Wissenschaftliche Untersuchung in der Sozialen Arbeit

admin 0 Comments Articles

Wissenschaftliche Untersuchung in der Sozialen Arbeit

Ein weiterer Punkt, der bei der Konzeption eines Forschungsprojekts zu beachten ist und der sich bei qualitativen und quantitativen Studien leicht unterscheiden kann, hat mit Analyse- und Beobachtungseinheiten zu tun. Bei diesen beiden Punkten geht es darum, was Sie, der Forscher, im Laufe Ihrer Datenerhebung tatsächlich beobachten und was Sie hoffen, über diese Beobachtungen aussagen zu können. Eine Analyseeinheit ist die Einheit, über die Sie am Ende Ihrer Studie etwas aussagen möchten, wahrscheinlich das, was Sie als Hauptschwerpunkt Ihrer Studie betrachten würden. Eine Beobachtungseinheit ist der Gegenstand (oder die Gegenstände), den/die Sie tatsächlich beobachten, messen oder sammeln, um etwas über Ihre Analyseeinheit zu erfahren.

In einer bestimmten Studie kann die Beobachtungseinheit mit der Analyseeinheit identisch sein, aber das ist nicht immer der Fall. Eine Studie über die Sucht nach elektronischen Geräten kann zum Beispiel Studenten (unsere Beobachtungseinheit) befragen, um etwas über Studenten (unsere Analyseeinheit) und ihre Sucht nach Geräten zu sagen. Wenn wir die Geräteabhängigkeit von Grundschulkindern (unsere Analyseeinheit) untersuchen, könnten wir Beobachtungen von Lehrern und Eltern (unsere Beobachtungseinheiten) sammeln, da jüngere Kinder ihr Verhalten möglicherweise nicht genau wiedergeben. In diesem und vielen anderen Fällen sind die Analyseeinheiten nicht mit den Beobachtungseinheiten identisch. Forscher müssen sich jedoch darüber im Klaren sein, wie sie ihre Analyse- und Beobachtungseinheiten definieren, und zwar sowohl für sich selbst als auch für ihr Publikum.

Genauer gesagt, wird Ihre Analyseeinheit durch Ihre Forschungsfrage bestimmt. Ihre Beobachtungseinheit wiederum wird weitgehend durch die Methode der Datenerhebung bestimmt, die Sie zur Beantwortung der Forschungsfrage verwenden. Auf die Methoden der Datenerhebung werden wir im weiteren Verlauf des Lehrbuchs näher eingehen. Betrachten wir jetzt noch einmal eine Studie, die sich mit der Abhängigkeit von Schülern von elektronischen Geräten befasst. Wir werden zunächst überlegen, wie verschiedene Arten von Forschungsfragen zu diesem Thema unterschiedliche Analyseeinheiten ergeben. Dann überlegen wir, wie diese Fragen beantwortet werden könnten und mit welchen Arten von Daten. Dies führt uns zu einer Vielzahl von Beobachtungseinheiten.

Wenn wir untersuchen wollen, welche Schüler am ehesten süchtig nach ihren elektronischen Geräten sind, wäre unsere Analyseeinheit der einzelne Schüler. Wir könnten eine Umfrage an Studenten auf dem Campus verschicken, und unser Ziel wäre es, die Personen nach ihrer Zugehörigkeit zu bestimmten sozialen Gruppen zu klassifizieren, um zu sehen, wie die Zugehörigkeit zu diesen Gruppen mit der Geräteabhängigkeit korreliert. So könnten wir beispielsweise herausfinden, dass Studenten mit dem Hauptfach Neue Medien, Männer und Studenten mit hohem sozioökonomischem Status mit größerer Wahrscheinlichkeit süchtig nach ihren elektronischen Geräten werden als andere Studenten. Eine andere Möglichkeit wäre, zu untersuchen, wie sich die Gadget-Sucht der Studenten unterscheidet und wie ähnlich sie ist. In diesem Fall könnten wir die süchtigen Schüler beobachten und aufzeichnen, wann, wo, warum und wie sie ihre Geräte benutzen. In beiden Fällen, d. h. sowohl bei der Umfrage als auch bei der Beobachtung, werden die Daten von einzelnen Schülern erhoben. Somit ist die Beobachtungseinheit in beiden Beispielen das Individuum.

