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Die Forschungsmethode deiner Masterarbeit bestimmt, wie du deine Forschungsfrage beantwortest. Sie ist das Werkzeug, mit dem du Daten erhebst, analysierst und Erkenntnisse gewinnst. Hier erfährst du, welche Methoden es gibt und wie du die passende für dein Thema findest.
Bei quantitativen Methoden arbeitest du mit Zahlen und großen Stichproben, etwa durch Umfragen oder Experimente. Qualitative Methoden erfassen Bedeutungen und Zusammenhänge durch Interviews, Beobachtungen oder Textanalysen. Die Wahl hängt davon ab, ob du messen oder verstehen willst.
Wähle quantitativ, wenn:
• Klare Hypothesen & messbare Variablen
• Ausreichend große Stichprobe möglich
• Statistische Prüfung von Unterschieden
• Ergebnisse verallgemeinerbar sein sollen
Wähle qualitativ, wenn:
• Phänomen explorieren / Konstrukte unklar
• Nur wenige Fälle erreichbar sind
• Kontext und Deutung zentral sind
• Tiefes Fallverstehen dein Ziel ist
Wähle Mixed Methods, wenn:
Du erst explorieren und dann testen willst, quantitative Ergebnisse eine qualitative Erklärung brauchen oder Triangulation dein Ziel ist.
Hinweis zur Stichprobe: „Ausreichend groß" prüfst du per Power-Analyse: Effektgröße (aus Literatur, Pilotstudie oder konservativer Annahme) + Modelltyp + gewünschte Power (oft 80 %) + Alpha (oft 5 %) ergeben die nötige n. Ohne fundierte Effektannahme bleibt die Power-Analyse nur grobe Orientierung. Rekrutierung scheitert oft an begrenztem Kanal-Zugang, fehlendem Incentive oder zu knapper Feldzeit.
Hinweis: Die Angaben in diesem Artikel sind Orientierungswerte. Konkrete Vorgaben zu Methoden, Stichprobengrößen und Analyseverfahren können je nach Studiengang, Lehrstuhl oder Fachkultur abweichen. Prüfe daher unbedingt die Richtlinien deines Studiengangs.
Qualitative vs. quantitative Forschung
Der erste Schritt bei der Methodenwahl ist die Grundsatzentscheidung: qualitativ oder quantitativ. Beide Ansätze haben ihre Stärken und passen zu unterschiedlichen Forschungsfragen.
Ziel: Zusammenhänge messen, Hypothesen prüfen, Ergebnisse verallgemeinern.
Daten: Zahlen, die statistisch ausgewertet werden. Größere Stichproben erhöhen die Aussagekraft, die nötige Anzahl hängt von Effektgröße und Analyse ab.
Typische Methoden: Standardisierte Umfragen, Experimente, Sekundäranalysen vorhandener Datensätze.
Passt, wenn: Du eine klar abgrenzbare Variable untersuchen willst und genug Teilnehmende erreichst.
Ziel: Phänomene verstehen, Bedeutungen erfassen, neue Hypothesen entwickeln.
Daten: Texte, Transkripte, Beobachtungsprotokolle. Kleinere Fallzahlen (oft 8 bis 20, je nach Sampling-Strategie und Sättigung), dafür tiefgehend analysiert.
Typische Methoden: Interviews, Fokusgruppen, Ethnografie, qualitative Inhaltsanalyse, Dokumentenanalyse.
Passt, wenn: Du ein Phänomen explorieren willst, das noch wenig erforscht ist, oder subjektive Perspektiven erfassen möchtest.
Die Entscheidung zwischen qualitativ und quantitativ ist keine Frage von gut oder schlecht. Beide Ansätze sind wissenschaftlich gleichwertig. Es geht darum, welcher Ansatz zu deiner Forschungsfrage passt.
Die richtige Methode wählen: Entscheidungshilfe
Die Methodenwahl folgt der Forschungsfrage, nicht umgekehrt. Bevor du eine Methode festlegst, solltest du drei Fragen beantworten können. Diese Fragen helfen dir, den passenden Ansatz zu finden.
