Was ist ein Forschungsdesign | Arten, Leitfaden und Beispiele

Ein Forschungsdesign ist eine Strategie zur Beantwortung Ihrer Forschungsfrage anhand empirischer Daten. Die Erstellung eines Forschungsdesigns bedeutet, Entscheidungen zu treffen:

• Ihre allgemeinen Forschungsziele und Ihren Ansatz
• Die Art des Forschungsdesigns, das Sie verwenden werden
• Ihre Stichprobenmethoden oder Kriterien für die Auswahl der Probanden
• Ihre Methoden zur Datenerhebung
• die Verfahren, die Sie bei der Datenerhebung anwenden werden
• Ihre Methoden zur Datenanalyse

Was bringt Forschungsdesign und wie funktioniert es?

Ein gut geplantes Forschungsdesign trägt dazu bei, dass Ihre Methoden mit Ihren Forschungszielen übereinstimmen und dass Sie die richtige Art der Analyse für Ihre Daten verwenden.

Es kann sein, dass Sie ein Forschungsdesign als eigenständige Aufgabe verfassen müssen, oder es kann Teil eines größeren Forschungsvorhabens oder eines anderen Projekts sein. In jedem Fall sollten Sie sorgfältig abwägen, welche Methoden für die Beantwortung Ihrer Frage am besten geeignet und durchführbar sind.

Schritt 1: Überlegen Sie Ihre Ziele und Ihren Ansatz

Bevor Sie mit der Konzeption Ihrer Forschungsarbeit beginnen können, sollten Sie bereits eine klare Vorstellung von der Forschungsfrage haben, die Sie untersuchen möchten.

Beispiel für eine Forschungsfrage

Wie können Lehrerinnen und Lehrer ihren Unterricht so anpassen, dass ein effektives Fernlernen möglich ist?
Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, diese Frage zu beantworten. Bei der Wahl des Forschungsdesigns sollten Sie sich von Ihren Zielen und Prioritäten leiten lassen – überlegen Sie zunächst genau, was Sie erreichen wollen.

Die erste Entscheidung, die Sie treffen müssen, ist, ob Sie einen qualitativen oder quantitativen Ansatz wählen.

Qualitativer Ansatz, Quantitativer Ansatz

Verstehen subjektiver Erfahrungen, Überzeugungen und Konzepte
Vertieftes Wissen über einen bestimmten Kontext oder eine bestimmte Kultur erlangen
Erforschung unerforschter Probleme und Entwicklung neuer Ideen
Messung von Variablen und Beschreibung von Häufigkeiten, Durchschnittswerten und Korrelationen
Testen von Hypothesen über Beziehungen zwischen Variablen
Testen der Wirksamkeit einer neuen Behandlung, eines Programms oder Produkts
Qualitative Forschungsdesigns sind in der Regel flexibler und induktiver, so dass Sie Ihren Ansatz je nach den Ergebnissen des Forschungsprozesses anpassen können.

Beispiel für qualitative Forschung

Wenn Sie neue Ideen für Online-Lehrstrategien entwickeln möchten, wäre ein qualitativer Ansatz am sinnvollsten. Mit dieser Art von Forschung können Sie genau erforschen, womit Lehrer und Schüler in Fernkursen zu kämpfen haben.
Quantitative Forschungsdesigns sind in der Regel fester und deduktiver, wobei die Variablen und Hypothesen im Vorfeld der Datenerhebung klar definiert werden.

Beispiel für quantitative Forschung

Wenn Sie die Wirksamkeit einer Online-Unterrichtsmethode testen möchten, ist ein quantitativer Ansatz am besten geeignet. Sie können diese Art der Forschung nutzen, um Lernergebnisse wie Noten und Testergebnisse zu messen.
Es ist auch möglich, ein Design mit gemischten Methoden zu verwenden, das Aspekte beider Ansätze miteinander verbindet. Durch die Kombination von qualitativen und quantitativen Erkenntnissen erhalten Sie ein umfassenderes Bild des zu untersuchenden Problems und können die Glaubwürdigkeit Ihrer Schlussfolgerungen erhöhen.

Praktische und ethische Überlegungen bei der Planung von Forschungsarbeiten

Neben den wissenschaftlichen Erwägungen müssen Sie bei der Planung Ihrer Forschung auch praktische Überlegungen anstellen. Wenn Ihre Forschung Menschen oder Tiere einbezieht, müssen Sie auch forschungsethische Überlegungen anstellen.

