Berichterstattung über Ergebnisse in der Forschung mit gemischten Methoden

Ohne eine sorgfältige Berichterstattung kann die Integration von qualitativen und quantitativen Ergebnissen unklar werden, was zu Fehlinterpretationen oder verlorenen Erkenntnissen führen kann. In diesem Artikel gehen wir auf die verschiedenen Möglichkeiten der Ergebnisberichterstattung in verschiedenen Mixed-Methods-Forschungsdesigns ein.

Einführung

Die Darstellung der Ergebnisse in Studien mit gemischten Methoden ist von entscheidender Bedeutung, da sie die Art und Weise bestimmt, wie die Ergebnisse kommuniziert, interpretiert und angewendet werden. Ein gut strukturierter Ergebnisteil stellt sicher, dass beide Arten von Daten klar dargestellt werden und es möglich ist zu erkennen, wie sie sich gegenseitig ergänzen.

Beim Verfassen von Ergebnissen ist es wichtig, das Zielpublikum zu berücksichtigen. Verschiedene Zielgruppen, wie Forscher, Praktiker oder politische Entscheidungsträger, haben unterschiedliche Erwartungen. Einige legen den Schwerpunkt auf statistische Analysen und numerische Daten, während andere sich auf erzählerische Erkenntnisse und thematische Muster konzentrieren. Die Strukturierung des Ergebnisteils unter Berücksichtigung der Zielgruppe verbessert die Klarheit und macht die Ergebnisse zugänglicher und aussagekräftiger.

Eine wirksame Berichterstattung in der Mixed-Methods-Forschung hängt von Klarheit und Struktur, der Integration qualitativer und quantitativer Ergebnisse und dem Einsatz visueller Hilfsmittel ab. Eine gut organisierte Präsentation hilft den Lesern, die Beziehung zwischen den Datensätzen ohne Verwirrung zu verfolgen. Die Integration stellt sicher, dass qualitative und quantitative Ergebnisse nicht als getrennte Einheiten behandelt werden, sondern als sich ergänzende Beweisquellen. Visuelle Hilfsmittel, wie Tabellen und Abbildungen, bieten klare Zusammenfassungen und verbessern das Verständnis, insbesondere wenn die Ergebnisse komplex sind. Indem sie sich auf diese Elemente konzentrieren, können Forscher einen Ergebnisteil erstellen, der zugänglich und aussagekräftig ist.

Allgemeine Ratschläge für die Berichterstattung über Ergebnisse in der Forschung mit gemischten Methoden

Klare Angabe des Zwecks und des Designs

Wenn Sie über die Ergebnisse gemischter Forschungsmethoden berichten, sollten Sie zunächst erklären, warum die Integration von qualitativer und quantitativer Forschung notwendig war. Definieren Sie klar, welchen Mixed-Methods-Ansatz Sie verwendet haben und wie dieser zur Beantwortung der Forschungsfrage beigetragen hat. Beschreiben Sie, ob die Studie ein konvergentes, erklärendes sequentielles, exploratives sequentielles, eingebettetes oder mehrphasiges Design verwendet hat, und begründen Sie Ihre Wahl. Erläutern Sie gegebenenfalls die Reihenfolge, in der Sie quantitative Daten und qualitative Daten erhoben haben. In diesem Abschnitt sollte aufgezeigt werden, wie die verschiedenen gemischten Forschungsmethoden zu einem umfassenderen Verständnis des Themas beigetragen haben.

Gliedern Sie den Abschnitt über die Ergebnisse logisch.

