Zusammenfassung
Warum noch eine Einführung in die Datenanalyse für die Sozialwissenschaften? In diesem Abschnitt wird eine Antwort auf diese Frage gegeben, indem die Bedeutung des Verständnisses empirischer Studien in den Sozialwissenschaften betont wird. Ziel der vorliegenden Einführung ist es, genau dieses Verständnis zu fördern. Das vorliegende Buch ist also keine erneute Darstellung des vermeintlich gleichen Stoffes oder der dadurch bekannten Techniken oder Tatbestände. Statistik dient hier als Handwerkzeug und nicht als Selbstzweck.
Einige der in dieser Vorbemerkung angerissenen Diskussionen mögen für Studierende in den ersten Semester oder gar für Menschen, die sich überlegen, ein Soziologiestudium aufzunehmen, seltsam anmuten und eine Reaktion hervorrufen, die zwischen Kopfschütteln und Ablehnung schwanken wird. Es mag jenen Zweiflern vielleicht ein Trost sein, dass dies den Autoren manchmal selbst so geht. Nichtsdestotrotz erscheint eine Einleitung der richtige Platz, einige grundlegende Selbstverständlichkeiten hervorzuheben – auch wenn sich dies ab und an mehr an die Kolleginnen und Kollegen richtet als an Studierende. Es bedarf meist einer langjährigen Ausbildung um so eloquent Auffassungen zu vertreten, wie sie bedauerlicher Weise häufig in den soziologischen Theorie- und Methodendebatten zu finden sind, die sich jedoch fast ausnahmslos in den Bereich des eleganten Unsinns rubrizieren lassen (vgl. Sokal und Bricmont 1999). Es sei deshalb vielleicht einfach anempfohlen bei allzu großem Unverständnis die entsprechenden Passagen ohne großes Zögern zu überspringen. Ab dem nächsten Kapitel sollten sich solche Einschätzungen jedoch nicht mehr wiederholen und am Ende der Lektüre des gesamten Buches, aber auch anderer Beiträge sollten sich manche Unklarheiten eigentlich geklärt haben.
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Notes
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Sicherlich lässt sich hier einwenden, dass nach dem Erlernen des entsprechenden handwerklichen statistischen Wissens auch die Kritikfähigkeit empirischer Studien gegeben ist. Dieses Argument ist sicherlich richtig und ohne weiteres zuzustimmen. Bedauerlicher Weise ist die Zahl an Studierenden, die diesen eher steinigen und krummen Weg zum ‚Himmelreich der Erkenntnis‘ zu gehen bereit sind, in der Regel in den Sozialwissenschaften nicht allzu groß. Veranstaltungen zur Statistik oder Datenanalyse werden meist eher als leidige Pflicht, denn als das oder zumindest ein zentrales Element der wissenschaftlichen Ausbildung gesehen.
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Auch wenn man die verschiedenen Facetten der Sozialwissenschaften als eine Einheit verstehen kann oder sogar muss (vgl. programmatisch Frey 1990), so ist festzuhalten, dass in den verschiedenen sozialwissenschaftlichen Disziplinen durchaus unterschiedliche Forschungstraditionen vorherrschen, die aufgrund der verschiedenen damit verbundenen methodischen Problemen eben auch zu unterschiedlichen Datenanalysestrategien führen. So lassen sich viele Forschungsprobleme innerhalb der Psychologie mit Hilfe eines experimentellen Designs untersuchen, die in der Soziologie in aller Regel aufgrund der weniger an konkreten, einzeln prüfbaren Forschungshypothesen orientierten Herangehensweise und dem vielfach zu findenden Interesse an Deskriptionen der sozialen Welt kaum Verwendung finden (können) (vgl. für eine Einführung in die eher in der Psychologie eingesetzten Verfahren Sedlmeier und Renkewitz 2008 sowie Hussy et al. 2010).
