Beschreibende Forschungsmethode. Forschungsmethoden im wissenschaftlichen Arbeiten

Ich begann schon in jungen Jahren, die Dinge um mich herum zu erkunden. Damals wusste ich nicht, dass Wissenschaftler bereits Methoden zur Untersuchung bestimmter Objekte (Objekte) nach verschiedenen Kriterien klassifiziert hatten. Unten bin ich Ich erzähle Ihnen von einer der Forschungsmethoden, das (aufgrund seiner Entwicklung) jeder Mensch besitzt, und ich werde auch seine Eigenschaften beschreiben.

Forschungsmethoden

Entwickelt vom Geist der Menschheit unzählige Forschungsmethoden Artikel. Je nach Wirkungsweise werden sie alle nur in zwei Typen unterteilt – experimentell und theoretisch. Was bedeutet das?

Pilotstudie immer mit einer Aktion zum Forschungsgegenstand verbunden. Beispielsweise müssen Sie Wasser auf seine chemische Zusammensetzung testen. Gegenstand dieser Studie ist die chemische Zusammensetzung von Wasser. Wie recherchieren Sie? Absolut richtig – führen Sie chemische Analysen mit chemischen Reagenzien durch. Diese Studie endet mit dem Erhalt der Analyseergebnisse.

Theoretische Forschung im Zusammenhang mit der Sammlung und Verarbeitung von Informationen über den Forschungsgegenstand. Jede theoretische Studie endet mit einer bestimmten Schlussfolgerung.

In der Regel endet das Experiment immer mit der theoretischen Datenverarbeitung. Aus praktischer Sicht ist die experimentelle Erkenntnismethode ohne theoretische Verarbeitung des erzielten Ergebnisses bedeutungslos. Andererseits ist die theoretische Erkenntnismethode die Verarbeitung des experimentell gewonnenen Ergebnisses: Die Studie wird nicht vollständig sein, wenn nicht beide Methoden angewendet werden.

Beschreibende Forschungsmethode

Beschreiben dieses oder jenes Objekt - das bedeutet das Untersuchungsobjekt studieren von verschiedenen Seiten und geben seine detaillierten Eigenschaften wieder. Basierend auf dieser Aussage hat die deskriptive Forschungsmethode folgende Funktionen:

• trägt theoretischer Natur, Weil das Studium eines Objekts erfolgt durch Beschreibung;
• Ist Universal- in Bezug auf die Kenntnis des Wesens des Themas, weil Sie können dieses oder jenes Objekt auf jede bequeme Weise beschreiben – zeichnen, seine Größe mit Gesten zeigen, seine Eigenschaften in Worten aufschreiben oder mündlich darüber sprechen;
• Beschreibungsobjekt - materielles Objekt(Gegenstand);
• systematischer Ansatz forschen;
• Nachdem die Beschreibung abgeschlossen ist, geht es los Prozess der Erfahrungswahrnehmung.

Stellt ein System von Verfahren zur Erfassung, Primäranalyse und Präsentation von Daten und deren Eigenschaften dar. Die beschreibende Methode findet in allen Disziplinen des sozialen, humanitären und naturwissenschaftlichen Zyklus Anwendung. Die äußerst weite Verbreitung der deskriptiven Methode im Rahmen der wissenschaftlichen Forschung wird durch die mehrstufige Methodik moderner wissenschaftlicher Erkenntnisse bestimmt, in deren Hierarchie die deskriptive Methode (nach der Beobachtung) eine vorrangige Stellung einnimmt.

Verfahrensmerkmale der deskriptiven Methode

Traditionell werden folgende Verfahren unterschieden, deren systematische Anwendung die Wirksamkeit des Einsatzes der deskriptiven Methode gewährleistet:

• Ausgangspunkt für den Einsatz der beschreibenden Methode ist die Bildung des primären Beschreibungsgegenstandes – der Zeichen, Parameter und Eigenschaften des Objekts, die als bedeutsam und wesentlich gekennzeichnet sind und den analytischen Hauptfokus der Beobachtung und Beschreibung (durchgeführte Operationen) bilden im Rahmen dieses Verfahrens überwiegend analytischer Natur sind);
• Der Hauptweg führt über die Sammlung, Katalogisierung (Typologisierung, Systematisierung oder Verteilung in Kategorien) von Material (Daten), was die Möglichkeit eröffnet, dessen Zusammensetzung, Struktur, genetische Eigenschaften, die allgemeinsten Beziehungen zwischen ihnen sowie objektiv zu untersuchen spezifizierte Qualitäten (Verteilung und Polarisierung von Daten nach Typ , Klassen, Typen, Gattungen oder Kategorien werden dagegen hauptsächlich synthetisch umgesetzt);
• Material, das gesammelt und in Kategorien, Klassen, Gruppen, Typen oder Typen recycelt wird, wird der Ausgabe eingehender wissenschaftlicher Forschung zugeführt;

Ein Beispiel für eine primäre Beschreibung, zum Beispiel toponymisches (hydronymisches) Material, können Listen von Flüssen, Listen von Siedlungen und in der Anthroponymie-Studie - Karteien von Anthroponymen (Nachnamen, Vornamen, Pseudonyme) sein. Auf der Grundlage dieser Materialien werden häufig Wörterbücher (Kataloge, Verzeichnisse) mit unterschiedlichem Verständnis des darin enthaltenen Materials erstellt.

Traditionelle Anwendungsnormen

Die Beschreibung geht in der Regel einer vertieften (eigentlich wissenschaftlichen) Untersuchung voraus (bzw. ist deren erster Schritt) und liefert Muster und Material für die Entwicklung weiterer wissenschaftlicher Verfahren und Methoden. Die konsequente Anwendung der deskriptiven Methode erfordert die Einhaltung einer Reihe traditionell anerkannter Normen:

• strikt Motivgestaltung ausgewähltes Beschreibungsobjekt;
• Wahrung der Konsistenz bei der Beschreibung objektiv spezifizierter Merkmale, Parameter und Merkmale (qualitativ, quantitativ) des Materials im Einklang mit der Forschungsaufgabe;
• Ordnungsmäßigkeit bei der Wiederverwertung des gesammelten Materials (Gruppierungsverfahren, Systematisierung, Klassifizierung usw.);

Beschreibende Methode im Kontext wissenschaftlicher Methodik

Im Bereich der empirisch-wissenschaftlichen Methoden ist die deskriptive Methode notwendig (folgend Original primäre Beobachtung), maßgeblich für den Erfolg des gesamten Werkes bestimmend, das mit anderen Methoden entwickelt wird und in der Regel das von ihm gesammelte und gelieferte Material in neuen (eigentlich wissenschaftlichen) Aspekten und neuen (eigentlich) weiterentwickelt , wissenschaftliche) Fachgestaltungen. Oftmals dient das Material einer Beschreibungsanwendung als Grundlage für die Durchführung der Beschreibung in einer völlig anderen Hinsicht. Die deskriptive Methode ist, wie andere Forschungsmethoden auch, historisch variabel. Es erweitert die Grenzen seiner Anwendung, der Reihe von Forschungstechniken und -verfahren in Abhängigkeit von der Entwicklung der allgemeinen wissenschaftlichen Theorie und Praxis.

Fußnoten und Anmerkungen

siehe auch

Links

• Beschreibende Methode // Großes erklärendes Wörterbuch von Vladimir Chernyshev
• Beschreibende Forschung // „Deskriptive Forschung“. Linguistische Abteilung der BYU (Englisch)

Wikimedia-Stiftung. 2010.

Sehen Sie in anderen Wörterbüchern, was die „beschreibende Methode“ ist:

beschreibende Methode- - [L.G. Sumenko. Englisch-Russisches Wörterbuch zur Informationstechnologie. M.: State Enterprise TsNIIS, 2003.] Themen Informationstechnologie im Allgemeinen EN skizzierte Methode ...

beschreibende Methode- Ein System von Forschungstechniken zur Charakterisierung von Sprachphänomenen in einem bestimmten Stadium ihrer Entwicklung. Dies ist eine synchrone Analysemethode. O.m. - die älteste, aber nicht veraltete Methode der modernen Linguistik. Die ältesten chinesischen, indischen und... Wörterbuch der sprachlichen Begriffe T.V. Fohlen

Eine Methode zur Beurteilung der Qualität eines Fleischprodukts anhand einer verbalen Beschreibung seiner Eigenschaften. [GOST 29128 91] Themen: organoleptische Qualitätsbewertung... Leitfaden für technische Übersetzer

beschreibende Methode zur Beurteilung der Qualität eines Fleischprodukts- 31. Beschreibende Methode zur Beurteilung der Qualität eines Fleischprodukts: Eine Methode zur Beurteilung der Qualität eines Fleischprodukts anhand einer verbalen Beschreibung seiner Eigenschaften. Quelle: GOST 29128 91: Fleischprodukte. Begriffe und Definitionen für die organoleptische Qualitätsbewertung...

Wörterbuch-Nachschlagewerk zur Pädagogischen Psychologie

Interpretativ-beschreibende Methode- eine Methode, bei der das Subjekt von außen mit einer symbolischen Darstellung eines Objekts (Grafiken, Tabellen, Diagramme) interagiert ... Wörterbuch der Pädagogischen Psychologie

beschreibende Methode- Weisen Sie dem Forscher die Rolle eines Beobachters zu: Er greift niemals in das beobachtete Phänomen ein und beschränkt sich auf die objektivste Beschreibung davon. Wörterbuch eines praktischen Psychologen. M.: AST, Ernte. S. Yu. Golovin. 1998 ... Große psychologische Enzyklopädie

GOST 29128-91: Fleischprodukte. Begriffe und Definitionen zur organoleptischen Qualitätsbewertung- Terminologie GOST 29128 91: Fleischprodukte. Begriffe und Definitionen für die organoleptische Qualitätsbewertung des Originaldokuments: 10. Aroma eines Fleischprodukts: Angenehmer charakteristischer Geruch eines Fleischprodukts. Definitionen des Begriffs aus verschiedenen Dokumenten: Aroma ... Wörterbuch-Nachschlagewerk mit Begriffen der normativen und technischen Dokumentation

– (von lateinisch „beschreibe beschreiben“) Beschreibung, beschreibende Aussage, die wahr oder falsch ist; beschreibend beschreibend. Das Gegenteil ist verschreibungspflichtig. Deskriptive Ethik ist beispielsweise eine Ethik, die eine reine Beschreibung des moralischen Lebens liefert und ... Philosophische Enzyklopädie

„Thema 15. Beschreibende Methoden zur Analyse quantitativer Daten 15.1. Rahmenbedingungen und Vorgehensweisen. Beschreibende Methoden für alle Messebenen ...“

Thema 15. Beschreibende Methoden zur Analyse quantitativer Daten

15.1. Rahmenbedingungen und Vorgehensweisen. Beschreibende Methoden für alle Ebenen

Messungen

15.2. Anteile, Prozentsätze, Proportionen

15.3.Analyse von Intervall- und relativen Messpegeldaten

15.4 Vereinfachte Darstellung mehrerer beschreibender Maßnahmen

15.1. Allgemeine Bedingungen und Vorgehensweisen. Beschreibende Methoden für alle Messebenen

Sobald die Daten erfasst sind, beginnt deren Analyse, d. h. Datenorganisation,

Studium und Anwendung statistischer Tests.

In den vorherigen Kapiteln wurden vier Messebenen untersucht: Nominal, Ordinal, Intervall und Verhältnis.

Messniveaus und ihre entsprechenden statistischen Methoden Tabelle 9.

Messniveaus Beschreibende Methode ana- Nominal Ordinal Intervall Verhältnis Datenanalyse Häufigkeitsverteilung + + + + Anteil + + + + Prozentsatz + + + + Anteil + + + + Modus + + + + Median + + + Mittelwert + +

Notiz:

Tabelle 1 fasst die Arten deskriptiver Statistiken zusammen, die jeder Messebene entsprechen.

Diese Tabelle veranschaulicht zwei kritische Aspekte der Beziehung zwischen Messniveau und Datenanalyse:

Für niedrigere Messebenen stehen weniger Datenanalysetechniken zur Verfügung.

Alle auf niedrigeren Messebenen verwendeten Methoden gelten für Daten auf höheren Messebenen.

Darüber hinaus werden im Rahmen dieses Themas Methoden der deskriptiven (deskriptiven) Datenanalyse betrachtet: 1) Methoden für jede Art von Daten; 2) Methoden, die nur auf Daten auf der Ebene der Intervallskala und der Verhältnisskala anwendbar sind.

Beschreibende Methoden für alle Messebenen

Daten auf jeder Messebene können wie folgt beschrieben werden:

1) Häufigkeitsverteilungen, 2) Anteile, 3) Prozentsätze und 4) Anteile.

