Die induktive und deduktive Kategorienbildung sind zwei unterschiedliche Ansätze zur Auswertung qualitativer Daten. Hier sind die Hauptunterschiede: 1. **Induktive Kategorienbildung:** - **Vorgehensweise:** Bei der induktiven Kategorienbildung werden Kategorien direkt aus den Daten heraus entwickelt. Es gibt keine vorab festgelegten Kategorien. - **Ziel:** Ziel ist es, neue Theorien oder Muster zu entdecken, die in den Daten verborgen sind. - **Prozess:** Der Forscher liest die Daten mehrfach durch, identifiziert wiederkehrende Themen oder Muster und entwickelt daraus Kategorien. - **Flexibilität:** Dieser Ansatz ist flexibel und offen für neue Erkenntnisse, die während der Analyse auftauchen können. - **Beispiel:** In einem Interview mit offenen Fragen werden die Antworten analysiert, um gemeinsame Themen zu identifizieren, die dann als Kategorien dienen. 2. **Deduktive Kategorienbildung:** - **Vorgehensweise:** Bei der deduktiven Kategorienbildung werden Kategorien auf Basis bestehender Theorien oder Literatur vorab festgelegt. - **Ziel:** Ziel ist es, bestehende Theorien zu testen oder zu bestätigen. - **Prozess:** Der Forscher verwendet ein vorab definiertes Kategoriensystem und ordnet die Daten diesen Kategorien zu. - **Struktur:** Dieser Ansatz ist strukturierter und weniger flexibel, da die Kategorien vorab festgelegt sind. - **Beispiel:** Bei der Analyse von Interviews zu einem bestimmten Thema werden die Antworten anhand eines vorab erstellten Kategoriensystems, das auf theoretischen Annahmen basiert, codiert. Beide Ansätze haben ihre Vor- und Nachteile und die Wahl des Ansatzes hängt von den Forschungszielen und der Art der Daten ab.