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DOMINIK E. FROEHLICH UNTER MITARBEIT VON THOMAS WALA

WISSEN SCHAFFEN FÃœR INGENIEURE

Der Wegweiser durch deine Masterarbeit


INHALTSVERZEICHNIS

1 WISSENSCHAFTLICHES ARBEITEN FÜR INGENIEURE: WARUM DIESES BUCH? ............ 4 1.1 WIE SOLLTEST DU DIESES BUCH LESEN ................................................................ 4 1.2 DIE NICHT-LINEARITÄT DES WISSENSCHAFTLICHEN ARBEITENS ........................... 5 2 WAS IST (GUTE) FORSCHUNG? ...................................................................................... 7 3 UM WAS SOLL ES IN DEINER (ABSCHLUSS-)ARBEIT GEHEN? ....................................... 7 3.1 FINDE EIN FÜR DICH PASSENDES THEMA .............................................................. 8 3.2 ENTWICKLE DEINE FORSCHUNGSFRAGE ............................................................... 8 3.3 FLEXIBEL BLEIBEN .................................................................................................. 9 4 SO ARBEITEST DU MIT DER LITERATUR .......................................................................15 4.1 FINDE RELEVANTE LITERATUR ..............................................................................15 4.2 ERFASSE TEXTE EFFIZIENT ...................................................................................16 5 ZITIERE DEINE QUELLEN RICHTIG ................................................................................16 5.1 WANN SOLLST DU ZITIEREN? ................................................................................17 5.2 WIE SOLLST DU ZITIEREN? ....................................................................................17 5.3 ZITIEREN IM TEXT MITTELS KURZBELEG ...............................................................17 5.4 LITERATURVERZEICHNIS .......................................................................................18 5.5 NUTZE EINEN REFERENZMANAGER ......................................................................18 6 UMGANG MIT DEINEM BETREUER BZW. DEINER BETREUERIN .....................................20 6.1 SCHAFFE KLARHEIT ÜBER DEN BETREUUNGSPROZESS .......................................20 6.2 DOKUMENTIERE DEN PROZESS ............................................................................20 6.3 SEI PROAKTIV ........................................................................................................20 7 BEGRIFFE, DIE DU KENNEN MUSST ..............................................................................23 7.1 ALLGEMEINES .......................................................................................................23 7.2 DATEN UND DATENERHEBUNG .............................................................................23 7.3 VARIABLEN UND FÄLLE ..........................................................................................24 7.4 GÜTEKRITERIEN ....................................................................................................25 8 DATENERHEBUNG: SO KOMMST DU ZU AUSSAGEKRÄFTIGEN DATEN ........................27 8.1 (QUANTITATIVE) UMFRAGESTUDIEN ......................................................................29 8.2 (QUALITATIVE) INTERVIEWSTUDIEN ......................................................................34 8.3 ANDERE WICHTIGE DATENERHEBUNGSVERFAHREN ............................................39 9 SCHREIBE DEINE DISPOSITION .....................................................................................40 9.1 DEFINIERE DAS PROBLEM .....................................................................................40 9.2 STELLE DEN FORSCHUNGSSTAND DAR ................................................................41 9.3 EXPLIZIERE DAS ZIEL ............................................................................................42 9.4 BESCHREIBE DIE METHODE UND WEITERE VORGEHENSWEISE ...........................43 9.5 STELLE DIE VORLÄUFIGE GLIEDERUNG DAR .........................................................43 9.6 ENTWICKLE EINEN ARBEITS- UND ZEITPLAN .........................................................45 10 ANALYSIERE QUANTITATIVE DATEN ............................................................................48 10.1 DATEN SÄUBERN UND MANIPULIEREN ..................................................................48 10.2 WÄHLE EINEN STATISTISCHEN TEST .....................................................................49 10.3 TESTE UNTERSCHIEDSHYPOTHESEN....................................................................50 10.4 TESTE ZUSAMMENHANGSHYPOTHESEN ...............................................................52 10.5 SOFTWARE, DIE DU FÜR DEINE QUANTITATIVE DATENANALYSE VERWENDEN KANNST .................................................................................................................54

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INHALTSVERZEICHNIS 11 ANALYSIERE QUALITATIVE DATEN ...............................................................................56 11.1 WAS MÖCHTEST DU AUSWERTEN? DAS KODIERSCHEMA .....................................56 11.2 TRANSKRIBIERE DEINE INTERVIEWS UND GRUPPENDISKUSSIONEN ....................59 11.3 SO FÜHRST DU EINE QUALITATIVE INHALTSANALYSE DURCH ..............................60 11.4 ANALYSE EINES EXPERTINNENINTERVIEWS NACH MEUSER UND NAGEL .............61 11.5 SOFTWARE, DIE DU FÜR DEINE QUALITATIVE DATENANALYSE VERWENDEN KANNST .................................................................................................................62 12 STRUKTURIERE DEINE ARBEIT .....................................................................................64 12.1 WIE LEITEST DU DEINE ARBEIT EIN? .....................................................................64 12.2 WAS KOMMT IN DEN THEORETISCHEN HINTERGRUND?........................................66 12.3 WIE BESCHREIBST DU DIE METHODE? ..................................................................66 12.4 WIE PRÄSENTIERST DU DIE ERGEBNISSE? ...........................................................67 12.5 WIE DISKUTIERST DU DEINE ARBEIT?....................................................................67 13 SCHREIBE WISSENSCHAFTLICH ...................................................................................67 14 SCHREIBE DEINE ARBEIT EFFIZIENT ............................................................................69 14.1 WRITE DRUNK, EDIT SOBER ..................................................................................69 14.2 KONVENTIONEN BEACHTEN ..................................................................................69 14.3 EIN MUSTER HABEN ..............................................................................................70 14.4 PLANE DIE STRUKTUR AUF DER MIKRO-EBENE .....................................................70 14.5 VERWENDE EINEN REFERENZMANAGER—VON ANFANG AN! ................................70 14.6 ARBEITE AUCH MAL AM PAPIER.............................................................................70 LITERATURVERZEICHNIS ..................................................................................................71

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INHALTSVERZEICHNIS

Abbildungsverzeichnis ABBILDUNG 1: BEISPIEL FÃœR EIN FORSCHUNGSMODELL. ...........................................25

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EINLEITUNG

1 Wissenschaftliches Arbeiten für Ingenieure: Warum dieses Buch? Neues Wissen zu schaffen ist spannend und wichtig. Aber damit wir wirklich von Wissenschaffen sprechen können, müssen wir bestimmten Spielregeln folgen. Diese Spielregeln sind recht streng, aber sie sind eigentlich nicht sehr komplex. In diesem Text versuche ich dir diese Regeln zu erklären. Dabei versuche ich, alles so einfach wie möglich darzustellen. Gleichzeitig möchte ich mich so kurz wie möglich halten—das wissenschaftliche Arbeiten ist nur ein Teil, um dem du dich im Rahmen von Abschlussarbeiten oder anderen Schreibarbeiten kümmern musst. Der Inhalt deiner Arbeit wiegt noch schwerer. Also konzentriere ich mich darauf, dir einen kompakten Überblick über die Möglichkeiten zu geben und verweise auf andere Texte oder Videos zur Vertiefung. Der vorliegende Text versteht sich also insbesondere auch als Wegweiser. Dieses Buch unterscheidet sich aber durch ein weiteres Merkmal von anderen Texten: Es ist spezifisch für Ingenieure geschrieben. Das ist wichtig und notwendig, denn die Ingenieurswissenschaft(en) zeichnen sich stark durch ihre interdisziplinäre Natur aus. Das ist, wenn man gerade erst anfängt mit dem wissenschaftlichen Arbeiten, durchaus ein Hindernis. Denn was genau wissenschaftliches Arbeiten bedeutet ist von Disziplin zu Disziplin durchaus unterschiedlich. Die unterschiedlichen Auffassungen von „Wissenschaftlichkeit“ der Disziplinen müssen erst einmal erfasst und integriert werden—keine leichte Aufgabe. In diesem Buch möchte ich vor allem eines erreichen: dass du an deiner Abschlussarbeit arbeitest und zügig vorankommst. Deshalb werde ich Theorie und Definitionen eher wenig behandeln und ein paar praktische Übungen einbauen, die dir helfen sollen, deine Arbeit weiter zu bringen. Ich werde außerdem eines machen: fokussieren. Wissenschaftliche Forschungsmethoden in all ihrer Vielfalt können rasch einschüchternd wirken. Allerdings wird insbesondere für Abschlussarbeiten (aber auch darüber hinaus!) diese Vielfalt kaum genutzt. Meiner Erfahrung nach reicht es also durchaus, einige wenige Methoden und Forschungsdesigns zu kennen, um diese entweder direkt in der eigenen Studie zu verwenden oder zumindest eine gute Ausgangsbasis zum Erlernen weiterer Methoden zu haben.

1.1

Wie solltest du dieses Buch lesen

Dieses Buch sollst du so lesen, wie du (fast) alle wissenschaftlichen Texte lesen solltest: auf keinen Fall linear von Anfang bis Ende! Du möchtest bestimmte Fragen beantwortet bekommen wie zum Beispiel „Wie formuliere ich eine Forschungsfrage?“ oder „Welcher statistische Test ist der richtige?“. Suche die Antworten auf deine Fragen gezielt—das Inhaltsverzeichnis bzw. die Suchfunktion helfen dir dabei! Das Buch ist insbesondere eine Übersicht—ich kann schon alleine aus Platzgründen nicht auf jeden Punkt detailliert eingehen. Deshalb findest du auch Links zu wichtigen Ressourcen, die dir weiterhelfen. Das können Bücher/Programme/Webseiten (markiert mit dem Zeichen U) oder auch Links zu Videos (markiert mit dem Zeichen Y) sein. Das Buch ist aber auch ein Arbeitsbuch. Aktives lesen ist wichtig—deshalb möchte ich dich 4


EINLEITUNG auch dazu anregen, auf die gestellten Fragen tatsächlich zu antworten. Du findest genügend Platz direkt im Buch oder kannst natürlich auch in einem Forschungsjournal (siehe PHASE I) antworten! Übrigens: Du wirst in diesem Buch nicht ausschließlich Quellen finden, die aus der Domäne der Ingenieurswissenschaften kommen. Das hat zwei gute Gründe. Erstens ist die Ingenieurswissenschaft an sich interdisziplinär orientiert und wird stark von den sozialwissenschaftlichen Methoden beeinflusst. Zweitens sind viele Fragestellungen über wissenschaftliches Arbeiten bzw. wissenschaftliche Methoden für viele akademische Felder relevant—ich möchte dir die besten Ressourcen bieten, egal aus welcher Domäne sie kommen. Du findest in diesem Buch auch immer wieder Beispiele aus der ingenieurswissenschaftlichen Praxis. Wenn ich hier auf Texte verweise, sind das fast immer Publikationen, die online frei zugänglich sind („open access“). So kannst du—wenn du willst—die ganze Publikation ansehen um mehr über den Kontext der verschiedenen Studien zu erfahren.

1.2

Die Nicht-Linearität des wissenschaftlichen Arbeitens

Bevor wir über die eher technischen Spielregeln des wissenschaftlichen Arbeitens sprechen, möchte ich kurz über die Natur des wissenschaftlichen Arbeitens schreiben—eine Natur, die insbesondere im ingenieurswissenschaftlichen Kontext problematisch sein kann. Um Wissen „zu schaffen“ müssen wir—per Definition—in ein Feld gehen, zu dem es noch kein (gesichertes) Wissen gibt. Damit ist sehr viel Unsicherheit verbunden; der Prozess ist also nie zu 100% planbar. Vielleicht ertappst du dich also einmal dabei, wie du deine ganzen Forschungspläne über den Haufen wirfst. Das ist OK. Oder vielleicht verbringst du Tage damit, eine scheinbar einfache Auswertung durchzuführen. Auch das ist OK. Die wissenschaftliche Arbeit ist nichtlinear: Es ist nicht der zeitliche Input, der den Output bestimmt. Die Spielregeln, die ich in diesem Buch beschreibe, können dich dabei unterstützen, den Weg trotzdem zu gehen. Ich wünsche dir viel Erfolg dabei!

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PHASE I

Es geht los! Bald zumindest. Bevor du so richtig starten kannst, müssen wir noch ein paar Grundlagen klären. Zum Beispiel: Von was genau reden wir denn eigentlich, wenn wir von wissenschaftlichem Arbeiten sprechen? Und um was soll es in deiner Arbeit überhaupt gehen—das ist eine der wichtigsten Fragen überhaupt! Wie sieht das genau aus mit dem „wissenschaftlichen Handwerkszeug“, wie zum Beispiel dem effizienten Arbeiten mit der Literatur? Außerdem sprechen wir über den Prozess der Erstellung einer Abschlussarbeit—und welche Rolle dein Betreuer bzw. deine Betreuerin darin spielen kann oder soll.

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PHASE I

2 Was ist (gute) Forschung? Wir sollten erst einmal klären, um was es geht, wenn wir von wissenschaftlichem Arbeiten sprechen. Im Kern geht es hier darum, sich an gewisse Spielregeln zu halten, wenn man „Wissen schafft“. Wir—als Gemeinschaft—haben gewisse Vorstellungen, was eine Arbeit wissenschaftlich macht oder eben nicht. Werde aktiv! Was bedeutet denn „Wissenschaft“ für dich? Denke kurz darüber nach, wann du eine Studie als eher wissenschaftlich werten würdest—welche Kriterien fallen dir ein? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ Hast du dir ein paar Gedanken gemacht, worüber wir hier eigentlich sprechen? Hier sind ein paar Kriterien, die wissenschaftliches Arbeiten wohl auf jeden Fall kennzeichnen. Eine der Zutaten dafür ist das planbare Vorgehen. Während wir Wissen schaffen, gehen wir systematisch, geordnet, methodisch vor. Eben nicht zufällig. Eine zweite Zutat ist die Reflexivität bzw. die selbstkritische Einstellung, mit der wir an die Arbeit herangehen. Was können wir mit unseren Ergebnissen tatsächlich aussagen? Wo hat auch unsere eigene Studie Schwächen? Was wissen wir, was wissen wir nicht? Dieses Grundverständnis ist je nach Disziplin ein bisschen anders ausgeprägt—es gibt also hier durchaus Unterschiede. Was für einen Historiker gutes Wissen-schaffen bedeutet, ist (vielleicht) etwas anderes, als was es für einen Wirtschaftswissenschaftler bedeutet. Und wie sieht es mit den Ingenieurswissenschaften aus? Die Ingenieurswissenschaften sind sehr interdisziplinär orientiert, das heißt, dass sie durchaus mehrere der klassischen akademischen Disziplinen überspannen. Damit geht auch einher, dass die Anforderungen an wissenschaftliches Arbeiten recht heterogen sein können.

3 Um was soll es in deiner (Abschluss-)Arbeit gehen? Das wichtigste bei jeder Art von Plan ist es, zu wissen wo es hingehen soll. Und das trifft natürlich auch dann zu, wenn du eine wissenschaftliche Arbeit planen möchtest. Im wissenschaftlichen Kontext wird das Ziel vor allem über eines definiert: die sogenannte Forschungsfrage. Die Forschungsfrage ist es, die wir durch den Einsatz wissenschaftlicher Methoden letztendlich beantworten wollen. Das ist das Ziel einer wissenschaftlichen Arbeit. Gute Fragen zu stellen ist aber gar nicht so einfach—typischer Weise startet man also nicht direkt mit einer Frage (außer man bekommt sie vielleicht von einem Betreuer oder einer Betreuerin zugeteilt), sondern es wird im ersten Schritt erst mal ein grobes Thema definiert. Von dort aus tastet man sich Schritt für Schritt weiter—das heißt vor allem eins: Literatur lesen. Werde aktiv! Während des ganzen Forschungsprozesses wirst du dir viele Gedanken machen: über den Inhalt, über die Methode, über die Note, über die Betreuung, über den Sinn des Ganzen. Das sind viele vielleicht sehr wertvolle Gedanken, 7


PHASE I die sich aber leicht verflüchtigen. Deshalb schon jetzt hier einer der wichtigsten Tipps für deine Abschlussarbeit überhaupt: Führe ein Forschungsjournal! Egal in welchem Format (ob digital oder analog), egal in welchem Stil (ob strukturiert oder vollkommen lose)—versuche einen Weg zu finden, deine Gedanken nachvollziehbar aufzuzeichnen. Du wirst dir so im Laufe der Arbeit sehr viel Zeit sparen. Beginne jetzt! PS: In dem Forschungsjournal kannst du auch gleich deine Antworten zu den Übungen in diesem Buch festhalten—so hast du alle deine Gedanken an einem Ort.

3.1

Finde ein für dich passendes Thema

Es macht Sinn schon jetzt—ganz früh im Prozess—über ein mögliches Thema für deine Arbeit nachzudenken (vgl. Froehlich, 2018a). Denn je früher das Thema für dich feststeht, desto früher kannst du mit der eigentlichen Arbeit beginnen. Also: Was interessiert dich? Welche Themen betreffen dich persönlich? Gibt es irgendetwas, auf das du aufbauen kannst (Vorkenntnisse, Seminararbeiten,…)? Was ist gerade relevant in deinem Interessensgebiet—vielleicht überfliegst du dafür die Abstracts der letzten Publikationen in diesem Bereich? Die Antwort auf diese Fragen kommt nicht unbedingt jetzt, während du sie liest. Deshalb ist es ratsam, dein Forschungsjournal immer bei dir zu haben, damit du Ideen für Themen—wann auch immer sie auftauchen—sofort festhalten kannst! Es kann auch eine ganz gute Praxis sein, dich jeden Tag für ein paar Minuten zum Schreiben zu zwingen, um über diese Fragen schriftlich zu reflektieren. Damit schlägst du zwei Fliegen mit nur einer Klappe, denn du findest so nicht nur leichter und schneller ein Thema, sondern du bekommst auch ein bisschen mehr Übung im flüssigen Schreiben! Eine Technik, die sich hier sehr gut anbietet, ist das freie Schreiben (Freewriting; Elbow, 1998). Dafür stellst du dir einfach einen Wecker für in zehn oder zwanzig Minuten und beginnst zu schreiben. Wichtig dabei ist nur, dass der Schreibfluss nie abbrechen sollte—lass deinen Gedanken (und deinen Händen) einfach freien Lauf. In der Anfangsphase deines Projekts solltest du vor allem lesen. Lies breit—enge dich nicht zu sehr ein, sondern lies einfach was dich interessiert. Es muss auch nicht alles akademische Literatur sein. Vielleicht stolperst du mal über ein Konzept, ein Problem oder eine Theorie, die dich irgendwie anspricht. Dann ist es Zeit, in die Tiefe zu gehen. Ressourcen Y KONZEPTE : Was ich unter Konzepten verstehe, ist vielleicht nicht ganz klar. Deshalb hier dieses Video.

3.2

Entwickle deine Forschungsfrage

Aus deinem Thema heraus fällt es dir wahrscheinlich nicht so schwer, eine erste Frage zu entwickeln. Das ist ein guter Start—aber natürlich ist nicht jede Frage eine gute Frage! Eine gute Forschungsfrage erfüllt einige Anforderungen (vgl. Froehlich, 2018a). Sie ist... 1. 2. 3. 4. 5.

neu beantwortbar aber nicht trivial klar und präzise nützlich und interessant fokussiert 8


PHASE I 6. praktisch relevant (insbesondere wenn du mit Unternehmen kooperieren möchtest!) Diese Aufzählung ist sehr abstrakt und eventuell findest du es schwer, diese Begriffe mit deiner Forschungsfrage in Beziehung zu bringen. Kein Problem: Am Ende dieses Teils findest du einige Leitfragen, die du auf deinen Erstentwurf der Forschungsfrage anwenden kannst. Ressourcen Y KRITERIEN FÜR EINE GUTE FORSCHUNGSFRAGE Beispiel für eine Forschungsfrage aus der Forschungspraxis In den wissenschaftlichen Publikationen, die du für die Erstellung deiner eigenen Arbeit liest, wirst du nicht immer die Fragen ganz explizit formuliert vorfinden. Trotzdem ist das eine gute Praxis, die auch in der publizierten Literatur manchmal anzutreffen ist; zum Beispiel bei Kratzer, Lettl, Franke und Gloor (2015, S. 202): „Do lead users have a distinct social network position that allows their identification?“ Die wichtigsten genannten Konzepte der Frage—„lead user“ und „social network position“—werden in diesem Text ebenfalls definiert. Das ist wichtig, denn ohne die Definitionen würde jede Forschungsfrage schwammig bleiben.

3.3

Flexibel bleiben

Bist du halbwegs zufrieden mit deiner derzeitigen Forschungsfrage? Dann möchte ich dir eines verraten: die anfangs erstellte Forschungsfrage ist nicht immer die Frage, die letztendlich wirklich beantwortet wird. Forschung ist von Natur aus kein linearer Prozess; die Forschungsfrage wird sich also im Verlauf der Forschung (leicht) verändern—das ist ganz normal! Es macht also Sinn, die Veränderungsmöglichkeiten von Anfang an mitzudenken. Dabei würde ich zwei Schritte vorschlagen: Erstens, identifiziere die wichtigsten inhaltstragenden Bestandteile deiner Forschungsfrage. Das können theoretische Konstrukte sein (zum Beispiel “Implementierung von Ideen”) oder auch bestimmte Merkmale der Zielpopulation (zum Beispiel “MitarbeiterInnen in Banken mit einem technischen Studienhintergrund”). Zweitens, überlege für jeden dieser Teile der Forschungsfrage Alternativen die noch konkreter oder noch genereller sind. “Implementierung von Ideen” könnte zum Beispiel als “Implementierung von technischen Ideen” weiter konkretisiert werden oder als “Innovationsfördernde Maßnahmen” weiter generalisiert werden. Die Zielpopulation “MitarbeiterInnen in Banken mit einem technischen Studienhintergrund” könnte enger (“MitarbeiterInnen in Banken mit einem Studienhintergrund in der Mechatronik”) oder weiter gefasst (“Angestellte mit technischem Studienhintergrund”) werden. Wenn du dir diese Überlegungen schon vorab machst, kannst du im Forschungsverlauf viel flexibler reagieren. Findest du zum Beispiel nicht genügend StudienteilnehmerInnen mit einem Hintergrund in der Mechatronik? Mache die Zielgruppe etwas genereller! Erscheint die “Implementierung von Ideen” nach einer ersten Literatursuche als ein sehr differenziertes, facettenreiches Konzept? Mache das Konzept ein bisschen konkreter! Werde aktiv: Deine Forschungsfragen verbessern (Froehlich, 2018a) Beantworte folgende Fragen (eventuell auch mehrmals), um deine Forschungsfrage schrittweise zu verbessern. Entweder kannst du direkt eine Antwort auf die Fragen geben oder die Fragen zeigen dir auf, wo du vielleicht noch Wissenslücken hast (und noch etwas in der Literatur recherchieren solltest).

