Grundlagen des Forschungsdesigns in der Wissenschaft

I. Einführung in das Forschungsdesign

1. Konzept des Forschungsdesigns

Das Forschungsdesign umfasst die Planung der Prüfung, die keine konkrete wissenschaftliche Forschung im Sinne einer bloßen Datensammlung darstellt. Es beinhaltet die Verbindung der Elemente, die für die Erlangung und Verarbeitung der erforderlichen Daten zur Überprüfung notwendig sind. Die Bedeutung des Forschungsdesigns sollte nicht mit dem Projekt verwechselt werden, auch wenn diese Begriffe manchmal synonym verwendet werden.

2. Bedeutung und Anforderungen

Der Entwurf bezieht sich auf:

• Das Wesen der sozialen Forschung sowie die Erprobung und Anwendung der wissenschaftlichen Methode.
• Das Wesen der wissenschaftlichen Arbeit und deren Gültigkeit.

Anforderungen:

• Fundierte Kenntnisse der Forschung, der wissenschaftlichen Methode und der Faktoren der Gültigkeit.
• Realismus, um sich an verändernde Umstände des Einzelfalls anzupassen.
• Erkennen von Faktoren, die die Wirksamkeit beeinflussen, um Lösungen zu finden.
• Flexibilität (Anpassungsfähigkeit an neue Anforderungen).

Ziel des Designs: Die größtmögliche Gültigkeit, d. h. eine genaue Übereinstimmung der Studienergebnisse mit der Wirklichkeit.

3. Gültigkeit und Fehlerquellen

Aspekte, die zu berücksichtigen sind:

• Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass Forschungsergebnisse gültig sind.
• Überprüfung des Genauigkeitsgrades, mit dem die Ergebnisse die Realität widerspiegeln.

3.1. Arten der Gültigkeit

• Interne Validität: Konsistenz der Ergebnisse mit der Realität der Untersuchung.
• Externe Validität: Übereinstimmung mit der Realität anderer, nicht untersuchter, ähnlicher Fälle.
• Konstruktvalidität: Ausmaß, in dem die beobachtete empirische Realität der Variablen repräsentativ für das theoretische Konstrukt ist.
• Statistische Validität: Entsteht, wenn Stichproben verwendet werden, um die Grundgesamtheit zu repräsentieren.

3.2. Konzepte im Zusammenhang mit der Gültigkeit

3.2.1. Der Fehler

Definition: Falsches Wissen, das nicht mit der Realität übereinstimmt. Dies ist abzugrenzen von Unwissenheit.

Arten von Fehlern:

• Reasoning (Logik): Falsches Wissen durch unsachgemäße logische Ableitungen.
• Wahrnehmung: Verursacht durch Täuschung der Sinne oder Missbrauch von Messinstrumenten.
• Bemessungsgrundlage: Subjektive Verzerrung der Wirklichkeit unter Vernachlässigung der Ziele.
• Planung: Aufgrund einer Fehleinschätzung des Operations Research.
• Persönliche Merkmale: Bedingt durch den Beobachter oder Veränderungen in der Reaktion der Probanden.
• Maßnahmen: Aufgrund mangelnden Verständnisses der Umstände.

Klassifizierung nach Charakter: Systematisch, Zufall oder Stichprobenfehler.

3.2.2. Störvariablen

Auch als externe Variablen bekannt. Sie beeinflussen die Forschungsergebnisse und vermischen sich mit den untersuchten Variablen, was alternative Erklärungen für beobachtete Verhältnisse liefert.

3.2.3. Kontrolle

Definition: Versuch, die Wirkung von Störvariablen zu eliminieren, um sicherzustellen, dass die Effekte nur auf die unabhängige Variable zurückzuführen sind.

Methoden der Kontrolle: Entsorgung, Konstanthaltung, Randomisierung, Entzerrung, Aufrechnung, Wiederholung und Kontrollgruppen.

II. Arten von Forschungsdesigns

1. Experimentelle Designs

Strenge experimentelle Untersuchungen zeichnen sich aus durch:

1. Manipulation der unabhängigen Variable durch den Forscher.
2. Anwendung von zwei oder mehr Ebenen der abhängigen Variablen.
3. Zufällige Auswahl der Stichprobe (Randomisierung).

1.1. Komplett randomisiertes Design

Hierbei werden Gruppen per Zufallsprinzip gebildet. Man unterscheidet bivalente Designs (zwei Ebenen), multivariable Designs (drei oder mehr Ebenen) und faktoriell-experimentelle Designs.

1.2. Designs mit wiederholten Maßnahmen

Jeder Proband wird allen Ebenen der unabhängigen Variable ausgesetzt, um individuelle Unterschiede zu minimieren.

1.3. Arten von Experimenten

• Laborexperiment: Isolation vom natürlichen Kontext zur maximalen Kontrolle.
• Feldexperiment: Untersuchung in einer realen Situation unter kontrollierten Bedingungen.

2. Quasi-experimentelle Designs

Der Forscher variiert die unabhängige Variable, kann aber viele Störvariablen nicht kontrollieren. Dies findet meist in realen Feldsituationen statt.

3. Non-experimentelles Design (Ex-post-facto)

Der Wissenschaftler hat keine direkte Kontrolle über die unabhängige Variable, da diese bereits eingetreten ist. Hierzu zählen deskriptive, korrelationale und prädiktive Studien.

4. Ethnographische Forschung

Eine qualitative Methode, die soziale Realität in ihrem natürlichen Kontext untersucht. Sie zeichnet sich durch einen ganzheitlichen Ansatz, teilnehmende Beobachtung und eine interpretative Perspektive aus.

5. Fallstudien

Detaillierte Beschreibung und Analyse einer sozialen Einheit oder eines spezifischen Bildungssettings. Sie sind heuristisch, induktiv und besonders nützlich für ein tiefes Verständnis komplexer Dynamiken.