Coaching

 

  

Das Studium beendet und doch droht der Totalabsturz. Alle Prüfungen geschafft, nun muss eine seriöse wissenschaftliche Arbeit abgegeben werden. Doch der universitäre Massenbetrieb erlaubt selten, StudentInnen persönlich zu betreuen. Die häufige Folge: das Studium geschmissen oder illegal eine Arbeit vom Ghostwriter gekauft, nur weil das Verfassen einer Forschungsarbeit außerhalb der eigenen Fähigkeiten zu liegen scheint. Aber es gilt: Das Erstellen einer Abschlussarbeit ist erlernbar! 


 

Sie erhalten von mir Unterstützung in Form einer legalen akademischen Beratung bei:

  • Themenfindung, Forschungsfragen, Forschungsdesign 
  • Literaturrecherche und theoretischem Hintergrund
  • Durchführung im empirischen Feld
  • Statistischen Auswertungen, Hypothesentests
  • Qualitativen Inhaltsanalysen

und erbringen hierbei IHRE ganz eigenständige Leitung.

Es geht um Hilfe zur Selbsthilfe. Wenn Sie etwa in der Danksagung meine methodischen Hinweise festhalten, wird an allem anderen ersichtlich, was Ihre persönliche Leistung darstellt. Bei Bedarf offeriere ich gerne psychologische Hilfe in emotionalen Durchhängern, die nahezu jede/r beim Forschen hat.

Fazit: Sie beenden methodisch bereichert  & selbstbewusst Ihr Studium & erhalten ihren akademischen Grad & genießen in der Folge einen lebenslangen Zusatznutzen!  

 

Kuhschellen am Morgen in der Perchtoldsdorfer Heide im Frühjahr 2020

 

Ein großer Datensatz, viele Variablen - und oh Schreck, man steht vor saftigen Herausforderungen: Wie prüfe ich meine Hypothesen, wie hängen diese Daten zusammen? In der modernen Statistik der letzten zwei Jahrzehnte werden zunehmend Prozess- und Pfadanalysen genutzt, um Zusammenhänge zu prüfen und zu erkennen. Hierbei geht es nicht nur um assoziativ-korrelative, sondern auch um mögliche kausale Effekte. Gerade letztere stehen im Fokus des Interesses bzw. der Hypothesen.

Falls es kausale Effekte gibt: Was wäre die unabhängige Variable (üblicherweise als X bezeichnet) und was die abhängige Variable (als Y bezeichnet)?

Eine umsichtige Annäherung zu eine effektive Prüfung von Hypothesen ist: Um die zu untersuchenden Phänomene besser zu verstehen, sollten zusätzlich zu den vermuteten X und Y ein Wie und ein Wann untersucht werden. Mögliche Einflüsse des Wie und mögliche Einflüsse des Wann werden nun ergänzend zum (vermuteten und so besser begründbaren) kausalen Effekt in die Untersuchung miteinbezogen. Achtung: Die als kausal vermuteten Einflüsse sollten immer themeninhaltlich begründbar sein.

Einflüsse stellen oft mögliche, aber aus einer ersten Sicht - verborgene - Strukturen dar. Klingt im ersten Moment kompliziert und ist es ein kleines Bisschen auch. Jedoch unterstützen solche Rechnungen Vorgehensweisen und Argumentationen in akademischen Arbeiten auf das Eindrucksvollste.

Die angedachten (und/oder in den Daten vorhandenen) Wie und Wann werden durch dazwischentretende Variable (intervenierende Variable) repräsentiert. Sie zeigen den möglichen Pfad der Einflüsse über mehrere Stationen. Ein Beispiel für ein Modell, das Zusammenhänge in einem Datensatz repräsentieren könnte, sieht so aus (nicht erschrecken, rechnen muss es der Computer):

Um verborgene Strukturen zu erkennen, werden grundsätzlich zwei  Arten von Drittvariablen genutzt: Mediatoren und Moderatoren. 

  • Mediatoren verweisen auf das Wie - sie mediieren = sie werden als 'in der Mitte des kausalen Geschehens' aufgefasst. Mediatoren fungieren gleichsam als Mechanismen, durch welche X einen Einfluss auf Y ausüben. Sie sind auf die eine oder andere Weise inhaltlich mit Y verbunden.

  • Moderatoren verweisen auf ein Wann - sie moderieren = sie beeinflussen gleichsam wie ein TV-Moderator das Gespräch. Das heißt, sie verändern Y, weil sie quasi 'von außen' Variationen in Y erzeugen. Moderatoren zeigen Randbedingungen oder Umstände auf.

