Was ist der Unterschied? Qualitative vs. Quantitative Forschung?

Es gibt verschiedene Methoden für die Durchführung von Forschungsarbeiten, wobei die qualitative und die quantitative Forschung zwei der bekanntesten sind. Die qualitative Forschung konzentriert sich darauf, die Erfahrungen und Standpunkte einer Person durch Beobachtung und Interviews zu verstehen, während die quantitative Forschung numerische Daten analysiert und Schlussfolgerungen daraus zieht. Beide Strategien haben sowohl Vorteile als auch Nachteile, und die Wahl der geeigneten Methodik kann einen erheblichen Einfluss auf das Ergebnis einer Studie haben.

In diesem Artikel befassen wir uns mit den Unterschieden zwischen qualitativer und quantitativer Forschung, mit ihren Vor- und Nachteilen und mit der Frage, wie man auf der Grundlage der jeweiligen Methode analysiert. Am Ende dieses Artikels werden Sie ein besseres Verständnis für diese beiden Forschungsmethoden haben und besser vorbereitet sein, um die beste Methode für Ihre Forschung auszuwählen.

Was ist Qualitative Forschung?

Qualitative Forschung ist eine Forschungsmethode, die sich darauf konzentriert, die Erfahrungen, Perspektiven und Verhaltensweisen von Personen in ihrem natürlichen Umfeld zu verstehen. Diese Methode wird häufig angewandt, um komplexe Phänomene zu untersuchen, die sich nur schwer quantifizieren lassen, wie z. B. Überzeugungen, Einstellungen und Gefühle. Daten für die qualitative Forschung werden oft durch Methoden wie Beobachtung, Interviews und Fokusgruppen gesammelt. Die gesammelten Informationen sind häufig nicht numerisch und können aus Text-, Audio- und visuellen Aufzeichnungen bestehen.

Eines der charakteristischen Merkmale der qualitativen Forschung ist die Betonung des Kontexts und der subjektiven Interpretation der Daten. Anstatt zu versuchen, die Ergebnisse auf eine breitere Population zu verallgemeinern, bemühen sich qualitative Forscher, die Bedeutung und Relevanz der gewonnenen Daten zu erfassen, indem sie sie in ihrem Kontext bewerten.

Diese Strategie hilft den Forschern, die Erfahrungen und Standpunkte der untersuchten Personen besser zu verstehen und Muster und Themen zu finden, die mit anderen Forschungsmethoden vielleicht nicht offensichtlich gewesen wären.

Was ist Quantitative Forschung?

Quantitative Forschung ist eine Forschungsmethode, die sich auf die systematische Erfassung und Analyse numerischer Daten konzentriert. Diese Strategie wird häufig eingesetzt, um Korrelationen zwischen Variablen zu untersuchen und auf der Grundlage einer Stichprobe Vorhersagen oder Verallgemeinerungen über eine größere Population zu treffen. Bei der quantitativen Forschung werden häufig Daten mit Methoden wie Umfragen, Experimenten und strukturierten Beobachtungen gesammelt und anschließend mit statistischen Verfahren ausgewertet.

Eines der charakteristischen Merkmale der quantitativen Forschung ist die Betonung der Unparteilichkeit und die Verwendung von standardisierten Messungen. Quantitative Forscher verwenden strenge Methoden zur Sammlung und Analyse von Informationen, um die Auswirkungen persönlicher Voreingenommenheit und Subjektivität zu verringern.

Diese Methode ermöglicht es den Forschern, Hypothesen zu testen, Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu ermitteln und statistische Rückschlüsse auf eine größere Population zu ziehen.

Vorteile und Nachteile der qualitativen Forschung

Bei der Entscheidung über die anzuwendende Methodik sollten die Forscher die Vor- und Nachteile der qualitativen Forschung wie folgt prüfen:

Vorteile

Datenreichtum und -tiefe: Qualitative Forschung ermöglicht es den Forschern, reichhaltige, detaillierte Daten über die Erfahrungen, Einstellungen und Standpunkte der Teilnehmer zu sammeln, die ein vollständigeres Bild der untersuchten Phänomene liefern können.
Flexibilität: Qualitative Forschung ist anpassungsfähig und flexibel und ermöglicht es den Forschern, ihre Methode als Reaktion auf neue oder unerwartete Entdeckungen zu ändern.
Die Teilnehmer verstehen: Da die qualitative Forschung häufig den direkten Kontakt mit Einzelpersonen beinhaltet, können die Forscher deren persönliche Erfahrungen und Standpunkte besser verstehen.
Kontextualisierung: Qualitative Forschung betont die Bedeutung des Kontexts und der subjektiven Dateninterpretation, die Einblicke in die Art und Weise geben kann, wie Individuen ihren Erfahrungen in ihrem spezifischen Umfeld Bedeutung verleihen.
Hypothesenbildung: Durch das Erkennen von Mustern und Themen in den Daten kann die qualitative Forschung genutzt werden, um Hypothesen für weitere Untersuchungen zu entwickeln.

Benachteiligungen

Begrenzte Verallgemeinerbarkeit: Da die qualitative Forschung gelegentlich auf kleinen Stichproben beruht, ist sie möglicherweise nicht repräsentativ für die Gesamtbevölkerung und ihre Verallgemeinerbarkeit ist begrenzt.
Subjektivität: Qualitative Forschung bringt eine subjektive Dateninterpretation mit sich, die durch die Voreingenommenheit oder die persönliche Perspektive des Forschers beeinflusst werden kann.
Zeitaufwendig: Da die qualitative Forschung eine eingehende Datenerhebung und -verarbeitung beinhaltet, kann sie zeitaufwändig sein.
Schwierigkeiten bei der Analyse: Qualitative Daten können kompliziert und schwierig zu analysieren sein, vor allem wenn sie nicht-textliches Material wie Fotos oder Tonaufnahmen enthalten.
Datensättigung: Bei der qualitativen Forschung kann ein Punkt erreicht werden, an dem neue Informationen keine bedeutenden Erkenntnisse mehr liefern, was die Relevanz einer weiteren Datenerhebung einschränkt.

Vorteile und Nachteile der quantitativen Forschung

Quantitative Forschung hat ebenso wie qualitative Forschung Vor- und Nachteile, die Forscher bei der Wahl dieser Methode für ihre Studie berücksichtigen sollten.

Vorteile

Verallgemeinerbarkeit: Da die quantitative Forschung häufig auf einer größeren Stichprobe basiert, kann sie statistisch valide Ergebnisse liefern, die sich auf eine breitere Population verallgemeinern lassen.
Objektivität: Bei der quantitativen Forschung liegt der Schwerpunkt auf Objektivität und standardisierten Messungen, wodurch die Auswirkungen persönlicher Voreingenommenheit und Subjektivität verringert werden.
Replizierbarkeit: Quantitative Forschung bietet eine etablierte Methode und standardisierte Messungen, die es anderen Forschern ermöglichen, die Forschung zu wiederholen.
Statistische Analyse: In der quantitativen Forschung sind statistische Analysen möglich, die den Forschern helfen können, Hypothesen zu bewerten und Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zu entdecken.
Effektive Datenanalyse: Quantitative Forschung umfasst häufig numerische Daten, die mit statistischen Instrumenten schnell untersucht werden können.

Benachteiligungen

Mangel an Tiefe: Da quantitative Forschung häufig von standardisierten Messungen abhängt, kann sie die Feinheiten der Erfahrungen und Sichtweisen der Teilnehmer übersehen.
Begrenzte Auffassungsgabe: Quantitative Forschung konzentriert sich häufig auf bestimmte Aspekte des untersuchten Phänomens und vermittelt nicht unbedingt ein umfassendes Verständnis des gesamten untersuchten Phänomens.
Unflexibilität: Da sich die quantitative Forschung auf eine bestimmte Methodik und festgelegte Messgrößen stützt, ist sie häufig unflexibel.
Begrenzter Kontext: In der quantitativen Forschung wird die Bedeutung des Kontexts möglicherweise nicht erkannt und die Auswirkungen der subjektiven Dateninterpretation vernachlässigt.
Messfehler: Quantitative Forschung basiert auf numerischen Daten, die anfällig für Messfehler oder Ungenauigkeiten sein können.

Methoden der Datenerhebung: Qualitative vs. Quantitative Forschung

Die Methoden der Datenerhebung unterscheiden sich in qualitativer und quantitativer Forschung.