Häufigkeitsverteilung

Hier ist ein Beispiel für eine einfache demografische Frage:

Bitte geben Sie Ihren aktuellen Familienstand an (ALLE PUNKTE LESEN) Ledig und nie verheiratet _______(1) Offiziell verheiratet, nicht zusammenlebend _______(2) Ledig, geschieden _______(3) Ledig, Witwer _______(4) Verheiratet _______(5) Die Der erste Schritt beim Aufbau einer Distribution ist oft

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Hinweis: Wie diese Tabelle zeigt, stellt die ursprüngliche Häufigkeitsverteilung die Daten in der Form dar, in der sie durch die Umfragefrage erhoben wurden.

Mit dieser Verteilung können Sie dann die Kategorien zusammenführen, sodass keine direkte Entsprechung zu den ursprünglichen Kategorien entsteht. In diesem Fall werden die ursprünglichen Antwortkategorien logisch gruppiert und ihre Häufigkeiten addiert.

Die Frage nach dem Familienstand spaltet „unverheiratet (unverheiratet)“

Derzeit werden die Befragten in vier Klassen eingeteilt: diejenigen, die noch nie verheiratet waren; offiziell verheiratete, aber nicht zusammenlebende Personen, Geschiedene und Witwer. Sie können alle „unverheirateten“ Mitglieder der Stichprobe zusammenfassen, um die Anzahl der verheirateten und die Anzahl der unverheirateten Personen zu ermitteln. In diesem Fall sieht die Häufigkeitsverteilung folgendermaßen aus:

Aktueller Familienstand Anzahl der Antworten Verheiratet 22 Unverheiratet 28 GESAMT 50

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Hinweis: Eine solche Neugruppierung der Daten ermöglicht es, den Familienstand der Befragtenpopulation aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten.

15.2. Brüche, Prozentsätze, Proportionen Nachdem Sie eine Häufigkeitsverteilung erstellt haben, müssen Sie eine von drei Analysearten auswählen, die zu einem tieferen Verständnis der Eigenschaften der von Ihnen gesammelten Daten beitragen. Diese drei Arten der Analyse sind: Proportionen, Prozentsätze und Proportionen.

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Es sollte jedoch beachtet werden, dass Anteile eine wirksame, aber nicht sehr verbreitete Möglichkeit sind, die relative Größe von Gruppen darzustellen.

Interesse. Eine gebräuchlichere Methode zur Zusammenfassung von Daten ist die prozentuale Verteilung. Sie wird berechnet, indem die Anzahl der Antworten in jeder Kategorie durch die Gesamtzahl der Antworten dividiert und der Quotient mit 100 multipliziert wird (dies entspricht der Multiplikation des Anteils mit 100).

Der Anteil der verheirateten Befragten in der Stichprobe beträgt somit 56 % und errechnet sich wie folgt:

Prozentsatz der Verheirateten = [Anzahl der Verheirateten] = [Gesamtzahl der Stichprobenteilnehmer] *100 = Prozentsatz der Verheirateten = 28/ 50 * 100 = 56 %

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Die Berechnung von Prozentsätzen für Daten auf nominalen, Intervall- und relativen Messniveaus ist sehr einfach.

Der Prozentsatz stellt die Häufigkeit in einer bestimmten Kategorie dividiert durch die Summe der Häufigkeiten aller Kategorien dar. Dieser Ansatz zur Berechnung von Prozentsätzen unterscheidet sich geringfügig von Ordinaldaten. Bei der Berechnung von Prozentsätzen für Daten auf der ordinalen Messebene wird jedes Element als unabhängige Einheit behandelt. Ordnungsskalen, wie zum Beispiel Rangfolgefragen, fordern den Befragten auf, mehrere Objekte oder Eigenschaften nach einem bestimmten Kriterium einzuordnen.

Das folgende Beispiel ist eine typische Ranking-Frage:

Sie haben gerade drei Werbespots gesehen. Jedes der Videos wurde vor dem Ansehen mit einem Titel versehen. Die Videos sind unten in der Reihenfolge aufgeführt, in der Sie sie gesehen haben. Bitte bewerten Sie jede Anzeige und geben Sie an, wie viel Vertrauen Sie in deren Inhalt haben. Platzieren Sie „1“ neben dem Namen des Videos, das Ihnen am plausibelsten erschien, „2“ neben dem weniger plausiblen Video und „3“ neben dem Video, das Ihnen am wenigsten plausibel erschien. Jede Bewertung von „1“ bis „3“ wird nur einmal vergeben. Wiederholungen sind nicht erlaubt.

„Wissenschaftler des neuen Jahrhunderts“ __________ „Mutter des neuen Jahrhunderts“ __________ „Umwelt im neuen Jahrhundert“ __________

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Die Prozentverteilung für Ordinaldaten kann auch zeilenweise abgelesen werden. Die Daten in der ersten Zeile der vorherigen Tabelle zeigen, dass der Werbespot „Scientist“ die höchste Anzahl an „1“-Rängen (76 %) erhielt und damit die Anzahl der „1“-Ränge, die der „Mom“ (20 %) erhielt, bei weitem übertraf. und „Umwelt“-Werbespots (4 %).

Im Allgemeinen ist die Berechnung und Darstellung von Tabellen und Grafiken zur Verteilung von Anteilen und Prozentsätzen recht einfach. Sie müssen sich jedoch an zwei Grundregeln halten:

Geben Sie zunächst immer die Gesamtzahl der Beobachtungen in der Tabelle und Grafik an. Auf diese Weise bieten Sie Ihrem Publikum die Möglichkeit, die Stichprobengröße abzuschätzen, für die die Verteilung erstellt wird.

Zweitens vermeiden Sie die Berechnung von Anteilen und Prozentsätzen, wenn die Gesamtzahl der Beobachtungen weniger als 50 beträgt. Wenn die Stichprobengröße viel kleiner als diese Zahl ist, können zufällige Variationen in den Daten zu erheblichen Änderungen der Anteile und Prozentsätze führen, die eine bestimmte Antwortkategorie angeben.

Proportionen. Eine dritte Möglichkeit, Daten auf allen Messebenen zusammenzufassen, ist die Verwendung eines Anteils. Das Verhältnis einer Zahl X zu einer anderen Zahl Y ist definiert als X dividiert durch Y.

Die Wörter im Zusammenhang mit sind ein wichtiger Teil dieser Definition. Die vorangehende Zahl (in diesem Fall die Zahl X) wird in den Zähler des Bruchs gestellt, während die Zahl nach den Wörtern in Bezug auf in den Nenner des Bruchs gestellt wird.

Proportionen, wie sie sich aus dieser mathematischen Formel ergeben, ermöglichen es, den Zusammenhang zwischen der relativen Größe der beiden im Fragebogen verwendeten Kategorien deutlich zu erkennen.

Was die Daten zum Familienstand betrifft, so sehen wir, dass das Verhältnis der unverheirateten Befragten zu den verheirateten Befragten 22/28 oder 22:28 beträgt. Es ist jedoch einfacher, die Beziehung zu verstehen, wenn der kleinste Term des Verhältnisses als gleich eins dargestellt wird. In diesem Fall stellt das Verhältnis die beiden Zahlen X und Y geteilt durch die kleinste von ihnen dar. Somit kann das Verhältnis der unverheirateten Befragten zu den verheirateten Befragten auch mit 1:1,27 ausgedrückt werden. (Beachten Sie, wie die relative Größe dieser Gruppen durch die Verwendung von Proportionen sofort ersichtlich wird.)

15.3. Analyse von Intervall- und relativen Ebenendaten Intervall- und relative Skalen weisen alle Merkmale von Nominal- und Ordinalskalen sowie spezielle Eigenschaften auf, die in diesen weniger leistungsstarken Messebenen nicht zu finden sind.

Daher können alle quantitativen und grafischen Techniken, die zur Beschreibung und Darstellung nominaler und ordinaler Daten verwendet werden, zur Beschreibung und Darstellung von Intervall- und relativen Daten angewendet werden. Die Aussagekraft der Intervall- und relativen Ebenendaten ermöglicht jedoch zusätzliche Analysen, die auf nominaler und ordinaler Ebene nicht möglich sind. Die Art und Anzahl der Schritte, die vor der Anwendung dieser zusätzlichen Analysemethoden durchgeführt werden müssen, hängt davon ab, ob die erhaltenen Daten diskret oder kontinuierlich sind.

Diskrete Daten Betrachten Sie die folgende Bewertungsfrage.

Bitte bewerten Sie den Werbespot, den Sie gerade gesehen haben. Um anzugeben, ob Sie der Aussage „Dieser Werbespot richtet sich an Leute wie mich“ zustimmen oder nicht, verwenden Sie die unten stehende Skala.

Stimmt voll und ganz zu ___________ (1) Stimmt eher zu als nicht ___________ (2) Kann ich nicht definitiv sagen ___________ (3) Stimmt eher nicht zu ___________ (4) Stimmt überhaupt nicht zu ___________ (5) Die aus dieser Frage erhaltenen Daten sind diskret.

Diskrete Daten enthalten Antworten, die auf einen bestimmten Satz von ganzen Zahlen beschränkt sind, die durch gleiche Intervalle getrennt sind. Diese Frage ermöglicht die Erhebung diskreter Daten, da der Befragte eine der Antwortoptionen (eine begrenzte Menge) auswählen muss, die durch die Codes „1“, „2“ usw. dargestellt werden. (fester und gleicher Schritt zwischen den Antwortebenen).

Um deskriptive Methoden zur Analyse diskreter Daten anzuwenden, müssen Sie keine Zwischenschritte unternehmen.

Kontinuierliche Daten Kontinuierliche Daten bieten eine Antwortmöglichkeit, bei der die Werte, zumindest theoretisch, auf einer numerischen Skala so nahe beieinander liegen können, wie gewünscht. Verwenden Sie beispielsweise die Frage „Wie alt sind Sie?“ Es werden kontinuierlich Daten gesammelt. Der Befragte kann antworten, dass er 40, 40 und 1/2, 41, 42 und 1/3 usw. ist. Da für Fragen zum Sammeln kontinuierlicher Daten keine vorgegebenen oder vorcodierten Kategorien erforderlich sind, müssen die Daten auf irgendeine Weise organisiert werden, bevor Prozentverteilungen berechnet und Balken- oder Kreisdiagramme erstellt werden. Die Organisation kontinuierlicher Daten wird als Gruppierung (oder Organisation) bezeichnet. Der Gruppierungsprozess wird in einer bestimmten Reihenfolge durchgeführt.

Die Daten sind organisiert.

Anzahl und Breite der Kategorieintervalle werden bestimmt.

Die Häufigkeitsverteilung wird konstruiert.

Organisieren Sie Ihre Daten. Stellen wir uns vor, dass 100 Umfrageteilnehmer die vorherige Frage zum Alter beantwortet haben. Der erste Schritt beim Gruppieren kontinuierlicher Daten besteht darin, die Daten zu organisieren. Das Ergebnis der Sortierung wird als nicht gruppierte Reihe bezeichnet und kann mit der Anordnung der Schüler einer Klasse nach Größe oder der Anordnung von Oliven nach Größe verglichen werden. Eine nicht gruppierte Reihe mit 100 Antworten auf Fragen zum Alter ist unten wiedergegeben (siehe Tabelle 10). Eine nicht gruppierte Reihe von Antworten auf die Frage „Wie alt sind Sie?“

Tabelle 10 Bestimmung der Anzahl und Breite von Intervallen und Kategorien. Im nächsten Schritt wird die Anzahl und Breite der Kategorieintervalle bestimmt. Dies bestimmt, wie die Daten gruppiert werden. Nach welchen Kriterien werden Altersdaten gruppiert und wie viele gibt es – 5 oder 25?

Es gibt keine fest etablierten Regeln für die Grenzziehung zwischen Kategorien.

Wenn Sie jedoch die Breite der Intervalle und Grenzen zwischen den Kategorien festlegen, sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

Gruppierungen sollten die Art der Daten widerspiegeln. Wenn der Bereich der Daten (d. h. die Differenz zwischen dem größten und dem kleinsten Wert) groß ist, ist wahrscheinlich auch die Breite der Kategorieintervalle groß. Daten, die in einem engeren Bereich variieren, lassen sich besser in relativ kleineren Kategorien zusammenfassen;

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Deskriptive Statistik Mittelwert und Variabilitätsmaße. Der Mittelwert und das arithmetische Mittel sind möglicherweise die gebräuchlichsten Faltungsstatistiken für Aggregate von Intervall- und Verhältnisdaten. Der Begriff der Durchschnittspunktzahl ist uns bereits sehr vertraut, da wir diesen Wert häufig selbst ermitteln, beispielsweise bei der Berechnung der Durchschnittspunktzahl von drei Prüfungen in Form eines Tests oder bei der Ermittlung der Durchschnittspunktzahl eines Zertifikats. In diesen und ähnlichen Fällen berechnen wir den Durchschnitt, indem wir alle Werte der Zahlen addieren und dann die resultierende Summe durch die Gesamtzahl der Zahlen dividieren. Der Durchschnitt für die Zahlen 2,3,7,8, 10 ist beispielsweise die Zahl 6 (30:5).

