Thematische Analyse von Sekundärdaten

Die thematische Analyse ist eine flexible Methode, die in der qualitative Forschung verwendet wird, um Muster (Themen) in Daten zu identifizieren, zu analysieren und zu berichten. Sie ist ein flexibles und nützliches Werkzeug für erfahrene und unerfahrene Forscher, um große Datensätze sinnvoll zu nutzen. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Anwendung der thematischen Analyse auf Sekundärdaten. Sekundärdaten beziehen sich auf Informationen, die von jemand anderem für einen anderen Zweck gesammelt wurden, aber für eine neue Forschungsfrage wiederverwendet werden können. Der Prozess umfasst die Organisation und Interpretation von Daten, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für die Forschungsziele relevant sind. In dieser Diskussion wird erläutert, was Sekundärdaten sind, welche Vorteile die Anwendung der thematischen Analyse auf solche Daten bietet und wie man die Analyse effektiv durchführt. Sie soll Forschern, die diesen Ansatz in Erwägung ziehen, einen klaren und präzisen Überblick bieten.

Was sind Sekundärdaten in der qualitativen Forschung?

Sekundärdaten besteht aus Informationen, die ursprünglich für einen anderen Zweck als die aktuelle Forschungsfrage gesammelt wurden. Qualitative Daten dieser Art können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, darunter akademische Studien, Regierungsberichte, Branchenanalysen, Archive und zuvor durchgeführte Umfragen. Im Gegensatz dazu handelt es sich bei Primärdaten um Daten, die direkt von Forschungsteilnehmern aus erster Hand vom Forscher speziell für seine Forschungsziele gesammelt wurden.

Die Verwendung eines sekundären Datensatzes kann Forschern viel Zeit und Ressourcen sparen, da sie auf bereits vorhandene Datensätze zurückgreifen können und die Datenerhebung von Grund auf überflüssig ist. Es ist jedoch wichtig, dass Forscher die Relevanz, Genauigkeit und Qualität von Sekundärdaten bewerten, um sicherzustellen, dass sie mit ihren Forschungszielen übereinstimmen. Sekundärdaten können in der Forschung verschiedene Funktionen erfüllen, z. B. Hintergrundinformationen für eine Studie liefern, bestehende Theorien unterstützen oder widerlegen oder sogar als Hauptdatenquelle für die Analyse dienen. Ihre Vielseitigkeit und Zugänglichkeit machen sie zu einer wertvollen Ressource im Forschungsprozess, da sie Einblicke und Informationen bieten, die auf andere Weise möglicherweise nicht zu beschaffen wären.

Was sind die Vorteile der thematischen Analyse von Sekundärdaten?

Die Vorteile der thematischen Analyse bei der Analyse sekundäre Daten umfassen eine Reihe von Überlegungen für qualitative Forscher. Erstens bietet sie Zugang zu einer großen Menge an Daten, ohne dass zeitaufwändige und oft kostspielige Datenerhebungsprozesse erforderlich sind. Forscher können vorhandene Datensätze analysieren, um neue Forschungsfragen zu beantworten, was diesen Ansatz kostengünstig macht. Darüber hinaus erstrecken sich Sekundärdaten oft über lange Zeiträume und verschiedene geografische Standorte, was den Forschern die Möglichkeit bietet, Längsschnittstudien und vergleichende Analysen durchzuführen, die bei der Erhebung von Primärdaten möglicherweise nicht möglich wären.

Die Verwendung von Sekundärdaten ermöglicht es den Forschern auch, die Ergebnisse von Primärdaten gegenzuprüfen und so die Qualität ihrer Forschung zu verbessern. Durch die Analyse von Daten, die von anderen erhoben wurden, können Forscher Muster und Themen erkennen, die in der ursprünglichen Studie nicht im Mittelpunkt standen, und so neue Erkenntnisse auf diesem Gebiet gewinnen. Diese erneute Analyse kann übersehene Aspekte der Daten aufdecken und so eine neue Perspektive auf das Thema eröffnen.

