Ein Leitfaden zur erklärenden Forschung

Erklärende Forschung ist eine Forschungsmethode, die untersucht, warum etwas auftritt, wenn begrenzte Informationen verfügbar sind. Es kann Ihnen helfen, ein bestimmtes Thema besser zu verstehen, festzustellen, wie oder warum ein bestimmtes Phänomen auftritt, und zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Erklärungsforschung kann auch als „Ursache-Wirkungs“ -Modell erklärt werden, das Muster und Trends in vorhandenen Daten untersucht, die zuvor nicht untersucht wurden. Aus diesem Grund wird es oft als eine Art Kausalforschung angesehen.

Hinweis: Achten Sie darauf, erklärende Forschung nicht mit explorativer Forschung zu verwechseln, die ebenfalls vorläufiger Natur ist, sondern ein Thema untersucht, das noch nicht eingehend untersucht wurde.

Wann Erklärungsforschung zu verwenden ist

Erklärungsforschung wird verwendet, um zu untersuchen, wie oder warum ein Phänomen stattfindet. Daher ist diese Art von Forschung oft eine der ersten Phasen des Forschungsprozesses und dient als Ausgangspunkt für zukünftige Forschungen. Obwohl häufig Daten zu Ihrem Thema verfügbar sind, ist es möglich, dass der jeweilige Kausalzusammenhang, an dem Sie interessiert sind, nicht robust untersucht wurde.

Erklärende Forschung hilft Ihnen, diese Muster zu analysieren und Hypothesen zu formulieren, die zukünftige Bemühungen leiten können. Wenn Sie ein vollständigeres Verständnis einer Beziehung zwischen Variablen suchen, ist erklärende Forschung ein guter Anfang. Beachten Sie jedoch, dass dies wahrscheinlich keine schlüssigen Ergebnisse liefert.

Sie unterrichten seit mehreren Jahren im ersten und zweiten Semester Statistik für Studenten im Grundstudium.

Sie haben ihre Abschlussnoten analysiert und festgestellt, dass die Studierenden, die Ihren Kurs im ersten Semester belegen, immer höhere Noten erhalten als Studierende, die denselben Kurs im zweiten Semester belegen.

Sie möchten herausfinden, was dieses Muster verursacht.

Erklärende Forschungsfragen

Erklärende Forschung beantwortet „Warum“ und „Was“ Fragen, was zu einem besseren Verständnis eines bisher ungelösten Problems führt oder Klarheit für verwandte zukünftige Forschungsinitiativen schafft.

Hier einige Beispiele:

• Warum erhalten Studierende im ersten Semester höhere Durchschnittsnoten als im zweiten Semester?
• Wie wirkt sich der Familienstand auf die Arbeitsmarktbeteiligung aus?
• Warum verhalten sich mehrsprachige Personen bei Geschäftsverhandlungen riskanter als einsprachige Personen?
• Wie sagt die Fähigkeit eines Kindes, die sofortige Befriedigung zu verzögern, den Erfolg im späteren Leben voraus?
• Warum sind Jugendliche eher in einem stark verschmutzten Bereich als in einem sauberen Bereich?

Erklärende Forschungsdatenerfassung

Nachdem Sie Ihre Forschungsfrage ausgewählt haben, stehen Ihnen verschiedene Optionen für Forschungs- und Datenerfassungsmethoden zur Auswahl.

Einige der häufigsten Forschungsmethoden sind:

• Literaturrecherchen
• Interviews und Fokusgruppen
• Pilotstudien
• Beobachtungen
• Experimente

Die Methode, die Sie wählen, hängt von mehreren Faktoren ab, einschließlich Ihres Zeitplans, Budgets und der Struktur Ihrer Frage. Wenn es bereits eine Menge Forschung zu Ihrem Thema gibt, ist eine Literaturrecherche ein guter Anfang. Wenn Sie an Meinungen und Verhalten interessiert sind, ziehen Sie ein Interview- oder Fokusgruppenformat in Betracht. Wenn Sie mehr Zeit oder Geld zur Verfügung haben, kann ein Experiment oder eine Pilotstudie gut zu Ihnen passen.