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Wenn die Anzahl der Antworten gering ist oder die Daten nicht gruppiert sind, kann der Durchschnitt einfach berechnet werden, indem die Rohwerte addiert und die resultierende Summe durch die Gesamtpunktzahl dividiert werden. Große Datensätze und gruppierte Daten erfordern eine andere Methode zur Berechnung des Durchschnitts der Datenreihen. In diesem Fall ist der Ansatz derselbe, die mathematischen Berechnungen sind jedoch unterschiedlich.

Bei der Berechnung des Durchschnitts einer Reihe gruppierter Daten wird davon ausgegangen, dass alle Antworten einer Kategorie in der Mitte des Intervalls konzentriert sind.

(Beachten Sie, dass diese Annahme zur Folge hat, dass der aus den gruppierten Daten berechnete Mittelwert sich von dem aus der nicht gruppierten Originalreihe berechneten Mittelwert unterscheidet. Angesichts dieser Annahme sollten bei der Berechnung des Mittelwerts der gruppierten Daten die folgenden vier Schritte befolgt werden ( siehe Tabelle .elf.):

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Diese Verteilung veranschaulicht einen entscheidenden Aspekt des Durchschnitts: Der Durchschnitt wird umso weniger repräsentativ für die Verteilung, aus der er berechnet wird, je mehr die Verteilung von der Normalkurve abweicht.

Obwohl die durchschnittliche Kaufabsicht für alle drei Werbespots bei 3,0 liegt, ist dieser Wert repräsentativer für die Verteilung der Reaktionen auf Werbespot 3 im Vergleich zu den Reaktionen auf Werbespot 1 und 2. Man kann nicht sagen, dass der Durchschnitt der Reaktionen nach dem Ansehen von Werbespot 2 bei 3,0 oder 3,0 liegt Sie können es als neutral bezeichnen, da im Wesentlichen keiner der Befragten eine solche Bewertung abgegeben hat.

Wenn Sie also eine durchschnittliche Punktzahl berechnen, ist es wichtig zu bestimmen, wie gut der Durchschnitt die Verteilung der Antworten widerspiegelt, aus der er berechnet wurde. Dies kann durch eine visuelle Untersuchung der Verteilung der Bewertungen und eine subjektive Entscheidung über deren Repräsentativität erfolgen den Durchschnitt oder indem Statistiker zur Beschreibung dieses Bereichs herangezogen werden. Im letzteren Fall berechnen und untersuchen Sie die Varianz und Standardabweichung, die sowohl für gruppierte als auch für nicht gruppierte Daten berechnet werden können und berechnete Maße für die Streuung der Score-Werte um den Mittelwert sind.

Die Varianz (bezeichnet mit s2) wird wie folgt berechnet: Die Summe der quadratischen Abweichungen jeder Beobachtung (Xi) vom Mittelwert (X) wird berechnet und dann durch die Gesamtzahl der Beobachtungen minus eins (N – 1) dividiert.

Mathematisch wird dies durch die Formel ausgedrückt:

m , seine Verwendung hat einen Nachteil: Die Varianz wird in quadratischen Maßeinheiten und nicht in den ursprünglichen Einheiten ausgedrückt. Daher ist es schwierig, den numerischen Wert in Beziehung zu setzen der Varianz zum Zahlenwert des Mittelwerts.

Dieses Problem wird durch die Verwendung der Standardabweichung gelöst. Die Standardabweichung entspricht der Quadratwurzel der Varianz und wird nach folgender Formel berechnet:

m Standardabweichung vom Durchschnitt.

Wenn Sie einfach Ihrer Intuition folgen, wird klar, dass die Streuung und Standardabweichung umso größer ist, je größer die Streuung einer Datenreihe ist.

Wenn es keine Streuung gibt und jeder Wert dem Mittelwert entspricht, sind alle Abweichungen Null, was bedeutet, dass die Varianz (basierend auf der Summe der Quadrate dieser Abweichungen) und die Standardabweichung ebenfalls Null sind. (Sie können dies selbst beweisen. Berechnen Sie die Varianz und Standardabweichung für eine Reihe von zehn identischen Bewertungen. Der Wert der Bewertungen spielt keine Rolle.) Mit zunehmender Streuung in der Datenreihe nehmen tendenziell auch die Abweichungen vom Stichprobenmittel zu, ebenso wie die Summe der Quadrate dieser Abweichungen. Wenn also zwei Stichproben von Befragten dieselbe Frage beantworten, weist ein größerer Varianzwert auf eine größere Streuung der Ergebnisse hin.

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15 1 -2,48 6,15 92,25 45 2 -1,48 2,19 98,55 40 3 -0,4 0,23 9,20 30 4 +0,52 0,27 8,10 70 5 +1,52 2,31 161,70 Gesamt = 200

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Sechster Schritt: Standardabweichung = Varianz = 2,0 = 1,42 Median. Der Mittelwert ist ein häufig verwendetes Maß für die zentrale Tendenz einer Datenreihe. Varianz und Standardabweichung geben die Streuung der Werte um den Mittelwert an, wodurch Sie Rückschlüsse darauf ziehen können, wie gut der Mittelwert die Datenpopulation beschreibt. Zusätzlich zum Mittelwert gibt es zwei weitere Maße für die zentrale Tendenz: Median und Modus. (Es ist zu beachten, dass die Verwendung von Mittelwert, Median und Modus von der Ebene der Datenmessung abhängt. Der Mittelwert wird nur für Intervall- und relative Daten berechnet, der Median wird für Ordinal-, Intervall- und relative Daten berechnet. Der Modus wird verwendet Kollapsdaten auf allen Messebenen).

Der Median ist der Wert, der in der Mitte der geordneten Datenreihe liegt. Der Median teilt eine Datenreihe in zwei Hälften, sodass 50 % der Werte kleiner als der Median sind. Für eine ungerade Anzahl von Werten wird der Median als die Option definiert, die sich genau in der Mitte der Verteilung befindet.

In diesem Fall lässt sich der Median einfach visuell anhand der Formel ermitteln:

Position des Medians = Gesamtzahl der Einheiten in der Grundgesamtheit + 1 Wenn die Reihe eine gerade Anzahl von Werten enthält, ist der Median als Durchschnitt der beiden zentralen Werte in der Rangreihe definiert.

Soll ich den Mittelwert oder den Median verwenden? Die Bestimmung des Mittelwerts und des Medians einer Reihe von Werten ist wichtig und nützlich, um ein tieferes Verständnis der Merkmale der Daten zu erlangen. Im Allgemeinen ist der Mittelwert aufgrund seiner mathematischen Eigenschaften und der Möglichkeit, den Grundgesamtheitsmittelwert anhand des Stichprobenmittelwerts besser abzuschätzen, das bevorzugte Maß. Es gibt jedoch zwei Situationen, in denen der Median bevorzugt werden sollte.

Die erste Situation liegt vor, wenn eine Datenreihe einen oder mehrere Extremwerte enthält (sog. „Ausreißer“ – ungewöhnlich kleine oder große Werte). In solchen Fällen ist die Bestimmung des Medians vorzuziehen, da der Durchschnittswert äußerst empfindlich auf das Vorhandensein von Ausreißern reagiert, der Median jedoch nicht. Bei Extremwerten kann der Durchschnitt ein stark verzerrtes Bild ergeben.

Angenommen, Sie möchten das Einkommensniveau der Zielgruppe für die Zielgruppe eines neuen Produkts beschreiben. Sie stellen einer repräsentativen Stichprobe ein neues Produktkonzept vor und notieren die Einkommensniveaus derjenigen, die stark oder mäßig am Kauf des Produkts interessiert sind.

Nehmen wir an, das Einkommensniveau derjenigen, die stark und mäßig interessiert sind, wäre wie folgt:

Einkommenshäufigkeit Das Durchschnittseinkommen des Teils der Stichprobe, der sich für das neue Produkt interessiert, beträgt 35.314 US-Dollar. Dieser Durchschnitt spiegelt nicht das tatsächliche Bild der Gesamtbevölkerung wider. Sie ist künstlich hoch, da die Reihe einen Extremwert enthält, der zu einer falschen Entscheidung führen kann.

Der Median, der in diesem Fall 12.000 US-Dollar beträgt, beschreibt die Bevölkerung viel besser.

Die zweite Situation, in der der Median bevorzugt werden sollte, ist, wenn die Datengruppierung offene Kategorien enthält. Die weiter oben in diesem Kapitel beschriebene Altersgruppe besteht aus vollständig geschlossenen Gruppen. Das bedeutet, dass jede Alterskategorie eine Ober- und Untergrenze hat.

Einige Gruppierungen verwenden jedoch offene Kategorien.

Beispielsweise könnte eine der Kategorien zur Gruppierung von Einkommensdaten „mehr als 100.000 US-Dollar“ lauten. Der Mittelpunkt dieser Gruppe kann nicht bestimmt werden, da die Obergrenze nicht festgelegt wurde. Daher ist es in dieser Situation notwendig, den Median zu verwenden, da es ohne den Mittelpunkt unmöglich ist, den Durchschnitt der gruppierten Daten zu berechnen.

Mode. Ein weiteres Maß für die zentrale Tendenz ist die Mode. Er wird als der am häufigsten vorkommende Wert in einer Datenreihe definiert. Die oben beschriebenen Kaufabsichtsskalen verfügen über unterschiedliche Modi.

Die Verteilung für Werbung 1, „Ultra“ genannt, ist multimodal, da mehr als zwei Bedeutungen vorkommen, die am häufigsten vorkommen. Die Verbreitung des Werbespots „Macht“ ist bimodal, da zwei Bedeutungen häufiger vorkommen als andere. Die Verbreitung des Werbespots „Kinder“ hat einen Dreiermodus, da dieser Wert häufiger vorkommt als andere.

Die Beziehung zwischen Mittelwert, Modus und Median. Mittelwert, Modus und Median geben eine unterschiedliche Sicht auf die Merkmale einer Reihe. Die Verteilung ist symmetrisch, wenn Mittelwert, Median und Modus gleich sind. (Siehe unten in Abb. 9.)

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In solchen Fällen ist die Verteilung rechts vom Mittelwert, Median oder Modus ein Spiegelbild der Verteilung links von diesen Werten, und die meisten Beobachtungen erfolgen in der Mitte der Verteilung. In dieser Situation dient der Mittelwert als genaues und bevorzugtes Maß für die zentrale Tendenz der Verteilung.

Viele Verteilungen sind nicht symmetrisch. Eine Verteilung, bei der der Modus kleiner als der Median und der Median kleiner als der Mittelwert ist, ist nach links schief. Diese Verteilung hat einen Wertebereich mit niedriger Häufigkeit an der Spitze. (Siehe Abb.

Modus Median Mittelwert

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Eine Verteilung, bei der der Modus größer als der Median und der Median größer als der Mittelwert ist, ist rechtsschief. (Siehe Abbildung 11 unten).

Abhängig von der Schiefe der Verteilung und dem Wertebereich wird entweder der Median oder der Modus als Maß für die zentrale Tendenz gewählt.

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15.4 Vereinfachte Darstellung mehrerer beschreibender Maßnahmen Beschreibende Maßnahmen fassen die den Daten zugrunde liegenden Trends zusammen. Allerdings gibt es Fälle, in denen zahlreiche beschreibende Maßnahmen den Endnutzern von Forschungsergebnissen nicht zur Verfügung gestellt werden. In diesem Fall sinkt der Wert der durchgeführten Forschung erheblich, da der Endnutzer das Gesamtbild der gewonnenen Forschungsergebnisse nicht sieht und daher deren Bedeutung für die notwendigen Entscheidungen nicht beurteilen kann.

Diese Situation sollte unbedingt vermieden werden. Zur vereinfachten Darstellung einer Vielzahl von Kennzahlen werden mehrere unterschiedliche Analysetechniken eingesetzt. Die Wahl des Ansatzes hängt vom Grad der Datenmessung ab.

Nominale Datenebene: Organisation der Präsentation und Berechnung des „aggregierten“ Prozentsatzes.

