Analysenmethoden

Analysenmethoden beschreiben Verfahren und Techniken, mit denen aus Rohdaten informationen gewonnen, Muster erkannt und Hypothesen überprüft werden. Sie bilden einen zentralen Bestandteil wissenschaftlicher Arbeiten, technischer Evaluationen und datengetriebener Entscheidungsprozesse. Die Wahl der Methode hängt von der Forschungsfrage, der Art der Daten (quantitativ, qualitativ oder gemischt), den Annahmen des Modells sowie von Anforderungen an Transparenz und Reproduzierbarkeit ab.

Man unterscheidet grob quantitative Methoden, die mit numerischen Daten arbeiten und statistische Auswertungen ermöglichen, von qualitativen Methoden, die sich auf Verständnisse, Bedeutungen und Muster in nicht-numerischen Daten konzentrieren. Gemischte Methoden kombinieren beide Ansätze in einem Studiendesign.

Beispiele quantitativer Analysen sind deskriptive Statistik, Inferenzstatistik (T-Tests, Varianzanalyse, Regressionen), Zeitreihen- und Multivariate Analysen sowie maschinelles Lernen. Qualitative Analysen umfassen Inhalts- und Thematic-Analysen, Grounded Theory, Diskurs- oder Narrative Analysen. In vielen Feldern werden auch Mixed-Methods eingesetzt, etwa in einem sequenziellen oder parallelen Design.

Der Analyseprozess umfasst Planung, Datenerhebung, Aufbereitung, Anwendung geeigneter Modelle oder Codes, Interpretation der Ergebnisse und Berücksichtigung von Unsicherheit. Qualitätssicherung zielt auf Validität, Reliabilität, Transparenz und Reproduzierbarkeit ab. Typische Maßnahmen sind transparente Methodendokumentation, Datentransparenz, Triangulation und die Offenlegung von Codebüchern oder Analyseloggen.

Analysenmethoden finden Anwendung in Wissenschaft, Technik, Wirtschaft, Medizin und Gesellschaft. Ihre Auswahl sollte auf Prinzipien wie Plausibilität, Nachvollziehbarkeit, Ethik und Kontextsensitivität beruhen.