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PHASE I Mache deine Forschungsfrage akkurat 1. Ist jedes einzelne Wort deiner Forschungsfrage klar? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 2. Ist es möglich, eines der Worte vielleicht noch akkurater, noch präziser zu machen? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 3. Kann ein Konzept heruntergebrochen werden auf eine kleinere Einheit? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 4. Kann die Zielgruppe stärker eingeschränkt werden? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

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PHASE I ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ Mache deine Forschungsfrage verständlich 5. Kannst du zu jedem Wort deiner Forschungsfrage eine klare Definition in einem Satz geben? Probiere es aus! Ăœberlege dir zu jedem Konzept, jeder Zielgruppe, etc. kurz, was genau du darunter verstehst! ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 6. Kann irgendein Wort auch anders verstanden werden? Kannst du diese Doppeldeutigkeit beheben? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ Mache deine Forschungsfrage relevant 7. Ist die Frage relevant fĂźr die Zielgruppe? Wenn ja, wieso? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

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PHASE I ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 8. Ist die Frage relevant für die Scientific Community? Wenn ja, wieso? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 9. Für wen könnte die Frage noch relevant sein? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 10. Wenn gewünscht: Inwiefern gibt es hier Möglichkeiten für eine Kooperation mit Unternehmen? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

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PHASE I ________________________________________________________________________ Mache deine Forschungsfrage ethisch unbedenklich 11. Wirft die Frage ethische Probleme auf? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ Mache deine Forschungsfrage neu und originell 12. Ist die Frage deines Wissens nach neu? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 13. Wie gut kannst du beurteilen, ob die Frage neu ist? Wie gut kennst du dich in der Literatur zu diesem Thema aus? Wenn die Antwort "nicht so gut" ist: Was mßsstest du noch lesen, damit sich das ändert? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

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PHASE I Mache deine Forschungsfrage interessant (für dich) 14. Findest du deine Forschungsfrage auch persönlich interessant? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 15. Kann dir die Beantwortung der Forschungsfrage vielleicht sogar in deiner weiteren Karriere helfen? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ Mache deine Forschungsfrage machbar 16. Hast du Zugang zu Daten, um die Forschungsfrage zu beantworten? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 17. Kennst du dich mit den methodischen Zugängen aus, die notwendig sind, um die Forschungsfrage zu beantworten? Wenn nein, was müsstest du noch lesen, damit sich das ändert? Oder ist ein alternativer Zugang möglich?

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PHASE I ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 18. Hast du genügend Zeit, diese Forschungsfrage zu beantworten? Wenn nein, kannst du sie noch weiter herunterbrechen und konkretisieren? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

4 So arbeitest du mit der Literatur 4.1

Finde relevante Literatur

Um mit der Literatur zu arbeiten, brauchst du natürlich erst einmal eines: Literatur! Dabei gehst du prinzipiell in zwei Schritten vor: Zuerst lokalisierst du Texte, die relevant sein könnten. Dann nimmst du eine Bewertung vor, ob dieser Text tatsächlich für dich relevant ist bzw. ob er gewisse qualitative Kriterien erfüllt. Um Texte zu finden, hast du mehrere Möglichkeiten—ich erwähne hier die drei Wege, die wohl am vielversprechendsten sind: 4.1.1

Suche in einer wissenschaftlichen Datenbank

Du suchst mittels geeigneter Suchkriterien (zum Beispiel die wichtigsten Wörter aus deiner Forschungsfrage) direkt in einer wissenschaftlichen Datenbank (wie zum Beispiel google scholar, Web of Science, usw.). Dort hast du oft vielfältige Filtermöglichkeiten, die die Suche einfacher und präziser machen können. Die Datenbank-Recherche sollte also auf jeden Fall dein erster Schritt sein. 4.1.2

Backtracking/Forwardtracking

Wenn du schon irgendwelche passenden Zeitschriftenbeiträge, Bücher, usw. gefunden hast, kannst du dich anhand dieser weiterhangeln. Zum Beispiel kannst du in den Literaturangaben dieser Texte auch andere Quellen finden, die passend klingen (das wird oft “backtracking” genannt). Oder du benutzt Dienste wie google scholar oder Web of Science, bei denen du

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PHASE I überprüfen kannst, wer das von dir gefundene Werk schon zitiert hat (das wird als “forwardtracking” bezeichnet). Vielleicht hast du in deiner ersten Recherche auch schon einen ganz besonders wichtigen Autor oder eine besonders wichtige Autorin (“Guru”) in deinem Feld identifiziert. Dann suche doch mal ganz spezifisch nach dieser Person, vielleicht gibt es von diesem Autor bzw. dieser Autorin noch mehr relevante Texte. 4.1.3

Auskünfte von anderen

Tausche dich mit anderen Studierenden, die in einem ähnlichen Feld forschen aus. Oder sprich deinen Betreuer bzw. deine Betreuerin auf Literaturempfehlungen an. Manchmal gibt es auch geeignete Foren, Mailinglisten, usw. im Internet, bei denen du Fragen stellen kannst. 4.1.4

Gefundene Literatur beurteilen

Wenn du schon ein bisschen Literatur beisammen hast, ist es auch wichtig diese Literatur nach seiner Eignung zu beurteilen. Hier sind ein paar Leitfragen, wie du an die Sache herangehen kannst: 1. Basierend auf den Informationen aus dem Titel und Abstract: ist dieser Text wirklich inhaltlich relevant für deine Arbeit? Wird zum Beispiel eine ähnliche Perspektive eingenommen? Dafür kann bei einem Buch das Inhaltsverzeichnis wichtige Informationen liefern. 2. Was weißt du über den Urheber bzw. die Urheberin des Textes? Es macht einen Unterschied, ob der Text von dem Guru in dem Feld geschrieben wurde oder aus einer Masterarbeit stammt. 3. Wo wurde der Text publiziert—ist der Verlag bzw. die Zeitschrift vertrauenswürdig? Achtung: es gibt immer mehr “fake journals”, die zwar seriös klingende Titel haben, aber gegen Bezahlung alles publizieren. Eine Recherche im Internet oder eine Anfrage bei deinem Betreuer oder deiner Betreuerin kann hier bei der Beurteilung helfen.

4.2

Erfasse Texte effizient

Wissenschaftliches Arbeiten bedeutet auch, den Bezug deiner eigenen Arbeit zu vorhergehenden Arbeiten in der Literatur klar zu machen. Es ist also essenziell, Texte schnell erfassen zu können. Achtung, ich spreche hier bewusst von “erfassen” und nicht von “lesen”—denn das Lesen sollte nicht um des Lesens Willen gemacht werden. Es existieren eine Vielzahl an Lesemethoden die entwickelt wurden, um das schnelle Erfassen von Texte zu systematisieren. Im Wesentlichen geht es vor allem darum, einen Überblick über den Text und seinen Kontext zu bekommen, klare Fragen an den Text zu richten und dann diese Fragen als Filter für den eigentlichen Leseprozess zu verwenden. Wichtig ist vor allem auch, dass du nicht den Anspruch hast, jeden Text vollständig zu lesen. Das geht bei der Fülle an Material, durch das du durch musst, nicht! Auch solltest du aus Effizienzgründen auf ein lineares Lesen, d.h. das Lesen eines Textes von Anfang bis Ende, verzichten. Springe direkt zu den Textstellen, von denen du relevante Inhalte erwartest! Werde aktiv: Finde einen für dich passenden Lesestil Recherchiere die folgenden Schlagwörter kurz, um eine für dich passende Technik zu finden: SQ3R-Methode (Survey, Question, Read, Recite, Review), PQ4R-Methode (Preview, Question, Read, Reflect, Recite, Review), SQR(W) (Survey, Question, Read, (Write).

5 Zitiere deine Quellen richtig Beim richtigen Zitieren geht es vor allem um zwei Fragen: „Wann sollst du zitieren?“ und „Wie machst du das eigentlich richtig?“.

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PHASE I

5.1

Wann sollst du zitieren?

Das „Wann?“ ist die wichtigere Frage und—zumindest in der Theorie—leicht zu beantworten: Es muss überall dort zitiert werden, wo Ideen oder sogar Passagen anderer Quellen (eventuell auch eigene Ideen aus früheren Texten!) übernommen werden. Referenzen haben zwei wichtige Funktionen: Referenzen helfen dem Leser bzw. der Leserin zu verstehen, ob die Ideen/Passagen dem Autor bzw. der Autorin selbst zuzuschreiben sind oder ob sie von woanders stammen. Werden Ideen von woanders übernommen, hilft die Referenz dabei die ursprüngliche Quelle ausfindig zu machen. Diese Frage ist die eigentliche Herausforderung und man braucht ein bisschen Gespür, um weder zu viel noch zu wenig zu zitieren (im Zweifelsfall aber lieber mehr zitieren—ein Plagiat wäre schlimmer als etwas überladener Text). Zusätzlich zu diesem formalen Aspekt sind noch folgende Punkte zu bedenken: • • •

Zitiere nur Quellen, die du auch verstehst. Zitiere nur Quellen, die du auch gelesen hast. Eine Ausnahme bilden hier Sekundärzitate, bei denen du das Zitat von jemand anderen zitierst ohne die Originalquelle zu überprüfen (das solltest du aber nach Möglichkeit vermeiden!). Pass auf, dass du die Aussage des Zitates nicht (unabsichtlich) veränderst.

Wieviel Quellen sollen für die Arbeit verwendet werden? „So viele wie notwendig“ muss die richtige aber nicht ganz hilfreiche Antwort lauten. Letztendlich sollte alles, was du schreibst, für den Leser bzw. die Leserin nachvollziehbar sein—entweder durch allgemeines Wissen, Referenzen auf andere Texte oder durch Argumente im Text selbst. Wie viel von außen an Quellen herangetragen werden kann, hängt auch sehr stark von der Frage ab. In manchen Feldern gibt es mehr relevante Theorien und Ergebnisse, in manchen weniger. Insofern kann keine konkrete Antwort gegeben werden; die Nachvollziehbarkeit ist das Kriterium. Aber: Wie dieses Kriterium am besten zu erfüllen ist, ist ein Lernprozess.

5.2

Wie sollst du zitieren?

Die Frage, wie man richtig zitiert, hängt vom geforderten Zitierstil (auch: Refernzierstil) ab. Alle Zitierstile haben grundsätzlich das Ziel, das Auffinden der ursprünglichen Quelle zu erleichtern. Insofern ist auch hier Nachvollziehbarkeit das oberste Kriterium, das von allen gängigen Zitierstilen auch gut erfüllt wird. Verwendet man einen Referenzmanager—was ich auf alle Fälle empfehle—wird hier eine häufige Fehlerquelle fast komplett ausgeschlossen und man muss sich über die Spezifika der einzelnen Zitierstile eigentlich nicht kümmern. In diesem Buch wird der Referenzierstil der American Psychological Association (APA), der in den verschiedensten Disziplinen gerne verwendet wird, kurz vorgestellt (Das ist übrigens derselbe Referenzierstil, der in dem Buch selbst auch angewandt wird). Grundsätzlich müssen wir uns dabei zwei Bereiche ansehen: Erstens, wie wird im Text zitiert und zweitens, welche Informationen finden sich im Literaturverzeichnis (Apropos Literaturverzeichnis: Sofern du nicht mit einem Referenzmanager arbeitest, kontrolliere am Ende auf jeden Fall, ob alle Quellen im Text im Literaturverzeichnis zu finden sind). Ressourcen Y RICHTIG ZITIEREN

5.3

Zitieren im Text mittels Kurzbeleg

Hier muss man unterscheiden zwischen wörtlichen und sinngemäßen Zitaten. 5.3.1

Wörtliche Zitate

Hier übernimmst du nicht nur eine Idee von woanders, sondern übernimmst sogar den exakten 17


PHASE I gleichen Wortlaut (in der Sprache des Textes). Setze die Phrase in Anführungszeichen und gib auf jeden Fall die exakte Stelle im Quelltext an (Seitenzahl!). Bei langen übernommen Texten wird oft auch eine andere Formatierung verlangt—informiere dich! Beispiel für ein wörtliches Zitat “Goal orientation affects learning behavior and it may subsequently also influence employability” (Froehlich, Beauseart und Segers, 2016; S. 759). 5.3.2

Paraphrasen bzw. sinngemäße Zitate

Bei dieser Form des Zitats—die wesentlich öfter vorkommt als das wörtliche Zitat—gibst du die Aussage der Originalautoren in eigenen Worten wieder. Beispiel für eine Paraphrase Laut Froehlich, Beausaert und Segers (2016, S. 759) könnte die Zielorientierung von Angestellten ihre Beschäftigungsfähigkeit beeinflussen. Wie du an den Beispielen siehst werden auf jeden Fall zwei Dinge angegeben: Die AutorInnen und das Erscheinungsjahr. Gibt es mehrere Quellen derselben AutorInnen im selben Jahr, kennzeichnest du die einzelnen Quellen einfach mit a, b, c, usw. (zum Beispiel Froehlich, Beausaert und Segers (2016a)). Achte in jedem Fall auch auf spezifische Vorgaben deines Studiengangs. Manchmal sind Details anders geregelt.

5.4

Literaturverzeichnis

Im Literaturverzeichnis, dass sich typischer Weise zwischen dem Haupttext deiner Arbeit und dem Anhang befindet, werden alle verwendeten Quellen mit ihrer kompletten Referenz angeführt. Als Beispiel kannst du dir einfach das Literaturverzeichnis dieses Buches ansehen, dass in APA formatiert ist und am Ende des Buches zu finden ist. Beachte, dass je nach Texttyp (zum Beispiel Buch, Buchkapitel, Artikel) andere Informationen angegeben werden müssen.

5.5

Nutze einen Referenzmanager

Das “Wie?” des Zitierens ist eine beliebte Quelle für formale Fehler. Diese Fehlerquelle kannst du aber fast ganz ausschließen, wenn du Referenzmanager (korrekt) benutzt. Referenzmanager helfen dir dabei, nach einem bestimmten Zitierstil zu zitieren und stellen sicher, dass auch alle Quellen genannt werden. Die meisten lassen sich auch gut in verschiedene Textverarbeitungsprogramme (insbesondere MS Word und Libre Office Writer) einbauen, sodass sie leicht zu nutzen sind. Arbeitest du mit einem Referenzmanager, sind folgende Schritte zu erledigen: Erstens, füge alle relevanten Texte in deinen Referenzmanager mit allen notwendigen bibliografischen Informationen ein, wie zum Beispiel Informationen über die Autoren und Autorinnen, Publikationsdatum, Verlag, usw. Diese Informationen sind je nach Zitierstil und Textart (Zeitschriftenbeitrag, Buch, usw.) geringfügig anders—informiere dich vorher darüber, was genau du mindestens benötigst. Wie du diese Texte in deinen Referenzmanager einspielen kannst, ist etwas abhängig von der konkreten Software, die du benutzt (siehe unten). Im Wesentlichen gibt es aber diese Möglichkeiten: 1. Du gibst alle Informationen händisch ein. Dieser Prozess ist eventuell langwierig und fehleranfällig, ich würde ihn also nicht empfehlen, wenn einer der anderen Wege zur Verfügung steht. 2. Du kopierst die Textdatei (meistens im .pdf Format) in den Referenzmanager. Ein guter 18


PHASE I Referenzmanager sollte dann die wichtigsten Daten direkt aus der Datei herauslesen können—zumindest wenn die Qualität der Datei gut ist (und es sich nicht um einen schlechten Scan oder ähnliches handelt). 3. Du importierst die Daten direkt von der Seite des Verlages bzw. aus einer Suchmaschine (wie zum Beispiel google scholar): Das funktioniert oft über Browser Plug-Ins, die die Informationen aus dem Web direkt in den Referenzmanager übertragen. Zweitens, erstelle ein Referenzfeld direkt in deinem Textverarbeitungsprogramm und wähle den zu zitierenden Text aus. Hier wird der Kurzbeleg der Referenz angegeben. Drittens, füge das Literaturverzeichnis am Ende deiner Arbeit an. Das Literaturverzeichnis wird auf Knopfdruck im ausgewählten Stil erstellt. Stelle daher sicher, dass der richtige Zitierstil eingestellt ist. Übrigens: Da du alle Dokumente in deinen Referenzmanager lädst, ist dein Referenzmanager auch eine ideale Quelle, Ideen zu generieren („An was wird in der relevanten Literatur derzeit geforscht?“) bzw. deine Arbeit zu strukturieren („Welche unterschiedlichen Meinungen gibt es in der Literatur?“) Welchen Referenzmanager solltest du verwenden? Hier gibt es sehr viel Auswahl, die Funktionen der einzelnen Programme sind aber oft sehr ähnlich. An dieser Stelle sollen deshalb nur zwei der Möglichkeiten vorgestellt werden. Die Open Source Software zotero ist uneingeschränkt kostenlos verfügbar und schon lange Zeit eine beliebte Wahl bei vielen Forscherinnen und Forschern. Da es sich an offenen Standards orientiert, sind die eigenen Daten gut exportierbar und oft auch leicht in andere Programme einlesbar. Es gibt viel online Tutorials, um einen einfachen Einstieg zu finden, bzw. auch eine aktive und hilfsbereite Community, falls Fragen auftauchen. Ressourcen U ZOTERO HOMEPAGE U ZOTERO DOKUMENTATION Eine weitere Möglichkeit wäre Citavi. Citavi ist kostenpflichtig, allerdings gibt es für viele Hochschulen Campuslizenzen bzw. eine kostenfreie Grundversion. Diese Grundversion hat dieselben Funktionen wie die kostenpflichtige Version (und damit alles, was du für deine Arbeit brauchen wirst), allerdings können nur 100 Referenzen eingepflegt werden. Verwendest du den Referenzmanager nur zum Zitieren ist dieses Volumen vielleicht ausreichend; möchtest du aber auch generell einfach alle Dokumente, die du so hast, über deinen Referenzmanager verwalten (wie ich es zum Beispiel mache), dann wird das zu wenig sein. Im Vergleich zu zotero und den meisten anderen Anbietern könnte für dich interessant sein, dass Citavi ein deutsches Produkt ist und damit auch Hilfestellung in deutsche Sprache leicht gefunden wird. Hier findest du die wichtigsten Ressourcen für Citavi. Ressourcen U CITAVI HOMEPAGE U CITAVI FREE U CITAVI CAMPUSLIZENZ Y CITAVI YOUTUBE CHANNEL

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PHASE I Werde aktiv: Installiere einen Referenzmanager Ich habe dir einige Referenzmanager-Lösungen vorgestellt. Recherchiere die Alternativen, entscheide dich für eine und arbeite fortan mit dieser Software. Klar, am Anfang wird es etwas langsamer voran gehen, als ohne Referenzmanager. Aber ich garantiere dir, dass du diese Zeit am Ende wieder hineinbekommst —und mehr als das. Und das Potenzial für Flüchtigkeitsfehler reduzierst du ganz nebenbei.

6 Umgang mit deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin 6.1

Schaffe Klarheit über den Betreuungsprozess

“Betreuung” bedeutet für unterschiedliche Personen Unterschiedliches. Deshalb ist es wichtig, früh zu klären, wie das konkrete Betreuungsverhältnis für deine Abschlussarbeit aussehen soll. Wer ist zuständig für was? Was sind die (gegenseitigen) Erwartungen? Wie wird miteinander kommuniziert? Kläre diese Fragen möglichst früh. Je mehr du über die konkreten Abläufe Bescheid weißt, je klarer dir ist, was du von deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin bekommst und was nicht, desto effizienter kannst du arbeiten.

6.2

Dokumentiere den Prozess

Es ist wichtig, dass du alle Gespräche mit deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin gut dokumentierst und protokollierst. Das hat mindestens zwei Gründe. Erstens kannst du so Missverständnissen vorbeugen. Vielleicht hast du etwas im Gespräch nicht richtig verstanden oder dein Betreuer oder deine Betreuerin hat sich unklar ausgedrückt. Wenn du ein Protokoll schickst, gibt es auf jeden Fall eine Möglichkeit, Missverständnisse aufzuklären (bevor du stundenlang in die falsche Richtung hin arbeitest). Zweitens stellt das Protokoll eine gewisse Verbindlichkeit in beide Richtungen her. Dein Betreuer bzw. deine Betreuerin beurteilt dieselbe Situation zu zwei verschiedenen Zeitpunkten vielleicht anders—das kommt vor. In solchen Fällen wäre es gut, wenn du vorige Vereinbarungen gut dokumentiert hast.

6.3

Sei proaktiv

Einen Betreuer bzw. eine Betreuerin zu haben ist lediglich ein Service für dich—du bist zu jedem Zeitpunkt der Erstellung deiner Abschlussarbeit hauptverantwortlich. Das bedeutet auch, dass es eine gewisse Holschuld gibt: Wenn dir Informationen über den Prozess fehlen: Frage proaktiv nach! Wenn du eine wichtige inhaltliche Frage hast, ohne deren Beantwortung du nicht weiterarbeiten kannst: Frage proaktiv nach! Wenn du Feedback brauchst: Frage proaktiv nach! Werde aktiv: Betreuungsprozess klären Idealerweise hast du mit deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin ein gemeinsames Verständnis von diesen Fragen: 1. Wofür ist die Betreuerin bzw. der Betreuer zuständig? Wofür definitiv nicht? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

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PHASE I ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ 2. Ăœber welche Medien kommuniziert ihr? In welchen Abständen solltet ihr (mindestens) miteinander kommunizieren? In welchem Zeitraum kannst du typischer Weise mit einer Antwort rechnen? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

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PHASE II

In dieser Phase fasse ich vieles zusammen: zuerst erläutere ich einige Begriffe, die wichtig für die weitere Arbeit sind. Zum einen, weil sie in diesem Buch vorkommen werden und zum anderen, weil du sie für deine eigene wissenschaftliche Kommunikation brauchen wirst. Dann gehe ich auf die Datenerhebung ein. Zuletzt geht es in dieser Phase auch darum, eine Disposition (oder auch Exposé oder einfach Projektplan) zu verfassen. Ich fasse die letzten zwei Punkte aus dem Grund zusammen, weil es meiner Erfahrung nach praktisch unmöglich ist, einen soliden Plan zu entwickeln, ohne den wirklich kritischen Punkt der Datenerhebung bereits mitzudenken.

