Eine Datenanalyse ist eine Auswertung von formalen Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen für die Bachelorarbeit, Masterarbeit oder Dissertation. Das Ziel ist, Muster in den Daten zu erkennen, also Regelmäßigkeiten oder eben Unregelmäßigkeiten oder wenigstens Auffälligkeiten.
Daten sind sehr vielfältig. Das können Zahlen sein aber auch umfangreiche Beschreibungen von Objekten. In der Regel sind es Daten in Zahlenform wie Zeitreihen oder Zahlenfolgen oder Statistiken aller Art. Allerdings sind Statistiken bereits verarbeitete Daten.
Datenanalysen brauchen etwas Kreativität. Die Lösung liegt meist nicht auf der Hand. Schließlich hat diese Analyse bisher noch keiner so gemacht oder jedenfalls hast Du in der Literatur nichts dazu gefunden.
Das Ergebnis einer Datenanalyse sind Antworten auf anfangs gestellte Fragen und Detailfragen. Die Antworten sind Zahlen, Grafiken und deren Interpretation.
Was sind die Vorteile einer Datenanalyse im Vergleich zu anderen Methoden?
Das sind die Vorteile:
- Zahlen sind universell
- Die Daten sind greifbar.
- Es gibt Algorithmen für Berechnungen. Das ist leichter als eine Text-Auswertung.
- Die Adressaten verstehen die Ergebnisse schnell.
- Man kann richtig zaubern und die Adressaten beeindrucken.
- Man kann die Ergebnisse sehr schön visualisieren.
Was sind die Nachteile einer Datenanalyse?
Die Nachteile sind:
- Garbage in, garbage out. Ist die Datenqualität schlecht, sind keine zuverlässigen Ergebnisse möglich.
- Die Abhängigkeit bei der Datenbeschaffung kann ziemlich nerven. Aber für die Gewinnung von Teilnehmern für eine Umfrage gibt es gute Konzepte.
- Man muss Methoden kennen oder lernen oder jemand finden, der einem helfen kann.
- Fehler können verheerend sein.
- Fehlende Substanz lässt sich schnell erkennen.
- Bilder sagen mehr als Tausend Worte. Daher kann man damit keine Seiten füllen, mit den Grafiken allerdings schon. Jedoch werden in der Regel nur die Wörter gezählt. Da fallen Grafiken raus...
Unter welchen Voraussetzungen kann oder sollte ich eine Datenanalyse machen?
- Wenn ich eine solche Auswertung machen musst.
- Ich muss die passenden Daten bekommen können.
- Wenn ich die Berechnungen machen oder mindestens die berechneten Auswertungen anderer nachvollziehen, erklären und wiederholen kann.
- Ich will von Anfang an eine klare Eigenleistung.
Wie erstelle ich das Auswertungsdesign für die Datenanalyse?
Das Wichtigste ist: Fragen stellen, die richtigen und genug Fragen und auch sauber formulierte Fragen. Außerdem brauchst Du Detailfragen zur Leitfrage.
Gute Formulierung: Welchen Zusammenhang gibt es zwischen Alfa und Beta?
Weniger gute Formulierung: Wie hängen Alfa und Beta zusammen?
Dann kommen die Methoden für die Berechnung. Da gibt es Dutzende statistischer Methoden. Aber wie immer lassen sich die meisten Berechnungen mit nur einer Handvoll statistischer Verfahren durchführen.
- Welche Detailfragen lassen sich zur Forschungsfrage formulieren?
- Welche Daten liegen vor? In welchem Format? Wie sind die Daten aufbereitet?
- Welche Kennzahlen erlauben Aussagen?
- Welche Methoden stehen zur Verfügung, um solche Kennzahlen zu berechnen? Passen meine Daten dazu? Von der Art her (Skalen), vom Umfang her (Zahl der Datensätze).
Muss ich für eine Datenanalyse nicht viele Daten haben?
Das kommt auf die Datenträger und die Fragen an und die Methoden, die Du anwenden willst. Eine feste Regel ist, dass Du für eine statistische Auswertung mindestens 30 Datensätze haben musst, um repräsentative Aussagen über die Grundgesamtheit treffen zu können. Statistisch ist es also egal, ob Du 30 oder 30 Mio. Datensätze hast. Dafür wurde die Statistik erfunden...
Auf welche Fehler muss ich achten?
- Mache die Analyse nicht auf den letzten Drücker.
- Fragen und Hypothesen für die Auswertung VOR der Datenerhebung formulieren!
- Hartnäckig bleiben, dranbleiben.
- Lass die Ergebnisse mal etwas liegen und überarbeite sie dann.
- Du musst die Theorie und den Forschungsstand mit Deinen Ergebnissen verbinden.
- Du musst Zeit für die Kontrolle haben
Welche Hilfsmittel kann ich nutzen?
- Du kannst Programme aller Art für Berechnungen nutzen.
- Fragen sind aber Deine wichtigsten Hilfsmittel.
Wer kann mir bei einer Datenanalyse legal helfen?
Die große intellektuelle Herausforderung ist, das Forschungsdesign zu entwickeln und die Daten zu beschaffen sowie die Ergebnisse am Ende zu interpretieren.
Ist denn das Rechnen lassen durch andere erlaubt?
Das ist so eine Sache. Letztlich ist jedes Programm eine Hilfe. Wenn jemand anderes ein Programm bedient, dann lässt sich das einfach als Verlängerung des Programms ansehen. ABER: das ist eine bequeme Sicht...
Besser ist natürlich, wenn man seine Berechnungen selbst kann. Ein guter Kompromiss ist, sich Hilfe holen, praktisch vorrechnen lassen und dann die Rechenschritte SELBST penibel nachvollziehen.
Das nächste Mal könnte man das selbst rechnen. Das ist dann im Grunde ein erlaubtes Training. Dann kannst Du bei der Verteidigung jeden Rechenschritt begründen.
Womit fange ich am besten an?
Ganz klar mit Detailfragen und Hypothesen. Diese beiden geben Dir Orientierung für die gesamte Datenanalyse. Formuliere also so viele Detailfragen wie nötig, um die Leitfrage oder Forschungsfrage zu beantworten.
PS: Der Thesis-Guide von Aristolo kann dir beim Schreiben deiner Arbeit helfen.
