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Schematischer Ablauf einer empirischen Forschung

Zusammenfassung 2016 44 Seiten

Soziologie - Methodologie und Methoden

Leseprobe

Schematischer Ablauf einer empirischen Forschung

1. Problemstellung

- Zunächst muss der Forscher Problem erkennen und definieren.
- Problemstellungen können aus theoretischen und/oder praktischen Beobachtungen stammen.

Begriffsunterscheidungen:

Theorie:

= Ansammlung von Annahmen über gesetzmäßige Zusammenhänge von Phänomenen.

Annahmen:

= Man stellt Behauptungen darüber auf, wie die Welt (ihre Phänomene) funktioniert.

Dabei werden die Phänomene als Gegenstand (-sbereich) bezeichnet

Gesetzesaussagen:

= WENN-DANN-Aussagen

Die Annahmen einer Theorie sind in gesetzmäßigen Beziehungen formuliert

Hypothesen:

Manche Gesetzesaussagen sind für die Fragestellung besonders interessant ➙ sie werden in empirisch prüfbare Annahmen formuliert

Annahmen, die noch empirisch überprüft werden müssen!

2. Theorie/ Vorliegende Forschungsbefunde

- das Problem wird eingegrenzt, indem man es versucht zu erklären.
- Dabei bildet man hypothetische Antworten auf Fragestellungen

1. Man sucht eine Theorie, die das Problem erklären kann.
2. Zusammentragung einschlägiger Forschungsbefunde (➙ Bücher etc. ➙ welche gesetzmäßigen Aussagen wurden schon getroffen?)
3. Eigene Erfahrung einfließen lassen

➜ systematische Problemdefinition

Definition „Theorie“:

Eine Theorie ist

… ein geordnetes System von Aussagen, …

… das hilft die, …

… die Wirklichkeit und auf sie (die Wirklichkeit) bezogene Forschungsprobleme…

… zu strukturieren.

- Aufgabe der Theorie =Erklären

Erklären durch ordnen und beschreiben von einer begrenzten Anzahl an Variablen und Begriffen, sowie logisches Verbinden von Hypothesen und Gesetzen.

- Aufgabe einer (bestimmten) Theorie = Vorhersagen

Sätze einer Theorie, die Falsifikationsversuchenstandhielten = Gesetze

Naturwissenschaften haben kausale Gesetzmäßigkeiten Trainings/ Erziehungswissenschaften haben statische Gesetzmäßigkeiten

Theorien bestehen aus 3 Elementen:

1. Definition (der Begriffe)

2. Postulate (Aussagen)

- Annahme über Beziehungen bedeutsamer Variablen
- nicht unbedingt bewiesen, jedoch plausible Sätze
- beruht auf persönlichen Beobachtungen oder vorhandenen Forschungsergebnissen

3. Deduktionen(zu überprüfende Hypothesen)

Modell:

Aus einer Theorie lassen sich meist mehrere Modelle ableiten.

Theorie ≠ theoretischer Ansatz

Erst Theorie, wenn Aussagen/ Annahmen/ Forderungen in einigen Fällen bewährt haben, sonst nur theoretischer Ansatz.

3. Fragestellung

Ist das zentrale Element einer empirischen Arbeit!

Wodrauf will ich mit meinem Beitrag eine Antwort geben? Was will ich genau untersuchen?

4. Auswahl von Konstrukten/ Variablen

Theoretisches Konstrukte

… ist ein nicht operational fassbarer Begriff, …

… der sich auf nicht direkt beobachtbare Eigenschaften bezieht.

Variablen

Eigenschaften/ Merkmale/ Bedingungen/ Ereignisse, die in mindestens 2 Ausprägungen auftreten können.

Unabhängige Variable (UV)

- Variablen, die vom Versuchsleiter direkt oder indirekt beeinflusst werden können.
- Auch Reizvariable genannt
- Bsp. Alter: Versuchsleiter kann sich aussuchen, wie alt Proband sein soll.

Abhängige Variable (AV)

- Variable, die nicht vom Versuchsleiter beeinflusst werden können.