22


PHASE II

7 Begriffe, die du kennen musst Wissenschaftliches Arbeiten bedeutet vor allem auch kommunizieren: wir lesen die Texte anderer Forscher und Forscherinnen und versuchen, mit unserem eigenen Beitrag in diesen Diskurs einzutreten. Dabei hat jede soziale Gruppe ihre eigene Sprache—innerhalb deines Freundeskreises verwendest du vielleicht Wörter und Abkürzungen, die niemand außer dieser Gruppe verstehen kann. Und so ist das auch in der wissenschaftlichen Gemeinschaft. Wenn du also mit anderen Forscherinnen und Forschern „in den Diskurs treten“ willst, musst du deren Sprache sprechen. Hier stelle ich dir ein paar wichtige Begriffe vor, die du kennen solltest. Ich halte mich hier sehr kurz—wenn du eine Definition nicht verstehst, recherchiere doch bitte selbstständig weiter!

7.1

Allgemeines

Empirie: Empirie bedeutet „auf Erfahrung beruhend“ bzw. „auf der Realität beruhend“. Empirische Forschung bedeutet damit die systematische und reflektierte Erfassung und Auswertung von Erfahrungen. Induktion: Bei einem induktiven Vorgehen der Wissens-schaffung schließen wir von einer Beobachtung auf eine allgemeine Aussage. Deduktion: Bei einem deduktiven Vorgehen der Wissens-schaffung schließen wir von einer Theorie bzw. einer allgemeinen Aussage auf eine Beobachtung. Untersuchungsgegenstand bzw. Untersuchungsobjekt: Der Untersuchungsgegenstand definiert, um was geht es in diesem Forschungsprojekt geht. Explorative Designs: Explorative Forschung wird dann gebraucht, wenn noch relative wenig über ein Gebiet bekannt ist. Man erkundet neue Zusammenhänge und kann sich dabei auf nicht allzu viel Literatur stützen. Hierfür eignen sich qualitative Daten und Methoden oft besser als quantitative Zugänge. Konfirmatorische Designs: Gibt es bereits stabile Theorien über gewisse Zusammenhänge, hat Forschung eher einen bestätigenden (konfirmatorischen) Zugang. Man versucht ein existierendes theoretisches Modell mit empirischen Daten zu unterstützen oder zu widerlegen. Hypothese: „Hypothese“ ist ein Wort, das dir auf der Hochschule sicherlich schon oft begegnet ist. Eigentlich handelt es sich dabei um etwas sehr einfaches: gemeint ist einfach eine (unbestätigte bzw. zu bestätigende) Annahme bzw. Behauptung. Zum Beispiel können wir vermuten, dass es zwischen zwei oder mehreren Variablen gewisse Zusammenhänge gibt. Diese müssen überprüfbar sein. In der Statistik unterscheiden wir dabei insbesondere zwischen zwei Arten von Hypothesen: Unterschiedshypothesen und Zusammenhangshypothesen. Bei einer Unterschiedshypothese vermuten wir, dass es zwischen zwei oder mehreren Gruppen Unterschiede bezüglich eines gewissen Merkmals gibt. Zum Beispiel könnten wir erwarten, dass Frauen einer Gruppe im Durchschnitt kleiner als Männer derselben Gruppe sind. Zusammenhangshypothesen sind dagegen oft als „je-mehr-desto“-Aussagen formuliert. Also zum Beispiel: Je größer eine Person ist, desto mehr wiegt sie. Egal welche Art der Hypothese du formulierst, achte darauf, dass überprüfbarer Inhalt vorliegt, der auch falsch sein kann.

7.2

Daten und Datenerhebung

Quantitative Daten: Als quantitative Daten zählen alle Daten, die numerisch (in Zahlen) ausgedrückt werden. Diese Daten entstehen zum Beispiel durch standardisierte Umfragen, Experimente oder Beobachtungen. Qualitative Daten: Qualitative Daten werden nicht-numerisch ausgedrückt, am häufigsten durch Wörter. Diese Daten werden zum Beispiel über Interviews oder Gruppendiskussionen erhoben. Mixed Methods: Da sowohl quantitative als auch qualitative Daten ihre jeweils spezifischen 23


PHASE II Stärken und Schwächen haben, wird in den letzten Jahren auch wieder sehr stark mit gemischten Methoden gearbeitet. Hier werden quantitative und qualitative Daten erhoben und miteinander in Beziehung gesetzt. Ressourcen U Wenn du dich für mixed methods interessierst, kann ich dir den frei zugänglichen Artikel von SCHOONENBOOM, JOHNSON UND FROEHLICH (2018) oder die Bücher von Creswell und Kollegen (Creswell, 2014; Creswell & Clark, 2017) empfehlen. Grundgesamtheit (population): Unter einer Grundgesamtheit oder Population versteht man die Menge aller potenziellen Untersuchungsobjekte, über die man durch eine Erhebung Aussagen machen möchte (sachlich, räumlich, zeitlich). Stichprobe (sample): Eine Stichprobe ist eine beschränkte Auswahl aus der Grundgesamtheit. In der Statistik haben wir zum Beispiel das Ziel, auf der Basis der Stichprobenergebnisse Aussagen über die Grundgesamtheit zu machen. Dafür muss die Stichprobe repräsentativ für die Grundgesamtheit sein (siehe Stichprobenziehung). Stichprobenziehung (sampling): Ein Stichprobenverfahren ist charakterisierbar durch eine explizite Regel, die festlegt, in welcher Weise Elemente der Grundgesamtheit für die Stichprobe ausgewählt werden. In quantitativen Studien hat die Stichprobenziehung typischer Weise statistische Repräsentativität zum Ziel (Inwiefern entspricht die Stichprobe der Grundgesamtheit basierend auf demografischen Merkmalen?). Qualitativ geht es eher um inhaltliche Repräsentativität (Wurde inhaltlich alles gesagt, das für die Population von Relevanz ist?). Primärdaten und Sekundärdaten: Primärdaten zeichnen sich dadurch aus, dass ihnen eine eigene Erhebung zugrunde liegt. Sekundärdaten wurden ursprünglich für einen anderen Zweck (zum Beispiel eine vorige Studie) erhoben. Messen: Messen ist die Zuordnung von Zahlen zu Objekten gemäß festgesetzten Regeln. Bei quantitativen Daten müssen wir hier insbesondere auch auf die Qualität der Daten—das sogenannte Messniveau—achten. Hier sind in der Praxis drei unterschiedliche Niveaus relevant: Bei nominalen Daten kannst du nur die Gleichheit bzw. Ungleichheit zwischen Fällen sinnvoll interpretieren. Ein typisches Beispiel wäre hier das Geschlecht: Frauen und Männer sind zwei Gruppen, die in keine Reihung gebracht werden können (in der Form „Männer sind mehr als Frauen“ oder „Frauen sind mehr als Männer“). Diese Reihung ist aber sehr wohl bei ordinalen Daten möglich. Ein typisches Beispiel für ordinale Daten sind Noten im österreichischen oder deutschen Schulsystem. Ein „Sehr Gut“ ist besser als ein „Gut“, ein „Gut“ ist besser als ein „Befriedigend“, usw. Allerdings ist der Abstand zwischen einem „Sehr Gut“ und einem „Gut“ mitunter nicht derselbe Abstand, der zwischen einem „Genügend“ und einem „Nicht Genügend“ vorliegt! Diese einheitlichen Abstände liegen erst bei Intervalldaten vor, wie es zum Beispiel bei einer Temperatur-Skala der Fall wäre. Der Abstand zwischen 1°C und 5°C ist genau gleich groß wie der Abstand zwischen 40°C und 44°C. Je höher das Messniveau, desto mehr Möglichkeiten hat man normalerweise in der statistischen Analyse.

7.3

Variablen und Fälle

Variable: Eine Variable ist ein Name für ein Merkmal oder eine Eigenschaft von Personen, Gruppen, Organisationen oder anderen Merkmalsträgern. Beispiele für Variablen: Geschlecht, Bildungsgrad von Personen, die soziale Integration von Gruppen, die Dauer von Ehen, die Regierungsform von Staaten, die Seitenanzahl eines Buches. In der Datentabelle stehen sie typischer Weise in den Spalten. Jede Variable hat mindestens zwei Ausprägungen, d.h. die Werte, die sie annehmen kann (zum Beispiel: Geschlecht kann mindestens männlich oder weiblich sein). Die Ausprägungen dürfen sich nicht überlappen (sie müssen disjunkt sein) und müssen erschöpfend sein (keine mögliche Ausprägung wird vergessen). 24


PHASE II Fälle: Fälle stellen zum Beispiel die befragten Personen dar. In der Datentabelle stehen sie typischer Weise in den Reihen. Aber nicht nur natürliche Personen können Fälle sein—Kollektive (zum Beispiel Nationen) oder Dinge sind ebenfalls möglich. Manifeste und latente Variablen: Bei latenten Variablen handelt es sich um nicht direkt beobachtbare, sozusagen versteckte Phänomene. Zum Beispiel kann die Persönlichkeit einer Person nicht direkt und eindeutig beobachtet werden oder auch nur durch eine einzelne Frage (engl. item) erfragt werden. Persönlichkeitstests sind daher oft recht lang—viele Items bzw. beobachtbare Elemente, d.h. manifeste Variablen, sind notwendig, um das latente Konstrukt Persönlichkeit zu messen. Diese Items werden in Skalen bzw. Item-Batterien zusammengefasst. Beispiel: Man füllt einen Persönlichkeits-Fragebogen mit zehn Fragen aus. Diese zehn Fragen werden bei der Auswertung dann kombiniert (zum Beispiel durch das Bilden einer Summe oder des Mittelwerts), um auf diese Weise auf die Ausprägung der latenten Variable Persönlichkeit rückschließen zu können. Beispiel Das folgende Diagramm stellt ein Forschungsmodell dar.

Abbildung 1: Beispiel für ein Forschungsmodell.

Der Pfeil zwischen „Kreativität“ und „Qualität innovativer Ideen“ deutet eine Hypothese an: Wir vermuten einen positiven Zusammenhang zwischen diesen beiden Konstrukten. Aber das Diagramm verrät noch mehr, es sagt uns nämlich auch etwas über die Messung dieser beiden Konstrukte. Die beiden Konstrukte stehen deshalb (per Konvention) in Ovalen, weil es sich um nicht direkt beobachtete Phänomene handelt (sogenannte latente oder versteckte Variablen). Man kann das kreative Potenzial einer Person nicht durch einen Blick erschließen. Also müssen wir dieses Konstrukt auf beobachtbare Bestandteile herunterbrechen—diese werden in den Rechtecken dargestellt (in der Literatur werden diese auch manchmal als manifeste oder beobachtbare Variablen bezeichnet). „Kreativität“ wird durch fünf Fragen gemessen, deren Abkürzungen in den Rechtecken stehen. Diese fünf Fragen bilden zusammen eine Skala.

7.4 Gütekriterien Ganz allgemein beschreiben Gütekriterien Qualitätsmerkmale von Studien. Werde aktiv! Was sind deiner Meinung nach die wichtigsten Kriterien, die eine gute Studie unbedingt erfüllen muss (um als wissenschaftlich zu gelten)? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

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PHASE II ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

7.4.1

Gütekriterien in der quantitativen Forschung

Bei quantitativen Studien hat man sich schon lange auf drei klar definierte Gütekriterien geeinigt: Objektivität, Reliabilität und Validität. Objektivität: Objektivität bedeutet, dass die Studie unabhängig von den durchführenden Forschern bzw. Forscherinnen ist. Man kann hier noch genauer unterscheiden zwischen der Durchführungsobjektivität (Unabhängigkeit zwischen der Messung und der messenden Person), der Auswertungsobjektivität (Unabhängigkeit zwischen der Auswertung und der auswertenden Person) und der Interpretationsobjektivität (Unabhängigkeit zwischen der interpretierenden Person und der Interpretation). Reliabilität: Reliabilität bedeutet, dass wiederholte Messungen mit einem Messinstrument unter den gleichen Bedingungen zu dem gleichen Ergebnis gelangen sollten. Validität: Eine Messung ist dann valide, wenn das gemessen wird, was gemessen werden soll. Und diese Frage ist nicht so trivial, wie es oft am ersten Blick scheint. Wir können hier genauer unterscheiden zwischen: 

Inhaltsvalidität: Hier geht es darum, ob alle Aspekte des zu messenden Konzepts gemessen wurden. Wenn wir zum Beispiel ein Instrument entwickeln wollen, mit dem wir die Innovationsfähigkeit von Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen messen wollen, können wir uns nicht nur auf Fragen zur Kreativität beschränken (weil Innovation laut Literatur eben mehr ist als nur eine kreative Leistung). Kriteriumsvalidität: Gibt es einen Zusammenhang zwischen dem gemessenen Konstrukt und einem externen Kriterium? Würden beispielsweise Experten dieselben Fälle wie unser Messinstrument als „innovativ“ bewerten? Vorhersagevalidität: Sind Prognosen basierend auf der Messung möglich? Führen zum Beispiel viele als „innovativ“ bezeichnete MitarbeiterInnen in einem Unternehmen zu einem erhöhten Innovationsoutput (zum Beispiel gemessen durch die Anzahl angemeldeter Patente?). Ressourcen U Wenn du mehr über die quantitativen Gütekriterien und deren Bestimmung wissen möchtest, empfehle ich dir das Buch von Moosbrugger und Kelava (2012).

7.4.2

Gütekriterien in der qualitativen Forschung

In der qualitativen Forschung ist man sich bzgl. der Gütekriterien nicht so einig, wie man es in der quantitative Forschung ist. Folgende Merkmale werden aber zum Beispiel öfters genannt (wenngleich auch nicht immer mit diesen Bezeichnungen) (Mayring, 2002): Verfahrensdokumentation meint, dass die verwendeten qualitativen Methoden und Vorgehensweisen exakt beschrieben werden müssen, da sie nicht so standardisiert sind wie die quantitativen Methoden. Argumentative Interpretationsabsicherung weist darauf hin, dass Interpretationen von qualitativem Material nicht für sich stehen sollten, sondern immer argumentativ begründet werden müssen. Eine regelgeleitete Durchführung stellt sicher, dass die Studie systematisch durchgeführt wird. Gegenstandsangemessenheit meint, dass eine gewisse Nähe zu den Studienteilnehmern bzw. Studienteilnehmerinnen aufbaut werden muss, damit die Ergebnisse nicht verzerrt werden. 26


PHASE II

Werde aktiv! Überfliege den Methodenteil eines empirischen Artikels. Welche der vorgestellten Begriffe kannst du identifizieren? Ressourcen U Wenn du mehr über die qualitativen Gütekriterien und deren Bestimmung wissen möchtest, empfehle ich dir die Bücher von Zepke (2016) und Mayring (2002, 2014).

8 Datenerhebung: So kommst du zu aussagekräftigen Daten Wenn wir Daten erheben, wollen wir natürlich nicht irgendwelche Daten erheben. Wir brauchen sinnvolle, aussagekräftige Daten. In diesem Kapitel zeige ich dir, was das genau bedeutet. Dabei müssen wir zuerst überlegen, was unser Ziel ist. Davon gibt es vor allem zwei: In der eher quantitativen orientierten Forschung achten wir sehr stark auf die demografische Repräsentativität: entspricht die Gruppe von Personen, die an der Studie teilnehmen (Stichprobe) ungefähr der Gruppe von Personen, über die ich eine Aussage machen möchte (Grundgesamtheit). Bei der qualitativen Forschung—bei der unsere Stichprobenzahl meistens zu gering ist, um demografische Repräsentativität anzustreben—orientieren wir uns eher an inhaltlicher Repräsentativität. Hier geht es also darum, das Feld aus inhaltlicher Perspektive halbwegs vollständig abzustecken. Aus diesen zwei Zielen resultieren auch zwei Sets an Verfahren zur Stichprobenziehung. Diese Stichprobenverfahren stellen Regeln zur Verfügung, nach denen Elemente aus der Grundgesamtheit ausgewählt werden und so die Stichprobe gebildet wird. Bei eher quantitativer Forschung gilt die einfache Zufallsauswahl als die wohl methodisch solideste Methode. Hier hat jedes Element der Grundgesamtheit die gleiche (von null verschiedene) Wahrscheinlichkeit, in der Stichprobe berücksichtigt zu werden. Achtung: Das ist gar nicht so leicht zu erreichen. Wenn du zum Beispiel eine Zufallsauswahl unter Studierenden durchführen möchtest, reicht es nicht, Fragebögen an deiner Institution zu verteilen. Da nur bestimmte Studierende (zum Beispiel je nach Typ der Hochschule bzw. je nach Fachrichtungen, die dort angeboten werden) dort anzutreffen sind, wird das Ergebnis eventuell auf systematische Art und Weise verzerrt. Diese Verfahren sind also in der Praxis oft recht kostspielig. Zwei Varianten, die auf der einfachen Zufallsauswahl aufbauen, sind daher öfters relevant: Zum einen gibt es die sogenannte geschichtete Auswahl bzw. Quotenstichprobe: Die Stichprobe wird derart konstruiert, dass die Quoten in der Stichprobe (zum Beispiel: 50% Männer) im Hinblick auf die ausgewählten Merkmale den Merkmalsverteilungen in der Grundgesamtheit entsprechen. Eine zweite Variante wäre die Klumpenauswahl, bei der in einem ersten Schritt zufällige, zu untersuchende Bereiche (Klumpen) selektiert werden (zum Beispiel Betriebsstandorte eines Unternehmens) und innerhalb dieser Klumpen dann im zweiten Schritt zufällig Personen gewählt werden. Für die Praxis ist aber insbesondere die willkürliche Auswahl (convenience sample) von Bedeutung: Hier werden Personen ausgewählt, die für die Forschenden besonders leicht zu erreichen sind (zum Beispiel durch persönliche Kontakte). Selbstverständlich sollte aber hier ganz besonders darauf geachtet werden, dass keine stark verzerrende Einflüsse auftreten (Zum Beispiel spricht eine (junge) Studentin über die eigenen social media Netzwerke tendenziell nur eine sehr homogene Gruppe an Personen an). Bei einer sehr schwer zugänglichen Zielgruppe bietet sich auch das sogenannte Schneeballverfahren an. Hier leiten passende Kontakte Fragebögen an ähnliche Personen weiter.

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PHASE II Aus der Forschungspraxis: Schneeballverfahren Froehlich, Segers und Van den Bossche (2014) haben eine Umfragestudie unter mehr als 140 Führungskräften in österreichischen Banken durchgeführt. Diese Zielgruppe ist einerseits sehr spezifisch und andererseits—durch den chronischen Zeitmangel bei Führungskräften, insbesondere in der Bankenbranche—sehr schwer zu erreichen. Deshalb wurde als Stichprobeverfahren ein Schneeballverfahren gewählt, bei dem zehn Kontakte in unterschiedlichen Banken als Ausgangspunkt genutzt wurden. Diese Personen haben nicht nur selbst den Fragebogen ausgefüllt, sondern weitere Fragebögen in ihrer Organisation an andere Führungskräfte verteilt. Bei qualitativer Forschung spielt die willkürliche Auswahl ebenfalls eine wichtige Rolle. Daneben wird vor allem „absichtsvoll“ ausgewählt. Diese Absicht wird entweder von der Theorie gesteuert—theoriegesteuerte Auswahlverfahren, bei denen man sich vorab überlegt, welche Faktoren bzw. Faktorkombinationen interessant sein könnten (qualitativer Stichprobenplan)— oder leitet sich aus dem bisherigen Datenerhebungsprozess an sich ab. Bei diesen datengesteuerten Auswahlverfahren nimmt man auf das in der Studie bereits erarbeitete Wissen Bezug; zum Beispiel sucht man explizit nach Fällen, bei denen man ähnliche (bestätigende Auswahl) bzw. andere (kontrastierende Auswahl) Ergebnisse erwarten würde. Werde aktiv! Welches Stichprobeverfahren bietet sich für deine Abschlussarbeit an? Reflektiere kurz über die Möglichkeiten, die du hast! ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ Es stellt sich jetzt noch die Frage nach der Stichprobengröße: Wie viele Daten brauchst du eigentlich? Diese Frage ist insofern schwer auf genereller Ebene zu beantworten, weil sie stark von der Komplexität deiner Forschungsfrage bzw. der verwendeten Methode abhängt. Basierend auf meiner Erfahrung mit der Betreuung von Masterarbeiten würde ich 80-120 Fälle als eine adäquate Stichprobengröße für viele quantitative Fragestellungen auf Masterarbeits-Niveau erachten. Diese Zahlen dienen aber wirklich nur zur groben Orientierung; ich schlage dir vor, dich an den Vorgaben deiner Institution zu orientieren bzw. dich bei diesem Thema mit deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin abzustimmen. Bei qualitativen Arbeiten gilt das Kriterium der theoretischen Sättigung: Du hast deine Fragestellung schon so weit untersucht, dass bei Erhebung eines weiteren Falles keine neuen Erkenntnisse zu erwarten sind. Du solltest dir außerdem überlegen, wie du mögliche Teilnehmer und Teilnehmerinnen zur tatsächlichen Teilnahme bewegen kannst. Manchmal reicht ein Thema, das viele interessiert. Vielleicht kannst du noch eine Zusammenfassung der Ergebnisse drauflegen? Oder kannst du vielleicht sogar ein Gewinnspiel einrichten? Aus der Forschungspraxis: Über die Stichprobenziehung berichten Das Stichprobenverfahren und die Stichprobenbeschreibung finden sich meistens im ersten Unterkapitel im Methodenteil („Stichprobe“): 28


PHASE II Beispieltext: „Wir verschickten elektronische Fragebögen per E-Mail an die 120 MitarbeiterInnen des Unternehmens X. Nach zwei Wochen schickten wir ein Erinnerungs-Email, nach vier Wochen wurde die Umfrage geschlossen. Insgesamt haben 100 Personen (83,3%) geantwortet; davon waren 96 Fragebögen (80%) vollständig und für unsere Analysen verwertbar.“

8.1

(Quantitative) Umfragestudien

Umfragestudien sind in den Sozialwissenschaften sehr beliebt. Das hat vor allem den Grund, dass sie sehr flexibel an viele Fragestellungen anpassbar sind. Eigentlich gibt es nur eine wirklich wichtige Voraussetzung: Um gute Fragen stellen zu können, muss es schon Wissen über das Thema geben. Umfragestudien eignen sich folglich dann nicht, wenn es noch wenig Vorwissen gibt und man eher explorativ vorgehen müsste. Bei einer quantitativen Umfrage stellst du eine Menge an Fragen (Items) in einem Fragebogen zusammen, den du dann online oder auf Papier von vielen Personen ausfüllen lässt. Umfragen werden in der vor allem in der sozialwissenschaftlich orientierten Forschung sehr gerne durchgeführt, denn die Ergebnisse sind leichter repräsentativ für eine große Anzahl an Personen oder Unternehmen, können leichter zwischen Studien verglichen werden und lassen sich in Zahlen ausdrücken (was die Kommunikation oft einfacher macht). Problematisch ist dabei aber, dass man in Umfragen nur das erfassen kann, was vorher definiert wurde und dass man nicht auf individuelle Schwierigkeiten bei Befragten eingehen kann (zum Beispiel wenn eine Frage falsch verstanden wird). Wenn du eine Umfragestudie durchführen möchtest, musst du natürlich erst einmal wissen, was du erforschen möchtest. Das heißt, du musst schon eine Forschungsfrage entwickelt haben. Wenn hier eine Umfrage als passende Erhebungsart erscheint, kannst du dir weitere Gedanken machen, wie genau die Umfrage bzw. die Fragen darin aussehen sollen. Wie kommt die Umfrage zu den Befragten? Verschickst du einen Link für eine Online Umfrage? Oder druckst du die Bögen aus und versendest sie postalisch? Wieviel Zeit werden die Befragten haben, um die Umfrage auszufüllen—und wo werden sie das tun (Unter Stress im hektischen Büroalltag oder entspannt zu Hause)? Beachte, dass die unterschiedlichen Möglichkeiten auch durchaus Implikationen für die Fragenentwicklung haben! Wenn diese wichtigen Fragen geklärt sind, musst du im nächsten Schritt wissen, was du überhaupt an Daten brauchst: über was willst du Bescheid wissen? Im Normallfall sind dabei die Konzepte bzw. Konstrukte gemeint, die in deiner Forschungsfrage vorkommen. Wenn zum Beispiel deine Forschungsfrage lautet „Wie beeinflusst voice behavior der Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen von Technologieunternehmen die Innovationsleistung des Unternehmens?“ wären wohl voice behavior (Detert & Burris, 2007) und „Innovationsleistung von Unternehmen“ die wichtigsten erwähnten Konstrukte. Man sollte sich also Gedanken machen, wie man diese zwei Punkte abfragen kann. Dieser Schritt wird in der Literatur als Operationalisierung („messbar machen“) bezeichnet. Werde aktiv! Welche sind die wichtigsten Konzepte bzw. Konstrukte, die in deiner Forschungsfrage vorkommen? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

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PHASE II ________________________________________________________________________

8.1.1

Wie kommst du zu guten Fragen?

