Sind Sie beim Stöbern in Ihrem unordentlichen Schreibtisch schon einmal auf die Antwort gestoßen, die Sie so dringend brauchten, oder haben Sie vielleicht das perfekte Rezept ganz hinten in einem verstaubten Kochbuch gefunden? Ob Sie es glauben oder nicht, selbst bahnbrechende wissenschaftliche Entdeckungen können zufällig passieren!
Nehmen wir zum Beispiel Alexander Fleming. Als er 1928 aus dem Urlaub zurückkehrte, fand er eine schimmelige Petrischale, die die Medizin für immer verändern sollte – die Entdeckung von Penicillin, dem ersten weit verbreiteten Antibiotikum.
Aufbauend auf der Idee des Zufalls, Forschung bietet einen systematischen Rahmen für diese glücklichen Entdeckungen.
Forschung ist eine systematische Untersuchung von Materialien und Quellen, die durchgeführt wird, um Fakten zu entdecken, zu analysieren, zu interpretieren, festzustellen und neue Schlussfolgerungen in jedem Wissensgebiet zu ziehen.
Grundsätzlich ist Forschung die Schaffung neuen Wissens auf kreative Weise durch die Generierung neuer Konzepte, Methoden und Erkenntnisse unter Nutzung vorhandenen Wissens.
In der Wirtschaft ist es von grundlegender Bedeutung, Forschung für eine fundierte Entscheidungsfindung durchzuführen. Das liegt daran, dass Forschung dabei hilft, bestehende geschäftliche Herausforderungen anzugehen, neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren und sogar bei der Zusammenstellung eines Geschäftserweiterungsplans mit einer Reihe pragmatischer Ziele hilft.
Es gibt grob zwei Forschungsansätze, nämlich induktive und deduktive. Die induktive Methode wird in der qualitativen Forschung und die deduktive Methode in der quantitativen Forschung verwendet.
Lassen Sie uns tiefer in qualitative und quantitative Forschungsmethoden eintauchen.
Inhaltsverzeichnis
Qualitative und quantitative Forschung
Beginnend mit dem induktiven Ansatz beginnt man mit der Beobachtung einer Situation, um Theorien zu entwickeln.
Es hilft bei der Beantwortung von „Warum“-Fragen, indem es sich mit subjektiven Erfahrungen, Meinungen, Einstellungen und sozialen Phänomenen befasst.
Qualitative Forschung liefert eine umfassende und detaillierte Erklärung des untersuchten Themas und wirft Licht auf neue Perspektiven und Erkenntnisse.
Zum Beispiel eine Studie über die Bedeutung der Ausbildung von Lehrkräften für eine qualitativ hochwertige Ausbildung von Bachelor-Studenten. In diesem Szenario beobachten die Forscher lediglich das Verhalten der ausgebildeten und ungeschulten Lehrer, wenn es darum geht, inhaltsintensive Kurse zu geben. Ausgebildete Lehrer ermutigen die Schüler durch Engagement zum Lernen. Währenddessen halten die Ungeübten einfach ihre Vorlesung und starren dabei in die verwirrten Gesichter der Studenten.
Der deduktive Ansatz hingegen beginnt mit einer Theorie oder Hypothese eines Konstrukts und führt dieses dann durch Tests durch, um zu einer objektiven Schlussfolgerung zu gelangen.
Es hilft beim Testen von Hypothesen durch empirische Beobachtungen und Experimente und nutzt Werkzeuge, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Quantitative Forschung liefert präzise und statistisch berechnete numerische Ergebnisse und objektive Erklärungen statt subjektiver Interpretationen.
Schauen wir uns das oben erwähnte Beispiel aus der Perspektive der quantitativen Forschung an.
In diesem Fall gehen die Forscher von der Hypothese aus, dass ausgebildete Lehrer zu besseren Ergebnissen der Schüler führen und ein kontrolliertes Experiment durchführen. Sie schicken ausgewählte Schüler in die Klasse des ungeschulten Lehrers und die anderen in die Klasse des ausgebildeten Lehrers.
Anschließend stellen sie standardisierte Tests zur Verfügung, um das Verständnis und das Behalten des Stoffes durch den Schüler zu beurteilen. Mithilfe statistischer Methoden ermitteln sie das Ausmaß der Leistungsunterschiede der Schüler zwischen Klassen, die von ausgebildeten und nicht ausgebildeten Lehrern unterrichtet werden.
Daten in der Forschung
Es gibt ein unverzichtbares Element, das in beiden Arten der Forschung die größte Rolle spielt, und diese Rolle spielen nichts Geringeres als Daten.
Daten können alles sein, und wie in unserem vorherigen Blog erwähnt: „Alles sind Daten“.
Insbesondere werden Daten in der quantitativen Forschung als numerische Variablen ausgedrückt.
Es beantwortet in der Regel feste objektive Fragen wie „wie viel“, „wie viele“, „wie lange“ und „wie viel Prozent“. Zum Beispiel die durchschnittliche Körpergröße männlicher Angestellter, der Mindestlohn für Praktikanten, Besuche vor Ort pro Monat und mehr.