Schau dir deine Forschungsfrage genau an. Fragt sie nach Häufigkeiten, Zusammenhängen oder Unterschieden zwischen Gruppen? Dann ist ein quantitativer Ansatz naheliegend. Fragt sie nach dem Wie, Warum oder nach subjektiven Erfahrungen? Dann passt ein qualitativer Ansatz besser.
Beispiel quantitativ: „Gibt es einen Zusammenhang zwischen Homeoffice-Nutzung und Arbeitszufriedenheit?"
Beispiel qualitativ: „Wie erleben Beschäftigte den Wechsel zwischen Büro und Homeoffice?"
Prüfe, welche Daten du realistisch erheben kannst. Hast du Zugang zu einer großen Stichprobe? Dann ist eine Umfrage möglich. Untersuchst du eine spezielle Gruppe, die schwer erreichbar ist? Dann sind wenige, tiefgehende Interviews oft praktikabler.
Bedenke auch den Zeitaufwand: 15 Interviews zu führen, zu transkribieren und auszuwerten kann länger dauern als eine Online-Umfrage mit 200 Teilnehmenden auszuwerten.
Verschiedene Fächer haben unterschiedliche methodische Traditionen. In der Psychologie dominieren oft Experimente und Umfragen, in der Soziologie sind Interviews verbreitet, in den Wirtschaftswissenschaften werden häufig Sekundärdaten analysiert. Schau dir an, welche Methoden in aktuellen Publikationen deines Feldes verwendet werden.
Das bedeutet nicht, dass du dich sklavisch daran halten musst. Aber du solltest begründen können, wenn du von der Fachtradition abweichst.
Zusammenhang prüfen (z. B. „Beeinflusst X die Variable Y?") → Umfrage → Korrelation, Regression
Wirkung nachweisen (z. B. „Hat Intervention X einen Effekt auf Y?") → Experiment → t-Test, ANOVA
Deutungen verstehen (z. B. „Wie erleben Betroffene X?") → Interviews → Qualitative Inhaltsanalyse
Darstellung analysieren (z. B. „Wie wird X in Medien dargestellt?") → Inhaltsanalyse → Kategorienbildung, Häufigkeiten
Komplexen Fall verstehen (z. B. „Wie funktioniert Organisation X?") → Fallstudie → Within-/Cross-Case-Analyse
Forschungsstand aufarbeiten (z. B. „Was wissen wir über X?") → Systematisches Review → Narrative Synthese, ggf. Metaanalyse
Forschungsmethoden: Umsetzung und Auswertung
Je nach Forschungsfrage und Fachrichtung kommen unterschiedliche Methoden in Frage. Hier findest du die gängigsten Verfahren mit konkreten Schritten zur Umsetzung und Auswertung. Die Umfangangaben sind Orientierungswerte, die je nach Fach variieren können.
Wichtig für alle Methoden: Begründe deine Wahl im Methodikteil. Erkläre, warum diese Methode zu deiner Forschungsfrage passt, und dokumentiere Stichprobengröße, Sampling und Vorgehen transparent.
Was:
Gespräche mit Einzelpersonen, aufgezeichnet und transkribiert. Formen: strukturiert, halbstrukturiert (Leitfaden) oder narrativ. Typischer Umfang: 8 bis 15 Interviews (je nach Heterogenität und angestrebter Sättigung), je 30 bis 90 Minuten.
So setzt du es um:
Definiere Sampling-Kriterien (z. B. Berufserfahrung, Alter). Rekrutiere über Netzwerke, Organisationen oder Schneeballverfahren. Entwickle einen Leitfaden mit offenen Fragen. Führe 1 bis 2 Pretests durch. Nimm mit Einwilligung auf, transkribiere wörtlich oder geglättet.
So wertest du aus:
Qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring oder Kuckartz: Kategorien deduktiv (aus Theorie) oder induktiv (aus Material) bilden. Textstellen codieren, Kategorien verdichten, Muster herausarbeiten. Ergebnisse mit Zitaten belegen. Tools: MAXQDA, ATLAS.ti oder f4analyse.
