Übung zur Fallstudienforschung Astrid Zenke WS 2004/05

Phasen im Forschungsprozess 1. Themenauswahl 2. Forschungsfrage festlegen 3. Forschungsdesign erstellen 4. Datensammlung 5. Datenanlyse 6. Interpretation der Daten 7. Abschlussbericht erstellen

Übung Beschreiben Sie in Ihren eigenen Worten auf max. ½ Seite das Thema und die Forschungsfrage, die sie im Seminar bearbeiten werden!

Fragestellungen Was sind Fallstudien? Was ist beim Fallstudiendesign zu beachten? Wie werden Daten für Fallstudien gesammelt? Welche Techniken der Datenanalyse können eingesetzt werden?

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

I. Forschungsmethoden Forschungsparadigma Methoden Quantitativ Experiment, Umfrage Qualitativ Ethnographie, Grounded Theory, Fallstudie, Phenomenologische Untersuchungen Quelle: Creswell 1994

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

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.“

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)

II. Komponenten des Forschungsdesign Forschungsfrage Ausgangshypothesen Analyseeinheit Logische Verbindung zwischen Daten und Ausgangshypothesen Kriterien für die Interpretation der Daten

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

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

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“

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

Übung Erstellen Sie für die von Ihrer Gruppe zu bearbeitende Fallstudie ein gemeinsames Fallstudienprotokoll!

III. Datenquellen Dokumente Archivmaterial Interviews Direkte Beobachtung Teilnehmer-Beobachtung Gegenstände

III. Prinzipien der Datensammlung 1. Mehrere Datenquellen verwenden 2. Fallstudiendatenbank erstellen 3. Beweisketten führen

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

IV. Analysetechniken Pattern-Matching Explanation-building Time-series analysis Program logic models

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

Übung Entwickeln Sie einen detaillierten Interviewleitfaden für die Interviews in Ihrer Branche!