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Darüber hinaus ist sicherzustellen, dass ganz unabhängig von den verschiedenen Datenerhebungstechniken die valide Messung der jeweils interessierenden Konstrukte gesichert ist. Auch hier lassen sich empirisch sicherlich Unterschiede der verschiedenen Forschungstraditionen feststellen (vgl. aber Helfferich 2009). Im Rahmen qualitativer Erhebungsverfahren erfolgt die Messung nicht durch die sorgfältige Konstruktion bestimmter Skalen, sondern eher durch die Interpretation eines Textkorpus durch die Forscherinnen und Forscher mit all ihren unklaren Konsequenzen für die Objektivität der Befunde.
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Natürlich lässt sich argumentieren, dass der moderne Wissenschaftsbetrieb als autopoietisches und selbstreferentielles System (Luhmann 1992) etwa durch die stärkere Bedeutung sogenannter peer-reviewed journals ohnehin dafür Sorge trägt, dass die jeweiligen Interpretationen der empirischen Analysen relativ unverzerrt sind. Ein Blick auf die die schon erschreckenden Ergebnisse von Replikationsversuchen (vgl. klassisch für die deutsche Soziologie Meinefeld 1985; siehe aber auch die Zusammenfassung in Diekmann 1998, 2002) macht wieder einmal deutlich, dass hier offensichtlich Lücken vorliegen und dass die rein begriffliche Beschreibung etwa der Wissenschaft als selbstreferentiell nicht genügend ist, um dieses Problem zu lösen (vgl. hierzu noch einmal die Darstellung pseudowissenschaftlicher Aktivitäten als reines Sprachspiel in Sokal und Bricmont 1999).
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Bei den ohnehin nur kurzen Ausführungen wird dabei vollständig darauf verzichtet, die entsprechende menügesteuerten Möglichkeiten vorzustellen. So einfach und verlockend diese Option auch ab und an zu scheinen sein mag, nur mit Hilfe eines syntaxbasierten Vorgehens erscheint ein Verständnis des eigenen Vorgehens – und auch dessen Nachvollziehbarkeit, sei es zum eigenen Verständnis oder eben für Replikationen – gegeben. Wenn man dies hinsichtlich der Datenanalyse vielleicht als altersbedingte Antiquiertheit abtun kann, ist hinsichtlich der in aller Regel um ein vielfaches aufwendigeren Datenaufbereitung ein syntaxbasiertes Vorgehen ohne jede Alternative (vgl. Juul 2011).
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Nähere Angaben zu dieser Untersuchung, eine Beschreibung der Daten und der den Daten zugrunde liegende Fragebogen finden sich auf den Seiten von GESIS im Internet. Es wurde hier sowie im gesamten Buch absichtsvoll darauf verzichtet, konkrete Netzadressen anzugeben, da diese häufig einer sehr eigenen und häufig nicht nachzuvollziehenden Logik gehorchen und sich darüber hinaus immer wieder ändern. Mit Hilfe der verschiedensten Suchmaschinen sollte eine eineindeutige Identifikation der Adressen aber sicher und schnell möglich sein – so liefert beispielsweise der Eintrag „GESIS“ beziehungsweise „ALLBUS“ zumindest zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Abschnittes in Google als jeweils erste Nennung die richtigen Verweise. Dort finden sich auch weitere Hinweise über die Aufgabe und Funktion der einzelnen Teile von GESIS, die für empirisch arbeitende Soziologinnen und Soziologen ungeheuer hilfreich sein können. Die Syntax für die entsprechenden Analysen ist über bei den Autoren erhältlich.
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Dies gilt umso mehr, da die Zahl von einführenden Lehrbücher in diese spezifischen Anwendungen vielfältig und der Zugang heute problemlos zu seinen scheint – hier sei zum Beispiel auf die „grüne Reihe“ Quantitative Application in the Social Sciences bei Sage hingewiesen.
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So finden sich beispielsweise durchaus Parallelen zwischen der Logik eines modifizierten Falsifikationismus und Signifikanztests. Bei beiden Überlegungen wird von der Unsicherheit von Wissen ausgegangen.
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Kopp, J., Lois, D. (2014). Einleitung. In: Sozialwissenschaftliche Datenanalyse. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-02300-3_1
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