Was sind qualitative Daten?

Wenn Sie an das Wort "Daten" denken, denken Sie vielleicht an Zahlen, Tabellen und organisierte Tabellenkalkulationen. Qualitative Daten hingegen können so viele Formen annehmen und so vielen Zwecken dienen, dass es wichtig ist, sich näher mit dem Thema zu befassen.

Was sind qualitative Daten?

Bei qualitativen Forschungsmethoden werden unstrukturierte oder unorganisierte Daten gesammelt, die sich oft nur schwer statistisch oder numerisch definieren lassen. Es gibt viele Verwendungszwecke für das Sammeln und Analysieren qualitativer Daten, z. B. das Verstehen sozialer Phänomene, das Sammeln von Meinungen der Menschen zu verschiedenen Themen und das Erstellen von Beweisen für Empfehlungen. Letztendlich müssen Forscher organisieren und kategorisieren qualitative Daten, um qualitative Datenanalyse durchführen zu können.

Warum qualitative Daten sammeln?

Qualitative und quantitative Daten werden fast immer nebeneinander gestellt. Die aus der quantitativen Forschung gewonnenen Daten eignen sich für statistische Analysen, während qualitative Daten ein Konzept oder ein Phänomen durch die Beschreibung seiner Bestandteile in einen Kontext stellen.

Betrachten Sie zum Beispiel den Unterschied zwischen dem Vergleich der Durchschnittstemperaturen zweier Städte und dem Vergleich der angeborenen Schönheit dieser beiden Städte. Ersteres lässt sich quantifizieren, so dass Forscher schnell zu einer Aussage über die Unterschiede im Klima kommen können. Letzteres hingegen lässt sich nur schwer in Zahlen fassen. Selbst wenn sich Schönheit auf einer Zehn-Punkte-Skala einordnen lässt, was bedeuten dann "7 Punkte" oder "4 Punkte" auf der Schönheitsskala? Wie kann man eine solche Punktzahl ermitteln? Um die Schönheit einer bestimmten Stadt zu verstehen, müssen qualitative Daten gesammelt werden.

Wo werden qualitative Daten verwendet?

Viele verschiedene Arten von Forschern, wie z. B. Anthropologen, Fachleute aus der Gesundheitsforschung und Marktforscher, sammeln und analysieren qualitative Daten. Auch wenn die Methode der Datenerhebung in den einzelnen Bereichen unterschiedlich sein kann, haben die Bereiche, in denen häufig qualitative Daten verwendet werden, Forschungsfragen, die eine Analyse numerischer Daten nicht ohne weiteres beantworten kann.

Vorteile und Nachteile qualitativer Daten

Forscher nehmen oft eine Kluft zwischen qualitativen und quantitativen Daten wahr und streiten darüber, welche Form von Daten "besser" ist. Die wichtigere Aufgabe besteht darin, relevante Daten für Ihre Forschung zu sammeln. Lassen Sie uns die Vor- und Nachteile qualitativer Daten betrachten.

Vorteile

Qualitative Daten ermöglichen eine tiefer gehende Analyse und ein differenzierteres Verständnis von Phänomenen als quantitative Daten. Statistiken können uns zum Beispiel die durchschnittlichen Testergebnisse für jede Schule mitteilen, deren Schüler an einem standardisierten Test teilgenommen haben. Ein Vergleich der Durchschnittswerte kann uns Aufschluss darüber geben, welche Schulen erfolgreicher sind und welche Schwierigkeiten haben. Eine weitere statistische Analyse kann eine Korrelation zwischen Schulfinanzierung und Testergebnissen aufzeigen.

Diese Statistiken geben jedoch weniger Aufschluss über die Ursachen, die zu diesen Testergebnissen führen. In einer qualitativen Studie werden Daten gesammelt, die diese Testergebnisse durch weitere Zusammenhänge ergänzen können, wie z. B. die Unterrichtspraktiken der Lehrkräfte, die Meinungen der Schüler zu den Lernaktivitäten und die Finanzierung von Bildungsressourcen.

