Small-N und Big-N-Data in der Sportwissenschaft

Im Rahmen dieses essentials legen die Autoren das Augenmerk auf die Besonderheiten des Umgangs mit kleinen und großen Datenmengen in der Sportwissenschaft. Kurz und überblickartig wird dargestellt, welche Designs im Rahmen von Single-Case-Studies zum Einsatz gelangen können und wie solche Studien ausgewertet werden. Weiterhin wird erläutert, wie man die beste wissenschaftliche Evidenz in die (medizinische) Praxis integriert und wie im Rahmen von Forschungsprojekten die erhobenen Daten gesichert und öffentlich zugänglich gemacht werden. Darüber hinaus wird dargestellt, was alles unter dem Begriff Big Data subsumiert wird und welche Möglichkeiten und Grenzen für die Wissenschaft mit Big Data verbunden sind.Der Inhalt - Einführung in Single-Case-Designs und deren Datenanalyse - Grundlegende Informationen zur evidenzbasierten Praxis sowie zum Datenmanagement - Potenzial von Big Data sowie methodologische Herausforderungen im Umgang mit BigData Die Zielgruppen - Bachelor- und Masterstudierende der Sozialwissenschaften, Sportwissenschaft, Medizin, Informatik - Tätige im Bereich Sozialwissenschaften, Gesundheit, Sport, Informatik Die AutorenProf. Dr. Michael Fröhlich, Fachgebiet Sportwissenschaft, Technische Universität Kaiserslautern, Kaiserslautern, Deutschland.Prof. Dr. Jochen Mayerl, Institut für Soziologie, Technische Universität Chemnitz, Chemnitz, Deutschland.Prof. Dr. Andrea Pieter, Psychologie und Pädagogik, Deutsche Hochschule für Prävention und Gesundheitsmanagement, Saarbrücken, Deutschland.Prof. Dr. Wolfgang Kemmler, Institut für medizinische Physik, Friedrich-Alexander Universität Erlangen, Erlangen, Deutschland.