Ein gut gegliederter Ergebnisteil verbessert die Übersichtlichkeit. Die Struktur sollte sich an den verwendeten qualitativen und quantitativen Methoden orientieren. Bei einem sequentiellen Design sollten Sie die Ergebnisse in der Reihenfolge präsentieren, in der die Daten erhoben wurden - entweder zuerst die quantitativen und dann die qualitativen Daten oder umgekehrt. Bei einem konvergenten Design sollten beide Datentypen nebeneinander dargestellt werden, um einen Vergleich und Kontrast zu ermöglichen. Wenn Ihre Studie ein eingebettetes Design aufweist, stellen Sie einen Datensatz als primär dar und erklären Sie, wie die sekundären Daten diesen unterstützen. Eine klare Kennzeichnung und Erläuterung der Struktur des Ergebnisteils hilft den Lesern, die Beziehung zwischen der qualitativen Datenanalyse und den statistischen Ergebnissen zu verstehen.

Achten Sie auf eine ausgewogene Darstellung der beiden Datentypen.

Bei einem Mixed-Methods-Ansatz müssen Sie sorgfältig darauf achten, wie Sie quantitative und qualitative Forschungsergebnisse präsentieren. Vermeiden Sie eine zu starke Fokussierung auf eine Datenart auf Kosten der anderen. Wenn in Ihrer Studie die quantitative Analyse im Vordergrund steht, stellen Sie sicher, dass die qualitativen Erkenntnisse einen aussagekräftigen Kontext liefern und nicht als nachträglicher Aspekt behandelt werden. Wenn die qualitative Datenanalyse im Mittelpunkt steht, beschreiben Sie, wie die quantitativen Ergebnisse diese Erkenntnisse validieren oder erweitern. Durch die Wahrung des Gleichgewichts wird sichergestellt, dass beide Methoden zu einer abgerundeten Interpretation der Daten beitragen.

Strategien zur Datenintegration verwenden

Ein entscheidender Aspekt gemischter Forschungsmethoden ist die effektive Datenintegration. Verschiedene Strategien können bei der Zusammenführung von qualitativen und quantitativen Forschungsergebnissen helfen. Ein Seite-an-Seite-Vergleich ermöglicht es Ihnen, numerische Ergebnisse zu präsentieren und sie mit qualitativen Erkenntnissen zu ergänzen, die diese Ergebnisse erklären oder ihnen gegenüberstehen. Bei einer Datentransformation werden qualitative Themen für einen statistischen Vergleich in numerische Codes umgewandelt oder qualitative Erzählungen zur Erklärung quantitativer Trends verwendet. Gemeinsame Darstellungen, wie z. B. Tabellen oder Matrizen, sind eine weitere effektive Möglichkeit, beide Arten von Daten visuell zu integrieren. Eine klare Darstellung der Integrationsstrategie erhöht die Glaubwürdigkeit der Untersuchung.

Verwenden Sie visuelle Darstellungen, um die Klarheit zu verbessern.

Die Verwendung gut gestalteter visueller Darstellungen verbessert die Lesbarkeit und unterstützt die Integration von qualitativen und quantitativen Forschungsergebnissen. Tabellen, Schaubilder und Diagramme stellen quantitative Daten effektiv dar, während konzeptionelle Modelle, direkte Zitate und thematische Diagramme die qualitative Datenanalyse verbessern. Gemeinsame Darstellungen bieten eine strukturierte Möglichkeit zur Verknüpfung quantitativer und qualitativer Methoden und helfen dabei, Muster in verschiedenen Datensätzen hervorzuheben. Jedes Bild sollte klar beschriftet und mit einer Erklärung seiner Relevanz für die Ergebnisse der Studie versehen sein.

Punkte der Konvergenz und Divergenz hervorheben

Ein Mixed-Methods-Ansatz zeigt oft sowohl Übereinstimmungen als auch Kontraste zwischen den Datensätzen auf. Wenn die Ergebnisse der quantitativen und qualitativen Forschung übereinstimmen, sollten Sie erörtern, wie sie sich gegenseitig verstärken. Wenn sie voneinander abweichen, sollten Sie die möglichen Gründe dafür untersuchen, z. B. Unterschiede in den Datenerhebungsmethoden, Stichprobenmerkmale oder kontextuelle Unterschiede. Wenn die quantitativen Daten beispielsweise auf eine starke Beziehung zwischen den Variablen hindeuten, die qualitative Datenanalyse jedoch Ausnahmen oder komplexe Zusammenhänge aufzeigt, sollten diese Erkenntnisse im Detail diskutiert werden. Die Auseinandersetzung mit diesen Unterschieden führt zu einem tieferen Verständnis des Forschungsthemas.

