Welche Bedeutung hat der Computer im Studiengang Politikwissenschaft?

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Literaturverzeichnis

1. Einleitung

2. Statistische Methoden
2.1 Offene Fragen
2.2 Geschlossene Fragen
2.2.1 Alternativ-Fragen
2.2.2 Sonstige geschlossene Fragen
2.3 Filterfragen
2.4 Mittelwerte
2.4.1 Modalwert
2.4.2 Median
2.4.3 Arithmetisches Mittel
2.5 Streuungsparameter
2.5.1 Variationsweite
2.5.2 Varianz
2.5.3 Standardabweichung
2.6 Kreuztabellen
2.7 Fragebogen
2.7.1 Ziel und Zielgruppe
2.7.2 Fragenumfang
2.7.3 Layout

3. Fragebogenauswertung
3.1 Fragestellung und Hypothese
3.2 Operationalisierung
3.3 Ausgewertete Fragen
3.4 CIP-Pools und Internet
3.4.1 CIP-Pool K2, 10. Stock
3.4.2 CIP-Pool Unibibliothek
3.4.3 Anzahl Arbeitsplätze
3.4.4 Homepage Institut für Sozialforschung
3.5 Bibliotheken
3.5.1 Universitätsbibliothek
3.5.2 Landesbibliothek

4. Fazit

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Häufigkeit bezüglich Frage 36.1

Abb. 2: Häufigkeit bezüglich Frage 37.1

Abb. 3: Häufigkeit bezüglich Frage 35

Abb. 4: Stundennutzung der Universitätsbibliothek, gruppiert

Abb. 5: Literaturrecherche PC bei Stundennutzung UB gruppiert = „1“

Abb. 6: Stundennutzung der Landesbibliothek, gruppiert

Abb. 7: Literaturrecherche PC bei Stundennutzung LB gruppiert = „1“

Abbildungsverzeichnis

Tabelle 1: Häufigkeit bezüglich Frage 34.1

Tabelle 2: Häufigkeit bezüglich Frage 36.1 und 37.1

Tabelle 3: Häufigkeit bezüglich Frage 36.2 und 37.2

Tabelle 4: Häufigkeit bezüglich Frage 36.3 und 37.3

Tabelle 5: Umkodierung der Variablen aus Frage 41

Tabelle 6: Kreuztabelle „Literaturrecherche PC“ × „Stundennutzung UB gruppiert“

Literaturverzeichnis

Atteslander, Peter et al. 1991: Methoden der empirischen Sozialforschung, Berlin: Sammlung Göschen de Gruyter, 6. Auflage.

Friedrichs, Jürgen 1980: Methoden empirischer Sozialforschung, Opladen: Westdeutscher Verlag, 14. Auflage.

GEHRING, Uwe W. / WEINS, Cornelia 2000: Grundkurs Statistik für Politologen, Opladen: Westdeutscher Verlag, 2. Auflage.

Kriz, Jürgen 1981: Methoden empirischer Sozialforschung, Stuttgart: Teubner Studienskripten.

Kromrey, Helmut 1995: Empirische Sozialforschung, Opladen: Verlag Leske und Budrich, 7. Auflage.

Laatz, Wilfried 1993: Empirische Methoden. Ein Lehrbuch für Sozialwissenschaftler, Frankfurt am Main: Verlag Harri Deutsch.

MICROSOFT LexiROM 4.0 / Zitate. Mannheim: Bibliographisches Institut & F.A. Brockhaus AG, 1998.

Noelle-Neumann, Elisabeth / Petersen, Thomas 2000: Alle, nicht jeder. Einführung in die Methoden der Demoskopie, Berlin: Springer Verlag, 3. Auflage.

Schnell, Rainer / Hill, Paul B. / Esser, Elke 1995: Methoden der empirischen Sozialforschung, München: Verlag Oldenbourg, 5. Auflage.

Schumann, Siegfried 1997: Repräsentative Umfrage. Praxisorientierte Einführung in empirische Methoden und statistische Analyseverfahren, München: verlag Oldenbourg.

