Induktives vs. deduktives Denken

Induktives vs. deduktives Denken ist eine Entscheidung, die Forscher möglicherweise treffen müssen, wenn sie ihre Daten analysieren. Sowohl induktives als auch deduktives Denken ermöglichen es den Forschern, auf der Grundlage ihrer Daten und der bestehenden Theorie zu einer logischen Schlussfolgerung zu gelangen.

Schauen wir uns die Unterschiede zwischen den verschiedenen Arten des wissenschaftlichen Denkens an und untersuchen wir anhand konkreter Beispiele, wie sie zum Ziehen von Schlussfolgerungen eingesetzt werden. Dies ist hilfreich, um festzustellen, wo Ihre Studie in der Debatte zwischen deduktivem und induktivem Denken einzuordnen ist.

Wir werden auch einen kurzen Blick auf abduktives Denken werfen, damit Sie entscheiden können, ob dies für Ihre Forschung sinnvoller ist. Dann werden wir untersuchen, wie Sie induktives und deduktives Denken in ATLAS.ti auf Ihre Analyse anwenden können.

Induktives Schlussfolgern

Induktive Analyse betrachtet die Beobachtung von Mustern, um zu einer logischen Schlussfolgerung zu gelangen. Jeder analytische Ansatz, der als Induktion bezeichnet wird, beginnt mit der Untersuchung einer Reihe von Daten, mit so wenig vorgefassten Meinungen wie möglich, um zu versuchen, Schlussfolgerungen auf der Grundlage der Daten zu ziehen.

Durch induktives Erkennen von Mustern in den Daten bilden die Forscher eine Prämisse oder eine Aussage, die auf diesen speziellen Datensatz zutrifft. Wenn weitere Daten aus anderen Kontexten oder Situationen in die Analyse des Forschers einfließen, kann der Forscher eine so genannte Haupt- oder allgemeine Prämisse oder eine umfassendere Schlussfolgerung über die beobachteten Muster bilden. Im Gegensatz dazu wird eine gezieltere Schlussfolgerung in Bezug auf einen bestimmten Kontext als untergeordnete oder spezifische Prämisse bezeichnet.

In den Sozialwissenschaften tragen die wichtigsten oder allgemeinen Prämissen zu Theorien über menschliches Verhalten und kulturelle Muster bei.

Beispiele für induktives Schlussfolgern

Schauen wir uns ein einfaches Beispiel an, wie induktive Argumente gebildet werden. Stellen Sie sich vor, Sie wenden die induktive Methode auf ein Basketballspiel an, das Sie zum ersten Mal sehen. In dieser Situation wäre induktives Denken erforderlich, da Sie nicht über das Vorwissen oder die Erfahrung verfügen, um eine allgemeine Aussage über Basketball zu treffen.

Wenn man nichts über Basketball oder Sport weiß, ist ein mögliches induktives Argument, dass die Spieler, die Trikots der gleichen Farbe tragen, im gleichen Team zusammenarbeiten. Die allgemeine Prämisse, zumindest für den Moment, ist, dass die Farben der Trikots dazu dienen, ein Team von einem anderen zu unterscheiden. Die aus dieser Beobachtung gezogene Schlussfolgerung bildet eine Arbeitstheorie, die auf ähnliche Kontexte angewendet werden kann.

Andere einfache Beispiele für induktives Denken

Weitere Beispiele für induktives Denken, das zu Schlussfolgerungen führt, sind:

• Alle Katzen haben vier Beine und Schnurrhaare.
• Alle Autos haben Türen und Lenkräder.
• Alle Pizzen enthalten Käse und Tomatensoße.

Wie aus diesen Beispielen ersichtlich, beruhen die Schlussfolgerungen auf Beobachtungen von Katzen, Autos und Pizza. Allerdings haben diese Beobachtungen möglicherweise keine Ausnahmen (z. B. Dessertpizza) enthalten, die den generellen Prämissen widersprechen. Qualitative Forschung setzt iterativ induktive Methoden ein, um diese Ausnahmen zu finden und allgemeinere Beobachtungen und Schlussfolgerungen über die Welt zu entwickeln.

Deduktives Schlussfolgern

Induktives Denken versucht, ein gültiges Argument von unten nach oben zu bilden, während ein Top-down-Ansatz zur Betrachtung der Welt als deduktive Logik bezeichnet werden kann. Deduktive Argumente beginnen mit der Anwendung eines bestehenden theoretischen Verständnisses des interessierenden Phänomens, um es in einem bestimmten Kontext zu untersuchen (im Falle qualitativer Forschung) oder eine Hypothese zu entwickeln und zu testen (im Falle quantitativer Forschung). Die Deduktion beginnt mit einer ersten Prämisse ("alle Spieler derselben Basketballmannschaft tragen gleichfarbige Trikots") und wendet sie auf einen neuen Kontext oder eine neue Datenmenge an. Was der Forscher über die Daten erfährt, wird als zweite Prämisse bezeichnet. Schließlich vergleicht der Forscher die beiden Prämissen, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen, die entweder die erste Prämisse bestätigt oder die Weiterentwicklung der bestehenden Theorie oder die Schaffung einer neuen Theorie rechtfertigt.