Untermauern Sie Ihre Ergebnisse mit Beispielen und Belegen.

Um die Glaubwürdigkeit zu gewährleisten, sollten Sie alle Ergebnisse mit klaren Beispielen belegen. Geben Sie bei quantitativen Ergebnissen deskriptive und inferentielle Statistiken wie Mittelwerte, Standardabweichungen und Effektgrößen an. Wenn Sie die Analyse qualitativer Daten präsentieren, fügen Sie gut ausgewählte Teilnehmerzitate, Fallstudien oder thematische Beschreibungen ein, die die wichtigsten Muster veranschaulichen. Erläutern Sie bei der Integration dieser Ergebnisse, wie qualitative Erkenntnisse die quantitativen Ergebnisse vertiefen oder unerwartete Trends verdeutlichen. Der effektive Einsatz von Mixed-Methods-Forschungstechniken bedeutet, dass beide Datensätze auf eine Weise miteinander verknüpft werden, die einen Mehrwert für die Forschung darstellt.

Gehen Sie auf Einschränkungen und Stärken ein.

Jeder Ansatz mit gemischten Methoden hat Stärken und Grenzen. Erkennen Sie mögliche Herausforderungen an, wie z. B. Unterschiede in der Zeitplanung der Datenerhebung, unterschiedliche Stichprobengrößen oder die Komplexität der Abstimmung qualitativer und quantitativer Methoden. Erläutern Sie, wie die von Ihnen verwendeten gemischten Methoden die Studie verbessert haben, z. B. durch die Bereitstellung mehrerer Perspektiven, die Bestätigung von Ergebnissen aus verschiedenen Datenquellen oder die Aufdeckung nuancierter Erkenntnisse. Eine transparente Darstellung der Grenzen zeugt von einem rigorosen Forschungsprozess.

Beziehen Sie die Ergebnisse auf die Literatur und den theoretischen Rahmen.

Vergleichen Sie Ihre Ergebnisse mit der vorhandenen Literatur und den relevanten Theorien, um Ihre Forschung zu stärken. Erläutern Sie, inwiefern Ihre Studie mit früheren Untersuchungen übereinstimmt oder diese in Frage stellt, indem Sie qualitative und quantitative Forschungsmethoden anwenden. Wenn die quantitativen Daten etablierte Trends bestätigen, die qualitative Datenanalyse jedoch neue Perspektiven aufzeigt, heben Sie diese Beiträge hervor. Erläutern Sie gegebenenfalls, wie Ihre Ergebnisse zu theoretischen Debatten beitragen oder eine Verfeinerung bestehender Modelle vorschlagen. Die Einordnung Ihrer Ergebnisse in die breitere Forschungslandschaft erhöht deren Bedeutung.

Stellen Sie die Konsistenz zwischen Forschungsfragen, Methoden und Ergebnissen sicher.

Ein gut strukturierter Mixed-Methods-Ansatz sorgt für Konsistenz in der gesamten Studie. Stellen Sie sicher, dass sich die quantitativen und qualitativen Forschungsergebnisse direkt auf die Forschungsfragen beziehen und mit den verwendeten Methoden übereinstimmen. Vermeiden Sie die Einführung von Ergebnissen, die nicht eindeutig mit den Zielen der Studie in Zusammenhang stehen. Die Konsistenz von Forschungsfragen, Methoden und Ergebnissen gibt den Lesern die Gewissheit, dass die Studie methodisch fundiert ist und die Schlussfolgerungen gut begründet sind.

