Udo Kelle

Computer-aided qualitative data analysis : theory, methods and practice

Introduction - Udo Kelle An Overview of Computer-Aided Methods in Qualitative Research PART ONE: GENERAL METHODOLOGICAL ISSUES Computer Use in Qualitative Research and Issues of Validity - Udo Kelle and Heather Laurie User Experiences of Qualitative Data Analysis Software - Raymond M Lee and Nigel G Fielding Grounded Theory as an Emerging Paradigm for Computer-Assisted Qualitative Data Analysis - Marrku Lonkila Different Functions of Coding in the Analysis of Textual Data - John Seidel and Udo Kelle PART TWO: COMPUTERS AND QUALITATIVE THEORY BUILDING Introduction: Using Linkages and Networks for Theory Building - Gerald Prein and Udo Kelle in discussion with Lyn Richards and Tom Richards Reducing Fragmentation in Qualitative Research - Ian Dey Using Hierarchical Categories in Qualitative Data Analysis - Tom Richards and Lyn Richards Designing and Refining Hierarchical Coding Frames - Luis Araujo PART THREE: COMPUTERS AND QUALITATIVE HYPOTHESIS EXAMINATION Introduction - Udo Kelle in discussion with Ernest Sibert, Anne Shelly, Sharlene Hesse-Biber and G[um]unter L Huber Hypothesis Examination in Qualitative Research Using Logic Programming for Hypothesis Generation and Refinement - Ernest Sibert and Anne Shelly Hypothesis Testing in Computer-Aided Qualitative Data Analysis - Sharlene Hesse-Biber and Paul Dupuis Qualitative Hypothesis Examination and Theory Building - G[um]unter L Huber PART FOUR: COMPUTERS AND TRIANGULATION Introduction - Gerald Prein and Udo Kuckartz in discussion with Edeltraud Roller, Charles C Ragin and Udo Kelle Between Quality and Quantity Case-Oriented Quantification - Udo Kuckartz Hermeneutic-Classificatory Content Analysis - Edeltraud Roller, Rainer Mathes and Thomas Eckert Using Qualitative Comparative Analysis to Study Configurations - Charles C Ragin An Overview of Software - Gerald Prein, Udo Kelle and Katherine Bird

Combining qualitative and quantitative methods in research practice: purposes and advantages

Despite ongoing ‘paradigm wars’ between the methodological traditions of qualitative and quantitative research, ‘mixed methods’ represents nowadays a rapidly developing field of social science methodology. In such discussions it is often emphasized that the use of methods should be predominantly influenced by substantive research questions, and not only by methodological and epistemological considerations. As all methods have specific limitations as well as particular strengths, many discussants propose that qualitative and quantitative methods should be combined in order to compensate for their mutual and overlapping weaknesses. However, although a variety of proposals have been made for a taxonomy of mixed-methods designs, there is yet a lack of agreement regarding basic concepts and definitions, as is bemoaned by many experts in this field. This lack of common ground is due to the fact that crucial questions regarding the relations between research domains and methods have been not sufficiently discussed yet. For which types of research questions qualitative and quantitative methods are suited better? What are typical weaknesses and strengths of qualitative and quantitative methods in relation to particular research domains? The paper addresses these questions by discussing several examples from research projects that have combined qualitative and quantitative methods. Thereby it will be shown that the purposes of method integration are twofold: it can serve for the mutual validation of data and findings as well as for the production of a more coherent and complete picture of the investigated domain than monomethod research can yield.

Mixed Methods in der Organisationsforschung

Der Beitrag stellt den Einsatz von „Mixed Methods“ in der Organisationsforschung als einen Ansatz dar, mit dessen Hilfe grundlegende Begrenzungen und Methodenprobleme quantitativer und qualitativer Methoden durch Starken der jeweils anderen Methodentradition ausgeglichen werden konnen. Dabei mochten wir zeigen, wie methodologische und inhaltlich-theoretische Argumente fur eine Kombination qualitativer und quantitativer Methoden speziell im Feld der Organisationsforschung ineinandergreifen: ausgehend vom aktuellen Stand der soziologischen und organisationstheoretischen Theoriediskussion werden wir dabei die komplementaren Starken und Schwachen qualitativer und quantitativer Methoden im Umgang mit „Strukturen begrenzter Reichweite“ diskutieren, welche den Gegenstandsbereich der Organisationsforschung kennzeichnen. Abschliesend werden verschiedene Moglichkeiten zur Kombination qualitativer und quantitativer Methoden in der Form unterschiedlicher Mixed Methods-Designs dargestellt.