Mayring/Kuckartz oder Grounded Theory? Inhaltsanalyse: wenn Forschungsfrage klar ist, Kategorien entlang dieser Frage gebildet werden, strukturierte Ergebnisdarstellung gewünscht ist. Grounded Theory: wenn stark explorativ gearbeitet wird, Ziel Theoriebildung ist, Ergebnis ein Prozess- oder Konzeptmodell sein soll.
Was:
Fragebogen mit vorgegebenen Antwortmöglichkeiten, meist online. Typischer Umfang: Je nach Analyse oft 100 bis 200+ Teilnehmende, die nötige Größe hängt von Effekt und Modellkomplexität ab.
So setzt du es um:
Operationalisiere Konstrukte in Items (nutze validierte Skalen, wenn vorhanden). Wähle Skalenformat (z. B. 5er-Likert). Programmiere den Fragebogen (SoSci Survey, Unipark). Führe Pretest mit 5 bis 10 Personen durch. Verteile über passende Kanäle. Plane einen Dropout-Puffer (10 bis 30 %, je nach Kanal, Survey-Länge und Anreizen).
So wertest du aus:
Datenbereinigung (Ausreißer, Abbrecher). Deskriptive Statistik (Mittelwerte, Standardabweichungen). Skalenprüfung (Cronbachs Alpha). Beachte: Einzelne Likert-Items sind ordinal. Für Summen- oder Mittelwertskalen sind parametrische Verfahren (t-Test, ANOVA, Regression) oft vertretbar, aber prüfe die Annahmen. Bei Verletzungen: nicht-parametrische Alternativen (Spearman, Mann-Whitney) oder ordinale Regression. Tools: SPSS, R, jamovi oder JASP.
Takeaway: Einzelitems ordinal → vorsichtig. Skalen aus mehreren Items oft näherungsweise intervall → parametrisch meist okay, aber Annahmen prüfen und ggf. Sensitivitätsanalyse mit nicht-parametrischen/ordinalen Modellen ergänzen.
Typische Annahmen-Checks: Ausreißer und Influence (z. B. Cook's D), Linearität, Homoskedastizität, Multikollinearität (VIF), Residuenverteilung. Welche Checks dein Lehrstuhl erwartet, kann variieren.
Was:
Systematische Auswertung von Texten, Bildern oder Medien. Kann qualitativ (interpretativ) oder quantitativ (zählend) erfolgen. Typischer Umfang: Qualitativ 10 bis 50 Dokumente, quantitativ auch mehrere hundert.
So setzt du es um:
Definiere Untersuchungskorpus. Entwickle Kategoriensystem: deduktiv aus Theorie oder induktiv am Material. Formuliere Codierregeln mit Ankerbeispielen. Bei quantitativer Analyse: Intercoder-Reliabilität prüfen (Cohens Kappa). Bei interpretativen Designs: Transparenz und Reflexivität sicherstellen.
So wertest du aus:
Qualitativ: Kategorien interpretieren, Muster beschreiben, mit Textbelegen stützen. Quantitativ: Häufigkeiten auszählen, Kreuztabellen erstellen, statistische Tests (Chi-Quadrat) anwenden.
Was:
Kontrollierte Untersuchung mit gezielter Variation einer Variable. Typischer Umfang: Gruppengröße hängt von Effektstärke und Power ab (oft 30+ pro Gruppe).
So setzt du es um:
Definiere unabhängige Variable (Manipulation) und abhängige Variable (Messung). Plane Randomisierung. Kontrolliere Störvariablen (Konstanthaltung, Matching). Lege Messzeitpunkte fest. Führe Manipulation Check durch.
So wertest du aus:
Gruppenvergleich: t-Test (2 Gruppen), ANOVA (mehr Gruppen), Regression bei Kovariaten. Effektstärken berichten (Cohens d). Interne Validität diskutieren: Störeinflüsse, Dropout, Demand-Effekte.
Was:
Tiefgehende Untersuchung eines Falls oder weniger Fälle. Kombiniert oft verschiedene Datenquellen. Typischer Umfang: 1 bis 5 Fälle, dafür sehr detailliert.
So setzt du es um:
Wähle Fall(e) begründet aus (typisch, extrem, kritisch). Definiere Analyseeinheit (Organisation, Projekt). Erhebe Daten aus mehreren Quellen: Interviews, Dokumente, Beobachtungen. Trianguliere die Perspektiven.
