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Ein Forschungsdesign ist der Gesamtplan deiner empirischen Bachelorarbeit. Es legt fest, ob du qualitativ, quantitativ oder mit Mixed Methods arbeitest. Im Methodenkapitel nennst du den Designtyp, begründest die Wahl und beschreibst Erhebung, Stichprobe und Analyse.
In diesem Artikel erfährst du, welche Designtypen es gibt, wie du das passende wählst und wie du es im Methodenteil darstellst.
Ein Forschungsdesign umfasst fünf Elemente: Forschungsfrage, Forschungsansatz (qualitativ, quantitativ oder Mixed Methods), Datenerhebung, Stichprobe und Datenanalyse. Die Wahl hängt primär davon ab, ob du Zusammenhänge messen (quantitativ) oder Phänomene verstehen (qualitativ) willst. Bei Literaturarbeiten spricht man stattdessen von Analysestrategie.
Was ist ein Forschungsdesign?
Das Forschungsdesign beschreibt, welchen Weg du einschlägst, um deine Forschungsfrage zu beantworten, und begründet, warum dieser Weg sinnvoll ist. Es zeigt das Zusammenspiel aller Komponenten: von der Fragestellung über die Datenerhebung bis zur Auswertung.
In der Einleitung deiner Bachelorarbeit skizzierst du das Forschungsdesign in ein bis zwei Sätzen. Im Methodenkapitel beschreibst du es ausführlich und begründest deine Entscheidungen. Die Betreuung prüft hier, ob dein Vorgehen zur Forschungsfrage passt und wissenschaftlichen Standards entspricht.
Forschungsdesign, Methodik und Methodologie
Die Begriffe werden oft verwechselt, beschreiben aber unterschiedliche Ebenen. Die Methodologie ist die theoretische Ebene: Sie fragt, wie Wissen grundsätzlich gewonnen werden kann. In Bachelorarbeiten wird sie selten explizit behandelt, prägt aber implizit die Wahl zwischen qualitativ und quantitativ.
Das Forschungsdesign ist die strategische Ebene: Es legt fest, welchen grundsätzlichen Ansatz du verfolgst (z. B. qualitative Fallstudie, quantitative Querschnittstudie) und wie die Bausteine zusammenwirken. Die Methodik ist die operative Ebene: Sie beschreibt die konkreten Verfahren zur Datenerhebung und Auswertung.
Beispiel: Dein Design ist eine qualitative Fallstudie. Deine Methodik besteht aus leitfadengestützten Interviews (Erhebung) und qualitativer Inhaltsanalyse nach Kuckartz (Auswertung). Das Design sagt, was du tust und warum. Die Methodik beschreibt, wie du es konkret umsetzt.
Die fünf Elemente eines Forschungsdesigns
Ein vollständiges Forschungsdesign besteht aus fünf Elementen, die logisch aufeinander aufbauen. Jede Entscheidung beeinflusst die nachfolgenden Elemente. Deshalb ist es wichtig, das Design als Ganzes zu denken und nicht isolierte Methodenentscheidungen zu treffen.
Die Forschungsfrage bestimmt das gesamte Design. Beschreibende Fragen (Was?) führen zu anderen Designs als erklärende (Warum?) oder verstehende (Wie erleben Menschen X?).
Beschreibend: „Wie verbreitet ist Homeoffice in deutschen KMU?"
Erklärend: „Welche Faktoren beeinflussen die Produktivität im Homeoffice?"
Verstehend: „Wie erleben Führungskräfte die Umstellung auf Remote Work?"
Der Forschungsansatz legt die grundsätzliche Ausrichtung fest: qualitativ, quantitativ oder Mixed Methods. Diese Entscheidung prägt alle weiteren Elemente.
Quantitativ: Messen, zählen, statistisch auswerten. Ziel: Zusammenhänge prüfen, Ergebnisse verallgemeinern.
Qualitativ: Verstehen, interpretieren, Bedeutungen erfassen. Ziel: Phänomene tiefgehend erkunden.
Mixed Methods: Kombination beider Ansätze, um verschiedene Perspektiven zu verbinden. Reihenfolge und Schwerpunkt variieren je nach Design.
Die Erhebungsmethode muss zum Ansatz und zur Fragestellung passen. Jede Methode hat Stärken und Grenzen.
Quantitativ: Standardisierte Fragebögen, Experimente, Sekundärdatenanalyse.
