Leitfaden

Der Leitfaden zur thematischen Analyse

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Sie möchten alles über die thematische Analyse wissen? Lesen Sie diesen Leitfaden, um ein grundlegendes Verständnis der thematischen Analyse und ihres Beitrags zur qualitativen Forschung zu erlangen.
Jörg Hecker
CEO of ATLAS.ti
Neringa Kalpokas
Director, Training & Partnership Development
  1. Was ist die Thematische Analyse?
  2. Vorteile der Thematischen Analyse
    1. Einführung
    2. Was sind die Vorteile der thematischen Analyse?
    3. Wie unterscheidet sich die thematische Analyse von anderen Methoden?
  3. Disadvantages of Thematic Analysis
  4. Thematic Analysis Examples
  5. Wie man eine thematische Analyse durchführt
  6. Thematische Kodierung
  7. Thematische Analyse in der Zusammenarbeit
  8. Thematic Analysis Software
  9. Thematic Analysis in Mixed Methods Approach
  10. Abduktive Thematische Analyse
  11. Deduktive thematische Analyse
  12. Induktive Thematische Analyse
  13. Reflexive thematische Analyse
  14. Thematic Analysis in Observations
  15. Thematic Analysis in Surveys
  16. Thematic Analysis for Interviews
  17. Thematic Analysis for Focus Groups
  18. Thematische Analyse für Fallstudien
  19. Thematic Analysis of Secondary Data
  20. Thematic Analysis Literature Review
  21. Thematic Analysis vs. Phenomenology
  22. Thematic vs. Content Analysis
  23. Thematic Analysis vs. Grounded Theory
  24. Thematic Analysis vs. Narrative Analysis
  25. Thematic Analysis vs. Discourse Analysis
  26. Thematic Analysis vs. Framework Analysis
  27. Thematic Analysis in Social Work
  28. Thematic Analysis in Psychology
  29. Thematic Analysis in Educational Research
  30. Thematic Analysis in UX Research
  31. How to Present Thematic Analysis Results
  32. Increasing Rigor in Thematic Analysis
  33. Peer Review in Thematic Analysis

Vorteile der Thematischen Analyse

Die thematische Analyse erweist sich aufgrund ihrer Vielseitigkeit und Tiefe als nützliche qualitative Analysetechnik. Es handelt sich um einen induktiven Ansatz, der Forschern die Möglichkeit bietet, Muster (Themen) in den Daten zu identifizieren, zu analysieren und zu berichten, um eine reichhaltige und detaillierte, aber dennoch komplexe Darstellung der Daten zu erhalten. Diese Methode für die Durchführung von Forschungsarbeiten ist besonders attraktiv, da sie ein breites Spektrum an Perspektiven zulässt und so ein nuanciertes Verständnis verschiedener Datensätze ermöglicht.

In diesem Artikel werden wir die Vorteile der thematischen Analyse untersuchen und aufzeigen, wie sie ein tieferes Verständnis fördert, die Entwicklung von theoretischen Rahmen unterstützt und ein anpassungsfähiger Ansatz für verschiedene Forschungskontexte bleibt. Außerdem werden wir die thematische Analyse mit anderen qualitativen Methoden vergleichen, damit Sie die Vor- und Nachteile der thematischen Analyse bewerten und bestimmen können, welche Methode für Ihre Forschungsfrage und Ihre Bedürfnisse am besten geeignet ist.

Forscher verwenden die thematische Analyse, um Themen in qualitativen Daten zu erstellen und zu überprüfen.

Was sind die Vorteile der thematischen Analyse?

Die Vorteile der thematischen Analyse reichen von der Gewinnung tiefgreifender Erkenntnisse bis hin zur methodischen Flexibilität und bieten zahlreiche Vorteile für Forscher, die sich mit qualitativer Forschung beschäftigen.

