# data[].attributes.headline
Was sind und wozu dienen wiss. Methoden?

# data[].attributes.subject
Was sind und wozu dienen wiss. Methoden?

# data[].attributes.body
Forschungsmethoden (synonym: wiss. Methoden) beschreiben wie die Daten, die zur Beantwortung der Forschungsfrage notwendig sind,

gesammelt,

ausgewertet und

evaluiert

werden sollen.

# data[].attributes.body
Es wird zwischen Qualitativen und Quantitativen Forschungsmethoden unterschieden.

Je nach dem wie die Daten zur Beantwortung der Forschungsfrage vorliegen werden, kann die Forschungsmethode gewählt werden.

Liegen die Daten als Text vor (z.B. Interviewtranskripte) sollte eine qualitative Methode gewählt werden.

Liegen die Daten als Zahlen (z.B. aus Umfragen, Datenbanken oder Logs) vor, sollte eine quantitative Methode gewählt werden.

Soll etwas kreiert werden (Software, Prototyp, Rahmenwerk, Vorgehensmodell, Handlungsempfehlungen, etc.), sollte der Ansatz der Konstruktionsforschung (Design Science Research, DSR) gewählt werden.

Allen Auswertungsmethoden liegt eine sorgfältige Literaturanalyse vor.

# data[].attributes.body
...Beschreibt die Forschungsmethode(n) und ihre Reihenfolge, die zur Beantwortung der Forschungsfrage notwendig sind.

Wiss. Arbeiten fängt immer mit einer Literaturrecherche an.

Forschungsansatz (qualitative Forschung, empirische Forschung, Konstruktionsforschung, etc.) gibt bereits eine gesetzte Menge an möglichen Forschungsmethoden, aus welchen Sie auswählen können, vor.

Forschungsmethoden beschreiben wie die Daten, die zur Beantwortung der Forschungsfrage notwendig sind, gesammelt, ausgewertet und evaluiert werden sollen.

Die Wahl der Forschungsmethoden wird u.a. durch Aspekte wie: Zeit für die Bearbeitung der Abschlussabriet, Zugang und Verfügbarkeit von Daten und Werkzeugen bestimmt.

# data[].attributes.body
Einige kurze Videos zum Thema Plagiate etc.
https://library.albany.edu/infolit/resource/plagiarism1
https://youtu.be/IMhMuVvXCVw (2 Minuten)
https://youtu.be/-JV9cLDCgas (6 Minuten)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
While professors and scholars may have specific requirements based on the needs of their discipline, there are cases where you should always cite your sources.

1. Direct quotes of more than one word. If the author's words are powerful or you need to be specific for your argument, the authors' words can be used as a direct quote.

2. Paraphrasing or summarizing. If you want to use someone else's idea to help you make your point or to support your own ideas, in this case you would "translate" the ideas into your own words.

3. Information which may be common knowledge but still unfamiliar to your reader. This would also include statistical information which may be familiar information but still requires confirmation.

4. Not just books or articles should be cited. Any source that you use for information can and should be cited including interviews, websites, TV programs, etc.

5. Whenever you are not sure if something should be cited, err on the side of caution and cite sources.

Let's look at some examples...

Direct quotes

How much you quote will determine how it appears in the body of your paper but whether it is one word or an entire paragraph, direct quotes need to be cited.
Lappe's explanation of a "thin democracy" Global warming is being recognized as a major issue throughout the world and as Al Gore instructs, "it is time to make peace with our planet." addresses a number of basic flaws within our American society.
Paraphrasing or Summarizing

This involves translating what you have read (or heard) and putting it into your own words. Paraphrasing typically refers to putting an idea or passage into your own words. Summarizing involves capturing the main idea or reducing a detailed piece to a shorter and more general synopsis.

Here's an example:

"Instructors usually allow students to find their own topics for a major writing assignment; thus choose something of interest to you so you won't get bored after a few days. At the same time, your chosen topic will need a scholarly perspective."

Paraphrase: When students are permitted to select their own topic to write about they should choose one that is interesting to them. The topic should also be scholarly in nature so that students will be able to find appropriate research and resources on the topic.

Summary: Students should select writing topics that are interesting and also lend themselves to academic research.

A summary generally addresses the overall theme of a passage, article, opinion, etc. while a paraphrase generally restates a more specific thought or idea. The difference between summarizing and paraphrasing is sometimes obvious and sometimes subtle - do you see the difference?

# data[].attributes.attachment_link.description
Plagiarism is defined as “a piece of writing that has been copied from someone else and is presented as being your own work” or “taking someone’s words or ideas as if they were your own” [1]

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Disclaimer für das Verfassen der Abschlussarbeit

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Disclaimer für das Verfassen der Abschlussarbeit

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Die Verfassung einer Abschlussarbeit soll die Fähigkeit des Studierenden wiedergeben, ein Thema aus der bisherigen Studien- oder Arbeitstätigkeit einzugrenzen und dieses strukturiert und mithilfe von wiss. Methoden zu untersuchen. Dabei unterstütze ich Sie gerne.

Um die Auswahl und Bearbeitung des Themas möglichst fokussiert zu gestalten, erarbeiten Sie bitte für das erste Gespräch eine 1-seitige Ideenskizze, in der Sie das Thema bereits beschreiben und eingrenzen sowie aus wiss. und praktischer Sicht motivieren.

Aus der Ideenskizze und dem Gespräch können bereits erste Impulse zum Thema Forschungsfrage(n) und Methode(n) hervorkommen, die Sie in das Exposé einarbeiten können.

Da das Verfassen des Exposés einen grundlegenden Baustein zur Ermittlung von validen und robusten Forschungsergebnissen und damit auch einer entsprechenden Bewertung der Abschlussarbeit darstellt, kann es sein, dass die Anfertigung des Exposés bzw. die Abstimmung des Exposés mehrere Feedback-Runden und damit Zeit beansprucht.

Falls dieses Vorgehen nicht in Ihrem Sinne ist, reflektieren Sie bitte über die Möglichkeit einer anderweitigen Betreuung der Abschlussarbeit.

# data[].attributes.headline
Ablauf der Verfassung von Abschlussarbeiten (grob)

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Ablauf der Verfassung von Abschlussarbeiten (grob)

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Leitfaden und Hinweise zum wissenschaftlichen Arbeiten am FBW

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Leitfaden und Hinweise zum wissenschaftlichen Arbeiten am FBW

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https://wirtschaft.th-brandenburg.de/fileadmin/user_upload/fb-wirtschaft/Fachbereich/Dokumente/FBW/2_Hinweise_zur_Erstellg_von_wiss_Arbeiten_20170321.pdf

https://wirtschaft.th-brandenburg.de/fileadmin/user_upload/fb-wirtschaft/Fachbereich/Dokumente/FBW/1_Leitfaden_Erstellung_u_Gest_von_wissArbeiten_20170315.pdf

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Die Abschlussarbeiten sind erste wissenschaftliche Arbeiten
und beinhalten in der Regel Themen aus dem
Unternehmensalltag.

Die Bachelor-Arbeit ist eine Abschlussarbeit mit Kolloquium,
deren Bearbeitungszeit im Studiengang Wirtschafts-
informatik B.Sc. 8 Wochen und im Studiengang Betriebs-
wirtschaftslehre B.Sc. 10 Wochen beträgt. Begleitend findet
ein Bachelor-Seminar statt. Die Bachelorarbeit beschäftigt
sich mit einem umfassenden Thema und der daraus
resultierenden Lösung einer praktischen oder theoretischen
Problemstellung. Sie soll zeigen, dass der Kandidat in der
Lage ist, eine für die Berufspraxis typische Fragestellung
selbständig mit Hilfe wissenschaftlicher Methoden oder
praktischer Fertigkeiten zu bearbeiten. Das Thema, die Aufgabenstellung und der Umfang der Bachelor-
Arbeit ist vom Betreuer so zu steuern, dass die Bearbeitung zu bewältigen ist.