- Steht in Abhängigkeit der unabhängigen Variablen. Änder sich UV, ändert sich AV

- Auch Reaktionsvariable genannt

- Bsp. Medizinische Parameter: Versuchsleiter kann nicht beeinflussen, ob Proband an jenem Tag erkältete ist oder nicht.
- Ändert man Alter (UV), so kann sich medizinischer Parameter (AV) ändern! ➙ UV beeinflusst AV

Klassifikation von Variablen

1. Unterscheidung nach Stellenwert ➙ welchen Stellenwert haben die Variablen für die Untersuchung?

- UV, AV

- 3 weitere:

- Moderator Variable: verändert nicht direkt die UV, aber den Einfluss von UV auf AV
- Kontrollvariable: ist dann, wenn Ausprägung der Moderatorvariable vorsorglich erhoben wird.
- Störvariable: Nicht-Beachtung von Moderatorvariablen

2. Unterscheidung nach Art ➙ welche Art von Merkmalsausprägung bei Variablen gibt es?

- Diskrete Variable: diskontinuierlich (Bsp. Geschwisterzahl)

- Dichotom: zwei Abstufungen (Bsp. Blond, Braun) vs. Polytom: mehr als zwei Abstufungen (Bsp. Blond, Dunkelblond, Braun)
- Natürlich (Bsp. Geschlecht) vs. Künstlich (Bsp. Alter: jung- mittel- alt)

- Stetige Variablen: kontinuierliche, quantitative Variablen

- Gewicht, Länge, Zeit

3. Unterscheidung nach empirischer Zugänglichkeit

- Manifeste Variablen

- Direkt beobachtbar (Springreiten: so und so viele gerissen)

- Latente Variablen

- Nicht-beobachtbar (Intelligenz, Konzentration)

Validität

➙ Gültigkeit/ Belastbarkeit einer Annahme

- während Falsifikation und Verifizierbarkeit nur schwarz-weiß malen (ja-nein) ➙ ist Validität ein abgestuftes Gütekriterium.
- Bei Empirischen Forschungen Validität = Operationalisierbarkeit der Faktoren der Konstrukte

Interne Validität

- Versuch wird mit bestimmten UV durchgeführt, diese bedingen (führen zu) bestimmten AV.
- Wird dieser Versuch nun wieder mit diesen UV durchgeführt, so kann er valide sein, wenn das gleiche Ergebnis auftritt.
- Test ist dann intern valide, wenn es eindeutig ist, dass die AV durch eine Veränderung der UV beeinflusst wurden.

Externe Validität

- Ist dann extern valide, wenn Ergebnisse generalisierbar werden können, also auch auf Nicht-Stichproben übertragbar sind!
- Jedoch schwierig, wenn unter „realen“ Bedingungen (AV) noch andere Faktoren beeinflussen.
- Um extern valide sein zu können, ist interne Validität nötig, aber nicht ausreichend.

Beispiel: In meinem Zimmer testen, wie Papierflieger fliegt. Habe UV = Ventilator, den ich immer regulieren kann. Papierflieger fliegt in meinem Zimmer gleich ➜ intern valide

Jedoch herrschen draußen andere Faktoren ➙ AV = Wind, den ich nicht regulieren kann. Papierflieger fliegt draußen immer unterschiedlich ➜ extern nicht valide!

5. Formulierung von Hypothesen

Wissenschaftliche Hypothesen

... sind Annahmen über reale Sachverhalte in Form von Konditionalsätzen. Sie weisen über den Einzelfallhinaus (Generalisierbarkeit) und sind durch Erfahrungsdaten widerlegbar (Falsifikation).

aufgabe von Hypothesen:

Von offener Fragestellung zu gezielter Vermutung/ Aussage zu Problem. (es wird konkret)

Was ist Hypothese im Allgemeinen:

Aussage über den Zusammenhang von 2 oder mehreren Merkmalen / Variablen.

Konkretisierung in 3 Richtungen:

- Zu untersuchende Personen (Bsp. Nur 5 Jährige)
- Situation der Untersuchung (Bsp. von tagsüber, auf genau 15 Uhr festgelegt)
- Gegenstand der Untersuchung ( Bsp.

Kriterien von Hypothesen

- Hypothesen sind allgemeingültige, über den Einzelfall oder ein singuläres Ereignis hinausgehende Aussagen (Behauptungen) -> Allsatz

- Die Aussage enthält mindestenszweisemantischgehaltvolleBegriffe, die (zumindest implizit) durch den logischen Operatorwenn - dann (je-desto) verbunden sind -> Konditionssatz

- Nicht immer so ausformuliert, aber durch Umformulierung möglich.

