Methodenzentrum

Korrelative Untersuchungsmethoden

Korrelativer Ansatz

Während beim experimentellen Ansatz die Variation der Merkmalsausprägungen in der unabhängigen Variablen (UV) künstlich herbeigeführt wird, zielt der korrelative Ansatz darauf ab, die natürliche Variation in der UV zu erfassen und deren Beziehung zur abhängigen Variablen (AV)zu quantifizieren. Im korrelativen Ansatz werden die Personen also nicht bestimmten Ausprägungen der UV zugewiesen. Stattdessen weisen die Personen bereits bestimmte Ausprägungen auf, die vom Forscher weder beeinflusst werden können noch sollen. Menschen haben beispielsweise eine bestimmte Intelligenzausprägung, bestimmte Persönlichkeitseigenschaften oder einen bestimmten Schulabschluss.

 

Drei typische korrelative Untersuchungsdesign sind

  • die Querschnittstudie
  • die Trendstudie
  • die Längsschnittstudie.

Korrelative Untersuchungsdesigns

Querschnittstudie

Bei einer Querschnittstudie („cross-sectional study“) wird eine Stichprobe zu einem Zeitpunkt untersucht.

Umfasst die Stichprobe mehrere Altersgruppen, sind Alterseffekte immer nur im Zusammenhang mit Kohorteneffekten interpretierbar.

Beispiel

Mit einer Querschnittstudie soll untersucht werden, ob sich jüngere und ältere Menschen darin unterscheiden, wie gut Sie Smartphones bedienen können. Hierzu bearbeitet eine Stichprobe, bestehend aus jüngeren und älteren Personen, einmalig (zu einem bestimmten Zeitpunkt) einen entsprechenden Smartphone-Fähigkeits-Test.

In der Querschnittstudie könnte sich zeigen, dass jüngere Personen Smartphones signifikant besser bedienen können als ältere Menschen.

Allerdings gehören die zum Untersuchungszeitpunkt Älteren einer Generation an, die ohne Smartphones aufgewachsen ist und somit eine größere Einstiegshürde zu überwinden hatte. In der Zukunft könnten sich solche Unterschiede  in der Smartphonebedienung zwischen jungen und alten Personen nicht mehr zeigen. Dann würde es sich nicht um einen Alterseffekt, sondern um einen Kohorteneffekt handeln.

Trendstudie

Eine Trendstudie („trend study“) besteht aus mehreren Querschnittstudien (an mehreren Stichproben), die in zeitlichen Abständen durchgeführt werden und in denen jeweils dieselben Variablen erhoben werden. Eine Trendstudie untersucht also Veränderungen über die Zeit anhand verschiedener Stichproben zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Sie eignet sich somit vor allem für die Untersuchung von gesellschaftlichem Wandel.

Beispiel

Mit einer Trendstudie könnte beispielsweise untersucht werden, wie sich das Verständnis und die Akzeptanz von Klimawandel in der Gesellschaft über die letzten Jahrzehnte entwickelt haben. Dazu werden alle fünf Jahre unterschiedliche Stichproben aus der Bevölkerung befragt, um Einstellungen zum Klimawandel zu messen. 2010, 2015 und 2020 könnte jeweils eine neue Stichprobe von Erwachsenen unterschiedlichen Alters mittels Fragebogen zu ihren Meinungen und ihrem Wissen über den Klimawandel befragt werden. Die Ergebnisse könnten zeigen, dass das Bewusstsein für Klimawandel generell zugenommen hat, besonders aber unter jüngeren Menschen, was auf einen gesellschaftlichen Wandel hinweist.

Längsschnittstudie

In einer Längsschnittstudie oder Panelstudie („longitudinal study“) wird eine Stichprobe (Panel) über einen längeren Zeitraum wiederholt untersucht. Längsschnittstudien dienen der Untersuchung individueller Veränderungen über die Lebensspanne. Diese Alter(n)seffekte werden jedoch durch Kohorten- und Epocheneffekte konfundiert.  Diese Konfuniderungen können durch komplexere Längsschnittdesigns teilweise überwunden werden (z.B. Cross-Lagged Panel Designs).

Beispiel

Mit einer Längsschnittstudie soll die kognitiven Entwicklung von Kindern untersucht werden. Hierzu wird eine Gruppe von Kindern ab dem Eintritt in die Grundschule bis zum Ende der Sekundarstufe I regelmäßig getestet. Die Tests umfassen kognitive Leistungstests und Fragebögen zu sozialen Fähigkeiten, um zu verfolgen, wie sich diese Fähigkeiten im Laufe der Zeit entwickeln. Solche Studien helfen, die Entwicklung von Kindern detailliert zu verstehen und wie externe Faktoren (z.B. Bildung und familiäres Umfeld) diese Entwicklung beeinflussen können. Indem dieselben Kinder über Jahre hinweg beobachtet werden, können individuelle Wachstumsmuster und deren Determinanten identifiziert werden.

Korrelation ≠ Kausalität

Zusammenhangshypothesen

Häufig werden mit Hilfe des korrelativen Ansatzes Zusammenhangshypothesen untersucht.

Beispiel: Hängt die Lernmotivation mit dem Verständnis für Statistikinhalte zusammen?

 

Der Zusammenhang wird meistens anhand des Korrelationskoeffizienten (oder Regressionsanalysen) quantifiziert.

 

Kausalhypothesen

Oft wollen Forschende Kausalhypothesen, d.h. eine Ursache-Wirkungs-Beziehung überprüfen.

Beispiel: Eine hohe Lernmotivation führt zu einem guten Verständnis für Statistikinhalte.

Solche Kausalhypothesen können durch Korrelationen allein nicht untersucht werden.

 

Damit kausale Schlussfolgerungen gezogen werden können, müssen folgende Voraussetzungen gelten.

  1. Kovariation:
    Variation in der UV muss mit Variation in der AV einhergehen.
  2. Zeitliche Vorgeordnetheit der UV:
    Veränderungen auf der UV müssen zeitlich vor Veränderungen der AV auftreten.
  3. Ausschluss von Alternativerklärungen:
    Alternativerklärungen für die Kovariation zwischen UV und AV müssen ausgeschlossen werden können.