Kapitel 9 - Quantifizierung qualitativer Daten
Margrit Schreier
Bei der Quantifizierung qualitativer Daten werden qualitative Kodierungen in Variablen umgewandelt, etwa in Häufigkeiten (auf der Grundlage von Besetzungshäufigkeiten für ausgewählte Kategorien), in binäre Variablen (als Anwesenheit oder Abwesenheit eines Codes für einen Fall) oder in ordinale Variablen (als Intensität der Ausprägung bestimmter Merkmale). Die Ausprägungen dieser Variablen können dann gemeinsam mit den quantitativen Daten in einen Datensatz überführt und weiter statistisch ausgewertet werden; dabei können auch mittels Kombination quantitativer und ‚qualitativer‘ Variablen neue, integrierte Variablen gebildet werden. Voraussetzung für eine solche Zusammenführung ist allerdings, dass die qualitativen und quantitativen Daten jeweils klar einem Fall zugeordnet werden können.
Bazeley (2017) weist darauf hin, dass man bei einer solchen integrierten Auswertung qualitativer und quantitativer Daten jedoch im Blick behalten muss, dass die qualitativ fundierten Variablen die Voraussetzungen für viele inferenzstatistische Verfahren nicht erfüllen: So sind diese Variablen selten normalverteilt; wechselseitige Unabhängigkeit von Beobachtungen ist meist nicht gegeben; und angesichts der meist kleinen Fallzahlen, für die qualitative Daten vorliegen, ist der p-Wert bei inferenzstatistischen Verfahren nur wenig aussagekräftig, da abhängig von der Größe der Stichprobe. Weiterführende, auch inferenzstatistische Auswertungen sind trotzdem möglich, aber diese müssen immer im Hinblick auf die Merkmale des Datenmaterials ausgewählt werden.
Literatur
Bazeley, P. (2017). Integrating analyses in mixed methods research. Sage.