Qualitative vs. quantitative Forschung: Methoden und Datenanalyse

Es kann leicht passieren, dass man sich in der Debatte "qualitative vs. quantitative Daten" verzettelt, insbesondere wenn quantitative und qualitative Forschung sehr unterschiedlich erscheinen. Allerdings haben sowohl qualitative als auch quantitative Daten ihre Berechtigung in der Forschung. Daher müssen Forscher wissen, was jeder Ansatz zu bieten hat, bevor sie entscheiden, welcher Forschungsansatz und welche Methoden für sie am besten geeignet sind.

Im Laufe der Zeit kann Ihre Forschung sowohl auf qualitative als auch auf quantitative Daten zurückgreifen. Es ist wichtig, dass Sie nicht eine Methode als wichtiger oder besser als die andere betrachten. Stattdessen wird es für Ihre Forschung von Vorteil sein, wenn Sie wissen, wann und wie Sie beide Formen von Daten zur Beantwortung Ihrer Forschungsfragen verwenden können.

Quantitative Daten

Quantitative Daten sind alle numerischen Daten, die in der statistischen Analyse oder experimentellen Forschung verwendet werden können.

Forscher in der quantitativen Forschung sammeln oft Daten und führen Analysen durch, um verallgemeinerbare Schlussfolgerungen über ein bestimmtes Phänomen oder Thema zu ziehen. Forscher, die Umfragen durchführen, können einen Teil der Bevölkerung befragen und feststellen, ob die Ergebnisse der Umfrage für die Perspektiven der gesamten Bevölkerung repräsentativ sind.

Quantitative Daten erheben

Quantitative Methoden zur Datenerhebung sind im Allgemeinen einfacher als ihre Gegenstücke, die qualitative Daten liefern. Nehmen wir an, Ihre Forschungsfrage beinhaltet die Messung des Fußgängerverkehrs in einer Stadt. In einem solchen Projekt könnte ein Forscher Freiwillige an ausgewählten Orten platzieren und sie zählen lassen, wie oft Menschen eine Straße in ihrem Blickfeld überqueren.

Die Zählungen der Freiwilligen liefern die quantitativen Daten, die zur Beantwortung der Forschungsfragen benötigt werden. Aussagen über den Fußgängerverkehr an verschiedenen Orten zu machen, ist eine relativ einfache Aufgabe, da die Zahlen leicht zu erheben und zum Vergleich verfügbar sind.

Formen quantitativer Daten

Bei der quantitativen Datenerhebung kommt es auf Struktur und eine klare Vorstellung davon an, was die Zahlenwerte für die Untersuchung bedeuten. Quantitative Forscher können z. B. eine Tabelle mit Testergebnissen verwenden, um deskriptive und inferentielle Statistiken zu erstellen. Die Form dieses Arbeitsblatts (z. B. Zeilen und Spalten) und sein Inhalt (z. B. numerische Daten) machen die Analyse quantitativer Daten letztlich möglich.

Beschränkungen quantitativer Daten

Manche Phänomene lassen sich nicht auf bloße Zahlen reduzieren. Quantitative Daten können beispielsweise den Wert eines bestimmten Produkts angeben, aber es ist schwierig, die einem Produkt innewohnende Schönheit oder Wirksamkeit zu erklären.

Solche Konzepte sind für quantitative Daten schwer zu definieren. Denn was für den einen schön ist, ist für den anderen weniger schön und umgekehrt.

Quantitative Forschung stößt auch bei der Messung der Sichtweisen der Menschen an Grenzen. Die Umfrageforschung stützt sich häufig auf Likert-Skalen oder Bewertungsskalen, bei denen die Befragten gebeten werden, etwas auf einer numerischen Skala (z. B. von eins bis fünf oder eins bis zehn) zu bewerten.

Ist jedoch die Vorstellung eines Befragten von einer "4" auf einer Fünf-Punkte-Skala die gleiche wie die eines anderen auf derselben Skala? Außerdem sind subjektive Konzepte besonders schwer mit numerischen Daten zu erfassen.

Qualitative Datenanalyse

Qualitative Forschung befasst sich eher mit den Details eines Phänomens als mit seinem numerischen Wert. Qualitative Forschungsmethoden ermöglichen eine theoretische Entwicklung oder die Erforschung eines relativ unbekannten Phänomens.