The Combination of Qualitative and Quantitative Research Methods in Mathematics Education: A “Mixed Methods” Study on the Development of the Professional Knowledge of Teachers

Research about education in mathematics is influenced by the ongoing dispute about qualitative and quantitative research methods. Especially in the domain of professional knowledge of teachers one can find a clear distinction between qualitative, interpretive studies on the one hand and large-scale quantitative assessment studies on the other hand. Thereby the question of how professional knowledge of teachers can be measured and whether the applied constructs are developed on a solid theoretical base is heavily debated. Most studies in this area limit themselves to the use of either qualitative or quantitative methods and data. In this chapter we discuss the limitations of such mono-method studies and we show how a combination of research methods within a “mixed methods design” can overcome these problems. Thereby we lay special emphasis on different possibilities a mixed methods approach offers for a mutual validation of both qualitative and quantitative findings. For this purpose, we draw on data and results coming from an empirical study about a teacher training program in mathematics, where quantitative data measuring the development of professional knowledge of student teachers were related to qualitative in-depth interviews about the training program.

Qualitative Evaluationsforschung im Internet — Online-Foren als Werkzeuge interpretativer Sozialforschung

Evaluation ist ein Schlusselbegriff moderner Verwaltung, weil rationale burokratische Herrschaft im Sinne Max Webers ein besonderes Augenmerk auf die Transparenz von Prozessen und Strukturen und auf die nachvollziehbare Wirksamkeit von Interventionen legen muss. Evaluationen unterliegen aber auch allen Schwachen und Problemen burokratischer Prozesse, beispielsweise jenen Effizienz- und Effektivitatsverlusten, die entstehen wenn relevante Akteure durch hierarchische Strukturen und Regularien sich in ihren Partizipationswunschen beschrankt fuhlen und deshalb Kooperation verweigern und Interventionsmasnahmen durch Untatigkeit behindern und unterlaufen.

Konstruktion empirisch begründeter Typologien

Der Typusbegriff spielt seit dem Beginn der empirischen Sozialwissenschaften eine bedeutende Rolle (siehe u.a.: Menger 1883, S. 4 f, 36; Weber 1904/ 1988; 1921/1972) und erlebt seit den 80er Jahren eine Renaissance im Bereich der qualitativen Sozialforschung. In vielen qualitativen Studien werden Typen gebildet, um komplexe soziale Realitaten und Sinnzusammenhange zu erfassen und moglichst weitgehend verstehen und erklaren zu konnen (siehe u.a. Bohnsack 1989, 1991b; Gerhardt 1986; Herwartz-Emden 1986; Lenz 1986; Honer 1993; Ludwig 1996; Dietz u.a. 1997; Nagel 1997). Ein zentraler Schritt der Typenbildung ist dabei die vergleichende Kontrastierung von Fallen (vgl. etwa Becker 1950/1968, S. 109, 217; Gerhard 1986, S. 87 ff, 1991a, S. 438; Wohlrab-Sahr 1994, S. 295 f; Nagel 1997, S. 92, 118; Kuckartz 1996, S. 238; Geissler, Oechsle 1996, S. 51; Juttemann 1981, S. 115; Lenz 1986, S. 147 ff; Giegel, Frank, Billerbeck 1988, S. 410; Bohnsack 1991a, S. 148, 154). Nur Fallvergleich und Fallkontrastie-rung ermoglichen es namlich, einen Uberblick uber Ahnlichkeiten und Unterschiede im Datenmaterial „sowohl auf Einzelfallebene wie uber ein Gesamt zahlreicher Falle“ (Gerhardt 1986, S. 91) zu erhalten, so das (moglichst) ahnliche Falle zu Gruppen zusammengefast und von (moglichst) differenten Fallen getrennt werden konnen: „Dabei grenzen sich — unter Verlaufsge-Sichtspunkten — ‚Cluster‘ von Fallen gegeneinander ab, die sich teilweise uberschneiden konnen.“ (Gerhardt 1991a, S. 438)

Regeln für Fallkontrastierung, Fallvergleich und empirisch begründete Typenbildung

Auf den folgenden Seiten wollen wir noch einmal wesentliche Aussagen des Buches in der Form von kurzen „methodologischen Regeln“ zusammenfassen. Zu jeder dieser methodologischen Regeln werden wir dabei das entsprechende Kapitel angeben, in welchem die zugehorigen theoretischen Grundlagen und Beispiele behandelt werden. Der eilige oder selektive Leser mag sich also an dieser Zusammenfassung orientierend die fur ihn relevanten Kapitel und Abschnitte heraussuchen.