Eine Analyse qualitativer Daten kann es den Forschern ermöglichen, Beziehungen zwischen Ideen herzustellen. Dies geschieht durch "Kodierung" der Daten nach Ideen. Beim Kodieren qualitativer Daten werden die Daten gesichtet und kurze, beschreibende Etiketten, so genannte Codes, auf Text-, Bild-, Audio- oder Videosegmente angewendet, um sie später zu analysieren. Durch systematisches Kodieren können Sie Ihre Rohdaten in einen organisierten, aussagekräftigen Datensatz verwandeln, aus dem Sie aufschlussreiche Schlussfolgerungen ziehen können.

Nehmen wir an, die obige Studie umfasst die Befragung von Schülern zu ihren Testleistungen und Lehrern. Ein Forscher kann alle Fälle kodieren, in denen Schüler ihren Lehrer als „nett“, „hilfreich“ oder „streng“ beschreiben. Qualitative Datenanalysesoftware wie ATLAS.ti hilft den Forschern beim Kodierungsprozess, so dass die Themen, die sich aus den Daten ergeben, leichter zu verstehen sind.

Die Forscher können dann durch qualitative Datenanalyse feststellen, ob die leistungsstarken oder die leistungsschwachen Schüler eine bestimmte Reihe von Schlüsselwörtern haben, die die Persönlichkeit ihrer Lehrer beschreiben. Ist dies der Fall, kann der Forscher einen Zusammenhang zwischen den Persönlichkeitsmerkmalen eines Lehrers und den Testergebnissen seiner Schüler herstellen.

Nachteile

Der Hauptnachteil der Verwendung qualitativer Daten besteht darin, dass die Analyse komplex und zeitaufwändig sein kann. Quantitative Daten hingegen sind relativ einfach zu erheben und zu analysieren. Da sich qualitative Daten nicht ohne Weiteres auf Zahlen oder Statistiken reduzieren lassen, müssen die Forscher die Daten für die Analyse auf strukturiertere und aussagekräftigere Weise reorganisieren.

Ein weiteres Problem, auf das Kritiker der qualitativen Forschung hinweisen, sind die möglichen Voreingenommenheiten und Subjektivitäten der Forscher bei der Analyse qualitativer Daten. Die Reorganisation und Analyse der Daten muss klar und transparent dargestellt werden, damit das Forschungspublikum die Analyse leicht verstehen und die Glaubwürdigkeit der anschließenden Schlussfolgerungen selbst beurteilen kann.

Qualitative und quantitative Daten

Die Forschungsziele, die Sie verfolgen wollen, geben vor, wie und welche Daten Sie erheben sollten.

Quantitative Daten

Angenommen, Sie führen eine experimentelle Studie durch, um die Wirksamkeit eines Nahrungsergänzungsmittels bei der Gewichtsabnahme zu ermitteln. In diesem Fall werden Sie wahrscheinlich quantitative Daten erheben, z. B. das Gewicht, die Kalorienzufuhr und die mit dem Training verbrachte Zeit. Quantitative Daten wie diese können statistisch ausgewertet werden, um zu ermitteln, ob die Studienteilnehmer aufgrund des Nahrungsergänzungsmittels abnehmen.

Qualitative Daten

Andererseits möchten Sie vielleicht auch Meinungen darüber einholen, ob die Menschen mit dem Präparat zufrieden sind. Qualitative Datenerhebungsmethoden wie Interviews oder Fokusgruppen könnten die Forschungsteilnehmer fragen, wie das Präparat ihrer Meinung nach schmeckt, wie sie sich nach der Einnahme fühlen und warum sie es für wirksam oder nicht wirksam halten. Die Antworten auf diese Fragen liefern keine einfachen Zahlen oder Statistiken.

Dennoch sind diese Erkenntnisse für Produktforscher ebenso wichtig, denn selbst wenn das Präparat wirksam ist, entscheiden sich die Menschen möglicherweise gegen den Kauf, wenn es zu unangenehmen Erfahrungen führt. Qualitative Daten sind für Forscher wertvoll, wenn sie mehr über ein unbekanntes Phänomen wissen wollen und wenn das Verständnis des Phänomens mehr Komplexität erfordert, als ein einfaches binäres Ja/Nein oder eine numerische Skala liefern kann. Stattdessen könnte eine thematische Analyse der qualitativen Daten zu diesem Thema die Emotionen (z. B. glücklich, frustriert) untersuchen, die mit jedem bestimmten Geschmack (z. B. süß, sauer, bitter) verbunden sind.