Denken Sie an ein schönes Lied. Vielleicht ist es wegen der Melodie, des Sängers, des Textes oder vielleicht wegen einer Kombination dieser und anderer Faktoren schön. Die Erhebung quantitativer Daten zu den einzelnen Aspekten (z. B. "Geben Sie der Melodie des Liedes eine Note zwischen eins und fünf") könnte eine statistische Analyse des Liedes ermöglichen.

Doch was genau meint jemand, wenn er der Melodie oder dem Text eines Liedes eine hohe Bewertung gibt? Meint er, dass die Melodie entspannend, inspirierend oder etwas anderes ist? Quantitative Ansätze allein reichen nicht aus, um herauszufinden, was die Menschen unter einer "schönen Melodie" verstehen.

Kodierung qualitativer Daten

Qualitative Forschung stützt sich auf Methoden wie Interviews, um soziale Phänomene jenseits von Zahlen zu untersuchen. Mit ATLAS.ti können Forscher qualitative Daten codieren und große Informationsmengen prägnanter zusammenfassen, sodass das Sammeln von Erkenntnissen einfacher wird.

Wenn jemand ausführlich darüber spricht, dass die Melodie eines Liedes "entspannend" ist, kann ein Forscher den Code "entspannende Melodie" auf ein ganzes Textsegment in ATLAS.ti anwenden. Auf diese Weise bedeutet die Analyse der Daten, dass man sich kurze Codes ansieht, anstatt lange Absätze oder Seiten, deren Bedeutung unklar sein könnte.

Entwicklung theoretischer Erkenntnisse

Qualitative Analyse kann uns auch dazu bringen, ein Phänomen aus neuen und anderen Blickwinkeln zu betrachten. Ein Forscher kann ausführliche Interviews an Orten durchführen, an denen Menschen ein Lied schön finden, wie zum Beispiel bei einem Live-Konzert.

Die Ergebnisse entsprechen vielleicht nicht unserem bisherigen Verständnis eines schönen Liedes, was bedeutet, dass die quantitative Forschung es wahrscheinlich nicht erfassen würde. Eine statistische Analyse könnte Schwierigkeiten haben, zu einer zuverlässigen Schlussfolgerung zu gelangen, da verschiedene Menschen unterschiedliche Definitionen davon haben könnten, was ein schönes Lied ausmacht.

Daher kann das Potenzial der qualitativen Forschung für die Weiterentwicklung der Theorie nicht hoch genug eingeschätzt werden, insbesondere wenn sie es den Forschern ermöglicht, neue Erkenntnisse zu dokumentieren, die quantitativen Methoden möglicherweise entgehen. Obwohl der qualitative Forschungsprozess entmutigend sein kann, hat er das Potenzial, mehr Details zu liefern als eine einfache statistische Analyse es könnte.

Formen von qualitativen Daten

Qualitative Studien stützen sich häufig auf die folgenden Methoden der Datenerhebung:

• Umfragen oder Fragebögen
• ausführliche Interviews
• Fokusgruppen
• Beobachtungen
• Sammlung von Dokumenten

Diese Liste ist nicht erschöpfend, da alle unstrukturierten Daten, die organisiert werden können, als qualitative Daten gelten können.

Besonders wichtig ist, dass sich qualitative Daten nicht auf Text beschränken. Die meisten Formen von Informationen können für eine aufschlussreiche Diskussion analysiert werden. ATLAS.ti ermöglicht es Forschern, die wichtigsten Formen qualitativer Daten zu kodieren, einschließlich Bildern, Audio und Video. Mit der durch das Kodieren geschaffenen Struktur können Forscher wiederkehrende Themen und Muster in allen Formen von qualitativen Daten identifizieren.

Einschränkungen der qualitativen Daten

Im Gegensatz zu quantitativen Daten, die oft in Tabellenkalkulationen leicht verfügbar sind, fehlt qualitativen Daten in der Regel eine leicht zu definierende Struktur, die eine Datenanalyse erleichtert.

Darüber hinaus kann die Interpretation nicht-numerischer Daten eine Herausforderung sein, während es klare Formeln gibt, die Forscher zum Vergleich quantitativer Werte verwenden können.

Darüber hinaus können Forscher in semi-strukturierten Interviews oder Fokusgruppen Folgefragen stellen, die sich nicht leicht vorhersagen lassen. Eine interessante Antwort kann zu tiefer gehenden Fragen führen, um tiefer gehende Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Notwendigkeit für den Interviewer, tiefer gehende Antworten zu verfolgen, kann die Organisation der Daten in ordentliche Zeilen und Spalten behindern. Es ist jedoch wichtig, die Daten so zu ordnen, dass unterschiedliche Bedeutungen, die bei verschiedenen Teilnehmern oder Datenquellen auftauchen, bewertet werden können. Forscher müssen sich oft die Zeit nehmen, ihre Daten neu zu ordnen, um die Interpretation zu erleichtern.

