Operationalisierung

Wurden die Hypothesen formuliert, müssen messbare Variablen definieren werden, anhand derer man diese Hypothesen prüfen kann. Allerdings sind viele Phänomene, mit denen sich die Sozialwissenschaften auseinandersetzen nicht direkt beobachtbar. So handelt es sich z.B. bei der Lebensqualität, Intelligenz und Depressivität um sogenannte latente Konstrukte. Damit Hypothesen empirisch überprüft werden können, müssen die in ihnen enthaltenen Konstrukte empirisch beobachtbare Sachverhalte (= Indikatoren) zugeordnet werden. Dieser Prozess des „Messbar- und Beobachtbarmachens“ eines Konstrukts wird als Operationalisierung bezeichnet.

Gesundheitsbezogene Lebensqualität ist ein Beispiel für ein latentes Konstrukt. Es kann nicht direkt beobachtet werden, dafür lassen sich aber Indikatoren beobachten, die dann abgefragt werden können. Der SF-36 (Short form-36) ist ein krankheitsübergreifendes Messinstrument zur Erfassung der gesundheitsbezogenen Lebensqualität mit Hilfe von 8 Dimensionen.

 

Mit dem Begriff Messen wird die systematische Zuordnung einer Menge von Zahlen zu den Ausprägungen (Kategorien) eines Merkmals nach bestimmten Regeln bezeichnet. Dabei ist zu beachten, dass die numerischen Informationen die empirischen Informationen sinnvoll abbilden.
Um das Niveau der Messung zu beschreiben, werden verschiedene Skalenniveaus unterschieden. Skala heißt die Abbildung eines empirischen Relationensystems in ein numerisches Relationensystem. Hierbei werden unterschieden:
  • Nominalskala (Kategorialskala):
    hier werden nur Kategorien bzw. kategoriale Variablen abgebildet. Zum Beispiel die Blutgruppe, der Familienstand, das Geschlecht usw.
  • Ordinalskala (Rangskala):
    beinhaltet Größenrelationen, eine Rangordnung ist möglich, aber die Abstände sind unterschiedlich (zum Beispiel Schulabschluss, sozialer Status, Dienstränge beim Militär usw.)
  • Intervallskala:
    hat gleich große Abstände zwischen den einzelnen Skaleneinheiten, jedoch keinen absoluten Nullpunkt (Intelligenzquotient, Temperaturskala in °C, Jahreszahlen usw.)
  • Verhältnisskala (Ratio- oder Rationalskala):
    höchstes Skalenniveau, es existiert ein absoluter Null-Punkt (Temperatur in K, Körpergewicht, Erythrozytenzahl usw.)

Variablen

Die Variablen, deren Zusammenhang in den Hypothesen formuliert wird, werden eingeteilt in „Unabhängige Variable“ (Einflussvariable oder Ursache) und „Abhängige Variable“ (Ergebnisvariable).
  • Unabhängige Variable (UV): Ist die Variable, die planmäßig vom Experimentator variiert wird und deren Auswirkungen auf die abhängige Variable überprüft werden sollen. Die UV ist die Variable, die man für die Ursache hält!
  • Abhängige Variable (AV): Ist die Variable, die gemessen wird („Outcome“). Sie heißt abhängige Variable, weil sie sich in Abhängigkeit von der unabhängigen Variable, die vom Experimentator variiert wird, verändert.

 

  • Mediatorvariable: Ist ein Glied in einer kausalen Kette des Wirkungsmechanismus, ausgehend von der unabhängigen Variablen hin zur abhängigen Variablen.
  • Moderatorvariable: Eine Moderatorvariable ist eine dritte Variable, die auf den Zusammenhang zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen einen Einfluss ausübt. Die unabhängige und die Moderatorvariable interagieren miteinander, zeigen also eine Wechselwirkung bei der Herbeiführung des Effekts auf die abhängige Variable (auch Interaktionseffekt genannt).

 

  • Störvariablen: Einflüsse, die neben den unabhängigen Variablen Einfluss auf das Ergebnis (die abhängige Variable) einer Studie haben, aber nicht im Zentrum des Interesses stehen (insbesondere Confounder).
  • Confounding beschreibt eine Variable, die einen unabhängigen Risikofaktor für die Erkrankung (bzw. Zielgröße) darstellt, zugleich aber einen Zusammenhang mit der Exposition (Einflussgröße) aufweist, ohne ein Glied in der Kausalkette von der Exposition zur Erkrankung zu sein.

 

 

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