So wertest du aus:
Within-Case-Analyse: Jeden Fall einzeln verstehen. Cross-Case-Analyse (bei mehreren Fällen): Vergleichen, Muster identifizieren. Ergebnisse in Fallbeschreibung verdichten.
Was:
Methodisch geleitete Auswertung vorhandener Forschung. Typischer Umfang: Je nach Feld 30 bis 100+ Studien.
So setzt du es um:
Formuliere Suchstrategie: Datenbanken (Web of Science, Scopus), Suchstring mit Booleschen Operatoren. Definiere Ein- und Ausschlusskriterien. Dokumentiere Screening in PRISMA-Flowchart.
So wertest du aus:
Narrative Synthese: Themen identifizieren, Studien gruppieren, Konsens und Widersprüche herausarbeiten. Bei quantitativen Reviews: ggf. Metaanalyse. Forschungslücken benennen.
Mixed Methods: Kombination beider Ansätze
Manchmal reicht ein einzelner Ansatz nicht aus, um deine Forschungsfrage vollständig zu beantworten. Mixed Methods kombinieren qualitative und quantitative Verfahren in einer Studie. Das kann sinnvoll sein, birgt aber auch Herausforderungen.
Exploration vor Test: Qualitative Vorstudie (Interviews) liefert Hypothesen, die du danach quantitativ testest (Umfrage). Das nennt sich sequenziell-exploratives Design.
Ergebnisse erklären: Umfrage zeigt einen Zusammenhang, aber nicht, warum er besteht. Nachfolgende Interviews vertiefen das Verständnis. Das ist ein sequenziell-explanatives Design.
Perspektiven gleichzeitig erfassen: Quantitative und qualitative Daten werden parallel erhoben und miteinander verglichen. Das ist ein konvergentes Design.
Mixing-Purpose: Erklären, Erweitern oder Triangulieren?
Integrationspunkt: Sequenziell → Phase 1 informiert Phase 2. Konvergent → nach Abschluss beider Stränge.
Strategie: Verbinden (nebeneinander), Erklären (ein Strang erklärt den anderen), Transformieren (Daten konvertieren).
Joint Display: Matrix mit Befunden beider Stränge. Zeigt Konvergenz, Komplementarität oder Divergenz.
Divergenzen: Im Ergebnisteil benennen, erklären, als offene Frage formulieren.
„Die vorliegende Studie folgt einem [sequenziell-explorativen/sequenziell-explanativen/konvergenten] Mixed-Methods-Design. Ziel der Kombination ist [Erklären/Erweitern/Triangulieren]: [Begründung, z. B. „die qualitative Vorstudie liefert Hypothesen, die quantitativ geprüft werden"]. Die Integration erfolgt [nach Abschluss der qualitativen Phase / parallel zur Auswertung beider Stränge]. Die Ergebnisse werden in einem Joint Display (Tabelle X) gegenübergestellt. Divergenzen zwischen den Strängen werden im Ergebnisteil benannt und mögliche Erklärungen diskutiert."
Beachte: Mixed Methods erfordern Kompetenz in beiden Ansätzen und sind zeitaufwändiger. Für eine Masterarbeit solltest du prüfen, ob der Mehrwert den zusätzlichen Aufwand rechtfertigt.
Gütekriterien im Methodikteil
Betreuende erwarten, dass du die Qualität deiner Methode reflektierst. Welche Gütekriterien relevant sind, hängt davon ab, ob du quantitativ oder qualitativ arbeitest. Im Methodikteil solltest du zeigen, wie du diese Kriterien erfüllst.
Reliabilität:
Misst dein Instrument zuverlässig? Bei Skalen: Cronbachs Alpha berichten (häufig wird ≥ 0,7 als akzeptabel angesehen, je nach Kontext und Itemzahl kann auch ein niedrigerer Wert vertretbar sein). Wichtig: Hohe Reliabilität garantiert keine Validität.
Validität:
Misst du, was du messen willst? Inhaltsvalidität (decken Items das Konstrukt ab?), Konstruktvalidität (Faktorenanalyse), Kriteriumsvalidität (Zusammenhang mit externem Kriterium). Validität ist oft schwerer nachzuweisen als Reliabilität.
