Forschungsmethoden: Qualitativ & Quantitativ

Quantitative Forschung

Merkmale

• Darstellung/Erläuterung spezifischer Merkmale
• Gesetz der großen Zahlen
• Identifizierung kausaler Beziehungen
• Messung / Quantifizierung
• Normung
• Ergebnisse erlauben Rückschlüsse auf die Population
• Hypothesenprüfung

Qualitative Forschung

Merkmale

• Definition/Verständnis/Charakterisierung spezifischer Merkmale
• Fokus auf das Motiv
• Erkennen von Mustern
• Verständnis der Bedeutung
• Flexibilität
• Ergebnisse ermöglichen Typbeschreibung / Konstruktion / Kategorisierung

Weitere Merkmale

• Fokus auf deskriptive Details (Verhalten der Menschen)
• Soziales Leben als Prozesse – Entwicklung von Ereignissen und Mustern über Zeit
• Betonung von Veränderung und Transformation

Kritik an qualitativer Forschung

• Zu subjektiv
• Schwierig zu replizieren
• Generalisierung (kleine Stichproben)
• Mangelnde Transparenz (Datenanalyse)

Theorie und Theoriebildung

Eine Theorie ist eine Erklärung für beobachtbare Regelmäßigkeiten.

Theorien können durch einen deduktiven oder induktiven Ansatz erstellt werden.

Deduktive Theoriebildung

Hypothese wird auf Grundlage des Bekannten abgeleitet.

Induktive Theoriebildung

Die Theorie ist das Ergebnis des Forschungsprozesses.

Das Interview

Das Interview ist die am weitesten verbreitete Methode der Datenerhebung in der qualitativen Forschung. Es ist eine sehr flexible Methode und daher besonders attraktiv.

Typen von Interviews

Unstrukturierte Interviews

Ähneln alltäglichen Gesprächen.

Semi-strukturierte Interviews

Fokus auf etwas Spezifisches.

Standardisiertes Interview

Forscher füllt Fragebögen aus; Alle Befragten beantworten den gleichen Fragenkatalog.

Narratives Interview

Analyse einer sozialen Realität aus der Perspektive der Befragten.

Guided Interview

Form eines semi-strukturierten Interviews. Vorformulierter Fragenleitfaden bildet thematische Rahmung und Fokussierung. Enthält relevante Themenkomplexe.

Problem-Centered Interview (PCI)

Spezielle Form des Guided Interviews, basierend auf einer halb-grundierten Theorie.

Elemente eines PCI

• Kurzer Fragebogen zur Erhebung soziodemografischer Daten.
• Leitfaden mit offenen Fragen gewährleistet Vergleichbarkeit.
• Interviewantworten werden aufgezeichnet und transkribiert.
• Postskript der Interviewsituation sammelt Beobachtungen des Interviewers.

Fokussiertes Interview

Analyse, wie bestimmte Situationen oder Stimuli auf Personen wirken. Stimuli (Film, Bilder, Experimente etc.) lösen Reaktionen aus, die im Interview untersucht werden.

Experteninterview

Beliebte Methode der qualitativen Sozialforschung. Definiert durch den zu befragenden Personenkreis (Experten). Fokus liegt auf Spezialwissen, nicht auf der Person.

Sampling

Unter Sampling versteht man die Auswahl der zu befragenden Personen.

Die Grundgesamtheit ist die Menge aller Individuen, die den Kriterien der Forschungsfrage entsprechen.

Eine Stichprobe muss ausgewählt werden, die eine adäquate Beantwortung der Forschungsfrage erlaubt.

Dieser Sampling-Prozess muss intensiv reflektiert werden.

Analyse qualitativer Daten

Grounded Theory

Ein Ansatz zur Ableitung von Theorien aus Daten, die systematisch gesammelt und analysiert werden. Datensammlung, Analyse und Theorie sind eng verbunden.

Zentrale Merkmale der Grounded Theory

• Entwicklung einer Theorie aus Daten.
• Der Ansatz ist iterativ (Datenerhebung und -analyse stehen in engem Zusammenhang).