„Nun sag, wie hast du’s mit der Religion?“ – eine Mixed-Methods-Untersuchung verschiedener Items zu religiösen Überzeugungen im ALLBUS 2012

In dem Beitrag werden zunachst anhand einzelner Fragen aus der Allgemeinen Bevolkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS) von 2012 die Verteilung bestimmter religioser und weltanschaulicher Einstellungen in Deutschland betrachtet, religiose Teilpopulationen identifiziert und Hypothesen uber den Zusammenhang von Theismus, Humanismus und Naturalismus getestet. Da sich hierbei Auffalligkeiten und Inkonsistenzen im Antwortverhalten der Befragten zeigen, wird in einem zweiten Schritt die „Skala zur Erfassung kosmologischer Uberzeugungen“ einer Validitatsprufung unterzogen. Zu diesem Zweck wenden wir ein sequenzielles Mixed-Methods-Design an und illustrieren anhand der Verbindung quantitativer und qualitativer Methoden zum einen die besonderen methodischen Herausforderungen, die sich aus der Messung derart komplexer theoretischer Konstrukte wie „kosmologische Uberzeugungen“ ergeben. Zum anderen konnen wir darlegen, dass nur mittels qualitativer (kognitiver) Interviews, die dezidiert an die Befunde der statistischen Analysen der Skala anschliesen und die auf diese Weise identifizierten Probleme thematisch aufgreifen, Validitatsbedrohungen genauer eingegrenzt und bearbeitet werden konnen. Durch den Mixed-Methods-Ansatz wird deutlich, dass die Befragten in Abhangigkeit vom Grad der eigenen institutionellen religiosen Einbindung sowie dem Mas der Vertrautheit mit biblischen Inhalten die Items dieser Skala unterschiedlich gut (und damit im intendierten Sinne) verstehen und deuten.

Einleitung: Gleichstellung messbar machen

Mit der Ausweitung von Gleichstellungs- und Diversitatspolitiken stieg der Bedarf an fundierten empirischen Analysen, um Handlungsbedarf aufzuzeigen, den Ist-Zustand zu beschreiben oder die Effekte von Masnahmen und Politiken zu evaluieren. Die zentrale Herausforderung dabei ist, politisch gepragte Begriffe wie beispielsweise „Gleichstellung“ oder „Geschlechtergerechtigkeit“ in theoretisch fundierte und empirisch fassbare Konstrukte zu ubersetzen, die sozialwissenschaftlichen Messmethoden zuganglich sind. Der Beitrag skizziert anknupfend an die Tradition der Sozialindikatoren die Anforderungen an Gender- und Gleichstellungsindikatoren und stellt die Schwerpunkte der einzelnen Beitrage vor.

Resümee: Prinzipien der Entwicklung von Gender- und Gleichstellungsindikatoren

Im abschliesenden Beitrag werden die Diskussionen aus den Beitragen des Sammelbandes zusammengefuhrt und vier Prinzipien der Entwicklung von Gender- und Gleichstellungsindikatoren formuliert: 1) Indikatoren mussen die fur sozialwissenschaftliche Messungen etablierten Qualitatskriterien erfullen, d. h. objektiv, reliabel und valide sein. 2) Valide Gender-Indikatoren mussen die zugrunde liegende Gender-Konzeption explizieren und Gleichstellungsindikatoren daruber hinaus auf eine gleichstellungspolitische Zielsetzung Bezug nehmen. 3) Um die Nutzung der Indikatoren zu gewahrleisten gilt es deren Akzeptanz unter relevanten Stakeholdern sicherzustellen. 4) Die Entwicklung von Gender- und Gleichstellungsindikatoren basiert auf einem reflexiven Prozess mit dem Ziel der Weiterentwicklung der Indikatoren bzw. Datengrundlagen.