Quantifizierung qualitativer Daten

Obwohl der Mainstream der quantitativen Sozialforschung gern einen Uberlegenheitsanspruch gegenuber der qualitativen Sozialforschung erhebt, bleiben die Voraussetzungen der Quantifizierung sozialwissenschaftlicher Daten jedoch meist ungepruft. In der Praxis begnugt man sich nur allzu oft mit ad hoc-Quantifizierungen, die man zu Scores verrechnet, und dann so tut, als ob man damit bereits metrische Daten vorliegen hatte. Seit den grundlegenden Arbeiten von Louis Guttman, Paul Lazarsfeld, Patrick Suppes, Georg Rasch und anderen Autoren um die Mitte des vorigen Jahrhunderts ist bekannt, dass auf diese Weise weder metrische Skalen konstruiert noch die in den Daten enthaltenen statistischen Informationen ausgeschopft werden konnen, sofern die (zunachst qualitativen) Daten nicht bestimmten empirischen Gesetzmasigkeiten genugen. Der vorliegende Arbeitsbericht skizziert die Hauptergebnisse dieses Forschungszweiges, erlautert die mit der Quantifizierung sozialwissenschaftlicher Daten einhergehenden wissenschaftstheoretischen und mathematisch-statistischen Problemlagen anhand von Beispielen aus der psychologischen Leistungsmessung, der Fragebogenkonstruktion und der Inhaltsanalyse und empfiehlt die Anwendung eines Loss-of-Information-Indexes zur Quantifizierung des Informationsverlustes, welcher mit der Verwendung von Scores einhergeht, wenn die empirischen Voraussetzungen der Scorebildung verletzt sind. 1. Der immanent qualitative Charakter psychologischer Daten Abgesehen von physikalischen Messungen wie z.B. Reaktionszeitmessungen oder EEG-Aufzeichnungen hat es die Psychologie fast ausschlieslich mit qualitativen Daten zu tun. In der klinischen Psychologie beobachtet man das Auftreten bestimmter Krankheitssymptome, in der Leistungsdiagnostik untersucht man, ob die Versuchspersonen (Vpn) bestimmte Testaufgaben losen konnen, und mit der Fragebogenmethode wird erfasst, fur welche aus einer Reihe von vorgegebenen Antwortmoglichkeiten sich die Vpn entscheiden. Bei offenen Interviews, die textinterpretativ oder inhaltsanalytisch ausgewertet werden, springt der qualitative Charakter der Daten noch deutlicher ins Auge. Auch hier gewinnt man die Daten aber letztlich dadurch, dass man bestimmte Fragen an den Text richtet und die Antworten, welche man aus dem Text herausliest, anschliesend kategorisiert. In all diesen Fallen liegen also zunachst qualitative Beobachtungen vor, deren statistische Weiterverarbeitung es erforderlich macht, dass sie in numerische Variablen ubersetzt werden. Ein erster Schritt in diese Richtung besteht darin, die Antwortkategorien mit Zahlen zu benennen. So ordnet man z.B. dem Auftreten eines Symptoms die Zahl Eins und seinem Ausbleiben die Zahl Null zu. Ob ein bestimmtes Symptom (i) bei einer bestimmten Vp (v) auftritt, wird dann durch den Zahlenwert ⎩ ⎨ ⎧ = nicht wenn 0 auftritt Symptom das wenn 1 xvi beschrieben. In ahnlicher Weise ordnet man der Antwort einer Vp auf eine Testaufgabe (i) den Zahlenwert xvi = 1 zu, wenn die Antwort richtig war, und xvi = 0, wenn dies nicht der Fall ist. Abbildung 1, Beispiel fur eine Balkenwaagenaufgabe (nach Kempf, 2009, S. 124). 1 Gefordert von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG), Kenziffer KE 300/8-1. "Welche Seite neigt sich nach unten, wenn man die Holzklotzchen entfernt? " Diskussionsbeitrage der Projektgruppe Friedensforschung Konstanz, Nr. 65, 2010 © 2010 by verlag irena regener berlin 2 Mitunter klassifiziert man die Antworten nicht nur als richtig oder falsch, sondern protokolliert ganz genau, welche Antwort die Vp gegeben hat. Auch dabei kann man die verschiedenen Antwortmoglichkeiten wieder mit Zahlen benennen. So kann man z.B. bei Balkenwaagenaufgaben, wie sie bereits Inhelder & Piaget (1958) verwendet haben, um die Stufenentwicklung der Intelligenz zu untersuchen (vgl. Abb. 1), unterscheiden, ob die Vp meint, dass die Waage in Balance bleibt (xvi = 0), dass sich die Seite mit dem groseren Gewicht nach unten neigt (xvi = 1) oder die Seite mit der groseren Distanz (xvi = 2). In standardisierten Fragebogen legt man den Vpn eine Reihe von Aussagen vor und lasst sie beurteilen, ob oder wie weit sie der jeweiligen Aussage (i) zustimmen. Z.B. gibt man die folgenden Antwortkategorien vor, die man wieder mit Zahlen benennt: