Das Wichtigste
- ✓Das Hauptproblem sollte sich direkt aus dem Zweck der Arbeit ergeben.
- ✓Detaillierte Fragen zerlegen das Problem in recherchierbare Teile.
- ✓Die Hypothese gibt den vorhergesagten Zusammenhang an und muss überprüfbar sein.
- ✓Jede Frage muss mit spezifischen Daten und einer Analysemethode verknüpft sein.
Vom Ziel zum Hauptproblem
Wenn das Ziel darin besteht, die Auswirkungen der Fernarbeit auf die Mitarbeiterzufriedenheit zu bewerten, sollte das Hauptproblem diesen Zusammenhang betreffen. Es kann nicht plötzlich alle Aspekte des Personalmanagements abdecken.
Eine gute Frage ist eindeutig, auf eine bestimmte Bevölkerungsgruppe oder einen bestimmten Kontext beschränkt und beantwortbar. Vermeiden Sie Fragen, die nur mit „Ja“ oder „Nein“ beantwortet werden können, wenn Sie eine tiefgehende Analyse benötigen.
Detaillierte Fragen ohne Wiederholungen
Detaillierte Fragen gliedern das Problem in spezifische Dimensionen. Sie können die Häufigkeit des Phänomens, Unterschiede zwischen Gruppen, die Meinung der Befragten oder die Beziehung zwischen Variablen betreffen. Zusammen sollen sie zur Antwort auf die Hauptfrage führen.
Lesen Sie die Fragen nebeneinander und entfernen Sie diejenigen, die fast dasselbe bedeuten. Überprüfen Sie außerdem, ob jedes Element im Recherchetool und im darauffolgenden Ergebniskapitel seinen Platz hat.
Wie baut man eine Hypothese auf?
Die Hypothese sollte die vorhergesagte Beziehung, den vorhergesagten Unterschied oder die Richtung der Änderung angeben. Anstatt zu schreiben „Fernarbeit wirkt sich auf Mitarbeiter aus“, geben Sie an, welches Merkmal der Fernarbeit mit welcher Dimension der Funktionsweise einer bestimmten Gruppe zusammenhängt.
Die Begründung für die Hypothese ergibt sich aus der Literatur, früheren Forschungsergebnissen oder einem theoretischen Modell. Intuition kann eine Idee auslösen, aber bei wissenschaftlicher Arbeit muss man die Grundlage für Vorhersagen aufzeigen.
Variablen und Messmethode
Eine Variable ist ein Merkmal, das unterschiedliche Werte annimmt, beispielsweise Alter, Stresslevel oder Häufigkeit der Nutzung des Dienstes. Es muss festgelegt werden, wie es in einer bestimmten Studie erkannt oder gemessen wird.
Allgemeine Konzepte erfordern eine Operationalisierung. Wenn Sie das Engagement analysieren, identifizieren Sie die Umfragefragen, den Umfang oder die beobachtbaren Kennzahlen, die es darstellen. Ohne dies bleiben Hypothesen Erklärungen.
Inspektion vor Beginn des Tests
Notieren Sie für jede Frage die Datenquelle, die Analyseeinheit und die geplante Technik zur Entwicklung der Ergebnisse. Diese einfache Tabelle deckt schnell Fragen auf, die zu allgemein sind oder für die das Tool nicht die notwendigen Informationen sammelt.
Überprüfen Sie abschließend die Übereinstimmung der Probleme mit Titel, Ziel, Theorie und Methode. Die Änderung eines dieser Elemente erfordert oft die Korrektur der anderen, daher lohnt es sich, dies zu überprüfen, bevor die Umfrage verteilt oder Interviews durchgeführt werden.
Die Forschungsfrage von einer Frage im Fragebogen unterscheiden
Die Forschungsfrage bestimmt, was Sie erfahren möchten, während eine Frage im Fragebogen eine Möglichkeit zur Datengewinnung darstellt. Beide müssen nicht gleich lauten. Ein Problem zum Zusammenhang zwischen Autonomie und Zufriedenheit kann mehrere Indikatoren für beide Begriffe erfordern. Eine einzelne Frage danach, ob Autonomie die Zufriedenheit beeinflusst, erfasst die Meinung der teilnehmenden Person über den Zusammenhang und misst diesen Zusammenhang nicht bereits selbst.
