Bachelor- oder Masterarbeiten mit empirischen Inhalten sind in letzter Zeit immer bedeutender geworden, unter anderem wegen der Nutzung von KI bei der Bachelorarbeit. In diesem Blogbeitrag zeigen wir dir die wichtigsten Aspekte und Facetten von empirischen Arbeiten auf.
Was bedeutet eine empirische Arbeit?
Empirische Arbeiten sind Forschungen, die auf Daten beruhen, die auf eine bestimmte Weise gesammelt wurden. Unterschiedlich zu rein theoretischen Arbeiten, die vorhandene Bücher und Modelle nutzen, schauen empirische Studien auf echte Beobachtungen, Messungen oder Umfrageergebnisse. Sie wollen Hypothesen testen, Verbindungen finden oder neue Informationen über bestimmte Dinge lernen.
Warum sind praktische/empirische Arbeiten wichtig?
Empirische Forschung ist die Basis für viele wichtige Entscheidungen in Wissenschaft und Praxis. Sie wird in vielen Bereichen verwendet. Dazu gehören Sozialwissenschaften, Naturwissenschaften, Medizin und Wirtschaft. Empirische Arbeiten geben uns verlässliche Daten. Sie bekommen diese Daten durch Dinge wie Umfragen oder Beobachtungen. So können sie objektiv Rückschlüsse ziehen.
Empirische Forschungsmethoden
Unterschiedliche Methoden werden je nach Frage und Ziel in der Forschung genutzt. Einige Studien verwenden Zahlen und Statistiken. Andere nutzen Methoden wie Gespräche oder Beobachtungen. Ein Blick auf die wichtigsten Methoden:
- Quantitative Forschung: Hier werden oft standardisierte Fragebögen oder Messungen genutzt, um statistische Daten auszuwerten.
- Qualitative Forschung: Es bedeutet, Erfahrungen und Bedeutungen genau zu untersuchen. Das kann man zum Beispiel durch Interviews oder Fallstudien machen.
- Mixed-Methods: Zusammenbringen von qualitativen und quantitativen Methoden um mehr Details zu bekommen.
In den nächsten Kapiteln stellen wir verschiedene Methoden vor und vergleichen sie. Das hilft dir, besser zu verstehen und deine eigene Forschungsarbeit zu machen.
Quantitative vs. Qualitative Forschung
Bei der Planung einer empirischen Arbeit stellt sich oft die Frage: Soll die Untersuchung quantitativ oder qualitativ sein? Beide Ansätze haben unterschiedliche Zielsetzungen, Methoden und Auswertungsverfahren. Die Wahl hängt von der Forschungsfrage, den verfügbaren Ressourcen (Zeit, Vorgaben der Betreuung und evtl. Forschungsbduget) und dem gewünschten Erkenntnisgewinn ab.
Unterschiede zwischen quantitativer und qualitativer Forschung
Die nachfolgende Tabelle zeigt die wesentlichen Unterschiede auf:
| Merkmal | Quantitative Forschung | Qualitative Forschung |
| Ziel | Messung von Zusammenhängen, Muster erkennen | Tiefgehendes Verständnis individueller Erfahrungen |
| Datenart | Zahlen, Messwerte, standardisierte Antworten | Texte, Interviews, Beobachtungen |
| Stichprobe | Große Teilnehmerzahl für statistische Signifikanz | Kleine Stichprobe, oft gezielt ausgewählt |
| Methoden | Fragebögen, Experimente, statistische Analysen | Interviews, Beobachtungen, Fallstudien |
| Auswertung | Statistische Verfahren, Diagramme, Hypothesentests | Inhaltsanalyse, Kodierung |
| Ergebnisse | Objektiv, generalisierbar | subjektiv, tiefgehende Einblicke |
Wann eignet sich welcher Ansatz?
- Quantitative Forschung eignet sich, wenn messbare Daten benötigt werden, z. B. um Trends, Zusammenhänge oder Kausalitäten zu untersuchen. Sie wird häufig in der Marktforschung, Psychologie oder Medizin verwendet.
- Qualitative Forschung ist ideal, wenn es darum geht, individuelle Perspektiven, Bedeutungen oder soziale Prozesse zu verstehen. Sie wird oft in Sozialwissenschaften, Pädagogik oder Ethnologie eingesetzt.
