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QUALITATIVE METHODEN

... werden oft in der psychologischen Forschung verwendet,um tiefere Einblicke in die subjektiven Erfahrungen und Bedeutungen zu gewinnen, die Menschen ihren Erlebnissen beimessen. Sie eignen sich besonders für die Exploration neuer oder wenig verstandener Phänomene und ermöglichen eine detaillierte Untersuchung individueller Perspektiven und komplexer sozialer Kontexte (Michell, 2004).

QUANTITATIVE METHODEN

... sind geeignet, um Hypothesen zu testen und statistische Zusammenhänge zu ermitteln. Sie sind nützlich, um Muster über größere Stichproben hinweg zu erkennen und können effektiv eingesetzt werden, wenn die Forschungsfragen spezifische vorhersagbare Variablen betreffen (Gelo, Braakmann & Benetka, 2009)

Ontologie: Welche Annahmen habe ich über die Welt? Gibt es eine objektive Realität? Gibt es psychische Krankheiten oder sind sie sozial konstruiert?

Epistemologie: Was glaube ich, wie Wissen erzeugt wird? Ist das Wissen in der Welt und der Mensch muss es nur entdecken? Oder konstruieren wir Wissen?

Axiologie: Welche Werte habe ich? Wie beeinflussen meine Werte meine Forschung?

Methodologie: Welche Forschungsmethoden wähle ich basierend auf meinen ontologischen und epistemologischen Annahmen? Inwieweit ermöglichen meine gewählten Methoden, die Tiefe und Komplexität der menschlichen Erfahrung zu erforschen? Wie konsistent sind meine methodologischen Entscheidungen mit meiner Auffassung von Realität und Wissen?

Positivistische Sichtweise

• Ontologie: Es gibt eine objektive Realität, die unabhängig vom Bewusstsein und den Wahrnehmungen der Menschen existiert.

• Epistemologie: Wissen über die Realität kann durch Beobachtung und Messung erlangt werden. Der Forscher sollte neutral bleiben und versuchen, die Forschung ohne persönliche Bias durchzuführen.

• Methodologie: Verwendet häufig quantitative Methoden, aber in einer qualitativen Ausrichtung könnten strukturierte Methoden wie standardisierte Interviews oder systematische Beobachtungen bevorzugt werden.

Konstruktivistische Sichtweise

• Ontologie: Realität wird als sozial konstruiert verstanden, d.h., sie wird durch soziale Interaktionen und kulturelle Kontexte geschaffen.

• Epistemologie: Wissen ist subjektiv und wird durch soziale Prozesse und Interaktionen konstruiert.

• Methodologie: Verwendet Methoden, die tief in die Perspektiven der Teilnehmenden eintauchen, um zu verstehen, wie sie ihre Welt sehen und verstehen. Beispiele sind die Grounded Theory, ethnografische Forschung oder phänomenologische Studien.

1. Natur der Daten: Qualitative Forschung verwendet meist nicht-numerische Daten wie Texte, Interviews, Bilder oder Beobachtungen.

2. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Das Forschungsdesign ist oft flexibel und kann während des Forschungsprozesses angepasst werden, um neuen Erkenntnissen Rechnung zu tragen.

3. Kontextbezogenheit: Die Forschung findet in den natürlichen Umgebungen der Probanden statt, um deren Verhaltensweisen und Interaktionen im Kontext zu verstehen.

4. Subjektivität und Interpretation: Der Forscher spielt eine zentrale Rolle bei der Datenerhebung und -analyse. Subjektivität und persönliche Interpretationen sind Teil des Prozesses.

5. Explorativ und deskriptiv: Qualitative Forschung zielt darauf ab, neue Phänomene zu entdecken und detaillierte Beschreibungen von Erfahrungen und Prozessen zu liefern.

6. Theoriebildung: Sie hat oft das Ziel, neue Theorien zu entwickeln oder bestehende Theorien weiterzuentwickeln.

Die Wahl des geeigneten qualitativen Forschungsdesigns hängt von der spezifischen Forschungsfrage ab:

• Phänomenologie: Eignet sich besonders gut für Forschungsfragen, die darauf abzielen, die Essenz von Erfahrungen zu verstehen. Beispiel: "Wie erleben Menschen den Verlust eines geliebten Menschen?"