Die Master-Arbeit ist eine Abschlussarbeit mit Kolloquium, deren Bearbeitungszeit im Studiengang Betriebswirtschaftslehre M.Sc. 14 Wochen und im Studiengang Wirtschaftsinformatik M.Sc. 5 Monate
beträgt. Begleitend findet ein Master-Seminar statt. Die Master-Arbeit dient der zusammenhängenden
Beschäftigung mit einem umfassenden Thema und der daraus resultierenden Lösung einer praktischen
oder theoretischen Problemstellung. Die Master-Arbeit soll zeigen, ob der Kandidat fähig ist, innerhalb
einer vorgegebenen Frist eine Fragestellung selbständig mit Hilfe wissenschaftlicher Methoden oder
praktischer Fertigkeiten zu bearbeiten.

# data[].attributes.attachment_link.description
Die Abschlussarbeiten sind erste wissenschaftliche Arbeiten und beinhalten in der Regel Themen aus dem Unternehmensalltag. Die Bachelor-Arbeit ist eine Abschlussarbeit mit Kolloquium, deren Bearbeitungszeit im Studiengang Wirtschafts-informatik B.Sc. 8 Wochen und im Studiengang Betriebs-wirtschaftslehre B.Sc. 10 Wochen beträgt. Begleitend findet ein Bachelor-Seminar statt.

# data[].attributes.body
Scinapse.io: https://www.scinapse.io
Semantic Scholar: https://www.semanticscholar.org
scholar.google.com

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Nur ein Beispiel eines Exposé-Dokuments zur Orientierung

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Wie finde ich möglichst viele Quellen zu einem Thema, das für mich neu ist?

# data[].attributes.subject
Wie finde ich möglichst viele Quellen zu einem Thema, das für mich neu ist?

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Ein Konto ist erforderlich

# data[].attributes.body
Ein Konto ist erforderlich.
Die Ergebnisse der Zusammenfassung sind nicht sehr zuverlässig. Bitte immer die Quelle selber prüfen, bevor sie verwendet wird. Sie sind für Ihre Behauptungen und Schlussfolgerungen verantwortlich!

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Vorlage zur Verfassung von wiss. Arbeiten an der THB FBW

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Vorlage zur Verfassung von wiss. Arbeiten an der THB FBW

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Bitte die Harvard-Zitierweise verwenden

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Software für qualitative Inhaltsanalyse (von Meyring)

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Software für qualitative Inhaltsanalyse (von Meyring)

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Open Source
inkl. weitere Angaben zum Vorgehen

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Eine von uns entwickelte, webbasierte und interaktive Software führt Sie Schritt für Schritt durch die Techniken Qualitativer Inhaltsanalyse. Die Software steht Ihnen als Open Access unter folgendem Link frei zur Verfügung: www.qcamap.org. Mit einer Spende können sie die Pflege und Weiterentwicklu…

# data[].attributes.body
Mendeley: https://www.mendeley.com/search/ (Browser Plug-In, Word Plug-In, Desktop Version)
Zotero: https://www.zotero.org

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
also called the Harvard Referencing System or "Author-date Referencing"

The name "Harvard" in this style is misleading. There is no official institutional connection between Harvard University and this citation style.

In general, "Harvard Style" is another name for the author/date citation system, the custom of using author and date in parentheses, e.g. (Robbins 1987) to refer readers to the full bibliographic citations in appended bibliographies.  Some Harvard faculty were among the first practitioners in the late 19th century, and the name stuck, particularly in England and the Commonwealth countries.

For a full explanation, please see the Wikipedia article for Parenthetical References; History.  The definitive scholarly article on the subject is Chernin C. The "Harvard System": a mystery dispelled.  British Medical Journal 297:1062-1063, October 22, 1988.

Harvard Library doesn't provide support for this specific style. If you're looking for authoritative guidance, there are many excellent sources freely available online, and the Chicago Manual of Style has an excellent chapter on Author-Date Referencing.

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Research Guides: Citation and Research Management Tools at Harvard: Citation Style Guides

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Research Guides: Citation and Research Management Tools at Harvard: Citation Style Guides

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Umfassende Übersicht von diversen Medien und ihre Zitation mit Harvard

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Umfassende Übersicht von diversen Medien und ihre Zitation mit Harvard

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https://www.gif.uni-hannover.de/fileadmin/gif/Harvard_Style_of_Referencing.pdf

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Literaturrecherche: Wiss. Papiere Vom Brocke

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Literaturrecherche: Wiss. Papiere Vom Brocke

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Was passiert, wenn die Arbeit fertig ist?

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Was passiert, wenn die Arbeit fertig ist?

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... Arbeit und Anhänge im Prüfungsamt hochladen (siehe Anmeldung)

... Arbeit und Anhänge mir und dem/ der Zweitprüfer/in als pdf

... mir und dem/ der Zweitprüfer/in Folien vor dem Kolloquium

zusenden

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Literaturanalyse als Hauptmethode der wiss. Arbeit

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Literaturanalyse als Hauptmethode der wiss. Arbeit

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Allgemeiner Einstieg: https://agile-unternehmen.de/tipps-literaturanalyse/
Theoretische Grundalge ist das Webster&Watson paper 2002
Beispielartikel (deutsch) einer Literaturanalyse (über THB VPN verfügbar)  "Digitalisierung von KMU – Fragestellungen, Handlungsempfehlungen sowie Implikationen für IT-Organisation und IT-Servicemanagement", Lindner&Leyh 2019: https://link.springer.com/content/pdf/10.1365/s40702-019-00502-z.pdf

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
In meiner Forschung habe ich neben einer Gruppendiskussion auch die Daten erhoben. Hierzu habe ich eine quantitative Befragung durchgeführt. Diese dient der schnellen Erhebung von Daten, welche ich in den Roundtables gemeinsam mit den Teilnehmern auswerten konnte. Allen zugrunde liegt immer eine dedizierte Literaturanalyse. In diesem Artikel gebe ich einige Tipps dazu.

Lesetipp: Literaturempfehlungen

Die Literaturanalyse fasst vorhandenes Wissen sinnvoll zusammen. Durch eine Suche in akademischen Datenbanken mithilfe von Suchstrings werden ähnliche Ergebnisse und Herangehensweisen beschrieben, zusammengefasst, bewertet, geklärt und integriert (Fettke 2006). Dadurch wird zwar primär kein neues Wissen generiert, dies kann jedoch dabei helfen, das bereits vorhandene Wissen zu strukturieren und darauf aufzubauen. Das Vorgehen beinhaltet die Literatursuche, Literaturauswertung und die Analyse und Interpretation im Kontext der Forschungsfrage. Die Literaturanalyse besteht aus folgenden Schritten:

Literaturrecherche (Suche, Reduktion und eventuell Clusterung)

Literaturanalyse (Inhaltsanalyse und Darstellung der Literatur)

Tipp: Ein Beispiel einer Literaturanalyse mit vielen Themenvorschlägen für eine Abschlussarbeit finden Sie in meiner Studie von 2019.

Lindner, D., & Christian Leyh. (2019). Digitalisierung von KMU – Fragestellungen, Handlungsempfehlungen sowie Implikationen für IT-Organisation und IT-Servicemanagement. HMD – Praxis Der Wirtschaftsinformatik, 4, 21.

Zu Beginn meiner Promotion musste ich sehr viel lesen und habe mir viel Gedanken um die Literaturanalyse als Methode gemacht.

