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Qualitative Datenanalyse
Was versteht man unter qualitativer Forschung?
Qualitative Sozialforschung sucht den Sinn der Dinge, deren inneres Wesen, zu erfassen und zu verstehen.
Denzin and Lincoln (2005)
QRCA (2017)
Qualitative Datenanalyse
Perspektive der qualitativen Forschung
Soziale Phänomene existieren nicht – wie naturwissenschaftliche – außerhalb menschlicher Sinnstrukturen und Handlungen:
Allgemeine Gesetzesaussagen („All-Aussagen“ (bspw. Alle Schwäne sind weiß / Anmerkung UB) gibt es in den Sozialwissenschaften nicht.
Qualitative Forschung zielt ab auf die soziale Wirklichkeit, so wie sie die Menschen sehen und konstruieren (à gesellschaftliche Konstruktion der Realität).
Qualitative Datenanalyse
Grundzüge der Verfahren
Quantitative Verfahren gehen den deduktiven Weg
Qualitative Datenanalyse
Deduktion:
Die Deduktion (Ableitung) ist eine logische Form des
Schließens vom Allgemeinen zum Besonderen.
Hypothese (allg. Regel):
Je häufiger Medizinschränke bei Einbrüchen leer geplündert werden, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Einbrecher drogenabhängig sind.
Qualitative Datenanalyse
Qualitative Verfahren gehen den induktiven bzw. den abduktiven Weg der Erkenntnisgewinnung.
Qualitative Verfahren gehen den induktiven bzw. den abduktiven Weg der Erkenntnisgewinnung.
Qualitative Datenanalyse
Verfahren Induktion
Die Induktion schließt vom Besondern auf das Allgemeine.
Aus Einzelfällen wird eine allgemeine Aussage (Hypothese) entwickelt.
Schritt 1: Beobachtung
Bei drei Einbrüchen ist auch der Medizinschrank leer geplündert worden.
Schritt 2: Deutung
Die Spuren weisen auf die gesuchten drogenabhängigen Einbrecher X, Y (Typen aus der Kartei) hin.
Schritt 3: Hypothese
Je drogenabhängiger Einbrecher sind, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie auch den Medizinschrank leer plündern.
Qualitative Datenanalyse
Induktion:
Die Interpretation der Daten (Spuren) führt dazu, dass sie
mit vorhanden und bekannten Typen/Kategorien in Verbindung
gebracht werden; dies ist charakteristisch für die Induktion.
Die Übertragung existierender Typen/Kategorien auf Beobachtungsbefunde führt genau genommen nicht zu wirklich Neuem.
Die Induktion führt nicht zu wahren, sondern lediglich zu wahrscheinlichen Aussagen.
Qualitative Datenanalyse
Abduktion:
Typen bzw. Kategorien, mit denen eine Beobachtung in Verbindung gebracht werden könnte, sind nicht bekannt bzw. nicht vorhanden.
Es muss die Kategorie erst er- bzw. gefunden werden, um ihr Daten zuzuordnen.
Beobachtung:
Bei drei Einbrüchen ist auch der Medizinschrank leer geplündert worden.
-> Schluss von der Beobachtung auf Typ und allgemeine Aussage bzw. Regel zugleich.
„Mit der Abduktion arbeiten Forscherinnen Neues heraus, insofern sie eine ganz neue Kategorie kreieren müssen, um ihre Daten erklären zu können. Dies ist notwendig, falls keine bisherige Theorie den empirischen Sachverhalt beschreibt und erklärt“
Qualitative Datenanalyse
Postulate
Postulat 1:
Gegenstand humanwissenschaftlicher Forschung sind immer Menschen, Subjekte.
Die von der Forschungsfrage betroffenen Subjekte müssen Ausgangspunkt und Ziel der Forschung sein.
Postulat 2:
Am Anfang einer Analyse muss eine genaue und umfassende Beschreibung (Deskription) des Gegenstandsbereiches stehen.
Postulat 3:
Der Untersuchungsgegenstand der Humanwissenschaften liegt nie völlig offen, er muss immer auch durch Interpretation erschlossen werden.
Postulat 4:
Humanwissenschaftliche Gegenstände müssen immer möglichst in ihrem natürlichen, alltäglichen Umfeld untersucht werden.
Postulat 5:
Die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse humanwissenschaftlicher Forschung stellt sich nicht automatisch über bestimmte Verfahren her; sie muss im Einzelfall schrittweise begründet werden.
Qualitative Datenanalyse
Quantitative Methoden
„messen“
standardisiert, strukturiert
frühzeitige Hypothesenbildung
(ex ante)
Messen festgelegter Inhalte
Orientierung an Methode (vorher festgelegt)
große Stichprobe
repräsentative Stichprobenauswahl („statistical sampling“)
Informationsgewinn durch Datenreduktion
WIE VIELE?
VERHALTEN BESCHREIBEN
Qualitative Datenanalyse
Qualitative Methoden
· „verstehen“, „interpretieren“
· offen, flexibel und umfassend angelegt
· „hypothesensuchend“, schrittweise Theoriebildung und -weiterentwicklung („rolling hypothesis“)
· Suche nach relevanten Inhalten
· Orientierung an Gegenstand
(Methode untergeordnet)
· kleinere Stichprobe
· „typische“, gezielte Stichprobenauswahl
(„theoretical sampling“)
· explikative Datenanalyse (Anreicherung, Interpretation)
WARUM?
VERHALTEN VERSTEHEN
Qualitative Datenanalyse
Einsatzgebiete von quantitativen Methoden
·Testen von Hypothesen
·Quantifizierung von Sachverhalten
·Überprüfung statistischer Zusammenhänge
geeignet zur Überprüfung und Darstellung von zahlen-mäßigen Veränderungen
geeignet für Langzeitvergleiche im Qualitätskontrollprozess
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