Eine weitere übliche Analyseeinheit in sozialwissenschaftlichen Untersuchungen sind Gruppen. Gruppen sind natürlich unterschiedlich groß, und fast keine Gruppe ist zu klein oder zu groß, um für Sozialwissenschaftler von Interesse zu sein. Familien, Freundschaftsgruppen und Teilnehmer an Gruppentherapien sind einige gängige Beispiele für Gruppen auf Mikroebene, die von Sozialwissenschaftlern untersucht werden. Angestellte einer Organisation, Fachleute in einem bestimmten Bereich (z. B. Köche, Anwälte, Sozialarbeiter) und Mitglieder von Clubs (z. B. Pfadfinder, Rotary, Red Hat Society) sind allesamt Gruppen der Mesoebene, die Sozialwissenschaftler untersuchen können. Auf der Makroebene schließlich untersuchen Sozialwissenschaftler manchmal Bürger ganzer Nationen oder Bewohner verschiedener Kontinente oder anderer Regionen.

Eine Studie über die Abhängigkeit von Studenten von ihren elektronischen Geräten auf der Gruppenebene könnte untersuchen, ob bestimmte Arten von sozialen Clubs mehr oder weniger gadgetsüchtige Mitglieder haben als andere Arten von Clubs. Vielleicht würden wir herausfinden, dass Clubs, in denen körperliche Fitness im Vordergrund steht, wie der Rugby-Club und der Tauchclub, weniger gadgetsüchtige Mitglieder haben als Clubs, in denen geistige Aktivität im Vordergrund steht, wie der Schachclub und der Club für Frauenstudien. Unsere Analyseeinheit in diesem Beispiel sind Gruppen, weil wir hoffen, etwas über Gruppen sagen zu können. Hätten wir stattdessen die Frage gestellt, ob Personen, die sich in geistigen Vereinen engagieren, eher gadgetsüchtig sind als solche, die sich in sozialen Vereinen engagieren, dann wäre unsere Analyseeinheit Individuen gewesen. In jedem Fall aber wäre unsere Beobachtungseinheit Individuen.

Organisationen sind eine weitere potenzielle Analyseeinheit, über die Sozialwissenschaftler vielleicht etwas sagen möchten. Zu den Organisationen gehören Unternehmen, Hochschulen und Universitäten und sogar Nachtclubs. Auf der Ebene der Organisation könnte eine Studie über die Sucht von Studenten nach elektronischen Geräten untersuchen, wie verschiedene Hochschulen das Problem der Sucht nach elektronischen Geräten angehen. In diesem Fall liegt unser Interesse nicht an den Erfahrungen einzelner Studenten, sondern an den Unterschieden zwischen den einzelnen Hochschulen im Umgang mit der Spielsucht. Eine Forscherin, die eine Studie dieser Art durchführt, könnte die schriftlichen Richtlinien und Verfahren der Schulen untersuchen, ihre Beobachtungseinheit wären also Dokumente. Da sie jedoch letztlich die Unterschiede zwischen den Schulen beschreiben möchte, wäre die Schule die Analyseeinheit.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es viele potenzielle Analyseeinheiten gibt, die ein Sozialarbeiter untersuchen könnte, aber einige der häufigsten Einheiten sind die folgenden:

• Individuen
• Gruppen
• Organisationen

Ein häufiger Fehler, den Menschen machen, wenn es um Kausalität und Analyseeinheiten geht, ist der so genannte ökologische Fehlschluss. Er tritt auf, wenn Behauptungen über eine untergeordnete Analyseeinheit auf der Grundlage von Daten aus einer übergeordneten Analyseeinheit aufgestellt werden. In vielen Fällen ist dies der Fall, wenn Behauptungen über Einzelpersonen aufgestellt werden, aber nur Daten auf Gruppenebene gesammelt wurden. Beispielsweise könnte man herausfinden wollen, ob die Abhängigkeit von elektronischen Geräten an bestimmten Universitäten häufiger vorkommt als an anderen. Vielleicht haben uns verschiedene Universitäten im ganzen Land ihren Prozentsatz an gadgetsüchtigen Studenten mitgeteilt, und wir erfahren aus diesen Daten, dass die Abhängigkeit von elektronischen Geräten an Universitäten mit Wirtschaftsstudiengängen weiter verbreitet ist als an Universitäten ohne solche Studiengänge. Daraus können wir schließen, dass Studenten der Wirtschaftswissenschaften mit größerer Wahrscheinlichkeit süchtig nach ihren elektronischen Geräten werden als Studenten anderer Fachrichtungen. Dies wäre jedoch eine unangemessene Schlussfolgerung. Da wir nur die Abhängigkeitsraten nach Campus haben, können wir nur Schlussfolgerungen über den Campus ziehen, nicht aber über die einzelnen Studenten auf diesem Campus. Vielleicht sind es die Sozialarbeiterstudenten an den Wirtschaftsuniversitäten, die für die hohen Suchtquoten an diesen Universitäten verantwortlich sind. Der Punkt ist, dass wir das einfach nicht wissen, weil wir nur Daten auf Hochschulebene haben. Wenn wir Schlussfolgerungen über Studenten ziehen, obwohl unsere Daten sich auf den Campus beziehen, laufen wir Gefahr, den ökologischen Fehlschluss zu begehen.

Ein weiterer Fehler, dessen man sich bewusst sein sollte, ist der Reduktionismus. Reduktionismus liegt vor, wenn Aussagen über eine übergeordnete Analyseeinheit auf der Grundlage von Daten aus einer untergeordneten Analyseeinheit gemacht werden. In diesem Fall werden Aussagen über Gruppen oder Phänomene der Makroebene auf der Grundlage von Daten der Individualebene getroffen. Ein Beispiel für Reduktionismus findet sich in einigen Beschreibungen der Bürgerrechtsbewegung. Gelegentlich wird behauptet, Rosa Parks habe die Bürgerrechtsbewegung in den Vereinigten Staaten ins Rollen gebracht, als sie sich im Dezember 1955 in einem Stadtbus in Montgomery, Alabama, weigerte, ihren Sitzplatz einem Weißen zu überlassen. Es stimmt zwar, dass Parks eine unschätzbare Rolle in der Bewegung spielte und dass ihr Akt des zivilen Ungehorsams anderen den Mut gab, sich gegen rassistische Politiken, Überzeugungen und Handlungen aufzulehnen, doch ist es zu kurz gegriffen, Parks den Beginn der Bewegung zuzuschreiben. Sicherlich hat das Zusammentreffen vieler Faktoren – vom Kampf gegen die legalisierte Rassentrennung über die historische Entscheidung des Obersten Gerichtshofs zur Aufhebung der Rassentrennung in Schulen im Jahr 1954 bis hin zur Gründung von Gruppen wie dem Student Nonviolent Coordinating Committee (um nur einige zu nennen) – zum Aufstieg und Erfolg der amerikanischen Bürgerrechtsbewegung beigetragen. Mit anderen Worten: Die Bewegung ist auf viele Faktoren zurückzuführen – einige soziale, andere politische und wieder andere wirtschaftliche. Hat Parks eine Rolle gespielt? Natürlich spielte sie eine Rolle – und zwar eine sehr wichtige. Aber hat sie die Bewegung ausgelöst? Ja zu sagen wäre reduktionistisch.

Es wäre ein Fehler, aus der vorangegangenen Diskussion zu schließen, dass Forscher es vermeiden sollten, irgendwelche Behauptungen über Daten oder über Beziehungen zwischen Analyseebenen aufzustellen. Es ist zwar wichtig, auf die Möglichkeit von Fehlern bei kausalen Schlussfolgerungen über verschiedene Analyseebenen zu achten, aber diese Warnung sollte Sie nicht davon abhalten, gut begründete analytische Schlussfolgerungen aus Ihren Daten zu ziehen. Es geht darum, bei den Schlussfolgerungen zwischen den Analyseebenen vorsichtig und gewissenhaft zu sein. Fehler in der Analyse entstehen durch mangelnde Strenge und Abweichen von der wissenschaftlichen Methode.