Hofäcker / Stegl Statistik und quantitative Forschungsmethoden

Lehr- und Arbeitsbuch für die Soziale Arbeit und (Sozial-)Pädagogik
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-647-71779-1
Verlag: Vandenhoeck & Ruprecht
Format: PDF
Kopierschutz: 0 - No protection

E-Book, Deutsch, 400 Seiten

Wofür können quantitative Forschungsmethoden in der Sozialen Arbeit verwendet werden? Welche Erhebungsverfahren sind wann geeignet? Wie ist das arithmetische Mittel zu berechnen? Wie funktioniert eine bivariate Datenauswertung? Was ist unter einer multiplen linearen Regression zu verstehen? Mittels einfacher und interessanter Anwendungsbeispiele aus unterschiedlichen Tätigkeitsfeldern werden Forschungsmethoden und Verfahren veranschaulicht und mit Analysemethoden verknüpft. Neben statistischen Grundlagen und deren Anwendung anhand einschlägiger Datenanalysesoftware (SPSS), stellen Dirk Hofäcker und Mojgan Stegl mithilfe zahlreicher Beispiele Möglichkeiten der Übertragung auf andere Praxiskontexte dar. Studierende finden in diesem Buch neben einer fundierten, praxisorientierten Einführung in quantitative methodische Verfahren eigenständige Lösungen und Anregungen für empirische Arbeiten.

Dr. Dirk Hofäcker ist Professor für Methoden der quantitativen Sozialforschung an der Universität Duisburg-Essen. Seine inhaltlichen Schwerpunkte liegen im Bereich der quantitativen Forschungsmethoden sowie der international vergleichenden Wohlfahrtsstaats- und Arbeitsmarktforschung.

Autoren/Hrsg.