Objektivität:
Ist das Ergebnis unabhängig vom Forschenden? Standardisierte Durchführung und Auswertung dokumentieren.
Im Methodikteil konkret:
Beschreibe, welche Skalen du nutzt und wie du deren Reliabilität geprüft hast. Erkläre, wie du Missing Data behandelst und welche statistischen Annahmen du prüfst.
Transparenz:
Dokumentiere dein Vorgehen nachvollziehbar. Sampling, Erhebung, Auswertung müssen für andere rekonstruierbar sein.
Reflexivität:
Reflektiere deine eigene Rolle im Forschungsprozess. Welche Vorannahmen bringst du mit? Wie beeinflusst das die Interpretation?
Sättigung:
Zeige, dass du genug Material erhoben hast. Neue Interviews liefern keine wesentlich neuen Kategorien mehr.
Im Methodikteil konkret:
Beschreibe dein Sampling und begründe die Fallauswahl. Erkläre dein Codiervorgehen mit Beispielen. Nutze ggf. Triangulation (mehrere Datenquellen), kommunikative Validierung (Rückkopplung mit Befragten) oder Peer-Debriefing.
Methodik im Methodenkapitel begründen
Im Methodenkapitel deiner Masterarbeit beschreibst du nicht nur, was du gemacht hast, sondern auch, warum. Eine gute Begründung zeigt, dass du reflektiert vorgehst und deine Wahl nicht willkürlich ist.
Passung zur Forschungsfrage: Erkläre, warum diese Methode geeignet ist, deine spezifische Frage zu beantworten. Zeige die logische Verbindung zwischen Erkenntnisinteresse und Vorgehen.
Abwägung von Alternativen: Zeige, dass du andere Methoden geprüft hast. Ein Satz wie „Eine quantitative Umfrage hätte die subjektiven Deutungsmuster nicht erfassen können" reicht oft.
Verweis auf Methodenliteratur: Stütze dein Vorgehen auf etablierte Ansätze. Zitiere die Grundlagenliteratur (z. B. Mayring für Inhaltsanalyse, Yin für Fallstudien).
Transparenz bei Grenzen: Benenne Limitationen. Das zeigt wissenschaftliche Reife und macht deine Arbeit glaubwürdiger.
„Zur Beantwortung der Forschungsfrage [Frage einfügen] wurde ein [qualitatives/quantitatives] Forschungsdesign gewählt. [Methode] eignet sich, weil [Begründung: z. B. subjektive Perspektiven im Fokus stehen / Zusammenhänge statistisch geprüft werden sollen]. Die Stichprobe umfasst [n] [Einheiten], die nach folgenden Kriterien ausgewählt wurden: [Kriterien]. Die Datenerhebung erfolgte mittels [Instrument], das im Pretest mit [n] Personen getestet wurde. Die Auswertung folgt dem Verfahren nach [Autor], wobei [kurze Beschreibung der Schritte]."
Diese Informationen erwarten Betreuende fast immer:
• Stichprobe & Rekrutierung: Wer, wie viele, warum diese?
• Instrument & Operationalisierung: Was misst du womit?
• Auswertungsschritte: Welches Verfahren, welche Software?
Die Gliederung deiner Masterarbeit gibt dem Methodenkapitel einen festen Platz. Typischerweise steht es nach dem Theorieteil und vor der Analyse. Der Umfang beträgt meist 10 bis 15 Prozent des Textteils.
Typische Fehler vermeiden
Bei der Methodenwahl passieren einige Fehler immer wieder. Hier sind die häufigsten mit konkreten Gegenmaßnahmen.
Methode vor Forschungsfrage wählen: Manche entscheiden sich zuerst für eine Methode und suchen dann eine passende Frage. Das führt oft zu Problemen. Vermeidung: Formuliere erst die Forschungsfrage vollständig, prüfe dann systematisch, welche Methode diese Frage beantworten kann.
Aufwand unterschätzen: 15 Interviews klingen nach wenig, aber jedes Interview muss vorbereitet, durchgeführt, transkribiert und codiert werden. Vermeidung: Rechne pro Interview mit 4 bis 10 Stunden Gesamtaufwand (abhängig von Interviewlänge, Transkriptionsgrad, deiner Erfahrung und verfügbaren Tools). Erstelle einen detaillierten Zeitplan mit Puffer.