- Bsp: Alte Fussballer sind verletzungsanfälliger. ➙ Je älter ein Fussballer, desto verletzungsanfälliger ist er!

- Die Aussage ist widerspruchsfrei, logisch korrekt

- Die empirischenGeltungsbedingungen sind implizit oder explizit im Einzelnen aufgezählt

- Die Begriffe sind aufWirklichkeitsphänomenehinoperationalisierbar.

- Die Aussage ist falsifizierbar, d.h. es müssen Ereignisse denkbar sein, die dem Konditionalsatz widersprechen.

- ➙ wenn eh nur bestätigbar keine Untersuchung nötig

- bei diesen Hypothesen gilt stets: „Wenn-Teil“ = UV

„Dann- Teil“ = AV

NIEMALS MIT „ES GIBT…“ FORMULIEREN ➙ STRENG VERBOTEN

Statistisches Hypothesenpaar

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Gerichtete und ungerichtete Hypothesen

Gerichtete Hypothese = Richtung des Unterschieds wird postuliert:

Bsp. Männer sind großer als Frauen

Ungerichtete Hypothese = Irgendein Unterschied wird postuliert:

Bsp. Männer und Frauen sind unterschiedlich groß

Ungerichtete Alternativhypothese: Männer und Frauen unterscheiden sich ➙ Nullhypothese: Männer und Frauen unterscheiden sich nicht.

Gerichtete Alternativhypothese: Frauen sind kleiner als Männer. ➙ Nullhypothese: Frauen sind gleichgroß als Männer o. Frauen sind größer als Männer.

!!gerichtete Hypothese nur gebildet, wenn schon eindeutige Wissensbefunde vorliegen.!!

Von der Problemstellung zur Hypothese

Problemstellung:

- Erhöhte Verletzungsanfälligkeit von Sportlern nach bestimmten Trainingsphasen

Fragestellung

- Haben intensive Trainingsphasen Auswirkungen auf die Verletzungsanfälligkeit von Sportlern?

Forschungshypothese

- „Wenn nach dem Trainingsprogramm xy trainiert wird, dann steigt die Verletzungsrate an“.

[Achtung hier steckt ein (Gruppen-)Vergleich drin]!

Nullhypothese

- „Wenn nach dem Trainingsprogramm xy trainiert wird, dann steigt die „gpgy ,g Verletzungsrate nicht an oder bleibt gleich“.

Anforderungen an wissenschaftliche Hypothesen

- logische Korrektheit (sinnvolle Hyp.)

- Begründung bzw. Kompatibilität mit bisherigemWissen

- keineWidersprüchezwischen versch. Hyp. einer Untersuchung

- Prüfbarkeit: Man muss die Aussagen prinzipiellwiderlegen (falsifizieren) können.

- Prüfung möglich: Viele kurze Pausen steigern den Lernfortschritt im Techniktraining stärker als wenige, dafür lange Pausen.
- Prüfung schwer möglich: Wenn man sich nicht aufwärmt, kann man sich verletzen man sich verletzen.

Zusammenhangs- und Unterschiedshypothesen

Zusammenhangshypothesen: behaupten mindestens zwei Variablen in der Grundgesamtheit stehen im Zusammenhang

- werden mit Korrelationsberechnung geprüft.

Unterschiedshypothesen: behaupten mindestens zwei Gruppen der Grundgesamtheit, die je mind. eine Variable repräsentieren, sind unterschiedlich.

- werden mit Häufigkeitsunterschieden und Mittelwertunterschieden geprüft

Operationalisierung

= Messbarmachen von theoretischen Variablen und deren Zusammenhänge.

➙ dies beinhaltet zwei Aspekte:

1. Die Bedingungen unter denen die Variablen beobachtet werden müssen festgelegt sein ➙ Versuchsplanung
2. Die Ausprägung der Variablen muss erfassbar sein ➙ Einsatz von Erhebungsinstrumenten

Dinge, die man messen möchte, müssen empirisch beobachtbar sein.

- aggressives Verhalten = beobachtbar

- Pedalkraft beim Radfahren = messbar

Gegenbeispiel: Nervenzellen, die für moralische Urteile sind = nicht operationalisierbar !!

