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nun das thema erscheint mir doch spannender als zunächst gedachtIm Prinzip nur eine, alles andere sind ja nur willkürliche Klassifikationen der allgemeinen Wissenschaft. Meinetwegen dazu noch Mathematik als abstrakte Denk/Logikübung.
Alles andere können zwar nette Zeitvertreibe sein, gehören aber nicht zur Wissenschaft. Das heißt ja aber nicht, dass man sich nicht trotzdem damit beschäftigt.
Dieser Beitrag wurde bereits 3 mal editiert, zuletzt von »Rommel« (31.07.2014, 13:10)
Dieser Beitrag wurde bereits 1 mal editiert, zuletzt von »AtroX_Worf« (01.08.2014, 17:14)
Dieser Beitrag wurde bereits 9 mal editiert, zuletzt von »Rommel« (31.07.2014, 20:32)
Worf, gerade dir als Mathematiker fehlt doch jeder Bezug zum realen Leben. Dir als Wirtschaftswissenschaftler nicht, ist schon klar. Aber nach deinen Kritikpunkten ist Mathematik selbst keine Wissenschaft, da der Untersuchungsgegenstand nicht mit realer Evidenz be- oder widerlegt werden kann. Man kann es, wie es an einigen Unis ja gemacht wird, den philosophischen Fächern zuordnen. Und solches gehört ja nun abgeschafft da max unwissenschaftlich
Aber wenn du den Gedanken weiter spinnst, dann eliminierst du auch sehr viele Teilgebiete der empirischen Wissenschaften. Denn die Entwicklung von Methodik ist durchaus Wissenschaft. Sicherlich, wollen wir lernen, wie die Natur beschaffen ist. Aber wir wollen ebenfalls lernen, wie wir bestimmte Probleme lösen können. Schau dir mal die Liste der Chemie-Nobelpreise an, da geht es oftmals auch einfach um Verfahren, *wie* man bestimmte Stoffe synthetisieren kann, Stichwort Ammoniaksynthese (Haber, 1918), oder PCR (Mullis, 1993).Ich habe zwar Mathe studiert, sehe Mathematik selbst aber nicht als Wissenschaft an. Aber sie ist als Logiksprache eine überaus sinnvolle Methodik für Wissenschaft. Wenn man als Biologe lernt wie man DNA-Sequenzen isoliert etc., dann ist das auch nur Methodik und keine Wissenschaft. Die Anwendung dieser Methodik kann aber wissenschaftliche Fragestellungen generieren bzw. Evidenz sammeln.
Dieser Beitrag wurde bereits 1 mal editiert, zuletzt von »AtroX_Worf« (01.08.2014, 17:19)
Danke für die Nicht-Antwort. Ich weiß immer noch nicht, was für dich "Wissen", "Wissenschaft", "Wahrheit" und "reale Welt" bedeutet. Und ohne eine Verständigung darüber ist die gesamte Diskussion auch sinn- und zwecklos.@Kastor: Ich muss mich mit der Diskussion nicht im Detail auskennen, um grobe Fehler zu sehen. Und so wie ich Wissenschaft definiert habe, sind viele geisteswissenschaftliche Untersuchungen eben prinzipiell nicht-wissenschaftlich. Sie können ja trotzdem partikular subjektiv interessant sein, keine Frage. Aber man müsste Wissenschaftlichkeit über die Methodik definieren oder zulassen, dass man nicht nach einer "Wahrheit" sucht, sondern nur nach einem Konsenz. Wem dies genügt - mir nicht! Dann kommt man zu solchen Ideen wie von Foucault und schlimmer, von Lyotard, welche in ihrer Anwendung letztlich wissenschaftsfeindlich sind.
Zitat von »'Olaf Schubert«
"Fahrrad fahren ist auch nichts anderes als veganes Reiten."