Wenn einmal klar ist, was durch Umfragefragen gemessen werden soll, gibt es eigentlich nur zwei Wege, um an geeignete Fragen zu kommen: du entwickelst sie selbst oder du entnimmst sie der Literatur (und übersetzt sie gegebenenfalls). Exkurs: Skalen Insbesondere in der sozialwissenschaftlich orientierten Forschung verwendet man nur sehr selten einzelne Fragen, um ein ganzes Konzept oder Konstrukt zu messen. Das macht aus mehreren Gründen Sinn. Besprechen wir das an einem Beispiel. Wir möchten die Einstellung von Befragten zu selbstfahrenden Autos messen. Das ist ein durchaus komplexes und mehrschichtiges Konstrukt—mit einer einzelnen Frage würden wir es wohl nicht in seinem ganzen Umfang messen können. Und außerdem: Was ist, wenn der oder die Befragte irrtümlich einmal eine falsche Antwortoption angeben? Wenn wir nur eine Frage stellen, ist das sehr problematisch. Nehmen wir aber zum Beispiel den Mittelwert aus vielen Fragen zum selben Thema, wirkt sich ein einzelner Fehler nicht so stark aus. Genereller können wir auch sagen, dass die Messung mit mehreren Fragen genauer wird als mit einer einzigen. Diese Sammlungen von inhaltlich zusammengehörenden Fragen nennen wir Skalen oder Fragebatterien. Ich würde auf jeden Fall probieren, zuerst geeignete Fragen aus der Literatur zu verwenden. Das ist im Normallfall weniger Aufwand für dich, es gibt dir eine gewisse Sicherheit und es ist auch der Wissenschaft an sich dienlicher—denn wenn dieselben Fragen verwendet werden, sind Studien leichter miteinander in Beziehung zu setzen. Also: Woher bekommst du geeignete Fragen aus der Literatur? Am besten beginnst du mit einer Literatursuche nach einem der Konzepte bzw. Konstrukte, das du messen möchtest. Wenn du eine Umfragestudie findest, die dieses Konzept bzw. Konstrukt verwendet (und damit gemessen) hat, wirf doch einen Blick in den Methodenteil dieses Textes. Dort solltest du weitere Informationen finden, wie ein Konstrukt gemessen wurde—oder zumindest eine Referenz auf einen anderen Text, der die Messung detailliert beschreibt. Wenn du Fragen findest, solltest du sie genauso übernehmen, wie sie vorgegeben sind. Eine Ausnahme ist natürlich, wenn die Fragen in einer anderen Sprache gestellt sind—dann musst du wissenschaftlich übersetzen! Exkurs: Wissenschaftliches Übersetzen Nach Brislin (1986) sollten Fragen in drei Schritten in eine andere Sprache übersetzt werden. Zuerst werden die Fragen von der Originalsprache in die Zielsprache übersetzt, am besten von einer Person, die beide Sprachen sehr gut spricht. In einem zweiten Schritt übersetzt eine zweite Person die übersetzten Fragen zurück in die Originalsprache; natürlich ohne die Originalfragen zu kennen. Im letzten Schritt überprüft dann eine Person mit der Originalsprache als Muttersprache die zwei Versionen—sind die Fragen äquivalent? Wenn ja, darf die Frage so verwendet werden. Wenn nicht, muss der Prozess nochmal durchlaufen werden.

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PHASE II Natürlich ist es im Rahmen einer Abschlussarbeit oft nicht möglich, drei verschiedene Personen in diesen Prozess einzubinden—geringfügige Abweichungen sind meistens erlaubt. Wenn du sie selber entwickeln möchtest oder musst, stellt sich natürlich die Frage: Was macht eine gute Frage für Umfragen aus? In diesem Text möchte ich mich vor allem auf geschlossene Fragen fokussieren, also Fragen, bei denen auch gleich die Antwortoptionen vorgegeben werden. Das hat den Grund, dass offene Fragen oft recht schwer auszuwerten sind und daher für gewöhnlich eine untergeordnete Rolle spielen. Also: wie formuliert man eine gute Frage und passende Antworten dazu? Eine Multiple-Choice Prüfung, die du vielleicht in Rahmen deines Studiums schon erlebt hast, ist hier eine gute Analogie. Was würdest du von diesen Prüfungsfragen erwarten, damit du die Prüfung als fair bzw. gut empfinden würdest? Werde aktiv! Wann würdest du Prüfungsfragen als fair empfinden? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ Wahrscheinlich kommen dir hier Kriterien wie die Folgenden in den Sinn: 

Klarheit und Verständlichkeit: Die Frage und die dazugehörigen Antwortoptionen sind sprachlich einfach formuliert. Es werden ausschließlich eindeutige, klare Begriffe verwendet. Unklare oder schwierige Begriffe werden definiert. Auch die Satzstruktur der Frage ist einfach. Verneinungen oder verschachtelte Sätze werden soweit es geht vermieden (weil dann eher sprachliche Kompetenz als der Inhalt abgefragt wird). Prägnanz: Die Frage hat ein klares Ziel; unnötige Inhalte werden vermieden. Die Frage ist so kurz wie möglich. Es werden auch nicht zwei Themen in einer Frage abgefragt. Gleichzeitig wird aber natürlich keine wichtige Information verschwiegen; der Informationsstand der Befragten bzw. Getesteten muss beachtet werden.

Beachte, dass der Begriff „Frage“ hier sehr weit verstanden wird. Auch ein Bild oder ein Video können den Impuls für eine Antwort geben! Apropos Antworten: Was für Antwortformate gibt es? Manchmal sind offene Antwortformate möglich, bei denen keine Optionen vorgegeben werden. Bei quantitativ orientierten Studien rate ich eher davon ab, offene Fragen zu verwenden, weil diese Antworten schwer zu analysieren sind. Aber sie haben natürlich ihren Platz, insbesondere wenn die Frage ein neues Thema behandelt, die Begrifflichkeiten der Befragten von Interesse sind, die Motivation der Befragten gestärkt werden soll, usw. Trotzdem fokussiere ich hier vor allem auf geschlossene Antwortformate. Hier gibst du als Forscherin bzw. Forscher die Antwortoptionen vor. Das ist insbesondere dann hilfreich, wenn das Spektrum der Antworten bekannt oder klein ist bzw. der Sachverhalt der Frage bekannt ist. Durch diese vollkommen standardisierte Art der Befragung ist sowohl die Datenerhebung als auch die Auswertung viel schneller. Problematisch ist es allerdings, wenn sich die Befragten nicht in einer der vorgegebenen Kategorien wiederfinden. Um das soweit wie möglich zu 31


PHASE II vermeiden, sollten deine Antwortoptionen zwei wichtige Kriterien erfüllen: Erstens, die Antworten sollten sich einander ausschließen („Disjunktheit“). Gleichzeitig müssen alle möglichen Antwortoptionen geboten werden („Exhaustivität“). Dazu kannst du auch Antwortoptionen wie „Kann ich nicht beurteilen“ oder „Sonstiges“ zulassen. Werde aktiv! Inwiefern sind Disjunkheit und Exhaustivität bei dieser Frage nicht erfüllt? Wie alt bist du?  0-20  20-30  30-40  40-50 Solange diese zwei Kriterien erfüllt sind, hast du recht viel Spielraum bei der Gestaltung von Antwortskalen. Folgende Eigenschaften kannst du verändern: 

Ist die Antwortskala verbalisiert (jeder einzelne Punkt wird benannt) oder endpunktbenannt (nur die Endpunkte sind benannt, die Befragten nehmen die Abstufungen dazwischen selbstständig vor). Ist die Antwortskala gerade (zum Beispiel vier Antwortmöglichkeiten) oder ungerade (zum Beispiel fünf Antwortmöglichkeiten). Was hier besser ist, ist eine kontrovers diskutierte Frage. Konsistente empirische Ergebnisse, die die eine oder andere Art bevorzugen, liegen allerdings nicht vor. Die Breite der Antwortskala: Wie viele verschiedene Antwortoptionen gibst du vor? Je mehr, desto genauer kann die Messung werden. Allerdings kann das die Befragten auch überfordern. Zu wenige Optionen werden allerdings bei der Auswertung schwierig, weil eine Differenzierung zwischen Befragten nicht so leicht möglich ist. Ich würde vier als das absolute Minimum vorschlagen (aber besser fünf oder mehr). Geht die Skala von rechts nach links (rechts bedeutet wenig bzw. negativ) oder von links nach rechts (rechts bedeutet viel bzw. positiv)? Ich empfehle, die Skala dem Lesefluss des jeweiligen Kulturkreises, indem du die Studie durchführst, anzupassen. Beispiel Die folgende Antwortskala ist verbalisiert, ungerade, geht von links nach rechts und hat eine Breite von fünf Antwortoptionen (1 = „Stimme nicht zu“ bis 5 = „Stimme zu“). Dieses (sehr populäre) Format wird oft auch als Likert-Skala bezeichnet. Inwiefern stimmst du der folgenden Aussage zu? Selbstfahrende Autos würden meinen Alltag erheblich vereinfachen.  (1) Stimme nicht zu  (2) Stimme eher nicht zu  (3) Stimme weder zu noch nicht zu  (4) Stimme eher zu  (5) Stimme zu

8.1.2

Deine Umfrage verbessern

Wenn du einen ersten Entwurf des Fragebogens fertig hast, überprüfe erst mal, ob du wirklich alle Informationen bekommst, die du brauchst, um deine Forschungsfrage zu beantworten. Dann schicke den Fragebogen an Personen aus der Zielpopulation, um einen Pretest durch-

32


PHASE II zuführen. Das muss noch nicht online passieren—wenn du die Fragen in irgendeinem Textdokument speicherst, ist das ausreichend. Dabei empfehle ich sogenannte think-aloud protocols: Der bzw. die Befragte beantwortet den Fragebogen während du (physisch) daneben bist und denkt dabei laut. Unklare Wörter oder Formulierungen können so sehr gut gefunden werden. Exkurs: Antworttendenzen und Antwortfehler Unabhängig vom Inhalt gibt es psychologisch begründbare Antworttendenzen, die beim Fragebogendesign mitbedacht werden sollten, um Verzerrungen zu vermeiden: 

Soziale Erwünschtheit: Soziale Erwünschtheit bedeutet, dass Befragte eher solche Meinungen und Einstellungen äußern, „von denen sie annehmen, dass sie mit den sozialen Normen und Werten der Gesellschaft übereinstimmen.“ (Moosbrugger & Kelava, 2012, S. 59). Als Lösung bieten sich an: Zusicherung von Anonymität, mehr Information über die Studie, Kontrollskalen (diese werden manchmal auch Lügenskalen genannt und enthalten gesellschaftlich als negativ bewertete Themen, bei denen eine vollkommene, ehrliche Zustimmung allerdings als unwahrscheinlich gilt. Zum Beispiel ist ein Bejahen der Frage „No matter who I’m talking to, I’m always a good listener” (Crowne & Marlowe, 1960) zwar sozial erwünscht, aber recht unwahrscheinlich. Durch das Antwortverhalten auf diese Skala kann daher auf den Einfluss von sozialer Erwünschtheit geschlossen werden.). Tendenz zur Mitte: Befragte tendieren dazu, die mittleren Antwortkategorien zu favorisieren (Moosbrugger & Kelava, 2012, S. 60). Als Lösung bieten sich an: Eine “Weiß nicht”-Kategorie, ausgiebiges Testen der Skalen-Endpunkte (sind die Endpunkte vielleicht zu „extrem“?). Zustimmungstendenz: Befragte tendieren dazu, eher positive Antworten zu geben. Als Lösung bieten sich Fragen nach dem Gegenteil an (sogenannte reverse-coded items).

Deine Umfrage ist natürlich nicht nur eine Aneinanderreihung von Fragen. Es gibt auch eine Einleitung, Überleitungen und auch einen Schlussteil. Hier ein Muster für den Fragebogenaufbau, den du so auch für deine eigene Umfragestudie übernehmen kannst: 1. Einleitungstext: Vorstellung von Person und Einrichtung; eine kurze Darstellung der Fragestellung; Betonung, dass die Meinung der Person wichtig ist; Bitte um ehrliche Antwort und Hinweis, dass es keine richtigen und falschen Antworten gibt; Zusicherung der Anonymität; Dank für die Zeit aussprechen. 2. Inhaltliche Frageblöcke (Skalen bzw. Fragen thematisch bündeln): auf logischen Aufbau achten und dabei Überleitungen zwischen den Blöcken nicht vergessen. Schwierige oder intime Fragen gehören tendenziell eher in die Mitte der Umfrage. Der Fragebogen soll auch abwechslungsreich sein, damit die Befragten nicht das Interesse verlieren. Leichte und schwere bzw. offene und geschlossene Fragen daher—nach Möglichkeit—abwechseln. 3. (Sozio-)Demografische Fragen: Fragen nach Alter, Geschlecht, etc. Nur die Fragen aufnehmen, die wirklich notwendig sind! 4. Schlussworte: Dank für Beantwortung aussprechen; optionale Angabe der E-Mail Adresse, um Ergebnisse zugeschickt zu bekommen bzw. für Teilnahme an Gewinnspiel (nach Möglichkeit sollte die E-Mail Adresse aber woanders abgespeichert werden, sodass keine Zuordnung zu den Umfrageantworten möglich ist!). Wenn soweit alles passt, gilt es, die Umfrage in die finale Version zu bringen. Dafür empfehle 33


PHASE II ich auf jeden Fall Software-gestützt zu arbeiten, zum Beispiel mit der Open Source Software LimeSurvey. Das gilt im Übrigen auch dann, wenn du vorhast, die Umfrage als Pen & Paper Umfrage, das heißt offline, durchzuführen (denn die meisten Programme bieten einen Export in .pdf oder .docx an—so auch LimeSurvey). Ressourcen U HOMEPAGE LIMESURVEY: Open Source Software zur Erstellung von Onlineund Offline-Umfragen U ONLINEKURS ZUR UMFRAGEERSTELLUNG MIT LIMESURVEY U HOMEPAGE UMFRAGE ONLINE: Online Plattform zur Erstellung von OnlineUmfragen; die Gratisversion reicht für eine übliche Masterarbeit 8.1.3

Wie geht es weiter?

Es macht sehr viel Sinn, bei der Datenerhebung schon die Datenauswertung mitzudenken (und die entsprechenden Kapitel in diesem Buch zu lesen). Wenn du eine standardisierte Umfragestudie durchführst, folgen darauf häufig quantitative, intersubjektive Analysemethoden wie zum Beispiel Regressionen, Korrelationen, Varianzanalysen oder t-Tests. Beispiel: So berichtest du über die verwendeten Instrumente Die verwendeten Instrumente finden sich meistens im zweiten Unterkapitel im Methodenteil („Instrumente“). Beispieltext Wir haben informelles Lernen von anderen mit der SWIL-Skala von Froehlich, Beausaert, und Segers (2017) gemessen, die zwölf Items umfasst. Die Fragen (Beispielitem: ’Getting help would be one of the first things I would do if I were having trouble at work.’) wurden dazu nach der gängigen Praxis wissenschaftlich übersetzt (Brislin, 1986). Die Befragten antworteten auf einer fünfPunkt Likert-Skala (1 = stimme nicht zu, 5 = stimme sehr zu). Insgesamt erreicht die Skala akzeptable Reliabilität (α = 0.90; Cronbach, 1951). Literatur: Brislin, R. W. (1986). Field Methods in Cross-Cultural Research. In W. J. Lonner & J. W. Berry (Eds.), Cross-cultural research and methodology (8th ed., pp. 137-164). Thousand Oaks, CA: Sage. Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297-334. HTTPS://DOI.ORG/10.1007/BF02310555 Froehlich, D. E., Beausaert, S. A. J., & Segers, M. S. R. (2017). Development and validation of a scale measuring approaches to work-related informal learning. International Journal of Training and Development, 21(2), 130-144. HTTPS://DOI.ORG/10.1111/IJTD.12099

8.2

(Qualitative) Interviewstudien

Qualitative Studien haben oft eher einen explorativen Charakter. Das heißt sie werden insbesondere dann eingesetzt, wenn es noch recht wenig Wissen in einem Feld gibt. Die Logik ist vor allem induktiv—wir schließen von ein paar Beobachtungen in Interviews auf eine verallgemeinerbare Theorie (die dann allerdings erst in weiteren Forschungen bestätigt werden muss!). 34


PHASE II Ähnlich wie bei quantitativen Zugängen, müssen wir auch bei qualitativen Zugängen erst einmal genau spezifizieren, was wir eigentlich erheben wollen. Erst wenn wir eine genaue Vorstellung davon haben, wie das theoretische Konzept oder Konstrukt mit dem wir uns beschäftigen wollen aussieht, können wir uns Gedanken über die Messung machen. Dazu ist oft ein recht unstrukturiertes Brainstorming sinnvoll. Nimm dir ein paar Minuten Zeit und versuche die Breite deiner Konstrukte aufzuzeichnen. Wie könnte man sie definieren? Welche Dimensionen haben sie? Mit was könnten sie zusammenhängen? Die aus diesen Fragen resultierende Mindmap, wird auch manchmal als sensibilisierendes Konzept bezeichnet (Mayer, 2013). Dieses sensibilisierende Konzept bildet dann die Basis für zwei wichtige Produkte im Rahmen von qualitativen Interviewstudien: den Interviewleitfaden und—später dann für die Analyse— das (deduktive) Kategoriensystem. Software, die bei der Erstellung deines sensibilisierenden Konzeptes hilfreich sein kann U Online Mind Mapping mit MINDMEISTER U Offline Mind Mapping mit FREEMIND (Open Source) 8.2.1

Entwickle einen Interview-Leitfaden

Du solltest dein Interview gut vorbereiten, damit es die Anforderungen an die wissenschaftliche Datenerhebung erfüllt. Dafür eignet sich vor allem die Erstellung eines Interview-Leitfadens. In diesem Leitfaden kannst du dir vorab Fragen notieren, die zu deinem Thema passen. So kannst du sie zum einen nicht vergessen und zum anderen helfen sie dir dabei, über mehrere Interviews hinweg eine gewisse Vergleichbarkeit herzustellen. Also, wie kannst du so einen Interview-Leitfaden erstellen? Wirf dazu einen Blick auf dein sensibilisierendes Konzept und versuche herauszufinden, was die wirklich wichtigen Themen sind, über die du im Interview sprechen magst. Beachte dabei auch die Zeit, die du pro Interview ungefähr zu Verfügung haben wirst (üblich ist eine Dauer von 60 Minuten—dauert ein Interview viel kürzer, leidet wahrscheinlich die Tiefe und Qualität der zu gewinnenden Daten, dauert es viel länger, war die Interviewführung eventuell nicht sehr effizient und es wurden Daten gesammelt, die nicht verwertbar sind). Überlege dir auch gut, wer dein Gegenüber ist. Handelt es sich um Betroffene, die ihre eigene Erfahrung mit deinem Thema schildern? Oder handelt es sich um Experten bzw. Expertinnen, die dir helfen können, das Wissen aus der Praxis in die Wissenschaft zu bringen (siehe dazu später auch die spezifische Auswertungsmethode für ExpertInneninterviews)? Dann geht es vor allem darum, geeignete Fragen zu diesen Themen zu entwickeln. Grundsätzlich können wir zwischen der Direktheit der Fragestellung (direkte vs. indirekte Fragen) und dem gefragten Antwortformat (offen vs. geschlossen) unterscheiden. Bei direkten Fragen, fragen wir explizit zu dem Thema, das uns interessiert. Wenn ich zum Beispiel frage „In welchem Unternehmen arbeiten Sie?“, dann interessiert mich genau das— der Name des Unternehmens, in dem der Interviewpartner bzw. die Interviewpartnerin (IP) derzeit arbeitet. Die Frage ist hier auch offen gestellt, da der IP selbstständig eine Antwort formulieren kann. Das wäre bei der geschlossen formulierten Frage „Arbeiten Sie für Unternehmen X oder für Unternehmen Y?“ zumindest in der Theorie nicht der Fall (Was aber natürlich nicht ausschließt, dass der IP doch noch mehr dazu sagt). Direkte Fragen können immer dann angewendet werden, wenn das Thema sehr klar ist und sichergestellt ist, dass IP und Interviewer bzw. Interviewerin vom Selben sprechen. Das ist aber gar nicht so oft der Fall, deshalb werden in Interviews meistens viel mehr indirekte als direkte Fragen gestellt. Bei indirekten Fragen versuchen wir Fragen zu stellen, die unser Thema nur indirekt betreffen. Natürlich wollen wir aber aus den Antworten auf unser Thema rückschließen können. Das ist 35


PHASE II vor allem dann wichtig, wenn der IP sich vielleicht etwas schwer tut, selbstständig über das Thema zu sprechen (auch weil zum Beispiel der IP mit der Definition des Themas nichts anfangen kann). Indirekte Fragen sind auch dann relevant, wenn es vorteilhaft wäre, wenn der IP das Thema nicht gleich erfährt (natürlich muss man hierbei aber auch auf ethische Probleme achten!). Auch bei Tabu- oder Schamthemen, können indirekte Fragen eine geeignete Lösung darstellen. Zum Beispiel kann indirektes Fragen bedeuten, dem IP einen Satzteil oder sonstigen Prompt vorzulegen, und um eine Ergänzung bzw. um spontane Aussagen dazu zu bitten. Hier sind einige konkrete Beispielfragen, die du in deinem Interview verwenden könntest:          

„X bedeutet für mich, dass…“ Der Anfang oder das Ende einer Geschichte oder Beschreibung wird vorgegeben. Bild als Prompt: „Was würden Sie in dieser Situation tun/sagen/…“ bzw. du kannst direkt nach einer Beschreibung fragen („Was passiert hier gerade?“) Bilden von spontanen Analogien: „Wenn X ein Baum wäre, was für ein Baum wäre das?“ „Versetzen Sie sich in X hinein, was würden Sie tun?“ „Wer freut sich am meisten über X?“ „Was ist das für ein Mensch, der X“ „Beschreiben Sie den typischen X. Wie sieht er aus, was macht er?“ „Wie wird X in Zukunft funktionieren?“ „Was verbinden Sie mit dem Wort X (dem Logo Y)“?

