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Forschungsmethoden

Wissen, Erkenntnis und Resultate sind methodenabhängig. Dies gilt gleichermaßen im Business, wie auch im Academics Bereich. Um vorhandenes Wissen überprüfen zu können, muß man wissen, auf welchem Weg dieses Wissen zustande gekommen ist, und beurteilen können, ob mit den verwendeten Methoden überhaupt das betreffende Wissen begründet werden kann. Die Komplexität von Forschungsmethoden wird oft genug unterschätzt.

Forschungsmethoden erfordern profunde Kenntnisse im Bereich von Wissenschafts- und Objekttheorie, Meß- und Testtheorie, Versuchsplanung, spezieller Meß- und Test-Technologie, Data-Management, Statistik und u.a. der Syntax bzw. den Algorithmen diverser Statistikprogramme. Diese Erfahrung haben wir in jahrelanger Forschungspraxis erworben und bieten Sie Ihnen gerne an.

Alles beginnt jedoch mit einer Vermutung, einer Theorie...

Theorie

Theorie ist weder grau, noch überflüssig. Im Gegenteil: Forschung ohne Theorie ist keine Wissenschaft. Theorien sind Grundlage des Handelns und Entscheidens im Alltag wie in der Forschung. Theorie ist auf vielen Ebenen des Forschungsprozesses gegenwärtig: Mess-, Testtheorie, Statistik usw. Aus Theorien über den Forschungsgegenstand (Objekttheorie) werden Hypothesen oder Gesetze abgeleitet, und in Gestalt empirischer Resultate wieder zurückbezogen. Die übergeordnete Metatheorie (Wissenschaftstheorie) leitet die wissenschaftliche Vorgehensweise an (Methodologie). Weil sie sich übrigens nicht vollständig auf Beobachtungsbegriffe zurückführen lassen, sind theoretische Begriffe (z.B. offene bzw. hypothetische Konstrukte) auch nur partiell interpretierbar.

Method Consult bietet jahrelange Erfahrung im Umgang mit Objekt-/Metatheorien, Hypothesen usw. aus vielen Wissenschaftsbereichen. Wir helfen Ihnen, von Ihren Daten zur Theorie, und/oder von Ihrer Theorie zu Ihren Daten zu finden. Wir helfen Ihnen z.B. Theorien zusammenzustellen, zu analysieren (z.B. auf Logik, Systematik und Widerspruchsfreiheit), und Axiom- bzw. Satzketten und Hypothesen abzuleiten, und die dazugehörigen Beobachtungsdaten zu erheben. Wir helfen Ihnen auch in der umgekehrten Richtung: Von Ihren Beobachtungsdaten wieder einen roten Faden hin zu Ihrer Ausgangstheorie zurückzuknüpfen...

Interpretation

Forschung ist ein komplexes Sprachspiel. Ihre Bedeutung speist sich aus den Theorien und Annahmen der Methoden, Modelle und Designs, die an den Untersuchungsgegenstand angelegt werden. Dieser Rahmen lässt nur ganz bestimmte Interpretationen zu, bzw. setzt Annahmen und adäquat interpretierte Voraussetzungen voraus. Um Forschung verstehen und vermitteln zu können, muss diese Sprache erlernt werden, um eine unangemessene Interpretation von z.B. Designs, Ergebnissen oder auch Hypothesen von Anfang an zu vermeiden. Wir unterstützen Sie bei der Interpretation auf allen nur denkbaren Ebenen.

  • z.B. Hypothesenformulierung
  • Wir überprüfen, ob Ihre Forschungshypothesen präzise, eindeutig, und praktisch prüfbar sind. Der Satz "Es gibt Forscher, die niemals irren" ist z.B. keine praktisch falsifizierbare Hypothese. Wir bewahren Sie auch vor sog. "Sammelhypothesen"

  • z.B. Methoden
  • Wir prüfen, ob die gewählten Methoden (Versuchsplanung, Ziehung, Befragung, Auswertung, etc.) den Forschungshypothesen angemessen sind. Wenn ein Design nur einen Messzeitpunkt enthält, kann z.B. in der Interpretation keinesfalls von Veränderungsmessung gesprochen werden. Wenn z.B. ein Test auf einen Unterschied zwischen zwei Gruppen nicht signifikant ausfällt, darf dieser Befund nicht so interpretiert werden, dass beide Gruppen gleich seien.

  • z.B. Daten und Statistik
  • Wir überprüfen, welche statistischen Verfahren für Ihre Daten geeignet sind (u.a. Voraussetzungstests). Gerade bei multivariaten Analysen gibt es viele spezielle Voraussetzungen, Bias, und Effekte zu beachten: u.a. Multikollinearität, Mediationseffekte, Regressions- und Interaktionseffekte, oder die Bias der verschiedenen Clusterverfahren.

