Konstant vergleichende Methode in der qualitativen Forschung

Einleitung

Der ständige Vergleich ist eine wesentliche qualitative Forschungsmethode, die ursprünglich aus der Grounded-Theory-Analyse stammt. Bei der konstant vergleichenden Methode besteht das Ziel der qualitativen Datenerhebung und Datenanalyse darin, die Organisation der Informationen zu erleichtern, um eine kohärente Theorie zu entwickeln. In diesem Artikel werden wir die konstant vergleichende Analyse und ihren Platz in den qualitativen Forschungsmethoden untersuchen.

Was ist der ständige Vergleich in der qualitativen Forschung?

Der ständige Vergleich in der qualitativen Forschung ist ein systematisches Verfahren zur Datenerhebung und Analyse dieser Rohdaten während des gesamten Forschungsprozesses. Diese Methode steht in engem Zusammenhang mit der Grounded-Theory-Analyse, die darauf abzielt, Theorien auf der Grundlage systematisch gesammelter und analysierter Daten zu entwickeln. Anstatt mit einer Hypothese zu beginnen, ermöglicht die Forschung mit konstantem Vergleich das Auftauchen von Konzepten und Verbindungen, während die Daten gesammelt werden.

Das Wesen des ständigen Vergleichs liegt in seinem iterativen Prozess. Die Forscher sammeln Daten, analysieren sie und nutzen dann die gewonnenen Erkenntnisse, um weitere Daten zu sammeln. Diese ständige Interaktion zwischen Datenerhebung und -analyse gewährleistet, dass die entstehende Theorie tief in den Daten selbst verwurzelt ist. Der Prozess umfasst Aufschlüsselung der Daten in einzelne Teile, Kodierung und den Vergleich dieser Kodes, um Ähnlichkeiten und Unterschiede zu finden. Durch diesen Vergleich können die Forscher Muster erkennen und Kategorien erstellen, die die Grundlage für die Theorieentwicklung bilden.

Das Verfahren des ständigen Vergleichs umfasst mehrere Schlüsselschritte: die anfängliche Kodierung, bei der die Daten in einzelne Teile segmentiert werden; die fokussierte Kodierung, bei der die Kodes synthetisiert und eingegrenzt werden; axiales Koding, bei der Beziehungen zwischen den Kodes hergestellt werden; und selektives Koding, bei der die Kodes in einen kohärenten Rahmen integriert werden, der eine Theorie vorschlägt. Jeder Schritt beinhaltet eine ständige Überprüfung und einen Vergleich von Daten, Kodes und Kategorien, so dass die entstehende Theorie verfeinert und komplexer gestaltet werden kann. Mit anderen Worten: Die Forscher vergleichen Datensegmente mit anderen Datensegmenten, Kodes werden mit anderen Kodes verglichen und Kategorien mit anderen Kategorien. All dies geschieht mit dem Ziel, zu beurteilen, ob zusätzliche Daten, Kodes oder Kategorien der entstehenden Theorie widersprechen, sie erweitern oder unterstützen.

Die Methode verlangt von den Forschern, dass sie offen für die Daten bleiben und flexibel und anpassungsfähig sind, wenn neue Erkenntnisse gewonnen werden. Sie erfordert eine sorgfältige Dokumentation der Durchführung der Analyse, da die Beweggründe für die Kodierung und die Entwicklung der Kategorien transparent und nachvollziehbar sein müssen. Diese Transparenz ist entscheidend für die Glaubwürdigkeit und Übertragbarkeit der Forschungsergebnisse.

Letztlich ist der ständige Vergleich ein dynamischer und strenger Analyseprozess. Er wurde entwickelt, um die Komplexität von qualitative Daten zu bewältigen und bietet einen strukturierten Ansatz für die Theorieentwicklung, der sich direkt auf die Forschungsdaten stützt. Durch die Anwendung dieser Methode können qualitative Forscher fundierte, nuancierte und relevante Theorien entwickeln, die tiefe Einblicke in die untersuchten Phänomene bieten.

Was ist ein Beispiel für eine vergleichende Analyse?

Ein Beispiel für eine vergleichende Analyse unter Verwendung der Methode des ständigen Vergleichs kann in einer Studie zur Untersuchung der Erfahrungen von Fernarbeitern veranschaulicht werden. Die Forscher könnten damit beginnen, Tiefeninterviews mit einer unterschiedlichen Gruppe von Personen zu führen, die per Fernzugriff arbeiten. Zunächst transkribieren und untersuchen die Forscher die Interviewdaten Zeile für Zeile und suchen nach Schlüsselwörtern, Phrasen oder Ereignissen, die hervorstechen - dies ist die Phase der offenen Kodierung.