Betrachten Sie die folgende Menüfrage:

Du hast gerade einen Werbespot gesehen. Markieren Sie die Aussage neben der Aussage, wenn Sie der Meinung sind, dass sie genau die Gefühle widerspiegelt, die Sie beim Ansehen des Werbespots gespürt haben. Sie können so viele Aussagen markieren, wie Sie möchten (oder auch keine), je nachdem, wie Sie sich beim Ansehen des Werbespots gefühlt haben. Es war langweilig. _______ Ich habe durch das Ansehen des Werbespots etwas gelernt.

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Das Muster der Antworten auf diese Frage lässt sich durch die folgenden Schritte verdeutlichen:

Bestimmen Sie zunächst, was Ihnen die Daten sagen, d. h. Bestimmen Sie, was Sie erhalten möchten – das Gesamtbild der positiven oder negativen Reaktionen oder die Reaktion auf die Ausführung des Videos im Vergleich zur Reaktion auf die Werbebotschaft. (In diesem Beispiel konzentrieren wir uns auf positive und negative Reaktionen.)

Zweitens gruppieren Sie die Aussagen nach dem Zweck der Datenpräsentation. Basierend auf dem Ziel werden alle positiven Aussagen separat und die negativen separat gruppiert.

Drittens geben Sie jeder Gruppe einen Namen. In unserem Fall wird eine Gruppe „Positive Reaktionen“ und die zweite „Negative Reaktionen“ genannt.

Viertens berechnen Sie den kumulierten Prozentsatz für jede Gruppe von Urteilen. Dieser Prozentsatz charakterisiert den Anteil der Befragten, die mindestens eines der Gruppierungselemente ausgewählt haben. *Nächste

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Intervall- und relative Daten: sinnvoll verwandte Skalen kombinieren. Sehr häufig werden schulbasierte Fragen zur Beurteilung individueller Einstellungen und Verhaltensweisen eingesetzt. Die Verwendung einer Reihe von Skalen ermöglicht in der Regel ein vielschichtiges Verständnis des Interessengebiets. Beispielsweise kann ein Werbetreibender, der ein Produkt neu positioniert, um seine gesundheitsfördernden Eigenschaften hervorzuheben, zunächst die Meinung der Zielgruppe zu gesundheitsfördernden Produkten und ihre Einstellung gegenüber den Unternehmen, die solche Werbung sponsern, beurteilen.

Hierzu könnten folgende Aussagen dienen:

6. Unternehmen, die den Konsum von Gütern fördern, die sich positiv auf die menschliche Gesundheit auswirken, streben nur danach, mehr Geld zu verdienen.

7. Viele Unternehmen übertreiben bewusst die Eigenschaften ihrer Produkte und stellen ihnen eine positive Wirkung auf die menschliche Gesundheit vor.

In dieser Reihe werden in den Aussagen 1, 2, 4 und 5 die Einstellungen der Verbraucher gegenüber der Werbung für Produkte bewertet, die sich positiv auf die menschliche Gesundheit auswirken

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Wichtige Ergebnisse lassen sich am besten darstellen, indem man zunächst die Aussagen wie in Tabelle 16 (siehe oben) organisiert und dann zusätzliche Berechnungen durchführt. Zunächst werden, wie bei Menüfragen, logisch zusammengehörige Elemente gruppiert und der Gruppe ein Name gegeben. Als nächstes wird der Durchschnitt für jede Skalengruppe berechnet. Diese zusammenfassenden Informationen machen, wenn sie der Originaltabelle hinzugefügt werden (siehe folgende Tabelle 17. „Gruppierte Einstellungsaussagen“), klare und sichtbare Unterschiede zwischen Untergruppen in der Werbung und Herstellern von Produkten, die als vorteilhaft für die menschliche Gesundheit angepriesen werden.

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Dies ist der Kerngedanke der Aussage. Die Skalen einiger Aussagen sind umgekehrt, um eine einheitliche Bedeutungsinterpretation sicherzustellen. Größere Werte weisen auf eine größere Zustimmung und negativere Einstellungen hin.

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Als nächstes müssen wir bedenken, dass die Mittelung der Antworten auf logisch zusammenhängenden Skalen eine intuitiv gerechtfertigte Methode zur Zusammenfassung von Informationen ist. Damit die Berechnung des Durchschnitts jedoch aussagekräftig ist, müssen Sie zunächst sicherstellen, dass die Skalen in einem sinnvollen Zusammenhang zueinander stehen. Dann sollten Sie den Koeffizienten Alpha berechnen, der das Innere widerspiegelt

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Datenanalyse und Computer Die in diesem Abschnitt des Kurses besprochenen Methoden der deskriptiven Statistik sind nicht schwer zu berechnen. Sie können sie auch mit einem normalen Taschenrechner bewerkstelligen. Es gibt aber auch Methoden der mathematischen und statistischen Schlussfolgerung, die wesentlich komplexere Berechnungen erfordern.

Für PCs entwickelte Statistikprogramme reduzieren die Notwendigkeit manueller Berechnungen (und machen sie oft überflüssig).

Programme wie Minitab und SPSS ermöglichen eine schnelle und effiziente Untersuchung und Analyse von Daten. Diese Programme und Methoden werden in dieser Schulung nicht behandelt.

Zusammenfassung

Die Datenanalyse hilft dem Forscher, Muster und Trends in den Antworten auf Umfragefragen zu entdecken. Die Art der Analyse, die für eine bestimmte Frage am besten geeignet ist, wird durch die Messebene der Frage bestimmt.

Alle Daten, unabhängig von der Messebene, können anhand von Häufigkeiten, Anteilen, Prozentsätzen und Proportionen analysiert werden. Diese zusammenfassenden Daten können sowohl in Tabellen als auch in Grafiken dargestellt werden.

Für Daten, die auf Intervall- und Verhältnisskalen gemessen werden, können zusätzliche statistische Schlussfolgerungen verwendet werden.

Für Intervall- und Verhältnisebenendaten werden der Mittelwert oder das arithmetische Mittel, der Median, der Modus, die Varianz und die Standardabweichung berechnet.

Der Mittelwert charakterisiert den typischsten Wert der Zahlenverteilung.

Varianz und Standardabweichung sind Maße dafür, wie dispersiv eine Verteilung ist, und helfen dabei, zu bestimmen, wie gut der Mittelwert die Verteilung darstellt.

Die Bestimmung des Medians (der Wert in der Mitte der Verteilung) und des Modus (der am häufigsten vorkommende Wert) ermöglicht ein tieferes Verständnis der Merkmale der Verteilung, um zu bestimmen, wie gut der Mittelwert die Verteilung darstellt.

Fragen zum Thema

1. Was ist Antwortzählung?

2. Was ist Häufigkeitsverteilung?

3. Welcher Zusammenhang besteht zwischen Zählung und Häufigkeitsverteilung?

4. Was ist eine Aktie? Wie wird es berechnet?

5. Welcher Zusammenhang besteht zwischen Häufigkeitsverteilung, Anteilen und Prozentsätzen?

6. Was ist bei der Darstellung von Daten leichter zu verstehen: ein Anteil oder ein Prozentsatz? Wie können wir das erklären?

7. Was lässt sich bei einer kleinen Stichprobe am besten bestimmen: Häufigkeitsverteilung, Anteile oder Prozentsätze?

8. Was ist Proportion? Wie wird es berechnet?

9. Wie ist die Häufigkeitsverteilung von Ranking-Daten? Inwiefern ist es ähnlich und wie unterscheidet es sich von der Häufigkeitsverteilung nominaler Daten?

10.Wie ist die prozentuale Verteilung der Ranking-Daten? Inwiefern ist es ähnlich und wie unterscheidet es sich von der Häufigkeitsverteilung nominaler Daten?

11.Was sind diskrete Daten? Wie unterscheiden sie sich von kontinuierlichen Daten?

12.Was ist Gruppierung und wann sollte sie verwendet werden?

13.Benennen Sie die drei Schritte beim Gruppieren von Daten. Beschreiben Sie jeden Schritt kurz.

14.Welche Grundregeln sind beim Erstellen kontinuierlicher Datenkategorien zu beachten?

15.Was ist der Mittelwert bzw. das arithmetische Mittel einer Zahlenreihe?

16.Welche Umstände bestimmen den Grad der Repräsentativität des Durchschnitts der Daten, auf deren Grundlage er berechnet wurde?

17.Was ist Varianz? Wie wird es berechnet?

18. Welche Beziehung besteht zwischen Varianz und Standardabweichung?

19.Was ist der Median? Wie wird es bestimmt?

20. Unter welchen Umständen ist der Median im Vergleich zum Mittelwert als beschreibendes Maß für einen Datensatz vorzuziehen?

21.Was ist Mode?

22. Welche Beziehung besteht zwischen Mittelwert, Median und Modus für glockenförmige und asymmetrische Verteilungen?

23.Welche drei Schritte sollten unternommen werden, um nominale Daten vereinfacht darzustellen?

24.Was ist der Zinseszins und wie wird er berechnet?

25.Welche drei Schritte sollten Sie unternehmen, um die Darstellung von Intervall- und Relativdaten zu vereinfachen?

26.Was ist der Alpha-Koeffizient und was sagt er über eine Reihe von Fragen aus?

27.Wie wird der Koeffizient Alpha berechnet?

Workshop Das Unternehmen Dog Joy hat vier neue Videos erstellt, um für seine Linie zur Herstellung aromatisierter Hundekekse zu werben. Bevor das Unternehmen einen der Werbespots für die Produktion auswählte, untersuchte es die Reaktion der Zielgruppe auf jeden Werbespot sowie die Reaktion auf die spezifischen Werbeaussagen über das Produkt, die jedes Video vermittelte.

Die Datenerhebung erfolgte durch Interviews in einer Einkaufspassage.

Besucher, die das Screening-Verfahren bestanden und der Teilnahme an der Studie zugestimmt hatten, wurden in einen speziellen Raum eingeladen, um Interviews zu führen und Werbevideos anzusehen. Nach der Betrachtung aller drei Videos führte ein professioneller Interviewer mit jedem Befragten ein zwanzigminütiges Interview.

Das Interview war recht umfangreich. Hier sind einige grundlegende Fragen, die jedem der Befragten gestellt wurden:

Frage 1. Geschlecht

AUFNEHMEN, OHNE ZU FRAGEN

Männlich ______ (1) Weiblich _______(2) Frage 2. Alter Geben Sie Ihr volles Alter an ___________________

Bitte hören Sie sich jeden Satz an, den ich Ihnen jetzt vorlesen werde.

Markieren Sie nach jedem Satz, den Sie hören, auf der Skala dieser Karte (AUF DER KARTE – FÜNF PUNKTE:

Von „stimme absolut nicht zu“ (1) bis „stimme überhaupt nicht zu“ (5): Der Grad, in dem Sie den einzelnen Sätzen, die Sie gehört haben, zustimmen oder nicht zustimmen.

a) Ich glaube, meinem Hund werden diese Kekse besser schmecken als die, die ich ihr jetzt gebe.

b) Ich denke, mein Hund wird sich viel besser benehmen, wenn ich ihm diese Kekse als Belohnung für gutes Benehmen gebe.

Frage 9. Produktvorteile.

In den Werbespots wurden mehrere Vorteile der Hundekekse von Dog's Joy erwähnt. Ich möchte, dass Sie die relative Bedeutung dieser Vorteile für Sie und Ihren Hund angeben, indem Sie jedem eine bestimmte Anzahl von Punkten zuweisen. Sie haben 100 Punkte, die Sie auf die vier unten aufgeführten Vorteile verteilen können. Sie können weniger oder mehr Punkte vergeben oder keine Punkte vergeben. Je mehr Punkte Sie einem Vorteil zuordnen, desto wichtiger ist er für Sie. Stellen Sie sicher, dass Ihre Gesamtpunktzahl 100 beträgt. GEBEN SIE DEM BEFRAGTEN DEN FRAGEBOGEN. NACH DEM AUSFÜLLEN SAMMELN SIE DEN FRAGEBOGEN. Stellen Sie sicher, dass die Gesamtzahl der an die Befragten vergebenen Punkte 100 beträgt.

Reinigt die Zähne _________ Verhindert Karies __________ Erfrischt den Atem __________ Zusätzliche Nahrung für Hunde __________ Gesamt 100 Frage 13. Kommerzielle Attraktivität Nachfolgend finden Sie die Titel der vier Videos, die Sie gesehen haben. Ich möchte Sie bitten, jeden einzelnen davon zu bewerten. Setzen Sie „1“ neben den Namen des Videos, das Ihnen am besten gefallen hat, „2“ für das nächste Video, „3“ für das Video, das Ihnen am wenigsten gefallen hat, und „4“ für das Video, das Ihnen am wenigsten gefallen hat. Sie dürfen jede Bewertung nur einmal abgeben. GEBEN SIE DEM BEFRAGTEN DEN FRAGEBOGEN. NACH DEM FÜLLEN

SAMMELN SIE DEN FRAGEBOGEN. Stellen Sie sicher, dass der Befragte alles angegeben hat

AB BEWERTUNG NUR EINMAL.