Stichprobe zu klein für quantitative Analyse: 30 ausgefüllte Fragebögen reichen für komplexe Analysen nicht aus. Vermeidung: Definiere primäre Hypothese und Zielanalyse, lege minimalen Effekt fest, führe ggf. eine Power-Analyse durch. Plane Rekrutierung mit Dropout-Puffer (10 bis 30 %, je nach Kanal und Survey-Länge). Wenn das nicht reicht: Design vereinfachen oder auf deskriptive Analyse umstellen.
Methodische Grundlagen nicht verstanden: Wer eine qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring ankündigt, sollte Mayring gelesen haben. Vermeidung: Lies das methodische Standardwerk zu deiner Methode vollständig. Arbeite ein Übungsbeispiel durch, bevor du an deine Daten gehst.
Gütekriterien nicht adressiert: Viele Arbeiten beschreiben nur das Vorgehen, aber nicht, wie Qualität gesichert wird. Vermeidung: Plane für jedes Gütekriterium (Reliabilität/Validität oder Transparenz/Sättigung) eine konkrete Maßnahme und beschreibe sie im Methodikteil.
Lies zwei bis drei aktuelle Masterarbeiten aus deinem Fachbereich, die eine ähnliche Methode verwenden. So siehst du, wie andere das Methodenkapitel aufgebaut haben und welcher Detailgrad erwartet wird.
Nächste Schritte
Wenn du eine passende Forschungsmethode identifiziert hast, folgen diese Schritte. Sie helfen dir, von der Idee zur Umsetzung zu kommen.
Methodische Literatur lesen: Arbeite dich in die Grundlagen deiner gewählten Methode ein. Bei Interviews etwa in Interviewführung und qualitative Auswertung, bei Umfragen in Fragebogenkonstruktion und statistische Analyse. Das gibt dir Sicherheit bei der Umsetzung.
Erhebungsinstrument entwickeln: Erstelle deinen Interviewleitfaden, Fragebogen oder dein Analyseraster. Teste das Instrument im Pretest mit wenigen Personen, bevor du die eigentliche Erhebung startest.
Ethische Aspekte und Datenschutz klären: Prüfe, ob du eine Genehmigung der Ethikkommission brauchst. Bereite DSGVO-konforme Einwilligungserklärungen vor (Zweck, Speicherdauer, Widerrufsrecht). Plane Anonymisierung oder Pseudonymisierung der Daten. Zur Datenminimierung: Erhebe nur notwendige Daten, kläre Zugriffsrechte (wer hat Zugriff?), speichere auf verschlüsselten Uni-Servern, lege Löschzeitpunkt fest. Die Ethik in der Masterarbeit ist ein wichtiges Thema, das du frühzeitig angehen solltest.
Zeitplan aufstellen: Plane für Datenerhebung, Transkription oder Dateneingabe sowie Auswertung jeweils eigene Zeitblöcke ein. Qualitative Auswertungen dauern oft länger als gedacht.
Formatierung: Seitenränder, Schriftgröße, Zeilenabstand gemäß Vorgaben. Seitenzahlen korrekt (Deckblatt ohne Nummer, Verzeichnisse römisch, Text arabisch).
Verzeichnisse: Inhaltsverzeichnis aktualisiert, Abbildungs- und Tabellenverzeichnis vollständig, Literaturverzeichnis alphabetisch und einheitlich.
Konsistenz: Abkürzungen bei erster Nennung erklärt, Begriffe einheitlich verwendet, Überschriften in Verzeichnis und Text identisch.
PDF-Check: Als PDF exportieren, alle Seiten prüfen, Bilder und Tabellen korrekt eingebunden, keine Umbruchfehler.
Wenn du deine Masterarbeit drucken und binden lassen möchtest, kannst du das bei BachelorHero online konfigurieren.
Häufig gestellte Fragen
Welche Forschungsmethode ist die beste für meine Masterarbeit?