- Mixed-Methods-Ansätze kombinieren beide Methoden, z. B. durch eine Umfrage mit statistischer Auswertung, die anschließend durch Interviews ergänzt wird.
Die Entscheidung zwischen qualitativer und quantitativer Forschung hängt also von der Forschungsfrage und den gewünschten Ergebnissen ab. Im nächsten Kapitel gehen wir genauer auf die einzelnen Methoden ein und zeigen, wie sie in empirischen Arbeiten eingesetzt werden.
Methoden der empirischen Forschung
Statistische Auswertungen (Quantitativ)
Statistische Auswertungen sind essenziell für viele empirische Arbeiten, da sie helfen, Daten zu strukturieren, Trends zu erkennen und Hypothesen zu überprüfen. Diese Methode wird insbesondere in den Natur-, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften eingesetzt.
Wie funktioniert eine statistische Auswertung?
Zunächst werden quantitative Daten erhoben, beispielsweise durch Umfragen, Experimente oder Sekundäranalysen bestehender Datensätze. Anschließend werden diese mithilfe statistischer Verfahren analysiert. Eine umfassende Einführung in die statistische Datenanalyse findest du unter Statistische Auswertung.
Arten der statistischen Auswertung
- Deskriptive Statistik
- Fasst Daten durch Mittelwerte, Median, Standardabweichung etc. zusammen.
- Beispiel: Durchschnittsalter von Studienteilnehmern berechnen.
- Inferenzstatistik
- Nutzt Hypothesentests, Korrelationen und Regressionsanalysen, um aus Stichprobendaten allgemeine Aussagen abzuleiten.
- Beispiel: Überprüfung, ob eine neue Lernmethode signifikant bessere Ergebnisse liefert.
- Regressionsanalysen
- Zeigt Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen.
- Beispiel: Einfluss von Werbebudget auf den Umsatz eines Unternehmens.
Software für statistische Auswertungen
Zur Analyse von Daten gibt es verschiedene Programme:
- SPSS Auswertung – Häufig in den Sozialwissenschaften genutzt, besonders für Umfragedaten.
- R Auswertung– Open-Source-Software mit hoher Flexibilität für komplexe Analysen.
- Python (pandas, scipy, statsmodels) – Besonders für datenintensive Analysen und maschinelles Lernen geeignet.
- Excel Auswertung– Für einfache statistische Berechnungen und Diagramme.
Ferner gibt es die Möglichkeit einen Statistik Ghostwriter hinzuziehen.
Typische Fehler bei der statistischen Analyse
- Falsche Interpretation von Korrelationen: Eine Korrelation bedeutet nicht zwangsläufig eine Kausalität.
- Zu kleine Stichprobe: Eine zu geringe Anzahl an Teilnehmern kann die Aussagekraft der Ergebnisse beeinträchtigen.
- Fehlende Normalverteilung: Viele statistische Tests setzen eine Normalverteilung voraus. Falls diese nicht gegeben ist, müssen alternative Methoden genutzt werden.
Interviews (Qualitativ)
Interviews sind eine der zentralen Methoden der qualitativen Forschung. Sie ermöglichen detaillierte Einblicke in individuelle Erfahrungen, Motive und Meinungen. Die Auswertung erfolgt oft mit der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring.
Arten von Interviews
- Strukturierte Interviews: Feste Fragen, identische Reihenfolge für alle Teilnehmer.
- Semi-strukturierte Interviews: Teilweise offene Fragen, Flexibilität in der Gesprächsführung.
- Offene Interviews: Keine festen Vorgaben, Gesprächsverlauf ergibt sich aus den Antworten.
Vorteile und Herausforderungen
✅ Tiefgehende Informationen und differenzierte Antworten.
✅ Ideal für explorative Forschung und Themen mit wenig Vorwissen.
⚠ Zeitaufwendig in der Durchführung und Analyse.
⚠ Erfordert eine sorgfältige Transkription und Kodierung.
Fragebogen (Quantitativ & Mixed-Methods)
Fragebögen sind eine der beliebtesten Methoden der quantitativen Forschung. Sie ermöglichen es, große Stichproben zu erfassen und die Ergebnisse statistisch auszuwerten.
