Thematische Analyse: Definition, Schritte & Vorteile

Die thematische Analyse hilft Forschern, die zugrunde liegenden Muster in qualitativen Daten zu erkunden, was sie für Studien wertvoll macht, die sich auf das Verständnis von Perspektiven, Erfahrungen oder sozialen Konstrukten konzentrieren. Sie ermöglicht es Forschern, umfangreiche, komplexe Daten zu Themen zu destillieren und so Einblicke in das untersuchte Thema zu gewinnen.

Die qualitative Analyse kann ein äußerst effektiver analytischer Ansatz sein, wenn sie richtig durchgeführt wird. Die thematische Analyse ist einer der am häufigsten verwendeten qualitativen Analyseansätze.

Ein Vorteil dieser Analyse ist, dass es sich um eine vielseitige Technik handelt, die sowohl für explorative Untersuchungen (bei denen Sie nicht wissen, nach welchen Mustern Sie suchen sollen) als auch für eher deduktive Studien (bei denen Sie sehen, wonach Sie suchen) eingesetzt werden kann.

In diesem Blog gehen wir auf die Definition der thematischen Analyse ein, erläutern die Schritte zur effektiven Durchführung und diskutieren ihre Vorteile. Dieser Blog vermittelt Ihnen ein klares Verständnis dafür, wie die thematische Analyse qualitative Daten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln kann.

Was ist die Thematische Analyse?

Die thematische Analyse ist eine Methode zur Analyse qualitativer Daten, bei der eine Reihe von Daten durchgelesen und nach Mustern in der Bedeutung der Daten gesucht wird, um Themen zu finden.

Diese Art der Analyse ist ein aktiver Prozess der Reflexivität, bei dem die subjektive Erfahrung des Forschers im Mittelpunkt steht, um den Sinn der Daten zu verstehen.

Die thematische Analyse wird gemeinhin zu den qualitativen Forschungstechniken gezählt, da sie den Schwerpunkt auf die Identifizierung, Analyse und Interpretation von Mustern in qualitativen Daten legt.

Mit dieser Analyse können Sie qualitative Daten auf eine bestimmte Weise betrachten. Sie wird in der Regel verwendet, um eine Gruppe von Texten zu beschreiben, z. B. ein Interview oder eine Reihe von Transkripten. Der Forscher sieht sich die Daten genau an, um gemeinsame Themen zu finden: sich wiederholende Ideen, Themen oder Darstellungsweisen.

Wann sollten Sie eine thematische Analyse verwenden?

Thematische Analysen sind am effektivsten, wenn Sie detaillierte, reichhaltige Informationen aus den Erfahrungen, Meinungen oder Perspektiven der Teilnehmer untersuchen und interpretieren müssen.

Wie bereits erwähnt, kann diese Art der Analyse unglaublich hilfreich sein, wenn es darum geht, Muster oder Themen in Ihren Forschungsdaten aufzudecken. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Situationen, in denen die thematische Analyse angewendet wird:

• Wahrnehmungen: Verstehen, wie Menschen eine Situation wahrnehmen oder interpretieren, z.B. wie Patienten die Ärzte in einem Krankenhaus wahrnehmen.

• Erlebnisse: Erforschen Sie persönliche Erfahrungen, z.B. die Erfahrungen junger Frauen auf Dating-Seiten.

• Ideen und Meinungen: Untersuchen Sie öffentliche Ideen oder Meinungen zu allgemeineren Themen, wie dem Klimawandel.

• Kulturelle Konstrukte: Analysieren Sie, wie soziale Konzepte, wie z.B. das Geschlecht, konstruiert werden, z.B. im Schulunterricht.

Thematische Analysen sind wertvoll, wenn Flexibilität und ein umfassendes Verständnis der Daten erforderlich sind. Sie hilft dabei, qualitative Daten zu verstehen, indem sie sie in wiederkehrende Themen gruppiert, auch wenn sie sorgfältige Überlegungen erfordert, um zu vermeiden, dass Nuancen übersehen werden oder die Ergebnisse durch Subjektivität verzerrt werden.

Schritte der Thematischen Analyse

Lassen Sie uns gleich mit dem Prozess der thematischen Analyse beginnen. Denken Sie daran, dass das, was wir hier besprechen, ein allgemeiner Prozess ist, und dass die Schritte, die Sie unternehmen müssen, von Ihrem Ansatz und dem Forschungsdesign abhängen.

1. Eingewöhnung

Die erste Phase der thematischen Analyse besteht darin, Ihre Daten auf allgemeine Themen zu untersuchen. In diesem Schritt transkribieren Sie die Audiodaten in Text.

