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Das Forschungsdesign deiner Masterarbeit ist der strategische Rahmen, der festlegt, wie du deine Forschungsfrage beantwortest. Es verbindet Erkenntnisinteresse, Datenerhebung und Auswertung zu einem schlüssigen Plan. Hier erfährst du, wie du das Methodik-Kapitel strukturierst und deine Designentscheidung überzeugend begründest.
Dein Forschungsdesign beschreibt den Gesamtplan deiner Untersuchung. Es klärt, ob du explorativ vorgehst (neue Erkenntnisse generieren) oder hypothesenprüfend arbeitest (bestehende Annahmen testen), welche Daten du erhebst und wie du sie auswertest. Die Begründung zeigt, warum dieses Design zu deiner Forschungsfrage passt.
Hinweis: Die Angaben in diesem Artikel sind Orientierungswerte. Konkrete Vorgaben zum Aufbau des Methodik-Kapitels können je nach Studiengang, Lehrstuhl oder Fachkultur variieren. Prüfe die Richtlinien deines Studiengangs und sprich die Struktur mit deiner Betreuung ab.
Forschungsdesign = strategischer Rahmen deiner Untersuchung. Zentrale Entscheidungen: 1. Erkenntnisziel (explorativ, deskriptiv, explanativ, kausal), 2. Forschungsansatz (qualitativ, quantitativ, mixed), 3. Zeitbezug (Quer- oder Längsschnitt), 4. Datenquelle (Primär- oder Sekundärdaten), 5. Erhebungs- und Auswertungsmethoden. Im Methodik-Kapitel erst das Design begründen, dann die Umsetzung beschreiben.
Was ist ein Forschungsdesign?
Das Forschungsdesign ist der Bauplan deiner empirischen Arbeit. Es beantwortet die Frage: Wie gehst du vor, um deine Forschungsfrage zu beantworten? Während die Forschungsfrage das Ziel definiert, zeigt das Design den Weg dorthin.
Ein gutes Forschungsdesign verbindet drei Ebenen miteinander. Auf der epistemologischen Ebene legst du fest, welche Art von Wissen du erzeugen willst: Geht es um das Verstehen subjektiver Bedeutungen oder um das Erklären messbarer Zusammenhänge? Auf der methodologischen Ebene wählst du den passenden Forschungsansatz: qualitativ, quantitativ oder eine Kombination. Auf der praktischen Ebene planst du die konkrete Umsetzung: Welche Daten erhebst du wie, und wie wertest du sie aus?
Das Design ist kein Selbstzweck. Es dient dazu, deine Forschungsfrage valide zu beantworten. Deshalb steht am Anfang jeder Designentscheidung die Frage: Passt dieser Ansatz zu dem, was ich herausfinden will?
Forschungsdesign (Forschungsstrategie): Der übergeordnete Plan, der Erkenntnisziel, Ansatz und Ablauf festlegt. Beispiel: „Explorativ-qualitatives Design mit Querschnitterhebung."
Erhebungsmethode: Das konkrete Werkzeug zur Datengewinnung. Beispiel: „Leitfadengestützte Interviews" oder „Standardisierte Online-Umfrage."
Auswertungsmethode: Das Verfahren zur Datenanalyse. Beispiel: „Qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz" oder „Multiple Regression."
In 60 Sekunden zum passenden Design
Bevor du dich in Details verlierst, hilft ein schneller Entscheidungspfad. Die folgenden sechs Fragen führen dich systematisch zum passenden Forschungsdesign. Beantworte sie in dieser Reihenfolge.
1 Forschungsfrage-Typ: Fragt deine Frage nach dem „Was/Wie" (explorativ/deskriptiv) oder nach dem „Warum/Welcher Effekt" (explanativ/kausal)?
2 Erkenntnisziel: Willst du neue Hypothesen generieren (explorativ) oder bestehende Annahmen prüfen (hypothesenprüfend/konfirmatorisch)?
3 Forschungsansatz: Brauchst du Tiefe und Kontext (qualitativ), Breite und Messbarkeit (quantitativ) oder beides (mixed)?