Wie viel Zeit haben Sie, um Daten zu sammeln und die Forschungsarbeit zu verfassen?
Werden Sie in der Lage sein, Zugang zu den benötigten Daten zu erhalten (z. B. durch Reisen zu einem bestimmten Ort oder durch Kontaktaufnahme mit bestimmten Personen)?
Verfügen Sie über die erforderlichen Forschungskompetenzen (z. B. statistische Analyse oder Interviewtechniken)?
Werden Sie eine ethische Genehmigung benötigen?
Vergewissern Sie sich in jeder Phase des Forschungsdesigns, dass Ihre Entscheidungen praktisch durchführbar sind.

Schritt 2: Wählen Sie eine Art von Forschungsdesign

Sowohl bei qualitativen als auch bei quantitativen Ansätzen gibt es verschiedene Arten von Forschungsdesigns, aus denen Sie wählen können. Jede Art bietet einen Rahmen für die Gesamtform Ihrer Forschung.

Arten von quantitativen Forschungsdesigns

Quantitative Forschungsdesigns können in vier Haupttypen unterteilt werden. Mit experimentellen und quasi-experimentellen Versuchsplänen können Sie Ursache-Wirkungs-Beziehungen testen, während Sie mit deskriptiven und korrelativen Versuchsplänen Variablen messen und Beziehungen zwischen ihnen beschreiben können.

Art des Versuchsplans Zweck und Merkmale
Experimentell
Wird verwendet, um kausale Beziehungen zu testen
Beeinflusst eine unabhängige Variable und misst deren Wirkung auf eine abhängige Variable
Die Probanden werden nach dem Zufallsprinzip Gruppen zugewiesen
Wird normalerweise in einer kontrollierten Umgebung durchgeführt (z. B. in einem Labor)
Quasi-experimentell
Wird verwendet, um kausale Beziehungen zu testen
Ähnlich wie ein experimentelles Design, aber ohne zufällige Zuweisung
Oft werden die Ergebnisse bereits bestehender Gruppen verglichen
Wird oft in einer natürlichen Umgebung durchgeführt
Korrelationsstudie
Wird verwendet, um zu prüfen, ob (und wie stark) die Variablen miteinander verbunden sind
Variablen werden gemessen, ohne sie zu beeinflussen

Beschreibend

Dient der Beschreibung von Merkmalen, Durchschnittswerten, Trends usw.
Variablen werden gemessen, ohne sie zu beeinflussen
Mit deskriptiven und korrelativen Designs können Sie sich ein klares Bild von Merkmalen, Trends und Beziehungen machen, wie sie in der realen Welt bestehen. Sie können jedoch keine Rückschlüsse auf Ursache und Wirkung ziehen (da Korrelation keine Kausalität impliziert).

Beispiel eines Korrelationsdesigns

Sie könnten ein Korrelationsdesign verwenden, um herauszufinden, ob die Zunahme des Online-Unterrichts im letzten Jahr mit einer Veränderung der Testergebnisse korreliert.
Aber dieses Design kann eine kausale Beziehung zwischen den beiden Variablen nicht bestätigen. Jede Veränderung der Testergebnisse könnte von vielen anderen Variablen beeinflusst worden sein, wie z. B. erhöhtem Stress und Gesundheitsproblemen bei Schülern und Lehrern.

Experimente sind der beste Weg, um Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu testen, ohne das Risiko, dass andere Variablen die Ergebnisse beeinflussen. Die kontrollierten Bedingungen spiegeln jedoch nicht immer wider, wie die Dinge in der realen Welt funktionieren. Außerdem sind sie oft schwieriger und teurer in der Durchführung.

Beispiel für einen Versuchsplan

Bei einem Versuchsplan könnten Sie eine Stichprobe von Schülern zusammenstellen und dann nach dem Zufallsprinzip die Hälfte von ihnen für den Online-Unterricht und die andere Hälfte für den persönlichen Unterricht auswählen, wobei Sie alle anderen relevanten Variablen kontrollieren.
Durch den Vergleich der Testergebnisse können Sie mit größerer Sicherheit davon ausgehen, dass die Unterrichtsmethode (und nicht andere Variablen) die Ursache für die Veränderung der Ergebnisse war.