Es gibt keine pauschal beste Methode. Entscheidungsweg: (1) Formuliere deine Forschungsfrage. (2) Prüfe: Willst du messen (→ quantitativ) oder verstehen (→ qualitativ)? (3) Checke Zugang: Erreichst du genug Teilnehmende für statistisch belastbare Aussagen? Falls nein, wähle qualitativ oder passe das Design an.
Wie viele Interviews brauche ich für eine qualitative Masterarbeit?
In vielen Fächern gelten 8 bis 15 als Orientierung. Entscheidungsweg: (1) Bestimme Heterogenität deiner Zielgruppe. (2) Führe Interviews durch, bis neue Gespräche keine wesentlich neuen Kategorien mehr liefern (theoretische Sättigung). (3) Dokumentiere im Methodikteil, wann und warum du Sättigung erreicht hast.
Kann ich qualitative und quantitative Methoden kombinieren?
Ja, das nennt sich Mixed Methods. Entscheidungsweg: (1) Prüfe, ob eine Methode allein deine Forschungsfrage beantwortet. Falls ja → bleib bei einer. (2) Falls nein: Welcher Mehrwert entsteht durch Kombination? (3) Hast du Zeit und Kompetenz für beide Ansätze? Falls nein → lieber bei einem bleiben.
Muss ich in meiner Masterarbeit eigene Daten erheben?
Nicht zwingend. Entscheidungsweg: (1) Was erwartet dein Studiengang? Prüfe Prüfungsordnung oder frag die Betreuung. (2) Falls Primärdaten nicht gefordert: Sekundärdaten (vorhandene Datensätze) oder systematische Literaturanalyse sind Alternativen. (3) Wähle nach Forschungsfrage: Eigene Erhebung für spezifische Fragestellungen, Sekundärdaten für große Stichproben.
Was ist der Unterschied zwischen Methode und Methodik?
Methode = konkretes Verfahren (z. B. Interview, Regression). Methodik = übergeordneter Rahmen: warum diese Methode, wie angewendet, welche Grenzen. Im Methodenkapitel beschreibst du beides: erst die Methodik (Begründung), dann die Methode (Vorgehen).
Wie begründe ich meine Stichprobengröße konkret?
Quantitativ: (1) Primäre Hypothese und Zielanalyse festlegen. (2) Erwartete Effektgröße bestimmen (aus Literatur oder Pilotstudie). (3) Power-Analyse durchführen (G*Power). Qualitativ: (1) Sampling-Kriterium definieren (z. B. maximale Variation). (2) Theoretische Sättigung als Abbruchkriterium beschreiben. (3) Begründen, warum diese Fälle das Phänomen abdecken.
Wie begründe ich meine Methodenwahl in der Masterarbeit?
Drei Schritte: (1) Passung zeigen: Warum beantwortet diese Methode deine Forschungsfrage? (2) Alternativen benennen: Welche Methoden hast du geprüft und warum verworfen? (3) Grenzen anerkennen: Welche Limitationen hat dein Ansatz? Beispiel: „Interviews erfassen subjektive Deutungen, die eine Umfrage nicht abbilden könnte."
Welche Gütekriterien muss ich im Methodikteil nennen?
Quantitativ → Reliabilität, Validität, Objektivität. Beschreibe konkret: Welche Skalen nutzt du, wie prüfst du Cronbachs Alpha? Qualitativ → Transparenz, Reflexivität, Sättigung. Beschreibe: Wie dokumentierst du Vorgehen? Wie reflektierst du deine Rolle? Wie erreichst du Sättigung?
Welche Auswertungsmethode passt zu meinen Daten?
Entscheidungsweg: (1) Datentyp identifizieren: Zahlen (quantitativ) oder Texte (qualitativ)? (2) Bei Zahlen: Skalenniveau prüfen. Intervall/Ratio + Normalverteilung → parametrisch (t-Test, Regression). Ordinal oder Annahmen verletzt → nicht-parametrisch (Spearman, Mann-Whitney). (3) Bei Texten: Forschungsfrage klar → Inhaltsanalyse (Mayring/Kuckartz). Stark explorativ → Grounded Theory.
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Formulierungen für die Masterarbeit 
Abstract der Masterarbeit 
Eidesstattliche Erklärung