Datenerhebung: Methoden und Beispiele

Die Datenerhebung ist der systematische Prozess, bei dem anhand quantitativer oder qualitativer Methoden Daten zu einer bestimmten Forschungsfrage gesammelt werden.

Datenerhebungen werden zur Erforschung unternehmerischer, organisatorischer und wissenschaftlicher Fragestellungen durchgeführt.

Obwohl sich die Methoden und Ziele zwischen den Bereichen unterscheiden können, bleibt der Gesamtprozess der Datenerhebung weitgehend gleich. Bevor du mit der Datenerhebung beginnst, musst du Folgendes berücksichtigen:

  • Das Ziel der Forschung.
  • Die Art der Daten, die du sammeln wirst.
  • Die Methoden, die du verwenden wirst, um die Daten zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten.

Befolge die folgenden vier Schritte, um qualitativ hochwertige Daten zu sammeln, die für deine Forschungsfrage relevant sind.

Schritt 1: Forschungsziel festlegen

Bevor du mit der Datenerhebung beginnst, musst du genau festlegen, was du erreichen willst. Dazu kannst du zunächst eine Problemstellung schreiben: Was ist das Problem und warum ist es relevant?

Anschließend formulierst du eine oder mehrere Forschungsfragen, in denen du genau definierst, was du herausfinden willst. Abhängig von deiner bzw. deinen Forschungsfrage(n) benötigst du qualitative oder quantitative Daten:

Wenn dein Ziel ist, Ideen zu erforschen, Erfahrungen zu verstehen oder detaillierte Einblicke in einen bestimmten Kontext zu gewinnen, benötigst du qualitative Daten.

Wenn dein Ziel ist, Hypothesen zu testen, etwas genau zu messen oder umfangreiche statistische Erkenntnisse zu gewinnen, benötigst du quantitative Daten.

Wenn du mehrere Ziele hast, kannst du einen Mixed-Methods-Ansatz verwenden, bei dem du beide Arten von Daten erhebst.

Beispiel: Qualitative und quantitative Forschungsziele
Du untersuchst, wie Angestellte in großen Organisationen das Verhalten ihrer Managerinnen und Manager wahrnehmen.

  • Dein erstes Forschungsziel ist, herauszufinden, ob es signifikante Unterschiede in der Wahrnehmung zwischen unterschiedlichen Abteilungen und Standorten gibt.
  • Dein zweites Forschungsziel ist, detaillierte Aussagen von Angestellten zu sammeln, um neue Ideen zu entwickeln, wie Managerinnen und Manager ihr Verhalten verbessern können.

Du beschließt, einen Mixed-Methods-Ansatz zu verwenden, um sowohl quantitative als auch qualitative Daten zu erheben.

Schritt 2: Methode der Datenerhebung auswählen

Wähle eine geeignete Methode für die Datenerhebung aus. Beachte hierbei, ob du qualitative oder quantitative Daten erheben willst.

Überlege sorgfältig, welche Methode du für die Datenerhebung verwendest. So erhältst du Daten, die dir tatsächlich helfen, deine Forschungsfrage(n) zu beantworten.

Methoden zur Datenerhebung
Methode Wann verwenden? Wie die Daten erheben?
Qualitatives Interview/Gruppendiskussion Ein vertieftes Verständnis von Wahrnehmungen oder Meinungen zu einem Thema erhalten. Stelle den Teilnehmern mündlich offene Fragen.
Beobachtung Etwas in der natürlichen Umgebung verstehen. Messe oder untersuche eine Stichprobe, ohne diese zu manipulieren.
Ethnographie Das Verhalten einer menschnlichen Gruppe untersuchen. Beobachte und protokolliere die Verhaltens- und Interaktionsweisen einer menschlichen Gruppe/Kultur.
Experiment Einen kausalen Zusammenhang zu testen. Manipuliere Variablen und miss, welche Auswirkungen dies auf andere Variablen hat.
Metaanalyse Erkenntnisse bereits bestehender Studien zusammenfassen. Kombiniere die Ergebnisse bestehender quantitativer Studien und werte diese anhand statistischer Methoden aus.
Umfrage Die allgemeinen Eigenschaften oder Meinungen einer Gruppe von Menschen verstehen. Verteile online, telefonisch oder persönlich eine Liste mit Fragen an die befragte Gruppe.
Systematic Review Erkenntnisse bereits bestehender Studien zusammenfassen. Kombiniere die Ergebnisse bestehender Studien und werte diese anhand qualitativer oder quantitativer Methoden aus.