 

Die damit zusammenhängenden Rechnungen basieren auf Regressionsanalysen. Diese sind vermutlich jedem Studierende schon begegnet: In eine Punktwolke wird versucht, eine errechnete Gerade passend zu legen, um einen linearen Trend zu erkennen. Dieser Trend zeigt die Wirkung von X auf Y in Form des Anstiegs der Geraden auf.

Strukturgleichungen machen im Prinzip das Gleiche, nur nutzen sie mehrere Variablen samt ihrer möglichen Wechselbeziehungen 'gleichzeitig'. Jetzt wird's kompliziert - das aber soll den Computer-Skripts vorbehalten bleiben. Wichtig ist nur, die Ergebnisse wieder interpretieren zu können. 

Wann immer Sie ausreichend quantitative Daten für eine Prüfung bestimmter Hypothesen haben und/oder eine glänzende Dissertation oder Masterarbeit abliefern wollen - schauen Sie nach, ob nicht das Instrument von Pfad- und Strukturgleichungen das Mittel der Wahl ist. Wenn ja, könnte dies strenge Gutachter überzeugen. Selbstverständlich zeigen ich Ihnen, wie Sie Ihre Daten auf diese Weise untersuchen!

Reinhard Neumeier
Juni 2020 


Literatur:

Baron, R./Kenny, D.: The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 1986, Vol. 51, No. 6, S. 1173-1182. Die frühe Darstellung der Unterschiede. 

Hayes, A. (2018): Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis. A Regression-Based Approach. New York: Guilford. Vorsicht, da 700 englischsprachige Seiten zu Statistik und Programmzeilen. 

 

Hilfe, das kann ich nicht!

  Diesen Ausruf, wenn auch nie so gesagt, spüre ich oft als mitschwingenden Hintergrundgedanken beim ersten Kontakt mit DiplomandInnen. DiplomandInnen, die eine Forschungsarbeit schreiben wollen - nein, müssen. Hier zeigt sich eine Stimmung, hilflos im zähen Schlamm des Nichtkönnens festzustecken. Bildlich gesprochen, die Füße nicht mehr bewegen keinen Schritt vorwärts mehr tun zu können.

Doch, auf jeden Fall - Du kannst es!

  Ich helfe mit, aus dem Sumpf herauszukommen und einen Schritt nach dem anderen zu setzen - auch bei der Anwendung von Theorien und Methoden. Und zeige erste Wege zum Ziel als Begleiter, Lehrer und Coach. Ich stoße an, diesen oder ähnliche Wege zu verfolgen. Und sehe gerne, wie ein Masteranwärter aus der depressiven Nische des Stillstands herauskommt und er Schritt für Schritt selbständiger wird.

  So kommt sie/er in die Gänge, nimmt sukzessive den Faden auf, wächst, wird selbstbewusster und - das ist das Schöne - kritischer. Er lernt, besser mit Methoden zu jonglieren (dies zeichnet ja den Meister = ein Master aus). Der Masteranwärter diskutiert mit mir über Inhalte und Konzepte. Das wichtigste Ziel einer akademischen Bildung ist erreicht!

 

 

  Das ist mein versteckter Lohn: Einen Masteranwärter, der feststeckt, nicht nur wieder flott zu kriegen, sondern mitzuhelfen, dass er sich weiterentwickelt. Zu lernen, oberflächliche Texte und Ratgeberliteratur von seriösem Quellenmaterial zu unterscheiden. Zu lernen, gedanklich einen Schritt zurückzutreten, wenn vollmundige Aussagen in Zeitschriften, Büchern oder Sozialen Medien zirkulieren. Und diese gewonnene Distanz dann zu nutzen, selbständig eine eigene Meinung auch im schwierigen Gelände eines wissenschaftlichen Faches aufzubauen. 

  Parallel zum Entstehen der Masterarbeit wird dadurch ein Verständnis erreicht, das über ein bloßes „Schreiben der Masterarbeit“ hinausreicht. Jeder, der sich so entwickelt, baut in seiner persönlichen Fähigkeitsbilanz ein Aktivum auf, das für das weitere Leben von Nutzen ist: die Welt nicht nur im gewählten universitären Fach, sondern auch an anderen Stellen klar zu durchschauen. 

 

De Wöd steet auf kan Foi mea lang! *) 

Noch vor Wochen hatte man eine - unter viel Mühe und Schweiß gestrickte - Arbeit abgegeben oder am Uni-Server hochgeladen. Und anfänglich stolz, später vielleicht mit erstem Zittern auf Antwort gewartet. Doch anstatt einer glückwünschenden Reaktion kommt eine schallende Ohrfeige. 😱

Der Boden scheint unter den Füßen weggezogen, Tränen fließen. Denn die Zurückweisung der wissenschaftlichen Arbeit wird als Zurückweisung der eigenen Person empfunden. Nicht wissenschaftlich und daher als intellektueller Denker nicht gut genug gewesen zu sein? Ist das Studium umsonst gewesen? Das Selbstwertgefühl ist schwer beeinträchtigt. Das Urteil des Gutachters hatte die  gesamte Welt des Diplomanden beschädigt. 

