen unverständlich sind
    • z.B. weil Themen unangenehm sind
  • welche Werte fehlen ist häufig kein Zufall
    • z.B. soziale Erwünschtheit für bestimmte Antwortkategorien (Wahlentscheidung, sexuelle Orientierung, …)

Unvollständigkeit

z.B.: Wer gibt die Parteipräferenz nicht an?

→ Wir werden dem Problem des Umgangs mit fehlenden Daten immer wieder begegnen

Schwächen von Umfragedaten

Umfragedaten - als Selbstauskunft in einer bestimmten sozialen Situation - haben Schwächen, die wir kennen sollten

  • Subjektivität
  • Aufmerksamkeit / mentale Abkürzungen
  • Soziale Erwünschtheit
  • Zeitgebundenheit
  • Unvollständigkeit

Aber: Gestaltungsmöglichkeiten

Umfragen bieten thematisch viele Möglichkeiten:

  • für Nutzer:innen: umfassendes Spektrum an potenziellen Themen im Vergleich zu z.B. Zensus-Daten
    • …wenn jemand die Daten bereits erhoben hat
    • …solange es ein valides Instrument gibt
  • für Umfrageforscher:innen: Forschung zur Umfragegestaltung
    • z.B. Frageformulierung mit Pre-Tests, Eyetracking, …
    • z.B. Umfragemodi

Arten von Fragen

Offene und geschlossene Fragen

  • Offene Fragen: Fragen ohne vorgegebene Antwortkategorien → Aufzeichnung der Antwort

Vorteile

  • mehr Information
  • Interpretation der befragten Person

Nachteile

  • schwierige Analyse mit standardisierten Methoden
  • Antworten geben nicht immer die gewünschte Information
  • Gegenstück: geschlossene & halboffene Fragen
    • Vorgabe aller oder einiger Antwortkategorien

Variablen

  • Fragen können sich aber auch in der Art der Information unterscheiden
    • z.B. Wie alt sind Sie? ↔︎ Zu welcher Generation gehören Sie?
  • Die Art der Frage bestimmt die Skala der Variablen, die wir anschließend messen
    • die Skala bestimmt welche Berechnungen wir anstellen können

Variablen

  • Nominalskala: keine Reihenfolge
  • Ordinalskala: Reihenfolge, ohne klare Abstände
  • (binär): 2 Zustände, exklusiv
  • metrische Skala: Reihenfolge & klare Abstände
    • auch Intervall und Ratioskalen (mit echtem Nullpunkt) genannt

→ siehe auch Tausendpfund (2018), 119-124

Variablen

  • diskret: nur ganze Zahlen (z.B. Anzahl)
  • kontinuierlich: auch Dezimalzahlen

Variablen

Auf welchem Niveau werden die folgenden Variablen gemessen?

  • Herkunftsland
  • Größe des Zimmers in \(m^2\)
  • Zahl der Personen, die man wöchentlich sieht
  • Bildungsgrad
  • Nettoeinkommen
  • Art des Jobs
  • subjektiver sozialer Status

Gütekriterien

Was macht eine Umfrage eigentlich gut?

Zwei wissenschaftliche Standards: Reliabilität & Validität (Gehring and Weins (2010), Kap. 3)

Reliabilität

  • Reliabilität als Zuverlässigkeit einer Messung
    • Gibt es Messfehler?
    • Ist das Messinstrument konsistent (über Befragte und Zeit)?

z.B. standardisierte Fragestellung, hochqualitative Übersetzung, …

Validität

  • Validität als Gültigkeit einer Messung
    • ist das gemessene das, was wir messen wollten?
  • z.B. Parteiidentifikation vs. Wahl einer Partei
    • langfristige Zugehörigkeit vs. einmalige Wahlentscheidung

→ Die Frage nach der Wahl einer Partei kann das Konzept Parteiidentifikation nicht valide messen

Die European Social Survey

Fakten

  • alle zwei Jahre durchgeführte repräsentative Umfrage
    • seit 2002
  • repräsentativ und mit genug Befragten, um auch Aussagen über einzelne Länder zu treffen
  • breites Themenspektrum (sozial & politisch)

Länder

Figure 1: Länder nach ESS-Runde

Themen: Aufgabe

Machen Sie sich mit dem Fragebogen der aktuellen European Social Survey vertraut: Welche Themen gibt es darin? Was könnte Sie interessieren? (deutsche Version)

Sie können auch nach Themen suchen, die nur in einem speziellen Jahr gefragt wurden (Rotationsmodule, wie z.B. unser Klimathema).

→ bis zur sechsten Sitzung entwerfen wir daraus eine Forschungsfrage.

Aufgabe: Dateien öffnen und die Survey ansehen

Wir arbeiten im Kurs v.a. mit der achten Runde (2016/2017), in der es u.a. um Einstellungen zum Klima geht.

  • speichern Sie das File der Survey (s. Moodle) im Kurs-Ordner
  • öffnen mit dem read_dta() Befehls aus dem haven Paket
    • das wichtigste ist der richtige Dateipfad: finden Sie mit getwd() ihren aktuellen Ordner und geben Sie den Pfad im Verhältnis dazu an (mehr Infos zu Dateipfaden)

Aufgabe: Dateien öffnen und die Survey ansehen

Die Daten sind eigentlich für Stata (ein anderes Statistikprogramm) geschrieben → wir verwenden das Paket haven, um die Daten zu importieren

getwd()
library(tidyverse)
library(haven)
ess8 <- read_dta("../data/ESS8e02_2.dta")

Aufgabe: Dateien öffnen und die Survey ansehen

Probieren Sie einige Befehle aus der R-Einführungssitzung:

→ Siehe Aufgabenblatt

Nächste Woche: Daten zusammenfassen: Mittelwerte und Streuungen

Thema: Wie können wir Daten zusammenfassen und Zusammenhänge zwischen Variablen erkennen?

  • Llaudet and Imai (2023), S. 51-89
  • optional: Gehring and Weins (2010), S. 120-139 zum nachlesen über Konzepte auf deutsch
  • optional mehr Zusammenhangsmaße: Gehring and Weins (2010), 141-174

References

Gehring, Uwe W., and Cornelia Weins. 2010. Grundkurs Statistik für Politologen und Soziologen. Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-91879-2.
Llaudet, Elena, and Kosuke Imai. 2023. Data Analysis for Social Science: A Friendly and Practical Introduction. Princeton: Princeton University Press.
Schnell, Rainer. 2019. Survey-Interviews: Methoden standardisierter Befragungen. Studienskripten zur Soziologie. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-531-19901-6.
Steiner, Nils D., Ruxanda Berlinschi, Etienne Farvaque, Jan Fidrmuc, Philipp Harms, Alexander Mihailov, Michael Neugart, and Piotr Stanek. n.d. “Rallying Around the EU Flag: Russia’s Invasion of Ukraine and Attitudes Toward European Integration.” JCMS: Journal of Common Market Studies n/a (n/a). Accessed December 21, 2022. https://doi.org/10.1111/jcms.13449.
Tausendpfund, Markus. 2018. Quantitative Methoden in der Politikwissenschaft. Wiesbaden: Springer Fachmedien. https://doi.org/10.1007/978-3-658-20698-7.
Valentim, Vicente. 2021. “Parliamentary Representation and the Normalization of Radical Right Support.” Comparative Political Studies, March, 0010414021997159. https://doi.org/10.1177/0010414021997159.

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