- Lösungen
- Vorlagen
- Integrationen
- Preisgestaltung
- Enterprise
- Ressourcen
5 min lesen
Sie können sehr wichtige Dinge mit thematischer Analyse erreichen, die eine der am häufigsten verwendeten Methoden der qualitativen Analyse ist. Jedes Unternehmen oder jede Organisation kann sich mit dieser Forschungsmethode in einer besseren Position zu jedem Thema positionieren.
Dieser umfassende Artikel zeigt Ihnen, wie Sie Themen in beliebigen qualitativen Daten identifizieren können. Dazu beginnt er mit der Definition der thematischen Analyse und erklärt Schritt für Schritt, wie man sie durchführt. Nebenbei werden Beispiele präsentiert und die Bedeutung dieser Art der Analyse mit ihren Ansätzen, Vorteilen und vergleichenden Merkmalen betont.
Was ist die thematische Analyse?
Die thematische Analyse ist eine der Methoden der qualitativen Datenanalyse und wird verwendet, um nach Themen und Mustern in einer Datensammlung zu suchen.
Sie wird häufig verwendet, um Sinn für Ideen und Konzepte zu finden, die in einem Text wiederholt werden, indem sie sich darauf konzentriert. Forscher interpretieren qualitative Daten, indem sie sie in vielen verschiedenen Disziplinen verwenden, insbesondere in Studien, in denen qualitative Daten intensiv sind.
Schritte der thematischen Analyse
Die thematische Analyse ist in erster Linie bekannt für den Ansatz von Braun und Clarke. Sie sagen, dass die Natur der thematischen Analyse in der qualitativen Forschung aus fünf oder manchmal sechs Schritten besteht. Diese wesentlichen Schritte sind:
Schritte zur thematischen Analyse
1. Vertraut machen mit den Daten
Zunächst beginnen Sie damit, visuelle oder Audio-Daten in Text umzuwandeln. Sie entscheiden, was zu codieren ist und wie. Sie wählen den Zweck, der zu den Daten passt. Dazu überprüfen Sie die Daten mehrmals, wenn nötig lesen Sie sie immer wieder.
2. Codieren und Generieren von Themen
Erstellen Sie Ihre Codierungsmuster und erstellen Sie Komponenten und Unterabschnitte. Achten Sie darauf, beschreibende Labels zu verwenden. Führen Sie insbesondere ein Reflexivitäts-Tagebuch. Sie können dieses Tagebuch sowohl für Ihre Kommunikation mit anderen Forschern als auch zur besseren Verständnis von Ursache-Wirkungs-Beziehungen verwenden. Später werden ähnliche Codes gruppiert. Dann werden potenzielle Themen entstehen und auf Ihre Forschungsfrage eingehen.
3. Überprüfung des Themas
Überprüfen Sie erneut, um die Genauigkeit der Codierung und die identifizierten Themen sicherzustellen. Überprüfen Sie die Intercluster-Beziehungen und die Konsistenz der Themen. Wenn Sie Teile vermissen, gehen Sie zurück zu den vorherigen Schritten.
4. Themaklassifizierung
In diesem Schritt ist es notwendig, zu bestimmen, was die Themen durch sensible Untersuchungen repräsentieren. Der Beschriftungsprozess muss abgeschlossen sein und die endgültige Version muss bereit sein. Stellen Sie daher sicher, dass Sie die Definitionen korrekt definieren und dass sie direkt proportional zu Ihrer Forschung sind.
5. Beispielplatzierung
Der letzte Schritt besteht darin, die Ergebnisse Ihrer thematischen Analyse aufzuschreiben. Sie können Beispiele geben und sie mit Themen synthetisieren, um sie in eine Erzählung mit vielen Datenbeweisen umzuwandeln.
Beispiele für die thematische Analyse
In diesem Abschnitt wird eine thematische Analyse qualitativer Forschung mit Beispielen durchgeführt. Nehmen wir an, Sie möchten zwei verschiedene Studien zur Arbeitszufriedenheit und zum Online-Shopping im Kontext der thematischen Analyse bewerten.
Beispiel #1
Sie haben eine offene Umfrage mit zwanzig Fragen für Ihre Mitarbeiter des Unternehmens vorbereitet. Diese Umfrage ist mit sorgfältig ausgewählten Fragen gefüllt, um ihr Engagement, ihre Probleme und ihre Zufriedenheit mit ihrer Arbeit zu messen. Sie haben dann die Ergebnisse transkribiert und begannen, wiederkehrende Themen zu finden.
Sie haben festgestellt, dass diese Themen sich um Arbeitszeiten, Arbeitsbelastung, Karriereentwicklung und Gehalt drehen. Sie können dann diese Themen analysieren und geeignete Strategien für die Arbeitszufriedenheit entwickeln.