Urlaub für den Hund _________ Fünf Meter _________

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Die Antworten der fünfzig Befragten sind in der Tabelle wiedergegeben (siehe unten).

Nutzen Sie diese Daten und Ihr Wissen über den Zusammenhang zwischen Messniveau und Analysetyp, um die folgenden Fragen zu beantworten:

Frage 1: Geschlecht Auf welche Messebene bezieht sich diese Frage?

Wie ist die Stichprobe hinsichtlich der Geschlechterunterschiede charakterisiert? Welches Maß der zentralen Tendenz (Mittelwert, Median oder Modus) spiegelt dieses Merkmal am besten wider? Warum ist dieses Maß für eine bestimmte Verteilung am besten geeignet? Sollen in diesem Fall Varianz und Standardabweichung berechnet werden? Warum? Präsentieren Sie die Ergebnisse Ihrer Analyse in Form einer Tabelle und einer Grafik.

Frage 2: Alter Auf welche Messebene bezieht sich diese Frage?

Gruppieren Sie die Daten, um die Stichprobe anhand des Alters zu charakterisieren. Welches Maß der zentralen Tendenz (Mittelwert, Median oder Modus) spiegelt dieses Merkmal am besten wider? Warum ist dieses Maß für eine bestimmte Verteilung am besten geeignet? Sollen in diesem Fall Varianz und Standardabweichung berechnet werden? Warum? Präsentieren Sie die Ergebnisse Ihrer Analyse in Form einer Tabelle und einer Grafik.

Frage 7. Produktattraktivität Auf welche Messebene bezieht sich diese Frage?

Bestimmen Sie anhand der Antworten zu Frage 7a, wie attraktiv das Produkt für die Zielkategorie ist. Wie hilft Ihnen jedes Maß der zentralen Tendenz, die Merkmale der Antwortverteilung zu verstehen? Welches Maß ist aus Ihrer Sicht am besten geeignet, um den Grad der Attraktivität eines Produkts zu veranschaulichen? Sollten in diesem Fall Varianz und Standardabweichung berechnet werden? Warum Bestimmen Sie anhand der Antworten auf Frage 7b, inwieweit die Zielgruppe der Behauptung vertraut, dass Kekse das Verhalten des Hundes verbessern. Bestimmen Sie für Frage 7a, wie jedes Maß der zentralen Tendenz Ihnen hilft, die Merkmale der Antwortverteilung zu verstehen.

Welche Maßnahme ist Ihrer Meinung nach am besten geeignet, um den Grad der Überzeugung der Zielgruppe zu veranschaulichen, dass Kekse das Verhalten des Hundes verbessern? Sollten in diesem Fall Varianz und Standardabweichung berechnet werden? Warum?

UDC 159.9.072 Bulletin der Staatlichen Universität St. Petersburg. Ser. 12. 2010. Ausgabe. 2 M. G. Filippova, R. V. Chernov, S. A. Miroshnikov ERSATZ BEDROHLICHER INFORMATIONEN: UNTERSUCHUNG DER MÖGLICHKEIT DER MESSUNG UNBEWUSSTER ANGST1 Merkmale des aktuellen Stands des Problems ...“

„Prakriti. Ihre ayurvedische Verfassung Svoboda Robert Veröffentlicht: 2007 Kategorien: Vignetten: Ayurveda Robert Svoboda PRAKRITI IHRE AYURVEDISCHE VERFASSUNG Moskau SH 2007 UDC 613,86 BBK 53,59 C25 Hinweis: Dieses Buch ist für Bildungszwecke gedacht und kann eine Beratung nicht ersetzen …“

„Andrey Vitalievich Kryukov Buchhaltung von Grund auf Zusammenfassung Der Beruf des Buchhalters war und ist auch heute noch sehr beliebt. Jeder weiß, dass jedes Unternehmen mindestens einen Buchhalter haben muss. Sie haben sich auch dafür entschieden, Buchhalter zu werden, aber als Sie zum ersten Mal mit der Buchhaltung in Berührung kamen, haben Sie beschlossen, dass die Welt der Konten und Buchungen, Register und ...“

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Traditionelle Methoden der Anthropologie. Beschreibende Forschungsmethoden

1. Deskriptive Forschungsmethoden in der Anthropologie

Eine vergleichende Beschreibung menschlicher morphologischer Merkmale wurde zur Charakterisierung von Rassen und zur Erstellung von Rassenklassifikationen verwendet. Für Geographen und Reisende wurden spezielle Fragebögen entwickelt, die Fragen zu Körperlänge, Haar- und Augenpigmentierung sowie Haarstruktur enthielten. Die erste vom französischen Wissenschaftler F. Bernier (1684) vorgeschlagene Rassenklassifikation basierte ausschließlich auf beschreibenden Merkmalen. Fast bis zur zweiten Hälfte des 19. Jahrhunderts entwickelte sich die Anthropologie als beschreibende Wissenschaft. Ende des 19. Jahrhunderts führte R. Martin ein Programm zur Vermessung des menschlichen Körpers ein (Martin, R., 1928).

Heutzutage verwendet die Anthropologie Beschreibungs- und Messmethoden, um fossile und moderne Populationen, vor allem morphologische Merkmale, zu untersuchen. Darüber hinaus werden Methoden zur Untersuchung funktionaler Indikatoren eingesetzt. Begleitend dazu wird eine Befragung durchgeführt, deren Zweck es ist, die Merkmale der individuellen Entwicklung und des sozioökonomischen Status der untersuchten Person zu klären.

Beschreibende Methode – Anthroposkopie wird in Fällen eingesetzt, in denen Messungen schwierig sind. Beispielsweise können Rassenmerkmale wie Haarform und Pigmentierung (Hautfarbe, Augenfarbe, manchmal auch Haarfarbe) nicht gemessen werden. Um die Beurteilung von Hautfarbe, Augen, Form und Haarfarbe zu vereinheitlichen, wurden spezielle Skalen entwickelt. Durch die Bewertung auf solchen Skalen können wir starke Diskrepanzen in den Daten verschiedener Forscher vermeiden.

Bei der Beobachtung der körperlichen Entwicklung, der Bestimmung des Konstitutionstyps und in einigen anderen Fällen wird auf die Entwicklung und Korrelation von Merkmalen wie der Form von Brust, Rücken, Bauch, Beinen sowie der Entwicklung von Muskeln, Fett und Knochen geachtet Gewebe.

Die Somatoskopie umfasst:

1. Beurteilung des Zustands des Bewegungsapparates – Bestimmung der Form von Schädel, Brust, Beinen, Füßen, Wirbelsäule, Haltungsart, Muskelentwicklung.

2. Bestimmung des Fettablagerungsgrades.

3. Bestimmung der Bauchform.

4. Beurteilung des Pubertätsgrades.

5. Beurteilung des Hautzustandes.

6. Beurteilung des Zustands der Schleimhäute der Augen und der Mundhöhle.

7. Untersuchung der Zähne und Erstellung einer Zahnformel.

Die Form der Brust verändert sich mit zunehmendem Alter kaum. Abhängig von der Neigung des Brustbeins, der Neigung und Krümmung der Rippen werden vier Hauptformen der Brust unterschieden – flach, abgeflacht, zylindrisch und konisch, sowie einige Übergangsformen (Tabelle 1). Die Beurteilung des Zeichens erfolgt anhand eines Drei-Punkte-Systems mit Übergangspunkten bei der Untersuchung des Motivs im Profil und in der Frontalansicht.

Die häufigste Form der menschlichen Brust ist ein länglicher, von vorne nach hinten zusammengedrückter Zylinder. Es gibt jedoch viele Variationen dieses Grundtyps. Die Brust kann in der Länge verlängert sein, über die gesamte Länge die gleiche Form haben oder sich verändern – schmaler werden oder sich nach unten ausdehnen.

Abb.1. Oberbauchwinkel (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003). 1 – scharf, 2 – gerade, 3 – stumpf.

Tabelle 1. Merkmale der Brustformen (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003)

	Flache Brust. Von der Seite betrachtet erkennt man einen nahezu vertikalen Umriss der Vorderwand mit einem kleinen anteroposterioren Durchmesser. Von vorne betrachtet erscheint es verschmälert, länglich, der Oberbauchwinkel ist spitz
	Abgeflachte Brust. In lateraler Richtung ausreichend entwickelt, aber der anteroposteriore Durchmesser ist klein
	Zylindrische Truhe. Von der Seite betrachtet ist der anteroposteriore Durchmesser breit und gut entwickelt. Von vorne betrachtet ähnelt es der Form eines Fasses. Der Oberbauchwinkel ist richtig
	Konische Truhe. Von der Seite betrachtet erkennt man eine gleichmäßig geneigte Kontur der Vorderwand, die sanft in die Kontur des Bauches übergeht. Der anteroposteriore Durchmesser ist fast genauso groß wie der transversale Durchmesser. Der Oberbauchwinkel ist oft stumpf, der untere Abschnitt ist im Allgemeinen breiter als der obere

Der Forscher legt die Daumen beider Hände auf die unteren Rippen des Probanden, entlang des Weges, an dem sie am Brustbein befestigt sind. Der Winkel, den die Rippen bilden und der sich daher durch die Daumenstellung des Untersuchers wiederholt, wird als epigastrisch bezeichnet (Abb. 1).

Abnormale Brustformen. Bei Rachitis wird häufig eine „Hutkrempe“ beobachtet – ein durchgehender Knochenkamm an der Verschmelzungsstelle der Rippen mit dem Brustbein (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003).

Abb.2. Form des Rückens (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003). 1 - gerade; 2 - regelmäßig (normal); 3 - gebückt.

Bei starker Kompression der Brust von den Seiten ragt das Brustbein in Form eines Kiels nach vorne und ähnelt der Form einer „Hühnerbrust“. Bei einer flachen Brust kommt es manchmal zu einer Vertiefung im Brustbeinbereich. Diese Form wird „Schuhmachertruhe“ genannt. Zu den Anomalien gehören auch: Asymmetrie der rechten und linken Brustseite, Beweglichkeit der X-Rippe. Die Form der Brust hängt mit der Form des Rückens zusammen und hängt maßgeblich von dieser ab.

Tabelle 2. Merkmale der Rückenformen (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003)

	Gerade zurück. Es zeichnet sich durch die Glätte aller Kurven der Wirbelsäule und der Konturen der Schulterblätter aus. Der Muskeltonus ist normalerweise reduziert.
	Normaler oder normaler Rücken. Durchschnittlicher Schweregrad aller Krümmungen der Wirbelsäule und der Kontur der Schulterblätter. Diese Rückenform wird bei einem gut definierten Muskeltonus beobachtet.
	Zurückgelehnt. Sie zeichnet sich durch eine deutliche Vorwölbung der Brustwirbelsäule nach hinten und eine Vorwärtsneigung der Halswirbelsäule aus. Die Ecken der Schulterblätter stehen hervor. Diese Form des Rückens wird bei Menschen mit schwachem Muskeltonus beobachtet.

Die Form des Rückens wird bestimmt, indem man ihn von der Seite und von hinten betrachtet, anhand des Krümmungsgrades der Wirbelsäule und der Position der Schulterblätter. Beide hängen weitgehend vom Muskeltonus ab.

Der Rücken einer Person hat eine gerade, regelmäßige oder gebeugte Form, die durch Punkte gekennzeichnet ist. Verschiedene Defekte, Besonderheiten und altersbedingte Haltungsveränderungen wie Skoliose, Lordose, Kyphose verändern die Form des Rückens (Abb. 2, Tabelle 2).

Bauchform. Dieses Zeichen hängt größtenteils mit der Form der Brust und dem Muskeltonus des Bauches zusammen. Es gibt drei Hauptformen des Abdomens (Abb. 3, Tabelle 3).

Abb. 3. Form des Bauches (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003). 1 – versenkt, 2 – gerade, 3 – konvex

Tabelle 3. Merkmale der Bauchformen (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003)

	Eingesunkener Bauch. Sie zeichnet sich durch ein völliges Fehlen von subkutanem Fettgewebe und einen schwachen Muskeltonus der Bauchdecke aus. Deutlich erkennbar ist die Entlastung der Beckenknochen.
	Gerader Bauch. Diese Bauchform zeichnet sich durch eine deutliche Entwicklung der Bauchmuskulatur und einen guten Tonus aus. Die Fettablagerung ist schwach oder mäßig, die Entlastung der Beckenknochen ist geglättet.
	Konvexer Bauch. Gekennzeichnet durch eine reichliche Entwicklung der subkutanen Fettschicht. Die Muskelentwicklung kann schwach oder mäßig sein. Bei einem konvexen Bauch erscheint häufig eine Fettfalte oberhalb des Schambeins. Das knöcherne Relief der Beckenknochen ist völlig geglättet und oft nur schwer zu ertasten.

