Leitfaden für die Forschung mit gemischten Methoden

Triangulation bei gemischten Methoden

Unter Triangulation versteht man die Verwendung mehrerer Methoden, Datenquellen, Theorien oder Untersucher zur Untersuchung eines einzigen Phänomens. Ziel ist es, das Vertrauen in die Ergebnisse zu erhöhen, indem die Ergebnisse aus verschiedenen Ansätzen bestätigt werden.

Einführung

Das Konzept der Triangulation stammt ursprünglich aus der Navigation, wo zwei bekannte Punkte helfen, einen unbekannten Standort zu bestimmen. Der Begriff hat sich weiterentwickelt und bezieht sich auf die Verwendung mehrerer Datenquellen, theoretischer Rahmen, Methoden oder Forscher, um Ergebnisse zu bestätigen und Forschungsfragen zu beantworten (Mertens, 2011). Im Laufe der Zeit wurde die Triangulation zunehmend mit der Mixed-Methods-Forschung in Verbindung gebracht, bei der qualitative und quantitative Daten kombiniert werden, um ein umfassenderes Verständnis komplexer sozialer Phänomene zu ermöglichen. Durch die Kombination von Datenquellen können Forscher mit gemischten Methoden ein differenzierteres Verständnis des Themas gewinnen. Im weiteren Sinne besteht der Hauptzweck der Triangulation darin, die Vertrauenswürdigkeit der Forschung zu erhöhen, indem die Tiefe und Breite der Dateninterpretation verbessert wird, wodurch sie für Forschungsprozesse innerhalb gemischter Methoden und darüber hinaus relevant wird.

Unterschiede zwischen Triangulation und Mixed Methods Forschung

Triangulation und Mixed-Methods-Forschung dienen verschiedenen Zwecken und verfolgen unterschiedliche Ansätze in quantitativen und qualitativen Studien. Triangulation in der Forschungsmethodik im weiteren Sinne stärkt die Validität der Ergebnisse durch die Verwendung mehrerer Perspektiven, wie z. B. verschiedener Datenquellen, Forschungsmethoden oder theoretischer Linsen. Sie trägt dazu bei, Muster zu bestätigen, das Risiko von Fehlern zu verringern und die Konsistenz der Ergebnisse zu verbessern. Forscher nutzen die Triangulation häufig, um Ergebnisse zu überprüfen und eine ausgewogenere Interpretation zu gewährleisten.

Bei der Forschung mit gemischten Methoden hingegen werden quantitative und qualitative Ansätze integriert, um ein umfassenderes Verständnis eines Forschungsproblems zu ermöglichen. Anstatt einfach nur Daten zu überprüfen, werden verschiedene Arten von Nachweisen kombiniert, um komplexe Fragen aus mehreren Blickwinkeln zu untersuchen. Die Mixed-Methods-Forschung folgt häufig einem strukturierten Design, bei dem die Forscher nacheinander oder gleichzeitig Daten sammeln und qualitative Ergebnisse zur Erklärung numerischer Daten oder statistische Muster zur Untermauerung qualitativer Themen verwenden. Während die Triangulation die Glaubwürdigkeit der Forschung erhöht, indem sie die Ergebnisse validiert, erweitert die Forschung mit gemischten Methoden die Tiefe der Analyse, indem sie verschiedene Datensätze zu einer zusammenhängenden Studie verwebt.

Typen der Triangulation

Es gibt vier Arten von Triangulationen:

• Methodische Triangulation - Verwendung verschiedener Datenerhebungsmethoden (z. B. qualitative Daten und quantitative Daten) zur Untersuchung desselben Phänomens.
• Datentriangulation - Verwendung verschiedener Datenquellen (z. B. verschiedene Gruppen, Settings oder Zeiträume) zur Validierung der Ergebnisse.
• Investigator-Triangulation - Einbeziehung mehrerer Forscher, um unangemessenen individuellen Einfluss bei der Datenerhebung und -analyse zu verringern.
• Theoretische Triangulation - Anwendung mehrerer theoretischer Perspektiven zur Interpretation der Daten.

Methodische Triangulation

Bei der Methodentriangulation werden mehrere Methoden zur Datenerhebung eingesetzt, um dasselbe Phänomen zu untersuchen. Forscher können eine Triangulation innerhalb einer Methode anwenden, bei der verschiedene Techniken innerhalb desselben Forschungsansatzes verwendet werden, z. B. die Kombination von Tiefeninterviews mit Fokusgruppen in einer qualitativen Studie. Alternativ können sie die Triangulation zwischen den Methoden anwenden, bei der qualitative und quantitative Forschungsmethoden integriert werden, z. B. durch die Kombination von Umfragedaten mit narrativen Daten. Diese Art der Triangulation wird häufig eingesetzt, um Ergebnisse zu validieren und sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht von einer einzigen Methode abhängen.