Erklärende Forschungsdatenanalyse

Um sicherzustellen, dass Sie Ihre erklärende Forschung korrekt durchführen, stellen Sie sicher, dass Ihre Analyse definitiv kausaler Natur ist und nicht nur korreliert.

Denken Sie immer an den Satz „Korrelation bedeutet nicht Kausalität.“ Korrelierte Variablen sind nur miteinander verbunden: Wenn sich eine Variable ändert, ändert sich auch die andere. Dies ist jedoch nicht unbedingt auf einen direkten oder indirekten Kausalzusammenhang zurückzuführen.

Kausalität bedeutet, dass Änderungen in der unabhängigen Variablen Änderungen in der abhängigen Variablen bewirken. Mit anderen Worten, es gibt eine direkte Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen Variablen.

Ursächliche Nachweise müssen drei Kriterien erfüllen:

1. Temporal: Was Sie als „Ursache“ definieren, muss dem vorausgehen, was Sie als „Wirkung“ definieren.“
2. Variation: Die Intervention muss systematisch zwischen Ihrer unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen erfolgen.
3. Nicht unecht: Achten Sie darauf, dass es keine mildernden Faktoren oder versteckte dritte Variablen gibt, die Ihre Ergebnisse verfälschen.

Korrelation impliziert keine Kausalität, aber Kausalität impliziert immer Korrelation. Um schlüssige kausale Ergebnisse zu erhalten, müssen Sie ein vollständiges experimentelles Design durchführen.

Schrittweises Beispiel für erklärende Forschung

Ihr erklärendes Forschungsdesign hängt von der Forschungsmethode ab, mit der Sie Ihre Daten erfassen. In den meisten Fällen verwenden Sie ein Experiment, um mögliche kausale Zusammenhänge zu untersuchen. Wir führen Sie anhand eines Beispiels durch die Schritte.

Schritt 1: Entwickeln Sie die Forschungsfrage

Der erste Schritt bei der Durchführung erklärender Forschung besteht darin, sich mit dem Thema vertraut zu machen, an dem Sie interessiert sind, damit Sie eine Forschungsfrage entwickeln können.

Angenommen, Sie interessieren sich für die Spracherhaltungsraten bei Erwachsenen.

Sie haben zuvor die Spracherhaltung bei Erwachsenen untersucht, die als Kinder aus dem Ausland adoptiert wurden. Sie entdeckten, dass Erwachsene, die als Säuglinge einer Fremdsprache ausgesetzt waren, die Sprache besser neu lernen konnten als Erwachsene, die nie exponiert waren.

Sie interessieren sich für die Wirkung Die Dauer der Exposition gegenüber Sprache beeinflusst die Fähigkeit zur Spracherhaltung im späteren Leben.

Sie wollen ein Experiment durchführen, um die folgende Forschungsfrage zu beantworten: Wie beeinflusst die Dauer der Exposition gegenüber einer Sprache im Säuglingsalter den Spracherhalt bei Erwachsenen, die als Kinder aus dem Ausland adoptiert wurden?

Schritt 2: Formulieren Sie eine Hypothese

Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Erwartungen anzusprechen. In einigen Fällen gibt es Literatur zu Ihrem Thema oder zu einem eng verwandten Thema, die Sie als Grundlage für Ihre Hypothese verwenden können. In anderen Fällen ist das Thema nicht gut untersucht, und Sie müssen Ihre Hypothese basierend auf Ihren Instinkten oder auf vorhandener Literatur zu weiter entfernten Themen entwickeln.

Sie erwarten, dass Erwachsene, die einer Sprache im Säuglingsalter für eine kürzere Zeit ausgesetzt waren, weniger wahrscheinlich Aspekte dieser Sprache behalten als Erwachsene, die für einen längeren Zeitraum ausgesetzt waren.