4 Zeitbezug: Reicht eine Momentaufnahme (Querschnitt) oder musst du Entwicklungen über Zeit erfassen (Längsschnitt)?
5 Datenquelle: Erhebst du selbst neue Daten (Primärdaten) oder nutzt du vorhandene Datensätze/Literatur (Sekundärdaten)?
6 Kontrollgrad: Kannst du Variablen manipulieren (Experiment) oder beobachtest du nur (Beobachtungsstudie)?
Die Antworten auf diese Fragen ergeben zusammen dein Forschungsdesign. Beispiel: „Explorativ-qualitatives Querschnittdesign mit Primärdatenerhebung" oder „Explanativ-quantitatives Quasi-Experiment mit Sekundärdaten." Im nächsten Abschnitt findest du die wichtigsten Design-Typen und Designachsen im Detail.
Design-Typen und Designachsen
Neben dem Erkenntnisziel (explorativ, deskriptiv, explanativ, kausal) gibt es weitere Designachsen, die du festlegen musst. Zusammen ergeben sie dein vollständiges Forschungsdesign.
Erkenntnisziel: Explorativ. Du entdeckst neue Phänomene, erkennst erste Strukturen und generierst Hypothesen. Typische Frage: „Wie erleben Beschäftigte den Wechsel ins Homeoffice?" In Masterarbeiten gut umsetzbar, die Interviewanzahl richtet sich nach Sättigung und Heterogenität der Zielgruppe (häufig z. B. 8 bis 15).
Erkenntnisziel: Deskriptiv. Du beschreibst Phänomene systematisch, erfasst Häufigkeiten und Verteilungen. Typische Frage: „Wie verbreitet ist flexible Arbeitszeitgestaltung in deutschen KMU?" In Masterarbeiten gut umsetzbar mit standardisierter Umfrage.
Erkenntnisziel: Explanativ. Du erklärst Zusammenhänge und prüfst theoretisch abgeleitete Annahmen. Typische Frage: „Welchen Einfluss hat Führungsstil auf die Mitarbeiterzufriedenheit?" In Masterarbeiten umsetzbar mit Korrelations- oder Regressionsanalysen. Wichtig: Hypothesenprüfend (konfirmatorisch) heißt, du testest statistisch, ob ein Zusammenhang besteht. Das ist nicht gleichbedeutend mit kausal. Kausalaussagen erfordern ein experimentelles Design mit Manipulation und Kontrolle. Längsschnittdaten allein ermöglichen keine Kausalschlüsse – entscheidend ist die Identifikationsstrategie (z. B. Kontrolle von Störvariablen, Instrumentalvariablen, Panelmodelle).
Erkenntnisziel: Kausal (experimentell). Du weist kausale Wirkungen nach und misst Interventionseffekte. Typische Frage: „Steigert ein Achtsamkeitstraining die Stressresistenz?" In Masterarbeiten nur eingeschränkt umsetzbar, da Randomisierung und Kontrollgruppen oft schwer realisierbar sind.
Querschnitt: Daten werden zu einem Zeitpunkt erhoben. Passt für Ist-Zustandsanalysen und Gruppenvergleiche. Beispiel: „Wie zufrieden sind Studierende aktuell mit der digitalen Lehre?"
Längsschnitt: Daten werden über mehrere Zeitpunkte erhoben. Passt, wenn Entwicklung, Veränderung oder kausale Abfolgen im Fokus stehen. Beispiel: „Wie verändert sich die Studienmotivation im Verlauf des ersten Semesters?"
Masterarbeit-Tipp: Querschnitt ist meist praktikabler, da der Zeitrahmen begrenzt ist. Längsschnitt lohnt sich nur, wenn dein Erkenntnisziel explizit Veränderung betrifft und du mindestens zwei Messzeitpunkte realistisch einplanen kannst.
Experiment/Quasi-Experiment: Du manipulierst aktiv eine Variable und misst die Wirkung. Ermöglicht kausale Aussagen. Beispiel: „Gruppe A erhält Training X, Gruppe B nicht. Unterscheidet sich die Leistung?"
Beobachtungsstudie: Du beobachtest und misst, ohne zu manipulieren. Zeigt Zusammenhänge, aber keine Kausalität. Beispiel: „Korreliert Mediennutzung mit Schlafqualität?"
Masterarbeit-Tipp: Echte Experimente mit Randomisierung sind aufwändig. Quasi-Experimente (ohne Randomisierung) oder Beobachtungsstudien sind realistischer. Benenne im Methodikteil klar, welche Art von Aussagen dein Design erlaubt.