Erstellen Sie eine Übersicht des Weges vom Problem zu den Daten. Halten Sie die Forschungsfrage, die erforderlichen Variablen, deren Definitionen und die Items des Instruments fest. Ergänzen Sie anschließend das Analyseverfahren. Können Sie nicht angeben, aus welchen Antworten das Ergebnis entstehen soll, muss die Frage überarbeitet werden. Diese Prüfung ist vor der Veröffentlichung einer Umfrage besonders hilfreich. Nach der Materialerhebung lassen sich Informationen, nach denen die Teilnehmenden überhaupt nicht gefragt wurden, nicht nachträglich gewinnen.
Wann eine Hypothese erforderlich ist und wann eine Frage genügt
Eine Hypothese sollte auf theoretischen Überlegungen oder früheren Studien beruhen und nicht ausschließlich auf der Intuition des Verfassers. In explorativen Projekten und vielen qualitativen Untersuchungen können offene Fragen ohne Vorhersage eines bestimmten Ergebnisses angemessen sein. Ergänzen Sie Hypothesen nicht allein aus Gründen einer symmetrischen Gliederung. Prüfen Sie die methodischen Anforderungen des Studiengangs und besprechen Sie Ihre Entscheidung mit der Betreuung. Verschiedene Disziplinen verwenden unterschiedliche Konventionen; deshalb gibt es keine einheitlich vorgeschriebene Hypothesenzahl für alle Arbeiten.
Wenn Sie eine gerichtete Hypothese formulieren, begründen Sie die erwartete Richtung des Zusammenhangs oder Unterschieds. Auch eine ungerichtete Hypothese erfordert eine klare Bestimmung der Variablen und Gruppen. Vermeiden Sie Formulierungen wie das untersuchte Phänomen ist wichtig, weil unklar bleibt, woran eine Bestätigung oder Widerlegung zu erkennen wäre. Eine gute Aussage ermöglicht die Planung der Analyse, nimmt das Ergebnis aber nicht vorweg. Die Möglichkeit, Daten zu erhalten, die den Erwartungen widersprechen, gehört zu einer sorgfältigen Untersuchung.
Beispiel für die Präzisierung einer zu weit gefassten Formulierung
Didaktisches Beispiel: Die Frage nach dem Einfluss des Internets auf Studierende ist zu weit gefasst. Sie lässt sich auf den Zusammenhang zwischen der angegebenen Nutzungsdauer bestimmter Werkzeuge und der Bewertung der Lernorganisation in einer konkreten Gruppe eingrenzen. Dann ist klar, welche Variablen definiert werden müssen. Dennoch ist zu prüfen, ob Selbstauskünfte eine geeignete Datenquelle darstellen und ob das Untersuchungsdesign nur Aussagen über ein gemeinsames Auftreten erlaubt. Der Austausch des Wortes Einfluss durch Zusammenhang löst nicht automatisch sämtliche Messprobleme.
Im nächsten Schritt werden Zeitraum, Rekrutierungsverfahren und Indikatoren bestimmt. Außerdem sind Faktoren zu benennen, die für die Interpretation relevant sein können. Nicht alle müssen in das Modell aufgenommen werden, doch das Auslassen wichtiger Erklärungen begrenzt die Schlussfolgerung. Das Beispiel zeigt einen Präzisierungsprozess und keine fertige Hypothese zum Kopieren. In einer tatsächlichen Arbeit sollte deren Inhalt aus der Literaturübersicht und den Möglichkeiten zur Erhebung geeigneten Materials hervorgehen.
Scheinhypothesen und Überschneidungen erkennen
Prüfen Sie, ob jede Hypothese einen eigenständigen Beitrag leistet. Zwei Aussagen können unterschiedlich formuliert sein, aber denselben Zusammenhang betreffen. Umgekehrt kann ein langer Satz mehrere Behauptungen verbinden, die getrennte Analysen erfordern. Trennen Sie diese, wenn für die einzelnen Teile unterschiedliche Ergebnisse möglich sind. Vermeiden Sie außerdem Hypothesen, die eine bereits aus der Definition folgende Selbstverständlichkeit beschreiben, da ihre Prüfung das Wissen über das untersuchte Problem nicht erweitert.
