Qualitative Daten in der psychologischen Forschung

Qualitative Daten sind nicht numerische Informationen, die in der psychologischen Forschung zur vertieften Auseinandersetzung mit Phänomenen genutzt werden. Sie erfassen Erfahrungen, Wahrnehmungen, Gedanken und Gefühle und bieten so wertvolle Einblicke in das „Warum“ und „Wie“ hinter Forschungsfragen. Diese Daten ergänzen und bereichern numerische Daten um den Kontext und geben ihnen Bedeutung.

Arten qualitativer Daten

1. Binärdaten: Kategorisiert als „richtig/falsch“ oder „ja/nein“, stehen für einfache Antworten.
2. Ordinaldaten: Kategorisiert anhand einer Spanne, z. B. zur Einstufung von Übereinstimmungs- oder Zufriedenheitsgraden.
3. Nominaldaten: Kategorisiert ohne Ordnung, z. B. Geschlecht oder ethnische Zugehörigkeit.

Erhebungsmethoden für qualitative Daten

1. Interviews: Einzel- oder Fokusgruppendiskussionen, in denen die Teilnehmer ihre Gedanken und Gefühle teilen.
2. Beobachtungen: Forscher beobachten das Verhalten, die Handlungen und Reaktionen der Teilnehmer.
3. Dokumentenanalyse: Auswertung alter Aufzeichnungen, E-Mails, Tagebucheinträge, Social-Media-Beiträge und mehr, um Einblicke zu gewinnen.

Analysetechniken für qualitative Daten

1. Codierung: Kategorisierung und Kennzeichnung von Informationen, um Themen, Muster und Konzepte zu identifizieren.
2. Themenanalyse: Gruppierung codierter Daten unter übergeordneten Themen, um die Erkenntnisse und Erfahrungen der Teilnehmer zu verstehen.
3. Inhaltsanalyse: Systematische Kategorisierung und Messung von Merkmalen in großen Datensätzen, einschließlich Text-, Bild- und Audioinformationen.

Vor- und Nachteile qualitativer Daten

Vorteile: - Untersuchung von Themen mit begrenzter Forschung. - Bereitstellung umfassender Daten, die subjektive Erfahrungen erfassen. - Information für zukünftige quantitative Studien.

Nachteile: - Kleine Stichprobengrößen schränken die Verallgemeinerbarkeit ein. - Mögliche Voreingenommenheit aufgrund subjektiver Interpretation. - Zeitaufwendige ausführliche Interviews.

Qualitative vs. quantitative Daten

| Merkmal | Qualitative Daten | Quantitative Daten | | Natur | Deskriptiv, nicht numerisch | Messbar, numerisch | | Zweck | Subjektive Erfahrungen verstehen | Signifikante Zusammenhänge bestimmen | | Wert | Bietet Kontext, erforscht Bedeutung | Statistische Analyse, Verallgemeinerbarkeit | | Stichprobengröße | In der Regel klein | In der Regel größer | | Voreingenommenheit | Mögliche Voreingenommenheit des Forschers | Geringere Voreingenommenheit | | Zeit | Zeitaufwendige Interviews | Effizient mit Software | | Verwendung | Nuancen verstehen, Erfahrungen erforschen | Statistische Analyse, Verallgemeinerung von Ergebnissen |

Die Wahl zwischen einer qualitativen und quantitativen Datenerhebung hängt von den Forschungsfragen und Überlegungen wie Zeit, Budget, Fachwissen und verfügbaren Ressourcen ab. Die Kombination beider Methoden kann zu einem umfassenden Verständnis des Themas führen.