Sprichst du mit Experten bzw. Expertinnen, sind die Fragen typischer Weise stärker an der Sache orientiert:   

„Welche Meinungen gibt es im Diskurs über das Thema X?“ “Welche Vorteile/Nachteile ergeben sich aus X?” “Welche Handlungsanweisung würden Sie X geben?"

Bei den meisten Interviews ist es aber insbesondere wichtig, nicht nur die vorbereiteten Fragen zu stellen, sondern vor allem auch spontan nachzufragen, um an das unmittelbar Vorangegangene anzuschließen. Mit diesen zusätzlichen Informationen kann man das Gesagte oft viel besser verstehen. Außerdem muss man beachten, dass die erste Antwort oft unüberlegt und oberflächlich ist. Oft wird erst durch gutes und gezieltes Nachfragen die eigentliche Meinung zu einem Thema erst angesprochen. Also: häufige Fragen wie „Wie meinen Sie das?“ oder „Was heißt für Sie“ bzw. Paraphrasen im Sinne von „Habe ich das richtig verstanden, dass …?“ einbauen! Und noch ein Hinweis: Man kann nicht voraussetzen, dass die Fachbegriffe der Forschung so in der Praxis verwendet werden oder überhaupt bekannt sind. Das bedeutet für dich, dass du entweder Begriffe verständlich vorstellst, kurz über unklare Begriffe mit dem IP diskutierst („Was verstehen Sie unter X?“) oder über indirekte Fragen die Fachbegriffe an sich so weit wie möglich vermeidest. Wenn du deinen Interview-Leitfaden erstellt hast, ist es unerlässlich, einen Pretest durchzuführen. Vielleicht kannst du mit einem Kollegen oder einer Kollegin das Interview vorab durchspielen? So kannst du die Dauer des Interviews ungefähr einschätzen und auch testen, ob die Fragen verständlich genug sind. Gleichzeitig trainierst du damit auch deine Kompetenz als Interviewer bzw. Interviewerin. Die Qualität deiner Studie steigt also in vielerlei Hinsicht! 8.2.2

Führe Einzelinterviews durch

Es gibt sehr viele verschiedene Interviewformen. Hier stelle ich ein recht generisches halbstrukturiertes Leitfaden-Interview vor. Halbstrukturiert bedeutet, dass du einen Leitfaden hast, ihn aber nicht komplett strikt befolgst. Je nach Gesprächsverlauf sind Abweichungen durchaus möglich—es soll eine natürliche Kommunikation stattfinden (und kein Verhör)!

36


PHASE II Bevor du in ein Interview gehst, mache dir bewusst, dass du nicht alles was während dem Gespräch passiert, kontrollieren kannst. Du musst also flexibel bleiben. Wenn du aber einen gut vorbereiteten und getesteten Leitfaden hast, kann nicht mehr so viel schief gehen. Während dem Gespräch musst du achtsam sein: Sind die erhaltenen Informationen brauchbar? Brauchst du irgendwo noch mehr, tiefer gehende Informationen (und solltest entsprechend nachfragen)? Wirkt die mitgeteilte Information aufrichtig? Neben deinen im Leitfaden vorbereiteten Fragen, solltest du folgende Techniken beherrschen: Ganz wichtig ist aktives Zuhören. Signalisiere deinem Gesprächspartner bzw. deiner Gesprächspartnerin, dass du gut zuhörst und Interesse an dem Gesagten hast. Paraphrasiere interessante Stellen und spiele sie so an die Befragte oder den Befragten zurück—nicht selten ist das eine extrem gute Technik, um noch mehr Informationen „herauszukitzeln“. Lege dir auch ein Set an Aufrechterhaltungsfragen zurecht, mit denen du das Gespräch am Leben erhalten kannst. Das sind Fragen wie „Wie ging es weiter?“ oder „Was fällt Ihnen sonst noch dazu ein?“. Auch wenn du Interesse an den Gesagten hast, ist es wichtig trotzdem im Gespräch neutral zu bleiben. Du möchtest als Interviewer oder Interviewerin auf keinen Fall das Gespräch in die eine oder andere Richtung verzerren! Ressourcen: Eine Auswahl wichtiger, spezieller Interviewverfahren U Problemzentriertes Interview: Witzel, A. (2000). Das problemzentrierte Interview. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 1(1). Abgerufen von http://www.qualitative-research.net/index.php/fqs/article/view/1132 U ExpertInneninterview: Meuser, M., & Nagel, U. (1991). ExpertInneninterviews—vielfach erprobt, wenig bedacht: ein Beitrag zur qualitativen Methodendiskussion. In D. Garz & K. Kraimer (Hrsg.), Qualitativ-empirische Sozialforschung: Konzepte, Methoden, Analysen (S. 441-471). Opladen: Westdt. Verlag. U Narratives Interview: Rosenthal, G., & Loch, U. (2002). Das Narrative Interview. In D. Schaeffer & G. Müller-Mundt (Hrsg.), Qualitative Gesundheitsund Pflegeforschung. Bern: Huber. Während des Interviews vergiss nicht, dass es sich (auch) einfach nur um ein Gespräch handelt. Bedanke dich am Anfang für die zur Verfügung gestellte Zeit und skizziere den Zweck und die ungefähre Dauer des Interviews. Stelle auch noch einmal sicher, dass die Daten vertraulich behandelt werden und nur anonymisiert ausgewertet und präsentiert werden. Und frage auch nach, ob es OK ist das Gespräch aufzuzeichnen (und vergiss dann auch nicht, dies tatsächlich zu tun). Für die Aufzeichnung ist es normalerweise vollkommen ausreichend, wenn du dein Smartphone verwendest. Verwende ein App das stabil läuft und mit dem du dich auskennst. Mache sicherheitshalber auch ein paar Testaufnahmen, damit du lernst, wie du das Smartphone bzw. das Mikrofon am besten im Raum positionierst, damit sowohl du als auch dein Interviewpartner bzw. deine Interviewpartnerin gut hörbar ist. Je besser die Tonqualität ist, desto leichter und schneller wird dir später die Transkription von der Hand gehen! Dann starte in das Interview mit einfachen „Warm-Up“ Fragen. Hier geht es vor allem darum, den Interviewpartner bzw. die Interviewpartnerin ins Reden zu bringen und eine angenehme Gesprächsbeziehung aufzubauen. Im Hauptteil erfragst du dann alle Themen, die laut deinem Interview-Leitfaden besonders wichtig sind. Es ist aber dem Verlauf des Gespräches überlassen, in welcher Reihenfolge die Fragen beantwortet werden; gegebenenfalls musst du hier deine Interviewführung anpassen. Das Gespräch sollte auch einen angenehmen Abschluss haben. Eine gute Praxis ist es, dem Interviewpartner bzw. der Interviewpartnerin noch einmal Raum zu geben, etwas los zu werden („Gib es von Ihrer Seite noch etwas, das angesprochen werden müsste?“). 37


PHASE II Es ist ebenfalls gute Praxis, während dem Gespräch Protokoll zu führen (zusätzlich zur Aufzeichnung). So behältst du leichter den Überblick, welche Themen noch offen sind, und kannst beim Transkribieren eventuell aufgetretene Vorkommnisse nachtragen (zum Beispiel ein Telefonanruf, der das Interview unterbrochen hat). Wenn möglich, wäre es überhaupt vorteilhaft, wenn eine zweite Person als Beobachter bzw. Beobachterin mit zum Interview geht, um dieses Protokoll zu führen. Werde aktiv! Stell dir vor du führst ein Interview für deine Abschlussarbeit. Wie müsste dieses Interview ablaufen, damit du am Ende zufrieden bist? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

8.2.3

Moderiere Gruppendiskussionen

Eine Gruppendiskussion ist recht ähnlich zu einem Einzelinterview—der große Unterschied ist aber natürlich, dass dir während der Datenerhebung nicht nur eine einzelne Person gegenübersitzt, sondern du eine ganze Gruppe beim Diskutieren beobachtest. Damit gehen einige wichtige Unterschiede einher: 

Bei der Planung musst du auf die Zusammensetzung der Gruppe achten. Du möchtest eine Gruppe haben, deren Teilnehmer und Teilnehmerinnen inhaltlich verschiedene Sichtweisen repräsentieren, die aber trotzdem eine gemeinsame Sprache sprechen können. Als Gruppengröße haben sich vier bis zehn Teilnehmer und Teilnehmerinnen als sinnvoll erwiesen (Wichtig: rechne mit einer Ausfallrate von 10-15%, wenn du die Teilnehmer und Teilnehmerinnen einlädst!). Eine Gruppendiskussion dauert meist länger als ein Einzelinterview. Allerdings bekommst du dafür ja auch mehrere Sichtweisen gleichzeitig. Insofern kann eine Gruppendiskussion mit zum Beispiel fünf Teilnehmern und Teilnehmerinnen sehr viel ökonomischer sein, als fünf Einzelinterviews durchzuführen. Inhaltlich wird durch die Diskussion oft ein Mehrwert generiert: Durch den Gesprächsverlauf werden eventuell Dinge angesprochen, die bei einem Einzelinterview kein Thema wären. Gleichzeitig bedeutet das ein gewisses Risiko, denn die Personen könnten sich untereinander auch negativ beeinflussen (durch soziale Einflüsse wie sozialen Druck zur Konformität). Daher sollte bei Streitthemen, Tabuthemen, Schamthemen oder sehr persönlichen Themen von einer Gruppendiskussion abgesehen werden. Du als Moderator bzw. Moderatorin bist bei einer Gruppendiskussion mehr gefordert als in einem Einzelinterview. Deine Moderationsfähigkeit ist ein wichtiger Bestandteil, damit die Datenerhebung funktioniert—eine produktive Interaktion zwischen den Gruppenteilnehmern und Gruppenteilnehmerinnen muss sichergestellt werden (Vielredner stoppen, zurückhaltende Teilnehmer bzw. Teilnehmerinnen aktiv einbinden, das Gespräch in Gang bringen bzw. am Laufen halten, usw.). Bei der Aufnahme empfiehlt es sich, nicht nur einen Audiorekorder zu verwenden, sondern ein Video aufzunehmen. Damit kannst du leichter erkennen, wer gerade spricht— eine wichtige Information, wenn es darum geht, die Gruppendiskussion zu transkribieren!

38


PHASE II

8.3 8.3.1

Andere wichtige Datenerhebungsverfahren Erhebe Daten durch Beobachtungen

Manche Sachen müssen nicht erfragt werden, denn man kann sie direkt beobachten (Thierbach & Petschik, 2014). Der Vorteil ist hier, dass die erhobenen Daten nicht geschönt oder sonst wie gefärbt sind. Die Beobachtung repräsentiert die Realität (was immer das auch ist). Also eignet sich diese Art der Datenerhebung bei manchen Fragen besser als eine Befragung (wobei hier ethische Fragestellungen relevant werden!). Aber natürlich muss erst jemand diese Beobachtungen durchführen. Das bedeutet nicht nur einen gewissen Zeitaufwand, sondern bringt natürlich erst recht wieder eine gewisse subjektive Färbung ins Spiel. Wenn du vor hast eine quantitative Beobachtung durchzuführen, gehst du sehr ähnlich wie bei einer Befragung vor. Nur diesmal füllst du den Fragebogen—den wir dann Beobachtungsprotokoll nennen— selbst aus (oder ein von dir beauftragter Beobachter bzw. eine Beobachterin). Du kannst dich also im Normalfall sehr nah an die Schritte, die ich oben bei der Umfragestudie vorstellte, halten. Wenn du eine qualitative Beobachtung durchführen möchtest, lässt du dich in deiner Beobachtung eher von offenen Fragen leiten—ähnlich einem Interviewleitfaden. Ressourcen U Thierbach, C., & Petschik, G. (2014). Beobachtung. In N. Baur & J. Blasius (Hrsg.), Handbuch Methoden der empirischen Sozialforschung (S. 855-866). Wiesbaden: Springer VS. 8.3.2

Führe Experimente durch

Quantitative Experimente sind der Klassiker schlechthin im wissenschaftlichen Methodenarsenal. Manche gehen sogar davon aus, dass Experimente der einzige Weg sind, um kausale Zusammenhänge definitiv festzustellen. Das klingt zwar schon mal ganz gut, aber Experimente haben auch ein Problem: sie reduzieren die Komplexität des Alltags enorm. Und das ist der Grund, warum Experimente für viele sozialwissenschaftliche und angewandte Fragestellungen eher unbrauchbar sind. Aber beginnen wir von vorne. Was ist ein quantitatives Experiment? Experimente werden in einem Kontext durchgeführt, bei dem du alle Einflüsse kontrollieren bzw. ausschließen kannst. Wir sind also nicht auf der Straße, im Büro oder dergleichen—wo die ganze Zeit irgendwelche Reize auf uns einprasseln, die wir nicht kontrollieren können—sondern in einem recht sterilen „Labor“ (und folglich nennen wir diese Art von Experiment auch oft Laborexperiment). Damit schließen wir Störreize aus. Gleichzeitig können wir aber die eine Variable, über die es in unserem Experiment geht, gezielt kontrollieren (Personen bekommen ein bestimmtes Geräusch vorgespielt, ein Schauspieler startet eine Konversation mit ihnen, usw.). Durch diese gezielte Manipulation eines Einflussfaktors versuchen wir Extremsituationen herzustellen und die Effekte zu messen. Wenn du ein Experiment durchführen möchtest, musst du folgendes beachten: Erstens: Ist der Ausschluss von Störvariablen wirklich zielführend für dein Experiment oder würde dieser Umstand die Aussagekraft deiner Ergebnisse stark verfälschen? Wenn nein, bietet sich vielleicht die Variante eines Feldexperiments an, bei dem du in der natürlichen Umgebung bleibst. Zweitens: Weißt du genug über das Feld, um genau zu wissen welche Variable du manipulieren musst, wie stark und nach welchem Zeitraum sich Ergebnisse einstellen könnten? Drittens: Kannst du alle möglichen Störvariablen ausschließen? Dazu braucht es ein gut durchdachtes Stichprobeverfahren—mit Kontroll- und Experimentalgruppen und weiteren Charakteristika, auf die ich an dieser Stelle aus Platzgründen nicht eingehen kann. Wenn du ein Experiment durchführen möchtest, solltest du alleine schon auf Grund der Komplexität der Methode dich gründlicher in die Methode einlesen und dich mit deiner Betreuerin bzw. deinem Betreuer abstimmen. 39


PHASE II

8.3.3

Dokumentenanalyse

Bei der Dokumentenanalyse begibst du dich auf die Suche nach bestimmten Informationsquellen (außerhalb der wissenschaftlichen Literatur), die dich in der Beantwortung deiner Forschungsfrage weiterhelfen können. Vorrangig sind das Texte, aber es kann sich bei durchaus auch um multimediale Dokumente handeln (zum Beispiel Ton- oder Videoaufnahmen, Fotos, Zeichnungen). Zum Beispiel könntest du basierend auf einer Durchsicht von verschiedenen Unternehmensdokumenten (zum Beispiel Jahresberichte, Imagevideo, Internetauftritt) versuchen zu verstehen, inwiefern eine bestimmte Strategie verfolgt wird bzw. Inwiefern Werte der Unternehmenskultur durchscheinen. Ressourcen U Bowen, G. A. (2009). Document Analysis as a Qualitative Research Method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27–40. https://doi.org/10.3316/QRJ0902027 8.3.4

Fallstudie

Bei einer Fallstudie konzentrierst du dich—wie der Name bereits verrät—auf einen bestimmten Fall, also zum Beispiel ein einzelnes Unternehmen. Während du hier bei der Stichprobenauswahl relative wenig zu tun hast (weil es sich ja nur um einen oder eine kleine Anzahl an Fällen handelt), wird dafür die Datensammlung und Auswertung üblicher Weise komplexer: du verwendest nämlich mehrere Methoden gleichzeitig. Zum Beispiel führst du sowohl eine Umfrage unter allen Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen des Unternehmens durch, liest Unternehmensdokumente und sprichst dann noch mit wichtigen Stakeholdern in Interviews. So bekommst du tiefe Einsichten in diesen einen Fall—und du kannst mit diesen vielschichtigen Daten durchaus auch wissenschaftliche Theorien testen oder neu entwickeln! Im ingenieurwissenschaftlichen Kontext ist die Methode der Fallstudie auch dann interessant, wenn du einen Prototypen für ein neues Produkt oder ein neues Service entwickelst. Hier kann sich deine Fallstudie dann zum Beispiel auf Testprotokolle, Umfragen unter potenziellen UserInnen oder Expertenmeinungen stützen. Ressourcen U Yin, R. K. (2009). Case study research: design and methods. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

9

Schreibe deine Disposition

9.1

Definiere das Problem

Was ist das große Problem, mit dem sich deine Arbeit beschäftigt? Mit „großem Problem“ meine ich hier eine Herausforderung, die zu dieser Arbeit motiviert. Dieser Punkt soll dazu beitrage, die Motivation bzw. den größeren Rahmen der Arbeit zu verstehen—es geht bei deiner Arbeit aber nicht darum, dieses Problem ganz zu lösen! Vielmehr wirst du wahrscheinlich nur einen sehr kleinen Teilaspekt dieses Problems bearbeiten. Werde aktiv! Was ist das „große Problem“, das deine Arbeit motiviert? ________________________________________________________________________ 40


PHASE II ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

9.2 Stelle den Forschungsstand dar Deine Abschlussarbeit ist eine wissenschaftliche Arbeit. Das bedeutet, dass du mit deiner Arbeit einem wissenschaftlichen Diskurs beitreten musst. Genau diesen Diskurs sollst du hier kurz darstellen: was sind die wichtigsten Theorien oder Gedanken in diesem Feld? Welche empirischen Befunde gibt es, die deine Forschungsfrage irgendwie ber端hren? Es bietet sich an, als Arbeitsgrundlage f端r diesen Abschnitt so etwas wie ein kommentiertes Literaturverzeichnis zu erstellen: Welche Texte hast du gelesen und was steht da jeweils drinnen? Werde aktiv! Welche Texte sind wichtig f端r dein Thema? Warum? Text (Kurzbeleg)

Inhalt / wichtige Erkenntnisse f端r die Abschlussarbeit

41


PHASE II

9.3 Expliziere das Ziel Ausgehend von den vorigen zwei Punkten, stelle deine Forschungsfrage und die damit einhergehenden Ziele (Implikationen fĂźr die Theorie bzw. die Forschung und die Praxis) vor. Werde aktiv! Wie lautet deine Forschungsfrage? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ Werde aktiv! Warum ist die Beantwortung wichtig aus Sicht der Theorie bzw. der Forschung? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ Werde aktiv! Warum ist die Beantwortung wichtig aus Sicht der Praxis? ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

42


PHASE II

9.4

Beschreibe die Methode und weitere Vorgehensweise

In diesem Kapitel hast du bereits einiges gehört über deine Möglichkeiten bei der Datenerhebung. Das sollte reichen, um deine Disposition mit Informationen zur Methode anzureichern: Werde aktiv! Beantworte folgende Fragen zu deiner methodischen Vorgehensweise. Wer ist deine Zielgruppe (Grundgesamtheit)? __________________________________________________________________ Wie kommst du zu deiner Stichprobe? __________________________________________________________________ Was für Daten willst du erheben? Wie misst du die Konstrukte und Konzepte, die in deiner Forschungsfrage vorkommen? __________________________________________________________________ Wie wirst du diese Daten ungefähr auswerten? (Darüber sprechen wir aber vor allem in der nächsten Phase noch.) ___________________________________________________________________

9.5

Stelle die vorläufige Gliederung dar

Abschlussarbeiten folgen oft einer einheitlichen Struktur. Informiere dich daher vorab, welche Vorgaben es genau gibt. Zusätzlich kannst du dir schon einmal das Kapitel über Struktur in diesem Buch anschauen. Werde aktiv! Skizziere deine Gliederung (und grobe Inhalte für jedes Kapitel, soweit dir das schon möglich ist)!  Einleitung ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

o

Problemstellung

________________________________________________________________________

43


PHASE II ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

o

Forschungsfrage

________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

o

Vorgangsweise

________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

o

Aufbau der Arbeit

________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

 Hauptteil ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

o

Begriffsbestimmungen

________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

44


PHASE II

o

Stand der Forschung

________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

o

Empirische Untersuchung

________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

 Schluss (mit Resümee und Ausblick) ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________

9.6

Entwickle einen Arbeits- und Zeitplan

Wenn das Ziel klar ist, kann auch ein guter Arbeits- bzw. Zeitplan erstellt werden. Am leichtesten geht das, wenn man vom definierten Ziel her rückwärts plant. Also: wann soll die Arbeit fertig sein? Und was folgt daraus für alle Meilensteine bis zur Abgabe? Sich darüber Gedanken zu machen ist eine Sache. Im Plan zu bleiben, eine ganz andere. Damit die Chancen halbwegs gut sind, übertrage deinen Plan gleich direkt in deinen Kalender! Übrigens: Hast du auch genug Puffer-Zeiten eingeplant? Forschung ist von Natur aus mit viel Unsicherheit verbunden; rechne mit Verzögerungen! Außerdem zeigen Studien, dass es der letztendlichen Zielerreichung sehr zuträglich ist, wenn du deine Ziele offenlegst. Also, erzähle vielleicht einem Freund / einer Freundin von deinem Plan? Oder erzähle es zumindest diesem Buch: Werde aktiv! Beantworte folgende Fragen zu deinem Zeitplan. Wann möchtest du abgeben? __________________________________________________________________ Wann möchtest du die Daten gesammelt haben? 45


PHASE II __________________________________________________________________ Wann steht dein theoretisches Modell? __________________________________________________________________ Wann hast du eine (halbwegs!) finale Forschungsfrage? __________________________________________________________________

46


PHASE III

In dieser dritten Phase geht es darum, deine Daten zu analysieren. Je nach Art von Daten, die du gesammelt hast, und je nach Fragestellung bieten sich hier bestimmte Analyseverfahren an und andere nicht. Es ist gar nicht so einfach, hier den Überblick zu behalten. In dieser Phase führe ich durch alle diese Entscheidungen durch und verweise dich auf gute andere Ressourcen, um deine Analysen selbstständig durchzuführen.

