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Übung zur Fallstudienforschung
Astrid Zenke WS 2004/05
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Phasen im Forschungsprozess
1. Themenauswahl 2. Forschungsfrage festlegen 3. Forschungsdesign erstellen 4. Datensammlung 5. Datenanlyse 6. Interpretation der Daten 7. Abschlussbericht erstellen
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Übung Beschreiben Sie in Ihren eigenen Worten auf max. ½ Seite das Thema und die Forschungsfrage, die sie im Seminar bearbeiten werden!
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Fragestellungen Was sind Fallstudien?
Was ist beim Fallstudiendesign zu beachten? Wie werden Daten für Fallstudien gesammelt? Welche Techniken der Datenanalyse können eingesetzt werden?
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I. Forschungsdimensionen
Beispiel Anwendbarkeit Grundlagenforschung, angewandte Forschung Untersuchungszweck erforschend (exploratory), beschreibend (descriptive), erklärend (explanatory) Zeitbezug Querschnitt, Langzeit, Fallstudie Technik der Datensammlung Quantitative Daten: z.B. Umfrage, Experiment Qualitative Daten: Feldforschung, historisch-vergleichende Forschung Quelle: Neuman 2003
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I. Forschungsmethoden Forschungsparadigma Methoden Quantitativ
Experiment, Umfrage Qualitativ Ethnographie, Grounded Theory, Fallstudie, Phenomenologische Untersuchungen Quelle: Creswell 1994
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I. Eignung von Fallstudien für verschiedene Forschungssituationen
Forschungs-strategie Art der Forschungs-frage Kontrolle über Verhalten nötig? Fokussieren auf aktuelle Ereignisse Experiment Wie? Warum? Ja Umfrage Wer? Was? Wo? Wie viel? Nein Dokumenten-analyse Ja / Nein History Fallstudie Quelle: Yin 1994
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I. Definition Yin 1994: „A case study is an empirical inquiry that
investigates a contemporary phenomenon within ist real-life context, especially when the boundaries between phenomenon and context are not clearly evident.“
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II. Forschungsdesign Definitionen:
logischer Ablauf, der empirische Daten mit der Ausgangsfragestellung und den Schlussfolgerungen verbindet „a research design is an action plan for getting from here [Fragestellungen] to there [Schlussfolgerungen]“ (Yin 1994, S. 19)
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II. Komponenten des Forschungsdesign
Forschungsfrage Ausgangshypothesen Analyseeinheit Logische Verbindung zwischen Daten und Ausgangshypothesen Kriterien für die Interpretation der Daten
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II. Qualitätskriterien für das Forschungsdesign
Fallstudientaktik Forschungsphase Konstrukt-validität Mehrere Datenquellen Beweisketten Review durch Hauptinformanten Datensammlung Abschlussbericht Interne Validität pattern-matching explanation-building Time-series analysis Datenanalyse Externe Validität Replikationslogik bei multiple-case studies Forschungsdesign Reliabilität Fallstudienprotokoll Fallstudiendatenbank
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II. Fallstudiendesigns
Dimensionen für das Fallstudiendesign: Anzahl der Fälle: Single-case design Multiple-case design Anzahl der Analyseeinheiten: Holistisch (eine Analyseeinheit) Eingebettet (mehrere Analyseeinheiten) 4 Designtypen
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II. Die Rolle der Theorie in der Designphase
Komponenten des Forschungsdesigns Theorieentwicklung vor der Durchführung der Fallstudie Theorie als „Wegweiser“ bei Datensammlung und Datenanalyse „analytische Generalisierung“ vs. „statistische Generalisierung“
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III. Fallstudienprotokoll
Ziel: Leitfaden für die Durchführung der Fallstudie; Sicherstellen der Reliabilität Inhalt: Überblick über das Fallstudienprojekt Verfahren bei der Datensammlung Fallstudienfragen Anleitung für den Fallstudienbericht
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Übung Erstellen Sie für die von Ihrer Gruppe zu bearbeitende Fallstudie ein gemeinsames Fallstudienprotokoll!
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III. Datenquellen Dokumente Archivmaterial Interviews
Direkte Beobachtung Teilnehmer-Beobachtung Gegenstände
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III. Prinzipien der Datensammlung
1. Mehrere Datenquellen verwenden 2. Fallstudiendatenbank erstellen 3. Beweisketten führen
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III. Interviews Interviewformen: offen, gezielt, Umfrage
Aufgaben des Interviewers: Interviewpartner auswählen und Interviewtermin vereinbaren Interviewleitfaden erstellen, „gute Fragen“ stellen Sicherstellen, dass Fragen verstanden wurden und relevante und ernsthafte Antworten gegeben werden Neutrale und objektive Position beibehalten Keine eigene Meinung ausdrücken Aufzeichnen der Antworten
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IV. Analysetechniken Pattern-Matching Explanation-building
Time-series analysis Program logic models
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IV. Prinzipien der Datenanalyse
1. Auf alle relevanten Hinweise zurückgreifen 2. Die wichtigsten rivalisierenden Interpretationen einbeziehen 3. Die signifikantesten Aspekte der Fallstudie adressieren 4. Eigenes vorhandenes Expertenwissen einbringen
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Übung Entwickeln Sie einen detaillierten Interviewleitfaden für die Interviews in Ihrer Branche!
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