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Schritt 3: Durchführung der Datenerhebung planen

Sobald du weißt, welche Methode(n) du für die Datenerhebung verwendest, planst du, wie du diese Methode(n) einsetzt.

Welche Abläufe wirst du befolgen, um genaue Beobachtungen oder Messungen zu den Variablen zu erhalten, an denen du interessiert bist?

Wenn du z. B. Umfragen oder Interviews durchführst, lege fest, welche Art von Fragen du stellst. Wenn du ein Experiment durchführst, lege fest, welche Form des Experiments du benutzt.

Operationalisierung

Manchmal kannst du deine Variablen direkt messen: Zum Beispiel kannst du Daten über das Durchschnittsalter von Angestellten einfach erheben, indem du sie nach ihrem Geburtsdatum fragst.

Oft bist du aber an abstrakteren Konzepten oder an Variablen interessiert, die nicht direkt beobachtet werden können. In diesem Fall ist eine Operationalisierung nötig.

Operationalisieren bedeutet, abstrakte Konzepte in messbare Beobachtungen umzuwandeln.

Beispiel: Operationalisierung
Du hast dich entschieden, anhand von Umfragen quantitative Daten zu erheben. Das Konzept, das du messen willst, ist das Führungsverhalten von Managerinnen und Managern.

Du operationalisiert dieses Konzept auf zwei Arten:

  • Du bittest die Managerinnen und Manager, ihre Führungsfähigkeiten im Hinblick auf Delegierfähigkeit, Entscheidungsfreudigkeit und Zuverlässigkeit anhand von 5-Punkte-Skalen zu bewerten.
  • Du bittest deren Angestellte um anonymes Feedback zu denselben Themen.

Indem du mehrere Bewertungen für dasselbe Konzept (Führungsverhalten von Managerinnen und Managern) vornimmst, kannst du die erhobenen Daten gegenprüfen und die Validität deiner Messungen bewerten.

Stichprobe

Möglicherweise musst du einen Stichprobenplan (Englisch: sampling plan) entwickeln, um die Daten systematisch zu erheben. Dazu definierst du

  • die Grundgesamtheit (die Gruppe, über die du Schlussfolgerungen ziehen möchtest) und
  • die Stichprobe (die Teilmenge aus der Grundgesamtheit, die du während der Datenerhebung untersuchst)

Von der Art deiner Stichprobe hängt ab, wie du Teilnehmende rekrutierst (falls notwendig) und die Datenerhebung durchführst.

Um dich für eine Stichprobenart zu entscheiden, berücksichtigst du Faktoren wie die erforderliche Stichprobengröße, die Zugänglichkeit der Stichprobe und den Zeitrahmen der Datenerhebung.

Verfahren standardisieren

Wenn mehrere Forschende an der Datenerhebung beteiligt sind, schreibst du ein detailliertes Handbuch, um die Datenerhebungsverfahren in deiner wissenschaftlichen Arbeit zu standardisieren.

Dazu erstellst du eine konkrete Schritt-für-Schritt-Anleitung, damit alle Forschenden die Daten auf dieselbe Weise erheben, z. B., indem die Experimente unter denselben Bedingungen durchgeführt und Beobachtungen nach objektiven Kriterien erfasst und kategorisiert werden.

Dies trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit deiner Daten zu gewährleisten, und du kannst sie auch verwenden, um die Studie in Zukunft zu replizieren.

