Nicole Burzan - Quantitative Methoden kompakt

Was ist das Charakteristische an der quantitativen Forschungstradition, die sich als einer der beiden Hauptstränge »quantitativer« und »qualitativer« Forschung herausgebildet hat und sich von der »anderen« Seite nicht selten strikt abgrenzt (wie auch umgekehrt)? Studienanfänger könnten hier spontan meinen, dass es um Zählen und Rechnen gehe. Wenn jemand mit Zahlen arbeitet, reine Häufigkeiten von etwas betrachtet, forsche er quantitativ, wenn er sich aber dann, in die Tiefe gehend, den Inhalten zuwende, sei er ein qualitativ Forschender. Diese Ansicht ist arg verkürzt, man könnte auch sagen: falsch Im Folgenden sollen demgegenüber die Charakteristika der quantitativen Forschung vorgestellt werden, die sich vor allem durch eine bestimmte Forschungslogik auszeichnen.

Das Ziel empirischer Forschung besteht ganz allgemein darin, Zusammenhänge zu beschreiben und zu erklären: Sind beispielsweise polnische Migrantinnen besser in den Arbeitsmarkt integriert als türkische? Forschende untersuchen solche Zusammenhänge mit quantitativen Methoden, indem sie herausarbeiten, welche Muster sich in vielen Fällen zeigen, die dann als Hinweis für Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge dienen. Wenn etwa in sehr vielen Fällen die Herkunft aus bestimmten Ländern und die Erfahrung von Arbeitslosigkeit miteinander einhergehen, nimmt man an, dass dieses Ergebnis nicht zufällig zustande gekommen ist, sondern dass bestimmte Merkmale (der Migrantinnen, des Arbeitsmarkts, der Personalrekrutierung etc.) für diesen Zusammenhang mitverantwortlich sind, was sich wiederum empirisch überprüfen lässt.

Die Basis der quantitativen Forschung besteht daher in möglichst vielen Untersuchungsfällen, um solche Muster zu erkennen und um möglichst allgemeine, für große Zielgruppen repräsentative Aussagen treffen zu können. Der Forscher will etwa nicht nur etwas über 300 Befragte aussagen, sondern über seine Zielgruppe, z. B. Migrantinnen in Deutschland, insgesamt (s. dazu Kap. 5).

Forschende gehen nach der quantitativen Forschungslogik dabei so vor, dass sie sich vor der Datenerhebung überlegen, welche Aspekte und welche Erklärungsfaktoren wichtig sind. Sie präzisieren und strukturieren ihre Forschungsfrage auf der Grundlage des bisherigen Forschungsstands, formulieren konkrete Fragestellungen und Hypothesen und entwickeln aus dieser Systematik heraus ein Erhebungsinstrument wie einen Fragebogen. Die erst dann erhobenen Daten werden im Anschluss so ausgewertet, dass man die Hypothesen überprüfen und daraus Schlussfolgerungen für die Forschungsfragen ziehen kann. Der Schwerpunkt liegt darin, theoretische Annahmen und Erklärungen an konkreten Forschungsgegenständen zu überprüfen, weniger darin, Theorien erst durch die empirische Arbeit im Forschungsfeld zu entwickeln.

Es ergibt sich ein vergleichsweise linearer Forschungsablauf, in dem bestimmte Schritte nach einem Regelgerüst nacheinander folgen. Dies bedeutet nicht, dass der Forscher keine methodischen Entscheidungen mehr zu treffen hätte, denn die allgemeinen Faustregeln müssen ja jeweils auf das Forschungsthema angewendet werden, wie Beispiele noch genauer zeigen werden.

Weiterhin sind die Datenerhebungsinstrumente standardisiert, das heißt, in einer Befragung sind die Fragen und ihre Reihenfolge sowie (meist) die Antwortmöglichkeiten vorgegeben; bei einer Beobachtung und Inhaltsanalyse werden die relevanten Informationen in ein vorab ausgearbeitetes Kategoriensystem eingetragen. Eine Interviewerin sollte also z. B. nicht spontan den Fragebogen an die von ihr vermutete Sprache des befragten Jugendlichen anpassen, ein Beobachter keine Kategorien durch andere ersetzen. Die Standardisierung soll die Vergleichbarkeit der Daten erhöhen, zu einer möglichst großen Objektivität des Vorgehens beitragen und schließlich im Fall von Befragungen den Teilnehmenden eine Antwort durch die Vorgabe von Aspekten und Antwortmöglichkeiten erleichtern.

Die Datenauswertung erfolgt typischerweise mit Hilfe statistischer Verfahren. Tabellen mit Prozentangaben, grafische Darstellungen, Mittelwerte und andere Maßzahlen gehören hierzu. Wichtig ist, dass der Forscher die Ergebnisse systematisch auf die zuvor erarbeiteten Hypothesen bezieht. Andernfalls ist die Gefahr eines ungewollten »Datenfriedhofs« mit vielen Detailinformationen ohne hinreichenden Bezug zur Fragestellung groß.