Gemischte Forschungsmethoden

Vielleicht möchten Sie einen gemischten Forschungsansatz in Erwägung ziehen und somit quantitative und qualitative Datenerhebungsmethoden kombinieren. Forscher können ein komplexes Problem am besten verstehen, wenn sie verschiedene Arten von Daten zu diesem Thema sammeln. Im obigen Beispiel hängt die erfolgreiche Einführung eines Nahrungsergänzungsmittels von seiner Wirksamkeit und der Kundenzufriedenheit ab. Das eine ist nur dann besonders hilfreich, wenn das andere auch vorhanden ist. Letztlich ist es wichtig, sich zu überlegen, ob man die richtigen Daten für die angestrebte Forschungsfrage sammelt.

Qualitative Datenerhebung

Ein Forscher kann verschiedene qualitative Methoden zur Erhebung qualitativer Daten anwenden. Infolgedessen können zahlreiche Arten von qualitativen Daten für die Datenanalyse verwendet werden.

Fragebögen

Fragebögen oder Umfragen gehören zu den einfachsten Methoden für die Erhebung umfangreicher qualitativer und quantitativer Daten. Neben der Erfassung quantitativer Daten für die statistische Analyse können Fragebögen auch verwendet werden, um offene Antworten von den Befragten zu erhalten.

Zum Beispiel können die Forscher die Befragten bitten, ihre Zufriedenheit mit einem bestimmten Produkt auf einer Skala von 1 bis 5 zu bewerten und dann die Gründe für ihre Bewertung aufzuschreiben. Die qualitative Datenanalyse kann die Gefühle der Befragten, die mit einem Produkt sehr zufrieden sind, aufzeigen und die Gefühle der unzufriedenen Befragten vergleichen.

Interviews

Qualitative Daten aus Tiefeninterviews umfassen oft Transkripte und Audio- oder Videoaufnahmen. Bei der Transkription werden die Interviews in Text umgewandelt, der in Dokumenten und Präsentationen gelesen und zitiert werden kann, wenn die Zuhörer sehen sollen, was die Befragten gesagt haben.

Aufzeichnungen sind auch deshalb wertvoll, weil sie es den Forschern ermöglichen, die Mimik und Gestik der Befragten zu sehen oder ihre nonverbalen Äußerungen zu hören. Diese qualitative Datenanalyse hilft den Forschern, besser zu verstehen, wie sich die Befragten während der Interviews fühlen (z. B. aufgeregt, verärgert, verwirrt).

Fokusgruppen

Fokusgruppen ähneln Interviews, mit dem Unterschied, dass mehrere Befragte gleichzeitig mit dem Interviewer sprechen. Ähnlich wie bei interviews können qualitative Daten aus Fokusgruppen anhand von Transkripten oder Multimedia-Aufzeichnungen analysiert werden. Die Aufzeichnungen können für die qualitative Forschung von großem Wert sein, da sie aufzeichnen können, wie die Befragten der Fokusgruppe interagieren oder zusammenarbeiten.

Beobachtungen

Mit einer Beobachtungsforschung Methode können Daten über ein bestimmtes soziales Phänomen in einem weniger kontrollierten Umfeld erhoben werden, als dies bei Interviews oder Fokusgruppen der Fall wäre. Die Erhebung solcher naturalistischer qualitativer Daten im Feld kann Forschern helfen, die die soziale Welt außerhalb eines begrenzten Experiments sehen wollen. Die Forscher können verschiedene Formen von Daten sammeln, z. B. Audio- oder Videoaufnahmen, Feldnotizen der Beobachter und Fotos. Die Art der Forschung, die Sie durchführen möchten, wird Ihnen dabei helfen, zu entscheiden, welche Datenerfassungsmethoden Sie einsetzen möchten.