Beurteilung des Zustands der unteren Extremitäten. Es gibt echte und falsche Krümmungen der unteren Extremitäten (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003).

Echte Krümmung - Merkmale der Anatomie der unteren Extremitäten, die mit einer Verformung des Schienbeins verbunden sind und sich äußerlich durch das Vorhandensein eines Defekts in der Innenkontur vom Perineum bis zu den geschlossenen Knöcheln (O-förmig) oder durch das Fehlen eines Verschlusses manifestieren die Knöchel mit geschlossener Hüfte (X-förmig) im freien Stand ohne Spannung.

Eine falsche Krümmung ist ein strukturelles Merkmal der unteren Extremitäten, das sich als Krümmungseindruck ohne Knochenverformung äußert und mit der Verteilung von Weichteilen verbunden ist.

Unter den wahren Krümmungsformen der unteren Extremitäten werden drei Arten unterschieden:

1. Varus (Typ O), bei dem die Knie leicht gespreizt sind und die Unterschenkelachse mit der nach innen offenen Oberschenkelachse einen kleinen Winkel bildet.

2. Gerade Position.

3. Valgus-Typ (Typ X) – das Gegenteil von Varus – die Knie sind verschoben, die Beinachsen divergieren etwas.

Die Achse der unteren Extremität bezieht sich auf die Richtung der Achsen von Ober- und Unterschenkel zueinander und zur Beckenebene. Dieses Zeichen wird anhand des Winkels zwischen den Achsen von Oberschenkel und Unterschenkel in einer genau definierten Position des Probanden beurteilt (gestreckte Position, Fersen berühren sich, Zehen 10-15 cm auseinander). Es gibt drei Arten der Stellung der Beinachsen, zwei davon haben eine dreipunktige Abstufung.

O-förmige Beine (Varus-Typ). In der obigen Pose berühren sich die Knie und Schienbeine der Person nicht, es besteht jedoch eine Lücke (Lücke) zwischen ihnen. Die Achse des Schienbeinknochens bildet mit der Achse des Femurknochens einen bestimmten Winkel, wobei die Spitze nach außen zeigt. Der Schweregrad der Lücke zwischen den Beinen wird anhand von Punkten beurteilt:

· Note 1 (O1) – die Größe der Lücke von einem schwachen Lumen bis zu einer Breite von etwa 5 cm;

· Note 2 (O2) – Spaltgröße von 5 bis 10 cm;

· Note 3 (O3) – die Größe des Spalts beträgt mehr als 10 cm, der Winkel zwischen den Knochen des Femurs und des Schienbeins ist am deutlichsten ausgeprägt.

Zusätzlich zu den angegebenen drei Punkten für O-förmige Beine sind krumme Beine zu beachten – O4, bei denen der Abstand (Freiraum) zwischen den Beinen mehr als 20 cm beträgt.

Typ X-förmige Beine (Valgus-Typ). Die Art der Anordnung der Ober- und Unterschenkelachsen ist der ersten entgegengesetzt: Der Winkel zwischen den Ober- und Unterschenkelachsen ist durch dessen Spitze nach innen gerichtet. In der obigen Position überlappen sich die Knie des Probanden, daher sollte der Proband gebeten werden, eine für ihn bequeme Position einzunehmen, in der sich die Knie nur berühren. Dann entsteht ein spürbarer Abstand zwischen den medialen Fußrändern. Je größer dieser Abstand bei der Berührung der Knie ist, desto ausgeprägter ist der Winkel zwischen den Ober- und Unterschenkelachsen. Der Schweregrad dieses Winkels und damit der Abstand zwischen den medialen Fußkanten wird mit Punkten bewertet:

· Note 1 (X1) – der Abstand zwischen den medialen Rändern der Füße überschreitet nicht 5 cm;

· Punkt 2 (X2) – Abstand von 5 bis 10 cm;

· Punkt 3 (X3) – Abstand über 10 cm.

Gerade Beine. In der oben genannten Position liegen bei einem solchen Probanden nicht nur die Oberschenkel, Knie und Innenknöchel in Kontakt, sondern in der Regel auch die Unterschenkel (aufgrund der Entwicklung der Wadenmuskulatur). Es gibt keinen Winkel zwischen den Achsen von Ober- und Unterschenkel. Bei einer unterentwickelten Wadenmuskulatur kann es hier zu einer Lücke kommen, die Knie berühren sich jedoch. Der Typ wird mit dem Buchstaben N bezeichnet und weist keine Abstufungen auf.

Es ist notwendig, zwischen Anomalien extremer Krümmung der Beinachsen – ihrer extrem valgus- und extrem varusstellung – sowie Asymmetrie in der Länge der Beine – Lahmheit – zu unterscheiden.

Beurteilung des Fußzustandes. Um die Form des Fußes zu bestimmen, wird seine Auflagefläche untersucht und auf die Breite des Isthmus geachtet, der den Fersenbereich mit dem Vorderteil verbindet, sowie auf die Lage der vertikalen Achsen von Achillessehne und Ferse unter Belastung.

Ein normaler Fuß hat einen schmalen Isthmus, dessen vertikale Achsen entlang einer Linie senkrecht zur Oberfläche der Stütze liegen.

Abgeflachter Fuß – der Isthmus ist breit, die Linie seiner Außenkante ist konvexer, die vertikalen Achsen stehen senkrecht zur Oberfläche der Stütze.

Plattfuß – der Isthmus nimmt fast die gesamte Breite des Fußes ein, die vertikalen Achsen von Ferse und Achillessehne bilden einen nach außen offenen Winkel.

Um die Form des Fußes objektiv beurteilen zu können, kommt die Plantographie-Methode zum Einsatz, bei der ein Abdruck erstellt und anschließend berechnet wird.

1. Die erste Methode zur Berechnung des Abflachungsgrads des Fußes (nach Strieter) – auf dem Abdruck wird eine Tangente an die am weitesten hervorstehenden Punkte der Innenkante des Fußes gezogen, eine Senkrechte wird von der Mitte nach außen wiederhergestellt Rand des Fußes. Als nächstes wird berechnet, wie viel Prozent des Segments, das durch den bemalten Teil des Fußes verläuft, von der Länge der gesamten Senkrechten ist. Wenn der Isthmus bis zu 50 % der senkrechten Länge ausmacht, ist der Fuß normal, 50–60 % sind abgeflacht und mehr als 60 % sind flach.

2. Die zweite Methode zur ausdrücklichen Beurteilung des Abflachungsgrads des Fußes (nach Yaralov - Yaralendu V.A.) - Auf dem Abdruck werden zwei gerade Linien von der Mitte der Ferse gezeichnet: eine - bis zur Mitte der Basis des digitale Phalanx des 1. | Finger, der zweite - zum zweiten Interdigitalraum.

Normaler Fuß – beide Linien schneiden nicht die innere Kurve des Druckumrisses.

Abgeflachter Fuß – die innere Kurve der Druckkontur liegt zwischen geraden Linien.

Plattfuß – beide geraden Linien liegen vollständig auf der bemalten Oberfläche des Drucks.

Der Entwicklungsgrad der Skelettmuskulatur wird anhand ihres Volumens und Tonus beurteilt. Dabei wird auf den gesamten Körper geachtet – Beine, Brust und immer auch auf den Bizeps der Schulter.

Tabelle 4. Merkmale des Muskelentwicklungsgrades (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003)

Bei der Beurteilung des Ausmaßes der Fetteinlagerung sollten Sie auf die Entwicklung von Unterhautfettgewebe an der Oberfläche des gesamten Körpers achten – am Körper, an den Gliedmaßen und im Gesicht.

Tabelle 5. Merkmale des Entwicklungsgrads der Fettablagerung (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003)

Die Fettablagerung wird ebenfalls auf einer dreistufigen Skala beurteilt (Tabelle 5). Es ist notwendig, die mögliche Entwicklung von Fettleibigkeit zu berücksichtigen, bei der die Beurteilung der Fettdepots etwas anders erfolgt. Es sei darauf hingewiesen, dass es in diesem Kapitel und im Text des Buches im Allgemeinen größtenteils um einen gesunden Organismus und seine Variabilität geht. Es wird davon ausgegangen, dass der Studierende die Grundlagen der klinischen Anthropologie traditionell durch das Studium klinischer Disziplinen erlernt.

Knochenbestandteil. Bei der Beurteilung wird die Massivität des Skeletts durch den Entwicklungsgrad der Epiphysen der Knochen und die Massivität der Gelenke bestimmt (Tabelle 6). Manchmal werden auch Zwischennoten vergeben – 1-2 und 2-3.

Bei ausreichender Entwicklung des Fettgewebes ist die visuelle Beurteilung der Knochenkomponente oft schwierig oder fehlerhaft.

Tabelle 6. Merkmale des Entwicklungsgrads der Knochenkomponente (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003)

Beschreibende Merkmale werden auf dem anthropologischen Formular erfasst.

Bei der Klassifizierung der Rassentypen sind die Pigmentierung von Haut, Augen und Haaren, die Form der Haare, der Nase, der Lippen, der Augenbrauen, die Augenform usw. die wichtigsten Merkmale.

Pigmentierung. Die Farbe verschiedener Gewebe beim Menschen ist auf das Vorhandensein von Pigmenten zurückzuführen. Die Farbe der Haut, der Haare und der Iris der Augen wird durch ein Pigment bestimmt – Melanin. Die Farbvielfalt dieser Organe hängt von der Menge und dem Standort des Melanins in Haut, Iris und Haaren ab. Der Mangel an Melanin bei ihnen ist ein Phänomen, das als Albinismus bekannt ist. Albinos haben aufgrund des Mangels an Pigmenten und der daraus resultierenden Durchsichtigkeit der Blutgefäße eine sehr helle Haut, weißes Haar und eine rote Iris der Augen. Albinos reagieren sehr empfindlich auf Sonnenlicht. Ihre Haut ist aufgrund des Mangels an Melanin nicht anfällig für Bräunung. Albinismus kommt sowohl bei hellhäutigen als auch bei dunkelhäutigen Rassen (z. B. Schwarzen) vor und ist immer genetisch bedingt. Manchmal breitet es sich nicht auf den gesamten Körper aus und äußert sich nur in bestimmten Hautbereichen – partieller Albinismus. Die Haarfarbe wird durch die Menge und Art des Melanins bestimmt, das in der kortikalen Schicht (körnig und diffus) enthalten ist. Je körniger das Pigment in den Zellen der Hirnrinde ist, desto dunkler ist das Haar. Das Vorhandensein diffuser Pigmente verleiht dem Haar einen rötlichen Farbton.

Die Pigmentierung verändert sich im Laufe des Lebens etwas. Mit zunehmendem Alter werden die Haare dunkler. Während des Alterungsprozesses kommt es zu einem allmählichen Rückgang des Melanins und zu einem Ergrauen der Haare. Das Ergrauen der Haare entsteht durch die Einstellung der Melaninproduktion. Der Pigmentverlust beginnt an dem Teil des Haarschafts, der näher an der Wurzel liegt. Die altersbedingte Dynamik der Augenfarbe ist komplexer.

Zur Bestimmung der Haarfarbe wurden spezielle Skalen erstellt (Nikityuk B. A., 2000). Am weitesten verbreitet ist die Fisher-Skala, nach der 24 verschiedene Typen nach Farbe unterschieden werden (mit Ausnahme von roten Haaren - Nr. 1-3): Nr. 4 - Schwarzkastanie, Nr. 5-7 - Kastanie, Nr. 8 - dunkelblond, Nr. 9 -20 - hellblond, Nr. 22-26 - aschblond, Nr. 27 - schwarz.

Die Fisher-Skala ist, insbesondere in dem Teil, der sich auf die Optionen für dunkles Haar bezieht, sehr unvollkommen. Derzeit wird das von V.V. entwickelte System verwendet. Bunak-Skala, die auf der präzisen kolorimetrischen Bestimmung einzelner Farbtöne basiert und die gesamte Farbskala nach Wellenlänge in drei Reihen unterteilt: rötlich-orange, gelblich-orange und aschig. Einzelne Zahlen in jeder Reihe sind entsprechend der Farbintensität durch gleiche Intervalle getrennt (Bunak V.V., 1941).