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PHASE III

10 Analysiere quantitative Daten 10.1 Daten säubern und manipulieren Welchen Test auch immer du durchführst, als erstes musst du sicherstellen, dass die Daten auch schön aufgeräumt sind. Dabei solltest du folgende Schritte durchführen (es handelt sich aber hier um eine nicht abschließende Aufzählung, je nach Fragestellung können andere Punkte relevant sein): 1. Überprüfe, ob die Daten halbwegs vollständig sind. Einzelne fehlende Werte sind dabei kein Problem; Fälle bei denen aber Informationen über praktisch alle wichtigen Variable fehlen, kannst du löschen, wobei darüber in der Stichprobenkommentierung entsprechend berichtet werden sollte. 2. Überprüfe, ob alle Variablen das richtige Skalenniveau bzw. den richtigen Variablentyp zugeordnet haben. Zum Beispiel würde ich mir ein numerisches Zahlenformat bzw. eine intervallskalierte Variable auf eine offene Frage nach dem chronologischen Alter erwarten. Es kann aber sein, dass das nicht automatisch passiert, vielleicht weil ein Befragter „46 Jahre“ (statt „46“) geantwortet hat und die Eingabe daher als Text (statt als Zahl) erkannt wird. 3. Drehe alle reverse-coded items um. Bei Skalen werden oft einige Items umgekehrt erfragt. Die Items sollten aber vor der Analyse alle in dieselbe Richtung gehen, zum Beispiel (bei einer 5-Punkt Likert-Skala): 1->5, 2->4, 3->3, 4->2, 5->1 4. Bilde (gewichtete) Durchschnittswerte für alle verwendeten Skalen. Zum Beispiel werden die Items P1, P2, P3, P4, die alle eine Dimension von Persönlichkeit messen sollen, gemittelt und in eine neue Variable „P“ geschrieben. Werde aktiv! Versuche die folgende Übung, um die Grundlagen der Datensäuberung selbst auszuprobieren (entnommen aus Froehlich (2018c): Ein "netter" LV-Leiter stellt dir für deine Abschlussarbeit einen Datensatz zur Verfügung, den du analysieren kannst. Als du die Datei öffnest merkst du allerdings, dass die Daten nicht so ganz richtig sind und bei der Dateneingabe wohl einige Fehler passiert sind... HIER (bei Exercises/Data Cleaning Exercise) findest du mehrere Dateien: idente Datendateien in drei Formaten (.sav, .xlsx, .csv), eine Logik-Datei von LimeSurvey ("Codebook“; im .xlsx Format) und der Fragebogen als .pdf (diese Datei ist nur zur zusätzlichen Unterstützung; sie wird für die Aufgabe nicht unbedingt gebraucht). Zusätzlich findest du als Vergleichslösung auch eine saubere Datenversion und ein R-Skript. Sieh dir die Daten gut an und zähle die Fehlertypen auf, die du findest (mit Fehlertypen meine ich die Muster von Fehlern, du sollst nicht einen Fehlertyp zweimal nennen, nur weil er bei anderen Fällen oder Variablen vorkommt). Beschreibe jeweils ganz kurz, warum das ein (möglicher) Fehler ist und wie du ihn ausbessern würdest. Fehlende Werte sollten den Wert 99 bekommen (und nicht leer sein oder den Wert 0 zugewiesen haben). Reflektiere hier kurz über diese Übung und notiere offene Fragen (zum Beispiel für deinen Betreuer bzw. deine Betreuerin). ________________________________________________________________________

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PHASE III ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ _______________________________________________________________________ Ressourcen Y VARIABLEN ZU SKALEN ZUSAMMENFÜHREN IN SPSS (Die Vorgehensweise und die Interpretation ist aber für alle Softwarepakete anwendbar)

10.2 Wähle einen statistischen Test Bei der Analyse quantitativer Daten stellt sich vor allem eine Frage: Welchen statistischen Test sollst du durchführen? Ich versuche hier diese Entscheidung systematisch aufzubereiten: Wichtig ist zuerst einmal, ob du eine Unterschiedshypothese oder eine Zusammenhangshypothese testen möchtest. Bei einer Unterschiedshypothese möchtest du überprüfen, ob sich zwei oder mehr Gruppen bei den Befragten (zum Beispiel Männer und Frauen) voneinander unterscheiden oder ob sich die Probanden bzw. Probandinnen in einem bestimmten Zeitraum verändert haben. Eine Beispielshypothese wäre „Junge und ältere MitarbeiterInnen unterscheiden sich bzgl. der Anzahl an eingebrachten innovativen Ideen“. Wenn du vor so einer Frage stehst, gibt es folgende Optionen: 

Hast du exakt zwei Gruppen und eine intervallskalierte abhängige Variable (das ist das Merkmal, bei dem du einen Unterschied vermutest), bietet sich ein t-Test bei unabhängigen Stichproben an. o Sind es mehr als zwei Gruppen, machst du eine Varianzanalyse (Analysis of Variance, ANOVA). Ist die abhängige Variable nicht intervallskaliert sondern nur ordinalskaliert kannst du auf den Mann-Whitney U-Test (statt t-Test bei unabhängigen Stichproben) bzw. den Kruskal-Wallis-Test (statt ANOVA) ausweichen. Möchtest du auf Unterschiede bei denselben ProbandInnen zu unterschiedlichen Messzeitpunkten testen, bietet sich der t-Test bei abhängigen Stichproben an. o Ist die abhängige Variable nicht intervallskaliert, bietet sich alternativ der Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test an.

Bei Zusammenhangshypothesen hast du typischerweise zwei oder mehr Variablen, deren gegenseitigen Einfluss du untersuchen möchtest. Eine Beispielshypothese wäre “Das Alter hat einen positiven Zusammenhang mit der Anzahl an eingebrachten innovativen Ideen.” Anders gesagt: Wir erwarten uns, dass ältere MitarbeiterInnen mehr innovative Ideen in die Organisation einbringen. Hier musst du vor allem vier Tests in Betracht ziehen:    

eine Kreuztabelle, wenn du Zusammenhänge zwischen (mindestens) nominalskalierten Variablen untersuchen möchtest; eine Rangkorrelation nach Spearman, wenn du Zusammenhänge zwischen zwei (mindestens) ordinalskalierten Variablen untersuchen möchtest; eine Korrelation nach Pearson, wenn du Zusammenhänge zwischen zwei intervallskalierten Variablen untersuchen möchtest; eine multiple (lineare) Regression, wenn du Zusammenhänge zwischen mehreren unabhängigen und einer abhängigen Variablen messen möchtest.

In den folgenden Kapiteln werden alle genannten statistischen Tests kurz skizziert. Bitte konsultiere auf jeden Fall die Dokumentation deiner Statistik-Software oder deinen Betreuer bzw. 49


PHASE III deine Betreuerin, um den Test korrekt auszuführen! Werde aktiv! Bestimme die Skalenniveaus der Variablen deines Projektes. Reflektiere über die Möglichkeiten, die du damit für die Analyse hast. ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ In den Ressourcen findest du ein paar Links zu den Grundlagen in Statistik, die ich an dieser Stelle voraussetze. Ressourcen Y INFERENZSTATISTIK (schließende Statistik) Y DIE LOGIK VON HYPOTHESENTESTS BZW . SIGNIFIKANZTESTS Y BASISWISSEN ÜBER VERTEILUNGEN (insbesondere die Normalverteilung) U Eine anwendungsorientierte Einführung in so ziemlich alle Statistik-Themen, die dir während deiner Abschlussarbeit begegnen können findest du hier: Field, A. (2005). Discovering Statistics Using SPSS (2. Aufl.). London: Sage Publications. (bzw. für R: Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering Statistics using R. London: Sage Publications.) U Onlinekurse zur Statistik mit der Software IBM SPSS STATISTICS oder PSPP (in weniger geordneter Form auch HIER)

10.3 Teste Unterschiedshypothesen 10.3.1 t-Test und Alternativen Einen t-Test bei unabhängigen Stichproben wählen wir, wenn wir zum Beispiel herausfinden möchten, ob es einen Unterschied bei der Einschätzung der Innovationskultur eines Unternehmens basierend auf dem Geschlecht der StudienteilnehmerInnen gibt. Wir haben also formal gesehen zwei Stichproben (Männer und Frauen; die Variable Geschlecht wird hier Gruppierungsvariable oder Faktor genannt), die unabhängig voneinander sind (keine Person ist gleichzeitig in beiden Gruppen), auf der einen Seite und eine intervallskalierte Variable (Einschätzung der Innovationskultur eines Unternehmens) als abhängige Variable auf der anderen Seite. Die Mittelwerte dieser beiden unabhängigen Stichproben sollen verglichen werden, um die Hypothese zu bewerten. Die Nullhypothese (H0) lautet „Es existiert kein Unterschied zwischen Männer und Frauen.“ Bevor wir den Test ausführen, sollten wir ein paar Dinge überprüfen: 

Hast du genau zwei Gruppen in der Stichprobe, die du miteinander vergleichen möchtest (siehe Gruppierungsvariable bzw. Faktor)? Wenn es mehr sind, bietet sich vielleicht eine Varianzanalyse (ANOVA) an. 50


PHASE III

  

Ist die abhängige Variable intervallskaliert? Wenn nicht, wähle stattdessen den MannWhitney U-Test. Ist die abhängige Variable halbwegs normalverteilt? Das kannst du mit dem Kolmogorov-Smirnov (K-S) feststellen. Wenn die Daten nicht normalverteilt sind, wähle stattdessen den Mann-Whitney U-Test. Weiters solltest du überprüfen, ob die Varianzen der Gruppen annähernd gleich sind (Varianzhomogenität). Das kannst du mit dem Levene-Test machen. Zeigt dieser Test einen signifikanten F-Wert, darfst du nicht von Varianzhomogenität ausgehen.

Bei der Darstellung der Ergebnisse, kannst du dich vor allem auf den t-Wert und den p-Wert fokussieren. Liegt der p-Wert über 0,05 kannst du die Nullhypothese nicht ablehnen. Man spricht dann von keinem signifikanten Unterschied zwischen den getesteten Gruppen. Bei einem t-Test bei abhängigen (oder verbunden oder gepaarten) Stichproben gilt eigentlich genau dasselbe. Der einzige Unterschied ist, dass du hier nicht zwei Gruppen im eigentlichen Sinne hast, sondern eine Gruppe von Probanden zu (zum Beispiel) zwei verschiedenen Zeitpunkten. Diese Methode kommt oft bei Experimenten bzw. Experiment-ähnlichen Forschungsdesigns zur Anwendung, zum Beispiel wenn wir überprüfen möchten, ob eine Intervention (zum Beispiel ein Trainingsbesuch) Auswirkungen hat (zum Beispiel auf Kompetenzen). Hier würde man Messungen der Kompetenz vor und nach dem Training miteinander vergleichen. Trifft eine Voraussetzung nicht zu, weichst du auf den Wilcoxon-Vorzeichen-Rang-Test aus. Ressourcen Y T-TEST IN SPSS bzw. T-TEST IN PSPP (Die Vorgehensweise und die Interpretation ist aber für alle Softwarepakete anwendbar) 10.3.2 Varianzanalyse (Analysis of Variance, ANOVA) und Kruskall-Wallis Test Hier wollen wir zum Beispiel feststellen, ob es hinsichtlich des Innovationsklimas Unterschiede zwischen den fünf teilnehmenden Organisationen gibt. Ein t-Test ist hier nicht zielführend, weil es mehr als zwei Gruppen gibt—es sollen mehrere Gruppenmittelwerte miteinander verglichen werden. Bevor wir den Test ausführen, sollten wir ein paar Dinge überprüfen:   

Ist die abhängige Variable intervallskaliert? Wenn nicht, wähle stattdessen den Kruskall-Wallis-Test. Ist die abhängige Variable halbwegs normalverteilt? Das kannst du mit dem Kolmogorov-Smirnov (K-S) feststellen. Wenn die Daten nicht normalverteilt sind, wähle stattdessen den Kruskall-Wallis Test. Weiters solltest du überprüfen, ob die Varianzen der Gruppen annähernd gleich sind (Varianzhomogenität). Das kannst du mit dem Levene-Test machen. Wenn nicht gegeben, kannst du auf Brown-Forsythe’s F oder Welch’s F ausweichen.

Bei der Darstellung der Ergebnisse kannst du dich vor allem auf den F-Wert (je höher, desto eher spricht das für deine Forschungshypothese H1) und den p-Wert fokussieren. Liegt der pWert über 0,05 kannst du die Nullhypothese nicht ablehnen. Man spricht dann also von keinem signifikanten Unterschied zwischen den getesteten Gruppen. Achtung: Liegt der p-Wert unter 0,05 bedeutet das nur, dass es zwischen mindestens zwei der Gruppen einen statistisch signifikanten Unterschied gibt. Um herauszufinden, zwischen welchen Gruppen das der Fall ist, musst du noch sogenannte Post-Hoc Tests durchführen (Das Ergebnis dieser Post-Hoc Tests sieht aus wie eine Reihe von t-Tests. Trotzdem darfst du nicht einfach t-Tests selbst durchführen—du kannst das einfach so hinnehmen oder du recherchierst nach „Alpha Inflation“).

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PHASE III Ressourcen Y VARIANZANALYSE (ANOVA) IN SPSS (Die Vorgehensweise und die Interpretation ist aber für alle Softwarepakete anwendbar)

10.4 Teste Zusammenhangshypothesen Möchtest du eine Zusammenhangshypothese testen, musst du insbesondere auf das Skalenniveau deiner Variablen achten, um den richtigen Test zu finden. Daher unterscheiden wir im Folgenden zwischen Zusammenhängen zwischen (mindestens) nominalen, ordinalen und intervallskalierten Daten. Darüber hinaus gehe ich auf die Möglichkeiten ein, die einfache und multiple Regressionen bieten. 10.4.1 Nominale Zusammenhänge: Die Kreuztabelle Mit der Kreuztabelle möchten wir eine Hypothese testen, die einen Zusammenhang zwischen zwei nominalen Variablen erwartet. Nominale Daten in der Forschungspraxis Erinnere dich daran, was nominale Variablen sind: Variablen, bei denen du zwar zwischen Gruppen unterscheiden kannst (unterschiedliche Ausprägungen der Variable stellen unterschiedliche Gruppen dar), aber nicht mehr. Du kannst zum Beispiel diese verschiedenen Gruppen nicht in eine sinnvolle Reihenfolge bringen. Da diese Daten „nicht viel hergeben“, findet man sie um einiges seltener in der empirischen Forschung als ihre ordinalen oder intervallskalierten „Kollegen“ in der Forschungspraxis. Die Analyse passiert in mehreren Schritten: Wir stellen die empirischen Daten in einer sogenannten Kreuztabelle dar—dabei geben wir einfach die gemeinsame Verteilung mehrerer Variablen an. Das nennen wir auch die Kontingenztabelle. Gleichzeitig überlegen wir uns, wie diese Tabelle aussehen müsste, wenn die Variablen der Tabelle in keinem Zusammenhang miteinander stehen—das ist die sogenannte Indifferenztabelle. Dann vergleichen wir diese beiden Tabellen miteinander: besteht ein großer Unterschied, gibt es wohl einen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen. Werde aktiv! Versuche die folgenden Tabellen nachzuvollziehen. Wir extrahieren aus der Personaldatenbank eines Unternehmens das Geschlecht laut Pass und den Bereich, in dem die Mitarbeiter bzw. Mitarbeiterinnen angestellt sind. Das ist unsere Kontingenztabelle. männlich

weiblich

Gesamt

Produktion

25

5

30

Verkauf

25

45

70

Gesamt

50

50

100

Wie müsste diese Tabelle aussehen, wenn es sicherlich keinen Einfluss gibt? Nehmen wir die Männer, die in der Produktion arbeiten, als Beispiel. Wir wissen, dass von den 100 Befragten, genau die Hälfte Männer waren. Also würden wir uns in der Produktion ebenfalls die Hälfte Männer, die Hälfe Frauen erwarten. Also 15 Männer in der Produktion. Die restlichen 52


PHASE III Zellen berechnen sich aliquot. Hier ist die vollständige Indifferenztabelle: männlich

weiblich

Gesamt

Produktion

15

15

30

Verkauf

35

35

70

Gesamt

50

50

100

Bei diesem Beispiel zeigt der Vergleich „mit bloßem Auge“, dass die Indifferenztabelle doch ziemlich anders aussieht, als die Kontingenztabelle. Insofern dürfte ein Zusammenhang zwischen Geschlecht laut Pass und dem Bereich, in dem die Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen tätig sind, bestehen. Mit statistischen Methoden können wir uns genau ausrechnen, wie stark dieser Zusammenhang ist und ob er statistisch gesehen signifikant ist. Kenngrößen, die hier zur Anwendung kommen, sind vor allem sogenannte χ2-basierte Zusammenhangsmaße (χ2 spricht man „Ki Quadrat“ aus) wie zum Beispiel Cramer’s V, der Phi-Koeffizient oder Pearson’s Kontingenzkoeffizient C. Idealerweise erfüllen deine Daten ein paar Voraussetzungen: Die Stichprobe sollte grösser als 50 sein, die erwarteten Häufigkeiten sollten in jeder Zelle (der Indifferenztabelle) grösser als fünf sein. Ressourcen Y EINFÜHRUNG CHI QUADRAT/KREUZTABELLE Y ZUSAMMENHÄNGE ZWISCHEN NOMINALEN VARIABLEN IN SPSS TESTEN (Die Vorgehensweise und die Interpretation ist aber für alle Softwarepakete anwendbar) 10.4.2 Rangkorrelation nach Spearman Bei der Rangkorrelation (beispielsweise nach Spearman) wollen wir einen Zusammenhang zwischen zwei Variablen testen, die mindestens ordinales Skalenniveau haben. Die Kenngröße, die hier für uns relevant ist, ist Spearmans Rangkorrelationskoeffizient (ρ, sprich „roh“), der einen Wert zwischen -1 und 1 annehmen kann. Absolute Werte über 0,8 sind sehr starke Zusammenhänge, Werte zwischen 0,5 und 0,8 starke Zusammenhänge, Werte zwischen 0,2 und 0,5 schwache Zusammenhänge. Alles unter 0,2 kannst du als „keinen Effekt“ abstempeln. Achte bei der Interpretation auch auf die Richtung (Vorzeichen beachten!) und die statistische Signifikanz (p-Wert) des Tests. Ressourcen Y ZUSAMMENHÄNGE ZWISCHEN ORDINALEN VARIABLEN IN SPSS TESTEN (Die Vorgehensweise und die Interpretation ist aber für alle Softwarepakete anwendbar) 10.4.3 Korrelation nach Pearson Bei der Korrelation (beispielsweise nach Pearson) wollen wir einen Zusammenhang zwischen zwei Variablen testen, die intervallskaliert sind. Die Kenngröße, die hier für uns relevant ist, ist Pearsons Korrelationskoeffizient (r), der einen Wert zwischen -1 und 1 annehmen kann. Absolute Werte über 0,8 sind sehr starke Zusammenhänge, Werte zwischen 0,5 und 0,8 starke Zusammenhänge, Werte zwischen 0,2 und 0,5 schwache Zusammenhänge. Achte bei der Interpretation auch auf die Richtung (Vorzeichen beachten!) und die statistische Signifikanz (p-Wert) des Tests.

