Claus Braunecker - How to do empirische Sozialforschung

FF 4 : Welchen Zusammenhang gibt es zwischen der Leseaffinität der österreichischen Wohnbevölkerung und ihrem Konsum von Literatur?

FF 4.1 : Welchen Zusammenhang gibt es [zwischen der Leseaffinität der österreichischen Wohnbevölkerung] und ihrem Konsum von Belletristik?

Fragen 1 und 2 [16]

FF 4.2: Welchen Zusammenhang gibt es […] und ihrem Konsum von Fachliteratur?

Fragen 1 und 3

FF 5 : Welche Meinung hat [die österreichische Wohnbevölkerung über Fachbücher] generell?

Frage 9, alle Items

Setzt sich die mit Forschungsfrage 5 angesprochene „generelle Meinung‟ aus vier Dimensionen zusammen – z.B. persönliche (subjektive) Wahrnehmung, formale Aspekte, inhaltliche, und anwendungsbezogene Aspekte -, wären folgende Detaillierungen möglich:

FF 5.1 : Welche Meinung hat [...] in Bezug auf die eigene, subjektive Wahrnehmung?

Frage 9, Items 9.1, 9.4 und 9.9

FF 5.2 : Welche Meinung hat [...] in Bezug auf formale Aspekte?

Frage 9, Items 9.2 und 9.8

FF 5.3: Welche Meinung hat [...] in Bezug auf inhaltliche Aspekte?

Frage 9, Items 9.3 und 9.5

FF 5.4 : Welche Meinung hat [...] in Bezug auf anwendungsbezogene Aspekte?

Frage 9, Items 9.6 und 9.7

Datenanalytische Grundlagen zur Beantwortung der Forschungsfragen finden sich überblicksmäßig in den Kapiteln „6.2 | Messniveaus (Skalenniveaus) und Datenanalyse‟ ab Seite 97 sowie „8.1.3 | Datenanalyse forschungsfragen-/hypothesenkonsistent planen‟ ab Seite 142 und im Detail bei Braunecker 2021: 191ff.

1.3.2 | Hypothesen – die „Checkliste‟

Hypothesen stellen Annahmen bzw. Behauptungen auf, die auf Basiswissen (aus Vorerhebungen, Literatur usw.) beruhen. Sie sind „vermutete Antworten auf Forschungsfragen‟ (Vgl. Herczeg/Wippersberg 2019: 91). Empirie prüftHypothesen.

Qualitative Erhebungen (vgl. Seite 22) zielen darauf ab, Hypothesen zu entwickeln, aus gewonnenen Daten neue Hypothesen aufzustellen (zu generieren). Quantitative Erhebungen (vgl. Seite 23) prüfen bereits vorhandene (aus Literatur oder anderen Vorrecherchen erstellte) Hypothesen anhand gewonnener, NEUER Daten.

Hypothesen (und Forschungsfragen) dürfen niemals mit denselben Daten überprüft (beantwortet) werden, aus denen sie erstellt wurden!

Hypothesen sind – in der empirischen Sozialforschung – Vermutungen über Ergebnisse von Datenerhebungen. Eine Hypothese formuliert das, was untersucht werden soll, als (wissenschaftlich) theoriegestützt überprüfbare Aussage. Damit ihre überprüfung klar definiert und gut möglich ist, sollten Hypothesen möglichst kurz und leicht fassbar ausgedrückt sein.

In den Sozialwissenschaften sind Hypothesen fast immer probabilistisch: Sie sind Wahrscheinlichkeitsaussagen und erheben damit keinen Anspruch auf Gesetzmäßigkeit. 9[17]

Angenommen, deutsche Studien haben ergeben: Menschen, die gerne lesen, konsumieren eher Fachliteratur als andere. Eine österreichische Studie könnte somit – unter ähnlichen Bedingungen – die Hypothese aufstellen: Auch in österreich konsumieren Personen, die generell gerne lesen, eher Fachliteratur als andere. Die Wahrscheinlichkeit, in der österreichischen Bevölkerung Fachbuchkonsumierende zu finden, müsste also bei jenen Personen, die generell gerne lesen, größer sein, als bei den anderen, die nicht gerne lesen.

