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Hypothesen FAQ - hypothesen.at

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Auf dieser Seite finden sich die Quick-Use-FAQ zu Hypothesen richtig formulieren und prüfen.
Quick-Use-FAQ

Studierende haben immer wieder Fragen zum Umgang mit Hypothesen in der empirischen Forschung. Antworten darauf sind oft unvollständig oder verwirrend. Genau hier setzt dieses Buch an: Es bietet eine ganzheitliche, nachvollziehbare Herangehensweise an Hypothesen. Entstanden ist das Buch aus langjähriger Erfahrung in Studium, Lehre und Forschung. Nach zwei erfolgreichen Fachbüchern zu Empirie und Statistik folgt nun eine Spezialisierung – gemeinsam verfasst von Claus Braunecker und Laura Thanos. Ihre Blickwinkel ergänzen sich: Frische Gedanken, analytische Klarheit und strukturelle Kompetenz aus dem Masterstudium treffen auf fundiertes Praxiswissen und didaktisches Know-how eines Dozenten. So entsteht eine einzigartige Doppelperspektive – und eine verständliche Begleitung durch alle Phasen der Hypothesenarbeit: von der richtigen Formulierung bis zur empirischen Prüfung.

Das Buch schließt eine Lücke: Anders als viele, meist kurze Einzelerklärungen in der Literatur, im Netz oder durch KI, verbindet es theoretisches Wissen mit konkreten Handlungsempfehlungen. Basierend auf typischen Fehlermustern zeichnet es sich durch klare Strukturen, praktische Tipps und ein durchgängiges, systematisches Hypothesencoaching aus ‒ für Studium und sozial- bzw. wirtschaftswissenschaftliches Arbeiten. Als Basis dient eine Checkliste: Sie untergliedert zehn Hauptdimensionen (potenzielle Fehlerquellen) in 50 essenzielle Aspekte präziser Hypothesenformulierung und -prüfung. Belegt mit zahlreichen Beispielen erheben die Ausführungen den Anspruch, zentrale Fragen kompakt und praxisnah zu beantworten, ohne belehrend zu sein.

Das Buch wurde mit Blick auf maximale Usability gestaltet: Es ist durchgehend farbig, visuell klar strukturiert und mit zahlreichen QR-Codes ausgestattet. Praxisnähe bieten viele Beispiele, Coachingtipps und vor allem die zentrale Checkliste, die online auf hypothesen.at und utb.de in mehreren Varianten abrufbar ist. In der PDF-Version sind sämtliche Querverweise, Links, Coachingübersichten und QR-Codes klickbar vernetzt – auch das farbcodierte Stichwortverzeichnis. Kompakte Audioabstracts zu jedem Kapitel ‒ zum schnellen (mobilen) Zurechtfinden ‒ ergänzen das digitale Angebot.

Viele Hypothesen passen nicht zu den Erkenntnisinteressen, sind wissenschaftlich unbegründet, theoretisch schlecht abgesichert, nicht allgemeingültig, drücken keine Wahrscheinlichkeiten aus oder sind schlichtweg banal. Begriffe bleiben zu vage und undefiniert oder sind nicht eindeutig oder mehrdimensional.

Hypothesen fehlt häufig eine klare Richtung im Sinne von Ursache und Wirkung. Variablen werden auf unterschiedlichen Ebenen gedacht oder erfordern eine ‒ nicht vorgesehene ‒ länger andauernde Beobachtung. Auch unpräzise Sprachformen – etwa ohne „Wenn-Dann“ oder „Je-Desto“ – verschärfen diese Unklarheiten, führen unter Umständen zu Widersprüchen und erschweren eine systematische Hypothesenprüfung.

Immer wieder sind Erhebungsinstrumente nicht präzise genug, es fehlt das Matching zum Erkenntnisinteresse und den daraus abgeleiteten Hypothesen. Fragebögen z.B. sind überladen oder lückenhaft, werden ohne klaren Hypothesenbezug „einfach so“ erstellt. Jede Hypothese benötigt ‒ meist wenige ‒ klar definierte Fragen zu ihrer Überprüfung, und nicht mehrere, ähnliche, ungefähre, aus denen bloß „irgendwie interpretierend“ hypothesenspezifische Antworten abgeleitet werden können.

Manche Hypothesen sind empirisch nicht prüfbar, weil Daten zu ihnen nicht (mehr) erhebbar sind. Sie bleiben auf Einzelfälle beschränkt oder viel zu allgemein, ohne auf Grundgesamtheiten einzugehen. Andere wiederum sind bloße Annahmen über zahlenmäßige Ergebnisse, ohne die für wissenschaftliche Zusammenhangsvermutungen essenziellen Vergleichsgruppen aufzustellen.

UV ‒ unabhängige Variable(n) ‒ und AV ‒ die abhängige Variable ‒ sind der Kern jeder Hypothese. UV sind Ursachen, AV ist die Wirkung. Bei Veränderung der UV(s) verändert sich auch die AV. Forschende steuern die UV(s) und messen die AV, um Zusammenhänge zu prüfen. Für gute Hypothesen ist es entscheidend, beide Variablentypen klar, messbar und nachvollziehbar zu definieren. Nur so lassen sich Hypothesenprüfungen durchführen, weil erst dann Ergebnisse klar verglichen und bewertet werden können.

Ungerichtete (zweiseitige) Hypothesen vermuten, dass zwischen zwei Variablen ein Zusammenhang besteht, nicht aber, welcher Art. Gerichtete (einseitige) Hypothesen hingegen legen sich auf eine bestimmte Zusammenhangsart fest, z.B. dass Variablenausprägungen gemeinsam zunehmen oder abnehmen. Viele Anfänger:innen benötigen diese Differenzierung noch nicht unbedingt, mit zunehmender Forschungskompetenz wird sie aber immer wichtiger: Denn bei den beiden Hypothesenarten unterscheiden sich exakte Formulierung, Prüfmethode und Ergebnisinterpretation.

Zunächst wird eine inhaltliche Hypothese aufgestellt – sie beschreibt, was vermutet wird. Um diese Vermutung korrekt mit Daten zu überprüfen, wird sie zusätzlich in statistische Hypothesen übersetzt: Dabei werden die sogenannte Nullhypothese (KEIN Unterschied oder Zusammenhang) und Alternativhypothese (EIN Unterschied oder Zusammenhang) formuliert. Fachlich sauber geschieht das alles noch vor der Datenerhebung. Die Trennung zwischen Inhaltlich und Statistisch schafft Präzision: Erst die statistische Formulierung erlaubt eine datenanalytisch korrekt hypothesenbezogene Prüfung der Variablenzusammenhänge.

Ja, klar. Hier, als PDF.

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