Darüber hinaus stellt die Interpretation nicht-numerischer Daten eine große Herausforderung für qualitative Forscher dar. Der relative quantitative Wert verschiedener Dinge kann relativ einfach zu interpretieren sein.

Ein Beispiel

Wenn jemand am selben Tag die Temperatur in New York und in Chicago misst und zwei unterschiedliche Werte erhält, wäre die Behauptung, dass die eine Stadt wärmer ist als die andere, unumstritten. Schließlich braucht man nur einen numerischen Wert zu erhalten, der die Temperatur in jeder Stadt repräsentiert, um zu einer recht einfachen Schlussfolgerung zu gelangen.

Die Menschen können jedoch unterschiedlicher Meinung darüber sein, was eine Stadt interessant oder aufregend macht. Um unser Beispiel über Musik aufzugreifen, können die Menschen sogar unterschiedlicher Meinung darüber sein, ob die visuellen oder performativen Elemente der Musik berücksichtigt werden sollten. Daher muss der Forscher die potenziellen Unterschiede im Verständnis der Menschen klären.

Die Analyse von qualitativen Daten zur Beantwortung solcher Forschungsfragen erfordert Transparenz in der Analyse. Forscher, die sozial konstruierte, subjektive Konzepte analysieren, sollten ihre Konzepte klar definieren, damit ihre Zuhörer die Datenanalyse verstehen.

Wie man qualitative und quantitative Forschung in Einklang bringt

Man kann den Fehler begehen, ausschließlich qualitative oder quantitative Daten zu verwenden. Beide Ansätze sind nützlich, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu ermitteln und Schlussfolgerungen auf der Grundlage strenger Analysen zu ziehen.

Auswahl der Forschungsfragen

Ihre Fragestellung entscheidet darüber, ob quantitative oder qualitative Daten für Ihre Forschung besser geeignet sind. Überlegen Sie bei jeder Studie, wie Ihre Forschungsfrage die zu erhebenden Daten und die Art ihrer Analyse bestimmt.

Eine quantitative Forschungsfrage zielt darauf ab, etwas zu bestätigen, das auf einer von Forschern bereits entwickelten Theorie beruht. Eine qualitative Forschungsfrage hingegen befasst sich mit etwas Unbekanntem, für das es noch keine Theorie gibt, die es erklären könnte.

Letztendlich ist die Forschungsfrage, die Sie stellen, wichtiger als die Entscheidung, ob ein Ansatz generell besser ist als der andere. Wenn Sie klar definieren, was Sie wissen wollen, können Sie besser einschätzen, welche Methoden für Ihr Forschungsprojekt am besten geeignet sind.

Füllen von Forschungslücken

Bei quantitativen Erhebungsmethoden können Nuancen übersehen werden, die statistisch nicht messbar sind. Im Gegensatz dazu kann es qualitativen Datenerhebungsmethoden in Forschungskontexten, in denen eine numerische Bewertung erforderlich ist, an der nötigen Präzision fehlen. Letztendlich kann eine Vielzahl von Methoden zur Datenerhebung und -Datenerhebung und analyse Ihrer Forschungsfrage besser gerecht werden als ein einzelner Ansatz.

In Situationen, in denen ein umfassenderes Verständnis erforderlich ist, sollten Sie eine Studie mit gemischten Methoden in Betracht ziehen, bei der quantitative und qualitative Daten erhoben und analysiert werden. Ein gemischter methodischer Ansatz, bei dem sowohl quantitative als auch qualitative Methoden zum Einsatz kommen, kann zeitaufwändiger und umständlicher sein, aber die verschiedenen Ansätze arbeiten Hand in Hand, sodass jeder Ansatz die Mängel des anderen ausgleicht.

Die allgemeine Forschungsagenda vorantreiben

Bei der Entscheidung, ob quantitative Daten, qualitative Daten oder beides erhoben werden sollen, geht es in erster Linie um die Frage, was Sie wissen wollen, und davon hängt ab, welche Datenerhebungsmethoden und Datenanalysen für Ihr Forschungsprojekt am effektivsten sind. Forscher können davon profitieren, die Stärken und Schwächen quantitativer und qualitativer Daten zu verstehen und zu entscheiden, wie beide für ihre Forschung von Nutzen sein können.