- quantitative Forschung
Quantitative Methoden
Damit erreichst du zahlreiche, repräsentative Gruppen. Die optimale Methode für deinen jeweiligen Forschungsgegenstand hängt von den Vor- und Nachteilen der unterschiedlichen Vorgehensweisen ab. Diese quantitativen Forschungsmethoden werden allgemein angewandt:
- standardisierte Befragung
- Experimente und Versuche
- quantitative Inhaltsanalyse
Ablauf und Vorbereitung
Zu Beginn steht bei der quantitativen Forschung die Definition und Problematik der Forschungsfrage. Danach bereitest du mittels intensiver Recherche und relevantem Sammeln von Informationen die Durchführung vor.Untersuchungsdesign
Forscher legen die Vorbereitung der Forschungsdurchführung zugrunde und entwickeln die praktische Umsetzung, das Untersuchungsdesign und die passende Forschungsmethode. Zu Beginn definierte Theorien und Hypothesen über den Gegenstand der Forschung werden im nachfolgenden Forschungsverlauf überprüft.
Zielgruppe
Die Definition der passenden Zielgruppe beeinflusst sehr die erfolgreiche Durchführung einer quantitativen Forschung. Bereits bei der Auswahl musst du daran denken, dass die Probanden deine vorab definierten Kriterien möglichst genau erfüllen müssen. Es lassen sich nur klare Ergebnisse erzielen, wenn beispielsweise das Geschlecht, Altersgruppen, Berufsfelder oder Interessen übereinstimmen.
Umsetzung
Nun legst du die praktische Umsetzung des Verfahrens und die Instrumente zur Datenerhebung, wie zum Beispiel Fragebögen, fest.
Ordnen Sie folgende Kriterien auf einer Skala von 1 bis 10 ein: Übersichtlichkeit, Farbgestaltung, Servicebereich, Produktkategorien.Beispielfrage:
„Wie würden Sie das Design unseres Online-Shops bewerten?“
Überprüfe die Methode in einem Preset und erhebe die endgültigen Daten in einem festgelegten Zeitraum. Übertrage gegebenenfalls noch analog gesammelte Daten in die digitale Form.
Datenauswertung und Implementierung
Nimm anschließend eine interpretative Auswertung der quantitativen Forschung vor. Für den Fall, dass du über entsprechende Mittel verfügst und die Forschungsarbeit praktisch umgesetzt werden soll, werden die Erkenntnisse der Erhebung zum Beispiel in einem Unternehmen implementiert. Später könnte geprüft werden, ob sich durch die Änderungen langfristig die erhofften positiven Effekte erzielen lassen.
Gütekriterien
- Reliabilität (Zuverlässigkeit)
Darunter ist die formale Genauigkeit wissenschaftlicher Untersuchungen zu verstehen, die möglichst jeden Messfehler auszuschließen versucht. Reliabilität stellt einen Indikator für die Replizierbarkeit (Wiederholbarkeit) der Ergebnisse dar, bzw. Fragen müssen so eindeutig formuliert sein, dass es keine Unterschiede beim Verständnis gibt.
Von Validität spricht man, wenn die gewählten Indikatoren, Fragen und Möglichkeiten der Antworten präzise das Gewünschte messen.
Die Objektivität von Messverfahren und Fragen ist gegeben, wenn die Messenden, die Durchführenden von Interviews oder Prüfer weitgehendst die Ergebnisse nicht beeinflussen.
Aufgrund der genannten Gütekriterien und möglichen Fehlerquellen musst du statistische Untersuchungen stets mit größter Sorgfalt durchführen. Dazu gehört die Erhebung der Daten und die Analyse. Wähle deine Daten und Verteilungen in einer Art und Weise aus, dass die Interpretation nicht mehr Raum einnimmt als die Aussagekraft der Daten.
Beispiel für eine quantitative Forschung
Nach einer gründlichen Recherche zu deiner Theorie, kannst du mit Hilfe von z.B. Fragebögen deine Hypothesen überprüfen.
Beispiel:
Eine standardisierte Befragung, die schriftlich und mündlich möglich ist. Als beliebte Methode für dein Experiment oder Test kannst du dich für eine Online-Umfrage entscheiden.
Forschungsfrage: Wie groß ist die Prüfungsangst im Studium an der Uni und wie wirkt sie sich auf die Motivation der Studierenden aus?
Anzahl an Umfrageteilnehmenden: 52
Ziel: Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Prüfungsangst und Motivation
Vorgehen: Multiple-Choice-Fragen
Auswertung: statistische Auswertung mit SPSS
Vorteile der quantitativen Forschung
- Zuverlässigkeit, Objektivität und Vergleichbarkeit
- große Datenmengen lassen sich schnell verarbeiten
- wenig Zeit- und Kostenaufwand
- einfache Durchführung
- Probleme lassen sich leicht aufspüren
- exakt messbare Ergebnisse
FAQ
- Formulierung von Hypothesen
- Validierung der Hypothesen
- allgemeine Antworten finden
- Komponente des Menschen
Beispiel: Kunden sagen aus ihrer Sicht ihre Meinung zu Ihrem Unternehmen. Über die qualitativen Daten erkennen Sie bisher nicht wahrgenommene Schwachpunkte