Beispiel #2
Sie haben eine Online-Umfrage auf Ihrer Einkaufs-App durchgeführt. Wieder haben Sie die Antworten transkribiert und gemeinsame Themen gefunden. Diese sind technologische Herausforderungen, Fehler und Kampagnen. Sie können dann diese Themen analysieren und Ihre Einkaufs-App überprüfen und neu entwickeln.
Ansätze zur thematischen Analyse
Obwohl die thematische Analyse eine sehr einfache Analysemethode ist, hat sie ihre eigenen Feinheiten und Methoden. Je nach Zweck Ihrer Forschungsfrage oder Art der Daten ist einer dieser Ansätze möglicherweise besser geeignet. Mehr oder weniger sind die Hauptansätze zur thematischen Analyse:
1. Induktiver Ansatz
Der induktive Ansatz ist eine Methode, die es dem Forscher nicht erlaubt, den Datensammlungs- und Analyseprozess zu manipulieren. Die Themen selbst entstehen im Laufe der Analyse. Somit gibt es keine Voreingenommenheit bei der Offenlegung dessen, was geschieht. Diese Forschungsmethode hat einen informativen Aspekt, insbesondere wenn es nicht genügend Informationen über das Forschungsthema gibt.
2. Deduktiver Ansatz
Beim deduktiven Ansatz beginnt man mit vorbestimmten Kategorien und Anfangscodes. Daher sollte man zunächst Kenntnisse über das Thema haben. Mit den verwendeten Codes werden geeignete Anordnungen für die Analyse der Daten getroffen und die Forschungsergebnisse werden erreicht. Aus diesem Grund verwenden Forscher es hauptsächlich, um ihre Hypothesen zu testen.
Vor- und Nachteile der thematischen Analyse
Die thematische Analyse ist in erster Linie als subjektive Forschungsmethode bekannt. Daher kann die thematische Analyse in direktem Verhältnis zur Fähigkeit der Forscher hochwertige oder minderwertige Ergebnisse liefern. Ihre Vor- und Nachteile drehen sich im Allgemeinen um diese Achse der Subjektivität. Die Hauptvorteile sind:
Vorteile
- Die von ihr bereitgestellten Daten machen sie zu einer sehr flexiblen Art der Analyse. Diese Daten können mit verschiedenen Datenanalysetechniken wie explorativer oder situativer Analyse kombiniert werden.
- Sie ist für die Verwendung in großen Datensätzen geeignet.
- Es ist eine einfache Methode, die keine speziellen Programme, Programmiersprachen oder komplexe Analysen erfordert.
- Es ist eine Art Analyse mit verschiedenen Datensatz Möglichkeiten, in denen Sie jedes Video, Bild, Text oder Audio untersuchen können.
Nachteile
- Da es subjektiv ist, kann die Voreingenommenheit des Forschers die Ergebnisse verfälschen.
- Es gibt keine strengen Regeln oder Methoden, denen man folgen muss. Es kann nach den subjektiven Erfahrungen des Forschers vorgegangen werden.
- Muster von Daten, die gemeinsame Merkmale aufweisen, können nicht immer ausreichen, um das Ergebnis zu erklären. Im Zuge der Analyse kann ein Problem wie Übervereinfachung auftreten.
- Die Codierung und Sortierung von Themen kann eine lange Zeit während des Datenanalyseprozesses in Anspruch nehmen.
Wann man die thematische Analyse verwenden sollte
Die thematische Analyse ist eine wertvolle Art der Analyse, die an verschiedene Studien angepasst werden kann. Wenn Sie jedoch speziell fragen, wann sie Ihnen produktivere Möglichkeiten bietet, sind dies:
- Wenn man ein Phänomen erklärt: Es ist eine wertvolle Forschungsmethode, um die Ursachen einer Situation zu entdecken. Sehr ähnlich zur narrativen Analyse sammelt sie die subjektiven Äußerungen, Erfahrungen und Erzählungen der Erzähler um Themengruppen. Auf diese Weise erhalten Sie detaillierte Informationen über die Situation.
- Wenn man qualitative Daten interpretiert: Es ist eine der am häufigsten verwendeten Methoden zur Untersuchung von Umfragen und Interviews, die mit offenen Fragen erstellt wurden. Sie identifiziert akribisch verschiedene Muster und macht sie interpretierbar. So erhalten Sie Daten, die Sie bei wichtigen Entscheidungen in Ihrem Unternehmen verwenden können.
- Wenn man Theorien und Hypothesen entwickelt: Forscher verwenden diese Methode, um ihre Theorien zu testen und zu etablieren. Mit dem theoretischen Rahmen, den diese Analyse bietet, gelangen sie zu Ergebnissen mit sehr geringer Fehlermarge. Somit wird die Grundlage für jede Anwendung geschaffen.