Übersicht der Verfahren und Autoren

Sie werden zu Ihrer Literaturanalyse ebenfalls eine Beschreibung der Methodik durchführen müssen. Ich möchte Ihnen deswegen vier Quellen geben, welche als die „Urpaper“ der Literaturanalyse gelten. Diese können Sie zitieren:

Webster und Watson 2002 (ist das Urpaper für Literaturanalysen)

Fettke 2006 (eine gute Ergänzung für die Wirtschaftsinformatik)

Vom Brocke et al. 2009 (Vertieft die Suche nach Literatur nochmals)

Mayring 2000 (Vertieft die Auswertung der Literatur nochmals)

Eine Literaturanalyse hat immer zwei Schritte. Sie machen sich auf die Suche nach Literatur und werten diese aus. Ich gebe Ihnen für beide Schritte eine recht umfangreiche Erklärung. Kurz gesagt wählen Sie im ersten Schritt Datenbank, Journale und Gütekriterien aus. Dies hat vom Brocke et al. am besten dargestellt. Anschließend starten Sie optional noch eine Forward oder Backward Suche (später mehr) und werten die Literatur nach Webster und Watson (2002) oder Mayring (2000) aus. Den letzten Schritt, die Verschriftlichung zähle ich nicht direkt als Schritt, merke aber, dass Studenten hier immer wieder Probleme haben und erkläre diesem deswegen ebenfalls.

PS: Die Vorlage können Sie hier downloaden und gerne in Ihrer Arbeit zitieren.

Schritte und mögliche Konzepte der systematischen Literaturanalyse

Literatursuche

In der Literaturrecherche werden im Rahmen der Beantwortung der zentralen Forschungsfrage ausgewählte Literaturdatenbanken (z. B. scholar, springerlink etc.) durchsucht. Hierbei gehe ich strikt nach vom Brocke et al. (2009) vor. Sie legen sich also Journals, Datenbanken und Variablen wie Zeitraum (ich empfehle 3-5 Jahre), Fokus und Forschungsmethode fest.

Im ersten Schritt werden Suchstrings festlegt wie z.B.

digi* AND (workplace OR “knowledge work”) AND (mobil* OR individu* OR agil*)

(company OR „organisation“) AND (taylor* OR agil* OR digi*) AND („transformation“ OR „framework“)

Diese werden in die verschiedenen Datenbanken eingeben und man schaut, wieviel Ergebnisse gefunden worden sind. Beispielsweise liefert Suchstring 2 aktuell 1.169 Ergebnisse. Abschließend wurden für die Betrachtung alle Abstracts untersucht und vorsortiert. Nun kommt die Reduktion.

In diesem Fall habe ich 97 Beiträge nach Prüfung der Abstracts genauer untersucht. Die Studie ist übrigens hier zu finden. Nach genauerer Inhaltlicher Sichtung verblieben als relevante Paper für meine Forschung 13 Primärquellen, welche ich für die Konzeption meiner Studie verwendet habe.

Das bedeutet, dass ich mir alle 97 Beiträge genauer angesehen und nach Relevanz bewertet habe. Anbei findet sich eine große Auswahl relevanter akademischer Datenbanken. Diese 13 Quellen habe ich anschließend im Rahmen der Clusterung in 4 Kategorien eingeordnet (Arbeitsplatz, Agile Methoden, NewWork und Activity Based Working).

Lesetipp: Buch wissenschaftliches Lesen

EBSCO (ASC, BSC, EconLIT)

ScienceDirect

Emerald Web of Science

ACM

AISel

EconBiz

IEEE

ProQuest

Springerlink

Exkurs: was ist akademisch?

Der Betreuer wird Ihnen wohl gesagt haben, dass Sie akademische Literatur verwenden sollen. Doch was ist akademisch? Der VHB-JOURQUAL3 ist ein Ranking von betriebswirtschaftlich relevanten Zeitschriften auf der Grundlage von Urteilen der VHB-Mitglieder. Bald sollte auch das VHB4 kommen.

Über 1.100 Mitglieder des VHB haben in den letzten Monaten insgesamt 64.113 Bewertungen von Zeitschriften vorgenommen. Von den 934 Zeitschriften, die zur Bewertung standen, haben 651 Zeitschriften die Schwelle von 25 Bewertungen überschritten und ein Rating erhalten. Diese sind wie folgt unterteilt:

22 herausragende und weltweit führende wissenschaftliche Zeitschriften im Fach BWL (A+ = 3,4%),

72 führende wissenschaftliche BWL-Zeitschriften (A = 11,1%),

217 wichtige und angesehene wissenschaftliche BWL-Zeitschriften (B = 33,3%),

273 anerkannte wissenschaftliche BWL-Zeitschriften (C = 41,9%) und

59 wissenschaftliche BWL-Zeitschriften (D = 9,1%).

Alternative: Backword und Forward Suche

Ergänzend dazu gibt es die Möglichkeit nicht nur die Ergebnisse der Datenbank zu untersuchen sondern auch eine Forward sowie Backword Suche zu machen. Dabei orientierte ich mich an Webster und Watson (2002). Backward Suche ist definiert die Suche nach relevanter Literatur aus den zitierten Quellen des betrachteten Artikels. Die Forward Search ist definiert als die Suche nach Literatur, die den vorliegenden Artikel zitieren. Das beutetet konkret: Schauen Sie wer den Autor zitiert und wen der Autor zitiert.

Der Unterschied der Methode ist, dass Sie Beispielsweise nur die A+ Journals der Wirtschaftsinformatik durchsuchen und anschließend von diesen Rekursiv weitere Paper identifizieren.

Literaturauswertung

In der Analyse werden alle Paper sortiert und am besten nach Jahr oder Kategorie beschrieben. Dabei beginnen Sie zuerst mit der Inhaltsanalyse und dann mit der Darstellung (Verschriftlichung) der Literatur.

Lesetipp: Literatursuche in 7 Schritten

Es gibt mehr als eine Inhaltsanalyse

Insgesamt kenne ich vier verschiedene Elemente der Inhaltsanalyse. Diese sind:

Strukturierende Inhaltsanalyse (Mayring 2000)

Zusammenfassende Inhaltsanalyse (Mayring 2000)

Explizierende Inhaltsanalyse (Mayring 2000)

Konzeptmatrix (Webster und Watson 2002)

Die strukturierende Inhaltsanalyse identifiziert bestehende Inhalte und sortiert diese in Kategorien anhand einer festgelegten Vorgehensweise. Diese Art eignet sich sehr gut, wenn Sie ein recht breites und komplexes Thema haben.

Beispiel: Nehmen wir z.B. Führung. Dabei gibt es verschiedenste Debatten um agile oder virtuelle Führung. Weiterhin finden Sie fachliche und disziplinarische Führung. Es ist also eine sehr bereite Diskussion. Sie unterteilen die Literatur deswegen in die genannten Kategorien und beschreiben in jeder Kategorie die relevanten Inhalte. Beispiel ist die Studie Lindner et al. (2018).

Die zusammenfassende Inhaltsanalyse reduziert das Textmaterial soweit, dass wesentliche Inhalte erfasst werden, ein überschaubarer Kurztext entsteht. Diese Art eignet sich, wenn Sie ein recht überschaubares und lineares Thema haben oder ein Thema ist, welches in immer neuen Kontexten diskutiert wird. Beispielsweise der Begriff  Innovation, welcher in den 90er noch eher mechanische Produkte war und mittlerweile eher digitale Services erforscht. Beispiel ist die Studie Lindner et al. (2017).

