Qualitative Inhaltsanalyse 2 von 2 Dr. Petra Scheibler

Die qualitative Inhaltsanalyse ist ein Verfahren, mit dessen Hilfe qualitative Daten systematisch und regelgeleitet ausgewertet werden können. Darüber hinaus eröffnet es die Anbindung qualitativer Daten zur Weiterverarbeitung mit statistischen Verfahren. Das Kernstück stellt das Kategoriensystem dar, das in Anlehnung an wissenschaftliche Gütekriterien entwickelt wird.

 
1. Gütekriterien in der qualitativen Inhaltsanalyse

Das Ziel der qualitativen Inhaltsanalyse besteht darin, ein Kategoriensystem zu entwickeln, das die Inhalte des gesamten Datenmaterials systematisch, vollständig und nachvollziehbar abbildet. Um dies gewährleisten zu können, ist ein besonderes Augenmerk auf die wissenschaftlichen Gütekriterien zu legen.

Die Einhaltung von Gütekriterien im Rahmen der qualitativen Forschung stellt eine besondere Herausforderung dar. Da die Übertragbarkeit der klassischen Gütekriterien Reliabilität und Validität bei der Analyse qualitativer Daten nicht problemlos möglich ist, wurden im Rahmen der qualitativen Inhaltsanalyse eigene Gütekriterien entwickelt. Bei der Reliabilität geht es darum, die Zuverlässigkeit der Methode zu gewährleisten. Bei der qualitativen Inhaltsanalyse wird daher untersucht, ob das Kategoriensystem bei wiederholtem Einsatz am selben Material zu gleichen Ergebnissen kommt und sich somit als zuverlässig erweist. Die Bestimmung der inhaltsanalytischen Reliabilität erfolgt auf dem Wege der Intercoder-Reliabilität.

2. Die Intercoder-Reliabilität

Die Intercoder-Reliabilität gilt als ein spezifisches Instrument der qualitativen Inhaltsanalyse. Sie wird ermittelt, indem mehrere Personen (Kodierer) das Datenmaterial anhand des Kategoriensystems und mit Hilfe des Kodierleitfadens unabhängig voneinander kodieren. Auf diese Weise kann überprüft werden, ob die Kategorien verständlich formuliert und trennscharf sind. Im Anschluss an diesen Prozess erfolgt ein Vergleich der Ergebnisse aller Kodierer.

Laut Mayring (2003) ist eine hohe Übereinstimmung schwer zu erreichen. Dies gilt insbesondere für den ersten Durchgang, der oftmals zu einer Überarbeitung des Kategoriensystems führt. Das Ergebnis wird immer stark davon abhängen, wie umfangreich und differenziert das Kategoriensystem ausgearbeitet wurde.

Auch wenn die Aussagekraft der Intercoder-Reliabilität umstritten ist, stellt sie eine elementare Säule der inhaltsanalytischen Gütekriterien dar. Die Ergebnisse können einen wichtigen Beitrag zur Optimierung des Kategoriensystems leisten.

Die Intercoder-Reliabilität wird anhand des Kappa-Koeffizienten nach Cohen berechnet. Nach Fleiss (1981) und Landis & Koch (1977) sind Kappa-Werte zwischen .61 und .80 als „substantial“, Werte zwischen .81 und 1.00 als „almost perfect“ einzustufen.

3. Von der qualitativen zur quantitativen Auswertung

Ein besonderer Vorteil der qualitativen Inhaltsanalyse besteht in ihrer Anschlussfähigkeit für quantitative Auswertungsverfahren. Auf diese Weise können Forschungsstrategien verfolgt werden, die aus einer Kombination von qualitativen und quantitativen Auswertungsschritten bestehen. Damit trägt die qualitative Inhaltsanalyse zur Überwindung der Kluft zwischen qualitativen und quantitativen Forschungsmethoden bei und liefert einen wichtigen Beitrag zur Methoden-Triangulation.

4. Statistische Auswertung qualitativer Daten

Im Anschluss an den Kodierungsprozess und die Bestimmung der Intercoder-Reliabilität können die Daten zum Zwecke der Datenanalyse in ein Statistikprogramm überführt werden. Ein erster Schritt auf diesem Wege besteht in der Berechnung von Häufigkeiten.

Die nominalskalierten Daten werden bei ausreichender Zellenbesetzung auf der Basis von Kreuztabellen dem Chi2-Test unterzogen. Bei explorativen Vorgehensweisen empfiehlt es sich darüber hinaus, eine Bonferroni-Korrektur (Jaccard & Wan, 1996) vorzunehmen.

4.1 Korrespondenzanalytische Auswertung

Korrespondenzanalytische Verfahren gehören zu den explorativen statistischen Techniken ohne Bezugnahme auf Verteilungsannahmen und eignen sich zur Visualisierung von Daten. Sie ermöglichen die Veranschaulichung von Zeilen und Spalten von Kontingenztabellen als Punkte in einem zweidimensionalen Koordinatensystem. Dabei werden zwei Verfahren unterschieden, die miteinander kombiniert werden können: die numerische Darstellungsform, die auf der Homogenitätsanalyse basiert, und die geometrische Darstellungsform aus der multiplen Korrespondenzanalyse.

4.2 Vorteile der Korrespondenzanalyse

Der Vorteil der Korrespondenzanalyse liegt in der Bildung von Clustern (Merkmalskombinationen), die im qualitativen Material thematisiert wurden. Auf diese Weise können Unterschiede und/oder Gemeinsamkeiten von Merkmalen zwischen Gruppen analysiert und transparent gemacht werden. Die Korrespondenzanalyse eignet sich also immer dann, wenn Strukturen zwischen den Variablen und deren Ausprägungen beschrieben werden sollen. Die Interpretation der graphischen Darstellungen ermöglicht die Präsentation von Personen bzw. Gruppen in Abhängigkeit vom Ähnlichkeitsgrad der verwendeten Merkmale (Kategorien). Personen, die sich hinsichtlich der verwendeten Kategorien ähneln, werden im zweidimensionalen Projektionsraum in räumlicher Nähe zueinander abgebildet. Analog dazu werden Personen mit relativ unterschiedlichen Merkmalen entfernt voneinander dargestellt. Es gilt zu beachten, dass bei diesem Verfahren keine kausalen Abhängigkeiten formuliert werden, wie dies z. B. bei der konfirmatorischen Faktorenanalyse der Fall ist. Aus diesem Grund wird auf Begriffe wie „abhängig“ und „unabhängig“ verzichtet.

Literaturempfehlungen

Einführend:

Mayring, Ph. (2010). Qualitative Inhaltsanalyse. Grundlagen und Techniken. Weinheim: Beltz

Vertiefend:

Benzécri, J. M. (1992). Correspondence Analysis Handbook. New York: Dekker

Blasius, J. (2001). Korrespondenzanalyse. München: Oldenbourg

Scheibler, P. (2004). Soziale Repräsentationen über Gesundheit und Krankheit im europäischen Vergleich. Frankfurt: Lang

 

 

Diese Webseite verwendet Cookies / Webanalyse, um Ihnen den bestmöglichen Service zu bieten. Mehr Informationen finden Sie in der Datenschutzerklärung. Ok