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PHASE III Es gibt neben der Intervallskalierung der Daten noch eine weitere Voraussetzung: die Variablen sollten normalverteilt sein. Wenn sie das nicht sind, kannst du auf die Rangkorrelation nach Spearman ausweichen. Ressourcen Y ZUSAMMENHÄNGE ZWISCHEN INTERVALLSKALIERTEN VARIABLEN IN SPSS TESTEN (Die Vorgehensweise und die Interpretation ist aber für alle Softwarepakete anwendbar) 10.4.4 Multiple lineare Regression Mit der multiplen linearen Regression ist es dir möglich, Zusammenhänge zwischen einer abhängigen Variablen und mehreren unabhängigen Variablen gleichzeitig zu testen. Bei der Interpretation musst du in zwei Stufen vorgehen. Zuerst überprüfst du die sogenannte Güte deiner Regressionsfunktion. Dabei achtest du vor allem auf zwei Werte: Der Signifikanzwert des F-Wertes (p sollte hier kleiner als 0,05 sein) und das (korrigierte) R². Das R² gibt dir an, wieviel Prozent der Varianz der abhängigen Variable durch dein gesamtes Modell erklärt werden—je höher der Wert ist, desto besser. Was aber „hoch genug“ ist, kann nicht pauschal gesagt werden, es hängt davon ab, was du erklären willst (erfahrungsgemäß würde ich aber sagen, dass Werte zwischen 15% und 30% für viele Fragestellungen plausibel sind). Im zweiten Schritt kannst du dann die Effekte der einzelnen unabhängigen Variablen ansehen; wahrscheinlich hast du für diese Zusammenhänge vorher auch Hypothesen erstellt. Hier kannst du dich am einfachsten an den Beta-Werten (β) orientieren. Diese stellen die standardisierten Regressionskoeffizienten dar und können Werte zwischen -1 und +1 annehmen. Du interpretierst dabei vor allem drei Merkmale: die Richtung des Effekts (negativ/positiv), die Stärke des Effekts (0.1 ~ schwacher Effekt, 0,3 ~ mittelstarker Effekt, 0,5 ~ starker Effekt) und die statistische Signifikanz des Effektes (wie immer p < 0,05). Damit das ganze gut funktioniert, müssen deine Daten einige Voraussetzungen erfüllen: die Fehler (auch Residuen genannt) sollten normalverteilt sein, Varianzgleichheit aufweisen und nicht stark miteinander korrelieren (was vor allem bei Längsschnittstudien ein Problem sein kann). Die unabhängigen Variablen sollten ebenfalls nicht zu stark miteinander korrelieren aber einen linearen Zusammenhang zu der abhängigen Variable aufweisen. Das klingt alles sicherlich ganz schön komplex—aber schau dir das Video in den Ressourcen an; mit statistischer Software kannst du all diese Voraussetzungen ganz leicht überprüfen. Ressourcen Y MULTIPLE REGRESSION IN SPSS (Die Vorgehensweise und die Interpretation ist aber für alle Softwarepakete anwendbar)

10.5 Software, die du für deine quantitative Datenanalyse verwenden kannst Es gibt unterschiedliche Software-Pakete, mit denen du die besprochenen quantitativen Analysen durchführen kannst. Ich empfehle, dich mit deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin abzusprechen, welche Software verwendet werden soll. Das stellt sicher, dass du notfalls Hilfe bekommen kannst, wenn du nicht mehr weiter weißt. Alle vorgestellten Softwarepakete laufen unter Windows, Mac OS und Linux Betriebssystemen. 10.5.1 R R ist eine statistische Open Source Software, die zunehmend an Popularität gewinnt. Verwendest du R hat das einige Vorteile:

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PHASE III 1. R ist modular aufgebaut; du kannst die Basis-Software durch die Installation sogenannter packages beliebig erweitern. So ist R für praktisch alle quantitativen Fragestellungen eine relevante Lösung. 2. R (und die einzelnen packages) sind sehr gut online dokumentiert. Es gibt kaum ein Problem auf das du stoßen wirst, für das keine Lösung online auffindbar ist. Und wenn doch: Die Community ist sehr aktiv und es gibt zahlreiche Foren, in denen du deine Fragen stellen kannst. Dem ganzen steht aber auch ein großer Nachteil gegenüber: Wenn du noch keine Erfahrung mit Programmieren hast, wird dich R eher abschrecken. Es gibt keine Benutzeroberfläche; die Syntax zu lernen kostet Zeit. Gehe in jedem Fall von einer eher steilen Lernkurve aus und wähle R eher nicht, wenn du Zeitdruck hast. Solltest du dich für R entscheiden, empfehle ich gleichzeitig auch RStudio (kostenfrei). RStudio ist eine Programmierumgebung für R, die viele Tätigkeiten erleichtert. Auf der Homepage von RStudio findest du übrigens Tutorial-Videos, Cheatsheets und andere Ressourcen, die dir den Einstieg in die Arbeit mit RStudio bzw. auch R generell etwas einfacher machen können. Wenn du dich für R entscheidest, empfehle ich dir, auch gleichzeitig ein Einsteiger-Buch zu diesem Thema auszuborgen oder zu kaufen. Ressourcen U Manderscheid, K. (2012). Sozialwissenschaftliche Datenanalyse mit R: Eine Einführung (1. Aufl.). Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften. U R HOMEPAGE U RSTUDIO HOMEPAGE U STACKEXCHANGE, wenn du Fragen hast 10.5.2 IBM SPSS und Stata IBM SPSS (Statstical Package for the Social Sciences) und Stata sind zwei gängige (und miteinander konkurrierende) Produkte für statistische Analysen. Ich behandle sie hier deshalb zusammen, weil es sich hier um kommerzielle Software handelt; für eine Abschlussarbeit eignen sie sich wahrscheinlich nur dann wirklich gut, wenn die Hochschule diese Produkte auch im allgemeinen (Lehr-)Betrieb einsetzt. Für beide Produkte gibt es Studierendenlizenzen und viel Basisliteratur, um die Grundlagen zu verstehen. Beide Produkte können sowohl über Programmcode (Syntax) als auch über eine grafische Benutzeroberfläche bedient werden. Ressourcen U SPSS HOMEPAGE U Für komplexere Analysen mit einer IBM SPSS Statistics-ähnlichen Benutzeroberfläche, kann IBM SPSS AMOS relevant sein. U STATA HOMEPAGE 10.5.3 PSPP PSPP ist eine freie Software die, wie der Name bereits vermuten lässt, vom Aufbau und den Optionen her sehr stark an IBM SPSS Statistics orientiert ist. Es benutzt auch dieselben Dateiformate, was ein Wechseln zwischen diesen beiden alternativen Paketen jederzeit möglich macht (zum Beispiel dann, wenn die Studierendenlizenz von IBM SPSS Statistics abgelaufen ist). Für die Benutzeroberfläche gibt es recht wenig Tutorials oder Bücher; Bücher über IBM 55


PHASE III SPSS Statistics können dir hier weiterhelfen (Beachte aber, dass der Funktionsumfang von PSPP weit geringer ist als der von IBM SPSS Statistics). Ressourcen U PSPP HOMEPAGE U In der STATISTIK-PLAYLIST DES AGRAPHIE-CHANNELS findest du viele Tutorials für statistische Analysen, die in PSPP durchgeführt werden

11 Analysiere qualitative Daten 11.1 Was möchtest du auswerten? Das Kodierschema Du hast also qualitative Daten erhoben—wie geht es jetzt weiter? Bevor wir uns durch Stunden von Interviewaufnahmen quälen, sollten wir uns überlegen, was wir eigentlich daraus extrahieren wollen. Wonach suchen wir, was wollen wir wissen? Unsere Forschungsfrage gibt uns schon eine Antwort darauf, allerdings eine sehr grobe. Damit das Ganze noch spezifischer wird, legen wir ein sogenanntes Kodierschema fest. Grob gesagt dient ein Kodierschema dazu, Interviews bzw. das darin Gesagte einzuordnen und damit auch zu wissen, welche Themen wir eigentlich besonders beachten sollten. Wie bereits gesagt, hast du dir das schon oft und gründlich überlegt, zum Beispiel bei der Überarbeitung der Forschungsfrage oder auch bei der Erstellung des sensibilisierenden Konzeptes. Beim Kodierschema (auch: Kategoriensystem) geht es vor allem darum, alle wichtigen Überund Unterthemen (manchmal auch Überkategorie, Unterkategorien oder Codes genannt) zu definieren und ein Regelsystem zu etablieren, wie diese Themen im Interview zu erkennen sind. Finde (Arbeits-)Titel für diese Über- und Unterthemen und, besonders wichtig, definiere jeden Begriff ausführlich. Diese Definitionen können entweder aus der Literatur stammen oder von dir selbst formuliert werden. Falls du mit anderen Personen zusammenarbeitest, helfen die Definitionen dabei, ein gemeinsames Verständnis von den Themen zu schaffen. Bei der Erstellung deines Kodierschemas achte darauf, dass es keine Überlappungen zwischen den Kategorien gibt. Letztendlich soll jeder Inhalt aus dem Interview oder der Gruppendiskussion einer ganz bestimmten Kategorie zuordenbar sein; Trennschärfe ist hier wichtig. Sorge dich aber nicht allzu sehr darum, „alle“ möglichen relevanten Themen vorab zu erfassen. Du kannst später, während du schon in der Auswertung steckst, immer noch passende Kategorien hinzufügen („induktive Kategorienentwicklung“). Werde aktiv! Überlege kurz, was so die großen Themen in deinem Projekt sind. Die zeichnen sich meistens schon in der Forschungsfrage oder spätestens im sensibilisierenden Konzept sehr stark ab. Dann finde Unterthemen (ebenfalls basierend auf dem sensibilisierenden Konzept), gib jeweils Definitionen und weitere Erläuterungen (wie Beispiele oder besondere Regeln, die beachtet werden müssen, um verschiedene Unternehmen klar voneinander abzugrenzen) an. Überthema 1: Unterthema

Definition

Erläuterung

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PHASE III

Überthema 2: Unterthema

Definition

Erläuterung

Definition

Erläuterung

Überthema 3: Unterthema

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PHASE III

Überthema 4: Unterthema

Definition

Erläuterung

Überthema 5: 58


PHASE III Unterthema

Definition

Erläuterung

Exkurs: Kodierschema als Kommunikationstool Wenn du dich nicht alleine in die qualitative Arbeit stürzt, sondern noch andere Personen bei deinem Projekt beteiligt sind, ist es ratsam, das Kodierschema auch als Kommunikationsinstrument zu verwenden. So ist (halbwegs) sichergestellt, dass ihr dieselbe Definition von den Kategorien habt und nach welchen Regeln ihr über den Text drüber geht.

11.2 Transkribiere deine Interviews und Gruppendiskussionen Beim Transkribieren überträgst du das Gesagte in niedergeschriebenen Text. Das ist wichtig, da Audio- und Videoaufnahmen „flüchtige Formate“ sind und direkt schwer zu analysieren sind. Unserem Standard des wissenschaftlichen Arbeitens entsprechend, gibt es natürlich auch für die korrekte Transkription bestimmte Regeln, die zur Nachvollziehbarkeit des Prozesses beitragen. Diese Transkriptionsregeln können sehr unterschiedlich sein, abhängig davon, wie nah am gesprochenen Wort die Analyse sein soll. Das Spektrum reicht hier von der Transkription des bloßen Inhalts bis hin zu der Transkription aller Betonungen, Pausen, Höhen und Tiefen in der Stimme, etc. inklusiver non-verbaler Kommunikation. Neben diesen recht unterschiedlichen Regelungen musst du noch zwei allgemeine Regeln beachten: Erstens, transkribiere immer in der Sprache des Interviews bzw. der Gruppendiskussion. Falls das nicht die Sprache ist, in der du auch die Abschlussarbeit schreibst, musst du die verwendeten Stellen gegebenenfalls später übersetzen. Zweitens, um die Navigation zwischen Audiodatei und Textdatei zu vereinfachen, solltest du nach jedem Absatz einen Zeitstempel einfügen. Frage bei deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin auch nach, ob es ein bestimmtes Format gibt, in welchem du dein Transkript niederschreiben sollst. Wenn du dir nicht sicher bist, frage hier unbedingt bei deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin

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PHASE III nach, welcher Detailgrad für dich notwendig ist. Eine ähnlich gelagerte Frage betrifft den Umfang der Transkription: sollen nur relevante Fragmente transkribiert werden oder das ganze Interview bzw. die ganze Gruppendiskussion. Je nach Umfang und Detailgrad bzw. auch je nach Qualität der Aufnahme und individueller Kompetenz, kann eine Transkription ganz schön zeitaufwändig sein. Rechne mindestens mit einem Verhältnis von 1:4 von der Dauer der Aufnahme und dem Zeitaufwand der Transkription (also eine Stunde Audiomaterial braucht in etwa vier Stunden für die ordentliche Transkription). Hier ein paar Tipps, um schneller zu arbeiten: 1. Wenn du eine Gruppendiskussion leitest, empfiehlt sich statt einem Audio-Aufnahmegerät ein Video zu drehen. Dann kannst du leichter erkennen, wer gerade spricht. Das hilft beim späteren transkribieren. 2. Verwende Transkriptionssoftware. Softwares wie f4transkript bzw. Express Scribe können den Prozess unterstützen. Diese Softwarepakete haben einige nützliche Funktionen für das Transkribieren parat, wie zum Beispiel ein langsameres Abspielen oder das automatische Einfügen von Zeitstempeln. 3. Verwende ein Fußpedal zusätzlich zu der Transkriptionssoftware. Wenn du das Abspielen der Aufnahme mit deinen Füßen starten und stoppen kannst, können beide Hände auf der Tastatur weitertippen. Das spart viel Zeit! Frage bei deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin nach, ob du ein solches an deiner Institution ausborgen kannst. Ressourcen U F4TRANSKRIPT HOMEPAGE U EXPRESS SCRIBE FREE HOMEPAGE Y EXPRESS SCRIBE TUTORIAL

11.3 So führst du eine qualitative Inhaltsanalyse durch Die qualitative Inhaltsanalyse (nach Mayring, 2014) beschreibt nicht eine Methode, sondern eine Sammlung von verschiedenen Zugängen der qualitativen Datenauswertung. Insgesamt unterscheidet Mayring acht spezifische Zugänge: Zusammenfassung, Induktive Kategorienbildung, enge bzw. weite Kontextanalyse, und die formale, inhaltliche, typisierende und skalierende Strukturierung (siehe Mayring, 2014, S. 66). In diesem Text greife ich als Beispiel nur die zusammenfassende Inhaltsanalyse heraus, weil diese vielseitig für viele ingenieurswissenschaftliche Fragestellungen in Betracht kommt. Bei der zusammenfassenden Inhaltsanalyse haben wir das Ziel, das bestehende Textmaterial (also zum Beispiel unsere Interview-Transkripte) auf eine systematische Art und Weise auf das wirklich Wesentliche zu reduzieren. Dazu werden inhaltlich wichtige Textstellen paraphrasiert. In diesem Schritt wird alles, was inhaltlich nicht relevant ist, eliminiert. Dabei werden die Textstellen auch sprachlich aneinander angeglichen. Die Aussagen werden dann auf das gewünschte Niveau generalisiert. Aussagen, die Details der Forschung ansprechen, werden also jetzt abstrakter formuliert. Damit solltest du jetzt Aussagen vorliegen haben, die wesentlich abstrakter als die Original-Aussagen deiner Interviewpartner bzw. Interviewpartnerinnen sind. Um jetzt noch einen Schritt weiter zu gehen und das Textmaterial noch stärker zusammenzufassen bzw. zu verdichten, reduzierst du jetzt die Textstellen. Dabei kannst du Wiederholungen sofort streichen—sollte die Generalisierung bei mehreren Textstellen dasselbe ergeben, kannst du alle bis auf eine streichen. In einem zweiten Schritt der Reduktion sammelst du inhaltlich zusammenpassende Textstellen über das gesamte Textmaterial zusammen, indem du sie bündelst bzw. zu einer gemeinsamen Aussage integrierst.

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PHASE III Ressourcen U Mayring, P. (2014). Qualitative Inhaltsanalyse. Grundlagen und Techniken (12. Aufl.). Weinheim: Beltz. [Dieser Text stellt nicht nur die unterschiedlichen Möglichkeiten innerhalb der qualitativen Inhaltsanalyse detailliert dar, sondern gibt auch leicht nachvollziehbare Beispiele.] U FORMVORLAGE FÜR DIE ANALYSE

11.4 Analyse eines ExpertInneninterviews nach Meuser und Nagel Wie der Name schon verrät, befragst du bei einem ExpertInneninterview Personen, die besonders großes Wissen über ein für deine Forschung relevantes Thema haben. 11.4.1 Analyseschritte Nach der Transkription, bei der wir die Information insofern reduzieren, dass non-verbales ausgeklammert wird, schlagen Meuser und Nagel (1991) folgende fünf Schritte vor: 

Paraphrasieren: Die Wichtigkeit der Paraphrasierung ist kaum zu überschätzen, weil sie die Basis für alles Folgende darstellt. Im Prinzip geht es darum, im Sinne der Forschungsfrage interessante Stellen in eigenen Worten (bzw. in den Worten der Theorie) wiederzugeben. Der Sinn von diesem Schritt liegt darin, das Material zu reduzieren (Unwichtiges wird weggelassen) und etwas zu vereinheitlichen (konsistentes Wording). Dazu gibt es natürlich ein paar Regeln bzw. Best Practices, die beachtet werden müssen: o Keine inhaltlich wichtigen Punkte dürfen weggelassen werden. Oder anders gesagt: Nichts unterschlagen, nichts hinzufügen, nichts verzerren. o Inhaltstragende Textstellen werden in „deine Sprache“ übersetzt. o Die Textstellen werden gekürzt, sodass sie auch über Interviewpartner hinweg besser verglichen werden können. Das passiert insbesondere dadurch, dass der Fokus klar auf nur für die Forschungsfrage Relevantes gelegt wird. o Es ist sinnvoll, zumindest ein paar Paraphrasen von einer Kollegin oder einem Kollegen prüfen zu lassen. Würde das eine andere Person auch so sehen? Herrscht inhaltliche Gleichheit zwischen der Originalaussage und der Paraphrase? o Weiters bietet es sich an, alle verwendeten Textstellen direkt im Originaltext zu markieren. So behältst du immer den Überblick, was du schon verarbeitet hast und was noch nicht. Überschriften geben (Kodieren): Hier fügst du zu den Paraphrasen passende Überschriften hinzu. Achtung, das hier ist keine kreative Aufgabe—die Überschriften sollten sehr nahe am Text sein. Diese Überschriften werden oft auch als Kategorien bzw. Codes bezeichnet. Diese Überschriften werden entweder im Vorhinein aus der Literatur deduktiv abgeleitet (siehe auch Sensibilisierendes Konzept bzw. Kategoriensystem) oder werden induktiv aus dem Interview-Transkript heraus genommen. Jede Paraphrase hat im Idealfall dabei genau eine Überschrift. Wenn es sich nicht vermeiden lässt, kannst du aber auch eine zweite vergeben. Jetzt liegen die Daten bereits in sehr verdichteter Form vor—durch die Paraphrase und die Überschriften sind wir zwei Schritte weiter weg von den durchaus oft wirren und ungeordneten Originalaussagen der Interviewpartner. Thematischer Vergleich: In diesem Schritt bündelst du thematisch vergleichbare Paraphrasen über alle Interviews hinweg. Die vergebenen Überschriften sollten dir in diesem Fall eine große Hilfe sein. Du kannst hier versuchen, die Überschriften auch über die InterviewpartnerInnen hinweg noch etwas mehr zu vereinheitlichen. Soziologische Konzeptualisierung: Durch die jetzt schon wirklich sehr stark reduzierte bzw. verdichtete Information aus den Interviews können wir versuchen, Muster in den 61


PHASE III

Daten zu erkennen. Wir können unterschiedliche Meinungen herausfiltern und vielleicht sogar zwischen verschiedene Befragtengruppen (zum Beispiel Frauen und Männern) unterscheiden. Daraus können wir schon Hypothesen generieren bzw. Implikationen für weitere Forschung ableiten. Theoretische Generalisierung: Hier vergleichst du das im Interview gesagte mit bereits bestehenden Theorien aus der Literatur. Anders gesagt: Du führst deine empirischen Ergebnisse zurück zur bestehenden Literatur bzw. Theorie und vergleichst die Aussagen: Wo gibt es Unterschiede? Wo stimmen die Ansichten überein? Was ist neu oder ergänzend?

11.5 Software, die du für deine qualitative Datenanalyse verwenden kannst Eines vorweg: Bei vielen quantitativen Forschungsprojekten wäre es praktisch unmöglich, ohne Software zu arbeiten. Das ist bei qualitativen Arbeiten eher nicht so. Die ganze qualitative Arbeit ist am Blatt Papier durchaus machbar. Oder zumindest lassen sich auch die Tools, die du bereits kennst—wie Textverarbeitungsprogramme und Tabellenkalkulationssoftware— ganz gut für die Zwecke der qualitativen Datenanalyse einsetzen. Aber natürlich heißt das nicht, dass das der komfortabelste Weg ist. Und komfortabel bedeutet im wissenschaftlichen Kontext vor allem auch eins: weniger fehleranfällig. 11.5.1 MAXQDA, ATLAS.ti, NVivo Die Platzhirsche der Software für qualitative Datenanalyse sind MAXQDA, ATLAS.ti und NVivo. Alle haben einen sehr vergleichbaren Funktionsumfang und alle sind kommerziell. Erkundige dich bei deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin, ob du über deine Institution einen vergünstigten oder kostenlosen Zugang zu einem dieser Softwarepakete bekommen kannst. Ressourcen U HOMEPAGE MAXQDA U HOMEPAGE ATLAS.TI U HOMEPAGE NVIVO 11.5.2 QCAmap QCAmap bietet alle wichtigen Funktionen, die für eine qualitative Inhaltsanalyse (auch mit mehreren ForscherInnen) notwendig sind. Das ganze läuft online und komplett kostenfrei, was einen schnellen Start mit der eigentlichen Forschung erlaubt. Ressourcen U QCAMAP FREIE SOFTWARE FÜR QUALITATIVE INHALTSANALYSE

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PHASE IV

Wir sind schon in der letzten Phase angekommen! Gratuliere! Toll, dass du bis hierher durchgehalten hast. Jetzt geht es darum, alles niederzuschreiben. Das ist leider gar nicht so einfach, wie du dir das vielleicht vorstellst. Aber ich zeige dir alle wichtigen Konventionen und einige Tricks, wie du auch diesen Schritt produktiv meistern kannst.