Einzelfallstudie: Du untersuchst einen Fall tiefgehend aus mehreren Perspektiven. Passt für komplexe, kontextgebundene Phänomene. Beispiel: „Wie hat Unternehmen X die digitale Transformation umgesetzt?"
Vergleichende Fallstudie: Du untersuchst mehrere Fälle und vergleichst sie systematisch. Ermöglicht Musteridentifikation. Beispiel: „Wie unterscheiden sich erfolgreiche und weniger erfolgreiche Startups in ihrer Fehlerkultur?"
Masterarbeit-Tipp: Wähle den Fall begründet aus (typisch, extrem, kritisch). Bei vergleichenden Studien brauchst du klare Auswahlkriterien und eine Cross-Case-Analyse.
Primärdaten: Du erhebst die Daten selbst (Interviews, Umfragen, Beobachtungen). Volle Kontrolle über Erhebung, aber zeitaufwändig. Beispiel: „Befragung von 150 Studierenden zur Prüfungsangst."
Sekundärdaten: Du nutzt bereits existierende Daten (SOEP, Eurobarometer, Unternehmensdaten, Dokumente). Größere Stichproben möglich, aber du bist an vorhandene Variablen gebunden. Beispiel: „Analyse des SOEP-Datensatzes zu Einkommensungleichheit."
Masterarbeit-Tipp: Sekundärdaten sind effizient, wenn ein passender Datensatz existiert. Prüfe Zugang, Dokumentation und ob die Variablen zu deiner Forschungsfrage passen.
Diese Achsen kombinierst du zu deinem vollständigen Design. Beispiel: „Explanativ-quantitatives Querschnittdesign mit Primärdatenerhebung (Beobachtungsstudie)." Im Methodik-Kapitel benennst du jede dieser Entscheidungen und begründest sie im Hinblick auf deine Forschungsfrage.
Aufbau des Methodik-Kapitels
Das Methodik-Kapitel folgt einer klaren Logik: vom Allgemeinen zum Konkreten. Du startest mit dem übergeordneten Forschungsdesign und arbeitest dich dann zu den Details der Umsetzung vor. Diese Struktur hilft Lesenden, deinen methodischen Entscheidungen zu folgen.
Stelle dein Forschungsdesign vor und begründe, warum es zur Forschungsfrage passt. Nenne den Design-Typ (explorativ, explanativ etc.), den Forschungsansatz (qualitativ, quantitativ, mixed), den Zeitbezug (Quer-/Längsschnitt) und die Datenquelle (Primär-/Sekundärdaten). Erkläre, welche Erkenntnisse du damit gewinnen kannst und warum Alternativen weniger geeignet wären.
Richtwert: 1 bis 2 Seiten (variiert je nach Fach und Lehrstuhl). Dieser Teil bildet das Fundament.
Beschreibe die konkrete Methode der Datenerhebung: Interview, Umfrage, Beobachtung, Dokumentenanalyse oder Experiment. Erkläre, welche Variante du gewählt hast (z. B. halbstrukturiertes Leitfadeninterview) und warum diese zum Design passt. Verweise auf methodische Grundlagenliteratur.
Richtwert: 1 bis 2 Seiten. Bei Mixed Methods entsprechend mehr.
Definiere deine Grundgesamtheit und Stichprobe. Beschreibe die Sampling-Strategie: Zufallsauswahl, gezielte Auswahl (purposive sampling), Schneeballverfahren. Begründe die Stichprobengröße: quantitativ per Power-Analyse, qualitativ über Sättigung oder Heterogenitätskriterien. Stelle die Merkmale deiner tatsächlichen Stichprobe vor.
Richtwert: 1 bis 2 Seiten. Betreuende erwarten hier oft konkrete Zahlen und Kriterien.
Stelle dein Erhebungsinstrument vor: Interviewleitfaden, Fragebogen, Beobachtungsraster. Erkläre, wie du es entwickelt hast: Basiert es auf validierten Skalen? Hast du einen Pretest durchgeführt? Bei Fragebögen: Beschreibe die Operationalisierung der Konstrukte. Den vollständigen Leitfaden oder Fragebogen fügst du in den Anhang ein.
Richtwert: 1 bis 2 Seiten. Die Details kommen in den Anhang.