Beispiel: Ziel ist es ab der ersten Erwähnung des untersuchten Kontext die Debatte um das Forschungsthema darzustellen. Hier kann man die letzten Jahre knapp zusammenfassen z.B. Computer an Arbeitsplätzen gibt es seit 1985 und wir haben diese bis dahin nicht untersucht. Dann ab ca. 2000 finden sich zahlreiche Veröffentlichungen dazu und diese werden in der Debatte um die Arbeitsplatz IT zusammengefasst. Nun am Ende der Analyse (letzten 2-3 Jahre) wird breiter dargestellt, welche aktuellen Meinungen es gibt. Beispiel: Bei der Arbeitsplatz IT gehen die Forschungen auseinander. Einige forschen nach Homeoffice-Arbeitsplätzen, andere nach Flexdesks und dritte nach Ergonomie am Arbeitsplatz und so weiter.

Das Ziel der explizierenden Inhaltsanalyse ist es zusätzliche Informationen (Hintergrundinformationen) zum Forschungsthema zu identifizieren um einen höheren Verständnisgrad zu erreichen. Dies wird glaube ich eher in den Naturwissenschaften verwendet und ich erwähne es nur der Vollständigkeit halber.

Beispiel: Während Sie vorher die Literatur reduzieren und auf die wesentlich Inhalte beschränken, ist es jetzt das Ziel gezielte Inhalte sehr detailliert zu beschreiben. Ich habe das noch nie direkt erlebt aber ich könnte mir folgendes vorstellen: Sie untersuchen den Einfluss der Einführung von agilen Frameworks. Nun könnten Sie eine sehr detaillierte Analyse zu z.B. zwei ausgewählten Frameworks (Holacracy und LeSS) machen. Ich habe so eine Analyse allerdings in der Wirtschaftswissenschaft oder Wirtschaftsinformatik noch nicht gesehen. Das Beispiel kann auch falsch sein aber ich habe auch bei Google nichts besseres gefunden. Falls Sie eine Studie oder Beispiel für mich haben – sehr gerne!

Die Konzeptmatrix ist das ursprüngliche Verfahren von Webster und Watson (2002). Die beiden Autoren empfehlen dazu anhand von Konzepten ein Forschungsgebiet zu erläutern. Es wird anhand von Konzepten eines Themengebiet überprüft, welche Arbeiten welche Konzepte verfolgen.

Beispiel: Sie wollen die Einführung von Agilität untersuchen und gliedern die Literatur nach Forschungsmethodik. So finden Sie bspw. Fallstudien und Experteninterviews und stellen fest, dass kaum quantitative Befragungen existieren. Weiterhin können Sie die Literatur nach verwendeter Theorie gliedern. Beispielsweise schauen Sie, welches Changemodell ein Autor bei der Einführung von Agilität verwendet hat (Kotter, Rogers, …).

Darstellung der Literatur

Egal welche der vier Arten der Inhaltsanalyse Sie nun wählen: Sie müssen die ausgewählte Literatur darstellen, also verschriftlichen. Dabei haben Sie nach der Reduktion eine Anzahl von Quellen vollständig gelesen und in Form Ihrer gewählten Art der Inhaltsanalyse ausgewertet.

Nun stellen Sie Quelle für Quelle dar. Wichtig dabei ist: es ist kein Fließtext, welche die Quellen vermischt. Es kommt eine Quelle nach der anderen. Für jede Quelle beantworten Sie folgende Fragen:

Was war das Ziel/Kontext des Autors?

Wie hat der Autor geforscht?

Was sind die wichtigsten Ergebnisse im Sinne meiner Forschungsfrage?

Damit dies besser für Sie deutlich wird, zeige ich ein kleines Beispiel anhand von drei Quellen zum Thema „Effizienz agiler Teams“.

Beispiel: O’Connor und Kelly (2012) untersuchten durch Interviews die agilen Teams von 300 KMU aus dem Lebensmittelbereich in Irland. Wichtigste Ergebnisse sind, dass agile Teams laut der befragten KMU-Manager eine gesteigerte Mitarbeiter- sowie Kundenzufriedenheit und Arbeitsgeschwindigkeit vorweisen. 2017 haben Srivastava und Jain 75 Scrum Master aus Indien mit gleichem Fokus online befragt. Wichtigstes Ergebnisse sind, dass agile Teams höhere Projekterfolge und Kundenzufriedenheit mit sich bringen. Einen weiteren Blickwinkel liefert die Studie von Lindner und Leyh (2019). In einer Gruppendiskussion mit 12 KMU-Entscheidern aus Deutschland schlussfolgern die Autoren, dass komplexe Projekte wie z.B. Prozessdigitalisierung eine höhere Autonomie in der Arbeitsausführung und exploratives Vorgehen benötigen, was durch agile Methoden gegeben ist und zu höheren Erfolgen führt.

Sie merken, dass ich immer die Autoren sowie das Forschungsziel genannt habe. Anschließend habe ich die Methodik (z.B. Interviews mit 300 agilen Teams aus KMU in Irland) sowie die wichtigsten Ergebnisse für die Forschungsfrage dargestellt. Dabei packen Sie nach diesem Schema Quelle an Quelle.

Tipp: Vergessen Sie nicht Ihre Methodik sauber zu limitieren.

Tipp: „Hilfe! ich finde keine Literatur!“

Oft erhalte ich Mails, in welchen ich folgendes gefragt werde: Ich schreibe über Thema X und finde keine Literatur. Haben Sie irgendwelche Tipps? In 99% der Fälle sende ich auch Literatur zurück. Allerdings ist das nicht zu Ihrem Vorteil. Dies hat den Grund, dass Sie in der Abschlussarbeit angeben müssen: Warum haben Sie genau diese Literatur genommen. Eine Antwort wie: Hat mir Herr Lindner gesendet oder kam zufällig bei Google, wird Ihren Betreuer wohl wenig freuen.

Aus diesem Grund möchte ich Ihnen helfen, wie Sie Literatur finden. Beispielsweise hat mich ein Student angeschrieben, welcher Scrum in der Produktion untersucht. Also bauen Sie sich einen Suchstring, welcher all die relevanten Wörter als auch Synonyme enthält: Scrum AND (Manufacturing OR Production OR Industry) und suchen zuerst bei Google Scholar. Anschließend auch bei den anderen Datenbanken, welche ich oben aufgeführt habe. Ich habe bei diesem Suchstring direkt einige Paper zu Scrum in der Produktion auf der ersten Seite gefunden.

Lesetipp: ich finde keine Literatur!

„Aber ich finde trotzdem nichts!“

Sie haben meine Schritte befolgt und finden trotzdem nichts? Dann könnte das an verschiedenen Punkten liegen. Sie sollten Ihr Thema überdenken und eventuell gemeinsam mit dem Betreuer etwas verändern.

Ihr Thema ist zu neu und es gibt noch keine Literatur

Ihr Thema ist in der Akademie nicht relevant, sondern ein reines Praxisthema

Sie schreiben für einen Konzern und das Thema ist konzernspezifisch

Ihr Thema wird in einem anderen Kontext untersucht

Lesetipp: Literatur für spezifische Kontexte suchen

Bei fast allen Gründen haben Sie keine Wahl als das Thema zu drehen oder die unten aufgeführte Grounded Theory anzustreben. Jedoch sollten Sie vorher versuchen Ihr Thema zu drehen, indem Sie etwas um die Ecke denken. Vielleicht wird ihr Thema ja unter anderen Gesichtspunkten erforscht. Beispielsweise würde ich das Thema des Studentin (Scrum in der Produktion) verändern, indem ich den Einfluss der Digitalisierung auf die Agilität in der Produktion untersuchen würde. Schon finden sich zahlreiche Quellen und der Gesichtspunkt von Scrum kann anschließend aus den Daten abgeleitet werden. So setzt die Forschung an der aktuelle Diskussion an und der ursprüngliche Schwerpunkt kann weiterhin behalten werden.

