Quantitative Sozialforschung
Die quantitative Sozialforschung ist eine Vorgehensweise in der empirischen Sozialforschung, die sich quantitativer Verfahrensweisen zur Messung sozialer Tatbestände bedient. Diese beziehen sich auf die Bereiche Stichprobenauswahl, Datenerhebung und -verarbeitung sowie Datenanalyse. Mittels quantitatver Methoden wird beispielweise versucht Wahlverhalten, Konsumverhalten, Heiratsverhalten oder Migration zu untersuchen. Besonder häufig werden quantitative Methoden ebenfalls in Wahlanalysen sowie in der Markt- und Meinungsforschung eingesetzt.Eine mögliche Unterscheidung der verschiedenen Gebiete der quantitativen Verfahren:
- Methoden der Datenerhebung (Interview, Beobachtung, Experiment, Inhaltsanalyse)
- deskriptive Statistik (beschreibende Statistik, z.B. Median, Varianz)
- Inferenzstatistik (auf der Wahrscheinlichkeit beruhende Verfahren, Stochastik, Signifikanztests wie Chi-Quadrat; Auswahl von Stichproben)
- multivariate Statistik (Faktorenanalyse, Clusteranalyse)
In der quantitativ verfahrenden Sozialforschung werden zählbare Eigenschaften gemessen. Die häufigsten Datenerhebungsverfahren in den Sozialwissenschaften sind die Befragung, die Beobachtung, das Experiment und die Inhaltsanalyse. Es sind aber durchaus andere Messmethoden anwendbar, wie beispielsweise die Lost-Letter-Technik, bei der verlorengegangene Briefe in einem Amt/Behörde gezählt werden können.
Beispiel: Erhebung per Interview:
Bei Interviews werden die Befragten per Stichprobe ausgewählt. Es werden von einem Interviewer verschiedene Fragen vorgelesen (persönlich oder am Telefon). Jeder Befragte bekommt die gleichen Fragen gestellt (Ausnahme: man definiert eine bestimmte Filterführung), auf die es im allgemeinen vordefinierte Antwortkategorien (Items) gibt. Existieren ausschließlich vordefinierte Antwortkategorien so spricht man von einer geschlossenen Frage. Existiert zusätzlich die Möglichekeit, dass der Befragte Antworten außerhalb der vorgegebenen Kategorien geben kann, so spricht man von halboffenen Fragen. Existieren keine Antwortkategorien, so spricht man von offenen Fragen. Diese sind in quantitativen Interviews selten, aber denkbar (Beispiel: Welchen Beruf üben sie aus?). Die Antworten werden allgemein im nachhinein in bestimmte Kategorien eingeordnet, damit sie zählbar werden. Dies ermöglicht eine statistische Auswertung.
Vor- und Nachteile: Kritisiert wird an der quantitativen Sozialforschung häufig, dass sie sich zu wenig auf die Befragten einstellt. Die Tatsache, dass jeder Befragte die gleichen Fragen bekommt, stellt nicht sicher, dass jeder Befragte diese auch gleich interpretiert.
Des weiteren wird die selektive Wahrnehmung der quantitativen Verfahren kritisiert. Man misst nur, was man vorher durch Items festgelegt hat.
Bei qualitiativen Verfahren erfolgt die Auswertung durch unabhängige Bewerter, hier wird häufig kritisiert, dass die Beobachter nicht wirklich unabhängig waren. Um dies auszuschliessen sollten mehrere Personen als Bewerter gewählt werden die nicht zur Forschungsgruppe gehören. Die Übereinstimmung der Personen bei der Bewertung solcher Personen nennt man Interrater-Reliabilität.
So kommt man beispielsweise zu Ergebnissen, dass eine hohe Population an Störchen zu einer hohen Geburtenrate bei Menschen führt, ohne den Unterschied von Stadt/Land wahrzunehmen.
Ein weiterer Punkt, weshalb oft von qualititativen Methoden abgesehen wird, sind die zum Teil enormen Kosten. Für viele Studien sind Stichproben von mehreren hundert Befragten notwendig, bei langen Interviews entsteht dadurch ein hoher Personalaufwand. Die Auswertung der Ergebnisse ist bei quantitativen Methoden wesentlich billiger, da er weitgehend automatisert von Statisktikprogrammen durchgeführt wird.
Der Vorteil quantitativer Methoden besteht darin, dass sich die Ergebnisse mittels einfacher stochastischer Verfahren (auf Chi-Quadrat basierende Maßzahlen, ANOVA, lineare/logistische Regression) analysieren und auswerten lassen. So ist es mögliche statistische Tests durchzuführen und Hypothesen zu prüfen und die Signifikanz zu berechenen. Explorativ lassen sich Daten zudem mittels Faktorenanalyse oder Clusteranalyse auswerten.