Sie formulieren Ihre Erwartungen in Form einer Null- (H0) und Alternativhypothese (H1):

• H0: Die Dauer der Exposition gegenüber einer Sprache im Säuglingsalter hat keinen Einfluss auf die Spracherhaltung bei Erwachsenen, die als Kinder aus dem Ausland adoptiert wurden.
• H1: Die Dauer der Exposition gegenüber einer Sprache im Säuglingsalter wirkt sich positiv auf die Spracherhaltung bei Erwachsenen aus, die als Kinder aus dem Ausland adoptiert wurden.

Hinweis: Es ist möglich, mehrere Hypothesen hinzuzufügen, aber für dieses Beispiel fahren wir mit nur einer fort.

Schritt 3: Entwerfen Sie Ihre Methodik und sammeln Sie Ihre Daten

Entscheiden Sie als Nächstes, welche Datenerfassungs- und Datenanalysemethoden Sie verwenden möchten, und schreiben Sie sie auf. Nachdem Sie Ihre Forschung sorgfältig entworfen haben, können Sie beginnen, Ihre Daten zu sammeln.

Sie entscheiden sich für ein Experiment, da Sie einen kausalen Zusammenhang testen möchten. Sie sammeln eine Gruppe von Erwachsenen, die aus Kolumbien adoptiert wurden, aber seit dem Zeitpunkt ihrer Adoption in den Vereinigten Staaten gelebt haben.

Sie vergleichen:

• Erwachsene, die zwischen 0 und 6 Monaten aus Kolumbien adoptiert wurden.
• Erwachsene, die zwischen 6 und 12 Monaten aus Kolumbien adoptiert wurden.
• Erwachsene, die zwischen 12 und 18 Monaten aus Kolumbien adoptiert wurden.
• Einsprachige Erwachsene, die keiner anderen Sprache ausgesetzt waren.

Während der Studie testen Sie ihre Spanischkenntnisse zweimal in einem Forschungsdesign, das drei Stufen umfasst:

• Vortest: Sie führen mehrere Sprachtests durch, um Unterschiede zwischen den Gruppen vor der Intervention festzustellen.
• Intervention: Sie bieten allen Gruppen 8 Stunden Spanischunterricht an.
• Post-Test: Sie können mehrere Sprachkompetenztests durchführen, um Unterschiede zwischen den Gruppen nach der Intervention festzustellen.

Sie haben sichergestellt, dass Sie alle Störvariablen wie Alter, Geschlecht, Fremdsprachenkenntnisse usw. steuern.

Da Sie eine Variable zwischen den Probanden (unterschiedliche Expositionsdauer) und eine Variable innerhalb der Probanden (Vortest vs. post-Test), entscheiden Sie sich für eine gemischte ANOVA.

Schritt 4: Analysieren Sie Ihre Daten und melden Sie die Ergebnisse

Fahren Sie nach Abschluss der Datenerfassung mit der Analyse Ihrer Daten und dem Melden der Ergebnisse fort.

Nach Durchführung des Experiments untersuchen Sie die Daten.

Sie bemerken, dass:

• Die vorexponierten Erwachsenen zeigten höhere Sprachkenntnisse in Spanisch als diejenigen, die nicht vorexponiert worden waren. Der Unterschied ist für den Post-Test noch größer.
• Die Erwachsenen, die zwischen 12 und 18 Monaten adoptiert wurden, hatten ein höheres spanisches Sprachniveau als diejenigen, die zwischen 0 und 6 Monaten oder 6 und 12 Monaten adoptiert wurden, aber es gab keinen Unterschied zwischen den beiden letztgenannten Gruppen.

Um festzustellen, ob diese Unterschiede signifikant sind, führen Sie eine gemischte ANOVA durch. Die ANOVA zeigt, dass alle Unterschiede für den Pre-Test nicht signifikant sind, aber für den Post-Test signifikant sind.

