Qualitative Datenanalyse

Was ist qualitative Datenanalyse?

Einfach gesagt, bezieht sich der Begriff „qualitativ“ auf die nicht-numerische Sammlung oder Erklärung von Daten, ausgehend von den Eigenschaften eines Graphen oder einer Datenquelle. Wenn Sie zum Beispiel gebeten würden, ein mehrfarbiges Thermalbild in qualitativen Begriffen zu beschreiben, würden Sie die Farbunterschiede anstelle der numerischen Temperaturangaben erläutern.

Wenn Sie eine große Zahl von Datensätzen haben, z. B. aus Gruppendiskussionen oder Beobachtungen von Lebenssituationen, ist der nächste Schritt, die Daten zu transkribieren und zu analysieren.

Es kann von Vorteil sein, einer quantitativen Studie eine qualitative Studie voranzustellen, um Themen oder Probleme bearbeiten zu können, die nicht von vornherein eingeplant werden konnten, jedoch für die Studie wichtig sind.

Qualitative Forschung und Datenanalyse werden oft in der Strategie- und Evaluations-Forschung angewendet, da sie bestimmte wichtige Fragen effizienter und effektiver beantworten können, als es mit quantitativen Ansätzen möglich ist.

Dies trifft besonders auf das Verständnis zu, wie und warum bestimmte Ergebnisse erzielt wurden (nicht nur, was erreicht wurde), aber auch auf wichtige Fragen zu Relevanz, unbeabsichtigten Auswirkungen und dem Einfluss von Programmen, zum Beispiel:

• Waren die Erwartungen realistisch?
• Liefen Prozesse wie erwartet ab?
• Konnten Hauptakteure ihren Pflichten nachkommen?
• Gab es unerwartete Auswirkungen des Programms?

Qualitative Ansätze haben den Vorteil, dass sie ein breiteres Spektrum an Antworten erlauben, sowie die Fähigkeit besitzen, sich an neue Entwicklungen oder Fragen während des Forschungsprozesses anzupassen. Auch wenn das Durchführen einer qualitativen Analyse von Daten teuer und zeitaufwändig sein kann, wenden viele Forschungsfelder qualitative Techniken an, die speziell dafür entwickelt wurden, prägnantere, kostengünstigere und zeitnahere Ergebnisse zu liefern.

Erstens können zu untersuchende Fälle für qualitative Datenanalyse unter genauen Gesichtspunkten ausgewählt werden, z. B. ob sie bestimmte Charakteristiken oder Orte repräsentieren.

Zweitens wird der Rolle oder Position des Forschers in der qualitativen Analyse eine größere kritische Beachtung geschenkt. Das liegt darin begründet, dass in der qualitativen Datenanalyse die Möglichkeit, dass der Forscher eine „neutrale“ oder transzendente Position einnehmen könnte, aus praktischen und/oder philosophischen Gründen als eher problematisch eingestuft wird. Deshalb werden qualitative Forscher oft dazu angehalten, sich ihrer Rolle im Forschungsprozess klar zu werden und dies auch in der Analyse deutlich zu machen.

Drittens kann qualitative Datenanalyse zwar eine Vielzahl an Formen annehmen, tendiert aber dazu, sich von quantativer Forschung in ihrer Betonung auf Sprache, Zeichen und Bedeutung zu unterscheiden sowie Analyseansätze zu wählen, die eher holistisch und kontextuell als reduktionistisch und isolationistisch sind.

Trotzdem werden systematische und nachvollziehbare Ansätze zur Analyse qualitativer Daten fast immer als unverzichtbar für Stringenz angesehen. Zum Beispiel erfordern viele qualitative Forschungsmethoden, dass Forscher Daten sorgfältig kodieren sowie Themen konsistent und zuverlässig unterscheiden und dokumentieren.

Der vielleicht herkömmlichste Unterschied zwischen der Anwendung qualitativer und quantitativer Forschung in den Sozialwissenschaften ist die Nutzung qualitativer Methoden für explorative (d. h., Hypothesen-erzeugende) Zwecke oder zur Erklärung rätselhafter quantitativer Ergebnisse, während quantitative Methoden zum Testen von Hypothesen verwendet werden. Die Motivation hierfür ist, die Gültigkeit der Inhalte nachzuweisen – messen die Maße wirklich das, was der Forscher glaubt, dass sie es messen? Dies wird als eine der Stärken qualitativer Datenanalyse betrachtet. Quantitative Methoden liefern der allgemeinen Meinung nach repräsentativere, verlässlichere und genauere Maße durch gebündelte Hypothesen, Meßwerkzeuge und angewendete Mathematik, während qualitative Daten typischerweise schwer grafisch oder auf andere mathematische Weisen darzustellen sind.

Übersicht: Methoden der qualitativen Datenanalyse

Inhaltsanalyse

Inhaltsanalyse ist eine strukturierte qualitative Methode zur Auswertung von Daten. Sie bezieht sich auf den Prozess der Kategorisierung verbaler oder Verhaltensdaten, um sie klassifizieren, zusammenfassen und tabellarisch anordnen zu können.

Narrative Analyse

In der narrativen Methode arbeitet der Forscher das von dem Interviewten Gesagte auf und formuliert es im Kontext neu.

Grounded Theory

Grounded Theory („gegenstandsbezogene Theoriebildung“) ist ein Forschungsansatz. Es ist keine einzelne Theorie, sondern eine Methodologie, um eine Theorie zu finden. Ihr Ausgangspunkt sind Daten, deren Analyse die Art und Richtung der weiteren Datensammlung und -analyse leitet.

Interpretative Phänomenologische Analyse (IPA)

Die Interpretative Phänomenologische Analyse ist ein Ansatz der psychologischen qualitativen Forschung mit einem ideografischen Schwerpunkt. Sie versucht, Einblicke darin zu geben, was eine konkrete Person in einem konkreten Kontext mit einem konkreten Phänomen meint.

Diskursanalyse

Die Diskursanalyse ist eine Methode zur Analyse natürlich vorkommender Unterhaltungen und verschiedener Arten geschriebener Texte in einem sozialen Kontext.

Thematische Analyse

Die thematische Analyse wird definiert als eine Methode zur Bestimmung, Analyse und Dokumentation von Themen in einem Datensatz.

• Datensammlung
• Datenauswertung