Warum wird hier von Wahrscheinlichkeiten gesprochen? In der realen Welt wird es Personen geben, die gerne lesen und dementsprechend auch Fachbücher lesen. Aber auch bei Personen, die NICHT gerne lesen, wird Fachbuchkonsum feststellbar sein. Umgekehrt werden andere zwar gerne lesen, aber keine Fachliteratur: Nicht alle, die gerne lesen, müssen „automatisch‟ auch Fachbücher lesen – nur: Die Wahrscheinlichkeit ist einfach größer, in der Gruppe gerne Lesender Personen zu finden, die auch Fachbücher lesen.

Derartige Wahrscheinlichkeitsaussagen könnten zunächst als „Hypothese‟ in einem eher noch allgemeinen, nicht sehr wissenschaftlichen Sprachgebrauch artikuliert werden:

In der österreichischen Wohnbevölkerung gibt es einen Zusammenhang zwischen Leseaffinität und Fachbuchkonsum.

Diese Hypothese ist ungerichtet. Sie vermutet einen Zusammenhang, gibt aber nicht an, welchen. Es könnte somit sein, dass Menschen, die gerne lesen, auch mehr bzw. öfter Fachliteratur lesen als andere. Ebenso möglich wäre aber auch: Menschen, die gerne lesen, lesen lieber andere Texte – also eher weniger bzw. seltener Fachbücher als andere.

Ein wissenschaftliches Wording geht über reine Aussagen hinaus. Bei Hypothesen verbreitet sind Konditional- („Wenn-Dann‟) und Vergleichssätze („Je-Desto‟). Die obenstehende Hypothese (H) – nach wie vor ungerichtet, aber wissenschaftlicher – formuliert: 10

H I: Wenn Personen gerne lesen, dann unterscheiden sie sich in ihrem Fachbuch-Konsum von anderen Personen.

Fragen 1 und 3

Aus einer hingegen gerichteten Betrachtung könnte folgende Hypothese resultieren:

H I: Wenn Personen gerne lesen, dann lesen sie eher Fachliteratur, als wenn sie nicht gerne lesen.

Fragen 1 und 3

Hier wird – präziser – auch die RICHTUNG des vermuteten Zusammenhangs angegeben: Gerne lesen bedeutet eher auch Fachbuch lesen (und umgekehrt).

Beide Hypothesen – die gerichtete und ungerichtete – sind inhaltliche Hypothesen und wären in einer quantitativen Bevölkerungsumfrage mit der ersten und dritten Frage des Fragebogens auf Seite 101f. (vgl. Abbildung 27 und 28, Anmerkungen zum Fragebogen in FUßNOTE 6 auf Seite 16) abgedeckt. [18]

Hypothesen beinhalten den vermuteten Zusammenhang von zumindest zwei Merkmalen (vgl. Herczeg/Wippersberg 2019: 92; Karmasin/Ribing 2019: 90).

Um Hypothesen datenanalytisch exakt prüfen zu können, gibt es auch statistische Hypothesen: Diese fokussieren bereits auf die konkrete Operationalisierung – z.B. auf die Art und Formulierung der Fragen in einem Fragebogen – und damit in weiterer Folge auf die spätere Technik der Ergebnisauswertung. Statistische Hypothesen dienen der Signifikanzprüfung und könnten im angeführten Beispiel lauten:

Ho: Statistische Nullhypothese: Der Prozentanteil von Personen, die jährlich Fachbücher lesen, ist unter jenen, die gerne lesen, gleich (ähnlich) wie unter jenen, die nicht gerne lesen.

Ha bzw. Hi: Statistische (gerichtete) Alternativhypothese: Der Prozentanteil von Personen, die jährlich Fachbücher lesen, ist unter jenen, die gerne lesen, höher als unter jenen, die nicht gerne lesen.

Eine Nullhypothese geht von KEINEM (realen) Unterschied zwischen Vergleichsgruppen und damit keinem Merkmalszusammenhang aus. Die Alternativhypothese vermutet EINEN Unterschiedzwischen Vergleichsgruppen: Sie geht von einem Zusammenhangzwischen einem unabhängigen (oft gruppenbildenden) Merkmal (im obigen Beispiel: Personen, die gerne lesen) und einem abhängigen Merkmal (im Beispiel: Personen, die Fachbücher konsumieren) aus. Oft lässt sich nicht festlegen, welches Merkmal das abhängige und welches das unabhängige ist – dann muss der Forschungskonnex entscheiden. 11