Arten von qualitativen Forschungsdesigns

Qualitative Designs sind weniger streng definiert. Bei diesem Ansatz geht es darum, ein umfassendes, detailliertes Verständnis eines bestimmten Kontexts oder Phänomens zu erlangen, und Sie können Ihre Forschung oft kreativer und flexibler gestalten.

In der nachstehenden Tabelle sind einige gängige Arten qualitativer Forschungsdesigns aufgeführt. Sie verfolgen oft ähnliche Ansätze bei der Datenerhebung, konzentrieren sich aber bei der Analyse der Daten auf unterschiedliche Aspekte.

Art des Designs Zweck und Merkmale
Fallstudie
Detaillierte Untersuchung eines bestimmten Themas (z. B. eines Ortes, eines Ereignisses, einer Organisation usw.).
Die Daten können mit einer Vielzahl von Quellen und Methoden erhoben werden.
Konzentriert sich darauf, ein ganzheitliches Verständnis des Falles zu erlangen.
Ethnographie
Detaillierte Untersuchung der Kultur einer bestimmten Gemeinschaft oder Gruppe.
Die Daten werden durch längeres Eintauchen und genaue Beobachtung gesammelt.
Der Schwerpunkt liegt auf der Beschreibung und Interpretation von Glaubensvorstellungen, Konventionen, sozialer Dynamik usw.
Fundierte Theorie
Ziel ist die induktive Entwicklung einer Theorie durch systematische Analyse qualitativer Daten.
Phänomenologie
Ziel ist es, ein Phänomen oder ein Ereignis zu verstehen, indem die gelebten Erfahrungen der Teilnehmer beschrieben werden.
Sie erhalten Feedback zu Sprache, Struktur und Formatierung
Professionelle Redakteure korrigieren und bearbeiten Ihre Arbeit unter Berücksichtigung folgender Punkte

Akademischer Stil
Unklare Sätze
Grammatik
Konsistenz des Stils

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Schritt 3: Bestimmen Sie Ihre Grundgesamtheit und Ihre Stichprobenmethode

Ihr Forschungsdesign sollte klar definieren, auf wen oder was sich Ihre Forschung konzentrieren wird und wie Sie bei der Auswahl Ihrer Teilnehmer oder Probanden vorgehen werden.

In der Forschung ist eine Grundgesamtheit die gesamte Gruppe, über die Sie Schlussfolgerungen ziehen wollen, während eine Stichprobe die kleinere Gruppe von Individuen ist, von der Sie tatsächlich Daten sammeln werden.

Definieren der Grundgesamtheit
Eine Grundgesamtheit kann aus allem bestehen, was Sie untersuchen möchten – Pflanzen, Tiere, Organisationen, Texte, Länder usw. In den Sozialwissenschaften bezieht sich der Begriff meist auf eine Gruppe von Menschen.

Wollen Sie sich beispielsweise auf Menschen aus einer bestimmten Bevölkerungsgruppe, Region oder einem bestimmten Hintergrund konzentrieren? Interessieren Sie sich für Menschen mit einem bestimmten Beruf oder einer bestimmten Krankheit oder für die Nutzer eines bestimmten Produkts?

Je genauer Sie Ihre Grundgesamtheit definieren, desto einfacher wird es sein, eine repräsentative Stichprobe zu bilden.

Beispiel einer Population

Wenn Sie die Wirksamkeit des Online-Unterrichts in den USA untersuchen, wäre es sehr schwierig, eine für alle Highschool-Schüler des Landes repräsentative Stichprobe zu erhalten.
Um die Untersuchung überschaubarer zu machen und präzisere Schlussfolgerungen zu ziehen, könnten Sie sich auf eine engere Population konzentrieren, z. B. auf Schüler der 9. Klasse in einkommensschwachen Gebieten von New York.

Stichprobenverfahren
Selbst bei einer eng definierten Population ist es selten möglich, Daten von allen Personen zu erheben. Stattdessen werden Sie Daten von einer Stichprobe erheben.

Für die Auswahl einer Stichprobe gibt es zwei Hauptansätze: Wahrscheinlichkeitsstichproben und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben. Die von Ihnen verwendete Stichprobenmethode beeinflusst, wie sicher Sie Ihre Ergebnisse auf die Grundgesamtheit verallgemeinern können.

