Читать книгу Forschungsmethoden in der Fremdsprachendidaktik - Группа авторов - Страница 63

Um eine möglichst hohe Repräsentativität für die Aussagekraft der Ergebnisse einer Studie zu erzielen, ist neben der Genauigkeit, mit der eine Stichprobe die Grundgesamtheit abbildet, und dem Grad an Zufälligkeit, mit der die Elemente der Grundgesamtheit in die Stichprobe gewählt werden, auch die Größe der Stichprobe von Bedeutung. Prinzipiell lassen sich statistische Kennzahlen mit jedem ‚irgendwie‘ erhobenen Datensatz jeglicher Größe berechnen – jedoch lassen sich weder die Qualität der Ergebnisse noch die Aussagekraft der Studie nachvollziehen. Wird ein quantitativ-empirisches Forschungsdesign mit auf die Grundgesamtheit schließenden inferenzstatistischen Verfahren angestrebt, lässt sich a priori der Umfang für die probabilistisch zu erhebende Stichprobe berechnen. Dabei wird ein möglichst optimaler Stichprobenumfang angestrebt, denn zu kleine Stichproben verringern die TeststärkeTeststärke und zu große Stichproben erhöhen den Erhebungsaufwand unnötig. „Stichprobenumfänge sind optimal, wenn sie einem Signifikanztest genügend Teststärke geben, um einen getesteten Effekt bei vorgegebener Effektgröße entdecken und auf einem vorgegebenen Signifikanzniveau absichern zu können“ (Bortz/Döring 2006: 736). Statistisch gesehen hängen Teststärke, EffektgrößeEffektgröße, α-Fehlerniveau und Stichprobenumfang voneinander ab. Dies bedeutet, dass sich die Stichprobengröße berechnen lässt, wenn man Teststärke, Effektgröße und α-Fehlerniveau festlegt. Diese Berechnung ist auch abhängig vom gewählten statistischen Verfahren, das auf die Daten angewendet werden soll. Das α-Fehlerniveau wird oftmals auf 5 % oder 1 % festgelegt und die Teststärke (1-β) auf .80. Die Effektgröße hingegen ist stark abhängig vom Forschungszusammenhang und wird oft in kleinere, mittlere und größere Effekte unterteilt. Der optimale Stichprobenumfang lässt sich für spezifische statistische Tests beispielsweise mit der Software G*Power berechnen oder in Tabellen nachschlagen (vgl. z.B. Cohen/Manion/Morrison 2011: 147–8, Bortz/Döring 2006: 627–8).

Zusammenfassend lässt sich für die Planung eines quantitativen Samplings folgender Ablaufplan erstellen: Zuerst wird entschieden, ob es nötig ist, eine Stichprobe zu ziehen oder ob eine Vollerhebung durchgeführt werden kann. Danach wird die Population in ihrer Größe und ihren erhebungsrelevanten Merkmalen definiert. Anschließend erfolgt die Festlegung auf eine für die Studie passende Sampling-Strategie. Zum Schluss wird überprüft, ob Zugang zur Stichprobe besteht (gatekeepersgatekeepers) oder ggf. die Sampling-Strategie geändert werden muss.