Die qualitative und die quantitative Datenanalyse sind zwei grundlegende Ansätze zur Untersuchung und Interpretation von Daten, die jeweils ihre eigenen Besonderheiten und Anwendungsbereiche haben. **Qualitative Datenanalyse:** 1. **Ziel:** Verstehen von Phänomenen, Erfahrungen und Bedeutungen. 2. **Datenart:** Nicht-numerische Daten wie Texte, Interviews, Beobachtungen, Videos. 3. **Methoden:** Inhaltsanalyse, thematische Analyse, narrative Analyse, Grounded Theory. 4. **Vorgehen:** Induktiv, d.h., es werden Muster und Themen aus den Daten herausgearbeitet. 5. **Ergebnisse:** Tiefgehende Einblicke und detaillierte Beschreibungen von Phänomenen. 6. **Stärken:** Flexibilität, Tiefe des Verständnisses, Kontextualisierung. 7. **Schwächen:** Subjektivität, schwierige Generalisierbarkeit, zeitaufwendig. **Quantitative Datenanalyse:** 1. **Ziel:** Messen und Quantifizieren von Variablen, Testen von Hypothesen. 2. **Datenart:** Numerische Daten wie Umfrageergebnisse, Messwerte, Statistiken. 3. **Methoden:** Deskriptive Statistik, inferenzielle Statistik, Regressionsanalyse, Varianzanalyse. 4. **Vorgehen:** Deduktiv, d.h., es werden Hypothesen getestet und statistische Zusammenhänge untersucht. 5. **Ergebnisse:** Statistische Signifikanz, Verallgemeinerbarkeit, Vorhersagen. 6. **Stärken:** Objektivität, Replizierbarkeit, Generalisierbarkeit. 7. **Schwächen:** Mangel an Tiefe, mögliche Vernachlässigung des Kontexts, Abhängigkeit von der Qualität der Messinstrumente. Beide Ansätze können sich ergänzen und werden oft in Mixed-Methods-Studien kombiniert, um sowohl die Tiefe als auch die Breite des Forschungsproblems zu erfassen.