Analysetechniken

Analysetechniken bezeichnet Verfahren zur systematischen Auswertung von Daten, mit deren Hilfe sich Phänomene beschreiben, erklären oder vorhersehen lassen. Sie finden Anwendung in vielen Disziplinen, von Natur- über Sozial- bis hin zu Wirtschaftswissenschaften. Grundlegende Unterscheidungen betreffen die Quantitativen, die sich auf messbare Größen stützen, und die Qualitativen, die Bedeutungen, Muster oder Zusammenhänge aus nicht-numerischen Daten ableiten.

Quantitative Analysen umfassen deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, Regressions- und Varianzanalysen, Zeitreihen- und multivariate Verfahren. Die Datenaufbereitung umfasst Datenerhebung, Bereinigung, Transformation und Prüfung auf Verteilungsannahmen. Ziel ist oft Hypothesenprüfung, Modellbildung und Vorhersagen. Typische Ergebnisse sind Kennzahlen, Modelle und Vorhersagen, die sich numerisch ausdrücken lassen.

Qualitative Analysen umfassen Inhalts- und Thematische Analysen, Diskursanalyse, Narrativanalyse und Methoden wie Grounded Theory. Sie arbeiten mit textuellen oder visuellen Daten (Interviews, Dokumente, Beobachtungen) und zielen darauf ab, Bedeutungen, Kontexte und Prozesse zu verstehen, Theorien zu entwickeln oder Hypothesen zu generieren. Ergebnisse zeigen oft Muster, Kategorien, Konzepte und Erklärungsansätze.

Analytischer Prozess umfasst Problemklärung, Datenerhebung, Datenaufbereitung, Modellierung bzw. Kodierung, Interpretation und Validierung. Gütekriterien unterscheiden sich: In der quantitativen Forschung stehen Validität, Reliabilität und Objektivität im Vordergrund; bei qualitativen Ansätzen werden Glaubwürdigkeit, Übertragbarkeit, Beständigkeit und Bestätigbarkeit herangezogen. Triangulation kann die Vertrauenswürdigkeit erhöhen.

Anwendungen finden sich in Forschung, Politik und Praxis, dort dienen Analysetechniken der Fundierung von Entscheidungen sowie der Wissensgenerierung. Typische Outputs sind Berichte, Modelle, Kategorien oder Codes, Diagramme und Interpretationen.