Methoden und Empfehlungen für qualitative Forschung

Schritt-für-Schritt Hilfe für Forschungsmetheden und qualitativer Datenanalyse (QDA).


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Was ist QDA?


Qualitative Datenanalyse (QDA) hilft Dir um aus unstrukturierten Daten wie Interviews strukturierte Informationen zu synthetisieren (z.B. eine wissenschaftliche Theorie). Durch das qualitative codieren von Daten (eine Art von Labeling) können theoretische Konstrukte die den Daten zugrunde liegen in Codes repräsentiert werden die in einem Codesystem hierarchisch strukturiert werden. Du kannst aber nicht nur Interviews codieren (Interviewanalyse). Du kannst QDA z.B. auch nutzen um eine Literaturrecherche, oder ein Systematic Literature Review (SLR), durchzuführen. Hierfür lädst Du die paper die Du auswählst in QDAcity hoch und codierst sie dort. Prinzipiell kannst du alle Daten codieren welche Du in Textform oder in einem PDF darstellen kannst. Die rigorose Anwendung von angemessener QDA Methodik ist ein Eckpfeiler für valide und zuverlässige Ergebnisse Deiner Studie. Im Folgenden beschreiben wir einige Empfehlungen zu Methoden und Best Practices für die qualitative Forschung.


Methoden und Prozesse


Es existieren viele methodische Frameworks welche du verwenden kannst und entsprechend in Deiner Analyse zitieren kannst (wiss. Artikel, Abschlussarbeit, Report, etc.). Die Frameworks variieren stark in ihrer Komplexität und beeinflussen häufig abseits der Datenanalyse auch andere Phasen des Forschungsprozesses wie z.B. die Datensammlung und Samplingstrategien. Wähle eine (leichtgewichtige oder umfassende) Methode welche Deinen Zielen/Deiner Forschungsfrage entspricht. Folgende sind einige gängige Beispiele:
Methode
Thematische Analyse
Referenz
Braun and Clarke (2012)
Methode
Grounded Theory
Referenz
Corbin and Strauss (2014)
Constructivist epistemological perspective:Charmaz (2014)
Methode
Qualitative Umfrage
Referenz
Jansen (2010)
Methode
Systematisches Literaturreview
Referenz
Kitchenham (2004)