In diesem Stadium müssen Sie entscheiden, was Sie kodieren, was Sie verwenden und welche Codes Ihren Inhalt am besten repräsentieren. Überlegen Sie nun, welchen Schwerpunkt und welche Ziele Sie mit Ihrem Thema verfolgen.

Führen Sie ein Reflexionstagebuch. Hier erklären Sie, wie und warum Sie die Daten kodiert haben und welche Ergebnisse Sie erzielt haben. Sie können über den Kodierungsprozess nachdenken und prüfen, ob Ihre Kodes und Themen Ihre Ergebnisse unterstützen. Die Verwendung eines Reflexionstagebuchs von Anfang an kann Ihnen in den späteren Phasen Ihrer Analyse helfen.

Ein Reflexivitätsjournal erhöht die Zuverlässigkeit, da es eine systematische, konsistente Datenanalyse ermöglicht. Wenn Sie ein Reflexionsjournal verwenden, geben Sie Ihre Anfangscodes an, um zu sehen, was Ihre Daten widerspiegeln. Später können die kodierten Daten ausführlicher analysiert werden oder es können separate Codes gefunden werden.

2. Suchen Sie nach Themen in den Codes

Suchen Sie in diesem Stadium nach Codierungsmustern oder Themen. Der Übergang von Codes zu Themen ist kein reibungsloser oder geradliniger Prozess. Möglicherweise müssen Sie alternative Codes oder Themen zuweisen, um mehr über die Daten zu erfahren.

Während Sie die Daten analysieren, werden Sie möglicherweise Unterthemen und Unterteilungen von Themen entdecken, die sich auf eine wichtige oder relevante Komponente konzentrieren. An diesem Punkt sollten Sie in Ihren Tagebucheinträgen zur Reflexivität angeben, wie die Codes verstanden und integriert wurden, um Themen zu erzeugen.

3. Themen überprüfen

Jetzt, wo Sie Ihre Codes, Themen und Unterthemen kennen. Bewerten Sie Ihre Themen. In dieser Phase überprüfen Sie, ob alles, was Sie als Thema klassifiziert haben, mit den Daten übereinstimmt und ob es in den Daten vorhanden ist. Wenn Themen fehlen, können Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren, da Sie wissen, dass Sie alle Themen richtig und gründlich kodiert haben.

Wenn Ihre Themen zu breit gefächert sind und es zu viel Material zu jedem Thema gibt, sollten Sie sie vielleicht trennen, damit Sie bei Ihren Recherchen genauer vorgehen können.

Erläutern Sie in Ihrem Reflexionstagebuch, wie Sie die Themen verstanden haben, wie sie durch Belege gestützt werden und wie sie mit Ihren Codes zusammenhängen. Sie sollten auch Ihre Forschungsfragen bewerten, um sicherzustellen, dass die Fakten und Themen, die Sie aufgedeckt haben, relevant sind.

4. Themen finalisieren

Ihre Analyse wird jetzt Gestalt annehmen, nachdem Sie Ihre Themen überprüft und verfeinert, beschriftet und abgeschlossen haben. Nur weil Sie weitergekommen sind, heißt das nicht, dass Sie Ihre Themen nicht noch einmal überarbeiten oder überdenken können. Wenn Sie Ihre Themen abschließen, müssen Sie sie, anders als in der vorherigen Phase, eingehend erläutern. Wenn Sie Probleme haben, überprüfen Sie Ihre Daten und Ihren Code, um zu sehen, ob sie die Themen widerspiegeln und wann Sie sie in mehrere Teile aufteilen müssen.

Achten Sie darauf, dass der Name Ihres Themas seine Funktionen angemessen beschreibt.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Themen zu diesem Zeitpunkt mit Ihren Forschungsfragen übereinstimmen. Mit der Verfeinerung nähern Sie sich dem Ende Ihrer Analyse. Denken Sie daran, dass Ihr Abschlussbericht (der in der folgenden Phase behandelt wird) den Zielen Ihrer Forschung entsprechen muss.

Erklären Sie in Ihrem Reflexionsjournal, wie Sie Ihre Themen auswählen. Erwähnen Sie, wie sich das Thema auf Ihre Forschungsergebnisse auswirken wird und was es für Ihre Forschungsfragen und Schwerpunkte bedeutet.

Am Ende dieser Phase haben Sie Ihre Themen abgeschlossen und können einen Bericht schreiben.

5. Bericht schreiben

In diesem Stadium sind Sie fast fertig! Jetzt, wo Sie Ihre Daten untersucht haben, schreiben Sie einen Bericht. Ein typischer Bericht zur thematischen Analyse enthält:

• Ein Start
• Ein Ansatz
• Die Ergebnisse
• Ergebnis

Wenn Sie Ihren Bericht verfassen, sollten Sie genügend Details liefern, damit ein Kunde Ihre Ergebnisse beurteilen kann. Mit anderen Worten: Der Betrachter möchte wissen, wie Sie die Daten analysiert haben und warum. „Was“, „wie“, „warum“, „wer“ und „wann“ sind hier hilfreich.