Berichterstattung über Ergebnisse in konvergenten Designs

Bei einem konvergenten Mixed-Methods-Design werden qualitative und quantitative Daten gleichzeitig erhoben, aber getrennt analysiert. Ziel ist es, die Ergebnisse beider Gruppen zu vergleichen, zu kontrastieren oder zu integrieren, um ein umfassenderes Verständnis der Forschungsfrage zu erhalten.

Bei der Berichterstattung über die Ergebnisse werden die quantitativen und qualitativen Ergebnisse in der Regel getrennt dargestellt, gefolgt von einer Integrationsdiskussion, die die Bereiche der Konvergenz, Divergenz oder Komplementarität hervorhebt. Ein gängiger Ansatz ist die Verwendung von Seite-an-Seite-Vergleichen, bei denen in einem Abschnitt die quantitativen statistischen Ergebnisse vorgestellt werden, gefolgt von qualitativen Themen, die diese Ergebnisse entweder unterstützen oder kontrastieren.

Visuelle Hilfsmittel spielen eine Schlüsselrolle bei der Berichterstattung über konvergierendes Design. Gemeinsame Anzeigetabellen können verwendet werden, um statistische Trends mit qualitativen Themen in Einklang zu bringen, was den Vergleich der Ergebnisse verschiedener Datensätze erleichtert. Eine Studie zur Patientenzufriedenheit im Gesundheitswesen kann beispielsweise eine gemeinsame Darstellung verwenden, um zu zeigen, wie die von den Patienten gemeldeten Erfahrungen (qualitativ) mit den numerischen Zufriedenheitswerten (quantitativ) übereinstimmen. Diagramme oder Tabellen, die die wichtigsten Themen zusammen mit statistischen Trends zusammenfassen, können ebenfalls nützlich sein.

Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Studie von Creswell und Plano Clark (2018) über studentisches Engagement, die ein konvergentes Design zur Analyse von Umfrageergebnissen und Interviewdaten verwendete. Die Studie präsentierte statistische Trends zum Engagementniveau, bevor sie qualitative Ergebnisse integrierte, die tiefere Einblicke in die Erfahrungen der Studierenden gewährten.

Eine andere Mixed-Methods-Studie zum Erfolg von Koalitionen (Mizrahi & Rosenthal, 2001) folgte ebenfalls diesem konvergenten Designansatz. Die Forscher stellten zunächst die quantitativen Ergebnisse und dann die qualitativen Daten nebeneinander dar, so dass die Leser beurteilen konnten, ob die beiden Gruppen von Ergebnissen übereinstimmten oder voneinander abwichen. In ihrer Präsentation verstärkten die qualitativen Zitate die deskriptiven statistischen Daten, obwohl die Autoren diese Reihenfolge in einer anderen Studie auch umkehren könnten, indem sie statistische Ergebnisse zur Unterstützung qualitativer Themen verwenden.

Berichterstattung über Ergebnisse in erklärenden sequenziellen Designs

Ein erklärendes sequentielles Design besteht zunächst aus einer quantitativen Phase, gefolgt von einer qualitativen Phase, die hilft, die numerischen Ergebnisse zu erklären oder zu erweitern. Ziel ist es, den statistischen Ergebnissen durch qualitative Untersuchungen eine tiefere Bedeutung zu verleihen.

Bei der Berichterstattung über die Ergebnisse sollten zunächst die quantitativen Ergebnisse, einschließlich deskriptiver und inferentieller Statistiken, Tabellen und Diagramme, präsentiert werden. Danach sollten die qualitativen Ergebnisse folgen, strukturiert nach Schlüsselthemen, die die Zahlen erklären oder in einen Kontext stellen. Die Integration der beiden Datensätze erfolgt in der Diskussion der qualitativen Ergebnisse, in der die Forscher die qualitativen Erkenntnisse ausdrücklich mit bestimmten quantitativen Trends in Verbindung bringen.

