Analyse qualitativer Daten

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Die Analyse von qualitativen Daten umfasst verschiedene, um nicht-numerische Informationen zu interpretieren und zu verstehen. Hier sind einige gängige Ansätze: 1. **Inhaltsanalyse**: Diese Methode beinhaltet das systematische Durchsuchen von Texten, um Muster, Themen oder Konzepte zu identifizieren. Es kann sowohl quantitativ (z. B. Häufigkeit von Begriffen) als auch qualitativ (z. B. Bedeutung von Themen) durchgeführt werden. 2. **Grounded Theory**: Bei dieser Methode wird eine Theorie aus den gesammelten Daten entwickelt, anstatt eine bestehende Theorie zu testen. Forscher sammeln Daten, kodieren sie und entwickeln daraus Konzepte und Theorien. 3. **Thematische Analyse**: Diese Methode fokussiert sich auf das Identifizieren, Analysieren und Berichten von Mustern (Themen) innerhalb der Daten. Sie ist flexibel und kann in verschiedenen Forschungsansätzen angewendet werden. 4. **Narrative Analyse**: Hierbei wird die Struktur und der Inhalt von Geschichten oder Erzählungen untersucht, um zu verstehen, wie Menschen ihre Erfahrungen und Identitäten konstruieren. 5. **Fallstudien**: Diese Methode untersucht ein einzelnes Phänomen oder eine Gruppe im Detail, um tiefere Einblicke zu gewinnen. Sie kombiniert oft verschiedene Datenquellen, wie Interviews, Beobachtungen und Dokumente. 6. **Diskursanalyse**: Diese Methode analysiert, wie Sprache in sozialen Kontexten verwendet wird, um Machtverhältnisse, Identitäten und soziale Normen zu verstehen. Die Wahl der Methode hängt von der Forschungsfrage, den Zielen der Studie und der Art der gesammelten Daten ab. Qualitative Datenanalyse erfordert oft eine iterative Herangehensweise, bei der Forscher ständig zwischen den Daten und den entwickelten Konzepten hin- und herwechseln.

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