Doch ist es weniger schlimm, als im ersten Moment angenommen, die Arbeit weist oft mehr Licht auf als im Moment ersichtlich ist - kaum jemand braucht bei Null anzufangen. Das Überarbeiten ist leichter als gedacht, wenn man weiß, wie.

 

Fast alle zurückgewiesenen Arbeiten lassen sich mittels systematischer Konzepte zerlegen und neu zusammensetzen. So zum Beispiel kann der – zeit- und energieaufwändige – empirische Teil neu (aber nun tiefgründiger und methodisch seriöser) analysiert werden. Viele Arbeiten lassen sich „rückwärts genäht“ aufgrund neuer Erkenntnisse ordnen, die ursprünglich selektierten Theorien neu justieren, an die wissenschaftstheoretische Auffassung des Betreuers anpassen, etc.

Viele Jahre Erfahrung im Revidieren zunächst missglückter Arbeiten zählen – einfach tief durchatmen und mich anrufen! 


*)  Refrain des Kometenlieds aus 'Der böse Geist Lumpacivagabundus' des Wiener Komödieantendichters Johann Nestroy, 1833; Wienerisch für den Refrain "Die Welt steht auf keinen Fall mehr lang!"
Es geht um den befürchteten Weltuntergang durch einen herabstürzenden Kometen.

 

  Mit dem Railjet in der Mur-Mürz-Furche, Herbst 2019

 

Statistik - oh Schreck!

Sind wir zu oft in der Hochschule und Universität gepeinigt worden von Begriffen wie Wahrscheinlichkeitsverteilung, Signifikanz, Effektstärke, Stichprobe, Standardabweichung, Test, Varianzanalyse, etc. - und versuchen daher, das zu meiden wie der Teufel das Weihwasser?

Verieiden ist leider eine ungünstige Strategie, es verwehrt Erkenntnisse und nötigt nicht selten mehr Arbeit ab als notwendig. Denn Statistik ist ein essentieller Bestandteil des empirischen wissenschaftlichen Arbeitens. Und Empirie wollen heute alle haben, sogar viele Betreuer aus geisteswissenschaftlichen Fächern. 

 

 

Richtig, mit Statistik wurde und wird viel Schindluder getrieben. Auch in der Geschichte als Wissenschaft zeigt sich das: Vor mehr als einem Jahrhundert   meinte man, in der Gauß'schen Normalverteilung ein objektives Mittel zum Auffinden von Naturgesetzen gefunden zu haben. Logisch und klar wie in der Mathematik und Physik. Äh, leider nein - diese Vorstellung hält nicht, außer wir Studierende und AnwenderInnen von Statistik lassen uns das fälschlicherweise einbläuen.

Heute wird Statistik von Profis eher als eine Methode des wiederholten Dialogs gesehen: Der Anwender fragt, die Daten antworten. Der Anwender verändert oder adaptierte die Fragen, die Daten reagieren nun anders. Einige neue Verfahren - wie etwa multivariate Verfahren von Clusteranalyse oder Faktorenanalyse - sind sogenannte Musterentdeckungsverfahren. Das heißt, sie zeigen Muster auf, von denen der Anwender vorher keine Ahnunge gehabt hat. So funktioniert etwa auch Big Data.

Statistik ist ein Hilfsmittel und nicht mehr. Ein Hilfsmittel zur Verdichtung von Einzelinformationen und zum möglichen Erkennen von übergeordneten Mustern. Um diese Verdichtungen und Muster zu erkennen und zu interpretieren, gibt es zahlreiche statistische Methoden und Modelle. Die jahrzehntelange alleinige Dominanz der sogenannten Signifikanz als ein objektives und quasi naturgesetzlichs Ergebnis geht langsam dem Ende zu. Gut so!

Von der realen Welt tauchen wir ein in die statistische Welt und kommen mit einer Zusatzerkenntnis als Beute wieder zurück. Denn es ist die reale Welt, die zählt! Sowohl in den Formulierungen als auch in den Inhalten. Das Ordnen und die Darstellung der Zusatzerkenntnis erfordert Fingerspitzengefühl und ein Gewusst-Wie. An der richtigen Stelle in der Masterarbeit oder Dissertation eingefügt, hebt sie den Gehalt und Wert der Forschungsarbeit erheblich.