Hofäcker, Dirk

Stegl, Mojgan

Inhaltsverzeichnis

1;Title Page;4
2;Copyright;5
3;Table of Contents;6
4;Vorwort;16
5;1.Einführung: Soziale Arbeit und Methodenanwendungen;18
5.1;1.1Ein Lehrbuch für Quantitative Forschungs- und Analysemethoden;18
5.2;1.2Quantitative Forschungsmethoden in den sozialen Studiengängen;19
5.2.1;1.2.1Datenerhebung und Datengrundlagen in der Sozialen Arbeit;21
5.2.2;1.2.2Anwendungen von quantitativen Analysemethoden in der Sozialen Arbeit;23
5.3;1.3Struktur dieses Lehrbuchs;26
5.3.1;1.3.1Forschungsfrage und Datenerhebung;26
5.3.2;1.3.2Datenanalyse und Auswertung;29
6;2.Theorien, Hypothesen und Variablen;31
6.1;2.1Von »Trollen« und »Wutbürgern« – eine Einführung;31
6.2;2.2Erkenntnisinteresse, Theorien und Hypothesen;32
6.3;2.3Variablen;38
6.4;2.4 Zur Überprüfung von Hypothesen;41
7;3.Von der Forschungsfrage zum Forschungsprojekt: Forschungsdesign, Auswahl- und Erhebungsverfahren;44
7.1;3.1Forschungsdesign;45
7.1.1;3.1.1Unterscheidung nach Zielsetzung der Forschung;45
7.1.2;3.1.2Unterscheidung nach Erhebungshäufigkeit und Erhebungsobjekt;53
7.2;3.2Auswahlverfahren;62
7.2.1;3.2.1Das Grundprinzip von Auswahlverfahren;62
7.2.2;3.2.2Willkürliche Auswahlverfahren;65
7.2.3;3.2.3Bewusste Auswahlverfahren;66
7.2.4;3.2.4Zufällige Auswahlverfahren;68
7.2.5;3.2.5Zur Größe von Stichproben und der Wahl des geeigneten Auswahlverfahrens;77
7.3;3.3Erhebungsformen;80
7.3.1;3.3.1Persönliche Befragung;82
7.3.2;3.3.2Telefonische Befragung;85
7.3.3;3.3.3Schriftliche Befragung;87
7.3.4;3.3.4Alternative Formen quantitativer Datenerhebung:Beobachtung und Inhaltsanalyse;91
8;4.Messung;95
8.1;4.1Was versteht man unter Messung?;96
8.2;4.2Skalenniveaus;105
8.3;4.3Erfassung mehrdimensionaler Phänomene: Indexbildung;110
8.4;4.4Gütekriterien der Messung;115
8.5;4.5Gestaltung des Erhebungsinstruments;121
8.5.1;4.5.1Aufbau des Fragebogens;122
8.5.2;4.5.2Grundlegende Frageformen;125
8.5.3;4.5.3 Grundregeln zur Formulierung von Fragen;129
9;5Univariate Datenauswertungen;134
9.1;5.1Häufigkeitsverteilungen/Skalenniveaus;134
9.2;5.2Maßzahlen der zentralen Tendenz/Mittelwerte/Lagemaße;137
9.2.1;5.2.1Der Modus;137
9.2.2;5.2.2Der Median;138
9.2.3;5.2.3Das arithmetische Mittel;140
9.3;5.3Streuungswerte;143
9.3.1;5.3.1Range – Reichweite;143
9.3.2;5.3.2Der mittlere Quartilsabstand;144
9.3.3;5.3.3Ausreißer und Box-Plots;145
9.3.4;5.3.4Varianz und Standardabweichung;147
9.3.5;5.3.5Konfidenzintervall für das arithmetische Mittel;154
9.4;5.4Einführung SPSS – Häufigkeiten, deskriptive Statistikenund Diagramme;159
9.4.1;5.4.1Daten eingeben und definieren;163
9.4.2;5.4.2Daten bereinigen und visualisieren;166
9.4.3;5.4.3Erste statistische Auswertung und Interpretation mit SPSS;172
9.4.4;5.4.4SPSS-Syntax;174
10;6.Bivariate Zusammenhangsanalyse;178
10.1;6.1Die Analyse bivariater Tabellen;179
10.2;6.2Zusammenhangsmaße für nominales Skalenniveau;186
10.3;6.3Zusammenhangsmaße für ordinales Skalenniveau;192
10.4;6.4Zusammenhangsmaße für metrisches Skalenniveau;200
10.5;6.5SPSS-Anwendung;208
11;7.Einfache lineare Regression;214
11.1;7.1Einführung in die Regressionsanalyse;214
11.2;7.2Annahmen der linearen Einfachregression;220
11.2.1;7.2.1Normalverteilung der Residuen;221
11.2.2;7.2.2Homoskedastizität;224
11.2.3;7.2.3Metrische Daten;228
11.2.4;7.2.4Unabhängigkeit der Residuen;228
11.3;7.3Statistische Modelle;229
11.3.1;7.3.1Methode der kleinsten Quadrate;232
11.3.2;7.3.2Berechnung der Modellparameter;235
11.3.3;7.3.3Die Beurteilung einzelner Prädiktoren;239
11.4;7.4Durchführung linearer Regressionsanalysen mit SPSS;243
11.4.1;7.4.1Nicht standardisierte Koeffizienten und Residuen;248
11.4.2;7.4.2Standardisierte Koeffizienten und Residuen;248
12;8.Multivariate Datenauswertungen;252
12.1;8.1Einführung;252
12.2;8.2Voraussetzungen der multiplen Regressionsanalyse;253
12.3;8.3Anwendungsbeispiel einer multiplen Regressionsanalyse;256
12.3.1;8.3.1Multikollinearität;262
12.3.2;8.3.2Merkmalselektionsverfahren;268
12.4;8.4Die multiple lineare Regression mit kategorialen Variablen;273
12.4.1;8.4.1Jugenddelinquenz und Herkunftsfamilien;273
12.4.2;8.4.2Anwendungsbeispiel;277
12.5;8.5Interaktionseffekte;283
12.6;8.6Nicht lineare Funktionen;291
12.6.1;8.6.1Allgemeines zur Wirksamkeitsuntersuchung von Sozialtherapie;291
12.6.2;8.6.2Anwendungsbeispiel;293
12.7;8.7Logistische Regressionsanalysen;301
12.7.1;8.7.1Vorüberlegungen und Erklärungsebenen für Kriminalität;301
12.7.2;8.7.2Datenbasis und Vorgehensweise;303
12.7.3;8.7.3Modell der logistischen Regression;308
12.7.4;8.7.4Anwendungsbeispiel;313
13;9. Mehrebenenanalyse | Simone Braun und Dirk Hofäcker;324
13.1;9.1 Einleitung;324
13.2;9.2Grundlagen zur Durchführung einer Mehrebenenanalyse;325
13.2.1;9.2.1Datenstruktur;325
13.2.2;9.2.2Merkmalszusammenhänge;327
13.2.3;9.2.3Modellwahl und Schätzverfahren;328
13.2.4;9.2.4Modellannahmen der linearen Mehrebenenregression;329
13.3;9.3Modellierung eines klassischen Mehrebenenmodells:Vorgehensweise und Anforderungen;330
13.3.1;9.3.1Exkurs zur Notation;331
13.3.2;9.3.2Strategien der Modellentwicklung;335
13.3.3;9.3.3Bestimmung der Modellgüte;340
13.3.4;9.3.4Anforderungen an das Analyse-Sample:Stichprobengröße und fehlende Werte;342
13.3.5;9.3.5Anforderungen an die Variablen: Zentrierung;343
13.4;9.4Anwendungsbeispiel;344
13.4.1;9.4.1Betrachtung aus einer Ein-Ebenen-Perspektive;345
13.4.2;9.4.2Random-Intercept-Only-Modell (Nullmodell);350
13.4.3;9.4.3Random-Intercept-Modell;355
13.4.4;9.4.4Random-Intercept-Random-Slope-Modell (Random-Coefficient Models);358
13.4.5;9.4.5Intercept-as-Outcome-Modell/Slope-as-Outcome-Modell;359
13.4.6;9.4.6Cross-Level-Interaktions-Effekt;360
13.5;9.5Hinweise zu Literatur und Software;361
14;10.Ereignisanalyse;363
14.1;10.1Grundidee der Ereignisanalyse;364
14.2;10.2Ereignisanalytische Grundbegriffe, Datengrundlage und Datenstruktur;365
14.2.1;10.2.1Ereignisanalytische Grundbegriffe;365
14.2.2;10.2.2Datenstruktur und Datenquellen;367
14.2.3;10.2.3Zensierung von Episoden;369
14.3;10.3Deskriptive Analysen: Übergangsrate und Überlebenskurve;371
14.4;10.4Erklärende Analysen: Multivariate Regressionsmodelle;375
14.5;10.5Weiterführende Fragestellungen und Literaturempfehlungen;380
15;Literatur;382
16;Index;398
17;Body;16