Qualitativ: Interviews, Fokusgruppen, Beobachtung, Dokumentenanalyse.
Die Stichprobenauswahl unterscheidet sich je nach Ansatz grundlegend.
Quantitativ: Im Idealfall repräsentativ und zufällig ausgewählt. In Bachelorarbeiten sind Stichproben aber oft Gelegenheits- oder Selbstselektionsstichproben (z. B. über Social Media rekrutiert). Typische Bias-Risiken: Selbstselektion, eingeschränkte Reichweite, systematische Ausfälle. Im Methodenteil dokumentierst du: Rekrutierungskanäle, Ein- und Ausschlusskriterien, Rücklaufquote, Dropout und Limitationen der Generalisierbarkeit. Zur Analyse passende Fallzahl per Poweranalyse planen.
Qualitativ: Gezielt nach bestimmten Kriterien ausgewählt (kriterienbasiertes oder Theoretical Sampling). Im Methodenteil dokumentierst du: Auswahlkriterien (z. B. Alter, Beruf, Erfahrung), Rekrutierungsweg und Begründung der Fallauswahl. Die Größe richtet sich nach dem Sättigungsprinzip.
Sättigung erkennen: In den letzten 2–3 Interviews entstehen keine neuen Kategorien oder Dimensionen mehr. Alle Kategorien sind mit Beispielen belegt. Kontrastfälle wurden geprüft.
Die Analysemethode muss zu den erhobenen Daten und zur Forschungsfrage passen.
Quantitativ: Deskriptive Statistik, Korrelationen, Regressionen, Hypothesentests. Tools: SPSS, R, Excel.
Qualitativ: Qualitative Inhaltsanalyse, Grounded Theory, dokumentarische Methode. Tools: MAXQDA, ATLAS.ti.
Forschungsdesign-Typen im Überblick
Die drei Grundtypen des Forschungsdesigns unterscheiden sich in ihrer Zielsetzung, den typischen Methoden und der Art der Ergebnisse. Die Wahl hängt primär von deiner Forschungsfrage ab, aber auch von praktischen Faktoren wie verfügbarer Zeit und Zugang zu Daten.
Das quantitative Design zielt darauf ab, Zusammenhänge zu messen und Hypothesen zu testen. Die Ergebnisse sollen verallgemeinerbar sein.
Typische Designs: Querschnittstudie (Befragung zu einem Zeitpunkt), Längsschnittstudie (mehrere Messzeitpunkte), Experiment (mit Kontrollgruppe), Korrelationsstudie.
Passt, wenn: Du Hypothesen prüfen, Zusammenhänge quantifizieren oder Ergebnisse auf eine größere Population übertragen willst.
Das qualitative Design zielt darauf ab, Phänomene zu verstehen und Bedeutungen zu erfassen. Die Ergebnisse sind kontextspezifisch, aber tiefgehend.
Typische Designs: Einzelfallstudie, Mehrfallstudie, Phänomenologie (Erleben erforschen), Grounded Theory (Theorie aus Daten entwickeln), Ethnografie (Kultur verstehen).
Passt, wenn: Du ein Phänomen erkunden, subjektive Erfahrungen verstehen oder neue Theorien entwickeln willst.
Mixed Methods kombiniert quantitative und qualitative Elemente. Die Begriffe „Mixed Methods" und „Mixed-Methods-Design" werden synonym verwendet. Die Kombination muss methodisch begründet sein und einen Mehrwert gegenüber einem reinen Ansatz bieten.
Typische Varianten: Sequentiell (erst quantitativ, dann qualitativ zur Vertiefung), parallel (gleichzeitig, dann Integration), embedded (ein Ansatz dominant, der andere ergänzend).
Passt, wenn: Du verschiedene Perspektiven verbinden oder quantitative Ergebnisse durch qualitative Einblicke erklären willst. Beachte: Mixed Methods bedeuten deutlich mehr Aufwand.
Das passende Forschungsdesign wählen
Die Wahl des Forschungsdesigns hängt von mehreren Faktoren ab. Die Forschungsfrage ist der wichtigste, aber auch praktische Rahmenbedingungen wie Zeit, Zugang und Betreuungspräferenzen spielen eine Rolle.
- Enthält deine Frage „wie viele", „wie stark" oder „welche Faktoren"? Dann ist ein quantitatives Design naheliegend. Nächster Schritt: Prüfe, ob es etablierte Theorien und Messinstrumente gibt.
