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Die Durchführung von Datenauswertungen

Die Durchführung von Datenauswertungen

Die Sammlung oder Erhebung eigener Daten innerhalb einer wissenschaftlichen Arbeit dient der Beweisführung hinsichtlich der grundlegenden Hypothesen. Von den Ergebnissen der Auswertung hängt entsprechend ab, ob die Hypothesen letztlich bestätigt (verifiziert) oder verworfen (falsifiziert) werden. Demzufolge müssen Art und Umfang der Untersuchung und die wichtigsten Vorgaben hinsichtlich der benötigten Daten bereits in der Anlage der jeweiligen Arbeit unter Berücksichtigung des Themas, des damit verbundenen Erkenntnisinteresses und der daraus abgeleiteten Hypothesen festgelegt werden.

Hinweis: Wenn du deine Arbeit im Vorfeld gründlich erledigt, wirst du wesentlich bessere Daten erhalten und es dadurch bei der Auswertung einfacher haben.

Dann findet die Datensammlung statt. Ihr schließt sich die Auswertung der Daten an, deren Ergebnisse innerhalb der Arbeit oder des Forschungsberichts wiedergegeben werden. Dies geschieht in der Regel, selbst falls nur einfache Häufigkeitsauszählungen vorgesehen sind, anhand entsprechender statistischer Programme. Sie liefern nicht nur schnell Datensätze in Tabellenform, sondern mit ihnen auch alle erforderlichen statistischen Größen (wie z. B. Validität, Reliabilität und Standardabweichung), die zur Bestimmung der Wertigkeit dieser Datensätze benötigt werden.

Es empfiehlt sich in jedem Fall, alle Fragen der Codierung und ggf. der Eingabe, speziell jedoch der Auswertung, mit Spezialisten für das jeweilig adäquate Programm zu besprechen. Hierzu sollte am besten eine Variablenliste vorliegen, die alle in der Auswertung relevanten Variablen berücksichtigt.

Die Beschreibung der Datenauswertung ist Bestandteil des Hauptteils der Arbeit oder des Berichts, und entsprechend in der Gliederung zu berücksichtigen. Sie findet in drei Stufen statt:

Die Beschreibung der Untersuchungsgrundlagen und der numerischen Ergebnisse

Hier müssen also Art und Resultat der Erhebung dargestellt und alle damit verbundenen Fragen beantwortet werden hinsichtlich des Ursprungs der Daten, des Erhebungsumfangs und -zeitraums, der Quantität und der Qualität der gesammelten Daten. Die Qualität betrifft vor allem die Frage der Sinnhaftigkeit der Daten im Kontext der Fragestellung, die Quantität die verbleibende Grundgesamtheit (N).

Um beides zu ermitteln müssen alle erhobenen Daten codiert sein. Das betrifft auch eine Kennzeichnung unvollständiger Datensätze (diese werden meist mit „99“ oder „999“ gekennzeichnet), sodass sich Abweichungen innerhalb der verfügbaren Datenmengen sofort identifizieren und darstellen lassen. Diese Abweichungen wiederum müssen erfasst und benannt werden. Sind Datensätze nicht plausibel, so mag das an der Erfassung oder der Codierung liegen.

Hinweis: Lässt sich keine Plausibilität herstellen, können die entsprechenden Daten nicht in die weitere Auswertung und Analyse einbezogen werden.

Sind alle Bedingungen und Merkmale der Untersuchung so benannt, dass sie jederzeit nachvollzogen werden können, werden im zweiten Schritt alle zur Beantwortung der grundlegenden Forschungsfragen nötigen Daten dargestellt.

Die Auswertung der Datensätze, deren Ziele und die Beschreibung ihrer Ergebnisse

Diese beginnt zunächst mit der Betrachtung einzelner Merkmale (univariate Datenanalyse), z. B. um bestimmte relevante Gruppen innerhalb der Stichprobe zu definieren. Im nächsten Schritt werden jeweils zwei Merkmale zueinander in Relation gesetzt (bivariate Datenanalyse). Das Ergebnis sind Kreuztabellen, mit deren Hilfe sich Interdependenzen und Strukturen innerhalb der Datensätze ermitteln lassen. In einem weiteren Schritt kann, falls erforderlich oder erwünscht, das Design auf eine multivariate Ebene ausgeweitet werden; hier werden dann mehr als zwei Merkmale zueinander in Beziehung gesetzt.

Hinweis: In diesem zweiten Schritt der Datenauswertung findet die Präsentation aller im Kontext der Hypothesen relevanten Erkenntnisse statt. Er ist somit die Vorstufe zur Interpretation, dem geistigen Kernstück der Arbeit.

Die Diskussion der Untersuchungsergebnisse

Die konkrete Interpretation der aus der Erhebung gewonnenen Erkenntnisse findet im Rückgriff auf die formulierten Hypothesen und vor dem Hintergrund des im Theorieteil dargestellten wissenschaftlichen Diskurses statt.

Bitte achte bei der Auswertung der Daten und deren Interpretation darauf, dass bei personenbezogenen Daten unbedingt der Schutz der Persönlichkeitsrechte beachtet werden muss. Das heißt, alle solche Daten sollten bereits in der Erfassung durch eine ID-Nummer für jeden Datensatz anonymisiert werden – es sei denn, du hast mit den in die Untersuchung einbezogenen Personen etwas Anderes vereinbart und dir deren Zustimmung zur Offenlegung ihrer Identität schriftlich bestätigen lassen.

Hinweis: Wenn du deine Hypothesen nicht belegen kannst oder glaubst, dass deine Ergebnisse nicht zum gewünschten Ziel führen, hast du dadurch trotzdem eine wissenschaftliche Erkenntnis erlangt, mit der sich arbeiten lässt!