Best Practices


Bei der Durchführung von Forschung die das qualitative codieren von Daten mittels qualitative Datenanalyse (QDA) erfordert, ist das Befolgen von bewährten Best-Practices wichtig zur Sicherung der Validität Deiner Ergebnisse. Es ist auch wichtig die richtige Terminologie zu verwenden bei der Kommunikation Deiner Ergebnisse. Wir empfehlen durch die folgende Liste an best practices zu schauen, deren Anwendung abzuwägen, und beim Schreiben über die Ergebnisse explizit zu benennen und zu zitieren welche davon Beachtung fanden. In einer Umfrage welche wir mit Gutachtern für Top-Tier Journale durchgeführt haben stellten wir fest dass die Erwartung von Gutachtern bezüglich dieser Praktiken durchgängig höher war als die berichtete Anwendung in der veröffentlichten Literatur.
Member CheckingMember-Checks erfordern dass der Forschende seine Ergebnisse den Teilnehmern der Studie spiegelt um sicher zu stellen, dass diese dem Verständnis und den Erfahrungen der Teilnehmer entspricht.
Peer DebriefingDurch Peer Debriefing teilen Forscher ihre Ergebnisse, Interpretationen und Erfahrungen mit einem oder mehreren Peers, um kritisches Feedback zu erhalten und die Rigorosität und Glaubwürdigkeit ihrer Arbeit zu verbessern. Ein Peer kann ein Betreuer, Fachexperte oder ein erfahrener Kollege sein. Peer Debriefing beinhaltet offene Diskussionen, Reflexion und konstruktive Kritik, die darauf abzielen, den Forschungsprozess zu verfeinern und die Validität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse der Studie zu gewährleisten. (Spall, 1998).
Attention to negative cases"Attention to negative cases" sichert strukturelle Bestätigung und Kohärenz bei der Durchfürhung der Analyse durch das aktive Suchen nach widersprüchlichen Mustern und Beschreibungen. "Deviant case analysis" und "polar sampling" unterstützen Aspekte dieser Praxis.
Investigator TriangulationMehrere Forschende sind in den Analyseprozess involviert und es wird erwartet dass diese zu den selben Schlussfolgerungen kommen Guion et al. (2011)
Data TriangulationGuion et al. (2011)definiert Datentriangulation als die Verwendung unterschiedlicher Informationsquellen mit dem Ziel der Steigerung der Validität einer Studie.
Theory TriangulationGuion et al. (2011)definiert Theorietriangulation als die Verwendung unterschiedlicher Perspektiven zur Interpretation eines einzelnen Datensatzes.
Environmental TriangulationGuion et al. (2011)definiert environmental tirangulation als die Verwendung unterschiedlicher Örtlichkeiten, dem Umfeld, und anderen Schlüsseleigenschaften der Umgebung in welcher die Studie stattgefunden hat, so wie Zeit, Tag oder Jahreszeit.
Methodological TriangulationGuion et al. (2011)definiert methodological triangulation als die Verwendung mehrerer qualitativer und/oder quantitativer Methoden um den Untersuchungsgegenstand zu erforschen.
Referential adequacySicherung von "referencial adequacy" erfordert die Sammlung von zusätzlichen Daten im Anschluss an die Feldarbeit um diese mit den Ergebnissen der Studie zu vergleichen Guba and Lincoln (1985)
Thick DescriptionEine dicke Beschreibung in qualitativer Forschung bezieht sich auf einen detaillierten und kontextuell reichen Bericht über ein soziales oder kulturelles Phänomen. Sie erfasst nicht nur oberflächliche Handlungen und Verhaltensweisen, sondern auch die zugrunde liegenden Bedeutungen, Symbole und sozialen Dynamiken, die sie prägen. Sie legt den Schwerpunkt auf das Eintauchen des Forschers in das Forschungsumfeld, um ein tieferes Verständnis der Komplexität und Nuancen des Forschungsgegenstands zu ermöglichen.
ReflexivityRuby (1980)beschreibt reflexivity so dass der Forschende systematisch und rigoros seine Methodik und sich selbst als Instrument der Datensammlung offenlegen und hinterfragen muss.
Audit trailEin audit trail besteht aus Material welches aus dem durchlaufenen Forschungsprozess entstanden ist und diesen beschreibt (Rodgers and Cowles, 1993).
Intercoder agreementZwei oder mehr Forschende codieren die selben Daten. Unterschiede werden besprochen und aufgelöst um somit zu einem gemeinsamen Verständnis zur Interpretation aller Codes zu gelangen.
SaturationDer Zustand in dem weiteres Sammeln von Daten keine weiteren neuen Einsichten über das Phänomen hervorbringen würde.
CodebookEin Dokument welches für jeden Code das zugrundeliegende Konstrukt definiert, sowie Anleitungen beinhaltet wann ein Code verwendet werden sollte und wann nicht (MacQueen et al., 1998).
Prolonged engagementProlonged engagement erfordert ausreichend Zeit mit dem Untersuchungsgegenstand verbracht zu haben um zu potentiellen Biases zu reflektieren und Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben sich mit der Studiensituation vertraut zu machen (Creswell and Poth, 2012).


How-To


Wie stellen einige Schritt-für-Schritt Anleitungen für verschiedene Phasen des Forschungsprozesses und qualitativen Codierens bereit. Auch beschreiben wir wie einige der oben genannten Best-Practices umgesetzt werden können.
Schau Dir die folgende Übersicht an und klicke den Button unter einer Beschreibung um die Anleitung zu lesen.

Dieser Abschnitt wird in Kürze erweitert.

Transkription eines Interviews

Nach der Aufnahme eines Interviews solltest du dieses transkribieren um es in QDAcity kodieren zu können. Wir helfen dabei mit einer automatisierten Transkription. Allerdings wirst du nach der automatischen Transkription dieses noch einmal prüfen und korrigieren wollen. QDAcity hilft Dir auch dabei, und diese Anleitung zeigt Dir wie.
Interview Transkribierung Hilfe

Lehre mit QDAcity

QDAcity unterstützt die Vermittlung von Methodenkompetenz zur qualitativen forschung, qualitatives Codieren, und Interviewanalyse für eine große Anzahl von Studierenden. In dieser Anleitung zeigen wir dir, wie du einen Kurs anlegst, und welche Hausaufgabentypen zum erlernen von qualitativer Datenanalyse (QDA) unterstützt werden.
QDA Lehre Hilfe


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