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-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.
Durch Peer Debriefing teilen Forscher ihre Ergebnisse, Interpretationen und Erfahrungen mit einem oder mehreren Peers, um kritisches Feedback zu erhalten und die Rigorosität und Credibility 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" 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.
Mehrere Forschende sind in den Analyseprozess involviert und es wird erwartet dass diese zu den selben Schlussfolgerungen kommen Guion et al. (2011) Guion et al. (2011) definiert Datentriangulation als die Verwendung unterschiedlicher Informationsquellen mit dem Ziel der Steigerung der Validität einer Studie. Guion et al. (2011) definiert Theorietriangulation als die Verwendung unterschiedlicher Perspektiven zur Interpretation eines einzelnen Datensatzes. Guion 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. Guion et al. (2011) definiert methodological triangulation als die Verwendung mehrerer qualitativer und/oder quantitativer Methoden um den Untersuchungsgegenstand zu erforschen. Sicherung 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) Eine 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.
Ruby (1980) beschreibt reflexivity so dass der Forschende systematisch und rigoros seine Methodik und sich selbst als Instrument der Datensammlung offenlegen und hinterfragen muss. Ein audit trail besteht aus Material welches aus dem durchlaufenen Forschungsprozess entstanden ist und diesen beschreibt (Rodgers and Cowles, 1993). Zwei oder mehr Forschende Codieren die selben Daten. Unterschiede werden besprochen und aufgelöst um somit zu einem gemeinsamen Verständnis zur Interpretation aller Codes zu gelangen. Der Zustand in dem weiteres Sammeln von Daten keine weiteren neuen Einsichten über das Phänomen hervorbringen würde.
Ein 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 engagement erfordert ausreichend Zeit mit dem Untersuchungsgegenstand verbracht zu haben um zu potentiellen Voreingenommenheiten zu reflektieren und Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben sich mit der Studiensituation vertraut zu machen (Creswell and Poth, 2012).