Beschreibe den praktischen Ablauf der Datenerhebung: Zeitraum, Setting, Kontaktaufnahme, Ablauf der Interviews oder Umfrage. Bei Interviews: Wie wurden sie aufgezeichnet und transkribiert? Bei Umfragen: Über welche Kanäle wurde rekrutiert? Gehe auch auf ethische Aspekte ein: Einwilligung, Anonymisierung, Datenschutz.
Richtwert: ca. 1 Seite. Hier geht es um Nachvollziehbarkeit.
Stelle das Verfahren zur Datenauswertung vor. Qualitativ: Qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring oder Kuckartz, Grounded Theory, Dokumentarische Methode. Quantitativ: Deskriptive Statistik, inferenzstatistische Verfahren (Regression, t-Test, ANOVA), verwendete Software. Erkläre die einzelnen Schritte und verweise auf Methodenliteratur.
Richtwert: 2 bis 3 Seiten. Dieser Teil ist für die Nachvollziehbarkeit deiner Ergebnisse zentral.
Reflektiere die Qualität deines Vorgehens mit konkreten Maßnahmen. Qualitativ: Codierleitfaden mit Ankerbeispielen, Intercoder-Check oder Peer-Debriefing, Audit-Trail (dokumentierter Analyseprozess), Reflexion der Forscherrolle, Nachweis der Sättigung. Quantitativ: Pretest des Instruments, Reliabilitätsprüfung (Cronbachs Alpha), Umgang mit Missing Values, Prüfung der Annahmen (Normalverteilung, Homoskedastizität), ggf. Robustheitschecks.
Nenne auch die Grenzen deines Designs: Was kann es nicht leisten? Welche Einschränkungen der Generalisierbarkeit gibt es? Diese Transparenz zeigt wissenschaftliche Reife.
Richtwert: 1 bis 2 Seiten (variiert je nach Komplexität des Designs).
Diese Bausteine bilden das Gerüst. Die Gliederung deiner Masterarbeit bestimmt, ob du jeden Baustein als eigenes Unterkapitel setzt oder mehrere zusammenfasst. Die Gesamtlänge des Methodik-Kapitels liegt typischerweise bei 10 bis 15 Prozent des Textteils, wobei die genauen Erwartungen je nach Fach und Lehrstuhl variieren können.
Drei Beispiele für die Designbegründung
Die Begründung des Forschungsdesigns ist der kritische Punkt im Methodik-Kapitel. Die folgenden drei Beispiele zeigen, wie du von der Forschungsfrage zum Design kommst, Alternativen abwägst und Limitationen benennst.
Forschungsfrage: „Wie erleben Pflegekräfte die Einführung digitaler Dokumentationssysteme?"
Design: Explorativ-qualitatives Querschnittdesign mit leitfadengestützten Interviews (12 Pflegekräfte). Auswertung per qualitativer Inhaltsanalyse nach Kuckartz.
Warum nicht quantitativ? Eine standardisierte Umfrage hätte zwar eine größere Stichprobe ermöglicht, aber die subjektiven Deutungsmuster und Bewältigungsstrategien nicht tiefgehend erfasst. Der Forschungsstand zu diesem spezifischen Kontext ist dünn, sodass Hypothesenbildung sinnvoller ist als Hypothesenprüfung.
Limitation: Ergebnisse sind nicht statistisch generalisierbar, sondern zeigen typische Muster in einem spezifischen Kontext.
Forschungsfrage: „Welchen Einfluss haben Führungsstil und Teamklima auf die Innovationsbereitschaft von Mitarbeitenden?"
Design: Explanativ-quantitatives Querschnittdesign mit standardisierter Online-Umfrage (n = 280). Auswertung per multipler Regression, validierte Skalen für alle Konstrukte.
Warum nicht qualitativ? Die Forschungsfrage zielt auf die Prüfung theoretisch abgeleiteter Zusammenhänge. Qualitative Interviews hätten zwar tiefere Einblicke in Einzelfälle geboten, aber keine statistisch belastbaren Aussagen über Zusammenhangsstärken ermöglicht.
Limitation: Querschnittdesign erlaubt keine kausalen Aussagen. Ein Experiment war aus Zugangsgründen nicht umsetzbar.
Forschungsfrage: „Wie nehmen Studierende Feedback in Online-Kursen wahr und welche Faktoren beeinflussen die wahrgenommene Nützlichkeit?"
