15 Qualitative Studien
Das allermeiste aus diesem Kapitel ist Repetition aus WA 1 (die inhalte sind grösstenteils identisch).
Die qualitative Forschung zielt nur selten darauf, die untersuchten Phänomene zu quantifizieren. Sie zielt vielmehr darauf ab die soziale Realität zu verstehen wie beispielsweise Verhaltensweisen zu beobachten, Erfahrung und das Erleben zu erfragen. Durch das Erfassen des individuellen Erlebens einer Stichprobe erlangen gut gemachte qualitative Forschungsarbeiten ein hohes Mass an Validität (Wahrheitsnähe). Qualitative Forschung hilft zu verstehen, warum Interventionen in der Praxis motivieren oder auch nicht funktionieren, wie Patient:innen die Versorgung (bsp. physiotherapeutische Behandlung, ärztliche Versorgung, …) erleben oder wie Kliniker:innen denken. Die Forschungsform ist im Wesentlichen induktiv, konstruktivistisch und interpretativ ausgerichtet. Sie unterscheidet sich mehrfach von der quantitativen Forschung, durch den Fokus auf Wörter, Aussagen und Beobachtungen, während es bei der quantitativen Forschung vorwiegend um Statistiken geht. Qualitative Forschungsmethoden ist ein Sammelbegriff der unter anderem Interviews (Gruppen- oder Einzelgespräche), Textanalysen, Beobachtungen oder auch Verhaltensanalyse (Audio – oder Videoanalyse) einschliesst.
Die Studierenden …
- können eine Fragestellung der qualitativen Forschung innerhalb vom interpretiernden Paradigma die Methoden Phenomenology, Ethnographie abgrenzen.
- können Vor- und Nachteile der Prinzipien der Stichprobenauswahl analysieren.
- können das Prinzip der Entwicklung eines Interviewleitfadens erklären und begründen.
- können Vor- und Nachteile von Erhebungsmethoden abwägen (Fokusgruppen- und Einzelinterviews, Beobachtung mit/ohne Teilnahme)
- können die Methode der Inhaltsanalyse sicher auf ein einfaches Beispiel in der qualitativen Primärforschung anwenden und die Methode auf eine Literaturarbeit übertragen.
- können die Vorgehensweise zur Feststellung von Datensättigung qualitativer Studien erklären und erläutern den Zusammenhang mit der Stichprobengrösse.
- können ein sinnvolles Vorgehen für eine systematische Literaturarbeit skizzieren (incl. Datenextraktion und -verarbeitung), die qualitative Studien berücksichtigt.
- vergleichen Qualitätskriterien der qualitativen und quantitativen Forschung und ordnen die entsprechenden Kriterien einander zu.
- können für die Kriterien dependability und credibility in qualitativen Forschungsarbeiten Beurteilungskriterien nennen und diese beiden Kriterien in einfachen Beispielen begründet beurteilen.
- können den Nutzen und die wesentlichen Schritte der Anwendung eines Analyseprogramms (z. B. www.taguette.org) in der qualitativen Forschung erklären.
15.1 Prinzipien der qualitativen Forschung
In der qualitativen Forschung werden tiefe Einblicke in reale Forschungsgegenstände gewonnen, anstatt numerische Daten zu sammeln. Es werden Hypothesen generiert, die dann durch quantitative Forschung bestätigt oder verworfen werden können. In einem qualitativen Forschungsdesign werden Erfahrungen, Wahrnehmungen und Verhaltensweisen der Teilnehmenden gesammelt, um Fragen nach dem „Wie” und „Warum” zu beantworten, anstatt nach „Wie viele” oder „Wie viel” (siehe Tabelle 15.1).