Der Hauptzweck der Methodentriangulation besteht darin, die Zuverlässigkeit und Gültigkeit der Forschungsergebnisse zu verbessern, indem die mit einer einzelnen Methode verbundenen Einschränkungen reduziert werden. Durch die Einbeziehung mehrerer Ansätze können Forscher tiefere Einblicke gewinnen, Forschungsfragen umfassender behandeln und das Vertrauen in ihre Ergebnisse erhöhen. In einer Studie zur Kundenzufriedenheit kann ein Forscher beispielsweise quantitative Erhebungen durchführen, um messbare Bewertungen der Kundenerfahrungen zu erhalten, und anschließend qualitative Methoden wie Interviews einsetzen, um die Kundenwahrnehmungen eingehender zu untersuchen. Wenn beide Methoden zu ähnlichen Ergebnissen führen, wird die Glaubwürdigkeit der Studie gestärkt.

Einer der größten Vorteile der Methodentriangulation besteht darin, dass sie die Verzerrung der Methoden verringert und die Schlussfolgerungen der Forschung robuster macht. Darüber hinaus ermöglicht die Verwendung mehrerer Methoden ein differenzierteres Verständnis des Forschungsproblems, da die Analyse qualitativer und quantitativer Daten einzigartige Aspekte des untersuchten Phänomens zutage fördern kann. Diese Art der Triangulation kann jedoch zeit- und ressourcenaufwändig sein und erfordert eine sorgfältige Planung, um die Konsistenz der Datenerhebung und -auswertung zu gewährleisten.

Daten-Triangulation

Die Datentriangulation bezieht sich auf die Verwendung mehrerer Datenquellen zur Bestätigung von Forschungsergebnissen. Dies kann bedeuten, dass Daten von verschiedenen Teilnehmergruppen, in verschiedenen Umgebungen oder über verschiedene Zeiträume hinweg erhoben werden. Forscher verwenden diesen Ansatz, um die Konsistenz der Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen zu prüfen, was die Glaubwürdigkeit ihrer Forschung stärkt. Es gibt drei Haupttypen der Datentriangulation: die zeitliche Triangulation, bei der Daten zu verschiedenen Zeitpunkten gesammelt werden; die räumliche Triangulation, bei der Daten von verschiedenen Orten gesammelt werden; und die personelle Triangulation, bei der verschiedene Gruppen wie Interessengruppen, Mitarbeiter und Kunden einbezogen werden.

Der Zweck der Datentriangulation besteht darin, Forschungsergebnisse durch den Vergleich von Daten aus verschiedenen Perspektiven zu verifizieren. In einer Studie zur psychischen Gesundheit könnten die Forscher beispielsweise Informationen von Patienten, Betreuern und Therapeuten einholen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht durch einen einzigen Blickwinkel verzerrt werden. In ähnlicher Weise könnten in einer Studie zur Bildungsforschung Daten von Schülern, Lehrern und Eltern gesammelt werden, um ein umfassenderes Verständnis der Lernergebnisse zu erhalten. Wenn die Ergebnisse über alle Quellen hinweg konsistent sind, erhöht dies die Glaubwürdigkeit der Studie.

Einer der Hauptvorteile der Datentriangulation besteht darin, dass sie Fehler minimiert, die sich aus dem Verlassen auf eine einzige Datenquelle ergeben können. Durch die Einbeziehung mehrerer Perspektiven können Forscher eine umfassendere und ganzheitlichere Sicht auf das untersuchte Phänomen entwickeln. Darüber hinaus verbessert dieser Ansatz die externe Validität der Forschung und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Ergebnisse auf andere Kontexte verallgemeinert werden können. Eine zentrale Herausforderung besteht jedoch darin, sicherzustellen, dass die Daten aus verschiedenen Quellen vergleichbar bleiben und keine Störvariablen enthalten, die die Ergebnisse verfälschen könnten.

Triangulation durch Forscher

Bei der Triangulation sind mehrere Forscher an der Datenerhebung, -analyse und -interpretation beteiligt, um Verzerrungen zu minimieren und ausgewogenere Ergebnisse zu gewährleisten. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll in der qualitativen Forschung, wo subjektive Interpretationen eine große Rolle spielen. Durch die Einbeziehung verschiedener Forscher mit unterschiedlichen Hintergründen und Perspektiven kann die Triangulation qualitative Erkenntnisse aus verschiedenen Perspektiven integrieren, der qualitativen Analyse Nuancen hinzufügen und eine Antwort auf die Forschungsfrage konstruieren, die mit größerer Wahrscheinlichkeit bei verschiedenen Zielgruppen Anklang findet.

Der Hauptzweck der Triangulation besteht darin, die Vertrauenswürdigkeit der Studienergebnisse zu erhöhen, indem sichergestellt wird, dass mehrere Experten die Daten unabhängig voneinander bewerten. In einer Studie über soziale Ängste könnte beispielsweise ein Forschungsteam, bestehend aus einem Psychologen, einem Soziologen und einem Kommunikationsexperten, dieselben Interviewdaten getrennt analysieren. Wenn alle drei Forscher ähnliche Themen und Muster in den Daten erkennen, bestätigt dies, dass die Ergebnisse nicht durch individuelle Voreingenommenheit beeinflusst sind. Treten Diskrepanzen auf, kann das Team Diskussionen führen, um die Interpretationen zu verfeinern und zu einer ausgewogeneren Schlussfolgerung zu gelangen.

