Handbuch 5. Auflage

1308 Micheel  Datenerhebung Kommt es zur Realisierung des Forschungsvor- habens, ist die Entwicklung von genauen Mess- instrumenten, d. h. die Konstruktion des Erhe- bungsinstrumentes, eine vorrangige Aufgabe; die Konstruktion des Erhebungsinstrumentes ist ab- hängig von der Datenerhebungsmethode. In der quantitativen empirischen Sozialforschung ist das standardisierte Interview die sehr dominante Me- thode. Weitere Methoden sind die standardisierte Erhebung von prozessproduzierten Daten und die standardisierte Beobachtung. Der Fragebogen ist das Standarderhebungsinstrument. Bei standardi- sierten Befragungen sind bei Planung und Entwurf des Fragebogens drei Fragen, die sich auf die Kon- struktion von Fragen und Antwortvorgaben bezie- hen, wichtig: Es sind die Fragen nach der Art von Informationen, die erhoben werden sollen, der formalen Struktur von Fragen und Antwortvor- gaben und der inhaltlichen Struktur von Fragen und Antwortvorgaben (Schnell et al. 2008, 325 ff.; Simmons 2008, 189 ff.). Weitere Kriterien für die Fragebogenkonstruktion sind die Platzierungen von Fragen (wie Einleitungsfragen, soziodemogra- phische Fragen, sensible Fragen, Halo-Effekt, Überleitungs- oder Vorbereitungsfragen) und die Durchführung von Pretests, um den Fragebogen auf mögliche Fehler zu testen. Design, Layout und Format eines Fragebogens sind in erster Linie da- von abhängig, mit welcher Interviewmethode Da- ten erhoben werden. D. h., gleichzeitig mit der Konstruktion des Erhe- bungsinstrumentes muss die Datenerhebung ge- plant und vorbereitet werden. Die Durchführung der Datenerhebung ist dann der nächste Schritt. Bei standardisierten persönlichen Befragungen ist der Ablauf eines Interviews durch die Struktur des Fragebogens vorgegeben. Er zeichnet sich durch eine gewisse Einfachheit aus, was die Durchführung in der Regel nicht so schwierig macht. Der Inter- viewer hat nur einen geringen Interpretationsspiel- raum. Bei persönlichen Befragungen sind Rückfra- gen an den Interviewer möglich. Nachteile bei persönlichen Interviews bleiben aber mögliche Ein- flüsse durch den Interviewer. Bei persönlichen In- terviews ist zu entscheiden, ob das Interview an- handeinesgedrucktenFragebogens(PAPI-Interview: Paper And Pencil Interview) oder computerunter- stützend als Face-to-Face-Interview (CAPI-Inter- view: Computer Assisted Personal Interview) bzw. Telefoninterview, fast ausschließlich computerun- terstützend durchgeführt (CATI-Interview: Com- puter Assisted Telefon Interviews), stattfindet. Die Entscheidung für die Art der Durchführung eines Interviews ist immer eine Abwägung zwischen der besten Methode (abhängig von Fragestellung und Zielgruppe), den anfallenden Kosten und Zugang zum Feld. Datenanalyse Bevor Daten analysiert werden können, müssen sie aufbereitet werden. Die Datenaufbereitung be- ginnt mit der Datenkodierung und -erfassung. In einem nächsten Schritt müssen die Daten bereinigt werden. Wie aufwendig dieser Prozess ist, ist vor allem davon abhängig, wie ich meine Daten er- hoben habe, bzw. wie ich sie erfasst habe. Die Da- tenaufbereitung kann, muss aber nicht ein auf- wendiger Prozess sein. Daten werden inzwischen in hohem Maße computerunterstützt erhoben; somit werden die Daten dabei überwiegend fehlerfrei er- fasst. Müssen die Daten noch nach dem Interview (mit einem Papierfragebogen) erfasst werden, ist der Prozess erheblich aufwändiger. Nachdem die Daten erhoben worden und aufbereitet sind, kön- nen sie per computergestützter Datenanalyse aus- gewertet werden. Die Datenanalyse schaut nach Mustern in Be- obachtungen, und vergleicht, wenn es angebracht ist, das, was logisch erwartet wird mit dem, was aktuell beobachtet wird. Dies ist in der Regel der zeitaufwändigste Prozess in der empirischen Sozial- forschung. Auch die Datenanalyse ist bei Weitem nicht so systematisch, wie man es vielleicht ver- muten könnte. Sind die zu beschreibenden sozia- len Sachverhalte oder die zu überprüfenden sozial- wissenschaftlichen Theorien begrenzt und / oder eindeutig, ist die Datenanalyse weniger aufwändig. In der Regel ist die Datenanalyse aber ein hoch komplexer und iterativer Prozess. Der Forscher lernt zuerst seine Daten anhand univariater und bivariater Verteilungen kennen und zu lesen. Dann setzt er sie in Bezug zu seinen Fragen und hofft, Antworten zu finden. Dazu muss er seine Da- ten – auch immer wieder neu – strukturieren und reduzieren: Die Datenreduktion und -strukturie- rung wird häufig anhand multivariater deskriptiver