Zusammenfassung
Numerische Methoden in der Geographie
Modul 8
Bachelor of Education Geographie
Rheinland-Pfälzische Technische Universität
Einführung in die deskriptive & induktive Statistik
&
Lehramtsbezogene GIS-Grundlagen
Erstellt
im
Sommersemester 2023
, A) Deskriptive & Induktive Statistik
I. Allgemein
Deskriptive & Induktive Statistik
Deskriptive Statistik Induktive Statistik
Inhalt Empirisch beobachtbare Prüfung & Formulierungen über
Merkmalsausprägungen Grundgesamtheiten
Zusammenhänge in der Datengrundlage
Basis Kombinatorik & Vergleich Stochastik
Zahlenmuster Darstellung Tests
Beschreibung Schätzungen
Vergleich Generalisierung
Beispiele Verteilungen Signifikanztest
Mittelwerte t-Test
Korrelationen Chi2-Test
Potential Wird erst in der Verschränkung vollständig ausgeschöpft
Ziele
- Informationsermittlung
- Informationsvermittlung
- Informationserarbeitung
à Erfassung von gesellschaftlichen „Wahrheiten“
Empirische Wissenschaft
• Merkmale
- Formulierung empirisch untersuchbarer & begründbarer Forschungsfragen
- Berücksichtigung des Forschungsstandes
- Erhebung, Aufarbeitung & Analyse empirischer Daten
- Vergehen gemäß etablierter wissenschaftlicher Methodologie
- Prinzipien der Forschungs- & Wissenschaftsethik einhalten
- Schriftliche Dokumentation zwecks Nachvollziehbarkeit & Nachprüfbarkeit
- Ausgewogene Ergebnisinterpretation
- Wissenschaftliche Veröffentlichung der Studie
à systematisch, theoriegeleitet, nachvollziehbar
• Ziel
- Methodisch „wahre“ Theorien von „falschen“ Theorien zu unterscheiden
,Kritischer Rationalismus
• Hypothese: Alles ist vorläufig, Falsifikation statt Verifikation
• Beispiel: Alle Schwäne sind weiß.
• 4 Grundaussagen
- Die Realität existiert unabhängig davon, ob sie von Menschen erkannt wird und ist erkennbar.
- Alles Wissen über die physische und soziale Realität ist vorläufig
- Alle Aussagen sollten einer strengen & kritischen Prüfung unterzogen werden
- Zentrale Begriffe (Wahrheit, Objektivität & Wertefreiheit) sind neu zu definieren
• Implikationen für die Praxis
- Hypothesen können niemals bestätigt werden
- Stattdessen soll versucht werden, deren logisches Gegenteil zu falsifizieren
- Ist die Gegenhypothese verworfen, so gilt die Haupthypothese
Hypothesen
= Hypothesen sind begründbare Vermutungen über Ursachen-Wirkungszusammenhänge in der
sozialen Wirklichkeit, die empirisch falsifizierbar sein müssen und die einen variierenden Grund
Grad von Akzeptanz und Universalität aufweisen.
Arten von Hypothesen
- Kausale Wenn-Dann-Aussagen (Nominale Skalierung)
- Kausale Je-Desto-Aussagen (Ordinale Skalierung)
Korrelation & Kausalität
Kausalität Korrelation
Ursache-Wirkungs-Zusammenhang Nicht-kausale Zusammenhänge
Gerichteter Zusammenhang Ungerichteter Zusammenhang
XàY X ßà Y
Bestimmung von X & Y ist relevant Bestimmung von X & Y ist irrelevant
Bedingungen für kausale Beziehungen
- Stabiler statistischer Zusammenhang (Ursache X steht in Verbindung mit Effekt Y)
- Zeitliche Abfolge (Ursache X muss vor Effekt Y auftreten)
- Begründbarkeit (Zusammenhang muss theoretisch begrünbar sein)
- Überprüfbarkeit (Zusammenhang muss empirisch überprüfbar sein)
Zusammenfassung
- Statistische Ergebnisse finden sich in allen Lebensbereichen
- Statistische Ergebnisse sind oft Grundlage für individuelle und politische Entscheidungen
- Empirische Erkenntnisse sind theoriegeleitet, nachvollziehbar & prüfbar
- Empirische Erkenntnisse basieren auf Beobachtungen mit anerkannten Verfahren
- Wissenschaftliche Erkenntnisse sind immer vorläufig
- Korrelation heißt nicht automatisch Kausalität
, II. Planung, Konzeption & Durchführung
Schritte zur Planung eines empirischen Forschungsprojekts
1. Entdeckungs- & Verwertungszusammenhangs klären
à Wie & Warum?