Lesetipp: Thema ohne Literatur durchziehen

Alternative: „Grounded Theory“

Wenn Sie das Thema trotzdem durchziehen wollen, weil es Ihr Praxispartner bezahlt oder Sie einfach das Thema lieben, dann geht das natürlich auch. Erzeugen Sie sich dazu einfach selbst Informationen, indem Sie mit Interviews starten oder selbst Fallstudien erheben. Somit bauen Sie nicht auf eine Literaturanalyse auf, sondern auf empirischen Daten. Sie starten also auf der grünen Wiese ohne Literatur. Ich habe bereits so eine Masterarbeit betreut. Es ist sehr viel Arbeit, überlegen Sie sich deswegen genau, ob Sie es durchziehen wollen. Falls Sie mehr wissen wollen, habe ich einen extra Artikel dazu geschrieben.

Lesetipp: Grounded Theory

Die Methode ist für fast jede Forschung sehr gut geeignet und fokussiert sich auf die Strukturierung des aktuellen Wissensstand. So kann ein Forscher zeigen, dass er am aktuellen Wissensstand ansetzt. Die Auswertung nimmt eine hohe Zeit in Anspruch, aber ist ein wichtiger Grundstein jeder Forschung. Meine Tipps sollten eine erste Orientierung zur Methodik geben. Schauen Sie auf jeden Fall auch in meine weiteren Buchtipps!

Gibt es noch Fragen?

Falls es noch Fragen gibt, habe ich zwei Tipps. Ich habe meine Erfahrung aus 5 Jahren in der Betreuung von Abschlussarbeiten im Buch: "Empfehlungen für die Bachelor- und Masterarbeit" zusammengefasst. Dieses gibt es bei Springer und Amazon seit August 2020. Das Buch ist ein offizielles Fachbuch und kann damit zitiert werden. Weiterhin können Sie mich gerne mal anrufen. Hierzu einfach im Buchungssystem nach einen freien Termin schauen. Ich nehme mir jeden Monat einige Stunden Zeit um Studenten zu helfen.

Mein Tipp vor der Abgabe Ihrer Abschlussarbeit

Es lohnt sich immer eine Abschlussarbeit professionell Korrekturlesen oder auf Plagiat prüfen zu lassen. Der Vorteil ist, dass Sie dabei auch Feedback erhalten und den akademischen Sprachstil verbessern. Anbieter wie bspw. Scribbr helfen mit guten Preisen bei der Abschlussarbeit. Ansonsten vernetzen Sie sich gerne mit mir auf Xing, LinkedIn oder dem wissenschaftlichen Netzwerk Researchgate.

Genderhinweis: Seit Anfang 2022 achte ich darauf, dass ich immer genderneutrale Formulierungen verwende. Ich habe zur leichteren Lesbarkeit die männliche Form verwendet. Sofern keine explizite Unterscheidung getroffen wird, sind daher stets sowohl Frauen, Diverse als auch Männer sowie Menschen jeder Herkunft und Nation gemeint. Lesen Sie mehr dazu.

Rechtschreibung: Ich führe diesem Blog neben dem Job und schreibe viele Artikel in Bahn/Flugzeug oder nach Feierabend. Ich möchte meine Gedanken und Ansätze als Empfehlungen gerne teilen. Es befinden sich oftmals Tippfehler in den Artikeln und ich bitte um Entschuldigung, dass ich nicht alle korrigieren kann. Aber Sie können mir helfen: Sollten Sie Fehler finden, schreiben Sie mich gerne an! Lesen Sie mehr dazu.

Verwendete Quellen anzeigen

P. Fettke, State-of-the-Art des State-of-the-Art. „Eine Untersuchung der Forschungsmethode ”Review” innerhalb der Wirtschaftsinformatik“. Wirtschaftsinformatik, vol. 46, no. 5, 331–340, 2006.

Mayring, P. (2000). Qualitative Inhaltsanalyse. In Forum Qualitative Sozialforschung 1 (p. 10).

O’Connor, C., & Kelly, S. (2017). Facilitating knowledge management through filtered big data: SME competitiveness in an agri-food sector. Journal of Knowledge Management, 21(1), 156–179. https://doi.org/10.1108/JKM-08-2016-0357

Srivastava, P., & Jain, S. (2017). A leadership framework for distributed self-organized scrum teams. Team Performance Management: An International Journal, 23(5/6), 293–314. https://doi.org/10.1108/TPM-06-2016-0033

Lindner, D., & Leyh, C. (2018). Organizations in Transformation: Agility as Consequence or Prerequisite of Digitization? BT  – Business Information Systems. In W. Abramowicz & A. Paschke (Eds.) (pp. 86–101). Cham: Springer International Publishing.

Brocke, J. vom, Simons, A., Niehabes, B., & Riemer, K. (2009). Reconstruction the giant: on the importance of regour in documenting the literatur search process. In 7th European Conference on Information Systems (ECIS) (p. 14).

Webster, J., & Watson, R. T. (2002). Analyzing the past to prepare for the future : Writing a literature review Reproduced with permission of the copyright owner . Further reproduction prohibited without permission . MIS Quarterly, 26(2), XIII–XXIII.

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# data[].attributes.attachment_link.description
In meiner Forschung habe ich neben einer Gruppendiskussion auch die Daten erhoben. Hierzu habe ich eine quantitative Befragung durchgeführt. Diese dient der schnellen Erhebung von Daten, welche ich in den Roundtables gemeinsam mit den Teilnehmern auswerten konnte. Allen zugrunde liegt immer eine dedizierte Literaturanalyse. In diesem Artikel gebe ich einige Tipps dazu.

# data[].attributes.body
Das ist eine Vorlage für die Dokumentation der SLA. Weitere Angaben, die benötigt werden, können gerne ergänzt werden.

# data[].attributes.headline
Qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring: Video

# data[].attributes.subject
Qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring: Video

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Was ist eine Kategorie?

Die Basis der qualitativen Inhaltsanalyse besteht darin, Textstellen sogenannten Kategorien zuzuordnen. Kategorien haben einen abstrakten, klassifizierenden Charakter und sollen den Inhalt der jeweiligen Textstellen widerspiegeln. Die Bildung von Kategorien kann entweder induktiv oder deduktiv vollzogen werden.

Induktiv: Die Kategorie wird "am Material", d.h. an der jeweiligen Textstelle entwickelt. Es wird überlegt, welche Kategorie diese Textstelle am Besten repräsentieren kann.

Deduktiv: Die Kategorie wird im Vorhinein auf Basis einer Theorie oder Vorwissens erstellt. Die Textstelle wird dann der Kategorie zugeordnet

Deduktiv-induktiv: Vor der Kodierung werden einige Kategorien deduktiv abgeleitet. Diese werden ergänzt durch Kategorien, die induktiv am Material erstellt werden.

# data[].attributes.attachment_link.description
Was ist eine Kategorie? Die Basis der qualitativen Inhaltsanalyse besteht darin, Textstellen sogenannten Kategorien zuzuordnen. Kategorien haben einen abstrakten, klassifizierenden Charakter und sollen den Inhalt der jeweiligen Textstellen widerspiegeln. Die Bildung von Kategorien kann entweder induktiv oder deduktiv vollzogen werden. Induktiv: Die Kategorie wird "am Material", d.h. an der jeweiligen Textstelle entwickelt.

# data[].attributes.headline
Interview- führen, vorbereiten und auswerten

# data[].attributes.subject
Interview- führen, vorbereiten und auswerten

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Basierend auf den Folien aus der FAWI Veranstaltung

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Eine kurze Einführung bzw Überblick

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Quelle zum Design Science Research (EN) - Prozess der Konstruktionsforschung

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Quelle zum Design Science Research (EN) - Prozess der Konstruktionsforschung

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Offermann et a. 2008
Beschreibt DSR und den Prozess der Konstruktionsforschung (was ist wann zu tun?)