Design: Sequenziell-explanatives Mixed-Methods-Design. Phase 1: Umfrage (n = 180) zu Feedback-Wahrnehmung und Einflussfaktoren. Phase 2: 8 vertiefende Interviews zur Erklärung auffälliger Zusammenhänge aus Phase 1.
Warum Mixed Methods? Die Umfrage allein hätte gezeigt, dass bestimmte Faktoren korrelieren, aber nicht, warum. Die Interviews erklären die Mechanismen hinter den quantitativen Befunden. Ein rein qualitatives Design hätte keine Aussagen über Häufigkeiten und Zusammenhangsstärken ermöglicht.
Limitation: Zeitaufwand für beide Phasen ist hoch. Ergebnisse der Interviews sind nicht auf alle Umfrageteilnehmenden übertragbar.
„Zur Beantwortung der Forschungsfrage [Frage] wurde ein [exploratives/deskriptives/explanatives] [qualitatives/quantitatives/mixed-methods] [Quer-/Längsschnitt]design gewählt. Dieser Ansatz eignet sich, weil [Begründung: z. B. subjektive Deutungsmuster im Fokus stehen / Zusammenhänge zwischen definierten Variablen statistisch geprüft werden sollen / sowohl Breite als auch Tiefe erforderlich sind]. Eine [Alternative] hätte [Nachteil]. Das Vorgehen orientiert sich an [Methodenliteratur]. Die Grenzen des Designs liegen in [Limitation]."
Pflicht-Elemente: Design-Typ, Forschungsansatz, Zeitbezug, Passung zur Forschungsfrage, mindestens eine Alternative, Verweis auf Methodenliteratur, Limitationen.
Sonderfall Sekundärdaten und Literaturreview
Nicht jede Masterarbeit erhebt eigene Daten. Wenn du mit Sekundärdaten arbeitest oder ein systematisches Literaturreview durchführst, brauchst du trotzdem ein vollständiges Methodik-Kapitel. Hier sind die Besonderheiten.
Bei Sekundärdatenanalysen beschreibst du: Herkunft und Qualität des Datensatzes (wer hat ihn erhoben, wann, wie?), deine Auswahlkriterien für Variablen und Fälle, wie die Konstrukte im Originaldatensatz operationalisiert wurden, und dein Analyseverfahren. Benenne auch Grenzen: Du bist an vorhandene Variablen gebunden und kannst nicht nacherheben.
Bei systematischen Literaturreviews dokumentierst du: deine Suchstrategie (Datenbanken, Suchstrings, Zeitraum), Ein- und Ausschlusskriterien, den Screening-Prozess (idealerweise als PRISMA-Flowchart), und dein Syntheseverfahren (narrativ, thematisch oder meta-analytisch). Das Literaturreview ist deine Datenerhebung, das Coding der Studien deine Auswertung.
Sekundärdatenanalyse:
Datensatz-Beschreibung (Quelle, Erhebung, Qualität) → Variablenauswahl und Operationalisierung → Stichprobe und Fallauswahl → Analyseverfahren → Limitationen (Bindung an vorhandene Variablen)
Systematisches Literaturreview:
Suchstrategie (Datenbanken, Suchstrings) → Ein-/Ausschlusskriterien → Screening-Prozess (PRISMA) → Qualitätsbewertung der Studien → Syntheseverfahren → Limitationen (Publication Bias, Heterogenität)
Auch ohne eigene Erhebung ist das Methodik-Kapitel entscheidend. Die Gütekriterien verschieben sich: Statt Reliabilität der Erhebung geht es um Transparenz der Suchstrategie, Vollständigkeit des Screenings und Nachvollziehbarkeit der Synthese.
Typische Fehler vermeiden
Bei der Entwicklung und Darstellung des Forschungsdesigns passieren einige Fehler immer wieder. Hier sind die häufigsten mit konkreten Strategien, sie zu vermeiden.
- Design ohne Begründung präsentieren. Manche beschreiben nur, was sie gemacht haben, aber nicht, warum. Das wirkt beliebig. Vermeidung: Beginne jeden methodischen Abschnitt mit der Begründung, bevor du die Umsetzung beschreibst. Frage dich bei jeder Entscheidung: Wie erkläre ich, warum ich das so gemacht habe?
- Forschungsfrage und Design passen nicht zusammen. Ein exploratives Design für eine Hypothesenprüfung oder eine Umfrage mit 20 Teilnehmenden für statistische Inferenz funktioniert nicht. Vermeidung: Formuliere deine Forschungsfrage präzise, bevor du das Design festlegst. Prüfe dann systematisch: Kann dieses Design diese Frage beantworten?