2. Forschungsdesign festlegen
à Datenbasis anhand Zeit & Kosten festlegen
3. Forschungsfrage präzisieren
à präzise, unbeantwortet, messbar & eindeutig
4. Hypothese formulieren
à Kausale „Wenn-Dann“ oder „Je-Desto“ Aussagen
5. Indikatoren & Operationalisierung auswählen
à Beobachtbare Hinweise (z.B. HDI) & „Messbarmachung“ (z.B. Bildungsabschlüsse)
6. Erhebungsinstrument auswählen
à Objektivität (Unabhängigkeit), Reliabilität (Reproduzierbarkeit & Validität (Genauigkeit)
7. Untersuchungsobjekte festlegen
8. Erhebungsinstrument entwickeln
à Experiment / Fallstudie / Längsschnittuntersuchung / Querschnittuntersuchung
9. Dateneingabe
à Störfaktoren kontrollieren durch Elimination, Konstanthaltung & Randomisierung
10. Datenauswertung
11. Interpretation der Befunde
12. Dokumentation des Forschungsprozesses
Experimentelle Designs
Laborexperiment Feldexperiment Quasi-Experiment
Setting Labor Feld
Teilnahme Randomisiert Selektiv Gezielt
Übertragbarkeit niedrig hoch hoch
Störeffekte Laborsituation Nicht kontrollierbar Geringe Validität
Vorteil Kontrolle Störeffekte Treatment-Reliabilität Reale Situationen
Quer- & Längsschnittstudien
Querschnittdesign Längsschnittdesign
Erhebung Einmalig (Bestandsaufnahme) Mehrmals
Veränderungen Nicht messbar Messbar
Untersuchung Kausale Effekte Kausale Beziehungen
Fragestellung Meinungsforschung Alters- & Kohorteneffekte
Vorteil Aktualität Prozess
Numerische Methoden in der Geographie
Modul 8
Bachelor of Education Geographie
Rheinland-Pfälzische Technische Universität
Einführung in die deskriptive & induktive Statistik
&
Lehramtsbezogene GIS-Grundlagen
Erstellt
im
Sommersemester 2023
, A) Deskriptive & Induktive Statistik
I. Allgemein
Deskriptive & Induktive Statistik
Deskriptive Statistik Induktive Statistik
Inhalt Empirisch beobachtbare Prüfung & Formulierungen über
Merkmalsausprägungen Grundgesamtheiten
Zusammenhänge in der Datengrundlage
Basis Kombinatorik & Vergleich Stochastik
Zahlenmuster Darstellung Tests
Beschreibung Schätzungen
Vergleich Generalisierung
Beispiele Verteilungen Signifikanztest
Mittelwerte t-Test
Korrelationen Chi2-Test
Potential Wird erst in der Verschränkung vollständig ausgeschöpft
Ziele
- Informationsermittlung
- Informationsvermittlung
- Informationserarbeitung
à Erfassung von gesellschaftlichen „Wahrheiten“
Empirische Wissenschaft
• Merkmale
- Formulierung empirisch untersuchbarer & begründbarer Forschungsfragen
- Berücksichtigung des Forschungsstandes
- Erhebung, Aufarbeitung & Analyse empirischer Daten
- Vergehen gemäß etablierter wissenschaftlicher Methodologie
- Prinzipien der Forschungs- & Wissenschaftsethik einhalten
- Schriftliche Dokumentation zwecks Nachvollziehbarkeit & Nachprüfbarkeit
- Ausgewogene Ergebnisinterpretation
- Wissenschaftliche Veröffentlichung der Studie
à systematisch, theoriegeleitet, nachvollziehbar
• Ziel
- Methodisch „wahre“ Theorien von „falschen“ Theorien zu unterscheiden
,Kritischer Rationalismus
• Hypothese: Alles ist vorläufig, Falsifikation statt Verifikation
• Beispiel: Alle Schwäne sind weiß.
• 4 Grundaussagen
- Die Realität existiert unabhängig davon, ob sie von Menschen erkannt wird und ist erkennbar.