1 Einleitung

„Das Unsympathische an Computern ist, dass sie nur ja oder nein sagen können, aber nicht vielleicht.“

Brigitte Bardot zum Thema „Computer“^[1]

Im Rahmen des Studiengangs Politikwissenschaft an der Universität Stuttgart führten die Teilnehmer der Übung „Methoden und Statistik“ im Wintersemester 2000/2001 eine Evaluation ihres Studienganges durch. Dies geschah, indem ein Fragebogen erstellt wurde. Dieser wurde dann zum Ausfüllen an die Politik-Studenten der Uni verteilt, indem er in Übungen, Vorlesungen und Seminaren in Absprache mit den Dozenten ausgegeben wurde. Anschließend wurden die Fragebögen im Statistikprogramm SPSS kodiert.

In dieser Arbeit soll nun der Frage nachgegangen werden, welche Bedeutung die von der Universität Stuttgart bereitgestellten Computer im Studiengang Politikwissenschaft haben. Dazu werden zunächst in Teil 2 die statistischen Methoden beschrieben, die zur weiteren Auswertung notwendig sind. Auch werden kritische Punkte der einzelnen Methoden beleuchtet. Die Forschungsfrage und die Hypothese sowie die aus der Beantwortung des Fragebogens abgeleiteten Ergebnisse werden in Teil 3 erarbeitet, dargestellt und bewertet.

2 Statistische Methoden

Wenn von einer größeren Personenzahl Daten erhoben werden sollen, müssen für alle Teilnehmer der Erhebung gleiche Erhebungsmethoden angewandt werden, damit die Daten später vergleichbar sind. Dies kann z.B. mit Hilfe von verschiedenen Fragearten auf einem Fragebogen geschehen. Um danach in die statistischen Daten Ordnung zu bringen und sie auswerten und interpretieren zu können, bedarf es statistischer Modelle und Verfahren.^[2]Mit den Hilfsmitteln der deskriptiven, also beschreibenden Statistik werden die Daten so dargestellt, dass das Wesentliche schnell erkennbar ist. Abschließend wird die Erstellung eines Fragebogens genauer beschrieben.

2.1 Offene Fragen

Offene Fragen sind Fragen, deren Antwortmöglichkeit dem Befragten völlig offen sind. Er bekommt keine Antwortmöglichkeiten vorgegeben, er soll frei formulieren. Diese Art der Frage wird gerne dann verwendet, wenn dem Fragensteller noch keine Informationen vorliegen, was die Befragten antworten könnten^[3]oder wenn der Fragensteller keine Antworten vorgeben will, um entweder nicht tendenziös zu fragen oder weil es zu viele Antwort-Möglichkeiten gibt. Auf Fragebögen hat dies ganz pragmatische Vorteile: Es ist nur ein Feld nötig, um allen möglichen Antwort-Varianten Platz zu bieten.

2.2 Geschlossene Fragen

Geschlossene Fragen sind das Gegenteil von offenen Fragen: Hier werden Antwortmöglichkeiten konkret vorgegeben. Der Befragte ist also gezwungen, aus den angebotenen Varianten auszuwählen. Hier kann wiederum unterschieden werden: Bei der Alternativ-Frage werden nur zwei Antwortmöglichkeiten vorgegeben, bei der 5.1-Frage kann der Befragte zwischen fünf Antwortmöglichkeiten wählen.

2.2.1 Alternativ-Fragen

Alternativ-Fragen geben, wie der Name sagt, dem Befragten die Möglichkeit. zwischen zwei Antwort-Alternativen zu wählen. In der Regel handelt es sich dabei um „ja“ und „nein“. Die Frage muss so gestellt werden, dass auch wirklich nur diese beiden Antwortmöglichkeiten logisch zulässig sind.

Alternativ-Fragen haben, wie andere Frageformen auch, den Nachteil, dass sogenannte response sets, also Antwortmuster, vom Befragten unbewusst befolgt werden. Bei der ja/nein-Frage ist dies die Tendenz zum „ja“. Dies wird auch als „Ja-Sager-Tendenz“ bezeichnet.^[4]Dabei kreuzen Personen bevorzugt die „ja“-Antwort an und achten weniger auf den Inhalt der Frage. Das erkennt man daran, dass bei einer Kontrollfrage, die an anderer Stelle im Interview oder auf dem Fragebogen gestellt wird, der gleiche, nun aber „umgepolt“ formulierte Inhalt wiederum mit „ja“ beantwortet wird, obwohl hier „nein“ inhaltlich logisch wäre.