In dieser Phase kann ein Forscher wiederkehrende Themen wie "Work-Life-Balance", "Kommunikationsherausforderungen" oder "Anpassung an die Technologie" identifizieren. Wenn mehr Daten gesammelt werden, beginnt der Forscher mit dem Prozess des fokussierten Kodierens, bei dem diese anfänglichen Themen mit neuen Daten verglichen werden, um die Themen zu verfeinern und besser auf den Datensatz abzustimmen. Zum Beispiel könnte "Kommunikationsprobleme" in "synchrone Kommunikationsprobleme" und "asynchrone Missverständnisse" unterteilt werden.

Der nächste Schritt, das axiale Koding besteht darin, die Beziehungen zwischen diesen fokussierten Kodes zu untersuchen. Der Forscher könnte herausfinden, dass "synchrone Kommunikationsprobleme" oft zu einem "Gefühl der Isolation" führen, was wiederum die "Work-Life-Balance" beeinträchtigt. Diese Zusammenhänge bilden die Grundlage für ein umfassenderes Verständnis der Erfahrung der Telearbeit.

In der Phase des selektiven Koding schließlich verwebt der Forscher diese Beziehungen zu einer kohärenten Theorie, die erklärt, wie Fernarbeitnehmer ihr Berufs- und Privatleben bewältigen. Vielleicht legt die Theorie nahe, dass erfolgreiche Fernarbeit von der Entwicklung neuer Kommunikationsnormen und Selbstregulierungsstrategien abhängt, um das Gleichgewicht zu wahren.

Während der gesamten Studie sorgt die Methode des ständigen Vergleichs dafür, dass jedes Interview zu einem tieferen Verständnis der Erfahrungen von Fernarbeitern beiträgt. Die Forscherin überprüft und vergleicht die Daten kontinuierlich und verfeinert die Analyse, bis eine theoretische Sättigung erreicht ist und eine reichhaltige fundierte Theorie entwickelt wurde, die die Komplexität und die Nuancen der Fernarbeit erfasst.

Dieser iterative Prozess der Datenanalyse, ein Markenzeichen der konstant vergleichenden Methode, stellt sicher, dass die resultierende Theorie nicht nur eine Sammlung von Datenpunkten ist, sondern ein reflektiertes und umfassendes Modell der realen Erfahrungen von Individuen.

Schritt-für-Schritt-Leitfaden zur Anwendung der konstant vergleichenden Methode

Die Anwendung der Methode des ständigen Vergleichs ist ein komplizierter Prozess der Sammlung und Analyse qualitativer Daten, um eine fundierte Theorie aufzubauen. Diese Methode ist keine lineare Reise, sondern ein zyklischer Prozess, bei dem die Datenerhebung und die Analyse gleichzeitig stattfinden und sich gegenseitig ergänzen und bereichern. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um zu verstehen, wie sich diese Methode in qualitative Forschung entfaltet.

Der erste Schritt ist die Datenerhebung, die ohne vorgefasste Theorien durchgeführt wird, so dass sich der Forscher von den Daten leiten lässt. Sobald die Daten - in der Regel Textdaten aus Interviews, Beobachtungen oder Dokumenten - gesammelt sind, beginnt der Forscher mit dem Prozess des offenen Kodierens. In dieser ersten Phase liest der Forscher die Daten akribisch durch und identifiziert, benennt und kategorisiert die im Text gefundenen Phänomene. Diese Kategorien werden direkt aus den Daten abgeleitet, nicht aus bestehenden Theorien oder Hypothesen. Jeder Teil der Daten wird mit den übrigen Daten verglichen, um Ähnlichkeiten und Unterschiede festzustellen, und wird entsprechend kodiert.

Nach dem offenen Kodieren geht der Forscher in die Phase des fokussierten Kodierens über. Hier werden Kodes und Kategorien synthetisiert, wobei der Forscher die wichtigsten anfänglichen Kodes herausarbeitet, um größere Datenpakete zu erklären. Dieser Schritt beinhaltet ein ständiges Hin und Her zwischen den entstehenden Kategorien und den Daten, um sicherzustellen, dass diese Kategorien repräsentativ und umfassend sind.

Danach folgt die Phase des axialen Koding , in der der Forscher die Beziehungen zwischen den Kategorien untersucht, indem er jede Kategorie mit anderen Kategorien vergleicht. Dies beinhaltet eine eher konzeptionelle Ebene der Analyse, bei der untersucht wird, wie die Kategorien miteinander verbunden werden können, um abstraktere Konzepte zu bilden. In dieser Phase werden die Kategorien so geordnet, dass ihre Beziehungen deutlich werden, was oft auf Ursachen, Interventionen und/oder Ergebnisse hinweist. Der Forscher sichtet die Daten wiederholt, vergleicht Vorfälle und verfeinert die Kategorien nach Bedarf.

Bei der selektiven Kodierung schließlich nimmt die inhaltliche Theorie Gestalt an. Der Forscher integriert die Kategorien, um eine zusammenhängende Theorie zu bilden, die sich auf die gesammelten Daten stützt. Diese Theorie sollte ein detailliertes Verständnis des untersuchten Themas liefern, das auf den Beziehungen zwischen den Kategorien beruht, die bei der axialen Kodierung festgelegt wurden.

