Wie wählen Sie die beste Methode für Ihr primäres Forschungsprojekt aus?

1 Definieren Sie Ihre Forschungsfrage

Der erste Schritt besteht darin, Ihre Forschungsfrage klar zu definieren, was das Hauptproblem oder -ziel ist, das Sie mit Ihrer Primärforschung angehen möchten. Ihre Forschungsfrage sollte spezifisch, relevant und machbar sein. Es sollte auch mit Ihrem allgemeinen Forschungszweck übereinstimmen, unabhängig davon, ob es sich um einen explorativen, beschreibenden, erklärenden oder bewertenden Zweck handelt.

2 Wählen Sie Ihr Forschungsdesign

Der nächste Schritt besteht darin, Ihr Forschungsdesign auszuwählen, bei dem es sich um den Gesamtplan oder die Strategie für die Durchführung Ihrer Primärforschung handelt. Ihr Forschungsdesign sollte Ihrer Forschungsfrage und Ihrem Forschungszweck sowie Ihren verfügbaren Ressourcen, Ihrer Zeit und Ihrem Budget entsprechen. Es gibt drei Haupttypen von Forschungsdesign: quantitative, qualitative und gemischte Methoden.

Quantitatives Forschungsdesign umfasst das Sammeln und Analysieren numerischer Daten mit standardisierten und strukturierten Werkzeugen wie Umfragen, Experimenten oder Tests. Es kann Ihnen helfen, Variablen zu messen, Hypothesen zu testen und Ergebnisse zu verallgemeinern.

Qualitatives Forschungsdesign umfasst das Sammeln und Analysieren nicht-numerischer Daten mit flexiblen und interpretativen Instrumenten wie Interviews, Beobachtungen oder Fokusgruppen. Es kann Ihnen helfen, Bedeutungen, Perspektiven und Erfahrungen zu erforschen.

Beim Mixed-Methods-Forschungsdesign werden sowohl quantitative als auch qualitative Daten und Methoden kombiniert, um verschiedene Aspekte Ihrer Forschungsfrage zu adressieren. Es kann Ihnen helfen, Ihre Ergebnisse anzureichern, zu ergänzen oder zu triangulieren.

3 Wählen Sie Ihre Datenerfassungsmethode aus

Der dritte Schritt besteht darin, Ihre Datenerfassungsmethode auszuwählen, d. h. das spezifische Tool oder die Technik, die Sie zum Sammeln von Daten aus Ihren Primärquellen verwenden. Ihre Datenerfassungsmethode sollte zu Ihrem Forschungsdesign, Ihrer Fragestellung und Ihrem Zweck sowie zu Ihrer Zielgruppe, Stichprobengröße und ethischen Überlegungen passen. Es stehen viele Datenerfassungsmethoden zur Auswahl, aber einige der gebräuchlichsten sind:

Umfragen: Fragebögen, die einer großen und repräsentativen Stichprobe von Befragten eine Reihe standardisierter und geschlossener Fragen stellen. Sie können online, telefonisch, per Post oder persönlich verabreicht werden.

Interviews: Gespräche, in denen einer kleinen und ausgewählten Stichprobe von Teilnehmern eine Reihe offener und bohrender Fragen gestellt werden. Sie können von Angesicht zu Angesicht, telefonisch oder per Videoanruf durchgeführt werden.

Beobachtungen: systematische und detaillierte Aufzeichnungen der Verhaltensweisen, Handlungen oder Interaktionen einer Gruppe oder eines Umfelds. Sie können direkt durch Beobachten und Notieren oder indirekt durch den Einsatz von Kameras oder Sensoren erfolgen.

Fokusgruppen: Moderierte Diskussionen, an denen eine Gruppe von 6 bis 12 Teilnehmern teilnimmt, die ihre Meinungen, Einstellungen oder Erfahrungen zu einem Thema teilen. Sie können persönlich oder online durchgeführt werden.

Experimente: kontrollierte und manipulative Tests, die die Auswirkungen verschiedener Behandlungen oder Erkrankungen auf eine abhängige Variable vergleichen. Sie können in einem Labor oder in einer natürlichen Umgebung durchgeführt werden.

Tests: standardisierte und objektive Bewertungen, die das Wissen, die Fähigkeiten, die Fähigkeiten oder die Leistung einer Gruppe oder eines Einzelnen messen. Sie können online oder offline durchgeführt werden.

4 Analysieren Sie Ihre Daten

Der vierte Schritt besteht darin, Ihre Daten zu analysieren, d. h. Ihre Rohdaten in aussagekräftige und umsetzbare Informationen umzuwandeln, zu organisieren und zu interpretieren. Ihre Datenanalyse sollte Ihrem Forschungsdesign, Ihrer Fragestellung und Ihrem Zweck sowie Ihrer Datenerfassungsmethode, -art und -qualität folgen. Es gibt zwei Haupttypen der Datenanalyse: deskriptive und inferentielle.

Bei der beschreibenden Datenanalyse werden Ihre Daten mithilfe von Tabellen, Diagrammen, Grafiken oder Statistiken zusammengefasst und dargestellt. Es kann Ihnen helfen, die wichtigsten Merkmale, Muster und Trends Ihrer Daten zu beschreiben.

Bei der inferentiellen Datenanalyse geht es darum, mithilfe von Tests, Modellen oder Techniken Schlussfolgerungen aus Ihren Daten zu ziehen. Es kann Ihnen helfen, Hypothesen zu testen, Gruppen zu vergleichen oder Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren.

5 Berichten Sie über Ihre Ergebnisse

Der letzte Schritt besteht darin, Ihre Ergebnisse zu melden, d. h. den Prozess der Kommunikation und Verbreitung Ihrer Datenanalyseergebnisse und -auswirkungen an Ihr Zielpublikum oder Ihre Stakeholder. Ihr Bericht sollte einer klaren und logischen Struktur folgen, z. B. Einleitung, Methoden, Ergebnisse, Diskussion und Schlussfolgerung. Es sollte auch ein geeignetes Format, Stil und Ton verwenden, abhängig vom Zweck und Kontext Ihres Berichts. Einige gängige Formate für die Meldung Ihrer Ergebnisse sind:

Forschungsarbeiten: akademische und wissenschaftliche Dokumente, in denen Ihre ursprüngliche Forschung ausführlich dargestellt und diskutiert wird. Sie folgen in der Regel einem bestimmten Zitier- und Referenzierungsstil, z. B. APA, MLA oder Chicago.

Präsentationen: mündliche und visuelle Dokumente, die Ihre wichtigsten Forschungsergebnisse und Implikationen zusammenfassen und hervorheben. Sie verwenden in der Regel Folien, Diagramme, Bilder oder Videos, um Ihre Rede zu unterstützen.

Poster: Grafische und prägnante Dokumente, die Ihre Hauptforschungsfrage, Methoden, Ergebnisse und Schlussfolgerungen darstellen. Sie verwenden in der Regel ein großes und attraktives Layout, um die Zuschauer anzuziehen und zu informieren.

Infografiken: informative und kreative Dokumente, die Ihre wichtigsten Fakten, Zahlen oder Erkenntnisse veranschaulichen. Sie verwenden in der Regel Symbole, Farben, Schriftarten oder Formen, um Ihre Botschaft zu vermitteln.

Dashboards: interaktive und dynamische Dokumente, die Ihre wichtigsten Forschungsmetriken, Indikatoren oder Ergebnisse anzeigen. Sie verwenden in der Regel Diagramme, Tabellen, Karten oder Filter, damit Benutzer Ihre Daten untersuchen und anpassen können.

6 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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