Übersicht und Lernziele

Dieser Abschnitt erörtert die Datenauswertung empirischer Studien. Dabei wird – nach Darstellung verschiedener Arten von Variablen – die Eingabe, Aufbereitung und Visualisierung von Daten vorgestellt. Aspekte zur Überprüfung aufgestellter Hypothesen schließen sich an sowie die Angabe von Effektgrößen zu den einzelnen Befunden. Besondere Bedeutung besitzt in diesem Abschnitt die Berücksichtigung von Drittvariablen.

Folgende Lernziele werden in diesem Abschnitt verfolgt:

• Welche verschiedenen Variablenarten kann man bei der Datenauswertung unterscheiden?
• Was ist bei der Eingabe, Aufbereitung und Visualisierung von Daten zu beachten?
• Wie sollte die Hypothesenüberprüfung vorgenommen werden und welche Vorteile besitzt die Angabe von Effektgrößen?
• Wie können Drittvariablen bei der Datenauswertung Berücksichtigung finden?

Diese drei Themengebiete sind auf vielfältigste Weise miteinander verknüpft.

Einleitung

Die Datenauswertung stellt einen wichtigen Bestandteil einer entwicklungspsychologischen Untersuchung dar, über die man sich bereits im Vorfeld der Erhebung Gedanken machen sollte (vgl. Bortz & Döring, 2006). Nach der Datenerhebung (Überführung der empirischen Relative in numerische Relative, siehe Einleitung), d.h. Messung, kann die Eingabe und Aufbereitung des Datenmaterials vorgenommen werden. Dabei sind die Rohdaten in interpretierbare, charakteristische Kennwerte zu überführen und Ergebnisse zu visualisieren. Zudem überprüft man die im Vorfeld aufgestellten Hypothesen. Für sämtliche Ergebnisse sollten standardisierte Effektgrößen berechnet und mitgeteilt werden. Drittvariablen können bei der Datenauswertung statistisch unterschiedlich berücksichtigt werden. Grundsätzliches Ziel der Datenauswertung ist das Auffinden von Mustern in den empirisch gewonnenen Zahlen (numerisches Relativ).