2.2.2 Sonstige geschlossene Fragen

Neben der Alternativ-Frage ist die 5.1-Frage eine weitere geschlossene Fragen. Darunter versteht man ein Antwortschema, das wie folgt aussieht: „trifft voll zu“, „trifft weitgehend zu“, „trifft teilweise zu“, „trifft weniger zu“ und „trifft gar nicht zu“.^[5]Diesen fünf Antwortmöglichkeiten wird als sechste die Antwort „keine Angabe“ hinzugefügt, um abzufangen, dass ein Befragter die Frage nicht beantworten kann, weil er z.B. über das abgefragte Thema nichts weiß. Ein weiteres Antwort-Schema ist: „stimme stark zu“ bis „lehne stark ab“. Jeweils müssen die verbalen Abstufungen so gewählt werden, dass sie in etwa gleiche Abstände zueinander haben und somit vergleichbar sind.

Geschlossene Fragen können auch mehrere inhaltlich unterschiedliche Antwortmöglichkeiten beinhalten, aus denen der Befragte eine oder mehrere Antworten aussuchen soll. Die Antworten stehen dabei in keinem zueinander wertenden Verhältnis.

Wie bei der Alternativ-Frage treten auch bei der Beantwortung der weiteren geschlossenen Fragen methodische Probleme auf: Bei abgestuften, ordinal angeordneten Antwortmöglichkeiten besteht bei der Beantwortung ein Hang zum Extremen oder die Bevorzugung der Mittelkategorie bei Antwortmöglichkeiten, die von „stimme stark zu“ bis „lehne stark ab“ gehen.^[6]Diese response sets verfälschen das Ergebnis der Befragung ebenso wie die Tatsache, dass die Reihenfolge, in der die Antwortmöglichkeiten vorgegeben werden, entscheidend ist. Dies ist v.a. der Fall bei einer großen Anzahl von Antwortmöglichkeiten.^[7]

2.3 Filterfragen

Eine Filterfrage ist so gestellt, dass ihre Beantwortung dazu führt, dass nur Personen mit der gewünschten Eigenschaft oder Meinung weitere Fragen beantworten. Der restliche Kreis der Befragten wird z.B. auf Fragebögen per Anweisung zu der nächsten Frage weiterverwiesen, die für ihn als Nichtangehöriger der herausgefilterten Teilnehmer als nächstes relevant ist. Dadurch wird vermieden, dass der Befragte auf eine Vielzahl von Fragen mit „trifft nicht zu“ oder „keine Angabe möglich“ antworten muss.^[8]Der Befragte würde sich durch solch eine die Befragung nur langweilen und die Befragung würde unnötig verlängert. Noelle-Neumann nennt hierzu das Beispiel der Brillenträger,^[9]die per Filterfrage „aussortiert“ werden, um danach weiter befragt zu werden. Alle Nicht-Brilleträger müssen die „Brille-Fragen“ überspringen.

Filterfragen haben durch ihre filternde Wirkung den Nachteil, dass die Personenzahl, die diese Frage beantwortet, kleiner ist als die Gesamtzahl der Befragten. Dadurch kann es zu statistischen Ungenauigkeiten kommen, sollte die Zahl der Herausgefilterten zu klein sein. Der Vorteil von Filterfragen ist, wie oben beschrieben, dass der Befragte nicht durch für ihn irrelevante Fragenkomplexe gelangweilt wird. Er verliert durch Filterfragen nicht das Interesse an der gesamten Befragung und es wird zusätzlich sichergestellt, dass die der Filterfrage nachgeschalteten Fragen wirklich nur von den herausgefilterten Befragten beantwortet werden.^[10]

2.4 Mittelwerte

Mit den verschiedenen Varianten der Mittelwerte können Aussagen über die Datenlage, genauer: über die Häufigkeitsverteilung eines Merkmals getroffen werden. Jeder der Mittelwerte hat Vor- und Nachteile, die jeweils beachtet werden müssen, bevor aus dem erhaltenen Wert Schlussfolgerungen über die Daten gezogen werden. Mittelwerte verdichten alle Informationen einer Häufigkeitsverteilung zu einer einzigen Zahl. Die hat zwangsläufig zur Folge, dass Informationsverlust auftritt.

Zunächst muss geklärt werden, ob es sich bei den vorliegenden Daten um nominal, ordinal oder intervallskalierte Werte handelt. Nominal skalierte Werte tragen lediglich eine Bezeichnung, sie lassen sich nicht in eine logische Reihenfolge bringen. Ordinal skalierte Daten sind Daten, die in eine auf- oder absteigende Reihenfolge gebracht werden können, jedoch ist die Bildung von Differenzen nicht sinnvoll. Dies ist nur bei intervallskalierten Daten möglich. Die verschiedenen Mittelwerte können lediglich bei entsprechend skalierten Daten berechnet werden.

