Zusammenfassung
Wir haben bereits in den vorherigen Kapiteln die Skalenniveaus angesprochen. Im Kontext unseres Verständnisses von Operationalisierung befinden wir uns hier bei Schritt 4 – der Itemkonstruktion, d. h. nach der theoretischen Definition unseres Konstrukts und der Festlegung der Indikatoren und des Messinstruments. Es geht nun um die messtheoretische Frage, wie wir die Indikatoren messen können, oder anders formuliert, wie wir ihnen Zahlen zuordnen. Denn indem wir den Ausprägungen einer Verhaltensweise oder einer Einstellung Zahlen zuordnen, messen wir. Wie sich eine solche Zuordnung vornehmen lässt, schauen wir uns im Folgenden an. Dazu werden wir zunächst auf die Begriffe empirisches Relativ und numerisches Relativ eingehen, um uns dann konkreter die Zuordnungen in Form der Skalenniveaus anzuschauen. Anschließend gehen wir auf verschiedene Skalenformen ein, die damit in Zusammenhang stehen. Der Fokus liegt hier auf der Konstruktion einer Likert-Skala.
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Notes
- 1.
Weitere anschauliche Beispiele finden sich bei Sedlmeier und Renkewitz (2018, S. 64 f.).
- 2.
Dies wird auch Repräsentativitätsproblem (z. B. Bühner und Ziegler 2017, S. 32) genannt.
- 3.
Eine Transformation ist dann relevant, wenn es um die Standardisierung von Stichprobenverteilungen und/oder den Vergleich verschiedener Studien mit verschiedenen Stichprobenverteilungen geht.
- 4.
- 5.
Bei Sedlmeier und Renkewitz (2018, S. 72) findet sich ein anschauliches Beispiel zur fälschlichen Berechnung eines Mittelwerts nominalskalierter Variablen.
- 6.
Wobei man hier anmerken muss, dass die Aussage '5 Mal besser' bei einer intervallskalierten Variable nicht zulässig wäre zu formulieren. Auch wenn man annehmen würde, dass die Bewertung des Gesangs intervallskaliert ist, wäre nur die Aussage 'Person A ist um 8 Punkte besser als Person B' möglich. Erst bei einer verhältnisskalierten Variable sind Aussagen wie '5 Mal besser' möglich – aufgrund des natürlichen Nullpunkts, zu dem wir noch kommen.
- 7.
Micheel (2010, S. 51) schreibt hierzu: „In der Praxis der empirischen Sozialforschung spielen diese Verfahren eigentlich keine Rolle mehr. Den breiten Raum, den sie noch immer in vielen sozialwissenschaftlichen Lehrbüchern einnehmen, kann man als empirische Romantik bezeichnen.“
- 8.
Nach Kuckartz et al. (2013, S. 243) bezugnehmend auf Schnell et al. werden Verfahren wie die Thurstone-Skala, die Rasch-Skalierung oder das Magnitude-Verfahren kaum verwendet, dies gelte ebenso für die schwer zu konstruierende Guttman-Skala .
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- 10.
Diese Reihenfolge hat sich auch in unseren Seminaren bewährt.
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- 12.
Auch bei Döring und Bortz (2016, S. 273) findet sich ein sehr anschauliches Beispiel zu vorehelicher Sexualität.
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- 14.
Diesen Aspekt haben wir bei vorherigen Autor*innen auch in Bezug auf die Dimensionierung während der Konzeptspezifikation gesehen.
Literatur
Verwendete Literatur
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Field, A. (2014). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. 4th ed.. Los Angeles u.a.: Sage.
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Kromrey, H., Roose, J., & Strübing, J. (2016). Empirische Sozialforschung. Modelle und Methoden der standardisierten Datenerhebung und Datenauswertung mit Annotationen aus qualitativ-interpretativer Perspektive. 13., völlig überarb. Aufl.. Konstanz & München: UVK.
Kuckartz, U., Rädiker, S., Ebert, T., & Schehl, J. (2013). Statistik. Eine verständliche Einführung. 2., überarb. Aufl.. Wiesbaden: VS.
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Tausendpfund, M. (2018). Quantitative Methoden in der Politikwissenschaft. Eine Einführung. Wiesbaden: VS.
Weiterführende Literatur
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Brück, N., Toth, C. (2022). Skalenniveaus und Skalenformen. In: Studienbuch Operationalisierungen. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-30239-9_4
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