Wahrscheinlichkeitsstichprobe Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Die Stichprobe wird mit Hilfe von Zufallsmethoden ausgewählt.
Hauptsächlich in der quantitativen Forschung verwendet
Ermöglicht aussagekräftige statistische Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit
Die Stichprobe wird nicht nach dem Zufallsprinzip ausgewählt
Wird sowohl in der qualitativen als auch in der quantitativen Forschung verwendet
Einfacher zu erreichen, aber größeres Risiko der Verzerrung der Forschung
Die Wahrscheinlichkeitsstichprobe ist die statistisch aussagekräftigste Option, aber sie ist oft schwer zu realisieren, es sei denn, es handelt sich um eine sehr kleine und zugängliche Population.

Aus praktischen Gründen verwenden viele Studien Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben, aber es ist wichtig, sich der Einschränkungen bewusst zu sein und mögliche Verzerrungen sorgfältig zu berücksichtigen. Sie sollten sich immer bemühen, eine möglichst repräsentative Stichprobe für die Grundgesamtheit zusammenzustellen.

Fallauswahl in der qualitativen Forschung
Bei einigen Arten von qualitativen Forschungsdesigns ist eine Stichprobe möglicherweise nicht relevant.

Bei einer Ethnografie oder einer Fallstudie z. B. geht es darum, einen bestimmten Kontext zu verstehen, und nicht darum, auf eine Population zu verallgemeinern. Statt einer Stichprobe können Sie auch einfach versuchen, so viele Daten wie möglich über den untersuchten Kontext zu sammeln.

Bei dieser Art von Design müssen Sie sich die Wahl des Falles oder der Gemeinschaft immer noch sorgfältig überlegen. Sie sollten eine klare Begründung dafür haben, warum dieser bestimmte Fall für die Beantwortung Ihrer Forschungsfrage geeignet ist.

Sie könnten zum Beispiel eine Fallstudie wählen, die einen ungewöhnlichen oder vernachlässigten Aspekt Ihres Forschungsproblems aufzeigt, oder Sie könnten mehrere sehr ähnliche oder sehr unterschiedliche Fälle wählen, um sie zu vergleichen.

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Schritt 4: Wählen Sie Ihre Datenerhebungsmethoden

Datenerhebungsmethoden sind Methoden zur direkten Messung von Variablen und zur Sammlung von Informationen. Sie ermöglichen es Ihnen, Wissen aus erster Hand und originelle Einblicke in Ihr Forschungsproblem zu gewinnen.

Sie können nur eine Datenerhebungsmethode wählen oder mehrere Methoden in derselben Studie verwenden.

Erhebungsmethoden
Mit Hilfe von Umfragen können Sie Daten über Meinungen, Verhaltensweisen, Erfahrungen und Merkmale sammeln, indem Sie Personen direkt befragen. Es gibt zwei Hauptmethoden für Umfragen: Fragebögen und Interviews.

Fragebögen Interviews
Häufiger in der quantitativen Forschung
Können online, per Telefon, per Post oder persönlich verteilt werden
Bieten normalerweise geschlossene Fragen mit begrenzten Optionen
Es können konsistente Daten von vielen Personen erhoben werden.
Häufiger in der qualitativen Forschung
Wird vom Forscher persönlich, per Telefon oder online durchgeführt
Erlaubt den Teilnehmern in der Regel, in ihren eigenen Worten zu antworten
Ideen können in einer kleineren Gruppe eingehend erforscht werden
Beobachtungsmethoden
Beobachtungen ermöglichen eine unauffällige Datenerhebung, bei der Merkmale, Verhaltensweisen oder soziale Interaktionen beobachtet werden, ohne sich auf Selbstauskünfte zu verlassen.

Die Beobachtungen können in Echtzeit durchgeführt werden, wobei Sie sich während der Beobachtung Notizen machen, oder Sie können audiovisuelle Aufnahmen für eine spätere Analyse machen. Sie können qualitativ oder quantitativ sein.

Quantitative Beobachtung Qualitative Beobachtung
Systematisches Zählen oder Messen
Im Voraus festgelegte Kategorien und Kriterien
Detaillierte Notizen machen und ausführliche Beschreibungen verfassen
Alle relevanten Beobachtungen können aufgezeichnet werden
Andere Methoden der Datenerhebung
Je nach Bereich und Thema gibt es viele weitere Möglichkeiten der Datenerhebung.