Darüber hinaus ist die thematische Analyse von Sekundärdaten besonders nützlich in sensiblen Forschungsbereichen, in denen die Erhebung von Primärdaten aufgrund ethischer Bedenken schwierig sein kann. Sie bietet einen Weg, solche Themen zu erforschen, ohne dass eine direkte Interaktion mit den Teilnehmern erforderlich ist, wodurch potenzielle Schäden oder Belastungen minimiert werden.

Schließlich unterstützt dieser Ansatz die effiziente Nutzung vorhandener Ressourcen und steht im Einklang mit ethischen Forschungspraktiken, indem unnötige Doppelarbeit bei der Datenerhebung vermieden wird. Er fördert einen nachhaltigeren Forschungsansatz, indem er den Nutzen der bereits gesammelten Daten maximiert. Insgesamt ist die thematische Analyse von Sekundärdaten eine praktische, ethische und aufschlussreiche Methode, die die Breite und Tiefe der qualitativen Forschung verbessert.

Durchführung einer thematischen Analyse von sekundären qualitativen Daten

Die Durchführung einer thematischen Analyse von sekundären qualitativen Daten umfasst mehrere Schritte, von der Vorbereitung der Daten für die Analyse bis zur Identifizierung von Themen und der Interpretation der Ergebnisse. Dieser Prozess ermöglicht es den Forschern, einen Datensatz systematisch durchzuarbeiten und ein umfassendes Verständnis der Daten in Bezug auf die Forschungsfrage zu gewährleisten. In den folgenden Abschnitten werden die wichtigsten Schritte beschrieben: Aufbereitung der Daten, Identifizierung von Themen und Interpretation der Ergebnisse.

Aufbereitung der Daten

Der erste Schritt bei der Durchführung einer thematischen Analyse von sekundären qualitativen Daten ist die Datenvorbereitung. Dazu gehört, alle verfügbaren Daten zu sammeln und sich mit dem Inhalt vertraut zu machen. Der Forscher muss die Relevanz der Daten für seine Forschungsfrage beurteilen und etwaige Einschränkungen oder Verzerrungen berücksichtigen, die den Daten aufgrund ihres ursprünglichen Erhebungszwecks innewohnen. Eine Datenbereinigung kann auch erforderlich sein, um irrelevante Informationen zu entfernen und die Daten für die Analyse in ein handhabbares Format zu bringen.

Identifizierung von Themen

Sobald die Daten aufbereitet sind, wird mit dem iterativen Prozess der Kodierung der Daten und der Identifizierung potenzieller Themen begonnen.
Bei der Kodierung werden Segmente der Daten mit kurzen Sätzen oder Schlüsselwörtern versehen, die den Inhalt zusammenfassen. Bei diesem Schritt müssen die Forscher die Daten mehrmals durchlesen und die Codes verfeinern und zu potenziellen Themen gruppieren, sobald sich Muster abzeichnen. Ziel ist es, die Daten auf eine Reihe von Themen zu reduzieren, die das Wesentliche der Daten in Bezug auf die Forschungsziele erfassen.

Interpretation der Ergebnisse

In der letzten Phase geht es darum, die identifizierten Themen zu interpretieren und sie auf die Forschungsfrage zu beziehen. Dies erfordert eine detaillierte Analyse der einzelnen Themen, wobei zu berücksichtigen ist, wie sie miteinander interagieren und was sie über die Daten aussagen. Die Forscher sollten die Implikationen dieser Themen für die vorhandene Literatur berücksichtigen und überlegen, wie sie zum Verständnis des Forschungsthemas beitragen. Diese Phase ist entscheidend, um aussagekräftige Erkenntnisse aus den Daten zu ziehen und die Bedeutung der Ergebnisse im breiteren Kontext des Forschungsfeldes zu formulieren.