Die Haarfarbe zeigt eine deutliche territoriale Differenzierung. Typisch für die skandinavische Bevölkerung ist das hellste Haar. So liegt die Häufigkeit heller Haartöne bei Norwegern bei etwa 75 %. In der Bevölkerung Mittel- und noch stärker Südeuropas überwiegen dunkle Farbtöne. Dunkles Haar ist charakteristisch für den Rest der Menschheit und blondes Haar kommt nur in sehr seltenen individuellen Abweichungen vor.

Die Pigmentierung der Haut ist eines der Hauptmerkmale der Rassentaxonomie.

Methoden zur Bestimmung der Hautfarbe. Zur Bestimmung der Hautfarbe gibt es verschiedene Methoden. Verbale Beschreibungen der Hautpigmentierung sind trotz der bestehenden Schemata mit streng definierten Begriffen unvollkommen und können die Vielfalt der Farbtöne, die die Hautfarbe in verschiedenen Gruppen der Menschheit charakterisieren, nicht objektiv widerspiegeln. Am genauesten ist es, die Farbe mit verschiedenen kolorimetrischen Instrumenten zu messen, aber diese Technik hat in der anthropologischen Praxis aufgrund des arbeitsintensiven Charakters ihrer Verwendung bei Massenerhebungen keine breite Anwendung gefunden.

Es wurden verschiedene Farbtabellen mit numerischen Bezeichnungen vorgeschlagen, wie zum Beispiel die chromatische Tabelle von Broca (1864), die 34 Farbstreifen verschiedener Farben usw. enthielt. Ein großer technischer Nachteil dieser durch Drucken oder Kolorieren reproduzierten Tabellen bestand darin, dass sie mit der Zeit verblassten. Dieser Nachteil wurde durch die Verwendung von lackiertem Glas beseitigt.

Am weitesten verbreitet ist die Lushan-Skala, die 36 Gläser unterschiedlicher Farbe enthält. Mithilfe dieser Skala wurde eine große Menge an Material zur Hautfarbe verschiedener Völker der Welt gesammelt. Bei der Materialbearbeitung ist es häufig üblich, mehrere Farbtöne der Skala zu größeren Gruppen zusammenzufassen (Tabelle 7).

Tabelle 7. Beurteilung der Hautpigmentierung nach der Lyushan-Skala (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003)

Durch Summieren der einzelnen digitalen Werte dieser Punkte (0 + 1 + 5 +...) und Teilen der resultierenden Summe durch die Anzahl der untersuchten Personen erhält man die durchschnittliche Punktzahl für die Gruppe.

Aber auch die Lushan-Skala ist unvollkommen, da die Abstände zwischen den einzelnen Skalenzahlen ungleich sind; nicht alle Zahlen geben die Farbtöne der menschlichen Haut genau wieder; Das Glas hat einen für Leder ungewöhnlichen Glanz, der die Auswahl der passenden Nummer erschwert.

Später entwickelte V.V. Bunak eine Hautfarbenskala, die auf dem Prinzip der Äquidistanz (Gleichheit der Intervalle zwischen einzelnen Skalenzahlen) basiert.

Unterschiede im Grad der Hautfärbung zwischen verwandten Gruppen werden im Zusammenhang mit den Besonderheiten der Anpassung an Umweltbedingungen (z. B. in Wäldern und Freiflächen) festgestellt. Durch die Bräunung wird die Schutzfunktion der Haut sichtbar. Menschen mit dunkler Pigmentierung vertragen die starken Auswirkungen der ultravioletten und thermischen Strahlen der Sonne besser. Obwohl sich ihre Haut stärker erwärmt als die heller Menschen, schützt das Pigment die tiefer liegenden Blutgefäße vor Überhitzung.

Unabhängig davon, wie groß die individuellen Unterschiede in der Hautfarbe sind und wie stark die Hautfarbe von äußeren Einflüssen abhängt, treten gruppenübergreifende Unterschiede in der Pigmentierung der Haut an Orten hervor, die nicht dem Sonnenlicht ausgesetzt sind.

Die Hautpigmentierung variiert auf der ganzen Welt von rosa (bei hellen europäischen Gruppen, wo die Farbe hauptsächlich auf die Durchsichtigkeit der Blutgefäße zurückzuführen ist) bis dunkelbraun und schokoladenbraun (bei afrikanischen Schwarzen, Papuas, Melanesiern und Australiern). Zwischen diesen extremen Farbgebungen gibt es ein komplexes Spektrum an Übergängen. Verschiedene Gruppen zeigen eine Verschiebung hin zu rötlichen, gelblichen oder olivfarbenen Farbtönen.

Zur Bestimmung der Augenfarbe werden auch verschiedene Skalen verwendet. Unter Augenfarbe versteht man die Farbe der Iris. Am erfolgreichsten zur Bestimmung der Augenfarbe ist die V.V. Bunak-Skala. Es unterscheidet drei Haupttypen der Irisfarbe (dunkel, gemischt und hell), wobei jeder Typ in 4 Klassen unterteilt ist (Bunak V.V., 1941). Somit werden insgesamt 12 Klassen unterschieden (Tabelle 8).

Die geografische Differenzierung der Augenfarbe fällt am häufigsten mit der Haarfarbe zusammen, helle Augentöne sind jedoch in Gruppen mit mittlerer Pigmentierung weitaus häufiger als helles Haar. Trotz der vorherrschenden dunklen Pigmentierung sind Augen mit gemischten Farbtönen bei einer Reihe von Völkern Sibiriens relativ häufig (bis zu 20 % und mehr).

Die Geschlechtsunterschiede in der Irisfarbe sind gering. Dunkle Pigmentierung kommt bei Frauen häufiger vor. Altersbedingte Veränderungen sind durchaus bedeutsam. Im Kindesalter haben helläugige Menschen normalerweise eine etwas hellere Iris, während dunkeläugige Menschen normalerweise eine dunklere Iris haben. Im Alter nimmt der Anteil dunkler Augen ab.

Tabelle 8. Beurteilung der Augenfarbe nach der V.V.Bunaku-Skala (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003)

Typ I – dunkel
	Schwarz (die Pupille ist farblich kaum von der Iris zu unterscheiden)
	Dunkelbraun (einheitliche Irisfarbe)
	Hellbraun (die Iris ist an verschiedenen Stellen ungleichmäßig gefärbt)
	Gelb (sehr seltene Farbe)
Typ II – Übergang (gemischt)
	Braun-Gelb-Grün (braune und gelbe Elemente überwiegen)
	Graugrün (grüner Hintergrund überwiegt)
	Grau oder blau mit braungelber Krone (Rand um die Pupille)
Typ III - leicht
	Grau (verschiedene Grautöne)
	Graublau (klar definiertes Muster in Form von dunkel- oder hellgrauen Streifen, bläulicher Ton an den Rändern)
	Blau (ebenfalls ein Muster in Form von Streifen, der Haupthintergrund ist blau) bis
	Blau (der Haupthintergrund ist blau, das Muster wird nicht hervorgehoben)

Bei der Beschreibung der Populationsmerkmale der Kopfhaut werden Form und Steifheit der Haare beurteilt.

Der Grad der Haarbiegung hängt von der Form seines Querschnitts ab. Glattes Haar ist im Schnitt nahezu rund, mit zunehmender Biegung wird der Schnitt immer ovaler. Es besteht auch ein Zusammenhang zwischen der Form des Haares und dem Ausmaß der Biegung seines Wurzelteils (subkutanen Teils) und dementsprechend dem Winkel, in dem es durch die Hautoberfläche verläuft.

Die Haarform sowie Pigmentierungszeichen gehören zu den obligatorischen Unterscheidungsmerkmalen traditioneller Rassenklassifizierungen. Es gibt glattes, gewelltes und lockiges Haar (Abb. 4). Die Haarform wird anhand der Beschreibungen in den Methoden und anhand von Schablonen bestimmt.

Je nach Härtegrad gibt es in der Regel zwei Haartypen – hart (fest) und weich. Sie werden „durch Berührung“ bestimmt, und obwohl dies keine sehr überzeugende Methode ist, ist sie für Massen- und Feldstudien am bequemsten. In einem Querschnitt werden die Unterschiede zwischen hartem und weichem Haar durch deren Durchmesser und Querschnittsfläche bestimmt.

Das Merkmal wird offenbar von mehreren Genen vererbt, es besteht jedoch eindeutig die Tendenz, dass gebogene Formen gegenüber geraden dominieren. Zwei Ehepartner mit glatten Haaren haben Kinder mit glatten Haaren. Wenn sich Ehepartner in der Haarform unterscheiden, kann diese bei Kindern variiert werden, jedoch nicht stärker geschwungen als die eines Ehepartners mit welligem Haar. Offenbar ist die wellige Haarform eine Folge heterozygoter Vererbung.

Grobes Haar hat eine große Schnittfläche und die Ränder der Zellen liegen eng aneinander. Weiches Haar verfügt neben einer kleineren Schnittfläche über erhabene Zellränder, was die Haarhaftung untereinander fördert. Haarform und -steifheit werden unabhängig voneinander vererbt, sodass jede Kombination dieser beiden Eigenschaften möglich ist.

Charakteristische territoriale Unterschiede finden sich in der Struktur der Kopfhaare. Grobes, glattes Haar ist charakteristisch für die Mehrheit der Bevölkerung Zentral-, Nord- und Ostasiens sowie der amerikanischen Ureinwohner, und weiches, glattes oder welliges Haar ist charakteristisch für Europäer, während welliges Haar für Australier (die indigene Bevölkerung Australiens) und viele andere charakteristisch ist von Gruppen in Süd- und Südostasien. Die schwarzen Völker Afrikas, die Bevölkerung Neuguineas und Melanesiens zeichnen sich durch lockiges Haar aus (E. N. Khrisanfova, I. V. Perevozchikov, 1999).

Die Windung und Steifheit des Haares hängt mit den Eigenschaften seines Querschnitts zusammen, der mikrometrisch bestimmt wird. Je größer die Querschnittsfläche des Haares ist, desto steifer ist es. Grobes Haar zeichnet sich durch eine Fläche von 6-7 Mikrometern 2 aus. Die Windung des Haares hängt mit der Form seines Querschnitts zusammen: Glattes Haar zeichnet sich durch den am stärksten abgerundeten Querschnitt aus.

Der Haarquerschnittsindex wird als Verhältnis des kleinsten Querschnittsdurchmessers zum größten Querschnittsdurchmesser berechnet. Bei glattem Haar liegt der Index bei 80 und mehr, bei lockigem Haar bei unter 60 (Bunak V.V., 1941; Tegako L.I., Marfina O.V., 2003).

Rassendiagnostische Bedeutung hat das Tertiärhaar, das in der Pubertät bei beiden Geschlechtern am Schambein und in den Achselhöhlen, bei Männern auch im Gesicht und auf der Brust entsteht. Der Schweregrad dieser Anzeichen kann innerhalb und zwischen Gruppen erheblich schwanken – von einem leichten Schweregrad bis hin zu sehr starker Behaarung des gesamten Körpers. Dieses Merkmal ist auch durch eine große altersbedingte Variabilität gekennzeichnet.

Bei Männern wird eine Bewertung der Entwicklung von Anzeichen durchgeführt, am häufigsten Gesichts- und Brustbehaarung. Die Bartentwicklung wird auf einer 5-Punkte-Skala bestimmt: sehr schwach, schwach, durchschnittlich, 4 stark, sehr stark.

Aufgrund der Tatsache, dass die Ausbildung des Tertiärhaaransatzes mit dem 25. Lebensjahr abgeschlossen ist, wird die Schwere der Beschwerden bei Männern ab dem 25. Lebensjahr berücksichtigt. Was die Altersdynamik betrifft, ist zu beachten, dass der durchschnittliche Bartentwicklungswert auch im Alter (über 40 Jahre) zunimmt (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003).

Der Grad der Entwicklung der Tertiärhaare auf der Brust wird ebenfalls auf einer 5-Punkte-Skala ermittelt. Selbst in Gruppen, die durch eine starke Entwicklung von Tertiärhaaren gekennzeichnet sind und in denen Individuen mit schwachem Bartwuchs eine seltene Ausnahme darstellen, gibt es immer einen gewissen Prozentsatz von Individuen mit einem Mangel an Haaren an Brust, Bauch und Gliedmaßen (Tegako L.I., Salivon I.I., 1997). ).

Der Grad der Intensität der Haarentwicklung im Gesicht und auf der Brust ist ein Zeichen, dem in der ethnischen Anthropologie große Bedeutung beigemessen wird, da es eine klare geografische Differenzierung erkennen lässt. Der schwächste Grad der Bartentwicklung wird in einigen Gruppen Nordasiens beobachtet, der stärkste bei Australiern, den Völkern Westasiens und Transkaukasiens.