| Fragestellung | Quantitative Forschung | Qualitative Forschung |
|---|---|---|
| Worum geht es in deiner Forschung? | Um möglichst viele Fälle, die statisch ausgewertet werden | Um eher wenige konkrete Einzelfälle, die interpretativ ausgewertet werden |
| Wie viel Literatur ist vorhanden? | Oft mehr/viel Literatur vorhanden | Häufig eher wenig Literatur vorhanden |
| Was willst du erreichen? | Eine bestehende Theorie prüfen | Eine neue Theorie aufstellen |
Qualitative Forschung kann als eigenständige Studie durchgeführt werden, die sich ausschliesslich auf qualitative Daten stützt. In diesem Fall werden spezifische qualitative Fragen innerhalb eines Forschungsprojekts beantwortet. Qualitative Forschungsdesigns können auch Teil von Mixed-Methods-Forschung sein, welche qualitative und quantitative Daten kombiniert. In diesem Fall dient die qualitative Forschung dazu, das Verständnis der quantitativen Forschung zu erweitern und zu vertiefen (Tenny, Brannan, and Brannan 2017). Darüber hinaus können mithilfe der qualitativen Forschung Fragebögen entwickelt werden, die anschließend für eine größere Stichprobe eingesetzt werden. Schoeb Mezzanotte (2014) fand z.B. bei ihren ersten quantitativen Untersuchungen zur physiotherapeutischen Zielsetzung heraus, dass diese wenig nützlich sei. Ihre qualitativen Nachforschungen zeigten, dass die Zielsetzung nicht so umgesetzt wurde, wie dies in den quantitativen Studien angenommen worden war. Die Frage nach der Validität der Ergebnisse müssen sich Forschende immer stellen.
| Quantitative Forschung\ | Qualitative Forschung (Tenny, Brannan, and Brannan 2017) | Qualitative Forschung (Genau 2017) |
|---|---|---|
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Tabelle 15.2 zeigt, welche Begriffe den Gütekriterien der quantitativen Forschung gegenübergestellt werden. Es wird darüber diskutiert, ob wirklich andere Begriffe für die Gütekriterien verwendet werden sollten oder nicht (Creswell and Poth 2016). Dort, wo es gemacht wird, werden die deutschen Begriffe Transparenz, Reichweite und Intersubjektivität genutzt (Genau 2017). Tenny, Brannan, and Brannan (2017) differenzieren zusätzlich zwischen externer und interner Validität für ihre analogen Begriffe (siehe Tabelle 15.2). Qualitative Forschungsergebnisse gelten als objektiv (confirmability; Bestätigung der Ergebnisse), wenn mehrere Forschende dieselben Daten unabhängig voneinander analysieren (Peer Examination) oder wenn die Ergebnisse durch mehrfache Datenerhebung bestätigt werden (Triangulation der Ergebnisse). Genau (2017) setzt Transparenz in Analogie zur Objektivität, wobei alle wichtigen Arbeitsschritte ausführlich dokumentiert und für Aussenstehende nachvollziehbar gemacht werden. Das Konzept der Reliabilität wird mit dem Begriff dependability gleichgesetzt. Es bedeutet, dass die Forschung so dokumentiert und durchgeführt wird, dass ähnliche Ergebnisse erzielt werden könnten, wenn die Untersuchung unter denselben Bedingungen wiederholt wird. Dies entspricht dem dritten Kriterium von Genau (2017), der Reichweite. In der Checklist für Qualitative Research (Lockwood, Munn, and Porritt 2015) wird beschrieben, wie man dependability und credibility beurteilen kann. Die Einschätzung der credibility kann in drei Stufen erfolgen ( Abbildung 15.1 ): Unequivocal (U): Die Ergebnisse werden begleitet bei einer gut im Kontext eingebundenen, detailierten, klaren Illustration. Credible (C): Die Ergebnisse werden begleitet von eine Illustration, die wenig detailliert und weniger mit dem Ergebnis verknüpft ist. Not Supported (NS): Die Ergebnisse sind nicht durch die dargelegten Daten erklärbar bzw. die vorhandenen Daten unterstützen die Ergebnisse nicht. Für die dependability gibt es fünf Fragen ( Abbildung 15.2 ). Für das Gesamturteil geht man so vor, dass als Startpunkt eine Studie mit einem geringen Bias-Risiko angenommen wird. Jeder Kritikpunkt führt dann jeweils zu einer Herabstufung der Validität. Die wird in diesen Abbildungen dargestellt:
Eine umfassende Beschreibung der Ergebnisse und der Stichprobe ermöglicht es einzuschätzen, auf welche Population die Ergebnisse übertragen werden können (transferability; externe Validität). Eine Forschung gilt als intersubjektiv, wenn die subjektiv gewonnenen Daten mit anderen diskutiert und reflektiert werden. Dies geschieht beispielsweise dadurch, dass mehrere Forschende denselben Analyseprozess unabhängig voneinander durchführen. Wenn dabei ähnliche Ergebnisse im Interpretationsprozess entstehen, gelten diese als objektiviert. Objektive Messungen der quantiativen Forschung sind immer vollkommen unabhängig von den Messenden, dies ist in der qualitativen Forschung nicht möglich.