- Methodik zu oberflächlich beschrieben. Pauschalaussagen wie „Es wurden Interviews geführt und qualitativ ausgewertet" reichen nicht. Vermeidung: Sei konkret. Wie viele Interviews? Mit wem? Wie lange? Welche Transkriptionsregeln? Welches Auswertungsverfahren mit welchen Schritten? Betreuende erwarten Details.
- Gütekriterien vergessen. Viele Arbeiten beschreiben das Vorgehen, aber nicht, wie die Qualität gesichert wurde. Vermeidung: Plane für jedes relevante Gütekriterium (Reliabilität, Validität, Transparenz, Sättigung) mindestens eine konkrete Maßnahme und beschreibe sie explizit.
- Methodenliteratur nicht zitiert. Wer eine qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring ankündigt, sollte Mayring auch zitieren. Vermeidung: Lies das Standardwerk zu deiner Methode und verweise im Text darauf. Das zeigt methodische Kompetenz und verankert dein Vorgehen wissenschaftlich.
Lies zwei bis drei Methodik-Kapitel aus veröffentlichten Masterarbeiten oder Dissertationen deines Fachbereichs. So bekommst du ein Gefühl für den erwarteten Detailgrad und die Konventionen deiner Disziplin. Viele Hochschulen machen gelungene Abschlussarbeiten zugänglich.
Nächste Schritte
Dein Forschungsdesign steht auf dem Papier. Diese vier Schritte bringen dich von der Planung zur Umsetzung.
- Design mit Betreuung abstimmen. Bevor du mit der Datenerhebung startest, besprich dein Forschungsdesign mit deiner Betreuungsperson. Bringe eine kurze Skizze mit: Forschungsfrage, Design-Typ, Stichprobe, Erhebungs- und Auswertungsmethode. Kläre, ob die methodischen Entscheidungen aus Sicht des Lehrstuhls tragfähig sind. Feedback in dieser Phase spart später viel Arbeit.
- Erhebungsinstrument entwickeln und testen. Erstelle deinen Interviewleitfaden oder Fragebogen. Führe einen Pretest mit 3 bis 5 Personen durch, um Verständnisprobleme oder technische Fehler zu identifizieren. Dokumentiere die Änderungen, die du nach dem Pretest vorgenommen hast.
- Ethik und Datenschutz klären. Prüfe, ob du eine Genehmigung der Ethikkommission benötigst. Bereite DSGVO-konforme Einwilligungserklärungen vor. Plane, wie du Daten anonymisierst und sicher speicherst. Diese Aspekte gehören auch ins Methodik-Kapitel.
- Zeitplan konkretisieren. Plane realistische Zeitblöcke für Rekrutierung, Datenerhebung, Transkription (bei Interviews) und Auswertung. Qualitative Auswertungen dauern oft länger als erwartet. Ein detaillierter Zeitplan hilft, den Überblick zu behalten.
Passung: Design-Typ, Ansatz und Zeitbezug passen zur Forschungsfrage.
Begründung: Jede methodische Entscheidung ist explizit begründet.
Alternativen: Mindestens eine Alternative geprüft und Ablehnung begründet.
Stichprobe: Sampling-Strategie und Größe mit Zahlen oder Kriterien belegt.
Gütekriterien: Konkrete Maßnahmen zur Qualitätssicherung genannt.
Literatur: Methodenliteratur zitiert (Mayring, Kuckartz, Yin, Creswell etc.).
Limitationen: Grenzen des Designs und Einschränkungen der Generalisierbarkeit benannt.
Steht das Methodik-Kapitel, geht es an die Datenanalyse und die Darstellung deiner Ergebnisse. Wenn deine Masterarbeit fertig ist, kannst du sie bei BachelorHero drucken und binden lassen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Forschungsdesign und Methode?
Das Forschungsdesign ist der übergeordnete Plan deiner Untersuchung: Es legt fest, wie du deine Forschungsfrage beantwortest (z. B. explorativ, explanativ). Die Methode ist das konkrete Werkzeug zur Datenerhebung (z. B. Interview, Umfrage) oder Auswertung (z. B. Inhaltsanalyse, Regression). Das Design gibt den Rahmen vor, die Methode füllt ihn aus.