In der qualitativen Forschung werden häufig Methoden zur Datenerhebung eingesetzt, wie z. B. Interviews, Fokusgruppen, Beobachtung und Dokumentenanalyse. Mithilfe dieser Methoden können Forscher umfangreiche, detaillierte Daten über die Erfahrungen, Perspektiven und Standpunkte der Teilnehmer sammeln.

Interviews und Fokusgruppen ermöglichen es den Forschern zum Beispiel, direkt mit den Teilnehmern zu interagieren und ihre persönlichen Erfahrungen und Sichtweisen zu vertiefen. Durch Beobachtung können Forscher das Verhalten der Teilnehmer in ihrem natürlichen Umfeld untersuchen und ihre Erfahrungen in Echtzeit erfassen.

Sie könnten schriftliche oder visuelle Materialien untersuchen, wie zum Beispiel Tagebücher, Briefe oder Fotos durch die Analyse von Dokumenten Einblicke in die Erfahrungen und Sichtweisen der Teilnehmer zu erhalten.

In der quantitativen Forschung werden häufig Methoden zur Datenerhebung wie Umfragen, Experimente und strukturierte Beobachtungen eingesetzt. Diese Methoden ermöglichen es den Forschern, numerische Daten zu erfassen, die dann statistisch untersucht werden können.

Bei Erhebungen werden Personen gebeten, eine Reihe von standardisierten Fragen zu beantworten, in der Regel schriftlich oder online. Bei Experimenten wird an einer oder mehreren Variablen herumgebastelt, um Hypothesen zu testen und die Auswirkungen auf eine abhängige Variable zu quantifizieren. Bei strukturierten Beobachtungen werden Daten auf methodische Art und Weise gesammelt, häufig unter Verwendung von vorher festgelegten Kategorien oder Checklisten.

Insgesamt werden sowohl in der qualitativen als auch in der quantitativen Forschung Methoden zur Datenerhebung eingesetzt, wobei sich die verwendeten Methoden je nach Forschungsmethodik und Art der zu erfassenden Daten unterscheiden. Bei der quantitativen Forschung liegt der Schwerpunkt auf numerischen Daten, die mit statistischen Instrumenten ausgewertet werden können, während bei der qualitativen Forschung reichhaltige, detaillierte Daten im Vordergrund stehen, die Einblicke in die Erfahrungen und Sichtweisen der Teilnehmer geben können.

Analyse von qualitativen und quantitativen Daten

Aufgrund der Art der Daten erfordert die Analyse von qualitativen und quantitativen Daten unterschiedliche Methoden.

Die Identifizierung von Mustern, Themen und Kategorien in den gesammelten Daten ist das Hauptziel von qualitative Datenanalyse. Diese Methode umfasst häufig die folgenden Schritte:

Die Transkription oder Umwandlung der aufgezeichneten Daten in Text ist in der Regel der erste Schritt bei der Auswertung qualitativer Daten.
Bei der Datenkodierung liest der Forscher die Daten immer wieder durch, um Muster, Themen und Kategorien zu erkennen. Um diesen Prozess zu unterstützen, kann der Forscher Softwareprogramme einsetzen.
Der Forscher erstellt dann Themen und Unterthemen, die sich aus den Daten ergeben, sobald die Daten kodiert sind.
Schließlich wertet der Forscher auf der Grundlage der gesammelten Daten die Themen und Unterthemen aus, zieht Schlussfolgerungen und macht Vorschläge.

Wenn es darum geht quantitative DatenanalyseZur Untersuchung der gewonnenen numerischen Daten werden statistische Verfahren verwendet. Der Prozess umfasst häufig die folgenden Schritte:

Die Bereinigung der Daten ist der erste Schritt bei der Interpretation quantitativer Daten, da sie Fehler, Inkonsistenzen und Ausreißer beseitigt.
Anschließend ordnet der Forscher die Daten in einem auswertbaren Format an, z. B. in einer Tabellenkalkulation oder Datenbank.
Um die Daten zusammenzufassen, kann der Forscher deskriptive Statistiken wie Mittelwert, Median oder Modus verwenden.
Schließlich kann der Forscher inferentielle Statistiken wie t-Tests oder ANOVA einsetzen, um Hypothesen zu testen und zu bewerten, ob die Ergebnisse statistisch signifikant sind.

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