Zitat
Zweitens ist der Verwendungszusammenhang statistischer Methoden zu kritisieren. Die Autor_innen der Studie betreiben die Psychologie als eine Naturwissenschaft. Diese ist jedoch nicht objektiver als andere Wissenschaften, nur weil sie quantitativ arbeitet. Quantitative Forschung hat den diskreten Charme der Evidenz. Mittels Hypothesen und Zahlen sollen die Welt und individuelles Verhalten erklärt werden. Eigentümlicherweise wird dem Rechnen, wie bei der 42, und den Zahlen oftmals mehr Glauben geschenkt als qualitativer Forschung oder gesellschaftstheoretischen Überlegungen. Auch ein quantitatives Design ist, wie oben beschrieben, von bestimmten theoretischen Vorannahmen geleitet, welche die Erhebung und Auswahl der Daten, ihre Einschlüsse und Auslassungen und die Interpretationen beeinflussen. In einer Gesellschaft, die von Geschlechterkonstruktionen grundlegend geprägt ist, wirkt Geschlecht somit auch auf Erkenntnis- und Gestaltungsprozesse in den vermeintlich neutralen Naturwissenschaften.
Zitat
Die dritte Kritikebene betrifft die Methodik. Die Autor_innen führen eine bivariate Korrelation durch, die den Zusammenhang zwischen zwei oder mehreren Variablen abbildet. Sie errechnen, getrennt nach Geschlecht, mathematische Zusammenhänge zwischen dem Fingerlängenverhältnis bzw. der absoluten Fingerlänge und den Berufsinteressen in Form der realistischen und der sozialen Ausprägung. Der Wertebereich einer Korrelation reicht von -1 (negativer Zusammenhang) über 0 (kein Zusammenhang) bis zu +1 (positiver Zusammenhang). Bei naturwissenschaftlichen Fragestellungen gilt 0,8 als ausreichender Wert für einen starken Zusammenhang, bei sozialwissenschaftlichen Fragestellungen kann 0,5 schon als recht guter Wert angesehen werden. Die Ergebnisse der Konstanzer Studie jedoch belegen nur einen sehr geringen Zusammenhang, da die Werte der Korrelation sich immer unter 0,1 bewegen. Allerdings, so die Autor_innen, gibt es signifikante Unterschiede innerhalb der Gruppe der Männer. Hier konnte bestätigt werden, dass eine realistische Orientierung statistisch signifikant negativ mit dem Fingerlängenverhältnis verbunden ist, was bedeutet, dass ein höheres Interesse an Dingen besteht. Unter Frauen konnten hingegen keine statistisch signifikanten Unterschiede gefunden werden.
Zitat
Seltsamerweise halten die Autor_innen an ihrer These eines Zusammenhanges zwischen dem pränatalen Testosteronspiegel und beruflichen Interessen fest, obwohl sie dafür keine oder nur sehr schwache statistische Belege finden. Am Ende ihres Artikels merken die Verfasser_innen selbstkritisch an, dass die Schwäche der Studie in dem korrelativen Forschungsdesign besteht. Denn aus dieser kann keine Kausalität, kein ursächlicher Zusammenhang, abgeleitet werden. Dies hindert die Autor_innen jedoch nicht daran, weiterhin davon auszugehen, dass der pränatale Testosteronspiegel die Berufsinteressen beeinflusst und zu geschlechtsspezifischen Interessensprofilen führt. Allerdings sind diese Effekte ihrer Meinung nach so gering, dass andere Einflussgrößen eine Rolle spielen, wie bspw. andere Hormone, Fähigkeitsunterschiede, Persönlichkeitsmerkmale oder soziale Einflüsse. Meiner Meinung nach wäre es bei den dargestellten Ergebnissen angebracht, von keinem Zusammenhang zwischen pränatalem Testosteronspiegel und Berufsinteressen auszugehen. Denn auch die signifikanten Unterschiede helfen den Autor_innen hier nicht weiter. Aus der Signifikanz ergibt sich ebenso wenig ein kausaler Zusammenhang wie durch eine Korrelation. Ein schönes Beispiel, das zeigt, dass statistische Ergebnisse auch immer theoretisch rückgebunden und vorsichtig interpretiert werden müssen, ist dasjenige der Störche und der Kinder. In einer Beispielrechnung gibt es eine hoch-signifikante statistische Korrelation zwischen der Zahl der Storchenpaare und der Geburtenrate. Dennoch ist das Ergebnis offenkundiger Unsinn.