Einen Datenmanagementplan erstellen

Bevor du mit der Datenerfassung beginnst, solltest du auch entscheiden, wie du deine Daten organisierst und speicherst.

  • Wenn du Daten von Personen sammelst, musst du diese wahrscheinlich anonymisieren und schützen, um zu verhindern, dass vertrauliche Informationen (z. B. Namen oder Identifikationsnummern) nach außen gelangen.
  • Wenn du Daten anhand von Interviews sammelst, musst du die Daten transkribieren oder Protokolle anfertigen, um Verzerrungen zu minimieren.
  • Du kannst Datenverluste verhindern, indem du ein Organisationssystem benutzt, das regelmäßig gespeichert wird.

Schritt 4: Datenerhebung durchführen

Nun kannst du die von dir gewählte(n) Methode(n) einsetzen, um die gewünschten Daten zu erheben.

Beispiel: Qualitative und quantitative Daten erheben
Um Daten über die Wahrnehmung des Führungsverhaltens von Managerinnen und Managern zu sammeln, führst du eine Umfrage mit geschlossenen und offenen Fragen durch.

Die Stichprobe besteht aus 300 Angestellten aus verschiedenen Abteilungen und Standorten.

In den geschlossenen Fragen bewerten die Teilnehmenden die Führungsqualitäten ihrer Managerin bzw. ihres Managers auf einer Skala von 1–5. Diese Daten sind numerisch und können statistisch auf Durchschnittswerte und Muster analysiert werden.

In den offenen Fragen werden die Teilnehmenden gebeten, anzugeben, was ihre Managerin bzw. ihr Manager gut macht und was sie oder er in Zukunft besser machen kann. Diese Daten sind qualitativ und können anhand einer Inhaltsanalyse analysiert werden.

Um sicherzustellen, dass du qualitativ hochwertige Daten systematisch erfasst, findest du hier einige Best Practices:

  • Notiere alle relevanten Informationen, sobald du die Daten erhebst. Notiere z. B., ob und, wenn ja, wie Laborgeräte während deiner experimentellen Studie neu kalibriert werden.
  • Überprüfe manuell eingegebene Daten noch einmal auf Fehler.
  • Wenn du quantitative Daten erhebebst, kannst du beurteilen, ob die Gütekriterien erfüllt sind, um einen Hinweis auf die Datenqualität zu erhalten.

Häufig gestellte Fragen

Was ist eine Datenerhebung?

Die Datenerhebung ist der systematische Prozess, bei dem anhand quantitativer oder qualitativer Forschungsmethoden Daten zu einer bestimmten Fragestellung gesammelt werden.

Datenerhebungen werden zur Erforschung unternehmerischer, organisatorischer und wissenschaftlicher Fragestellungen durchgeführt.

Welche Arten der Datenerhebung gibt es?

Um eine Datenerhebung durchzuführen, kannst du qualitative, quantitative und gemischte (Mixed-Methods) Forschungsmethoden verwenden.

Qualitative Methoden für die Datenerhebung sind:

Primär quantitative Methoden für die Datenerhebung sind:

Sowohl qualitative als auch quantitative Methoden sind:

Was muss ich vor der Datenerhebung beachten?

Überlege dir vor der Datenerhebung,

  • was für Daten du benötigst (quantitative oder qualitative Daten),
  • welche Stichprobe dir diese Daten liefern kann (Grundgesamtheit oder Stichprobe) und
  • wie du sie erhebst (qualitative oder quantitative Erhebungsmethode)

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Solis, T. (2022, 11. Juli). Datenerhebung: Methoden und Beispiele. Scribbr. Abgerufen am 5. Dezember 2022, von https://www.scribbr.de/methodik/datenerhebung/

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Tobias Solis

Hi, ich bin Tobias und ich habe Musik, Geschichte und European Studies in Berlin, Regensburg und Madrid studiert. Nachdem ich bereits als Lehrer Wissen vermittelt habe, bereitet es mir nun beim Schreiben viel Freude, komplexe Themen aufs Wesentliche herunterzubrechen.