Inhaltsanalyse vs. Thematische Analyse
Sie werden verwendet, um Daten als zwei verschiedene qualitative Forschungsmethoden zu untersuchen. Aber ihr Fokus ist unterschiedlich. Die Inhaltsanalyse misst den Inhalt in einem Text und die Häufigkeit von Wörtern, Bildern oder Ausdrücken. Auf der anderen Seite zeigt die thematische Analyse gemeinsame Themen und Muster in diesen Inhalten auf und interpretiert sie. Weitere Merkmale sind:
- Sie können qualitative Daten in beiden Arten von Analysen untersuchen.
- Sie entdecken verborgene Muster mit beiden Methoden.
- Beide Methoden eignen sich zur Erstellung theoretischer Infrastrukturen.
- Die Inhaltsanalyse ist besser geeignet für die Untersuchung quantitativer Daten.
- Die thematische Analyse verwendet häufig eine induktive Forschungsmethode.
Häufig gestellte Fragen zur thematischen Analyse
Neugierig auf die thematische Analyse? Hier finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zu dieser qualitativen Datenanalysemethode.
Die thematische Analyse von Braun und Clarke ist ein bekannter Ansatz. Diese Methode umfasst sechs Schritte und ist ein iterativer Prozess. Diese sechs Schritte sind die Erkennung der Daten, die Erstellung von Codes, die Erstellung von Themen, die Überprüfung der Themen, die Klassifizierung der Themen und die Platzierung der Beispiele. Durch diesen iterativen Prozess wird die Forschung also Schritt für Schritt bearbeitet. Am Ende erhält man ein möglichst genaues Ergebnis über den Schwerpunkttext.
Der semantische Ansatz wird verwendet, um Daten auf eine explizite Weise zu untersuchen. Er befasst sich nur mit der Oberflächenstruktur der Daten in Text, Bild oder Ton. Er strukturiert Ausdrücke in einer beschreibenden Weise und leitet daraus Themen ab.
Die beiden Hauptkanäle dieser Analyse sind deduktive und induktive Methoden. Die induktive thematische Analyse versucht, die Daten selbst aufzudecken, ohne ihnen etwas aufzuzwingen. Bei der deduktiven thematischen Analyse hingegen geht man von Vorannahmen oder Theorien aus und versucht, Antworten auf die Ziele und Fragen des Forschers zu finden. Beide Methoden weisen je nach Art der untersuchten Daten und dem Ziel der Forschung positive und negative Aspekte auf.
Wenn man an statistische Instrumente denkt, denkt man meist an quantitative Methoden. Die thematische Analyse hingegen bezieht sich auf die Untersuchung subjektiver visueller, akustischer und textlicher Daten wie Umfragen, Beobachtungen, Interviews und Fokusgruppen. Dieser Schwerpunkt und das Fehlen von numerischen Daten verhindern, dass die thematische Analyse ein statistisches Instrument ist.
Bevor Sie einen Code erstellen können, müssen die Daten, mit denen Sie arbeiten werden, zunächst erstellt und für die Verarbeitung vorbereitet werden. Verwalten Sie dann Ihre Daten auf organisierte Weise mit einer Software für die qualitative Analyse. Dies beschleunigt und erleichtert auch die Arbeit der verschiedenen Forscher, die gleichzeitig arbeiten. Vergessen Sie nicht, Ihre Kodierungsentscheidungen zu dokumentieren. Schließlich sollten Sie die Auswirkungen Ihrer eigenen Entscheidungen auf die Interpretation der Daten nicht übersehen.
Wichtige Punkte zum Mitnehmen
Die Grundlagen der thematischen Analyse wurden Ihnen in diesem Artikel erklärt. Zunächst wird die thematische Analyse durch ihr allgemeines Konzept definiert. Der Artikel zeigt die Schritte, durch die Sie diese Analyse durchführen können. Thematische Analysebeispiele und Ansätze werden unter verschiedenen Überschriften erläutert.
Die Vor- und Nachteile der thematischen Analyse werden aufgelistet. In welchen Situationen Sie die Analyse anwenden können, wird veranschaulicht. Schließlich wird am Ende des Artikels der Unterschied zwischen thematischer und Inhaltsanalyse erklärt. Nach dieser Lektüre sind Sie nun in der Lage, Ihre Datenforschung systematisch und ordnungsgemäß durchzuführen.
Atakan ist ein Inhaltsverfasser bei forms.app. Er recherchiert gerne in verschiedenen Bereichen wie Geschichte, Soziologie und Psychologie. Er beherrscht Englisch und Koreanisch. Seine Expertise liegt in der Datenanalyse, Datenarten und -methoden.
Inhaltsübersicht
- Was ist die thematische Analyse?
- Schritte der thematischen Analyse
- Beispiele für die thematische Analyse
- Ansätze zur thematischen Analyse
- Vor- und Nachteile der thematischen Analyse
- Wann man die thematische Analyse verwenden sollte
- Inhaltsanalyse vs. Thematische Analyse
- Häufig gestellte Fragen zur thematischen Analyse
- Wichtige Punkte zum Mitnehmen
-cover-2.png)