- Enthält deine Frage „wie erleben", „was bedeutet" oder „welche Prozesse"? Dann passt ein qualitatives Design. Nächster Schritt: Überlege, welche Interviewform und Auswertungsmethode passen.
- Planst du Regressionen oder mehrere Prädiktoren? Dann brauchst du mehr Fälle.
Nächster Schritt: Führe eine Poweranalyse durch (z. B. mit G*Power). Prüfe dabei:
Testtyp (t-Test, Regression…)
α-Niveau (meist 0,05) und Power (meist 0,80)
Erwartete Effektgröße (klein/mittel/groß)
Anzahl der Prädiktoren
Plane zusätzlich 15–20 % Puffer für Dropout. Beispiel (keine Vorgabe): Für eine multiple Regression mit 4 Prädiktoren, mittlerer Effektgröße (f² = 0,15), α = 0,05 und Power = 0,80 ergibt G*Power ca. 85 Fälle. Mit 20 % Dropout-Puffer: ca. 105 Rekrutierungsziel. Kläre die Erwartungen mit deiner Betreuung.
- Hast du Zeit für aufwendige Einzelfallarbeit? Qualitative Designs erfordern weniger Fälle, aber mehr Zeit pro Fall. Nächster Schritt: Erstelle einen realistischen Zeitplan für Rekrutierung, Durchführung, Transkription und Auswertung.
- Gibt es bereits etablierte Theorien? Bei gut erforschten Themen kannst du Hypothesen testen (quantitativ). Nächster Schritt: Recherchiere bestehende Modelle und validierte Skalen.
- Hat deine Betreuung Präferenzen? Manche Betreuende bevorzugen bestimmte Ansätze. Nächster Schritt: Vereinbare ein Gespräch und bring einen Designvorschlag mit.
- Sind sensible Daten oder vulnerable Gruppen beteiligt? Nächster Schritt: Prüfe die Ethikrichtlinien deiner Hochschule, bereite Einwilligungserklärung und Datenschutzkonzept vor, beantrage ggf. ein Ethikvotum vor der Rekrutierung.
Forschungsdesign Beispiele
Die folgenden Beispiele zeigen, wie unterschiedliche Forschungsdesigns konkret aussehen. Jedes Beispiel enthält Forschungsfrage, Ansatz, Erhebung, Stichprobe, Analyse und eine kurze Begründung. Passe die Inhalte an dein Thema an.
Forschungsfrage: Welche Faktoren beeinflussen die Akzeptanz von KI-Tools im Recruiting bei HR-Fachleuten?
Forschungsansatz: Quantitativ, hypothesenprüfend. Es liegen Theorien zur Technologieakzeptanz vor (TAM, UTAUT), aus denen Hypothesen abgeleitet werden.
Datenerhebung: Standardisierter Online-Fragebogen mit etablierten Skalen, ergänzt um themenspezifische Items.
Stichprobe: 150 HR-Fachleute aus deutschen Unternehmen, rekrutiert über LinkedIn. Auswahlkriterien: mindestens zwei Jahre Berufserfahrung, Erfahrung mit digitalen Recruiting-Tools.
Datenanalyse: Deskriptive Statistik, multiple Regressionsanalyse. Auswertung mit SPSS.
Begründung: Die Frage zielt auf messbare Einflussfaktoren ab. Der etablierte Theorierahmen erlaubt Hypothesenbildung. Die Stichprobengröße ermöglicht Regressionsanalysen.
Forschungsfrage: Wie erleben Pflegekräfte die Einführung von Dokumentationssoftware in ihrem Arbeitsalltag?
Forschungsansatz: Qualitativ-explorativ. Das subjektive Erleben und die Bedeutungszuschreibung stehen im Fokus. Es gibt wenig Vorwissen zu diesem spezifischen Kontext.
Datenerhebung: Leitfadengestützte Interviews, ca. 45 bis 60 Minuten. Der Leitfaden enthält offene Fragen zu Erfahrungen, Herausforderungen und Bewältigungsstrategien.
Stichprobe: 12 Pflegekräfte aus drei Einrichtungen, gezielt ausgewählt nach Berufserfahrung, Einrichtungstyp und Alter. Rekrutierung über Stationsleitungen.
Datenanalyse: Qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz. Kategorienbildung deduktiv-induktiv. Auswertung mit MAXQDA.