Während jedes dieser Schritte muss der Forscher flexibel bleiben und auf die Daten reagieren. Wenn neue Daten gesammelt und analysiert werden, können sich die ursprünglichen Kodes und Kategorien weiterentwickeln und die entstehende Theorie kann sich verändern. Dieser iterative Prozess ist das Herzstück der konstant vergleichenden Methode. Er erfordert, dass sich der Forscher ständig mit den Daten auseinandersetzt, neue Daten mit den vorhandenen Kodes vergleicht und die Kategorien im Lichte neuer Erkenntnisse, die der sich herausbildenden Theorie widersprechen, sie erweitern oder unterstützen könnten, überarbeitet.

Bei der Anwendung der konstant vergleichenden Methode ist die Rolle des Forschers sowohl systematisch als auch kreativ, indem er strenge Methoden auf die Daten anwendet und gleichzeitig offen ist für die Erkenntnisse, die sich daraus ergeben. Ziel ist es, sicherzustellen, dass die entwickelte Theorie nicht nur datengestützt, sondern auch analytisch reichhaltig ist und einen sinnvollen Beitrag zum Verständnis des untersuchten Phänomens liefert. Das Endergebnis ist eine fundierte Theorie, die ein tiefes, nuanciertes Verständnis der qualitativen Daten bietet, das durch einen methodischen Prozess des Vergleichs und der Analyse aufgebaut wird.

Vorteile der konstant vergleichenden Methode

Die Methode des ständigen Vergleichs bietet eine Fülle von Vorteilen in der qualitativen Forschung, insbesondere in ihrer Fähigkeit, Theorien zu konstruieren, die tief in die Daten eingebettet sind. Diese Methode steht im Gegensatz zur quantitativen Analyse, bei der versucht wird, Hypothesen durch statistische Analysen zu überprüfen, wobei das nuancierte Verständnis, das sich aus den qualitativen Daten ergibt, oft fehlt.

Einer der Hauptvorteile der konstant vergleichenden Methode ist ihr dynamischer Charakter. Im Gegensatz zu quantitativen Methoden, die oft eine starre Struktur und eine vordefinierte Hypothese erfordern, ist die konstant vergleichende Methode fließend und anpassungsfähig. Sie ermöglicht es, dass sich die Theorie aus den Daten selbst entwickelt, so dass die resultierende Theorie organisch mit den in den Daten dargestellten Realitäten verbunden ist. Diese Flexibilität bedeutet, dass der Forscher den Fokus der Studie anpassen kann, wenn neue Themen und Muster auftauchen, was zu einem authentischeren und fundierteren Verständnis des Forschungsgegenstands führt.

Ein weiterer Vorteil ist die Tiefe des Einblicks, der erreicht werden kann. Quantitative Analysen können zwar die Häufigkeit und Korrelation bestimmter Phänomene aufzeigen, erklären aber oft nicht das "Warum" hinter den Zahlen. Die Methode des ständigen Vergleichs bietet durch die kontinuierliche Analyse und Synthese der Daten einen umfassenden, detaillierten Einblick in den Kontext, die Prozesse und die Bedeutungen, die den Daten zugrunde liegen. Diese Analysetiefe ist besonders vorteilhaft bei der Erforschung komplexer sozialer Phänomene, die sich nicht ohne weiteres quantifizieren oder auf numerische Variablen reduzieren lassen.

Die Methode kann auch die Validität der Forschung verbessern. Durch den ständigen Vergleich neuer Daten mit bestehenden Codes und Kategorien validiert und verfeinert der Forscher kontinuierlich die entstehende Theorie. Durch diesen iterativen Prozess wird sichergestellt, dass die Theorie nicht nur in den Daten verankert ist, sondern auch während des gesamten Forschungsprozesses umfassend gegengeprüft und bestätigt wird. Im Gegensatz dazu stützt sich die quantitative Analyse häufig auf die statistische Signifikanz der Ergebnisse, die nicht immer die Komplexität der Daten erfasst.

Darüber hinaus ist die konstant vergleichende Methode von Natur aus reflektierend. Sie verlangt von den Forschern, dass sie sich intensiv mit den Daten auseinandersetzen, kritisch über ihre Interpretationen nachdenken und sich ihrer Voreingenommenheit bewusst sind. Diese reflexive Haltung ist bei der quantitativen Analyse weniger ausgeprägt, bei der häufig ein gewisser Grad an Objektivität bei der Analyse von Statistiken vorausgesetzt wird. In der qualitativen Forschung, die den ständigen Vergleich nutzt, ist die Subjektivität des Forschers kein Nachteil, sondern ein Mittel zur tieferen Auseinandersetzung mit den Daten.