Struktur der Weichteile des Gesichts. Die Augenhöhlenregion wird durch die Breite der Lidspalte (breit, mittel, schmal), ihre Neigung, d. h. die Lage der Außen- und Innenecken, den Entwicklungsgrad der Oberlidfalte und deren Vorhandensein charakterisiert einer Falte, die den inneren Augenwinkel bedeckt – dem Epikanthus. Die letzten beiden Anzeichen weisen eine erhebliche altersbedingte Variabilität auf und hängen vom Schweregrad der Fettablagerung im Gesicht ab.

Oberlidfalte. Die Haut des oberen Augenlids weist in manchen Fällen keine Falten auf, in anderen bildet sie Querfalten. Es gibt vier Schweregrade der Oberlid- und Epikanthusfalten: fehlend, schwach, mäßig und stark.

Nasenform. Die allgemeine Vorstellung vom Aufbau der Nase wird stark von der Lage ihrer Spitze und Basis im Verhältnis zur Horizontalen und der sogenannten Höhe der Nasenflügel, d.h. die Position der Nasenflügelrille an der Seitenfläche der Nase, die von der Seite betrachtet beurteilt wird.

Die Höhe des Nasenflügels wird unabhängig von der Schwere der Rille bewertet: Note 1 – wenn die Höhe des Flügels 1/5 der Höhe der Nase entspricht, Note 3 – wenn die Höhe des Flügels gleich ist 1/3 der Nasenhöhe.

Der Vorsprung der Nase und die Form ihres Profils hängen eher mit der Entwicklung ihrer Knochenbasis zusammen. Das Querprofil des Rückens (der Querschnitt durch den oberen Teil des Rückens in der Nähe des Nasenrückens) wird unabhängig von der Höhe des Nasenrückens beurteilt. Das Profil des Nasenrückens wird getrennt in den knöchernen und knorpeligen Teilen bestimmt, und es erfolgt eine Beurteilung des allgemeinen Profils des Kinns, der Form der Stirn, des Hinterkopfes, der Augenbrauen, der Nase, der Ohren, des Mundes und der Lippen und andere Zeichen sind obligatorisch.

Bei der Beschreibung der Form der Nasenöffnungen von unten werden auch die Breite, die Lage der Nasenlöcher zueinander, ihre Form und der Neigungswinkel zur Mittellinie erfasst (Abb. 4).

Anthropologie schlafende Bauchhaut

Abb.4. Die Form der Nasenlöcher (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003). 1 – längs, 2 – leicht verlängert, 3 – oval, 4 – rund, 5, 6 – bohnenförmig

Abb.5. Methode zur Beurteilung der „Dicke“ der Lippen (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003).

Im Mundbereich werden üblicherweise drei Zeichen verwendet: die „Dicke“ der Lippen, die Breite des Mundes und die Kontur des Hautprofils der Oberlippe (Abb. 11). Letzteres Zeichen kann unabhängig vom Kiefervorsprung eine eigenständige Bedeutung haben und wird als Procheilia, Orthocheilia und Opistocheilia beschrieben. Merkmale von Rassentypen werden auf einem anthropologischen Formular erfasst.

Die für eine bestimmte Person charakteristischen äußeren Zeichen werden in der Kriminologie unter dem Namen „verbales Porträt“ verwendet. In der praktischen Arbeit ist es notwendig, die äußeren Zeichen von Menschen einordnen und ihre typischen Kombinationen erkennen zu können. Das verbale Porträt wird nach einem bestimmten Plan erstellt (Tegako L.I., Marfina O.V., 2003). Dabei handelt es sich um die Haupttypen der Kopfkontur, das Profil von Gesicht, Stirn, Nasenrücken und Kinn, die Form von Stirn, Hinterkopf, Augenbrauen, Nase, Ohren, Mund, Lippen und andere Zeichen identifiziert.

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Wie der Name schon sagt, versetzen deskriptive Methoden den Forscher in die Rolle des Beobachters. Er greift nie in das beobachtete Phänomen ein, sondern beschränkt sich darauf, es möglichst objektiv zu beschreiben.

Beobachtung unter natürlichen Bedingungen

Die Beobachtung unter natürlichen Bedingungen ist die einfachste, aber auch langweiligste Methode. Der Beobachter muss zurücktreten, um unbemerkt zu bleiben, oder sich gut in die Gruppe einfügen, um nicht aufzufallen. Gleichzeitig muss er alle Ereignisse im Zusammenhang mit dem zu beschreibenden Phänomen wahrnehmen und bewerten.

Die größte Schwierigkeit besteht darin, dass es leicht dazu kommt, das Wesentliche mit dem Unwichtigen zu verwechseln oder bestimmte Ereignisse auf der Grundlage dessen zu interpretieren, was der Beobachter zu sehen erwartet, und nicht auf der Grundlage dessen, was tatsächlich geschieht. Eine Möglichkeit, dies zu vermeiden, besteht darin, sich mit einem Tonbandgerät, einer Foto- oder Videokamera auszustatten, mit der Sie das Verhalten aufzeichnen und die Aufnahmen bei Bedarf wiederholt verschiedenen Beobachtern zeigen können.

Systematische Beobachtung

Bei der systematischen Beobachtung sollte die Aufmerksamkeit auf einen bestimmten Verhaltensaspekt gerichtet werden, um möglichst genau die Merkmale zu beschreiben, denen die Studie gewidmet ist.

Dafür verwenden sie oft Fragebögen oder Überwachungskarten, Dazu gehören verschiedene Elemente, die Aufmerksamkeit erfordern: die Häufigkeit einer bestimmten Verhaltensform (wie oft sie in einem bestimmten Zeitraum auftritt), ihre Intensität (unter Berücksichtigung der Bedingungen, unter denen sie sich manifestiert), wie sie entsteht und wie es verschwindet usw. Diese Art von Beobachtungen ermöglicht es dem Forscher, seine Aufmerksamkeit auf die wesentlichen Punkte zu konzentrieren, ohne durch unbedeutende Details abgelenkt zu werden.

Fragebögen und Tests

Eine strukturiertere Methode zur Lösung eines bestimmten Problems besteht darin, wenn möglich, Werkzeuge zu verwenden, die je nach dem untersuchten Phänomen ausgewählt werden.

Fragebögen ermöglichen es, Informationen über große Personengruppen zu erhalten, indem ein Teil dieser Personen, die eine repräsentative Stichprobe bilden, befragt wird. Natürlich liefern Fragebögen nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn die gestellten Fragen sorgfältig gestaltet sind und die Stichprobe die Gesamtbevölkerung einigermaßen genau widerspiegelt. Große Unternehmen, die sich mit der öffentlichen Meinungsforschung befassen, erzielen in der Regel Ergebnisse, die von den Ergebnissen einer Befragung der Gesamtbevölkerung in beiden Richtungen um nicht mehr als 3-4 % abweichen (siehe Dokument 3.4).

Hinsichtlich Tests, Dabei handelt es sich um eine standardisierte Methode zur Messung verschiedener Merkmale überwachter Personen. Sie sollen intellektuelle oder wahrnehmungsmäßige Fähigkeiten, motorische Funktionen oder Persönlichkeitsmerkmale, die Schwelle für Angst oder Frustration in einer bestimmten Situation oder das Interesse an einer bestimmten Aktivität beurteilen.

Allerdings gibt es, wie wir in Kapitel 9 sehen werden, viele Probleme bei der Verwendung von Tests. Einer davon, und zwar ein wichtiger, hängt mit der Methode zusammen Normalisierung prüfen. Natürlich können Ergebnisse, die für ein Subjekt oder eine Population erzielt wurden, nur dann interpretiert werden, wenn sie mit den Ergebnissen einer Stichprobe von Personen verglichen werden, die mit denselben Tests getestet wurden und das Individuum oder die Population angemessen repräsentieren. Wir werden jedoch sehen (siehe Dokument 9.3 und Akte 9.1), dass diese Anforderung nicht immer erfüllt ist. Tatsächlich wird die Testmethode, die sich manchmal als sehr effektiv erweist, häufig zur Bestätigung von Ideen eingesetzt, die eher dem Bereich der Politik als der Wissenschaft angehören.

Korrelationsanalyse

Die Verwendung der oben beschriebenen Methoden ermöglicht eine tiefergehende Analyse der Daten, wenn es möglich ist, die Ergebnisse für zwei oder mehr der beobachteten Merkmale miteinander zu vergleichen. Dadurch werden Fragen beantwortet wie: „Können 13- bis 14-jährige Mädchen als kontaktfreudiger angesehen werden als gleichaltrige Jungen?“ oder „Sind hochintelligente Menschen auch mit großen kreativen Fähigkeiten ausgestattet?“

Um diese Fragen zu beantworten, reicht es aus, den Zusammenhang zwischen verschiedenen durch Beobachtung oder Fragebogen gewonnenen Daten herzustellen oder die Probanden Tests zu unterziehen. Im ersten Fall ist es notwendig, beispielsweise Einschätzungen zur Geselligkeit von Mädchen mit den entsprechenden Einschätzungen für Jungen zu vergleichen; Im zweiten Schritt geht es darum, die in Intelligenztests erzielten Ergebnisse mit der Beurteilung kreativer Fähigkeiten zu vergleichen.

Die Beurteilung solcher Abhängigkeiten erfolgt überwiegend mit statistischen Methoden. Am häufigsten wird der Korrelationskoeffizient berechnet (siehe Anhang B).

Vorteile Korrelationsanalyse liegen auf der Hand: Es ermöglicht Ihnen, in sehr kurzer Zeit viele Daten für eine beträchtliche Anzahl von Probanden zu erhalten. Darüber hinaus kann diese Methode in einer Reihe von Sonderfällen angewendet werden, in denen ein experimenteller Ansatz (vor allem aus ethischen Gründen) schwierig oder sogar unmöglich ist; Beispiele hierfür sind das Sammeln von Daten zu Selbstmord, Drogenabhängigkeit oder Elternschaft in benachteiligten Umgebungen. Schließlich liefert die Korrelationsanalyse Informationen, die auf einer vielfältigeren Stichprobe basieren und näher an der sozialen Realität sind – im Gegensatz zu den Ergebnissen von Experimenten, die in einem Labor durchgeführt werden, bei denen häufig dieselbe Studentengruppe verwendet wird.

Diese Methode löst jedoch nicht ein Problem im Zusammenhang mit der möglichen Interpretation der zwischen den Variablen bestehenden Abhängigkeit. Bei der Untersuchung der Aggression bei Kindern (weitere Einzelheiten siehe Dossier 6.1) stellte sich beispielsweise heraus, dass gewalttätige Kinder häufiger als andere Fernsehfilme mit grausamen Szenen ansehen. Bedeutet das, dass ein solches Spektakel bei ihnen Aggressivität hervorruft, oder im Gegenteil, dass grausame Spektakel die aggressivsten Kinder anziehen? Wie können wir feststellen, welche dieser beiden Variablen die Ursache und welche die Wirkung ist? Die Korrelationsanalyse beantwortet solche Fragen nicht.

Es kommt auch vor, dass zwei Faktoren auf ähnliche Weise variieren, auch wenn zwischen ihnen kein Ursache-Wirkungs-Zusammenhang besteht, und ihre Variationen von einer dritten Variablen abhängen. Bedenken Sie zum Beispiel die Behauptung, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person zu einem starken Trinker wird, umso größer ist, je mehr Marihuana sie konsumiert. Es ist jedoch möglich, dass tatsächlich kein kausaler Zusammenhang zwischen diesen beiden Parametern besteht – es besteht lediglich ein Zusammenhang zwischen dem Drogenkonsum im Allgemeinen und der Persönlichkeit mancher junger Menschen, die zu Drogen greifen, um ihre Probleme zu vergessen.

Die Interpretation des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen hängt sehr oft auch von der Bedeutung der verwendeten Begriffe ab. Dies hängt sicherlich mit dem Konzept des „Geistes“ zusammen. Kann man zum Beispiel sagen: „Je schlauer ein Student ist, desto größer sind die Chancen, dass er in seinem Studium glänzende Erfolge erzielt“? Dies gilt nur, wenn wir unter „Intelligenz“ die Gesamtheit der Qualitäten verstehen, die eine Schule erfordert, wobei Disziplin von besonderer Bedeutung ist (siehe Dokument 9.2). Ein hervorragendes Beispiel, das dieser Aussage widerspricht, ist Einstein, der als Teenager Schwierigkeiten hatte, sich an das Schulsystem anzupassen.

Einige klassische Studien, wie die Arbeit von Tryon (siehe Aufsatz 3.5), haben bereits Methoden der oben beschriebenen Art verwendet, um den Zusammenhang zwischen Vererbung, Intelligenz und dem Erwerb neuer Fähigkeiten oder Kenntnisse aufzuklären.

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