Quantitative Daten sind zählbar, messbar und bewertbar. Es treibt Algorithmen und statistische Analysen voran.
Erfahren Sie mehr über quantitative Daten und deren Analyse.
Andererseits werden Daten in der qualitativen Forschung häufig in Text- und Beschreibungsformaten ausgedrückt. Es können auch Videos, Fotos, Aufzeichnungen, Feldnotizen, Symbole, Infografiken, Beiträge, Kommentare usw. sein, die unvorhergesehene Erkenntnisse liefern.
Es zeichnet ein detailliertes Bild des „Warum“ und „Wie“ hinter menschlichem Verhalten, um zu einem tieferen Verständnis des von Ihnen untersuchten Themas zu beitragen.
Qualitative Daten beantworten detaillierte und offene Fragen wie „Warum investieren Menschen in Hautpflege?“ und „Wie verbessert Meditation die psychische Gesundheit?“.
Es ist nicht numerisch und für Einzelpersonen subjektiv.
Die Daten basieren auf den Erfahrungen von Menschen.
In der qualitativen Forschung sind ethnografische Daten – die Untersuchung von Menschen in ihrer Kultur und ihrem Lebensraum – für Forscher eine effektive Möglichkeit, Rohdaten zu sammeln.
Erfahren Sie mehr über qualitative Daten und deren Analyse.
Bei jedem Ansatz ist die Qualität der Daten entscheidend für die genaue Interpretation der Ergebnisse. Die Glaubwürdigkeit des Papiers hängt von der Qualität, Genauigkeit, Gültigkeit, Aktualität und Relevanz der Daten ab.
Qualitative Forschung vs. quantitative Forschung
Lernen wir die wichtigsten Unterschiede zwischen quantitativer und qualitativer Forschung kennen.
| Aspekte | Qualitative Forschung | Quantitative Forschung |
| Zweck: | Der Schwerpunkt liegt auf der eingehenden Erforschung und dem Verständnis von Phänomenen, den zugrunde liegenden Motivationen, Einstellungen und Verhaltensweisen. | Der Schwerpunkt liegt auf der Messung und Analyse numerischer Daten, um Trends, Muster und Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren. |
| Datensammlung: | Es verwendet Methoden wie offene Umfragen, Interviews und Fokusgruppen, um umfangreiche und detaillierte subjektive Daten zu sammeln. | Es implementiert strukturierte Umfragen, kontrollierte Experimente, Beobachtungen und Sekundärdaten aus vorhandenen Forschungsarbeiten. |
| Datenanalyse: | Dabei geht es um die Interpretation von Textdaten für konventionelle Inhaltsanalysen, Stimmungsanalysen, thematische Analysen und mehr. | Dabei geht es darum, strukturierte numerische Datensätze durch Algorithmen von Analysetools/Software für Trendanalysen, Kreuztabellen, Conjoint-Analysen und mehr auszuführen. |
| Probengröße: | Eine kleinere, gezielte Stichprobe wird aufgrund ihrer Relevanz für die Forschungsfrage ausgewählt. | Zur Gesamtrepräsentation und statistischen Validität wird eine größere, zufällig ausgewählte Stichprobe ausgewählt. |
| Ergebnisverallgemeinerung: | Die Ergebnisse sind subjektiv und kontextspezifisch und können daher nicht allgemein verallgemeinert werden. | Die Ergebnisse sind wissenschaftlich objektiv und basieren auf Prinzipien der Mathematik, also der Statistik, sodass sie weitgehend verallgemeinert werden können. |
| Forschungsdesign: | Es ermöglicht Flexibilität und neue Themen im laufenden Datenerfassungs- und Analyseprozess. | Es folgt einem streng strukturierten Design mit einer vorgegebenen Hypothese, Variablen und Datenerfassung. |
| Einschränkung: | Die Forschung birgt ein höheres Potenzial für persönliche Voreingenommenheit seitens des Forschers und kann nicht auf eine breitere Bevölkerung ausgeweitet werden. | Schlechte Daten und statistische Fehler können das Ergebnis der Forschung ruinieren und es fehlt eine Schlüsselkomponente, nämlich der Kontext. |
Manchmal beginnt die Forschung mit einer induktiven Untersuchung und geht später zu einem deduktiven Ansatz über, um die Ergebnisse zu bestätigen.
Forscher kombinieren sowohl qualitative als auch quantitative Methoden in derselben Forschung, um die Validität der Ergebnisse zu verbessern, indem sie eine Technik wie die Datentriangulation verwenden.
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Web Scraping ist eine weitere Methode zur Datenerfassung, die dazu beiträgt, die Datenstrategie eines Unternehmens voranzutreiben und kontinuierliches datengesteuertes Wachstum zu fördern.
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Für qualitative Daten hingegen können Sie Kundenbewertungen, Feedback und Social-Media-Erwähnungen Ihrer Marke sammeln, um die öffentliche Wahrnehmung Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung zu analysieren. Optimieren Sie anschließend Ihre Marketingstrategie mit maßgeschneiderter Werbung und Personalisierung, um Ihre Zielgruppe zu überzeugen.
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