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PHASE IV

12 Strukturiere deine Arbeit Nur eine strukturierte Arbeit ist eine gute wissenschaftliche Arbeit. Sei dir also beim Schreiben bewusst, welche Struktur notwendig ist. In internationalen Zeitschriften-Beiträgen wird in vielen akademischen Disziplinen nach der sogenannten IMRaD-Struktur vorgegangen. Das steht für “Introduction, Methods, Results and Discussion”. In den eher sozialwissenschaftlichen Disziplinen findet sich meist noch ein theoretischer Hintergrund zwischen der Einleitung und der Methodenbeschreibung. Diese Struktur—bzw. die spezifische Struktur deiner Institution—solltest du unbedingt einhalten. Warum? Um den Wert von Strukturierung als Planungs- und Überabeitungstool zu verstehen (Froehlich, 2018b), muss man erst einmal zwei andere Dinge verstehen: Erstens, wie man effizient wissenschaftliche Arbeit schreibt. Das passiert nämlich oft “nebenbei”, während man noch viele andere Dinge zu erledigen hat. Zweitens. wie Leser und Leserinnen an einen wissenschaftlichen Text herangehen. Ich beginne mal mit Letzterem. Was ist denn dein Ziel, wenn du einen Fachtext liest? Wahrscheinlich möchtest du gewisse Informationen finden. Und das am besten schnell. Dafür ist es für dich als Leser oder Leserin enorm wichtig, die Struktur eines Textes schnell zu verstehen. Wenn man weiß, wo man die Information, die man sucht, findet, wird man den Text besser bewerten. Also, wenn man sich als Autor oder Autorin Gedanken über die Struktur macht, hilft man dem Leser oder der Leserin und das ist ja das eigentliche Ziel. Und wie kann das Strukturieren dir selbst helfen? Eine gute, detaillierte Struktur ist ein perfekter Arbeitsplan für deine Arbeit. Wenn du weißt, was wo hingehört, tust du dir beim Schreiben an sich viel leichter. Eine große Hürde beim Schreiben ist oft nicht das Schreiben an sich, sondern das Ins-Schreiben-Kommen. Eine detaillierte Struktur sagt dir immer genau, was wo hin gehört. Dein Schreibziel für jedes Mal wenn du Zeit zum Schreiben hast ist damit sehr konkret. Und das macht es einfach ins Schreiben zu kommen. Also: richtige Strukturierung macht deine Arbeit leichter und hilft deinen Lesern. Was will man mehr? Struktur in der Praxis Werfen wir einen Blick in einen Text—zum Beispiel den von Alexiev, Jannsen und Den Hertog (2018). Das hier sind die Überschriften aus diesem Zeitschriftenartikel:      

Introduction Theory Hypotheses Method (Data and Sample, Measures) Analysis and Results Discussion

Diese Überschriften sind fast ident mit dem generischen Modell, das oben vorgestellt wurde. Aber natürlich gibt es auch leichte Abweichungen—die Struktur ist ein wichtiges Merkmal deines Textes, es gibt hier kein „one size fits all“ Modell.

12.1 Wie leitest du deine Arbeit ein? In der Einleitung geht es vor allem um eines: wir wollen den Leser bzw. die Leserin dazu anregen, weiterzulesen. Das bedeutet, wir müssen darüber informieren, um was es geht und warum das relevant ist. Dabei empfehle ich in vier Schritten vorzugehen: 1. Erstens, der generelle Problem-Hintergrund: Warum ist das Thema wichtig? Hier kannst du vor allem von der praktischen Seite her argumentieren, warum das Thema relevant ist.

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PHASE IV 2. Zweitens, der Forschungsstand zu diesem Thema. Was wissen wir bereits aus vorhergehender Forschung zu dem Thema? 3. Das leitet direkt zu dem dritten Punkt über: Was wissen wir noch nicht? Inwiefern existiert hier eine Forschungslücke? 4. Und damit kommen wir zu viertens: Zu welcher konkreten Forschungsfrage führt die identifizierte Forschungslücke für dich? Wie trägt diese Forschungsfrage dazu bei, die Forschungslücke etwas zu schließen? Und wie wirst du dabei konkret vorgehen? Manchmal findet man auch noch einen 5. Absatz, eine Art „Reading Guide“: Was kommt in den folgenden Kapiteln? Ich persönlich finde das nicht notwendig, weil die wenigsten Personen wissenschaftliche Texte linear von vorne bis hinten lesen. Und weil man ja sowieso sieht, was kommt, wenn man kurz durchblättert—was im Übrigen eine gute wissenschaftliche Lesepraxis ist! Werde aktiv! Suche einen wissenschaftlichen Zeitschriftenbeitrag in deinem Themenbereich. Kannst du anhand der Einleitung die folgenden Fragen beantworten? 1. Warum ist das Thema wichtig? ____________________________________________________________ ____________________________________________________________ ____________________________________________________________ 2. Was wissen wir bereits aus vorhergehender Forschung zu dem Thema? ____________________________________________________________ ____________________________________________________________ ____________________________________________________________ 3. Was wissen wir noch nicht? Inwiefern existiert hier eine Forschungslücke? ____________________________________________________________ ____________________________________________________________ ____________________________________________________________ 4. Zu welcher konkreten Forschungsfrage führt die identifizierte Forschungslücke? Wie trägt diese Forschungsfrage dazu bei, die Forschungslücke etwas zu schließen? Wie wird dabei vorgegangen? ____________________________________________________________ ____________________________________________________________ ____________________________________________________________

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PHASE IV

12.2 Was kommt in den theoretischen Hintergrund? Im theoretischen Hintergrund kann der Aufbau von Arbeit zu Arbeit sehr unterschiedlich sein. Letztendlich ist hier aber das Ziel alle theoretischen Hintergrundinformationen zu liefern, auf denen die weitere Arbeit aufbaut. Ein Schema, das in den meisten Fällen gut funktioniert, wäre zum Beispiel dieses hier: Man erklärt und definiert das zentralste Konzept der Arbeit (A). Dann leitet man zum zweiten Konzept (B) über, dass dann erst auch mal definiert und erklärt wird. Zusätzlich schlägt man aber auch eine Brücke zurück zum ersten Konzept: Wie sind A und B miteinander verbunden? Was sagt die Theorie, was sagen die empirischen Ergebnisse, die dazu vorliegen? Und so kann man das Ganze auch für mehr als zwei Konzepte weiterführen. Wie auch immer du den theoretischen Hintergrund strukturieren magst, achte nur darauf, dass die Struktur nachvollziehbar und “logisch” ist.

12.3 Wie beschreibst du die Methode? Die Methode soll die Arbeit replizierbar machen. Das bedeutet wir müssen alle Informationen liefern, damit der Leser bzw. die Leserin die Studie nachmachen kann. Dazu braucht man vor allem diese drei Informationen: Wer wurde untersucht? Was wurde erhoben? Wie wurden die Daten analysiert?   

Das „Wer“ bedeutet: Was ist die Stichprobe? Wie bist du zu dieser Stichprobe gekommen (Stichprobenverfahren)? Das „Was“ bedeutet: Welche Instrumente wurden verwendet? Welche Merkmale der einzelnen Personen in der Stichprobe wurden erfragt? Das „Wie“ bedeutet: Welche Auswertungsmethoden wurden verwendet?

Das Ganze ist übrigens auch für Literaturarbeiten zu übernehmen; zumindest wenn systematisch vorgegangen wird. Dann musst du nämlich auch klar angeben, wen du befragt hast (Welche Datenbanken hast du verwendet?), was du gesucht hast (Welche Suchbegriffe hast du verwendet?) und natürlich wie du diese Informationen dann zusammenträgst und analysierst. Werde aktiv! Suche einen wissenschaftlichen Zeitschriftenbeitrag in deinem Themenbereich. Kannst du anhand der Einleitung die folgenden Fragen beantworten? 1. Wer wurde untersucht? ____________________________________________________________ ____________________________________________________________ ____________________________________________________________

2. Was wurde erhoben? ____________________________________________________________ ____________________________________________________________ ____________________________________________________________

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PHASE IV

3. Wie wurden die Daten analysiert? ____________________________________________________________ ____________________________________________________________ ____________________________________________________________

12.4 Wie präsentierst du die Ergebnisse? Der Aufbau des Ergebnisteils kann sehr unterschiedlich sein. Am besten orientierst du dich hier wieder an der Struktur, die du auch für deinen theoretischen Hintergrund gewählt hast. So kannst du zum Beispiel in einer quantitativen Arbeit Hypothesen in der Reihenfolge testen, in der sie auch entwickelt wurden. Wichtig ist hier aber eines: die Ergebnisse werden neutral, ohne direkten Bezug auf die Literatur oder die Theorie wiedergegeben. Typischer Weise findest du hier also keine Referenzen zu anderen Werken. Auch von dem vorigen Methodenteil müssen die Ergebnisse abgrenzbar sein; es sollte keine Vermischung geben.

12.5 Wie diskutierst du deine Arbeit? Die Diskussion ist der Ort, an dem die Ergebnisse und die Theorie zusammenlaufen. Wie verhalten sich der theoretische Hintergrund und die Ergebnisse zueinander? Welche Implikationen leiten sich daraus ab? Was lernen wir für die weitere Forschung, welcher weiterer Forschungsbedarf besteht? Was lernen wir für die Praxis? Und natürlich: Welche Limitationen der eigenen Arbeit müssen bei der Interpretation der Ergebnisse beachtet werden? Achtung: Es ist enorm wichtig, dass alle Implikationen direkt mit den Ergebnissen verbunden werden können. Schreibe nicht, was generell in dem gewählten Themenfeld zu tun wäre sondern fokussiere dich wirklich nur auf die Punkte, die aus den Ergebnissen direkt abgeleitet werden können! Praktische Implikationen für Ingenieure Die Ingenieurswissenschaften sind von ihrer Natur her sehr anwendungsorientiert. Deshalb spielen hier auch die praktischen Implikationen eine wichtigere Rolle, als sie das in anderen akademischen Disziplinen tun. Wirf zum Beispiel einen Blick in die Beiträge, die im Journal of Product Innovation erschienen sind (z.B. Alexiev u. a., 2018; Kratzer u. a., 2015). Bei diesen Beiträgen werden oft gleich zu Beginn, bevor es mit dem eigentlichen Artikel losgeht, die wichtigsten praktischen Implikationen in Bulletpoints zusammengefasst.

13 Schreibe wissenschaftlich Einen wissenschaftlichen Text zu schreiben bedeutet vor allem eins: zu kommunizieren! Wir wollen eine bestimmte Nachricht—zum Beispiel das Ergebnis einer Studie—an ein Publikum von mehr oder weniger interessierten und mehr oder weniger fachlich informierten Personen kommunizieren. Mit diesem Ziel als Hintergrund lassen sich einige Prinzipien formulieren, wie man seine Texte aufbauen sollte. Verständlichkeit ist das oberstes Kriterium (auch wenn das insbesondere in der deutschen Wissenschaftssprache nicht immer so zu sein scheint). 67


PHASE IV Was verständlich ist und was nicht, hängt natürlich sehr stark davon ab, wer den Text liest. Also: Für wen schreibst du eigentlich? Meiner Erfahrung nach, wird oft zu viel vorausgesetzt. Gehe also lieber von einer Person aus, die einfache wissenschaftliche Termini kennt, aber die keinerlei spezifische fachliche Vorbildung hat. Damit bist du auf der sicheren Seite. Hier ein paar unsystematische aber konkrete Stil-Tipps, die gerade in studentischen Arbeiten immer wieder missachtet werden: Formuliere Sätze so kurz und prägnant wie möglich. Dabei hilft es, eher das Aktiv als das Passiv zu verwenden. Streiche inhaltsleere Worte und Floskeln ersatzlos. Nicht

Sondern

Es wurde untersucht. . .

X untersuchte. . .

Die Studie von X untersucht. . .

X untersucht. . .

Die zweite Kategorie beinhaltet, wie bereits Die zweite Kategorie beinhaltet . . . in Kapitel 3.3 angeführt, . . . An dieser Stelle soll nicht unerwähnt bleiben, Es gibt X. dass es X gibt. Es ist ganz wichtig zu betonen, dass X.

X

Nenne bei Referenzen keine Vornamen, Funktionen, Titel, etc. der Autoren bzw. Autorinnen. Nenne ebenfalls keine Titel der Werke. (Der Titel und sonstige bibliografische Informationen sind im Literaturverzeichnis enthalten. Interessierte Leser bzw. Leserinnen können dort selbstständig nachlesen.) Nicht

Sondern

In seinem Werk ’informal learning in the Eraut (2004) fragt. . . workplace’ fragt Eraut (2004). . . . Y schreibt in seinem Buch, dass. . .

Y schreibt, dass. . .

Dr. Andrea X (X, 2010 ), die an der Universi- X (2010 ) unterscheidet die Begriffe A, B und tät Z unter anderem im Bereich Y forscht, un- C. terscheidet die Begriffe A, B und C. Achte auf Kongruenz, insbesondere bei Aufzählungen. Nicht

Sondern

Das gilt auf mehreren Ebenen (individuell, Das gilt auf mehreren Ebenen (Individuum, Team, Organisation). Team, Organisation). Mache klare Bezüge. Vermeide Floskeln wie „wir hören oft“ oder „es ist bekannt, dass“—stütze deine Aussagen stattdessen mit klaren Argumenten oder Referenzen. Verwende klare Strukturen: Setze auf Bekanntes, setze sinnvolle Überschriften, sei dir der Hauptaussage jedes einzelnen Absatzes bewusst. Und: Redundanz als Lesehilfe—”Tell them what you are going to tell them, Tell them, Tell them what you have told them”. Aber setze das sparsam ein und erstelle keine überbordenden Überblicks-Absätze am Beginn jedes einzelnen Abschnittes!

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PHASE IV Werde aktiv! Überarbeite deine Arbeit basierend auf den vorgestellten stilistischen Fehlern. Notiere kurz welche Fehler du häufig machst—und in Zukunft vermeiden kannst. ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________

Die wissenschaftliche Sprache ist auch nicht-diskriminierend und soll fair mit persönlichen Unterschieden (zum Beispiel basierend auf dem Geschlecht oder der Herkunft) umgehen. Das ist insbesondere auf zwei Ebenen wichtig: Erstens, solltest du diese persönlichen Unterschiede nur dann thematisieren, wenn sie auch wirklich relevant für deine Arbeit sind. Und wenn du auf Unterschiede hinweist, solltest du das in einer differenzierten Art und Weise tun und jegliche Stereotype vermeiden bzw. generell eine respektvolle Sprache wählen. Zweitens sollte diese nicht-diskriminierende Sprache insbesondere auch dann bedacht werden, wenn auf Personen referenziert wird. Wenn du zum Beispiel von Mitarbeitern spricht, solltest du (in den meisten Fällen) auch von Mitarbeiterinnen sprechen—Formulierungen wie „Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter“, „MitarbeiterInnen“, „Mitarbeiter*innen“ oder „Mitarbeiter_innen“ sind dabei üblich. Frage gegebenenfalls bei deinem Betreuer bzw. deiner Betreuerin nach spezifischen Regelungen zur gendergerechten Schreibweise von deiner Institution.

14 Schreibe deine Arbeit effizient Eine Abschlussarbeit schreiben ist schon etwas Besonderes: aber trotzdem sollte es so schnell wie möglich vorbei sein. Hier habe ich noch ein paar Schreibtipps für dich, die dir dabei helfen, deine Produktivität als wissenschaftlicher Autor bzw. Autorin zu steigern. Ich konzentriere mich dabei auf die Schreibtipps, die nicht nur schnell umzusetzen sind, sondern die meiner Erfahrung nach auch eine wirklich große Wirkung versprechen.

14.1 Write drunk, edit sober „Write drunk, edit sober“—dieses Zitat wird meistens Ernest Hemingway zugeschrieben. Im Prinzip weist es dich nur darauf hin, dass die Schreibarbeit in Phasen unterteilt werden kann, die strikt voneinander getrennt sind. Die Phasen sind Planen, Schreiben und Überarbeiten. Wenn du schreibst, dann schreibe—und bessere nicht Tippfehler usw. daneben aus. Der Schreibfluss ist nur “nach vorne”, auf mehr Textproduktion gerichtet, du schreibst zügig. Das Überarbeiten folgt in einem getrennten Schritt (eventuell an einem anderen Tag). Ressourcen Y AGRAPHIE PODCAST EPISODE 2: CLAUDE - PERFEKTIONISMUS, PAUSEN UND PROKRASTINATION

14.2 Konventionen beachten Wenn man sich an die konventionelle Strukturen hält, spart man sich viel (kognitiven und sonstigen) Aufwand (Froehlich, 2018b). Es ist ein beliebter Fehler—auch unter Wissenschaftlern— 69


PHASE IV zu versuchen, das Rad neu zu erfinden. Das ist aber aus mindestens zwei Gründen kontraproduktiv (obwohl es natürlich auch Ausnahmen gibt!). Erstens stellt es für einen selbst einen gewissen Aufwand dar, über eine neue Struktur nachzudenken. Die Zeit, die damit verbracht wird, könnte aber oft an anderer Stelle (der Forschung an sich, dem Schreiben, dem Überarbeiten) besser genutzt werden. Zweitens ist ein Text, der einer üblichen Struktur folgt, auch für die Leser leichter zu erfassen. So werden zum Beispiel gerade wissenschaftliche Texte oft nicht linear (von Anfang bis Ende) gelesen, sondern man springt vor und wieder zurück. Das wird durch eine bekannte Struktur, bei der man weiß wo man welche Informationen über die Studie finden kann, enorm erleichtert.

14.3 Ein Muster haben Es schreibt sich einfacher, wenn man eine klare Vorstellung davon hat, wohin es gehen soll. Um dein persönliches Ziel im Sinne von Inhalt und/oder Form noch weiter zu konkretisieren, solltest du dir ein Vorbild suchen. Gibt es irgendeinen Zeitschriftenbeitrag oder vielleicht ein Buchkapitel, dass dir vom Stil her sehr gut gefällt? Vielleicht gibt es sogar einen Text, der inhaltlich sehr nahe an deinem eigenen Thema ist? Suche einen publizierten Artikel, der dir besonders gut gefällt (und eine ähnliche Methode wie du verwendest). Folge diesem Beispiel! Kopiere die Strukturen und den Aufbau der Argumentation. Eventuell kannst du sogar vom Schreibstil etwas abschauen. So kannst du dich ganz auf die Inhalte konzentrieren. Selbstverständlich sind dabei aber die Grenzen zu Plagiaten zu beachten—insbesondere inhaltlich darf nichts ohne korrekten Verweis übernommen werden!

14.4 Plane die Struktur auf der Mikro-Ebene Es kann eventuell auch hilfreich sein, während des Schreibens Hilfs-Überschriften einzufügen, die gegebenenfalls am Ende des Schreibprozesses wieder entfernt werden können (Froehlich, 2018b). Diese sind als Gedankenstütze zu betrachten—ob sie letztendlich so explizit in die endgültige Arbeit aufgenommen werden, hängt auch von anderen Faktoren ab (zum Beispiel sollten Ein-Absatz-Sektionen vermieden werden).

14.5 Verwende einen Referenzmanager—von Anfang an! Die Verwendung eines Referenzmanagers habe ich schon weiter oben empfohlen. Aber dieser Punkt ist so wichtig für effizientes wissenschaftliches Arbeiten, dass ich ihn an dieser Stelle wiederhole. Versuche möglichst von Anfang an einen Referenzmanager zu benutzen. Er wird dir in Summe viel Zeit sparen und auch eine wichtige Fehlerquelle—inkorrekte Referenzen im Text bzw. im Literaturverzeichnis—praktisch ganz ausschließen. Außerdem wird der Referenzmanager nützlich sein, wenn du deine Arbeit bzw. einen Teil davon später in einem anderen Format (und anderem Zitierstil) publizieren magst. Wenn du einen Referenzmanager nutzt, ist der Wechsel des Zitierstils üblicher Weise eine Sache von Sekunden.

14.6 Arbeite auch mal am Papier Insbesondere in der Überarbeitungsphase ist es oft hilfreich, wenn man den Text „schwarz auf weiß“ vor sich liegen hat. Spätestens kurz vor der finalen Version empfiehlt es sich, auch mal über den ausgedruckten Text drüber zu gehen und zu verbessern.

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LITERATURVERZEICHNIS

Literaturverzeichnis

Alexiev, A. S., Janssen, M., & Den Hertog, P. (2018). The Moderating Role of Tangibility in Synchronous Innovation in Services. Journal of Product Innovation Management. https://doi.org/10.1111/jpim.12459 Brislin, R. W. (1986). Field Methods in Cross-Cultural Research. In W. J. Lonner & J. W. Berry (Hrsg.), Cross-cultural research and methodology (8. Aufl., S. 137–164). Thousand Oaks, CA: Sage. Creswell, J. W. (2014). Research Design: qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4. Aufl.). Thousand Oaks, CA: Sage Publications. Creswell, J. W., & Clark, V. L. P. (2017). Designing and Conducting Mixed Methods Research. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications. Crowne, D. P., & Marlowe, D. A. (1960). A new scale of social desirability independent of pathology. Journal of Consulting Psychology, 24, 351. Detert, J. R., & Burris, E. R. (2007). Leadership behavior and employee voice: Is the door really open? Academy of Management Journal, 50(4), 869–884. https://doi.org/10.5465/AMJ.2007.26279183 Elbow, P. (1998). Writing without teachers. Oxford University Press, USA. Froehlich, D. E. (2018a). Eine gute Forschungsfrage finden und entwickeln. Abgerufen von https://www.udemy.com/forschungsfrage/ Froehlich, D. E. (2018b). Eine wissenschaftliche Arbeit strukturieren. Abgerufen von https://www.udemy.com/strukturieren/ Froehlich, D. E. (2018c, Juli 31). Statistics and SEM. Abgerufen 31. Juli 2018, von http://dominikfroehlich.com/teaching/statistics/ Froehlich, D. E., Segers, M. S. R., & Van den Bossche, P. (2014). Informal workplace learning in Austrian banks: The influence of learning approach, leadership style, and organizational learning culture on managers’ learning outcomes. Human Resource Development Quarterly, 25(1),

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WISSEN SCHAFFENFÜR INGENIEURE

ÜBER DEN AUTOR Dr. Dominik E. Froehlich hat langjährige Erfahrung als Forscher und Hochschuldozent in Österreich, Deutschland, den Niederlanden und Finnland. Mit akademischen Abschlüssen in der Informatik, der Wirtschaft und der Bildungswissenschaft setzt er sich bewusst mit unterschiedlichen Ansätzen auseinander, Wissen zu schaffen. Dominik moderiert den Agraphie Podcast über wissenschaftliches Arbeiten, den dazugehörigen YouTube channel und unterrichtet über wissenschaftliches Arbeiten in diversen MOOCs (z.B. über udemy).

Wissenschaftliches Arbeiten für Ingenieure  

Anleitung zur Erstellung einer Masterarbeit für Studierende des Masterstudiengangs Innovations- und Technologiemanagement

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