Zitat
Welche Schlüsse lassen sich aus dem Gesagten ziehen? Erstens, dass sich Forschung die richtigen Fragen stellen sollte. Das bedeutet, dass sie zum einen nicht ohne einen gesellschaftstheoretischen Bezug auskommt und diesen auch benennen sollte und zum anderen, dass sie ihre Voraussetzungen kritisch reflektieren sollte. Zweitens, dass Forschung nicht unreflektiert nach Geschlechterunterschieden suchen sollte. Denn wer Unterschiede sucht, wird Unterschiede finden.
Zitat von »'Olaf Schubert«
"Fahrrad fahren ist auch nichts anderes als veganes Reiten."
Ist das dann nicht fast quantitative Forschung? Wir haben 100 mal Schäfchenwolken beobachtet, in 90 Fällen gab es daraufhin Regen. Das was du als "Erfahrung" beschreibt ist doch so eine Art quantitative Forschung. Und wenn man dann weiß was 90 von 100 mal bedeutet, dann kann man eben noch exaktere Aussagen in der Zukunft treffen, als wenn du gefühlsmäßig sagst, dass häufig auf Schäfchenwolken Unwetter folgt.Ich habe ein gewisses Verständnis für Kritik. Das Problem der Wissenschaft sind die Modelle - sie haben meistens so lange Gültigkeit, bis man bewiesen hat, dass das Modell falsch ist oder man ein besseres gefunden hat. Das heisst halt leider noch lange nicht, dass das Modell gut ist. Eine qualitative Aussage kann da dann sehr wohl besser sein als das Modell, ohne jegliche Untermauerung von konkreten Zahlen und Daten. Die qualitative Aussagen basiert ja auch auf "Fakten" bzw. Daten, aber halt nicht unbedingt streng nach einer Methode gesammelt, sondern evtl. auch durch "Erfahrung" angeeignet.
Wenn man diese Lehre nicht Wissenschaft nnennt, was dann?
Als Beispiel würde ich die Meteorologie nennen - da gab es jahrelang Personen, die das Wetter besser als andere vorhersehen konnten, einfach weil sie sich damit beschäftigt haben. Durch die Beobachtung des Wetters, durch Erfahrung und gewissen Schlussfolgerungen. Man hat qualitative Thesen aufgestellt. Ab wann würdest du sagen, wurde aus der "Wetterprognose" denn eine Wissenschaft? Es gab ja sicher nie den Zeitpunkt x, an dem eine Person sich entschied "jetzt qualitative Äusserungen zu machen um wissenschaftlich zu arbeiten".
Zitat
Original von -=)GWC(RaMsEs
von 50k könnte ich in münchen nicht mehr leben.
Dieser Beitrag wurde bereits 1 mal editiert, zuletzt von »_Icedragon_« (11.08.2014, 15:53)
"Eine quantitative Aussage ist immer genauer als eine qualitativer" ist natürlich kompletter Blödsinn. Versuch es doch beim nächsten Mal wenn du starke Schmerzen hast.
Zitat von »'Olaf Schubert«
"Fahrrad fahren ist auch nichts anderes als veganes Reiten."
Zitat von »'Olaf Schubert«
"Fahrrad fahren ist auch nichts anderes als veganes Reiten."
Dieser Beitrag wurde bereits 1 mal editiert, zuletzt von »kOa_Master« (12.08.2014, 15:17)