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Das Formular muss entsprechend für jeden/ jede Ansprechpartner/ Ansprechpartnerin entsprechend angepasst werden (siehe Angaben in eckigen Klammern [] )

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Forschungsfrage definieren - Eigenständige Übung

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Forschungsfrage definieren - Eigenständige Übung

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Voraussetzung: Thema bereits (grob) bekannt.
Drucken Sie das pdf aus und bearbeiten Sie dieses in Ihrem eigenen Tempo.

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Zusammenfassung des DSR-Ansatzes inkl Theorienbildung, Evualtionsmethoden und Richtlinen

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Ein Artikel das das Vorgehen und die zugrundeliegende Literatur umfasst

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Qualitative Case Study Methodology_ Study Design and Implementati

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Fallstudie- Folien aus der FAWI Veranstaltung

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Fallstudie- Folien aus der FAWI Veranstaltung

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Kurzzusammenfassung der Methode und der Anwendung

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Falls KI-basierte Werkzeuge im wiss. Prozess verwendet wurden- Dokumentieren Sie diese!

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Falls KI-basierte Werkzeuge im wiss. Prozess verwendet wurden- Dokumentieren Sie diese!

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Das ist eine Vorlage für die Dokumentation, die im Anhang der Arbeit oder als separates Dokument eingefügt werden kann.

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Falls Sie Ihre Arbeit in ein wiss. Papier umwandeln oder das Thema weiterverfolgen wollen, kommen Sie gerne auf mich zu.

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Formulierungsvorschlag: Gendern in der Arbeit

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Formulierungsvorschlag: Gendern in der Arbeit

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Kurze Übersicht zum Forschungsdesign in der quantitativen Forschung

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Creative Commons Namensnennung - Nicht-kommerziell - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International Lizenz

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Im Forschungsprozess einer quantitativen Studie stehen die Datenanalyse und die Interpretation der Ergebnisse am Ende eines mehr oder weniger linearen Forschungsprozesses, wie in der Abbildung dargestellt. Wie vorliegende Daten am besten zu analysieren sind, ist daher immer auch eine Frage der berei…

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Guide to scientific writing in English (KTH)

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The KTH Guide to scientific writing in English | KTH

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There are many questions when it comes to writing in English at KTH. Is it OK to use American English? Can you use a comma before and? This is a guide to scientific writing in English for students at KTH Royal Institute of Technology.

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Beispiel zur Einleitung und Abschluss eines Fragebogens

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Von Forschungsfrage zur Theorie zur Hypothese über Datensammlung und Auswertung. Eine (grobe) Übersicht inkl. Experiment

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Der quantitative Forschungsprozess

Quantitative Forschung zeichnet sich durch die Verwendung standardisierter, meist numerischer Daten unter dem Paradigma des kritischen Rationalismus aus. Idealtypisch folgt der Forschungsprozess dabei einem linearen Prozess.

Wie der idealtypische Forschugsprozess zeigt, ist die Suche nach Ursachen und allgemeinen Gesetzmäßigkeiten zur Erklärung untersuchter Phänomene fest im Paradigma des kritischen Rationalismus verankert. Auf Theorie-Ebene muss eine mögliche (kausale, probabilistische) Gesetzmäßigkeit gefunden werden, die das zu erklärende Phänomen erklären könnte. Aus dieser Theorie sind deduktiv eine oder mehrere empirisch prüfbare Hypothesen abzuleiten. Nach Durchführung der empirischen Untersuchung kann die Hypothese entweder falsifiziert werden -- dann muss eine andere Erklärung gesucht werden -- oder sie kann vorläufig beibehalten werden.

Erklären heißt hier also, kausale Ursachen nachzuweisen und zu zeigen, wie aus diesen und bestimmten Randbedingungen das zu erklärende Phänomen entsteht.

Die zu erklärenden Phänomene sind meist multikausal und ergeben sich aus einem Zusammenspiel mehrerer Ursachen.

Erklärungen für den Bildungserfolg einer Schülerin könnten in ihren individuellen Anlagen, der schulischen Unterstützung in der Familie, der Bildungsaspiration der Erziehungsberechtigten, der Motivation der Lehrer:innen, regelmäßig stattfindendem Sportunterricht, der finanziellen Ausstattung der Schulen und vielen anderen Faktoren liegen.

Nicht immer kann Forschung alle Ursachen untersuchen, die in diesem Prozess zusammenwirken. Man spricht dann von partiellen Erklärungen. Der Begriff ist alles andere als abwertend zu verstehen: Zeigen zu können, dass eine Ursache einen kausalen Beitrag für das zu Erklärende leistet kann einen wesentlichen Erkenntnisfortschritt darstellen.

Nehmen wir an, wir untersuchen (nur) die Hypothese, dass regelmäßiger Sportunterricht eine kausale Ursache ist, dass also Schüler:innen bessere schulische Leistungen erzielen, wenn sie in der Schule Sportunterricht erhalten. Wenn wir gut absichern können, dass diese Hypothese empirisch gestützt wird, sollte das ein wichtiger Hinweis an z.B. die Schulpolitik sein, für regelmäßig stattfindenden Sportunterricht zu sorgen (bzw.: könnten wir die Hypothese falsifizieren, sollte die Unterrichtszeit besser anders genutzt werden). Ob und in welchem Ausmaß auch andere Ursachen einen Einfluss auf den schulischen Erfolg haben, ist für die praktische Bedeutsamkeit Schlussfolgerungen zunächst egal -- wir hätten guten Grund zu der Annahme, dass sich schulische Leistungen durch angebotenen Sportunterricht verbessern lassen.

Streng ausgelegt muss Forschung im kritischen Rationalismus immer erklärend angelegt sein. Mit quantitativen Methoden zur Datenerhebung und Datenanalyse können aber auch deskriptive Forschungsziele verfolgt werden.

Auch in einem solchen Fall folgt die Forschung dem skizzierten Forschungsprozess. Das Ableiten von Hypothesen zur Theorieprüfung entfällt offensichtlich. Übernommen wird aber ausdrücklich der bei der Theorie beginnende Forschungsprozess.

Zur Bedeutung von Theorie in deskriptiven quantitativen Studien

Warum ist Theorie-Arbeit für deskriptive Studien hier genauso wichtig wie für theorieprüfende Studien?

Der deduktive, bei einer Theorie beginnende Ansatz ist hier ganz zwangsläufig notwendig, da ohne eine Theorie das quantitative Vorgehen schlicht nicht umsetzbar wäre. Ohne theoretische Begriffe ("Konzepte", "Konstrukte") würde uns der Ausgangspunkt fehlen, von dem aus die Entwicklung von Messinstrumenten (für diese Begriffe) erst möglich wird. Die Theorie gibt uns sozusagen erst vor, wonach wir in der Empirie Ausschau halten sollen, anhand welcher Merkmale die Beschreibung des Phänomenbereichs gelingen kann.

Concepts are the building blocks of scientific reasoning, and of human cognition in general. They are essential for core scientific activities such as theory formation, description, categorization, and causal inference. What's more, they are indispensable for fundamental cognitive tasks, such as the formation of memories, the use of language, and learning.

To think is to use concepts, in science as in daily life.
(Toshkov 2016: 84)

Dazu können explizit auch theoretische Annahmen über Zusammenhänge zwischen Merkmalen gehören, und die bei der Beschreibung berücksichtigt werden sollten.