Dieses hypothesenprüfende Vorgehen folgt wissenschaftstheoretisch – das kann hier nur als kurzer Exkurs angedeutet werden – einer deduktiven Logik und dem damit verbundenen Falsifikationsprinzip des Kritischen Rationalismus . Der Forscher schließt deduktiv vom Allgemeinen, der Hypothese/Theorie, auf das Besondere, die Einzelfälle und nicht induktiv von Einzelfällen auf eine allgemeine Regel. In den Naturwissenschaften ist diese Logik weniger umstritten als in den Sozialwissenschaften, weil Forscher dort oft Gesetze aufstellen können: Äpfel fallen vom Baum auf den Boden aufgrund der Schwerkraft. Dabei kann der Forscher vom Gesetz auf jeden einzelnen Apfel schließen. Bei sozialen Phänomenen und Prozessen sind Zusammenhänge weniger deterministisch. Wenn etwa Frauen in der Regel eine längere Lebenserwartung als Männer haben, bedeutet das nicht, dass jede Frau länger lebt als ihr gleichaltriger Partner. Dennoch gilt die deduktive Logik als Prinzip der quantitativen Methoden: Der Forscher prüft eine allgemeine These an Einzelfällen. Die Empirie kann die These – ein methodisch sauberes Vorgehen vorausgesetzt – bestätigen. Oder sie kann sie widerlegen, »falsifizieren« . In diesem Fall muss der Forscher die Hypothese modifizieren. Wenn die These bestätigt wird, kann er sie unter »härteren« Bedingungen weiter testen, z. B. mit einem größeren Geltungskreis, etwa nicht nur in Bayern, sondern in Deutschland oder weltweit. Nach dem Ansatz des »Kritischen Rationalismus« (vgl. als klassischen Text Popper 2002 [1934]) lassen sich Hypothesen nicht verifizieren, d. h. als wahr beweisen, weil nie alle denkbaren Fälle, Orte und Zeitpunkte untersucht werden können. Für eine Falsifikation ist dagegen grundsätzlich nur ein einziger widersprüchlicher Fall notwendig. Zumindest kann der Forscher festlegen, wann die Hypothese als falsifiziert gilt, etwa wenn die Lebenserwartung von Frauen nicht »statistisch signifikant« höher ist als von Männern. Aus der Falsifikation von Theorien oder andererseits ihrer Bewährung lassen sich aus dieser Sicht eindeutigere Erkenntnisse gewinnen als aus einem Versuch der Verifikation.

Die folgende Tabelle fasst in der linken Spalte die Merkmale der quantitativen Forschungslogik nochmals zusammen. Es wird deutlich, dass diese Merkmale zwar auch den Umgang mit Zahlen beinhalten (z. B. durch die Anwendung statistischer Verfahren, Häufigkeitsverteilungen als Befunde), sich aber keineswegs darin erschöpfen.

Die rechte Spalte zeigt spiegelbildlich die Charakteristika qualitativer Forschungslogik, die in dieser Einführung nicht vertieft werden können (s. dazu z. B. Flick 2007, Przyborski/Wohlrab-Sahr 2013). Typisch dafür sind unter anderem nicht standardisierte Erhebungsinstrumente (offene Interviews in Gesprächsform, unstrukturierte Beobachtungen etc). Ein wichtiger Aspekt besteht darin, dass der Forscher offen an die Fragestellung herangeht. Dies bedeutet nicht, dass er gar nicht erst eine Fragestellung formulieren müsste. Aber er ist offen für Aspekte, die sich erst aus dem Material ergeben, die er nicht durch Vorab-Überlegungen bereits vor der Erhebung festgelegt hat. Entsprechend besteht ein häufiges Ziel qualitativer Verfahren darin, ein theoretisches Konzept zu entwickeln (nicht zu prüfen), das zugleich bereits auf empirische Daten bezogen ist. Damit streben auch qualitative Untersuchungen die Formulierung allgemeinerer theoretischer Aussagen an. Aufgrund der Forschungslogik und des konkreten Vorgehens verallgemeinern sie jedoch auf anderen Wegen als durch statistische Repräsentativität. Qualitative und quantitative Forschung unterscheiden sich nicht allein durch das methodische Vorgehen im engeren Sinne, sondern bereits durch methodologische bzw. erkenntnistheoretische Herangehensweisen, das heißt durch Grundannahmen, die die Methoden beeinflussen (z. B. Annahmen dazu, welche Rolle die Situation und generell der Kontext für Verhaltensweisen einnehmen und wie man sie berücksichtigt).