• Grounded Theory: Geeignet, wenn das Ziel darin besteht, eine Theorie zu entwickeln, die in Daten verankert ist. Beispiel: "Wie entwickeln sich Karrierewege von Frauen in der IT-Branche?"

• Ethnographie: Wird bevorzugt, wenn es darum geht, kulturelle Phänomene oder die Lebensweise einer bestimmten Gruppe zu verstehen. Beispiel: "Wie beeinflusst die Kultur das Arbeitsverhalten in einem multinationalen Unternehmen?"

• Fallstudie: Nützlich, wenn man eine tiefgehende Untersuchung eines einzelnen Falles oder einer kleinen Anzahl von Fällen durchführen möchte. Beispiel: "Wie hat sich die Einführung eines neuen Schulprogramms auf die Lehrer und Schüler ausgewirkt?"

• Narrative Forschung: Eignet sich, um persönliche Geschichten und Lebenserfahrungen zu untersuchen. Beispiel: "Wie beeinflussen Lebensgeschichten die berufliche Identität von Lehrern?"

Grounded Theory:

Ideen:

• Entwicklung von Theorien, die in den Daten selbst verankert sind (induktiver Ansatz).

• Fokus auf sozialen Prozessen und Handlungen.

Anwendungsmöglichkeiten:

• Untersuchung neuer oder wenig erforschter Phänomene.

• Entwicklung von Erklärungsmodellen für komplexe soziale Interaktionen.

Durchführungsschritte:

1. Datenerhebung (meist durch Interviews oder Beobachtungen).

2. Offenes Kodieren: Daten werden in kleinste sinnvolle Einheiten zerlegt.

3. Axiales Kodieren: Beziehungen zwischen den Kategorien werden hergestellt.

4. Selektives Kodieren: Integration der Kategorien zur Bildung einer kohärenten Theorie.

5. Theoriebildung: Formulierung einer Theorie, die das untersuchte Phänomen erklärt.

Phänomenologie:

Ideen:

• Untersuchung der subjektiven Erlebnisse und Wahrnehmungen von Individuen.

• Ziel ist es, die Essenz eines Erlebnisses zu verstehen und zu beschreiben.

Anwendungsmöglichkeiten:

• Geeignet für die Erforschung tiefgehender, persönlicher Erfahrungen.

• Nützlich, um die Bedeutung von Erlebnissen aus Sicht der Betroffenen zu verstehen.

Durchführungsschritte:

1. Auswahl der Teilnehmer, die das Phänomen erlebt haben.

2. Tiefeninterviews zur Erfassung der subjektiven Erfahrungen.

3. Analyse der Daten, um gemeinsame Themen und Muster zu identifizieren.

4. Reduktion der Daten auf wesentliche Aussagen, um die Essenz des Erlebnisses zu erfassen.

5. Beschreibung der Struktur des Erlebnisses, um ein umfassendes Verständnis zu bieten.

Insgesamt helfen diese qualitativen Methoden, ein tiefes Verständnis komplexer menschlicher Phänomene zu entwickeln, indem sie die Perspektiven und Bedeutungen der beteiligten Individuen in den Mittelpunkt stellen.

1. Methoden:

   • Quantitative Methoden: Sammlung und Analyse numerischer Daten, oft durch Umfragen, Experimente oder sekundäre Datenanalysen.

   • Qualitative Methoden: Sammlung und Analyse nicht-numerischer Daten, wie Interviews, Fokusgruppen, Beobachtungen und Textanalysen.

2. Designs:

   • Verschiedene Designs kombinieren qualitative und quantitative Methoden systematisch und integriert, um ihre jeweiligen Stärken zu nutzen und Schwächen zu kompensieren.

3. Daten:

   • Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und Methoden, um eine tiefere und validierte Einsicht in das Forschungsproblem zu erhalten.