Ein tieferes Verständnis erzeugen

Einer von mehreren Vorteilen der thematischen Analyse ist ihre Fähigkeit, tiefe Einsichten aus Datenquellen zu extrahieren und zu beleuchten, indem sie eine Reihe von initialen Codes und nachfolgenden Code-Gruppen zur Analyse der Daten verwendet. Durch die Generierung von Themen und die Interpretation von Bedeutungsmustern in einem Datensatz können Forscher Nuancen und Feinheiten aufdecken, die sonst vielleicht übersehen würden. Dieser Prozess ermöglicht ein umfassendes Verständnis der Erfahrungen und Perspektiven der Teilnehmer sowie der soziokulturellen Kontexte, die sie beeinflussen. Folglich kann die thematische Analyse komplizierte Bedeutungsebenen aufdecken und eine detaillierte und nuancierte Interpretation der Daten liefern.

Aufbau eines theoretischen Rahmens

Die thematische Analyse spielt auch bei der Entwicklung von Theorien eine entscheidende Rolle. Forscher können die thematische Analyse nutzen, um bestehende Theorien aus ihrer Literaturübersicht mit neuen und robusten theoretischen Rahmen zu verbinden, die zum wissenschaftlichen Diskurs und Verständnis beitragen. Diese Methode ermöglicht die Integration empirischer Ergebnisse mit bestehenden Theorien, was die Tiefe und Breite der wissenschaftlichen Literatur erhöht. Darüber hinaus kann die Schaffung eines soliden theoretischen Rahmens künftigen Forschungsteams als Orientierung dienen, indem sie Bereiche für weitere Untersuchungen und Erkundungen aufzeigt.

Ein solider theoretischer Rahmen kann den Forschern helfen, die Welt in der Tiefe zu betrachten. Foto: Agentur KOBU.

Flexible Methode für unerfahrene Forscher

Die Zugänglichkeit der thematischen Analyse ist besonders für Neulinge in der qualitativen Forschung von Vorteil. Ihre methodische Flexibilität erfordert nicht die starre Anwendung vorgegebener Kategorien oder theoretischer Rahmen, was sie für diejenigen, die ihre Forschungsfähigkeiten noch entwickeln, zu einer angenehmen Wahl macht. Die thematische Analyse bietet einen strukturierten und dennoch anpassungsfähigen Rahmen, der es den Forschern ermöglicht, sich eingehend mit ihren Daten zu befassen und gleichzeitig ihren Ansatz auf die spezifischen Anforderungen ihrer Studie und Forschungsfrage zuzuschneiden. Diese methodische Anpassungsfähigkeit fördert eine durchdachte und nuancierte Auseinandersetzung mit qualitativen Daten, die eine rigorose Analyse begünstigt und gleichzeitig unterschiedliche Ebenen der Forschungserfahrung berücksichtigt.

Wie unterscheidet sich die thematische Analyse von anderen Methoden?

Die thematische Analyse unterscheidet sich von anderen Analyseformen durch ihre einzigartige Herangehensweise an die Daten, die Betonung der Flexibilität und die Zugänglichkeit für Forscher mit unterschiedlichem Wissensstand. Im Folgenden vergleichen wir die thematische Analyse mit anderen gängigen Methoden, um ihre besonderen Merkmale hervorzuheben.

Inhaltsanalyse

Obwohl sowohl die thematische Analyse als auch die Inhaltsanalyse darauf abzielen, Muster in qualitativen Daten zu erkennen, unterscheiden sich ihre Ansätze und Schwerpunkte erheblich. Die Inhaltsanalyse ist ein semantischer Ansatz, der sich häufig auf die Quantifizierung der Häufigkeit bestimmter Wörter oder Inhalte in einem Datensatz konzentriert und ein eher oberflächliches Verständnis der Daten vermittelt. Im Gegensatz dazu untersucht die thematische Analyse die den Daten zugrundeliegenden Themen und Bedeutungen und bietet ein umfassenderes und differenzierteres Verständnis des Kontexts und der Perspektiven der Teilnehmer. Bei der thematischen Analyse geht es weniger um das Zählen von Vorkommnissen als vielmehr um die Interpretation der Bedeutung und der Implikationen der ermittelten Themen.