Eine nützliche Strategie für die Berichterstattung besteht darin, nach jedem statistischen Schlüsselergebnis einen erläuternden Text zu schreiben. In einer Studie zur Arbeitszufriedenheit könnte der Ergebnisteil beispielsweise zunächst den statistischen Nachweis erbringen, dass Arbeitnehmer mit flexiblen Arbeitszeiten eine höhere Arbeitszufriedenheit angeben. Im folgenden qualitativen Teil könnte dann untersucht werden, warum die Mitarbeiter so empfinden, indem Interviewauszüge verwendet werden, um persönliche Erfahrungen darzustellen, die die statistischen Trends erklären.

Ein anschauliches Beispiel stammt von Ivankova und Stick (2007), die eine Studie zum Durchhaltevermögen von Doktoranden durchgeführt haben. Sie präsentierten zunächst die Ergebnisse einer quantitativen Umfrage, in der die wichtigsten Prädiktoren für das Durchhaltevermögen ermittelt wurden, und stellten dann die qualitativen Ergebnisse aus Interviews vor, in denen die Herausforderungen und Motivationen hinter den Trends der Umfrage erläutert wurden.

Berichterstattung von Ergebnissen in explorativen sequenziellen Designs

Bei einem explorativen sequentiellen Design erfolgt zunächst die qualitative Phase, die die Entwicklung der quantitativen Phase anleitet. Ziel ist es oft, Hypothesen aufzustellen, Erhebungsinstrumente zu entwickeln oder Schlüsselthemen zu identifizieren, die quantitativ getestet werden können.

Bei der Berichterstattung über die Ergebnisse sollten die qualitativen Ergebnisse an erster Stelle stehen und um die während der Analyse ermittelten Schlüsselthemen herum strukturiert werden. Diese Ergebnisse sollten dann mit den quantitativen Ergebnissen verknüpft werden, mit denen die qualitativen Themen getestet, gemessen oder validiert werden. Die Integration erfolgt in der Diskussion, in der die Forscher erklären, wie die quantitativen Ergebnisse die ursprünglichen qualitativen Erkenntnisse verfeinern oder erweitern.

Ein hilfreicher Ansatz ist die Verwendung von progressiven Übersichtstabellen, die zeigen, wie die qualitativen Themen die quantitativen Variablen oder Umfragefragen beeinflusst haben. Eine Studie zur Schülermotivation kann beispielsweise mit Interviewthemen wie "intrinsische Motivation" und "Einfluss von Gleichaltrigen" beginnen, gefolgt von Umfrageergebnissen, die die Prävalenz und Stärke dieser Faktoren in einer größeren Stichprobe messen.

Ein Beispiel dafür ist Morgan (1998), der Fokusgruppen durchführte, um die Einstellung zur Familienplanung zu erforschen, bevor er eine Umfrage entwarf, um diese Einstellung in einem größeren Rahmen zu messen. Im Ergebnisteil der Studie wurden zunächst die qualitativen Themen beschrieben, die sich herauskristallisierten, und dann die Ergebnisse der Umfrage vorgestellt, die diese Erkenntnisse quantifizierten.

Ergebnisse in eingebetteten Designs melden

Bei einem eingebetteten Mixed-Methods-Design wird ein Datensatz in einen anderen integriert, wobei qualitative Daten zur Unterstützung einer primär quantitativen Studie verwendet werden oder umgekehrt. Dieser Ansatz verbessert die Interpretation der Ergebnisse, indem er zusätzlichen Kontext liefert, der hilft, Trends, Ausreißer oder unerwartete Ergebnisse zu erklären. Bei der Darstellung der Ergebnisse ist es wichtig, zunächst den primären Datensatz zu präsentieren und sicherzustellen, dass die wichtigsten Ergebnisse klar umrissen werden. Der eingebettete Datensatz sollte dann in einer Weise vorgestellt werden, die eine direkte Verbindung zu den primären Ergebnissen herstellt und tiefere Einblicke oder Klarstellungen bietet. Anstatt die Datensätze getrennt zu behandeln, sollte der Bericht hervorheben, wie die eingebetteten Daten die Gesamtinterpretation verstärken und die Ergebnisse umfassender und aussagekräftiger machen.