Der Unterschied zwischen Deskription und Exploration besteht im quantitativen Bereich in erster Linie in der Anzahl der in den Blick genommenen Merkmale und Zusammenhänge. Bei einer Deskription werden wir in der Regel recht genau wissen, was die relevanten Merkmale zur Beschreibung der Untersuchungsgesamtheit sind (und welche Zusammenhänge theoretisch so bedeutsam sind, dass sie Teil der Beschreibung sein sollten). Bei einer Exploration werden wir deutlich mehr Merkmale in den Blick nehmen und ggf. erst nach Abschluss der Analyse feststellen können, welche Merkmale und Zusammenhänge im explorierten Fall von empirischer Bedeutsamkeit sind.

Soll eine größere Personengruppe ("alle Einwohner von..." u.ä.) beschrieben werden, muss zwangsläufig auf ein quantitatives Verfahren mit standardisierten Messinstrumenten zurückgegriffen werden. Aussagen über Häufigkeiten, Verteilungen und damit eben auch über die Bedeutsamkeit bestimmter Merkmale lassen sich nur auf quantitativer Basis treffen. Auch Generalisierungen über die konkret beforschten Untersuchungseinheiten hinaus sind (etwa auf die Grundgesamtheit, aus der die untersuchte Stichprobe gezogen wurde) sind nur mit quantitativen (inferenzstatistischen) Mitteln möglich.

Gehen wir von der einfachsten kausalen Beziehung aus, die wir in einer Hypothese formulieren können:

X --> Y (Sportunterricht --> schulische Leistung)

Alle Überlegungen zu quantitativen Forschungsdesigns resultieren aus der Frage, wie wir Evidenz dafür finden können das X Y kausal beeinflusst beeinflusst.

Wir unterscheiden zwei Ansätze:

Experimentelle Designs

Ex-Post-Facto-Designs

Die beiden Ansätze unterscheiden sich darin, wie das grundständige Problem der Kausalanalyse "gelöst" wird: dass nämlich Kausalität immer kontrafaktisch ist.

Kontrafaktische Kausalität

Wenn wir sagen dass X Y kausal beeinflusst, ist damit immer einer kontrafaktische Vorstellung verbunden. Beispielsweise würden wir davon sprechen, dass eine Kopfschmerztablette einen "wirkt", wenn

die Kopfschmerzen verschwinden, nachdem eine Person die Tablette genommen hat, UND

die Kopfschmerzen nicht verschwunden wären, wenn die Person die Tablette nicht genommen hätte.

Das Problem: Wir können nie beide Zustände beobachten, denn entweder wird die Tablette eingenommen oder nicht. Das Was-Wäre-Wenn bleibt unbeobachtet: Der individuelle kausale Effekt kann niemals beobachtet werden. Unsere Untersuchungen müssen sich immer in irgendeiner Form auf eine Gruppenvergleich stützen. Experimentelle und Ex-Post-Facto-Designs unterscheiden sich darin, wie die verwendeten Vergleichsgruppen gebildet werden.

Das grundlegende Prinzip experimenteller Forschung ist, die vermutete Ursache X nicht zu beobachten, sondern von den Forschenden kontrolliert zu manipulieren, zu "setzen".

Zur Operationalisierung von X wird also kein Messinstrument entwickelt, sondern ein Treatment entwickelt, mit dem X manipuliert wird (bzw. mehrere Treatments, die die unterschiedlichen Ausprägungen von X operationalisieren). Die laut Hypothese kausal beeinflusste Variable Y wird hier meist als "Outcome" bezeichnet und wie in einer nicht-experimentellen Studie gemessen. Wer welches Treatment erhält, also welcher Ausprägung von X "ausgesetzt" wird, wird von den Forschenden bestimmt. Anders gesagt: die Vergleichsgruppen werden von den Forschenden gebildet.

In einem "echten", randomisierten Experiment erfolgt die Zuteilung von Versuchspersonen auf die Treatment-Gruppen nach einem Zufallsverfahren. Dadurch ist sichergestellt, dass sich die Zusammensetzung der Gruppen in Bezug auf alle denkbaren, beobachtbaren wie unbeobachtbaren Merkmale nur im Rahmen des Zufallsfehlers unterscheiden - und das zu erwartende Ausmaß eines solchen Zufallsfehlers kann mit inferenzstatistischen Mitteln berechnet werden.

Können nach dem Treatment Unterschiede im Outcome beobachtet werden, die über den erwartbaren Zufallsfehler hinausgehen, kann dieser Unterschied nur aus den unterschiedlichen Treatments resultieren (denn alle anderen Variablen sind durch die Zufallszuteilung gleichgehalten worden). Damit wäre der Nachweis gelungen, dass X einen kausalen Effekt auf Y hat.

Wie können kausale Ursachen untersucht werden, wenn sich die als Ursache vermutetet Variable nicht manipulieren lässt? Gerade in Sozial- und Humanwissenschaftlichen Forschungsfeldern stoßen wir schnell auf Variablen, für eine Manipulation rein technisch ausgeschlossen ist (Geschlecht, Alter, ...) oder ethisch/moralisch nicht vertretbar wäre (Krankheit, Einstellungen, Bildung, Kriminalitätserfahrung, ...).

Hier bleibt uns in der Regel nur der Ansatz, die jeweilige Ausprägung auch der X-Merkmale bei einzelnen Personen ex-post-facto zu beobachten, also nachdem das "Treatment" aufgetreten ist. Anders gesagt: Wir bilden hier nicht zuerst Vergleichsgruppen, die wir dann dem Treatment aussetzen, sondern ordnen die Versuchspersonen erst im Nachhinein den Gruppen zu, abhängig davon, welches Treatment sie erfahren haben. Die Vergleichsgruppen unterscheiden sich dadurch in vielen Merkmalen, nicht nur in der uns interessierenden Variable, etwa durch:

Selektionseffekte "in das Treatment"

Konfundierende Variablen (Drittvariablen)

Ex-post-facto-Designs müssen daher Wege finden, die interessierende Ursache zu "isolieren", also mögliche Alternativerklärungen so gut es geht auszuschließen. Sie können sich dabei einem Kausalitätsnachweis wie er mit einem randomisierten Experiment gelingt immer nur annähern.

Voraussetzungen für einen kausalen Zusammenhang

Ein kausaler Zusammenhang kann angenommen werden, wenn

1) ein statistischer Zusammenhang zwischen X und Y beobachtet werden kann
2) die zeitliche Reihenfolge bekannt ist: X muss vor Y eingetreten sein
3) der statistische Zusammenhang auch nach Ausschluss möglicher Alternativerklärungen durch konfundierende Variablen besteht.

In der Praxis werden wir nie alle denkbaren Alternativerklärungen ausschließen können.

Varianten von Ex-post-facto Designs

Querschnittsdesign
Ein Querschnittsdesign liegt beispielsweise vor, wenn alle untersuchten Variablen mit einer Befragung für einen Zeitpunkt erhoben werden.

Die zeitliche Reihenfolge ist dann nicht eindeutig festgelegt und kann nur angenommen werden.

Trend-Design
In einem Trend-Design werden gleichen Variablen mit identischen Messinstrumenten zu mehreren Zeitpunkten erhoben, allerdings für jeweils unterschiedliche Stichproben von Personen/Objekten aus der beforschten Grundgesamtheit.

Damit werden Aussagen über zeitliche Veränderungen im Aggregat möglich.

Panel-Design
In einem Panel-Design werden die gleichen Variablen mit den gleichen Messinstrumenten zu verschiedenen Zeitpunkten bei den gleichen Personen/Objekten erhoben. Dieses Vorgehen hat viele Vorteile:

die zeitliche Reihenfolge der Variablen ist bekannt (wir können Unterschiede in Y zum Zeitpunkt t2 untersuchen für Personen die zum Zeitpunkt t1 eine bestimmte Ausprägung von X erfahren haben oder nicht)

es ist möglich, individuelle Veränderungen zu beobachten

bei der Begtrachtung individueller Veränderungen sind alle möglicherweise unebobachteten, zeitkonstanten Variablen auf Personen-Ebene automatisch kontrolliert.

