Qualitative Datenanalyse at FOM Hochschule für Oekonomie & Management

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Was versteht man unter qualitativer Forschung?

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Perspektive der qualitativen Forschung

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  Grundzüge der Verfahren

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Deduktion:

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Qualitative Verfahren gehen den induktiven bzw. den abduktiven Weg der Erkenntnisgewinnung.

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Verfahren Induktion

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Induktion:

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Abduktion:

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Postulate

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Quantitative Methoden

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Qualitative Methoden

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Einsatzgebiete von quantitativen Methoden

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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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