- zu mindestens derzeit noch nicht

Testen

Messwert = wahrer Wert + Messfehler

➙ Kernaussage der Methodenlehre!!

Ziel methodischer Maßnahmen: Messfehler = 0

- wird aber nie erreicht

Axiome der klassischen Testtheorie

1. Testergebnis = Messfehler + wahrer Wert

2. Mittelwert mehrerer unabhängigen Messungen repräsentiert den Mittelwert ➙ sinnvoll viele Messungen durchzuführen. Ich kenn das ja auch aus zb. DISC-Test

3. Wahrer Wert und falscher Wert sind unkorreliert

➙ sind unabhängig voneinander. Keine „Je-desto-Beziehung“ ➙ beeinflussen sich nicht

4. Fehlerwert korreliert nicht mit anderen Persönlichkeitsmerkmalen

➙ Fehlerwert und Persönlichkeitsmerkmale beeinflussen sich nicht

5. Fehlerwerte sind unkorreliert

➙ beeinflussen sich auch nicht untereinander

➜ Messfehler darf man haben, aber keine systematischen!

Messen in der Sozialwissenschaft

… ist das Abbilden…

… der Ausprägung objektiver Eigenschaften oder Relationen…

… auf einer Messskala.

Dabei wird zu messende Größe mit bekannter Größe =Maßeinheit verglichen und so in ihrem Skalenwert genau festgelegt.

Testen und Messen drücken praktisch den gleichen Sachverhalt aus, sind aber dennoch zu unterscheiden:

Messen = physikalische Größen ➙ Länge, Gewicht, Zeit etc.

Testen = Eigenschaften, Konstrukte ➙ Intelligenz, Konzentration ➙ nicht direkt messbar

Def. Messen:

Messung ist die Bestimmung der Ausprägung einer Eigenschaft eines Dinges.

Messen erfolgt durch die Zuordnung von Zahlen…

…zu den Dingen, die Träger der zu messenden Eigenschaft sind.

Um von einer Messung sprechen zu können, …

… müssen die Relationen zwischen den Dingen…

… sich in den Relationen der Zahlen widerspiegeln, …

… die ihnen zugeordnet wurden.

Empirisches und Numerisches Relativ

Gegenstandsbereich/ Objekt/ Ereignis, das gemessen wird = empirisches Relativ

Zugeordneten Zahlenwerte = Numerisches Relativ

- Abbildung, die diese Zuordnung leistet = Skala

Repräsentationsproblem, Eindeutigkeitsproblem, Bedeutsamkeitsproblem und Skalenproblem

Repräsentationsproblem: Ist die Eigenschaft überhaupt messbar?

- Stimmen die Relationen zwischen den Dingen, mit denen der Zahlen, die nun die Dinge repräsentieren?

Eindeutigkeitsproblem: Werden die Beziehungen zwischen den Dingen nicht verfälscht?

- Hier geht es mehr als nur, um die Relation der Zahlen (s.o.) ➙ es geht um die vlt komplexe Beziehung

Lösung: Unterscheidung verschiedener Skalentypen/ -niveaus hinsichtlich ihrer Eindeutigkeit:

- Nicht metrisch

- Norminalskalen: eindeutige Transformationen
- Ordinalskalen: monotone Transformationen

- Metrisch

- Intervallskalen: positiv lineare Transformationen
- Verhältnisskalen: positive Verhältnistransformationen

Bedeutsamkeitsproblem: Welche mathematischen Manipulationen des empirischen Relativs (Originalwerte) durch das normative Relativs sind zulässig?

- Lösung: Es dürfen nur statistische Verfahren herangezogen werden, die den Wahrheitsgehalt der numerischen Aussage nicht verändern.
- Eine Aussage ist bedeutsam, wenn sich durch Transformation der Werte (Numerisches Relativ) der Wahrheitswert nicht ändert.

Skalierungsproblem: Wie können konkrete Skalen errichtet werden? Wie kann man den Dingen, die Träger der zu messenden Eigenschaften sind, konstante Zahlen als Messwerte zugeordnen?

➙ Validität und Reliabilität müssen besonders hoch sein!

