Читать книгу Forschungsmethoden und Statistik für die Soziale Arbeit - Mathias Blanz - Страница 28

Bezüglich des Präzisierungsgrades einer Hypothese kann unterschieden werden zwischen einer Forschungshypothese, die eine Aussage über die Beziehung zwischen (mindestens) zwei Variablen darstellt (z. B. »Es besteht ein Zusammenhang zwischen dem Interesse von Studierenden an den Inhalten einer Lehrveranstaltung und der Bewertung der Lehrveranstaltung«; siehe Blanz, 2008, 2014) und einer operationalen Hypothese, bei der die (eher allgemeine) Forschungshypothese (Zusammenhang zwischen Fachinteresse und Lehrbewertung) umformuliert wird in eine spezifische Aussage, die sich auf die jeweiligen UntersuchungsteilnehmerInnen (z. B. Studierende der Sozialen Arbeit) sowie die Methoden zur Messung (Operationalisierung) der beteiligten Variablen bezieht (z. B. könnte das Interesse der Studierenden durch die Anzahl der Sitzungen, an denen sie die Veranstaltung besuchen, operationalisiert werden und die Bewertung des Unterrichts durch die Vergabe eine Note von 1 bis 6). Dies mündet schließlich in einer statistischen Hypothese, bei der die operationale Hypothese in eine statistische Aussage umgewandelt wird. Bei einer statistischen Hypothese wird die operationale Hypothese »Für die Studierenden des Studienganges Soziale Arbeit der Hochschule für angewandte Wissenschaften (HAW) Würzburg besteht ein Zusammenhang zwischen der Besuchshäufigkeit und der Benotung einer Lehrveranstaltung« einer konkurrierenden Hypothese gegenüber gestellt, die das Gegenteil behauptet: »Für die Studierenden des Studienganges Soziale Arbeit der HAW Würzburg besteht kein Zusammenhang zwischen der Besuchshäufigkeit und der Benotung einer Lehrveranstaltung«. Dabei wird diejenige statistische Hypothese, die einen Zusammenhang (oder eine Wirkung) behauptet (»… besteht ein Zusammenhang …«), als Alternativhypothese (oder H₁ für Hypothese 1) bezeichnet und die statistische Hypothese, die einen Zusammenhang (oder Effekt) verneint (»… besteht kein Zusammenhang …«), als Nullhypothese (oder H₀ für Hypothese 0). Es ist unmittelbar einsichtig, dass nur eine der beiden statistischen Hypothesen zutreffen kann, und es ist Aufgabe empirischer Untersuchungen, eine begründete (rationale) Entscheidung darüber zu treffen, welche der beiden Hypothesen »angenommen« (akzeptiert) wird und welche »verworfen« (abgelehnt) wird. H₁ und H₀ aus dem Beispiel lauten in statistischer Form folgendermaßen:

• H₁ (Alternativhypothese): »Der Zusammenhang (wird auch als Korrelation bezeichnet; Kap. 7.1) zwischen der Besuchshäufigkeit und der Benotung einer Lehrveranstaltung für Studierende des Studienganges Soziale Arbeit der HAW Würzburg ist ungleich Null.«

• H₀ (Nullhypothese): »Der Zusammenhang (die Korrelation) zwischen der Besuchshäufigkeit und der Benotung einer Lehrveranstaltung für Studierende des Studienganges Soziale Arbeit der HAW Würzburg ist gleich Null.«

Statistische Hypothesen lassen sich nicht nur sprachlich (verbal) sondern auch durch Formeln (mathematisch) ausdrücken. Dies sieht für das Beispiel so aus:

• H₁ (Alternativhypothese): Korrelation_{Besuchshäufigkeit-Benotung} ≠ Null

• H₀ (Nullhypothese): Korrelation_{Besuchshäufigkeit-Benotung} = Null