Diese Vorteile gehen allerdings auch mit einigen methodischen Nachteilen einher:

Panelmortalität: Gerade wenn die Teilnahme an der Studie für die Untersuchungspersonen mit einem größeren Aufwand verunden ist muss mit großen (und höchstwahrscheinlich systematischen) Ausfällen von Personen in späteren Erhebungszeitpunkten gerechnet werden. Wenn die Drop-Out-Gründe mit den untersuchten Variablen zusammenhängen führt dies zu Verzerrungen der Ergebnisse.

Paneleffekte: Werden Personen beforscht, kommen die schon bei experimentellen Designs angerissenen Lerneffekte u.ä. zum tragen, je nach Häufigkeit der Wiederholungsmessungen im Panel deutlich verstärkt.

Repräsentativität: Wird für das Panel eine Stichprobe befragt, um Rückschlüsse auf eine dahinterstehende Grundgesamtheit zu ziehen, kann diese Grundgesamtheit "im Hintergrund" zeitlichen Veränderungen unterworfen sein, so dass die Stichprobe die Grundgesamtheit mit der Zeit nicht mehr ausreichend abbildet. Aus diesem Grund sind Trendstudien dort zu bevorzugen, wo z.B. gesellschaftliche Veränderungen abgebildet werden sollen.

Während in experimentellen Designs der Fokus auf der Konstruktion passender Treatments und der Herstellung möglichst vergleichbarer experimenteller Situationen für alle Versuchsgruppen liegen muss, ist in Ex-post-facto-Designs die Art der Datenanalyse deutlich bedeutsamer, wenn es darum geht
Kausalitätsaussagen in den Ergebnissen möglichst gut abzusichern.

Der folgende Überblick soll aufzeigen, wie vielfältig die methodischen Ansätze auf Ebene der Datenanalyse aussehen können.

Regressionsmodelle: Drittvariablenkontrolle

Mit Regressionsmodellen lassen sich Mittelwertunterschiede einer abhängigen Variable Y für unterschiedliche Merkmalsausprägungen einer Variable X beschreiben. Zwischen zwei metrischen Variablen lassen sich lineare, aber auch komplexere nicht-lineare Zusammenhänge abbilden. Liegt eine kategoriale (nominalskalierte) oder dichotome X-Variable vor ("Sportunterricht ja/nein"), kann im Rahmen eines Regressionsmodells auch ein Gruppen-Mittelwertunterschied abgebildet werden.

Regressionsmodelle sind zur Analyse von Ex-post-facto-Daten weit verbreitet, weil sie im multivariaten Fall (mit mehreren erklärenden Variablen im Modell) ermöglichen, Effekte von "Drittvariablen" zu berücksichtigen. Mit einem multivariaten Regressionsmodell kann der partielle Effekt von X auf Y unter Kontrolle dritter Variablen abgebildet werden. Mit einem solchen Analyseansatz lässt sich das kausale Argument zumindest gegen konkurrierende Erklärungen durch bekannte und messbare Drittvariablen absichern.

Übersehen wir in einem regressionsanalytischen Ansatz eine bedeutsame Drittvariable (oder ist es nicht möglich diese zu messen) resultiert der "omitted variable bias" in einer möglichen Überschätzung des Zusammenhangs von X und Y.

Nicht kontrollierte Drittvariablen verzerren dann den Einfluss von X auf Y, wenn die dritte Variable Z sowohl mit Y als auch mit Z korreliert. In unserem Sportunterrichts-Beispiel könnte eine Z-Variable etwa die finanzielle Ausstattung der Schulen sein. Diese könnte einen eigenständigen Effekt auf die schulischen Leistungen ausüben (Schüler:innen an "reicheren" Schulen haben bessere Leistungen), aber auch (mit)beeinflussen, ob an der Schule Sportunterricht angeboten werden kann. Berücksichtigen wir nun die finanzielle Ausstattung in einem Analysemodell nicht, würde ihr Effekt auf die Leistung - aufgrund der Korrelation mit der Sportunterrichts-Variable - fälschlicherweise als Effekt des Sportunterricht abgebildet.

Panel-Modelle

Mit sogenannten cross-lagged panel models lässt sich die zeitliche Struktur der Effekte zwischen X und Y abbilden. Die Grafik zeigt einen einfachen Fall mit zwei Zeitpunkten. Liegt eine kausale Beziehung vor sollte der diagonal eingezeichnete Zusammenhang zwischen X zu t1 und Y zu t2 empirisch vorliegen, während der (hier vertikale) Zusammenhang zwischen X zu t1 und Y zu t1 nicht stark ausgeprägt sein sollte - Y sollte sich erst ändern, nachdem eine Veränderung in X eingetreten ist.

Instrumentvariablenschätzer

Mit sogenanten IV-Schätzern wird versucht, das Problem des omitted variable bias unbeobachteter Variablen zu lösen. Dazu muss eine sogenannte "Instrumentvariable" gefunden werden, die zwei Eigenschaften aufweisen muss:

1) die IV korrelliert mit X
2) die IV korrelliert nicht mit dem Residualfehler (d.h., mit dem durch das Modell unerklärten Teil der Varianz von Y), oder vereinfacht: sie korrelliert nicht mit Y (was inhaltlich bzw. durch plausible Annahmen begründet werden muss)

Mit Hilfe einer solchen Variable kann der Teil der Varianz von X geschätzt werden, der nicht mit dem Fehlerterm korrelliert ist. Damit ermöglicht die IV eine Schätzung des Effekts von X auf Y.

(Propensity Score) Matching

Matching-Verfahren versuchen, die experimentellen Idee des Vergleichs von Gruppen, die sich in nichts anderem als der Ausprägung von X unterscheiden, nachzubilden. Um solche Gruppen aus ex-post-facto-Daten zu gewinnen sind verschiedene Verfahren vorgeschlagen worden. Die Grundidee ist immer, Paare von möglichst ähnlichen Objekten/Personen zu bilden, die sich in möglichst vielen Eigenschaften ähnlich/gleich sind, und nur in X unterscheiden.

Dabei auf eine bestimmte Menge "gleichzuhaltender" Variablen zu blicken entspricht allerdings zunächst logisch nur einer Drittvariablenkontrolle und bietet keinen großen Mehrwert. Im Propensity Score Matching werden die Vergleichsgruppen daher etwas anders gebildet:

Der sogenannte propensity score ist die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit einer Untersuchungseinheit, die X-Ausprägung zu besitzen, die dem "Treatment" entspricht. Diese Wahrscheinlichkeit kann z.B. aus anderen beobachteten Variablen regressionsanalytisch bestimmt werden. Die eigentliche Aufteilung auf "Treatment-" und "Kontrollgruppe" erfolgt dann durch einen Matching-Algorithmus anhand dieses propensity scores.

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Der quantitative Forschungsprozess Quantitative Forschung zeichnet sich durch die Verwendung standardisierter, meist numerischer Daten unter dem Paradigma des kritischen Rationalismus aus. Idealtypisch folgt der Forschungsprozess dabei einem linearen Prozess. Wie der idealtypische Forschugsprozess zeigt, ist die Suche nach Ursachen und allgemeinen Gesetzmäßigkeiten zur Erklärung untersuchter Phänomene fest im Paradigma des kritischen Rationalismus verankert.

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Open Source Werkzeug zur Statistischen Auswertung

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Open Source Werkzeug zur Statistischen Auswertung

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Wie war das nochmal mit dem Signifikanztest?

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Übersicht zum Thema: Hypothesen bzw. Thesen

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Übersicht zum Thema: Hypothesen bzw. Thesen