  • z.B. Ergebnisse und Interpretation
  • Wir prüfen, ob die erzielten Ergebnisse mit angemessenen Verfahren gewonnen wurden, und unterstützen Sie bei der statistischen und inhaltlichen Interpretation Ihrer Ergebnisse, indem wir Ihnen z.B. die Outputs diverser Statistikprogramme, spezielle Kennwerte, wie auch die Besonderheiten statistischer Schlüsse (Forschungslogik) erläutern. Statistische Signifikanz hängt z.B. eng mit der Stichprobengröße zusammen, bedeutet nicht automatisch auch klinische Bedeutsamkeit, und dass eine Forschungshypothese endgültig bewiesen ist.

  • z.B. Literaturanalyse
  • Wir prüfen von Ihnen bereitgestellte Forschungsliteratur auf das Einhalten wissenschaftlicher Standards. Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser. Sie befinden sich so auf der sicheren Seite.

Methoden für Business und Academics (eine Auswahl):

Diese Methoden können in jedem Bereich eingesetzt werden: Forschung, Evaluation, Diagnostik. Darunter fallen die Anwendungsbereiche wie z.B. Qualitätskontrolle und -verbesserung, Marktforschung, Meinungs- und Produktforschung, Städtemarketing, Tourismusforschung, Klienten-/Kundenbefragungen, Epidemiologie, Biostatistik/Bioanalytik usw. Die jew. Verfahrensgruppen sind alphabetisch aufgelistet und stellen nur einen Teil unseres Angebots dar. Fragen Sie bitte wegen Details bzw. Spezialverfahren direkt an.

Quantitative Verfahren

Die quantitativen Verfahren können nach dem Meßniveau der verwendeten Variablen und der theoretisch erwarteten Verteilungsform der Daten in weitere (nicht)parametrische Untervarianten eingeteilt werden. Quantitative und qualitative Verfahren sind kombinierbar. Qualitative Variablen können statistisch ausgewertet werden, wenn sie nominal bzw. ordinal-skaliert kodiert sind.

Qualitative Verfahren

  • Beobachtung (z.B. Film, Foto und teilnehmende Beobachtung)
  • Ex-post-Analysen (z.B. biographische und Inhaltsanalyse, computergestützte Verfahren, z.B. atlas.ti, TEXTPAK, WINMAX)
  • Gespräch (z.B. Einzelinterview, Gruppendiskussion)

Qualitative Verfahren haben den Anspruch, soziale Phänomene aus der subjektiven Perspektive der betroffenen Akteure zu beschreiben. Trotz dieser Nähe zur sozialen Realität sind qualitative Verfahren nicht uneingeschränkt die besseren Verfahren. Unter den qualitativen Verfahren gibt es z.B. sog. monologische Ansätze, die die subjektive Weltsicht der betroffenen Personen nur scheinbar erfassen, weil sie die untersuchten Personen selbst gar nicht fragen (z.B. Inhaltsanalyse). Eine validierende Kombination von qualitativen und quantitativen Verfahren ist die naheliegende Lösung.

Allgemeine Verfahren

  • Auswertung vieler bekannter psycho- bzw. soziometrischer Skalen (u.a. BDI, BFS, BIP, BSRI, CBCL, IOE, FKB-20, GBB, GDS, HAKEMP, HAS, KKG, MLDL, MOS, OQ, PTSD, RMBPCL, SAM, SCL, STAI, STAXI)
  • Äquivalenz-/Differenztests
  • Berichte
  • Dateneingabe (dual/double entry)
  • Datenüberprüfung, -pflege und -management
  • Design
  • Dokumentation
  • Effektgrößen
  • Experimente
  • Fall-Kontroll-Studien
  • Fallzahlenberechnungen
  • Fragebogenkonstruktion (Frageformulierung, Schwierigkeitsindizes, Itemanalysen, Trennschärfe, Cronbach's Alpha, Reliabilität, Validität, etc.)
  • Graphische Präsentation
  • Interpretation
  • Kodierungen
  • Plausibilitätsanalysen
  • Power-Berechnungen
  • Samplesize-Berechnungen (Stichprobenumfänge)
  • Stichprobenziehung
  • Skalenkonstruktion
  • trouble-shooting (Optimierung von suboptimalen Designs, kritische Evaluation von Studien und Veröffentlichungen, Debugging eines Programms, Prüfen von Fragebögen, etc.)
  • Versuchsplanung (Randomisierung/Parallelisierung, siehe auch den Abschnitt zu Clinical Trials oder die Reihe von CFG Schendera in klinBiol 2001-2000)

Spezielle Methoden

Für die besonderen Anforderungen Ihres Projekts können spezielle Verfahren entwickelt und eingesetzt werden. Diese projektspezifische Verfahren wären genau auf Ihre Fragestellung, auf Ihr Projekt (Produkt, Abläufe) hin maßgeschneidert und erfüllen mess- und testtheoretische Gütekriterien. Sie bestimmen, wie und was gemessen wird. Sie erfahren nicht nur, was Sie wissen wollen. Sie würden auch genau wissen, warum Sie etwas wissen. Fragen Sie nach.

 
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