1. Convergent Parallel Mixed-Methods Design:

   • Vorgehensweise: Qualitative und quantitative Daten werden gleichzeitig gesammelt und unabhängig voneinander analysiert. Anschließend werden die Ergebnisse integriert, um eine umfassendere Einsicht zu gewinnen.

   • Beispiel: Untersuchung der Nutzung digitaler Technologien in der Bildung durch Umfragen (quantitative Daten) und Interviews (qualitative Daten) mit Lehrern und Schülern.

2. Explanatory Sequential Mixed-Methods Design:

   • Vorgehensweise: Zuerst werden quantitative Daten gesammelt und analysiert. Basierend auf den Ergebnissen werden dann qualitative Daten gesammelt, um die quantitativen Ergebnisse zu erklären oder zu vertiefen.

   • Beispiel: Zuerst wird eine Umfrage durchgeführt, um die Zufriedenheit der Schüler mit dem Online-Unterricht zu messen. Anschließend werden Interviews durchgeführt, um die Gründe für die Zufriedenheit oder Unzufriedenheit zu ermitteln.

3. Exploratory Sequential Mixed-Methods Design:

   • Vorgehensweise: Zuerst werden qualitative Daten gesammelt und analysiert. Die Ergebnisse werden dann verwendet, um ein quantitatives Instrument zu entwickeln oder eine quantitative Studie zu gestalten.

   • Beispiel: Durchführung von Interviews zur Ermittlung der Herausforderungen bei der Implementierung neuer Lehrmethoden. Basierend auf den Ergebnissen wird ein Fragebogen entwickelt, der an eine größere Stichprobe verteilt wird.

4. Embedded Mixed-Methods Design

   • Beschreibung: In diesem Design wird eine Methode (qualitativ oder quantitativ) als primäre Methode verwendet, während die andere Methode eingebettet wird, um spezifische Aspekte der Forschung zu ergänzen.

   • Anwendung: In einer klinischen Studie könnte der Hauptfokus auf quantitativen klinischen Ergebnissen liegen, während qualitative Interviews verwendet werden, um die Patientenperspektiven zu verstehen.

   • Durchführung: Primäre Datensammlung und -analyse (quantitativ oder qualitativ) → Eingebettete Datensammlung (ergänzende Methode) → Integration der ergänzenden Daten in die Hauptanalyse.

1. Convergent Parallel Mixed-Methods Design:

   • Beispiel: Untersuchung der Wirksamkeit eines neuen Lehrplans. Quantitative Daten könnten durch standardisierte Tests gesammelt werden, während qualitative Daten durch Interviews mit Lehrern und Schülern erhoben werden, um ihre Erfahrungen und Meinungen zu erfassen.

2. Explanatory Sequential Mixed-Methods Design:

   • Beispiel: Erforschung der Auswirkungen eines Fitnessprogramms. Zuerst könnten quantitative Daten zur Fitnessverbesserung der Teilnehmer gesammelt werden. Anschließend könnten Interviews durchgeführt werden, um zu verstehen, wie die Teilnehmer das Programm wahrgenommen haben und welche spezifischen Faktoren zu den beobachteten Veränderungen beigetragen haben.

3. Exploratory Sequential Mixed-Methods Design:

   • Beispiel: Untersuchung der Bedürfnisse von Patienten in der Palliativpflege. Zunächst könnten qualitative Interviews durchgeführt werden, um die Hauptthemen und Bedürfnisse zu identifizieren. Basierend auf diesen Ergebnissen könnte dann eine Umfrage entwickelt werden, um die Häufigkeit und Wichtigkeit dieser Bedürfnisse in einer größeren Patientenpopulation zu quantifizieren.

4. Embedded Mixed-Methods Design:

   • Beispiel: Eine Gesundheitsstudie, die hauptsächlich quantitative Daten zur Medikamentenwirksamkeit sammelt, könnte qualitative Tagebucheinträge von Patienten einbeziehen, um deren subjektive Erfahrungen und Nebenwirkungen zu dokumentieren und zu verstehen.