Bei einer primär quantitativen Studie sollten die statistischen Ergebnisse zuerst präsentiert werden, gefolgt von qualitativen Daten, die zur Erklärung wichtiger Muster beitragen. Handelt es sich um eine primär qualitative Studie, sollten die thematischen Ergebnisse an erster Stelle stehen, während die quantitativen Ergebnisse eingebettet werden, um die ermittelten Themen zu untermauern oder zu messen. Durch eine klare Integration beider Datensätze wird Redundanz vermieden und sichergestellt, dass die eingebetteten Daten wertvolle Erkenntnisse liefern und nicht nur die primären Ergebnisse ergänzen.

In einer Studie zur Bewertung der studentischen Leistungen in Online-Kursen könnten die quantitativen Daten beispielsweise zeigen, dass Studenten, die mehr in Diskussionsforen interagieren, bessere Noten erzielen. Eingebettete qualitative Interviews könnten dann den Kontext liefern und aufzeigen, dass Studierende, die sich mehr engagieren, ein stärkeres Gefühl der Verbundenheit und Motivation empfinden. Diese Kombination aus numerischen Daten und persönlichen Erzählungen kann ein umfassenderes Verständnis der Beziehung zwischen Engagement und Leistung bieten.

Schlussfolgerung

Die Art und Weise, wie die Ergebnisse in der Mixed-Methods-Forschung dargestellt werden, hängt vom Forschungsdesign und der Rolle der qualitativen und quantitativen Daten ab. In konvergenten Designs werden die Ergebnisse getrennt dargestellt und dann verglichen. Bei erklärenden sequentiellen Designs stehen quantitative Ergebnisse im Vordergrund, gefolgt von qualitativen Erkenntnissen, die diese erklären. Bei explorativen sequenziellen Designs stehen die qualitativen Ergebnisse an erster Stelle und prägen die quantitative Phase. Bei eingebetteten Designs unterstützt ein Datensatz den anderen und beeinflusst, wie die Ergebnisse in den Ergebnisteil integriert werden.

Unabhängig vom Design erfordert eine effektive Berichterstattung Klarheit, Integration und den strategischen Einsatz von visuellen Hilfsmitteln. Gemeinsame Darstellungen, Seite-an-Seite-Vergleiche und qualitative Auszüge im Text können das Verständnis verbessern und die Ergebnisse gemischter Methoden für unterschiedliche Zielgruppen zugänglicher machen. Durch eine sorgfältige Strukturierung des Ergebnisteils können Forscher sicherstellen, dass ihre Mixed-Methods-Ergebnisse reichhaltige, aussagekräftige und gut integrierte Erkenntnisse liefern, die sowohl die Forschung als auch die Praxis voranbringen.

Referenzen

1. Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2018). Designing and conducting mixed methods research (3rd ed.). SAGE Publications.
2. Ivankova, N. V., & Stick, S. L. (2007). Die Persistenz von Studierenden in einem verteilten Promotionsprogramm in pädagogischer Führung im Hochschulbereich: A mixed methods study. Forschung im Hochschulwesen, 48(1), 93-135.
3. Mizrahi, T., & Rosenthal, B. B. (2001). Die Komplexität der Koalitionsbildung: Erfolge, Strategien, Kämpfe und Lösungen von Führungspersönlichkeiten. Soziale Arbeit, 46(1), 63-78.
4. Morgan, D. L. (1998). Der Leitfaden für Fokusgruppen. SAGE Publications.