Quantitative Forschung

Ziele und Anwendungen

Quantitative und qualitative Forschung werden gemeinhin als grundverschieden angesehen. Dennoch überschneiden sich ihre Ziele und Anwendungen in vielerlei Hinsicht. Das Hauptziel der quantitativen Forschung besteht in der Quantifizierung von Daten. Dies ermöglicht die Verallgemeinerung von Ergebnissen aus einer Stichprobe auf die gesamte interessierende Population und die Messung der Häufigkeit verschiedener Ansichten und Meinungen in einer bestimmten Stichprobe.

Allerdings schließt sich an die quantitative Forschung nicht selten eine qualitative Forschung an, die darauf abzielt, ausgewählte Ergebnisse weiter zu untersuchen. Qualitative Forschung gilt als besonders geeignet, um ein vertieftes Verständnis der zugrunde liegenden Gründe und Motivationen zu erlangen. Sie gibt Einblicke in die Rahmenbedingungen eines Problems. Gleichzeitig liefert sie häufig Ideen und Hypothesen für die spätere quantitative Forschung.

Quantitative Forschungsmethoden

Bei der quantitativen Forschung wird die Häufigkeit oder Intensität eines Phänomens oder seine Verteilung gemessen, es können Hypothesen geprüft und Erkenntnisse abgeleitet werden. Zu Beginn des Forschungsprozesses werden bereits Theorien über den zu untersuchenden Sachverhalt aufgestellt, aus denen Hypothesen abgeleitet werden. Die eigentlichen Daten werden dann mit quantitativen Methoden erhoben. In den Sozialwissenschaften sind dies häufig Erhebungen mit Fragebögen oder Experimente. Mit statistischen Methoden werden die Daten aufgeschlüsselt und ausgewertet, oft mit Hilfe von Kontrollgruppen. Die Ergebnisse des Forschungsprozesses werden dann wiederum mit den zuvor aufgestellten Theorien in Beziehung gesetzt und interpretiert.

Die Vorteile der quantitativen Forschung sind hohe Zuverlässigkeit, schnelle Verarbeitung großer Datenmengen und hohe Vergleichbarkeit. Es gibt verschiedene Methoden der quantitativen Forschung:

• standardisierte Befragungen
• standardisierte Beobachtungen
• Experimente und Versuche
• quantitative Inhaltsanalyse

Auswahl eines quantitativen Forschungsdesigns

Das Forschungsdesign setzt sich zusammen aus:

• Art der Forschung
• Datenerhebung
• Beschreibung der Daten
• Methode der Analyse

Welche Methode der Datenerhebung und -analyse geeignet ist, hängt von den Forschungsfragen ab.

In der quantitativen Forschung kann zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen unterschieden werden. Von unabhängigen Variablen wird angenommen, dass sie sich auf andere Variablen im Forschungskontext auswirken. Sie beeinflussen die abhängige(n) Variable(n). Um festzustellen, ob eine unabhängige Variable eine Wirkung hat, kann eine Regressionsanalyse durchgeführt werden. Zum Beispiel kann man die Badezeit (abhängige Variable) von Schwimmbadbesuchern in Abhängigkeit von der Wassertemperatur (unabhängige Variable) untersuchen.

Mit Hilfe der Korrelationsanalyse lässt sich feststellen, ob zwei Variablen miteinander in Beziehung stehen, aber kein kausaler Zusammenhang hergestellt werden kann. So wurde beispielsweise beobachtet, dass an Orten, an denen viele Störche leben, mehr Kinder geboren werden. Das bedeutet jedoch nicht, dass Störche Babys zur Welt bringen. Die einfache Erklärung für diese Beobachtung ist, dass die Geburtenrate auf dem Lande höher ist und die Störche auch lieber in dieser Umgebung leben.

Software für quantitative Forschung

Quantitative Forschung, vor allem die statistische Analyse, ist in den Sozialwissenschaften weit verbreitet. Es gibt heute viele Softwareprogramme, die für die Verwendung mit quantitativen Daten entwickelt wurden. Die wichtigsten Anforderungen an solche Pakete sind, dass sie umfassend und flexibel sind. Ein nützliches statistisches Softwaretool kann tabellarische Berichte, Diagramme und Darstellungen von Verteilungen und Trends erstellen sowie deskriptive Statistiken und komplexere statistische Analysen durchführen. Und schließlich ist eine Benutzeroberfläche, die für alle Benutzerebenen sehr einfach und intuitiv zu bedienen ist, ein Muss.

Beispiele für statistische Analysesoftware sind SPSS, Excel, SAS oder R. Die Präsentation von Studienergebnissen erfolgt in der Regel in Form von Tabellen oder Diagrammen.

Nehmen wir an, Sie haben ATLAS.ti für die Analyse qualitativer Daten verwendet. Wenn Ihre Stichprobe groß genug ist und Sie die Ergebnisse durch statistische Verfahren bestätigen wollen, können Sie Ihre ATLAS.ti-Daten zur Verwendung in SPSS, Excel, SAS oder R exportieren. ATLAS.it bietet zwei Ausgabeoptionen - eine SPSS-Syntax-Datei oder eine generische Excel-Datei zur Eingabe in eine beliebige Statistiksoftware. Jedes kodierte Datensegment wird zu einem Fall, jeder Code und jede Codegruppe zu einer Variablen.