Qualitative vs. Quantitative Forschung - Einfache Beispiele | ATLAS.ti

Qualitative vs. Quantitative Forschung

Quantitative Forschung

Als Hauptziel quantitativer Forschung gilt die Quantifizierung von Daten. Dies ermöglicht die Verallgemeinerung von Ergebnissen einer Stichprobe auf eine gesamte interessierte Population und die Messung der Häufigkeit verschiedener Ansichten und Meinungen in einer bestimmten Stichprobe. Allerdings folgt nicht selten auf die quantitative Forschung die qualitative Forschung, die dann darauf abzielt, ausgewählte Ergebnisse weiterzuerforschen. Die Forscher möchten dabei Begründungen für die erhobenen Daten finden.

Im Folgenden zeigen wir die Vorteile der qualitativen Forschungsmethoden auf und warum diese Verfahren vor allem in der Sozialforschung zum Tragen kommen. Hier werden oftmals besonders komplexe Forschungsfragen gestellt und anhand dessen Hypothesen erstellt. Die Auswahl von geeigneten Forschungsmethoden sowie Überlegungen zur Gestaltung des Forschungsprozesses stehen am Anfang eines jeden Forschungsvorhaben. Nur so ist gewährleistet, dass die Zielsetzung der Forscher auch erfüllt bzw. Fragen beantwortet werden können.

Qualitative Forschung

Qualitative Forschung gilt als besonders geeignet, um ein tiefgehendes Verständnis der zugrunde liegenden Gründe und Motivationen zu erlangen. Qualitative Forschung ist also mehr als eine einfache Datenerhebungsmethode: Sie liefert Einblicke in die Rahmenbedingungen eines Problems. Gleichzeitig liefert sie häufig Ideen und Hypothesen für die spätere quantitative Forschung. Daher ist es sehr wichtig, das Forschungsdesign und die Forschungsfragen zu berücksichtigen.

Die Hauptunterschiede zwischen quantitativer und qualitativer Forschung bestehen in Bezug auf die Datenstichprobe, die Datenerhebung, die Datenanalyse und nicht zuletzt in Bezug auf die Ergebnisse.

Die Datenerhebung in der qualitativen Forschung basiert nicht selten auf unstrukturierten oder halbstrukturierten, aber methodisch flexiblen Techniken, z. B. individuellen Tiefeninterviews oder Gruppendiskussionen, die geeignet sind, eine große Detailtiefe und eine umfassende Sichtweise zu erheben. Einzelinterviews tragen dazu bei, Verhaltensweisen und andere definierte Variablen besser zu verstehen, aber sie benötigen noch mehr Vorbereitungszeit als Gruppendiskussionen oder andere Datenerhebungsmethoden. Quantitative Forschungsmethoden verwenden stark strukturierte, starre Techniken wie Online-Fragebögen, Straßen- oder Telefoninterviews. Im Gegensatz zur qualitativen Forschung, die den Befragten eine unbegrenzte Meinungsäußerung ermöglicht, stützt sich die quantitative Forschung auf Antworten auf vorformulierte Fragen.

Ergebnisse: Qualitative Forschung hat in der Regel einen explorativen und/oder investigativen Charakter. Ihre Ergebnisse sind oft nicht schlüssig und können nicht automatisch für Verallgemeinerungen verwendet werden. Sie ist jedoch unverzichtbar, wenn es darum geht, ein tiefes Verständnis eines bestimmten Themenkomplexes zu entwickeln und eine fundierte Grundlage für die weitere Entscheidungsfindung zu schaffen. Quantitative Forschung ist unerlässlich, um eine breite Basis an Erkenntnissen zu gewinnen, auf der in der Regel eine endgültige Vorgehensweise empfohlen wird. Kurz gesagt: Manchmal braucht man eine qualitative Datenerhebung und quantitative Daten, um nicht nur Muster aufzudecken, sondern auch Gründe zu finden. Achten Sie also darauf, dass Ihre Methoden die gezielten Fokusgruppen als Stichprobengröße berücksichtigen.

Stichprobenauswahl in der qualitativen Forschung basiert in der Regel auf einer geringeren Anzahl von nicht notwendigerweise repräsentativen Fällen.

Befragte werden häufig mit der Erwartung ausgewählt, dass sie bestimmte Kriterien erfüllen. In der quantitativen Forschung sucht die Stichprobenauswahl eine große Anzahl von Fällen aus, von denen erwartet wird, dass sie die interessierte Bevölkerung am besten repräsentieren. Die einzelnen Befragten werden nach dem Zufallsprinzip ausgewählt.

Die qualitative Datenanalyse ist nicht statistisch, ihr methodischer Ansatz richtet sich in erster Linie nach dem konkreten Material. In der quantitativen Forschung ist der einzige Ansatz für Daten statistisch und erfolgt in Form von Tabellen. Die Ergebnisse sind in der Regel beschreibender Natur, obwohl sie nur im numerischen Rahmen schlüssig sind.

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Ein häufig vertretenes Vorurteil besteht darin, dass quantitative Forschung “objektiv” gegenüber qualitativer “subjektiv” sei. Das ist natürlich eine grobe Übervereinfachung. Vielmehr könnte man die beiden Ansätze wie folgt vergleichen: Quantitative Forschung sucht nach Erklärungsgesetzen, während qualitative Forschung eher auf eine detaillierte Beschreibung abzielt. Qualitative Forschungsmaßnahmen versuchen anhand der gewonnenen Erkenntnisse universelle Gesetze zu entwickeln, in denen qualitative Forschung als eine Erforschung dessen beschrieben werden kann, was als dynamische Realität angenommen wird. Dies spiegelt sich auch im Forschungsprozess selbst wider, denn Standardisierungen fallen hier besonders schwer. Qualitative Forschung behauptet nicht, dass das, was dabei entdeckt wird, universell und damit replizierbar ist.

Im Allgemeinen erzeugt die qualitative Forschung umfangreiche, detaillierte und valide Prozessdaten, die zum tiefen Verständnis eines Kontexts beitragen. Quantitative Forschung hingegen liefert zuverlässige populationsbasierte und verallgemeinerbare Daten, die geeignet sind, Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge herzustellen. Die Entscheidung, ob man sich für ein quantitatives oder qualitatives Design entscheidet, ist letztlich eine philosophische Frage. Welche Methoden zur Auswahl stehen, hängt von der Art des Projekts, der Art der benötigten Informationen, dem Kontext der Studie und der Verfügbarkeit von Ressourcen (Zeit, Geld und Personal) ab.

Qualitative Datenanalyse ist ein ständiges Wechselspiel zwischen Theorie und Analyse. Bei der Analyse qualitativer Daten versuchen wir, Muster wie zeitliche Veränderungen oder mögliche Kausalzusammenhänge zwischen Variablen zu entdecken.

Die Kombination von qualitativer und quantitativer Forschung kommt heute immer häufiger vor. Es ist wichtig zu bedenken, dass es sich hierbei um zwei verschiedene Ansätze handelt, aber nicht unbedingt um polare Gegensätze. Tatsächlich können Elemente beider Designs gemeinsam gut in Mixed-Methods-Studien eingesetzt werden.