Bereich Beispiele für Datenerhebungsmethoden
Medien und Kommunikation Sammeln von Textproben (z. B. Reden, Artikel oder Beiträge in sozialen Medien), um Daten über kulturelle Normen und Erzählungen zu erhalten
Psychologie Einsatz von Technologien wie Neuroimaging, Eye-Tracking oder computergestützte Aufgaben zur Erhebung von Daten zu Themen wie Aufmerksamkeit, emotionale Reaktion oder Reaktionszeit
Pädagogik Einsatz von Tests oder Aufgaben zur Erhebung von Daten über Wissen und Fähigkeiten
Naturwissenschaften Verwendung wissenschaftlicher Instrumente zur Erfassung von Daten wie Gewicht, Blutdruck oder chemische Zusammensetzung
Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Methoden für Ihr Forschungsdesign am besten geeignet sind, lesen Sie einige Arbeiten in Ihrem Fachgebiet, um zu sehen, welche Arten von Datenerhebungsmethoden dort verwendet werden.

Sekundäre Daten
Wenn Sie nicht die Zeit oder die Ressourcen haben, um Daten bei der Bevölkerung zu erheben, die Sie interessiert, können Sie auch Sekundärdaten verwenden, die andere Forscher bereits erhoben haben, z. B. Datensätze aus staatlichen Umfragen oder früheren Studien zu Ihrem Thema.

Mit diesen Rohdaten können Sie Ihre eigene Analyse durchführen, um neue Forschungsfragen zu beantworten, die in der ursprünglichen Studie nicht behandelt wurden.

Die Verwendung von Sekundärdaten kann den Umfang Ihrer Forschung erweitern, da Sie möglicherweise auf viel größere und vielfältigere Stichproben zugreifen können, als Sie selbst erheben könnten.

Allerdings bedeutet dies auch, dass Sie keine Kontrolle darüber haben, welche Variablen Sie messen oder wie Sie sie messen, so dass die Schlussfolgerungen, die Sie ziehen können, möglicherweise begrenzt sind.

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Schritt 5: Planen Sie Ihre Datenerhebungsverfahren

Sie müssen nicht nur Ihre Methoden festlegen, sondern auch genau planen, wie Sie diese Methoden einsetzen werden, um konsistente, genaue und unvoreingenommene Daten zu sammeln.

Die Planung systematischer Verfahren ist besonders in der quantitativen Forschung wichtig, wo Sie Ihre Variablen genau definieren und sicherstellen müssen, dass Ihre Messungen zuverlässig und gültig sind.

Operationalisierung
Einige Variablen, wie Größe oder Alter, lassen sich leicht messen. Oft geht es aber auch um abstraktere Konzepte wie Zufriedenheit, Angst oder Kompetenz. Operationalisierung bedeutet, diese unscharfen Ideen in messbare Indikatoren zu verwandeln.

Wenn Sie mit Beobachtungen arbeiten, welche Ereignisse oder Handlungen werden Sie dann zählen?

Beispiel
Um die Teilnahme der Studierenden an einem Online-Kurs zu messen, könnten Sie aufzeichnen, wie oft die Studierenden Fragen stellen und beantworten.
Wenn Sie Umfragen verwenden, welche Fragen werden Sie stellen und welche Bandbreite an Antworten wird angeboten?

Beispiel
Um die Zufriedenheit der Lehrkräfte mit den Online-Lernwerkzeugen zu messen, könnten Sie einen Fragebogen mit einer 5-Punkte-Bewertungsskala erstellen.
Sie können auch bereits vorhandene Materialien zur Messung des gewünschten Konzepts verwenden oder anpassen, z. B. Fragebögen oder Verzeichnisse, deren Zuverlässigkeit und Gültigkeit bereits erwiesen ist.

Verlässlichkeit und Gültigkeit
Zuverlässigkeit bedeutet, dass Ihre Ergebnisse konsistent reproduziert werden können, während Validität bedeutet, dass Sie das Konzept, das Sie interessiert, tatsächlich messen.

Reliabilität Gültigkeit
Erfasst Ihre Messung dasselbe Konzept im Laufe der Zeit konsistent?
Führt sie in verschiedenen Kontexten zu denselben Ergebnissen?
Messen alle Fragen genau dasselbe Konzept?
Testen Ihre Messmaterialien alle Aspekte des Konzepts?
Korreliert es mit verschiedenen Messungen desselben Konzepts?
Um gültige und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen, sollten Ihre Messmaterialien gründlich recherchiert und sorgfältig konzipiert sein. Planen Sie Ihre Verfahren, um sicherzustellen, dass Sie die gleichen Schritte für jeden Teilnehmer auf die gleiche Weise durchführen.