Wenn Sie sich zum Beispiel an einem Bahnhof befinden, sollten Sie die Durchsagen des Bahnhofs aufzeichnen oder Notizen darüber machen, wie einfach oder schwierig es ist, sich im Bahnhof zurechtzufinden. Auch das Aufnehmen von Fotos oder Videos, während Sie durch den Bahnhof gehen, kann für die spätere Analyse des Gesehenen nützlich sein.

Dokumentenanalyse

Alle Textdaten, wie z. B. Krankenakten, Zeitschriftenartikel und Webseiten, können qualitativ analysiert werden. Das Sammeln von Dokumenten ist nützlich für Forscher, die eine vergleichende Analyse, eine thematische Überprüfung oder eine Nutzerforschung durchführen wollen. Forscher können Dokumente auf ihren Text, ihre Bilder oder andere Merkmale analysieren, je nach der Untersuchung, die sie durchführen möchten.

Analyse der sozialen Medien

Inhalte von Twitter, Instagram und anderen ähnlichen Plattformen bieten eine Fülle von Möglichkeiten für qualitative Analysen. ATLAS.ti ermöglicht es Forschern, Tweets direkt in ihr Projekt zu importieren, ebenso wie Kommentare von Social Media Posts, wie z.B. Instagram, TikTok, Facebook, und so weiter. Die Forscher können alle Tweets oder Kommentare leicht durchsuchen und sofort als qualitative Daten einbeziehen.

Ethische Überlegungen zu qualitativen Daten

Forscher sollten bei der Erhebung und dem Umgang mit qualitativen Daten immer vorsichtig sein, vor allem, wenn sie persönliche Informationen enthalten oder eine Einwilligung eingeholt werden muss. Bei der quantitativen Analyse werden die Sichtweisen der Menschen vereinfacht und zu Zahlen zusammengefasst, aber bei der Erhebung qualitativer Daten bleiben oft die Worte, Umstände und Verhaltensweisen der Menschen erhalten, und die Teilnehmer fühlen sich möglicherweise unwohl bei der Verwendung solcher Daten. Eine wichtige Überlegung ist, wie der Forscher die Daten seinem Publikum präsentieren sollte, ohne dabei Hinweise auf die Identität der Teilnehmer preiszugeben.

Medizinische Aufzeichnungen sind beispielsweise besonders heikel, da Menschen Namen mit Gesundheitszuständen in Verbindung bringen können, die Patienten vielleicht lieber geheim halten möchten. Bei Beobachtungen möchten die Menschen vielleicht nicht, dass Fotos von ihnen gemacht werden, wenn sie nicht mit der Anwesenheit an einem bestimmten Ort in Verbindung gebracht werden wollen. Befragte in Interviews und Fokusgruppen können sich aus der Forschung zurückziehen, nachdem sie etwas gesagt haben, das ihnen peinlich oder unangenehm ist.

Vor der Datenerhebung sollten die Forscher die informierte Zustimmung der Teilnehmer einholen, um sicherzustellen, dass diese ihre Rechte kennen und wissen, wie ihre Privatsphäre geschützt wird. Dies kann bei Beobachtungen eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn sie außerhalb einer kontrollierten Umgebung stattfinden. Bei der Datenerhebung im Feld sollten die Forscher darauf achten, keine Fotos oder Videos von Gesichtern, erkennbaren Kleidungsstücken oder Besitztümern der Personen zu machen. Infolgedessen könnten Feldnotizen die geeignetste Form der Datenerhebung bei Beobachtungen im Feld sein.

Selbst wenn Forschungsteilnehmer ihr Einverständnis geben, besteht immer die Möglichkeit, dass sie etwas Sensibles sagen oder Informationen geben, von denen sie sich später wünschen, sie hätten sie nicht gegeben. Forscher sollten bei der Erhebung von Daten von Forschungsteilnehmern immer Vorsichtsmaßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass potenziell schädliche Informationen nicht in Forschungspräsentationen oder akademischen Veröffentlichungen verbreitet werden.

Durch einen durchdachten Umgang mit rigorosen Datenerhebungsmethoden können Forscher reichhaltige Daten sammeln, die neue Erkenntnisse liefern und den Teilnehmern die Möglichkeit geben, sich sinnvoll zu äußern.