Der Hauptvorteil der Triangulation besteht darin, dass sie die Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit der Forschung durch die Einbeziehung verschiedener Standpunkte stärkt, was sowohl bei qualitativen als auch bei quantitativen Methoden wertvoll ist. Sie verbessert auch die Zuverlässigkeit zwischen den einzelnen Forschern, indem sie sicherstellt, dass verschiedene Forscher bei der Analyse desselben Datensatzes zu ähnlichen Schlussfolgerungen kommen können. Außerdem fördert dieser Ansatz die kollaborative Forschung, bei der Experten aus verschiedenen Bereichen zu einer umfassenderen Analyse beitragen. Eine große Herausforderung bei der Triangulation von Forschern besteht jedoch darin, dass es zu Meinungsverschiedenheiten zwischen den Forschern kommen kann, was zu langen Diskussionen und Verzögerungen bei der endgültigen Festlegung der Ergebnisse führen kann. Der Umgang mit diesen Meinungsverschiedenheiten erfordert eine wirksame Kommunikation und klar definierte Protokolle zur Beilegung von Unstimmigkeiten.

Theorie Triangulation

Bei der Theorietriangulation werden mehrere theoretische Rahmen zur Interpretation von Forschungsergebnissen herangezogen, um ein umfassenderes und mehrdimensionales Verständnis eines Phänomens zu erhalten. Forscher verwenden diesen Ansatz, um zu vermeiden, dass sie sich auf eine einzige theoretische Perspektive verlassen, die ihre Interpretation der Daten einschränken könnte. Durch die Integration verschiedener Theorien können sie untersuchen, wie verschiedene konzeptionelle Modelle dieselbe Reihe von Ergebnissen erklären, was zu solideren Schlussfolgerungen führt.

Der Hauptzweck der Theorietriangulation besteht darin, den analytischen Blickwinkel zu erweitern und die Anwendbarkeit verschiedener theoretischer Perspektiven zu testen. In einer Studie zur Mitarbeitermotivation könnten die Forscher beispielsweise sowohl die Maslowsche Bedürfnishierarchie (die die intrinsischen menschlichen Bedürfnisse betont) als auch die Selbstbestimmungstheorie (die sich auf Autonomie, Kompetenz und Verbundenheit konzentriert) anwenden, um zu verstehen, was das Engagement der Mitarbeiter antreibt. Wenn beide Theorien zu ähnlichen Interpretationen der Daten führen, stärkt dies das Verständnis des Forschungsproblems. Treten Diskrepanzen auf, können die Forscher untersuchen, wie verschiedene Faktoren die Ergebnisse beeinflussen.

Einer der größten Vorteile der Theorietriangulation besteht darin, dass sie theoretische Verzerrungen verringert und eine umfassendere Interpretation der Ergebnisse gewährleistet. Sie ermöglicht es den Forschern, verschiedene Rahmenkonzepte zu vergleichen, Lücken in bestehenden Theorien zu ermitteln und neue Erkenntnisse zu gewinnen, die sich aus einer einzigen theoretischen Perspektive nicht ergeben würden. Eine Herausforderung bei der Theorietriangulation besteht jedoch darin, dass verschiedene Theorien widersprüchliche Erklärungen bieten können, was eine Synthese der Ergebnisse erschwert. Die Forscher müssen sorgfältig analysieren und begründen, wie jeder theoretische Rahmen zur Interpretation der Daten beiträgt.

Schlussfolgerung

Triangulation ist eine wirkungsvolle Strategie in der Forschung, die die Glaubwürdigkeit und Tiefe der Ergebnisse durch die Einbeziehung mehrerer Perspektiven, Methoden oder Datenquellen erhöht. Die Methodentriangulation gewährleistet Validität durch die Kombination verschiedener Datenerfassungstechniken, während die Datentriangulation die Zuverlässigkeit durch die Verwendung mehrerer Quellen erhöht. Die Triangulation von Forschern verringert die individuelle Voreingenommenheit, indem sie mehrere Forscher einbezieht, und die Triangulation von Theorien erweitert die Interpretationen, indem sie verschiedene theoretische Perspektiven einbezieht.

Durch den Einsatz dieser Triangulationsmethoden können Forscher die Robustheit ihrer Studien erhöhen, ihre Schlussfolgerungen besser belegen und differenziertere Einblicke in komplexe Phänomene und Forschungsfragen gewinnen. Die erfolgreiche Umsetzung der Triangulation erfordert jedoch eine sorgfältige Planung, eine klare Begründung und ein Bewusstsein für potenzielle Herausforderungen wie den Umgang mit widersprüchlichen Interpretationen, Ressourcenbeschränkungen und Problemen bei der Datenintegration. Trotz dieser Herausforderungen ist die Triangulation nach wie vor eine der effektivsten Methoden, um eine qualitativ hochwertige und vertrauenswürdige Forschung in allen Disziplinen zu gewährleisten.

Referenzen

1. Mertens, D. M., & Hesse-Biber, S. (2012). Triangulation und Mixed-Methods-Forschung: Provocative positions. Journal of Mixed Methods Research, 6(2), 75-79