Bei der thematischen Analyse kann man zwischen die Zeilen von Wörtern und Sätzen schauen, um Themen zu verstehen. Foto von Glen Carrie.

Diskursanalyse

Diskursanalyse untersucht, wie Sprache und Kommunikation soziale Kontexte formen und von diesen geformt werden, und konzentriert sich dabei auf den Gebrauch von Sprache in verschiedenen Texten oder Kommunikationsinstanzen. Im Gegensatz zur thematischen Analyse, die auf verschiedene Datentypen angewendet werden kann, befasst sich die Diskursanalyse speziell mit sprachlichen Merkmalen und ihren sozialen Auswirkungen. Die thematische Analyse hingegen bietet einen flexibleren Rahmen, der auf verschiedene Datensätze angewandt werden kann, die nicht auf sprachliche oder textliche Analysen beschränkt sind, und eignet sich daher für ein breiteres Spektrum von Forschungsfragen und -kontexten.

Sowohl die thematische Analyse als auch die Diskursanalyse können dieselbe Bedeutung eines Gesprächs auf unterschiedliche Weise untersuchen. Foto von Etienne Boulanger.

Rahmenanalyse

Die Rahmenanalyse ist eine Methode, die häufig in der Politikforschung und in Studien zum Gesundheitswesen eingesetzt wird und sich durch einen systematischen Ansatz zur Verwaltung und Analyse von Daten auszeichnet. Sie umfasst eine bestimmte Abfolge von Schritten: Einarbeitung, Identifizierung eines thematischen Rahmens, Indexierung, Kartierung, Mapping und Interpretation. Während die Rahmenanalyse einen strukturierten Ansatz für die Datenanalyse bietet, ist die thematische Analyse flexibler, da sie es den Forschern ermöglicht, Themen induktiv zu ermitteln, ohne auf einen vorgegebenen Rahmen festgelegt zu sein. Diese Anpassungsfähigkeit macht die thematische Analyse geeigneter für explorative Studien, bei denen sich die Themen organisch aus den Daten ergeben.

In der Politikforschung können sowohl Rahmenanalysen als auch thematische Analysen durchgeführt werden. Foto von Mari Helin.

Grounded Theory

Grounded Theory ist eine Forschungsmethode, die darauf abzielt, durch Datenerhebung und Analyse eine Theorie zu entwickeln. Es handelt sich um einen Ansatz zur induktiven qualitativen Analyse, der iterative Runden der Datenerhebung und -analyse umfasst, mit dem Ziel der Theoriebildung. Die thematische Analyse hingegen zielt nicht von vornherein auf die Theoriebildung ab, sondern konzentriert sich auf die Identifizierung und Analyse von Themen innerhalb der Daten. Während die Grounded Theory eine umfassende Methodik ist, die den gesamten Forschungsprozess leitet, ist die thematische Analyse eine spezielle Methode der Datenanalyse, die in umfassendere Forschungsdesigns integriert werden kann, ohne die ausdrückliche Absicht, eine neue Theorie zu entwickeln.

Narrative Analyse

Narrative Analyse konzentriert sich auf die Geschichten, die Menschen erzählen, und darauf, wie diese Geschichten Bedeutungen über ihre Erfahrungen konstruieren und vermitteln. Sie beinhaltet die Analyse der Struktur und des Inhalts von Erzählungen, um zu verstehen, wie Menschen ihren Erfahrungen und ihrer Identität einen Sinn geben. Die thematische Analyse hingegen ist nicht auf narrative Daten beschränkt; sie kann auf eine Vielzahl von Datentypen angewandt werden und befasst sich in erster Linie mit der Identifizierung von Themen im gesamten Datensatz, anstatt sich auf narrative Strukturen oder Erzählelemente zu konzentrieren.