Kontrast (engl.: Contrast)

Im Wortsinn svw. vergleichende Gegenüberstellung. In der empirischen Sozialforschung wird der Begriff in zwei Kontexten gebraucht:

1. In der Qualitativen Sozialforschung dienen Kontraste der Gewinnung bzw. Verfeinerung theoretischer Aussagen. Kontrastierung kann dabei Unterschiedliches bedeuten: Strauss spricht von K. mit Blick auf Indikatoren, die entweder miteinander kontrastiert werden mit dem Ziel, zu Kategorien zu kommen, oder mit entwickelten Kategorien kontrastiert werden, um diese zu präzisieren. Häufiger werden nicht Indikatoren, sondern Fälle miteinander kontrastiert, meist, um zu einer Typologie zu gelangen. Bohnsack (2000, S. 40, S. 160) spricht von einem »Kontrast in der Gemeinsamkeit«, wenn innerhalb eines übergeordneten Orientierungsmusters oder einer rekonstruierten Lebenspraxis unterschiedliche Ausprägungen einzelner Elemente miteinander verglichen werden. Die Suche nach kontrastiven Fällen spielt auch eine wichtige Rolle im Theoretical Sampling.

Literatur:

Bohnsack, Ralf: Rekonstruktive Sozialforschung. Opladen: Leske + Budrich, 1991 (3. Aufl. 1999, 4. durchgesehene Auflage 2000, 5. Aufl. 2003)
Strauss, Anselm L.: Grundlagen qualitativer Sozialforschung. München: Fink (UTB 1776), 1994

2. In der Varianzanalyse bzw. im Allgemeinen linearen Modell versteht man unter K. den Einzelvergleich von Gruppen. Dahinter steht das Problem, dass etwa der F-Test der Varianzanalyse nur die Nullhypothese prüft, dass keinerlei Unterschiede zwischen den untersuchten Gruppen bestehen, aber keine Aussage darüber zulässt, welche Gruppen sich in welcher Richtung voneinander unterscheiden. Um entsprechende Einzelvergleiche vorzunehmen, formuliert man eine Linearkombination in der folgenden Art und Weise:

$D = c_{1} {\bar{x}}_{1} + c_{2} {\bar{x}}_{2} + ... + c_{k} {\bar{x}}_{k}$

mit ${\bar{x}}_{j}$ , j=1 ... k als den arithmetischen Mitteln der Gruppen und $c_{j}$ als Gewichten, die den auf die k Gruppen bezogenen Einzelhypothesen entsprechen und der Bedingung folgen

$\sum_{1}^{k} c_{j} = 0$

Beispiel: Angenommen, es werden drei Gruppen untersucht und die Hypothese lautet, dass das arithmetische Mittel von Gruppe 1 dem Gesamtmittelwert (über alle Gruppen) entspricht, Gruppe 2 über und Gruppe 3 unter dem (Gesamt)Mittelwert liegt. Dann können z. B. folgende Kontraste formuliert werden:

$D = 0 {\bar{x}}_{1} + 1 {\bar{x}}_{2} + -1 {\bar{x}}_{3}$

Statt der c-Koeffizienten +1 und –1 könnte man genau so gut +0,5 und –0,5 oder +2 und –2 oder beliebige andere Werte wählen, so lange diese der o.a. Bedingung entsprechen.

Für die Statistik D kann ein Standardfehler S.E.(D) berechnet werden (genauere Angaben in den einschlägigen Lehrbüchern, etwa Bortz), und die Statistik D / S.E.(D) folgt einer t-Verteilung mit n–k Freiheitsgraden (n=Gesamtzahl der Fülle, k=Zahl der Gruppen).