Auf die Begriffe Deduktion und Induktion (Abbildung 15.3) wird an dieser Stelle fokussiert, da sie zentrale Begriffe der beiden Forschungsrichtungen sind und mit unterschiedlichen Zielen verknüpft sind. In der quantitativen Forschung liegt eine Theorie vor, aus der die Forschenden Hypothesen ableiten und ein Forschungsdesign entwickeln, um diese Hypothesen zu bestätigen oder zu widerlegen. Diesen Prozess nennt man Deduktion. Die lateinische Vorsilbe „de” bedeutet „von” oder „weg”, also „von der Theorie weg”. In der qualitativen Forschung gehe ich als Forschende:r sehr viel offener an das Thema heran, da noch wenig darüber bekannt ist. Ich sammle Daten und habe das Ziel, mithilfe meiner Datenanalyse eine Theorie zu entwickeln. Diesen Prozess, der in die Theorie hineinführt, nennt man in der Fachsprache Induktion. Tabelle 15.3 zeigt Beispiele von Fragestellungen zum selben Thema, die jedoch das unterschiedliche Vorgehen verdeutlichen.
| Gegenstandsbereich | Qualitative Forschung | Quantitative Forschung |
|---|---|---|
| Prävention | Ziel dieser Studie war es, ältere Menschen und Physiotherapeuten in die Entwicklung akzeptabler Strategien einzubeziehen, um die Teilnahme an einem auf Bewegung basierenden Sturzpräventionsprogramm zu fördern (Robinson et al. 2014). | Ziel dieser Studie war es, die übliche Physiotherapie für Patienten auf der Intensivstation während eines akuten Krankenhausaufenthalts zu untersuchen (Skinner et al. 2015). |
| Intervention | Ziel dieser Studie war es, die physiotherapeutischen Behandlungserfahrungen von Personen mit anhaltenden muskuloskelettalen Schmerzen zu untersuchen und zu beschreiben (Calner, Isaksson, and Michaelson 2021). | Bestimmung der Wirksamkeit von zwei Komponenten der Muskel-Skelett-Physiotherapie bei chronischen Rückenbeschwerden (Goldby et al. 2006). |
| Prognostik | Ziel dieser Studie war es, die Wahrnehmung und das Wissen von Physiotherapeuten in Bezug auf Prognosen zu untersuchen, wie sie Prognosen definieren, was sie mit Prognosen verbinden und wie sie über Prognosen lernen. Die übergreifende Frage dieser qualitativen Studie lautete: Welche Wahrnehmungen und Kenntnisse haben Physiotherapeuten, die EBA behandeln, in Bezug auf Prognosen (Mullen et al. 2024)? | Die hier zugrundeliegende Arbeit hat untersucht, inwieweit eine interdisziplinäre multidimensionale Behandlung auf einer nicht-geriatrischen Station einen Einfluss auf die Prognose älterer Patienten hat (Mueller 2023). |
15.2 Datenerhebungsmethoden
Die Forschungsfrage bestimmt, welche Datenerhebungsmethode sinnvoll ist. Dies gilt sowohl für die quantitative als auch für die qualitative Forschung. Tabelle 15.4 zeigt beispielsweise, bei welchen Fragestellungen Interviews geeignet sind, sei es im Einzel- oder in Gruppeninterviews (Cohen and Crabtree 2006). Letztere werden Fokusgruppeninterviews genannt. Zudem finden sich in derselben Tabelle Informationen zur Beobachtung, einer weiteren typischen Methode der qualitativen Forschung.