(Reliabilität = Wiederholbarkeit, Validität= Belastbarkeit einer Aussage)

Messen und Skalenniveau

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Messung und Skalenniveau sind miteinander verbunden. Denn:

Messung ist umso präziser, je mehr Eigenschaften des numerischen Relativs (Z) auf die Eigenschaften des empirischen Relativs (E) übertragen werden können.

Dies ist natürlich abhängig davon, wie gut das Skalenproblem behoben werden konnte.

Es handelt sich um eine Messoperation, wenn mindestens eine Eigenschaft des numerischen Relativs auch für das empirische Relativ gilt.

➙ Je nachdem wie viele Eigenschaften von numerischem und empirischem Relativ übereinstimmen

➜ Messung mit unterschiedlichem Niveau

➜ unterschiedliche Messskalen

Die verschiedenen Skalenniveaus

Normalskala:

Es werden Zahlen vergeben, um eine eindeutigeKlassenzuordnung zu erreichen.

Einfachste Eigenschaft eines Zahlensystems ist die Gleichheit, bzw. Ungleichheit zweier Zahlen.

➙ können entweder nur gleich oder ungleich sein und es gibt keine Zwischenformen

Bsp. Entweder braune oder blondHaare! ➙ Keine dunkelbraunen Haare.

Ordinalskala:

Zahlen werden vergeben, um eine eindeutige Rangfolge, je nach Ausprägung der Eigenschaften der Dinge zu erreichen. Dabei sind aber die Größen der Abstände unwesentlich.

Eigenschaft des Zahlensystems: eine Zahl entweder größer oder kleiner als andere Zahl

Bsp. Es wird eine Rangfolge hergestellt bei der Blonde, Braunhaarige und Rothaarige nach Häufigkeit in der Uni eingeteilt werden.

Intervallskala:

Die Differenzder Ausprägung von Eigenschaften spielt eine Rolle. ➙ die Größe der Abstände auf der Skaleneinheit ist somit von entscheidender Bedeutung.

- es gibt keinen absoluten Nullpunkt auf der Skala.
- Eigenschaft der reellen Zahlen: Abstand zwischen 2 und 4 ist genauso groß wie 4 und 6.

Verhältnisskala:

Die Verhältnisse von Zahlen sind wesentlich.

- es gibt einen absoluten Nullpunkt auf der Skala
- Eigenschaft der reellen Zahlen: Verhältnis von 2 und 4 ist das gleiche, wie bei 3 und 6

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Grundgesamtheit und Stichprobe

Grundgesamtheit= Alle potentiell untersuchbaren Einheiten, die ein gemeinsames Merkmal/ Merkmalskombination aufweisen.

= Population

Stichprobe = Teilmenge der Grundgesamtheit = alle Untersuchungseinheiten

- Müssen die relevanten Eigenschaften der Grundgesamtheit möglichst gut abbilden.
- Globale und spezifische Repräsentativität
- Je besser die Stichprobe die Population repräsentiert, desto präzisere Aussagen über Grundgesamtheit.
- Je größer die Stichprobe, desto präzisere Aussagen über Grundgesamtheit.
- !!! Man kann aber nur auf Grundgesamtheit schließen. Bsp. Untersuchungen über Fussballtrainer lassen sich nicht auf Handballtrainer übertragen!

- Stichprobenkennwerte repräsentieren Grundgesamtheit (=Populationsparameter) nur bestimmter Wahrscheinlichkeit.
- eine wirklich repräsentative Stichprobe gibt es nicht. Ist meistens falsifizierbar.

➙ deswegen die Frage, ob Stichproben überhaupt aussagekräftig sind?!

➙ man die Repräsentativität einordnen können! = „ Schätzung des Konfidenzintervalls“

Konfidenzintervall (KI)

Je kleiner der KI, desto genauer ist Stichprobe!

➙ möchte man KI senken, muss man Stichprobenumfang quadrieren.

Stichprobenziehung:

Probabilistisch = zufällige Auswahl

- Geschichtete Stichprobe
- Zufallsstichprobe

Nicht-probabilistisch = Auswahlwahrscheinlichkeit unbekannt/ unkontrollierbar

- Ad-Hoc Stichprobe
- Quotenstichprobe

Geschichtete Stichprobe

Einsatz der geschichteten Stichprobe, wenn:

- bereits deutlich ist, dass Einfluss auf Untersuchungsmerkmal vorliegt.
- Schichtungsmerkmale müssen auch erhebbar (nachvollziehbar) sein.

Problem:

- Nicht die Anzahl der Schichtungsmerkmale, sondern die Relevanz der Merkmale bestimmt Repräsentativität der Stichprobe.

Bsp: Bei Leistungstest nach Alphabet zu schichten ➙ kein Sinn // Nach Alter zu schichten ➙ Sinn

- Explosion der Schichtanzahl bei mehreren Schichtungsvariablen.

Vorgehen:

- Schichten müssen sich in einem Merkmal = Variable (Bsp. Alter), die Untersuchungsmerkmal (Bsp. Leistung) beeinflussen unterscheiden.
- innerhalb einer Schicht soll nach Klumpenverfahren oder Zufall vorgegangen werden
- proportional geschichtet: prozentuale Verteilung von Stichprobengröße stimmt mit Grundgesamtheit überein

Bespiele: Alter: jung, mittel, alt // Trainerschein: A-, B- oder C-Lizenz // Einkommensstärke

Hierbei habe ich gleichgroße Schichtungsgruppen. 50 A-Lizenz, 50 B-Lizenz und 50 C-Lizenz…

Quotenstichprobe

Hierbei nehme ich eine Stichprobe und erst am Ende stellt sich die Häufigkeitsverteilung der relevanten Merkmale heraus. Die Merkmale bilden Kategorien, die vorgegeben/ festgelegt sind.

Bsp. Bundestagswahl ➙ Wahlbeteiligung festgehalten in Häufigkeitsverteilung folgender Merkmale:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

- vor allem in Umfrageforschung verwendet

Probleme:

- nur Betrachtung der prozentualen Verteilung der Quotierungsmerkmale
- Interviewer nimmt Probanden nicht zufällig, sondern häufig nach Verfügbarkeitsprinzip
- mehrere Merkmale ➙ sehr komplex (s. Tab.)

Zufallsstichprobe

- Zufallsauswahl = Randomisierung
- oder Losverfahren/ Zufallstafel = mit gewissen Einschränkungen, kein reiner Zufall mehr
- Stichprobengröße vs. Stichprobenfehler

Allgemein:

Proportionale Schichtung ≠ disproportionale Schichtung

Stichprobenziehung:

- für welche Population sollen die Untersuchungsergebnisse gelten?

➙ Untersuche ich nur Studenten, kann ich Ergebnis auch nur auf Studenten als Grundgesamtheit beziehen.

- Nach welchen Verfahren wurden die Untersuchungsobjekte ausgewählt?

➙ Zufall, Erwählt, Freunde? Wichtig denn: Ausdauerleistungstest➙ Freunde könnten eine erhöhte Motivation haben

- Ist die Generalisierbarkeit der Ergebnisse durch besondere Auswahlverfahren eingeschränkt?

- Welche Überlegungen nahmen Einfluss auf die Festlegung des Stichprobenumfangs?

Ziel einer Untersuchung/ Überlegungen

- Verallgemeinern/ Generalisieren der Ergebnisse
- Vollerhebung vs. Teilerhebung ➙ meistens Teilerhebung = Stichprobe
- Grundgesamtheit vs. Stichprobe
- Repräsentativität einer Stichprobe

Parallelisierung

Gründung einer Vergleichs-/ Kontrollgruppe, die die gleichen Vpn-Merkmale haben

Statistik

Aufgaben der Statistik:

- Datenreduktion und Datenbeschreibung
- Zusammenhänge zwischen Parametern feststellen und beschreiben
- Unterschiede von zwei Grundgesamtheiten durch Stichprobenvergleich feststellen
- Prognosen erstellen

Deskriptive Statistik

= beschreibende Statistik

- gibt Methoden mit denen man Informationen reduzieren kann ➙ übersichtlich und anschaulich aufbereiten

- Methoden: Tabellen, Grafiken, Berechnung von markanten Kenngrößen

➙ Ordnung und Darstellung von Daten

[...]

Details

Seiten
44
Jahr
2016
ISBN (eBook)
9783668311596
ISBN (Buch)
9783668311602
Dateigröße
1.4 MB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v341388
Institution / Hochschule
Ruhr-Universität Bochum – Fakultät für Sportwissenschaft
Note
Schlagworte
schematischer ablauf forschung

Autor

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Titel: Schematischer Ablauf einer empirischen Forschung