Begründung: Die Frage zielt auf subjektives Erleben. Ein Fragebogen könnte diese Tiefe nicht erfassen. Die Stichprobengröße erlaubt Sättigung bei gezielter Auswahl.
Forschungsfrage: Wie wirkt sich Peer-Feedback auf die Schreibleistung und das Selbstkonzept von Studierenden aus?
Forschungsansatz: Sequentielles Mixed-Methods-Design (hier: QUAN → qual). Zuerst wird die Wirkung gemessen, dann werden Ergebnisse durch Interviews vertieft. Reihenfolge und Schwerpunkt variieren je nach Fragestellung. Auch qual → QUAN oder parallele Designs sind möglich.
Datenerhebung: Phase 1: Prä-Post-Befragung mit standardisierten Skalen (Schreibkompetenz, Selbstkonzept). Phase 2: Leitfadeninterviews mit ausgewählten Teilnehmenden.
Stichprobe: Phase 1: 80 Studierende eines Schreibkurses. Phase 2: 8 Studierende, gezielt ausgewählt nach Ergebnissen (je 4 mit hoher/niedriger Verbesserung).
Datenanalyse: Phase 1: t-Test für Prä-Post-Vergleich. Phase 2: Thematische Analyse der Interviews. Integration: Interviews erklären quantitative Muster.
Begründung: Die Frage hat zwei Dimensionen: messbare Wirkung und Erleben. Mixed Methods verbinden beide. Der Mehraufwand ist gerechtfertigt, weil die Interviews erklären, warum Peer-Feedback bei manchen wirkt und bei anderen nicht.
Literaturarbeit: Kein klassisches Forschungsdesign
Bei reinen Literaturarbeiten erhebst du keine eigenen Daten. Du brauchst daher kein Forschungsdesign im engeren Sinn, sondern beschreibst stattdessen deine Analysestrategie. Das Vorgehen lässt sich in vier Schritte gliedern:
Schritt 1: Suchstrategie
Ziel: Systematisch relevante Literatur identifizieren. Output: Dokumentierter Suchstring, Liste der Datenbanken, definierter Zeitraum.
Schritt 2: Screening
Ziel: Treffer nach Relevanz filtern. Output: Ein- und Ausschlusskriterien, Trefferzahlen pro Filterrunde, ggf. PRISMA-Flussdiagramm.
Schritt 3: Extraktion
Ziel: Relevante Informationen aus jeder Quelle erfassen. Output: Extraktionstabelle mit Autor, Jahr, Kernbefunden, Methode etc.
Schritt 4: Synthese
Ziel: Befunde zusammenführen und interpretieren. Output: Thematische Gliederung, Vergleich von Positionen, integrierte Ergebnisdarstellung.
Bei systematischen Reviews orientierst du dich an Leitlinien wie PRISMA. Das konkrete Vorgehen variiert je nach Fachbereich. Frag deine Betreuung, welche Standards erwartet werden.
Auch wenn du keine Interviews führst oder Fragebögen auswertest: Dein Vorgehen muss nachvollziehbar sein. Beschreibe im Methodenteil, wie du gesucht, ausgewählt und analysiert hast. Die Literaturrecherche wird so zum methodischen Kern deiner Arbeit.
Typische Fehler vermeiden
Bruch zwischen Frage und Design: Wenn deine Forschungsfrage nach dem Erleben von Menschen fragt, aber du einen standardisierten Fragebogen einsetzt, passt das Design nicht zur Frage.
Fragt meine Frage nach „wie viele/wie stark" (→ quantitativ) oder „wie erleben/was bedeutet" (→ qualitativ)?
Kann meine Methode diese Art von Frage beantworten?
Würde meine Betreuung den Zusammenhang nachvollziehen?
Methodik ohne Begründung: Viele beschreiben ihre Methoden detailliert, aber begründen nicht, warum sie diesen Ansatz gewählt haben. Die Betreuung will verstehen, warum Interviews besser passen als ein Fragebogen oder umgekehrt. Formuliere explizit: „Da die Forschungsfrage auf X abzielt, wurde ein Y-Design gewählt, weil..."
Überschätzung der eigenen Ressourcen: Mixed Methods klingt umfassend, bedeutet aber doppelten Aufwand bei Erhebung und Auswertung. Ein sauber durchgeführtes einfaches Design ist besser als ein überambitioniertes Mixed-Methods-Design, das an Zeitmangel scheitert.
Reicht meine Zeit für zwei Erhebungen und zwei Auswertungen?