- Alles Wissen über die physische und soziale Realität ist vorläufig
- Alle Aussagen sollten einer strengen & kritischen Prüfung unterzogen werden
- Zentrale Begriffe (Wahrheit, Objektivität & Wertefreiheit) sind neu zu definieren
• Implikationen für die Praxis
- Hypothesen können niemals bestätigt werden
- Stattdessen soll versucht werden, deren logisches Gegenteil zu falsifizieren
- Ist die Gegenhypothese verworfen, so gilt die Haupthypothese
Hypothesen
= Hypothesen sind begründbare Vermutungen über Ursachen-Wirkungszusammenhänge in der
sozialen Wirklichkeit, die empirisch falsifizierbar sein müssen und die einen variierenden Grund
Grad von Akzeptanz und Universalität aufweisen.
Arten von Hypothesen
- Kausale Wenn-Dann-Aussagen (Nominale Skalierung)
- Kausale Je-Desto-Aussagen (Ordinale Skalierung)
Korrelation & Kausalität
Kausalität Korrelation
Ursache-Wirkungs-Zusammenhang Nicht-kausale Zusammenhänge
Gerichteter Zusammenhang Ungerichteter Zusammenhang
XàY X ßà Y
Bestimmung von X & Y ist relevant Bestimmung von X & Y ist irrelevant
Bedingungen für kausale Beziehungen
- Stabiler statistischer Zusammenhang (Ursache X steht in Verbindung mit Effekt Y)
- Zeitliche Abfolge (Ursache X muss vor Effekt Y auftreten)
- Begründbarkeit (Zusammenhang muss theoretisch begrünbar sein)
- Überprüfbarkeit (Zusammenhang muss empirisch überprüfbar sein)
Zusammenfassung
- Statistische Ergebnisse finden sich in allen Lebensbereichen
- Statistische Ergebnisse sind oft Grundlage für individuelle und politische Entscheidungen
- Empirische Erkenntnisse sind theoriegeleitet, nachvollziehbar & prüfbar
- Empirische Erkenntnisse basieren auf Beobachtungen mit anerkannten Verfahren
- Wissenschaftliche Erkenntnisse sind immer vorläufig
- Korrelation heißt nicht automatisch Kausalität
, II. Planung, Konzeption & Durchführung
Schritte zur Planung eines empirischen Forschungsprojekts
1. Entdeckungs- & Verwertungszusammenhangs klären
à Wie & Warum?
2. Forschungsdesign festlegen
à Datenbasis anhand Zeit & Kosten festlegen
3. Forschungsfrage präzisieren
à präzise, unbeantwortet, messbar & eindeutig
4. Hypothese formulieren
à Kausale „Wenn-Dann“ oder „Je-Desto“ Aussagen
5. Indikatoren & Operationalisierung auswählen
à Beobachtbare Hinweise (z.B. HDI) & „Messbarmachung“ (z.B. Bildungsabschlüsse)
6. Erhebungsinstrument auswählen
à Objektivität (Unabhängigkeit), Reliabilität (Reproduzierbarkeit & Validität (Genauigkeit)
7. Untersuchungsobjekte festlegen
8. Erhebungsinstrument entwickeln
à Experiment / Fallstudie / Längsschnittuntersuchung / Querschnittuntersuchung
9. Dateneingabe
à Störfaktoren kontrollieren durch Elimination, Konstanthaltung & Randomisierung
10. Datenauswertung
11. Interpretation der Befunde
12. Dokumentation des Forschungsprozesses
Experimentelle Designs
Laborexperiment Feldexperiment Quasi-Experiment
Setting Labor Feld
Teilnahme Randomisiert Selektiv Gezielt
Übertragbarkeit niedrig hoch hoch
Störeffekte Laborsituation Nicht kontrollierbar Geringe Validität
Vorteil Kontrolle Störeffekte Treatment-Reliabilität Reale Situationen
Quer- & Längsschnittstudien
Querschnittdesign Längsschnittdesign
Erhebung Einmalig (Bestandsaufnahme) Mehrmals
Veränderungen Nicht messbar Messbar
Untersuchung Kausale Effekte Kausale Beziehungen
Fragestellung Meinungsforschung Alters- & Kohorteneffekte
Vorteil Aktualität Prozess