| Forschungsfrage hat das Ziel … |
Dazugehörende Untersuchungstechnik | Design (Beispiele) |
|---|---|---|
| … Überzeugungen, Vorstellungen, Gefühle, Wahrnehmungen einer Personengruppe zu verstehen. | Befragung von Mitglieder der Gruppe | Interview Fokusgruppe (Gruppeninterview) |
| … das Verhalten einer Personengruppe zu verstehen. | Beobachtung von Mitglieder der Gruppe | Time sampling (Befragungen oder Beobachtungen zu mehreren fixierten Zeitpunkten) Situation sampling (Befragungen oder Beobachtungen an mehreren bestimmten Situationen, z.B. immer wenn Schmerzen auftreten) Teilnehmende Beobachtung (Beobachtungen als aussenstehende oder teilnehmende Person) |
| … die Kultur und das Zusammenleben einer Gruppe zu verstehen. | Befragung oder Beobachtung der Gruppe Kombination allenfalls mit Dokumenten -analysen |
Time sampling Situation sampling Teilnehmende Beobachtung Analyse von Texten, Karteien usw. |
15.3 Stichprobenwahl
Im Gegensatz zur quantitativen Forschung, bei der die Grösse der Stichprobe durch statistische Vorgaben klar bestimmt und oftmals sehr gross ist, ist die Stichprobe in der qualitativen Forschung eher klein, und die erforderliche Grösse lässt sich nicht direkt festlegen. In Tabelle 15.5 wird die Datensättigung als Kriterium genannt, anhand derer man feststellen kann, ob die Stichprobe ausreichend groß war. Datensättigung tritt ein, wenn in der letzten Analysesequenz keine neuen Informationen mehr gewonnen werden (Creswell and Poth 2016). Anstatt eine randomisierte Stichprobe aus einer Population zu ziehen, geht man in der qualitativen Forschung strategisch vor, indem man überlegt, welche Stichprobenauswahl am besten geeignet ist, um die Forschungsfrage sinnvoll zu beantworten. Oftmals nutzt man im Laufe des Prozesses mehrere der in Tabelle 15.5 genannten Strategien. So haben (Potter, Gordon, and Hamer 2003) gezielt erfahrene und unerfahrene Physiotherapeut:innen ausgewählt für ihre Interviews zu sogenannten schwierigen Patient:innen. In einer Studie zum Direktzugang in der Physiotherapie wurden neben Physiotherapeut:innen auch andere Akteure des Gesundheitssystems befragt, um die Wahrnehmungen dieser Akteure zum Bewusstsein und Verständnis von Patient:innen zu erkunden (Goodwin et al. 2020).
| Stichprobenziehung: Theoriegleitet oder zielgerichtet |
Stichprobenziehung: Strategien |
Stichprobe: Grösse |
|---|---|---|
Ein starkes Forschungsdesign mit einer analytischen Herangehensweise …
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Überlegungen der qualitativen Forschung bezüglich Stichprobengrösse fokussieren auf der sogenannten Sättigung der Daten. |
15.4 Datenanalyse und Validierung der Daten
Die Abbildung 15.4 zeigt das Prinzip einer Inhaltsanalyse (Mayring 2015), einer häufig angewandten Methode der Datenanalyse in der qualitativen Forschung. Wenn eine solche Analyse von zwei oder mehr Forschenden unabhängig voneinander durchgeführt wird, die Ergebnisse annähernd übereinstimmen und in einer Diskussion zusammengeführt werden, gelten die Ergebnisse als objektiv – auch wenn sie in einem individuellen Interpretationsprozess entstanden sind. Dies ist die Stärke der qualitativen Forschung: Die Möglichkeit, individuelle Prozesse objektivieren zu können.