Wann wähle ich Querschnitt und wann Längsschnitt?
Querschnitt erfasst Daten zu einem Zeitpunkt und eignet sich für Ist-Zustandsanalysen oder Vergleiche zwischen Gruppen. Längsschnitt erhebt Daten über mehrere Zeitpunkte und zeigt Veränderungen, Entwicklungen oder kausale Abfolgen. Für Masterarbeiten ist der Querschnitt meist praktikabler, da der Zeitrahmen begrenzt ist. Ein Längsschnitt passt, wenn Entwicklung dein Erkenntnisziel ist und du genug Zeit hast.
Was ist ein Fallstudiendesign und wie begründe ich es?
Ein Fallstudiendesign untersucht einen oder wenige Fälle (z. B. Organisation, Projekt, Person) tiefgehend und aus mehreren Perspektiven. Du begründest es, wenn dein Phänomen kontextgebunden ist und du „Wie" oder „Warum"-Fragen beantworten willst. Erkläre die Fallauswahl (typisch, extrem, kritisch) und wie du durch Triangulation verschiedener Quellen Validität sicherst.
Was schreibe ich ins Forschungsdesign bei Sekundärdaten oder Literaturreview?
Bei Sekundärdatenanalysen beschreibst du: Herkunft und Qualität des Datensatzes, Auswahlkriterien, Variablen und deren Operationalisierung im Originaldatensatz, dein Analyseverfahren. Bei systematischen Literaturreviews dokumentierst du: Suchstrategie, Datenbanken, Ein-/Ausschlusskriterien, Screening-Prozess (PRISMA), Syntheseverfahren. Beides erfordert ein vollständiges Methodik-Kapitel.
Wie begründe ich meine Stichprobengröße wissenschaftlich?
Quantitativ: Führe eine Power-Analyse durch (Effektgröße aus Literatur oder Pilotstudie, gewünschte Power, Alpha-Niveau). Qualitativ: Begründe über Sampling-Strategie und theoretische Sättigung. Dokumentiere, wann neue Interviews keine wesentlich neuen Erkenntnisse mehr brachten. Beides zeigt, dass du methodisch reflektiert vorgehst.
Wo steht das Forschungsdesign in der Masterarbeit?
Das Forschungsdesign steht typischerweise am Anfang des Methodik-Kapitels, nach dem Theorieteil und vor der Beschreibung der konkreten Erhebung. Du erklärst erst den übergeordneten Ansatz (das Design), dann die spezifischen Erhebungs- und Auswertungsmethoden. So führst du Lesende logisch vom Allgemeinen zum Konkreten.
Muss ich im Methodikteil Alternativen zur gewählten Methode nennen?
Es ist empfehlenswert, zeigt es doch wissenschaftliche Reflexion. Du musst nicht jede Alternative ausführlich besprechen. Ein bis zwei Sätze reichen: „Eine quantitative Umfrage hätte zwar eine größere Stichprobe ermöglicht, aber die subjektiven Erfahrungen nicht tiefgehend erfasst." Das stärkt deine Begründung.
Wann wähle ich ein exploratives und wann ein hypothesenprüfendes Design?
Explorativ: Wenn dein Forschungsgegenstand wenig erforscht ist und du erst herausfinden willst, welche Faktoren relevant sind. Hypothesenprüfend (konfirmatorisch): Wenn du aus der Theorie abgeleitete Annahmen statistisch testen willst. Die Forschungsfrage zeigt die Richtung: „Was passiert bei X?" deutet auf explorativ, „Hat X einen signifikanten Effekt auf Y?" auf hypothesenprüfend. Beachte: Hypothesenprüfend bedeutet nicht automatisch kausal. Kausalaussagen erfordern experimentelle Designs mit Kontrolle und Manipulation. Längsschnittdaten allein ermöglichen keine Kausalschlüsse – entscheidend ist die Identifikationsstrategie.
Wie lang sollte das Methodik-Kapitel in einer Masterarbeit sein?
Als Richtwert gelten 10 bis 15 Prozent des Textteils. Bei 80 Seiten wären das etwa 8 bis 12 Seiten. Wichtiger als die Länge ist, dass alle relevanten Aspekte abgedeckt sind: Forschungsdesign, Stichprobe, Erhebung, Auswertung und Gütekriterien. Die genauen Erwartungen variieren je nach Fach und Lehrstuhl.
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