Also, was haben Sie gefunden? Was haben Sie getan? Wie haben Sie diese Methode gewählt? Auf wen konzentrieren sich Ihre Untersuchungen und wer sind die Teilnehmer? Wann waren Ihre Studien, die Datenerhebung und die Datenproduktion? Ihr Reflexivitätsnotizbuch wird Ihnen helfen, Ihre Themen zu benennen, zu erklären und zu belegen.

Wenn Sie Ihre Ergebnisse aufschreiben, müssen Sie jedes einzelne davon identifizieren. Der Leser muss in der Lage sein, Ihre Ergebnisse zu verifizieren. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Ergebnisse mit Ihren Forschungsfragen in Verbindung bringen, wenn Sie sie berichten.

Praktische Business Intelligence beruht auf der Synergie zwischen Analyse und Berichtswesen, wobei die Analyse wertvolle Erkenntnisse zutage fördert und das Berichtswesen diese Erkenntnisse an die Beteiligten weitergibt. Sie möchten nicht, dass sich Ihr Kunde über Ihre Ergebnisse wundert, also stellen Sie sicher, dass sie mit Ihrem Thema und Ihren Anfragen in Zusammenhang stehen.

Die Verwendung des richtigen Tools kann bei dieser Art von Analyse einen großen Unterschied ausmachen. Wenn Sie auf der Suche nach einer vollständigen und zuverlässigen Plattform sind, laden wir Sie zu einem Besuch ein: getthematic.com 

Thematische Analyse Vorteile und Nachteile

Eine technische oder pragmatische Sicht des Forschungsdesigns konzentriert sich darauf, dass Forscher qualitative Analysen mit der Methode durchführen, die für die Forschungsfrage am besten geeignet ist. Es gibt jedoch selten eine einzige ideale oder geeignete Methode. Daher werden oft andere Kriterien zur Auswahl effizienter Analysemethoden herangezogen: die theoretischen Verpflichtungen des Forschers und seine Vertrautheit mit bestimmten Techniken.

Die thematische Analyse bietet eine flexible Methode der Datenanalyse und ermöglicht es Forschern mit unterschiedlichem methodischem Hintergrund, sich an dieser Art der Analyse zu beteiligen. Datenanalyse und Datenanalyse sind eng miteinander verbundene Prozesse, bei denen es darum geht, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Für Positivisten ist die „Zuverlässigkeit“ ein Problem, weil es viele mögliche Interpretationen der Daten gibt und die Subjektivität des Forschers die Analyse „verzerren“ oder verzerren könnte. Für diejenigen, die sich den Werten der qualitativen Forschung verschrieben haben, wird die Subjektivität des Forschers als Ressource (und nicht als Bedrohung der Glaubwürdigkeit) angesehen, so dass die Bedenken hinsichtlich der Zuverlässigkeit nicht bestehen bleiben.

Es gibt keine richtige oder präzise Interpretation der Daten. Die Interpretationen sind zwangsläufig subjektiv und spiegeln die Position des Forschers wider. Qualität wird durch einen systematischen und rigorosen Ansatz und die kontinuierliche Reflexion des Forschers darüber, wie er die sich entwickelnde Analyse gestaltet, erreicht.

Die thematische Analyse hat mehrere Vor- und Nachteile. Es liegt an den Forschern zu entscheiden, ob diese Analysemethode für ihr Forschungsdesign geeignet ist.

Vorteile der Thematischen Analyse

Die thematische Analyse bietet mehrere Vorteile, die sie zu einer beliebten Wahl für die Analyse von qualitativen Daten machen. Hier sind einige ihrer wichtigsten Vorteile:

• Die Flexibilität des theoretischen und des Forschungsdesigns ermöglicht es den Forschern, mehrere Theorien zu erforschen, die auf diesen thematischen Analyseprozess in verschiedenen Epistemologien angewendet werden können.
• Sehr gut geeignet für große Datensätze.
• Die Ansätze zur Datenkodierung und zur Zuverlässigkeit des Codebuchs sind für die Verwendung mit Forschungsteams konzipiert.
• Interpretation der Themen anhand der Daten.
• Anwendbar auf Forschungsfragen, die über die Erfahrung eines Individuums hinausgehen.
• Sie ermöglicht die induktive Entwicklung von Codes und Themen aus den Daten.