In Tabelle 15.2 wurden dies bei den Gütekriterien benannt als „confirmability, dependability, credibility” bzw. Transparenz. Tabelle 15.6 zeigt, dass die Validierung der Ergebnisse in der qualitativen Forschung eigene Methoden erfordert. Man kann die zusammengefassten Ergebnisse den Teilnehmer:innen erneut vorlegen und sie befragen, ob diese für sie stimmig sind und sie sich darin wiederfinden (Teilnehmer:innen-Validierung; Member-Check). Zudem kann man durch zusätzliche Datenanalysen gezielt nach Bestätigung oder Widerspruch suchen – hierfür muss die entsprechende Strategie für die Stichprobe gewählt werden. Die dritte Möglichkeit zur Validierung der Ergebnisse besteht in der Überprüfung mit anderen Forschungsmethoden.
| Methode | Bemerkung |
|---|---|
| Member Check | ProbandInnen haben Einsicht in die Daten, die Analysekategorien, Interpretationen und/oder Schlussfolgerungen und geben zu dem einzelnen oder allen Aspekte Rückmeldung.
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| Negative oder Deviante Fälle-Analyse | Bei dieser Form der Überprüfung werden in den Daten Elemente gesucht, die die Ergebnisse nicht unterstützen bzw. die den Inhalten widersprechen. |
Triangulation von
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Die Triangulation wird damit begründet, dass eine einzelne Methode niemals die diversen Aspekte eines Phänomens beleuchten kann. Vielfältige Methoden können helfen ein vertieftes Verständnis eines Gegenstandes zu gewinnen. |
Zur Veranschaulichung werden in Abbildung 15.5 die Schritte einer Inhaltsanalyse anhand eines Beispieldatensatzes dargestellt. Als Analyseeinheit wurde jeweils ein Satz oder Halbsatz definiert. Das bedeutet, dass in jedem (Halb-)Satz nach Inhalten gesucht wird, die die Fragestellung beantworten. In diesem Fall ging es darum, was Studierende unter dem Begriff „chronisch” im Kontext chronischer Rückenbeschwerden verstehen. In der Analyse wählt man relevante Inhalte aus, paraphrasiert sie und reduziert sie auf Kategorien. Am Ende steht ein Kategoriensystem, in dem zu jeder Kategorie ein sogenanntes Ankerbeispiel aufgeführt ist. Ein Ankerbeispiel ist ein Zitat aus dem Datensatz, das die Kategorie besonders gut beschreibt (Mayring 2015).
15.5 Metaanalyse qualitativer Studien - Datenextraktion und -verarbeitung
Diese Erklärung folgt dem Artikel von Lockwood, Munn, and Porritt (2015), in dem für eine Metaanalyse qualitativer Studien ein Vorgehen analog zu systematischen Reviews bzw. Metanalysen quantitativer Studien vorgeschlagen wird: Einer klaren Fragestellung folgt die systematische Suche, deren Suchstrategie aufgeführt wird. Eindeutige, begründete Ein- und Ausschlusskriterien erklären die Auswahl der Studien. Zusätzliche Angaben beschreiben den Kontext, der interessiert: (1) Faktoren der Kultur, (2) geografische Lokalisation, (3) Besonderheiten der Subgruppen (z.B. Genderaspekte) und/oder (4) Details des Settings (z.B. Akut~ oder Reha~). Die Qualität der ausgewählten Studien wird mit einem validierten Instrument eingeschätzt, dies kann z.B. die “CASP Checklist for Qualitative Research” sein. In einer Metaanalyse qualitativer Daten werden dann aus den eingeschlossenen Studien die darin beschriebenen Ergebnisse extrahiert. Dies sind die in den Analysen der Studien extrahierten Codes plus sämtliche dazugehörende Zitate oder Ankerbeispiele. In den nächsten Schritten folgen (a) die Entwicklung von Kategorien über die extrahierten Codes bzw. Zitate (Vorgabe: mindestens 2 Ergebnisse pro Meta-Kategorie) und (b) die Entwicklung synthesisierenden, also übergreifenen Ergebnissen (Vorgabe: mindestens 2 Meta-Kategorie pro Ergebnis). Mehrere illustrierende Beispiele finden sich auf S. 184.