Der Hauptunterschied zwischen induktivem und deduktivem Denken besteht darin, dass sich das deduktive Denken auf vorhandenes Wissen stützt, das unabhängig von neuen Daten ist.

Beispiele für deduktives Denken

Stellen Sie sich vor, Sie sehen sich ein weiteres Basketballspiel an, dieses Mal in einer lockeren Umgebung, in der die Spieler keine Uniformen tragen. Eine Gruppe von Spielern trägt jedoch Trikots, während die anderen Spieler dies nicht tun. Die spezifischen Schlussfolgerungen über gleichfarbige Trikots werden hier getestet, stehen aber letztlich im Widerspruch zu den neuen Daten.

Neben anderen Beispielen für deduktives Denken, stellen Sie sich ein weiteres einfaches Beispiel vor, bei dem Sie spezifische Beobachtungen durchführen, wo Vögel Eier legen. Auf der Grundlage Ihres Vorwissens und Ihrer Erfahrung werden Sie wahrscheinlich zu dem Schluss kommen, dass aus den Eiern schließlich Vögel schlüpfen werden. Die Schlussfolgerung oder Vermutung, die Sie darüber anstellen, was mit den Eiern geschieht, wird also durch das tatsächliche Ergebnis der Eier, die Sie beobachten, überprüft.

Abduktives Schlussfolgern

Eine dritte Art der Argumentation wird als Abduktion bezeichnet und beruht auf einer fundierten Vermutung, um das Beobachtete zu erklären. Diese fundierte Vermutung kann aus früheren Theorien oder Erfahrungen stammen. Denken Sie zum Beispiel daran, wie Sherlock Holmes oder andere berühmte Detektive abduktives Denken anwenden, um unmögliche oder unwahrscheinliche Ereignisse auszuschließen.

Ein kurzes Beispiel für Abduktion

Stellen Sie sich vor, Sie stellen fest, dass der Boden in der Nähe Ihrer Küchenspüle nass ist. Sie untersuchen die Spüle, finden aber keine sichtbaren Anzeichen für undichte Rohre oder Wasserhähne. Sie bemerken auch, dass das Fenster über der Spüle offen ist, und Sie wissen, dass es früher am Tag geregnet hat. Ohne gesehen zu haben, wie der Regen durch das Fenster kam, können Sie dennoch eine begründete Vermutung anstellen, dass das Regenwasser durch das offene Fenster eingedrungen ist und den nassen Fleck auf dem Boden hinterlassen hat. Mit anderen Worten: Sie haben eine plausible Erklärung konstruiert, die auf den beobachteten Beweisen und Ihrem Vorwissen oder Ihrer Erfahrung beruht. Ihre Erklärung kann dann durch zusätzliche Untersuchungen oder Datenerhebungen bestätigt oder widerlegt werden.

Selbst wenn eine solche Schlussfolgerung nicht explizit in den Daten enthalten ist, können Sie durch Abduktion die Art von Argument bilden, die durch Induktion oder Deduktion nicht möglich ist, indem Sie ein Argument aus einer bestehenden Theorie oder einem bestehenden Wissen aufbauen.

Induktives vs. deduktives Denken in der Forschung

Die von Ihnen angewandte Argumentationsstrategie wirkt sich auf alle Phasen des Forschungsprozesses aus. Bei der qualitativen Forschung erhebt der Forscher Daten direkt auf der Grundlage dessen, was er sieht und wahrnimmt. Die von Ihnen angewandte Argumentationsstrategie beeinflusst, wie Sie Ihre Daten analysieren und interpretieren.

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie führen Feldforschung mit einem deduktiven Ansatz durch und untersuchen die Auswirkungen von Wasserfällen auf die lokale Landwirtschaft. In diesem Fall könnte Ihre Forschungsfrage Sie dazu zwingen, in erster Linie Daten über die Wasserfälle in der Gegend zu sammeln, um Ihre Forschung auf eine bestimmte Schlussfolgerung auszurichten.

Andererseits könnte eine auf Induktion basierende Datenanalyse einen Zusammenhang zwischen Pflanzenwachstum und Wasserquellen feststellen und so die weitere Datenerhebung auf Wasserfälle und andere Wasserquellen lenken. Der Grundgedanke ist, dass die Datenerhebung nicht alle möglichen Phänomene erfassen kann; die Argumentation des Forschers bestimmt, wie das Phänomen analysiert wird, was auch die nachfolgende Datenerhebung und Theorieentwicklung beeinflussen kann.

Unabhängig davon, ob Ihre Datenanalyse-Strategie der induktiven Logik oder der deduktiven Logik folgt, kann ATLAS.ti Ihnen dabei helfen, Ihre Überlegungen auf Ihre Forschungsdaten anzuwenden.

Das Herzstück der qualitativen Datenanalyse ist das Kodieren, das Segmente von Informationen zusammenfasst, damit sie leichter zu verstehen sind. Diese Codes, die in einer Hierarchie organisiert sind, können Ihnen helfen, induktiv oder deduktiv zu arbeiten und eine Arbeitstheorie auf der Grundlage der Daten und des vorhandenen Wissens zu erstellen.