Nachteile der Thematischen Analyse

Die thematische Analyse bietet mehrere Vorteile, die sie zu einer guten Wahl für die Analyse qualitativer Daten machen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die auf einfache Weise erklärt werden:

• Der thematischen Analyse können nuancierte Daten entgehen, wenn der Forscher nicht vorsichtig ist und die thematische Analyse in einem theoretischen Vakuum anwendet.
• Diese Flexibilität kann es für unerfahrene Forscher schwierig machen, zu entscheiden, auf welche Aspekte der Daten sie sich konzentrieren sollen.
• Begrenzte Aussagekraft, wenn die Analyse nicht auf einem theoretischen Rahmen basiert.
• Es ist schwierig, ein Gefühl für die Kontinuität der Daten in den einzelnen Konten zu erhalten, da der Schwerpunkt auf der Identifizierung von Themen in allen Datenelementen liegt.
• Anders als die Diskursanalyse und die narrative Analyse erlaubt sie es den Forschern nicht, technische Aussagen über den Sprachgebrauch zu machen.

Insgesamt hat die thematische Analyse zwar ihre Nachteile, aber ihre Flexibilität, Einfachheit und Fähigkeit, reichhaltige Erkenntnisse zu liefern, machen sie zu einer beliebten und wertvollen Methode für die qualitative Forschung. Der Schlüssel liegt darin, sie sorgfältig und überlegt einzusetzen, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse zuverlässig und aussagekräftig sind.

Warum kann die QuestionPro Research Suite für die thematische Analyse nützlich sein?

Die QuestionPro Research Suite kann bei der Durchführung thematischer Analysen von großem Nutzen sein, da sie Tools bereitstellt, die die Datenerfassung, Organisation und Analyse qualitativer Daten rationalisieren. Diese Funktionen machen den Prozess effizienter und effektiver.

QuestionPro ermöglicht es Forschern, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, wie z.B.:

• Umfragen
• Interviews und
• Offene Antworten

Diese zentralisierte Datensammlung stellt sicher, dass alle Informationen leicht zugänglich sind, was für die effektive Organisation und Analyse, die für die thematische Analyse erforderlich ist, entscheidend ist.

Eine weitere wertvolle Funktion ist die automatische Textanalyse und Kodierung. QuestionPro enthält Tools zur Textanalyse, die Antworten automatisch kodieren und wiederkehrende Wörter und Themen hervorheben.

Dies kann in der Anfangsphase der thematischen Analyse sehr hilfreich sein, da es einfacher ist, gemeinsame Muster in den Daten zu erkennen. Es beschleunigt den Prozess und hilft den Forschern, sich auf die wichtigsten Themen zu konzentrieren.

Darüber hinaus helfen erweiterte Filter- und Tagging-Funktionen bei der effizienten Kategorisierung und Markierung von Daten. Mit diesem Tool können die Antworten nach Themen oder bestimmten Teilnehmermerkmalen sortiert werden, was den Forschern ermöglicht, Themen systematisch zu ordnen.

Insgesamt bietet die QuestionPro Research Suite eine Reihe von Tools, die die thematische Analyse handhabbarer machen, Zeit sparen und die Genauigkeit und Tiefe der Analyse verbessern.

Fazit

Indem Sie die einfachen Schritte der thematischen Analyse befolgen, machen Sie sich zunächst mit den Daten vertraut, erstellen Codes, identifizieren die Schlüsselthemen und schließen Ihre Erkenntnisse ab. Dieser Prozess hilft Ihnen, eine klare und organisierte Struktur für Ihre Forschungsergebnisse zu schaffen.

Sie eignet sich sowohl für kleine als auch für große Datensätze und ist damit für viele Arten von Forschung zugänglich. Es ist jedoch wichtig, dass Sie sich der Grenzen bewusst sind, wie z. B. der möglichen Voreingenommenheit des Forschers und der Notwendigkeit einer sorgfältigen Reflexion während des gesamten Prozesses.

Insgesamt ist die thematische Analyse ein leistungsfähiges Instrument, mit dem qualitative Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden können, die Forschern dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Ganz gleich, ob Sie gerade erst anfangen oder bereits Erfahrung mit qualitativer Forschung haben, die thematische Analyse bietet eine unkomplizierte und effektive Möglichkeit, Ihre Daten zu untersuchen und zu interpretieren.

Tools wie die QuestionPro Research Suite können die thematische Analyse noch einfacher machen, indem sie Ihnen helfen, Ihre Daten effizienter zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren. Automatisierte Textanalyse, Kodierungsfunktionen und fortschrittliche Filter helfen, den Prozess zu rationalisieren, Zeit zu sparen und genauere Ergebnisse zu erzielen. Kontaktieren Sie uns für weitere Details!

MEHR LERNEN KOSTENLOSES PROBLEM

Häufig gestellte Fragen ( FAQs)