Bestandteile eines guten Fragebogens
- Klare, verständliche Fragen
- Ausgewogene Antwortmöglichkeiten (z. B. Likert-Skala)
- Vermeidung von Suggestivfragen („Sind Sie auch der Meinung, dass…“)
Online-Umfragen vs. Papierfragebögen
Online-Tools wie Google Forms, SurveyMonkey oder LimeSurvey erleichtern die Datenerhebung. Papierfragebögen sind hingegen vorteilhaft, wenn bestimmte Zielgruppen online schwer erreichbar sind.
Beobachtungen (Qualitativ & Quantitativ)
Die Beobachtung ist eine bewährte Forschungsmethode in der Psychologie, Soziologie und Verhaltensforschung. Sie kann sowohl quantitativ als auch qualitativ durchgeführt werden.
Arten der Beobachtung
- Teilnehmende Beobachtung: Der Forscher nimmt aktiv an der untersuchten Situation teil.
- Nicht-teilnehmende Beobachtung: Der Forscher bleibt im Hintergrund und dokumentiert nur.
- Offene vs. verdeckte Beobachtung: Wissen die beobachteten Personen, dass sie untersucht werden?
Vorteile und Nachteile
✅ Direkte Erfassung von Verhalten in realen Kontexten
✅ Besonders geeignet für soziale Interaktionen oder Arbeitsprozesse
⚠ Hoher Zeitaufwand, insbesondere bei Langzeitbeobachtungen
⚠ Interpretationsprobleme und subjektive Verzerrung möglich.
Der Artikel hat dir die wichtigsten Methoden der empirschen Forschung gezeigt und dargelegt, was jeweils zu beachten ist bzw. welche Vor- und Nachteile es gibt.
FAQ – Empirische Forschung
1. Was ist der Unterschied zwischen qualitativer und quantitativer Forschung?
Quantitative Forschung analysiert numerische Daten und prüft Hypothesen mit statistischen Methoden. Qualitative Forschung untersucht menschliche Erfahrungen und setzt auf Interviews oder Beobachtungen.
2. Welche statistischen Methoden sind für empirische Arbeiten wichtig?
Zu den wichtigsten zählen deskriptive Statistik (Mittelwerte, Streuung), Inferenzstatistik (Hypothesentests, Korrelationen) und Regressionsanalysen, die Zusammenhänge aufdecken. Mehr dazu gibt es bei Statistische Auswertung.
3. Wie viele Teilnehmer brauche ich für eine empirische Studie?
Das hängt von der Methode ab. Quantitative Studien benötigen oft 100+ Teilnehmer, um signifikante Ergebnisse zu liefern. Qualitative Studien kommen mit 10–30 Interviews aus, solange die Daten gesättigt sind.
4. Wie erstelle ich einen wissenschaftlich fundierten Fragebogen?
Ein guter Fragebogen sollte klare, verständliche Fragen, ausgewogene Antwortmöglichkeiten (z. B. Likert-Skala) und eine logische Struktur haben.
5. Welche Software eignet sich für statistische Analysen?
- SPSS für Einsteiger mit standardisierten Analysen.
- R & Python für komplexe statistische Modelle.
- Excel für einfache Berechnungen.
6. Welche Fehler sollte man in empirischen Arbeiten vermeiden?
- Zu kleine Stichprobe → keine verlässlichen Aussagen.
- Korrelation mit Kausalität verwechseln → nur weil zwei Variablen zusammenhängen, heißt das nicht, dass eine die andere verursacht.
- Unklare oder suggestive Fragen in Umfragen → führt zu verzerrten Ergebnissen.
7. Wie führe ich ein wissenschaftliches Interview richtig durch?
Ein strukturierter Leitfaden, neutrale Fragen und eine gründliche Transkription sind essenziell. Mehr dazu unter Wissenschaftliches Interview führen.
8. Was ist der Mixed-Methods-Ansatz?
Mixed-Methods kombinieren quantitative und qualitative Methoden, um ein umfassenderes Bild eines Phänomens zu erhalten. Ein Beispiel wäre eine Umfrage mit quantitativen Daten, ergänzt durch qualitative Interviews zur Vertiefung.