Achten Sie auf unscharfe Wörter: häufig, erheblich, gut, wirksam und Mehrheit. Manche lassen sich zahlenmäßig präzisieren, andere erfordern ein qualitatives Kriterium. Statistische Signifikanz ist nicht gleichbedeutend mit praktischer Bedeutung. Wenn Sie die Wirksamkeit eines Projekts bewerten möchten, legen Sie eine Messgröße und einen Bezugspunkt fest. Andernfalls lässt sich leicht jedes beliebige Ergebnis als Erfolg bezeichnen. Halten Sie Definitionen und Kriterien vor der Analyse fest, damit sie nicht passend zum gewünschten Ergebnis ausgewählt werden.
Ergebnisse berichten, ohne frühere Annahmen zu verändern
Verwenden Sie im Untersuchungskapitel die Bezeichnungen der Fragen und Hypothesen konsequent. Die Leserschaft sollte ein Ergebnis leicht mit der vorherigen Ankündigung verbinden können. Entfernen Sie eine Hypothese nicht deshalb, weil das Ergebnis der Vorhersage widerspricht. Beschreiben Sie die Daten, die durchgeführte Analyse und die Reichweite der Schlussfolgerung. Wenn ein neues interessantes Problem auftritt, kennzeichnen Sie die zusätzliche Analyse als explorativ. Diese Unterscheidung erhält den Wert der Beobachtung, ohne vorzutäuschen, sie sei von Anfang an geplant gewesen.
Erstellen Sie abschließend eine Arbeitstabelle: Frage oder Hypothese, Datenquelle, Analyse, Ergebnis und Einschränkung. Sie muss nicht in die endgültige Arbeit aufgenommen werden, hilft aber, fehlende Antworten zu erkennen. Eine Schlussfolgerung sollte sich auf die konkrete Stichprobe und Methode beziehen. Das Ergebnis einer einzelnen Untersuchung rechtfertigt keine allgemeine Aussage über sämtliche Studierenden oder Organisationen. Die präzise Bestimmung der Grenzen gehört zu einer guten Interpretation und ist kein Zeichen einer schwachen Arbeit.
Zusammenfassung
Forschungsfragen sind dann sinnvoll, wenn sie zu konkreten methodischen Entscheidungen führen und auf Basis der erhobenen Daten beantwortet werden können. Hypotheses should result from theory, indicate the predicted relationship and be subject to verification. Bevor Sie mit der Studie beginnen, überprüfen Sie jede Frage zusammen mit der geplanten Analysemethode. Wenn nicht klar ist, nach welcher Antwort in den Daten gesucht werden soll, muss der Wortlaut geklärt werden.
Häufig gestellte Fragen
Muss jedes Werk Hypothesen enthalten?
NEIN. Die Hypothesen sind typisch für erklärende und quantitative Forschung. Bei explorativer oder qualitativer Forschung können gut formulierte Forschungsfragen ausreichend sein.
Wie viele Forschungsfragen sollten in der Arbeit enthalten sein?
Es gibt keine universelle Zahl. Normalerweise entwickeln sich aus einer Hauptfrage mehrere Detailfragen. Jeder von ihnen sollte notwendig und analysierbar sein.
Kann die Hypothese nicht bestätigt werden?
Ja. Die Ablehnung einer Hypothese ist ein legitimes Ergebnis der Studie. Ändern Sie nach der Analyse keine Daten oder Formulierungen, nur um eine Bestätigung zu erhalten.
Muss eine Hypothese bestätigt werden, damit die Arbeit gut ist?
Nein. Entscheidend für die Qualität der Arbeit sind die Begründung des Projekts, die Verlässlichkeit der Daten und die Korrektheit der Schlussfolgerungen. Ein Ergebnis, das den Erwartungen widerspricht, kann wertvoll sein. Daten oder die ursprüngliche Formulierung einer Hypothese dürfen nicht verändert werden, nur um eine scheinbare Bestätigung zu erzielen.
Benötigen Sie Unterstützung bei Ihrer Arbeit?
Beschreiben Sie Thema, Umfang und Frist. Wir prüfen die Unterlagen, empfehlen den passenden Leistungsumfang und erstellen ein transparentes Angebot.