Sie berichten Ihre Ergebnisse in Übereinstimmung mit den Richtlinien des von Ihnen verwendeten Zitierstils (z. B. APA).

Schritt 5: Interpretieren Sie Ihre Ergebnisse und geben Sie Vorschläge für zukünftige Forschungen

Versuchen Sie bei der Interpretation der Ergebnisse, Erklärungen für die Ergebnisse zu finden, die Sie nicht erwartet haben. In den meisten Fällen möchten Sie Vorschläge für zukünftige Forschungen machen.

Ihre Ergebnisse entsprachen Ihren Erwartungen. Adoptierte Erwachsene, die im Säuglingsalter über einen längeren Zeitraum einer Sprache vorexponiert waren, haben mehr von diesem Wissen behalten als adoptierte Erwachsene, die über einen kürzeren Zeitraum vorexponiert waren, und Erwachsene, die überhaupt nicht vorexponiert waren.

Dieser Unterschied ist jedoch erst nach der Intervention signifikant (die spanische Klasse.)

Sie entscheiden, dass es sich lohnt, die Angelegenheit weiter zu erforschen, und schlagen ein paar zusätzliche Forschungsideen vor:

• Replizieren Sie die Studie mit einer größeren Stichprobe
• Replizieren Sie die Studie für andere Muttersprachen (z. Koreanisch, Lingala, Arabisch)
• Replizieren Sie die Studie für andere sprachliche Aspekte, wie z. B. die Ursprünglichkeit des Akzents

Erklärende vs. explorative Forschung

Es kann leicht sein, erklärende Forschung mit explorativer Forschung zu verwechseln. Wenn Sie Zweifel an der Beziehung zwischen explorativer und erklärender Forschung haben, denken Sie daran, dass explorative Forschung die Grundlage für spätere erklärende Forschung bildet.

Explorative Forschungsfragen beginnen oft mit „Was“. Sie sollen die zukünftige Forschung leiten und haben normalerweise keine schlüssigen Ergebnisse. Explorative Forschung wird oft als erster Schritt in Ihrem Forschungsprozess genutzt, um Ihnen zu helfen, Ihre Forschungsfrage zu fokussieren und Ihre Hypothesen zu verfeinern.

Erklärende Forschungsfragen beginnen oft mit „Warum“ oder „Wie“. Sie helfen Ihnen zu untersuchen, warum und wie ein zuvor untersuchtes Phänomen stattfindet.

Vor- und Nachteile der explorativen Forschung

Wie jedes andere Forschungsdesign hat auch die explorative Forschung ihre Nachteile: Sie bietet zwar einzigartige Vorteile, hat aber auch erhebliche Nachteile:

• Es gibt früheren Forschungen mehr Bedeutung. Es hilft, Lücken in bestehenden Analysen zu schließen und gibt Aufschluss über die Ursachen von Phänomenen.
• Es ist sehr flexibel und oft replizierbar, da die interne Gültigkeit bei korrekter Ausführung tendenziell hoch ist.
• Da Sie häufig Sekundärforschung verwenden können, ist die Erklärungsforschung oft sehr kosten- und zeiteffizient, sodass Sie bereits vorhandene Ressourcen nutzen können, um Ihre Forschung zu leiten, bevor Sie sich für schwerere Analysen entscheiden.

• Erklärende Forschung hilft Ihnen zwar, Ihre Theorien und Hypothesen zu festigen, es fehlen jedoch normalerweise schlüssige Ergebnisse.
• Ergebnisse können voreingenommen oder unzulässig für ein größeres Werk sein und sind in der Regel nicht extern gültig. Sie werden wahrscheinlich später robustere (oft quantitative) Untersuchungen durchführen müssen, um mögliche Erkenntnisse aus der erklärenden Forschung zu untermauern.
• Zufälle können mit kausalen Beziehungen verwechselt werden, und es kann manchmal schwierig sein, festzustellen, welche die kausale Variable und welche die Wirkung ist.

Häufig gestellte Fragen zur Erklärungsforschung