Wenn Sie einen neuen Fragebogen oder ein anderes Instrument zur Messung eines bestimmten Konzepts entwickeln, können Sie mit Hilfe einer Pilotstudie die Gültigkeit und Zuverlässigkeit vorab überprüfen.

Stichprobenverfahren
Neben der Wahl einer geeigneten Stichprobenmethode benötigen Sie einen konkreten Plan, wie Sie die ausgewählte Stichprobe tatsächlich kontaktieren und rekrutieren werden.

Das bedeutet, dass Sie Entscheidungen treffen müssen über Dinge wie:

Wie viele Teilnehmer benötigen Sie für eine angemessene Stichprobengröße?
Welche Ein- und Ausschlusskriterien werden Sie verwenden, um geeignete Teilnehmer zu identifizieren?
Wie werden Sie Ihre Stichprobe kontaktieren – per Post, online, telefonisch oder persönlich?
Wenn Sie eine Wahrscheinlichkeitsstichprobe verwenden, ist es wichtig, dass jeder, der nach dem Zufallsprinzip ausgewählt wird, auch tatsächlich an der Studie teilnimmt. Wie werden Sie eine hohe Rücklaufquote sicherstellen?

Wenn Sie eine Nicht-Wahrscheinlichkeitsmethode verwenden, wie vermeiden Sie Verzerrungen und gewährleisten eine repräsentative Stichprobe?

Datenverwaltung
Es ist auch wichtig, einen Plan für das Datenmanagement zu erstellen, um die Daten zu organisieren und zu speichern.

Müssen Sie Interviews transkribieren oder Dateneingaben für Beobachtungen vornehmen? Sie sollten alle sensiblen Daten anonymisieren und schützen und dafür sorgen, dass regelmäßig Sicherungskopien erstellt werden.

Wenn Sie Ihre Daten gut organisieren, sparen Sie bei der Analyse Zeit. Außerdem können Sie damit anderen Forschern helfen, Ihre Ergebnisse zu validieren und zu ergänzen.

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Schritt 6: Entscheiden Sie über Ihre Datenanalysestrategien

Mit Rohdaten allein lässt sich Ihre Forschungsfrage nicht beantworten. Der letzte Schritt des Forschungsdesigns besteht darin, zu planen, wie die Daten analysiert werden sollen.

Quantitative Datenanalyse
In der quantitativen Forschung werden Sie höchstwahrscheinlich eine Form der statistischen Analyse verwenden. Mit Hilfe der Statistik können Sie Ihre Stichprobendaten zusammenfassen, Schätzungen vornehmen und Hypothesen testen.

Mithilfe der deskriptiven Statistik können Sie Ihre Stichprobendaten in Bezug auf folgende Punkte zusammenfassen:

die Verteilung der Daten (z. B. die Häufigkeit der einzelnen Ergebnisse in einem Test)
die zentrale Tendenz der Daten (z. B. der Mittelwert zur Beschreibung der durchschnittlichen Punktzahl)
die Variabilität der Daten (z. B. die Standardabweichung zur Beschreibung der Streuung der Punktzahlen)
Die spezifischen Berechnungen, die Sie durchführen können, hängen von der Ebene der Messung Ihrer Variablen ab.

Mit Hilfe der Inferenzstatistik können Sie:

Schätzungen über die Grundgesamtheit auf der Grundlage Ihrer Stichprobendaten vornehmen.
Hypothesen über eine Beziehung zwischen Variablen testen.
Regressions- und Korrelationstests suchen nach Assoziationen zwischen zwei oder mehr Variablen, während Vergleichstests (wie t-Tests und ANOVAs) nach Unterschieden in den Ergebnissen verschiedener Gruppen suchen.

Die Wahl des statistischen Tests hängt von verschiedenen Aspekten Ihres Forschungsdesigns ab, einschließlich der Arten von Variablen, mit denen Sie arbeiten, und der Verteilung Ihrer Daten.

Qualitative Datenanalyse
In der qualitativen Forschung sind Ihre Daten in der Regel sehr dicht an Informationen und Ideen. Anstatt sie in Zahlen zusammenzufassen, müssen Sie die Daten im Detail durchkämmen, ihre Bedeutungen interpretieren, Muster erkennen und die Teile herausfiltern, die für Ihre Forschungsfrage am relevantesten sind.