Habe ich die nötigen Methodenkenntnisse für beide Ansätze?
Ist der Mehrwert gegenüber einem reinen Ansatz klar?
Stichprobe passt nicht zum Ansatz: Bei quantitativen Arbeiten brauchst du genügend Fälle für statistische Analysen. Bei qualitativen Arbeiten brauchst du weniger Fälle, aber sorgfältig ausgewählte. Eine Online-Befragung mit 15 Teilnehmenden ist weder repräsentativ noch tiefgehend.
Welche Analysemethode plane ich (t-Test, Regression, Inhaltsanalyse…)?
Wie viele Fälle brauche ich dafür mindestens?
Habe ich realistisch Zugang zu dieser Zahl?
Habe ich Puffer für Dropout eingeplant?
Nächster Schritt: Vom Design zur Umsetzung
Wenn dein Forschungsdesign steht und mit der Betreuung abgestimmt ist, geht es an die Umsetzung. Die nächsten Schritte hängen von deinem Designtyp ab.
Bei quantitativen Designs: Entwickle oder adaptiere deinen Fragebogen, führe einen Pretest durch und plane die Rekrutierung deiner Stichprobe. Lege fest, welche statistischen Verfahren du für die Datenanalyse nutzen wirst.
Bei qualitativen Designs: Erstelle deinen Interviewleitfaden, plane die Rekrutierung deiner Fälle und kläre organisatorische Fragen wie Aufnahmetechnik und Transkription. Mach dich mit deiner Analysemethode vertraut, etwa der qualitativen Inhaltsanalyse.
Absatz 1 – Designtyp und Begründung: Nenne den Designtyp (z. B. qualitativ-explorativ, quantitativ-hypothesenprüfend) und begründe mit Bezug zur Forschungsfrage, warum dieser Ansatz passt.
Absatz 2 – Datenerhebung: Beschreibe die Erhebungsmethode (z. B. Fragebogen, Interview) und begründe, warum sie zur Fragestellung passt. Nenne das Instrument (z. B. etablierte Skala, selbst entwickelter Leitfaden).
Absatz 3 – Stichprobe: Beschreibe die Auswahlkriterien, die Rekrutierung und die Größe. Begründe, warum diese Stichprobe für deine Fragestellung und Analysemethode geeignet ist.
Absatz 4 – Datenanalyse: Nenne die Analysemethode (z. B. Regressionsanalyse, qualitative Inhaltsanalyse) und begründe, warum sie zu deinen Daten und deiner Fragestellung passt.
Absatz 5 – Gütekriterien/Limitationen: Reflektiere kurz, wie du Qualität sicherst und welche Grenzen das Design hat. Die konkreten Kriterien variieren je nach Fach und Betreuung.
Quantitativ: Reliabilität der Skalen (z. B. Cronbachs α), Validität des Instruments, Umgang mit fehlenden Werten, Limitationen durch Stichprobe (z. B. keine Repräsentativität).
Qualitativ: Transparenz der Kategorienbildung, Reflexion der Forscherrolle (Forschungstagebuch), ggf. Intercoderreliabilität, Limitationen durch Fallauswahl und Kontextbindung.
Forschungsdesign mit Betreuung abgestimmt
Erhebungsinstrument entwickelt oder ausgewählt (Fragebogen/Leitfaden)
Pretest oder Probeinterview durchgeführt
Ethik und Datenschutz geklärt (ggf. Einwilligungserklärung, Ethikvotum)
Rekrutierungsstrategie geplant
Zeitplan für Erhebung und Auswertung erstellt
Wenn alle Punkte abgehakt sind, bist du bereit für die Datenerhebung. Im Methodenkapitel dokumentierst du später das gesamte Vorgehen so transparent, dass andere deine Studie nachvollziehen könnten.
Wenn deine Arbeit fertig ist, kannst du sie bei BachelorHero drucken und binden lassen. Die fertige PDF lädst du direkt im Konfigurator hoch und siehst vor dem Druck eine Vorschau.
Häufig gestellte Fragen
Wie begründe ich mein Forschungsdesign in 3 bis 5 Sätzen?
Nenne zuerst den Designtyp (z. B. qualitativ-explorativ). Begründe dann mit Bezug zur Forschungsfrage, warum dieser Ansatz passt. Skizziere kurz die Erhebungs- und Analysemethode. Beispiel: „Da die Forschungsfrage auf subjektive Erfahrungen abzielt und wenig Vorwissen existiert, wird ein qualitativ-exploratives Design gewählt. Leitfadeninterviews ermöglichen offene Antworten. Die Auswertung erfolgt mittels qualitativer Inhaltsanalyse."
