Was sind qualitative Forschungsprozesse?
Die Begriffe Validität und Reliabilität sind im Bereich der qualitativen Forschung relativ fremd. Die Konzepte passen einfach nicht. Statt sich auf Zuverlässigkeit und Validität zu konzentrieren, ersetzen qualitative Forscher die Datentreue . Vertrauenswürdigkeit besteht aus den folgenden Komponenten: (a) Glaubwürdigkeit; (b) Übertragbarkeit; (c); Zuverlässigkeit; und (d) Bestätigbarkeit.
Glaubwürdigkeit und Vertrauenswürdigkeit
Glaubwürdigkeit trägt durch die folgenden Eigenschaften zum Vertrauen in die Vertrauenswürdigkeit von Daten bei: (a) längeres Engagement; (b) anhaltende Beobachtungen ; (c) Triangulation; (d) referentielle Angemessenheit ; (e) Peer-Debriefing; und (f) Mitgliederkontrollen.
Triangulation und Member Checks sind primäre und häufig verwendete Methoden, um die Glaubwürdigkeit zu verbessern .
Die Triangulation wird erreicht, indem die gleichen Forschungsfragen von verschiedenen Studienteilnehmern gestellt werden und indem Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und verschiedene Methoden zur Beantwortung dieser Forschungsfragen verwendet werden. Mitgliederkontrollen finden statt, wenn der Forscher die Teilnehmer bittet, sowohl die vom Interviewer gesammelten Daten als auch die Interpretation der Interviewdaten durch die Forscher zu überprüfen. Die Teilnehmer sind im Allgemeinen dankbar für die Prüfung der Mitglieder, und da sie wissen, dass sie ihre Aussagen bestätigen können, neigen die Studienteilnehmer dazu, bereitwillig Lücken aus früheren Interviews zu schließen . Vertrauen ist ein wichtiger Aspekt des Mitgliederprüfprozesses.
Generalisierung und Vertrauenswürdigkeit
Übertragbarkeit ist die Verallgemeinerung der Studienergebnisse auf andere Situationen und Kontexte. Die Übertragbarkeit gilt nicht als realisierbares naturwissenschaftliches Forschungsziel.
Die Kontexte, in denen die qualitative Datensammlung stattfindet, definieren die Daten und tragen zur Interpretation der Daten bei . Aus diesen Gründen ist die Generalisierung in der qualitativen Forschung begrenzt.
Eine zielgerichtete Stichprobe kann verwendet werden, um das Problem der Übertragbarkeit anzugehen, da spezifische Information in Bezug auf den Kontext maximiert wird, in dem die Datensammlung stattfindet.
Das heißt, spezifische und unterschiedliche Informationen werden bei gezielten Stichproben betont, und nicht bei generalisierten und aggregierten Informationen, was im Allgemeinen in der quantitativen Forschung der Fall wäre. Eine zielgerichtete Stichprobenerhebung erfordert die Berücksichtigung der Merkmale der einzelnen Mitglieder einer Stichprobe, sofern diese Merkmale in direktem Zusammenhang mit den Forschungsfragen stehen.
Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit
Zuverlässigkeit hängt von der Gültigkeit ab . Daher glauben viele qualitative Forscher, dass, wenn Glaubwürdigkeit nachgewiesen wurde, es nicht notwendig ist, auch und separat Zuverlässigkeit zu zeigen . Wenn ein Forscher jedoch die Analyse der Begriffe zulässt, scheint die Glaubwürdigkeit mehr mit der Gültigkeit verbunden zu sein, und die Zuverlässigkeit scheint mehr mit der Zuverlässigkeit verbunden zu sein.
Manchmal wird die Datengültigkeit durch ein Datenaudit beurteilt. Ein Datenaudit kann durchgeführt werden, wenn der Datensatz sowohl dickflüssig ist, so dass ein Auditor bestimmen kann, ob die Forschungssituation auf seine Umstände zutrifft. Ohne ausreichende Details und Kontextinformationen ist dies nicht möglich. Unabhängig davon ist es wichtig zu bedenken, dass das Ziel nicht ist, über die Stichprobe hinaus zu verallgemeinern.
Ein qualitativer Forscher muss hartnäckig die Kriterien aufzeichnen, nach denen Kategorienentscheidungen getroffen werden sollen (Dey, 1993, p.
100). Die Fähigkeit eines qualitativen Forschers , das Datenanalyse-Framework flexibel zu verwenden, offen für Änderungen zu bleiben, Überschneidungen zu vermeiden und bisher nicht verfügbare oder nicht beobachtbare Kategorien zu berücksichtigen, hängt weitgehend von der Vertrautheit und dem Verständnis der Daten des Forschers ab. Dieses Niveau der Datenanalyse wird erreicht, indem man sich in den Daten wälzt (Glasser & Strauss, 1967).
Qualitative Forschung kann durchgeführt werden, um frühere Arbeiten zu replizieren, und wenn dies das Ziel ist, ist es wichtig, dass die Datenkategorien intern konsistent gemacht werden. Um dies zu erreichen, muss der Forscher Regeln entwickeln, die die Eigenschaften von Kategorien beschreiben und die letztlich dazu verwendet werden können, jedes Datenbit , das der Kategorie zugeordnet bleibt, einzubeziehen und eine Grundlage für spätere Tests der Replizierbarkeit zu schaffen (Lincoln & Guba, 1985, p.
347).
Die Kunst der qualitativen Forschung und Vertrauenswürdigkeit
Der Prozess der Verfeinerung der Daten innerhalb und zwischen Kategorien muss systematisch durchgeführt werden, so dass die Daten zuerst in Gruppen nach ähnlichen Attributen organisiert werden, die leicht ersichtlich sind. Nach diesem Schritt werden die Daten in Stapel und Teilstapel gelegt, so dass die Unterscheidung auf feineren und feineren Unterscheidungen basiert.
Durch das Verfassen von Memos zeichnet ein qualitativer Forscher Notizen über das Entstehen von Mustern oder die Veränderungen und Überlegungen auf, die mit dem Kategorisierungsprozess verbunden sind. Es ist zu erwarten, dass sich kategorische Definitionen im Laufe der Studie ändern werden, da dies für den konstanten Vergleichsprozess grundlegend ist - Kategorien werden weniger allgemein und spezifischer, da Daten im Laufe der Forschung gruppiert und neu gruppiert werden. Bei der Definition von Kategorien müssen wir daher aufmerksam und vorläufig sein - aufmerksam auf die Daten und vorsichtig in unseren Konzeptualisierungen (Dey, 1993, S. 102).
Quellen:
Dye, JG, Schatz, IM, Rosenberg, BA und Coleman, ST (2000, Januar). Konstante Vergleichsmethode: Ein Kaleidoskop von Daten. Der qualitative Bericht, 4 (1/2).
Glaser, B. und Strauss, A. (1967). Die Entdeckung der Grounded Theory: Strategien für die qualitative Forschung. Chicago, Illinois: Aldine.
Lincoln, YS und Guba, EG (1985). Naturalistische Untersuchung. Newbury Park, Kalifornien: Sage.