Zwei der gängigsten Ansätze hierfür sind die thematische Analyse und die Diskursanalyse.

Merkmale des Ansatzes
Thematische Analyse
Konzentriert sich auf den Inhalt der Daten
Kodierung und Organisation der Daten, um Schlüsselthemen zu identifizieren
Diskursanalyse
Konzentriert sich darauf, die Daten in einen Kontext zu stellen
Analyse der verschiedenen Kommunikationsebenen (Sprache, Struktur, Tonfall usw.)
Es gibt noch viele andere Möglichkeiten, qualitative Daten zu analysieren, je nachdem, welche Ziele Sie mit Ihrer Forschung verfolgen. Um ein Gefühl für mögliche Ansätze zu bekommen, sollten Sie versuchen, einige qualitative Forschungsarbeiten in Ihrem Bereich zu lesen.

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Häufig gestellte Fragen zum Forschungsdesign

Was ist ein Forschungsdesign?
Ein Forschungsdesign ist eine Strategie zur Beantwortung Ihrer Forschungsfrage. Es definiert Ihren Gesamtansatz und legt fest, wie Sie Daten sammeln und analysieren werden.

Warum ist ein Forschungsdesign wichtig?

Ein gut geplantes Forschungsdesign trägt dazu bei, dass Ihre Methoden mit Ihren Forschungszielen übereinstimmen, dass Sie qualitativ hochwertige Daten erheben und dass Sie die richtige Art der Analyse verwenden, um Ihre Fragen zu beantworten, wobei Sie glaubwürdige Quellen nutzen. Auf diese Weise können Sie gültige, vertrauenswürdige Schlussfolgerungen ziehen.

Was sind die wichtigsten Arten von Forschungsdesigns?

Quantitative Forschungsdesigns lassen sich in zwei Hauptkategorien einteilen:

Korrelative und deskriptive Designs werden verwendet, um Merkmale, Durchschnittswerte, Trends und Assoziationen zwischen Variablen zu untersuchen.
Experimentelle und quasi-experimentelle Designs werden verwendet, um kausale Beziehungen zu testen.

Qualitative Forschungsdesigns sind in der Regel flexibler. Zu den gebräuchlichen Arten qualitativer Forschungsdesigns gehören Fallstudien, ethnografische Studien und geerdete Theorien.

Was muss ich in meinem Forschungsdesign berücksichtigen?

Die Prioritäten eines Forschungsdesigns können je nach Bereich variieren, aber in der Regel müssen Sie Folgendes angeben:

1. Ihre Forschungsfragen und/oder Hypothesen
2. Ihren allgemeinen Ansatz (z. B. qualitativ oder quantitativ)
3. die Art des Untersuchungsdesigns (z. B. eine Umfrage, ein Experiment oder eine Fallstudie)
4. Ihre Stichprobenmethoden oder Kriterien für die Auswahl der Probanden
5. Ihre Datenerhebungsmethoden (z. B. Fragebögen, Beobachtungen)
6. Ihre Datenerhebungsverfahren (z. B. Operationalisierung, Zeitplanung und Datenmanagement)
7. Ihre Datenanalysemethoden (z. B. statistische Tests oder thematische Analyse)
8. Was ist eine Stichprobe?
9. Eine Stichprobe ist eine Teilmenge von Personen aus einer größeren Grundgesamtheit. Bei der Stichprobe handelt es sich um die Auswahl der Gruppe, von der Sie im Rahmen Ihrer Forschungsarbeit tatsächlich Daten erheben werden. Wenn Sie z. B. die Meinungen der Studenten an Ihrer Universität untersuchen, könnten Sie eine Stichprobe von 100 Studenten befragen.

In der Statistik können Sie mit Hilfe von Stichproben eine Hypothese über die Merkmale einer Grundgesamtheit testen.

Was ist Operationalisierung?

Operationalisierung bedeutet, dass abstrakte konzeptionelle Ideen in messbare Beobachtungen umgewandelt werden.

Das Konzept der sozialen Angst ist beispielsweise nicht direkt beobachtbar, aber es kann anhand von Selbsteinschätzungen, dem Vermeiden von Menschenansammlungen oder körperlichen Angstsymptomen in sozialen Situationen operationalisiert werden.

Bevor Sie Daten erheben, sollten Sie sich überlegen, wie Sie die Variablen, die Sie messen möchten, operationalisieren wollen.

Originally posted 2022-11-23 10:17:35.