Ein Hauptproblem der qualitativen Forschung ist die schnell entstehende, unüberschaubare Datenmenge.

Merkmale der Grounded Theory

• Kodierung als Hauptprozess: Daten werden zerlegt und gekennzeichnet.
• Theoretisches Sampling: Stichprobe wird vergrößert, bis theoretische Sättigung erreicht ist.
• Theoretische Sättigung: Bezieht sich auf Datenerhebung und Kodierung.

Kodieren in der qualitativen Forschung

Kodieren bedeutet, Transkripte, Feldnotizen etc. zu überarbeiten, um potenziell theoretisch bedeutsame Teile zu kennzeichnen.

Offenes Kodieren

Untersuchen, Vergleichen, Konzeptualisieren und Kategorisieren von Daten. Erzeugt Konzepte, die zu Kategorien gruppiert werden.

Axiales Kodieren

Daten werden nach dem offenen Kodieren neu gruppiert, indem Codes mit Kontexten, Folgen, Interaktionsmustern und Ursachen verknüpft werden.

Selektives Kodieren

Auswahl einer Kernkategorie und systematische Beziehung anderer Kategorien dazu. Beziehungen werden validiert, Kategorien verfeinert.

Kritik an der Grounded Theory

• Vernachlässigung der Definition von Forschungsfragen.
• Praktische Schwierigkeiten.
• Frage, wohin die Theorie führt.

Quantitative Analysemethoden

Forecasting

• Schätzung, wie sich eine Folge von Beobachtungen in der Zukunft fortsetzt.
• Bezieht sich nur auf Zeitreihendaten.
• Zentrales Ziel: Prognosegenauigkeit.

Ökonometrie

• Schätzung kausaler Effekte mit empirischen Daten (meist Beobachtungsdaten).
• Verwendet alle Arten von Datensätzen.
• Zentrales Ziel: Unverzerrte Schätzungen kausaler Effekte, korrekte Inferenz.

Classification

• Schätzung unbeobachtbarer Variablen anhand beobachtbarer Variablen.
• Bezieht sich meist auf Querschnittsdaten.
• Zentrales Ziel: Klassifizierungsgenauigkeit.

Nowcasting

• Mischung aus Vorhersage und Klassifizierung.
• Angabe des aktuellen Zustands oder der nächsten Zukunft.
• Verwendet jede Art von machbarem Datensatz (z.B. Big Data).
• Zentrales Ziel: Anzeigegenauigkeit und Echtzeitfähigkeit.

Ordinary Least Squares (OLS)

Ein mathematischer Ansatz zur Ermittlung der Parameter für die optimale Regressionslinie.

Funktioniert nach der Methode der kleinsten Quadrate.

OLS ist ein Optimierungsproblem, bei dem versucht wird, den optimalen Achsenabschnitt und die optimale Steigung zu finden.

Anpassung der Regressionslinie

Zur Beurteilung der Anpassung gibt es zwei Ansätze:

• Bestimmtheitsmaß (R²): Misst den Anteil der Varianz von Y, der durch das Regressionsmodell erklärt wird. R² ist ein einheitenloser Prozentsatz zwischen 0 (keine Anpassung) und 1 (perfekte Anpassung).
• Standardfehler der Regression (SER): Misst die Größe eines typischen Regressionsrestes in den Einheiten von Y. SER hat die gleiche Einheit wie Y und ist zwischen 0 und SD(Y) begrenzt.

Annahmen für OLS (LSA)

Annahmen für die Methode der kleinsten Quadrate (LSA - Least Squares Assumptions):

1. Für jeden gegebenen Wert x des Regressors X ist der bedingte Mittelwert von u gleich Null: E[u|X=x] = 0.
2. Paarweise Beobachtungen (X, Y) sind identisch und unabhängig verteilt.
3. Alle Variablen haben endliche vierte Momente. Ausreißer sind seltene Fälle.