Was ist Auswahl-Bias in qualitativer Forschung?

Eine kurze Einführung in Auswahl-Bias.

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Definition von Auswahl-Bias

Auswahl-Bias (auch Auswahlverzerrung) ist ein Fehler, der auftritt, wenn die Stichprobe von Teilnehmern in einer qualitativen Forschungsstudie nicht repräsentativ für die interessierende Bevölkerung oder das Phänomen ist. Dies kann zu ungenauen oder irreführenden Ergebnissen führen, die die Realität oder Vielfalt des Forschungsthemas nicht angemessen widerspiegeln. Der auch im deutschen oft benutzte englische Fachbegriff ist "selection bias", welches u.a. als "Auswahl-Bias", "Auswahlverzerrung" oder "Selektions-Bias" übersetzt wird.
Beispiel: Stell dir vor eine qualitative Forschungsarbeit zielt darauf ab, die Einstellungen der Einwohner einer Stadt zur Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel zu erforschen. Der Forscher entscheidet sich dafür, Interviews an einer zentralen Transitstation während der morgendlichen Stoßzeiten durchzuführen. Allerdings könnte diese Auswahlverzerrung dazu führen, dass die Meinungen der Pendler, die öffentliche Verkehrsmittel regelmäßig nutzen, überrepräsentiert werden, während die Perspektiven derjenigen vernachlässigt werden, die sie nicht so regelmäßig nutzen oder alternative Pendelarrangements haben. Diese vernachlässigten Perspektiven könnten ganz andere Erfahrungen machen, insbesondere zu Zeiten, wenn die Fahrzeuge weniger überfüllt sind und normalerweise anderen Preissystemen unterliegen im Vergleich zu einer Monatskarte.


Quellen von Auswahl-Bias

Auswahl-Bias kann in verschiedenen Phasen des qualitativen Forschungsprozesses auftreten, zum Beispiel:
  1. Bei der Definition der Forschungsfrage und -ziele
  2. Bei der Auswahl der Stichprobenstrategie und -kriterien
  3. Bei der Rekrutierung und Auswahl der Teilnehmer
  4. Bei der Datensammlung und -analyse
  5. Bei der Interpretation und Berichterstattung der Ergebnisse


Einige der häufigen Ursachen und Arten von Auswahl-Bias in qualitativer Forschung sind:
  • Bequemlichkeitsstichprobe: Dabei wählt die Forscherin oder der Forscher Studienteilnehmer basierend auf ihrer Verfügbarkeit, Erreichbarkeit oder Bereitschaft zur Teilnahme aus, anstatt ihre Relevanz oder Eignung für die Studie zu berücksichtigen. Dies kann zu einer Stichprobe führen, die gegenüber bestimmten Gruppen oder Merkmalen voreingenommen ist, die leichter erreichbar oder kooperativer sind, und andere ausschließt, die schwerer zugänglich oder weniger bereit sind, teilzunehmen.
  • Selbstauswahl-Bias: Teil von Auswahl-Bias ist auch das problem das Studienteilnehmer selber entscheiden, ob sie an der Studie teilnehmen möchten oder nicht, basierend auf ihren eigenen Interessen, Motivationen oder Vorlieben. Dies kann zu einer Stichprobe führen, die gegenüber denen voreingenommen ist, die starke Meinungen, Erfahrungen oder Interessen am Forschungsthema haben, und diejenigen ausschließt, die gleichgültig, unwissend oder zögerlich sind, ihre Ansichten oder Erfahrungen zu teilen.
  • Nichtantwortverzerrung (attrition): Dabei nehmen einige der ausgewählten Teilnehmer aus verschiedenen Gründen nicht an der Studie teil oder brechen sie ab, beispielsweise aufgrund von Zeitmangel, Desinteresse, Misstrauen oder mangelnder Anreize. Dies kann zu einer Stichprobe führen, die gegenüber denen voreingenommen ist, die reaktiver, engagierter oder motivierter sind, teilzunehmen, und diejenigen ausschließt, die es weniger sind.
  • Ausscheidungsverzerrung: Dabei verlassen einige der Teilnehmer die Studie vor ihrer Fertigstellung aufgrund von Faktoren wie Krankheit, Tod, Umzug oder Verlust des Kontakts. Dies kann zu einer Stichprobe führen, die gegenüber denen voreingenommen ist, die in der Studie verbleiben, und diejenigen ausschließt, die vorzeitig aussteigen.
  • Interviewerverzerrung: Dabei beeinflusst der Forscher die Auswahl oder das Verhalten der Teilnehmer, entweder absichtlich oder unbeabsichtigt, durch seine Handlungen, Worte, Gesten, Ausdrücke oder Einstellungen. Dies kann zu einer Stichprobe führen, die gegenüber denen voreingenommen ist, die kompatibler, gefälliger oder ähnlicher dem Forscher sind, und diejenigen ausschließt, die es weniger sind.


Strategien zur Minderung von Auswahl-Bias

Du könntest erwägen, einige der folgenden Strategien zu befolgen, um die potenzielle Bedrohung der Trustworthiness deiner Forschung durch Auswahl-Bias anzugehen:
  • Definiere die Forschungsfrage und -ziele klar und präzise.
  • Wähle eine Stichprobenstrategie und -kriterien, die für die Studie angemessen und relevant sind.
  • Nutze mehrere Quellen und Methoden, um Teilnehmer zu rekrutieren und auszuwählen.
  • Stelle sicher, dass die Stichprobengröße und -zusammensetzung angemessen und vielfältig sind. Welche Stichprobengröße angemessen ist hängt stark vom Kontext Deiner Studie und der Forschungsfrage ab. Du kannst die Theoretische Sättigung messen um einen Indikator dafür zu haben wann das sammeln neuer Daten keine weiteren einblicke in das untersuchte Phänomen bringt.
  • Überwache die Antwortrate und die Aussteigerquote der Teilnehmer und dokumentiere dies in deinem Audit Trail.
  • Nutze Reflexivität und triangulation, um die Rolle und den Einfluss des Forschers zu überprüfen und auszugleichen. Konkrete Arten der Triangulation welche du berücksichtigen kannst sind
  • Berichte den Auswahlprozess und die Einschränkungen transparent und ehrlich. Die Dokumentation deiner Stichprobe sollte Teil deines Audit Trail sein.


Fazit zu Auswahl-Bias

Auswahl-Bias kann schwerwiegende Auswirkungen auf die Gültigkeit und Zuverlässigkeit deiner qualitativen Forschungsergebnisse haben. Sie kann die Transferability der Ergebnisse auf andere Kontexte oder Bevölkerungen beeinträchtigen. Sie kann auch die Credibility und Trustworthiness der Ergebnisse innerhalb des spezifischen Kontextes oder der spezifischen Bevölkerung der Studie beeinflussen.
Daher ist es wichtig für dich als qualitativen Forscher, sich der potenziellen Quellen und Auswirkungen von Auswahl-Bias bewusst zu sein und Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu verhindern oder zu minimieren.


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