Wie entscheide ich, ob meine Stichprobe ausreichend ist?
Bei quantitativen Arbeiten hängt die nötige Größe von mehreren Faktoren ab: Analysemethode (t-Test braucht weniger als Regression), erwartete Effektgröße (kleine Effekte brauchen mehr Fälle), Anzahl der Prädiktoren (mehr Variablen = mehr Fälle), Varianz der Daten und erwarteter Dropout. Nutze eine Poweranalyse (z. B. mit G*Power) zur Schätzung. Bei qualitativen Arbeiten gilt das Sättigungsprinzip. Konkrete Indikatoren: In den letzten 2–3 Interviews entstehen keine neuen Kategorien mehr, alle Kategorien sind mit Beispielen belegt, und Kontrastfälle wurden geprüft. Das kann bei 8 Interviews erreicht sein oder erst bei 20. Kläre die Erwartungen unbedingt mit deiner Betreuung, denn pauschale Zahlen passen selten.
Was ist der Unterschied zwischen Forschungsdesign, Methodik und Methodologie?
Die Methodologie ist die theoretische Ebene: Sie fragt, wie Wissen grundsätzlich gewonnen werden kann (z. B. interpretativer vs. positivistischer Ansatz). Das Forschungsdesign ist die strategische Ebene: Es legt fest, welchen Ansatz du verfolgst und wie die Elemente zusammenwirken. Die Methodik ist die operative Ebene: Sie beschreibt die konkreten Verfahren zur Datenerhebung und Auswertung. In Bachelorarbeiten wird die Methodologie selten explizit behandelt.
Brauche ich bei einer Literaturarbeit auch ein Forschungsdesign?
Bei reinen Literaturarbeiten spricht man statt von Forschungsdesign von Analysestrategie oder methodischem Vorgehen. Du beschreibst, nach welchen Kriterien du Literatur ausgewählt hast, wie du systematisch vorgegangen bist und wie du die Quellen auswertest. Bei systematischen Reviews orientierst du dich an Leitlinien wie PRISMA. Das Prinzip ist ähnlich: Du machst dein Vorgehen transparent und begründest es.
Kann ich qualitative und quantitative Methoden kombinieren?
Ja, das nennt sich Mixed Methods. Du kombinierst zum Beispiel eine Fragebogenstudie mit Interviews. Beachte aber, dass Mixed Methods deutlich mehr Aufwand bedeuten: zwei Erhebungen, zwei Auswertungen, Integration der Ergebnisse. Für eine Bachelorarbeit ist ein reiner Ansatz oft praktikabler. Wenn du Mixed Methods wählst, brauchst du eine klare Begründung, warum beide Perspektiven nötig sind.
Muss mein Forschungsdesign vor Beginn der Datenerhebung feststehen?
Bei quantitativen Arbeiten weitgehend ja: Hypothesen, Variablen und Stichprobe legst du vorab fest. Kleine Anpassungen nach einem Pretest (z. B. Itemformulierungen) sind aber üblich und sollten dokumentiert werden. Bei qualitativen Arbeiten kann sich das Design im Prozess stärker anpassen, etwa wenn neue Kategorien aus den Daten entstehen oder du das theoretische Sampling anpasst. Dokumentiere solche Anpassungen transparent im Methodenteil.
Wie ausführlich muss ich das Forschungsdesign beschreiben?
In der Einleitung reichen ein bis zwei Sätze zum Forschungsansatz. Im Methodenkapitel beschreibst du das Design ausführlicher: typischerweise eine halbe bis eine Seite für die Begründung des Ansatzes, plus Details zu Datenerhebung, Stichprobe und Analyse. Die Vorgaben deiner Hochschule und Betreuung haben Vorrang.
Was mache ich, wenn meine Betreuung ein bestimmtes Design vorgibt?
Dann richtest du dich danach. Manche Betreuende bevorzugen bestimmte Ansätze oder haben Erfahrung mit spezifischen Methoden. Frag nach der Begründung, um zu verstehen, warum dieses Design zur Fragestellung passt. Wenn du Bedenken hast (z. B. weil du keinen Zugang zur nötigen Stichprobe hast), sprich das früh an.
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