- Quantitative Analyseverfahren werden im Forschungsprozess am Punkt „Datenaufbereitung und-analyse“ genutzt. Große Datenmengen werden im Rahmen der Univariaten Datenanalyse auf wenige Kennzahlen verdichtet, dazu zählen Häufigkeiten, Lage-, Streuungs- und Formmaße. Bei der bivariaten Datenanalyse werden anschließend Beziehungen zwischen zwei Variablen auf Unterschiede und Zusammenhänge untersucht, dazu werden Kreuztabellen und Zusammenhangsmaße (Koeffiziente) genutzt, z.B. Pearson’s „r“. Die multivariate Datenanalyse untersucht den Einfluss einer Variable auf andere Variablen, z.B. mithilfe der Regressionsanalyse. Mithilfe der Interferenzstatistik wird untersucht, ob die Befunde einer Zufallsstichprobe auf die Grundgesamtheit übertragen werden können. Es werden die Skalenniveaus nominal (nur Auszählen), ordinal (auch Ordnen), Intervall (auch Differenz bilden) und Ratio/Verhältnis (auch Quotient bilden) unterschieden. Variablen können diskret, mit einer endlichen Zahl an Ausprägungen, oder stetig, mit unendlichen Ausprägungen, sein. Dichotome Variablen können nur zwei Ausprägungen annehmen (ja/nein, Geschlecht, zugehörig/nicht zugehörig). Manifeste Variablen lassen sich direkt beobachten, latente Variablen werden durch Operationalisierung beobachtbar gemacht (Intelligenz, Zufriedenheit).
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