2.4.1 Modalwert

Die Berechnung des Modalwertes oder Modus setzt mindestens nominal skalierte Daten voraus. Er ist der Messwert, der in einem Datensatz absolut am häufigsten vorkommt. Bei einer grafischen Darstellung der Verteilung der Daten als Balkendiagramm tritt der Modalwert als Gipfel oder Maximum auf. Wenn zwei benachbarte Werte gleich häufig sind und die Daten intervallskaliert sind, kann das arithmetische Mittel als Modalwert angegeben werden. Für nominal- und ordinalskalierte Daten ist diese Berechnung nicht sinnvoll bzw. nicht möglich. Wenn die beiden gleich häufigen Werte in der Verteilung nicht benachbart sind, dann spricht man von einer bimodalen Verteilung.^[11]Bei mehr als zwei Modalwerten wird auf deren Angabe verzichtet.

Als rechtsgipflig, rechtssteil oder linksschief wird eine Verteilung bezeichnet, wenn ihr Modalwert nach rechts in der Verteilung verschoben ist. Streuen sich die Werte eng um den Modalwert, spricht man zusätzlich von schmalgipflig, sonst von breitgipflig.^[12]

2.4.2 Median

Der Median ist der Wert einer Verteilung, der diese Verteilung genau halbiert. Dazu müssen die Daten ordinal skaliert sein. Bei ungerader Fallzahl ist der mittlere Wert der Median. Bei gerader Fallzahl und intervallskalierten Daten ist der Modalwert das arithmetische Mittel der beiden mittleren Werte. In Formelschreibweise ergibt sich:^[13]

[...]

^[1]vgl. MICROSOFT LexiROM 4.0 / Zitate. Mannheim: Bibliographisches Institut & F.A. Brockhaus AG, 1998, Stichwort „Computer“

^[2]vgl. Kromrey, Helmut 1995: Empirische Sozialforschung, Opladen: Verlag Leske und Budrich, 7. Auflage, S. 311f.

^[3]vgl. GEHRING, Uwe W. / WEINS, Cornelia 2000: Grundkurs Statistik für Politologen, Opladen: Westdeutscher Verlag, 2. Auflage, S. 57.

^[4]vgl. Kriz, Jürgen 1981: Methoden empirischer Sozialforschung, Stuttgart: Teubner Studienskripten, S. 68.

^[5]vgl. Kromrey, Helmut 1995: Empirische Sozialforschung, Opladen: Verlag Leske und Budrich, 7. Auflage, S. 279.

^[6]vgl. Kriz, Jürgen 1981: Methoden empirischer Sozialforschung, Stuttgart: Teubner Studienskripten, S. 68.

^[7]vgl. Kromrey, Helmut 1995: Empirische Sozialforschung, Opladen: Verlag Leske und Budrich, 7. Auflage, S. 280.

^[8]vgl. Schnell, Rainer / Hill, Paul B. / Esser, Elke 1995: Methoden der empirischen Sozialforschung, München: Verlag Oldenbourg, 5. Auflage, S. 322.

^[9]vgl. Noelle-Neumann, Elisabeth / Petersen, Thomas 2000: Alle, nicht jeder. Einführung in die Methoden der Demoskopie, Berlin: Springer Verlag, 3. Auflage, S. 140.

^[10]vgl. Schnell, Rainer / Hill, Paul B. / Esser, Elke 1995: Methoden der empirischen Sozialforschung, München: Verlag Oldenbourg, 5. Auflage, S. 322.

^[11]vgl. GEHRING, Uwe W. / WEINS, Cornelia 2000: Grundkurs Statistik für Politologen, Opladen: Westdeutscher Verlag, 2. Auflage, S. 100f.

^[12]vgl. Schumann, Siegfried 1997: Repräsentative Umfrage. Praxisorientierte Einführung in empirische Methoden und statistische Analyseverfahren, München: verlag Oldenbourg, S. 141.

^[13]vgl. GEHRING, Uwe W. / WEINS, Cornelia 2000: Grundkurs Statistik für Politologen, Opladen: Westdeutscher Verlag, 2. Auflage, S. 101f.