Theorienprüfung in der Forschung: Methoden und häufige Fehler

Justin Wong

Leiter des Wachstums

Abgeschlossen mit einem Bachelor in Global Business & Digital Arts, Nebenfach in Unternehmertum

Theorietests sind das, was Sie tun, wenn die Theorie vor den Daten vorliegt. Sie nehmen eine allgemeine Behauptung, die jemand anderes aufgestellt hat, arbeiten aus, was sie für Ihren speziellen Fall bedeutet, und finden heraus, ob diese Implikation zutrifft. Es ist die deduktive Hälfte der Forschung, und es ist die Hälfte, in der die meiste Postgraduiertenarbeit angesiedelt ist.

Die Unterscheidung, die sie nützlich macht, liegt in ihrem Gegenteil. Theoriebildung geht von Beobachtungen aus und erzeugt eine Theorie. Theorietests gehen von einer Theorie aus und erzeugen ein Urteil. Welches von beiden Sie tun, bestimmt Ihr Design, Ihre Analyse und das, was als gutes Ergebnis gilt.

Was Theorietests tatsächlich bedeuten

Bhattacherjees Lehrbuch über offene sozialwissenschaftliche Methoden bringt die Unterscheidung so klar auf den Punkt wie kaum ein anderes: In der induktiven Forschung ist es das Ziel, theoretische Konzepte und Muster aus beobachteten Daten abzuleiten, während in der deduktiven Forschung das Ziel darin besteht, Konzepte und Muster, die aus der Theorie bekannt sind, anhand neuer empirischer Daten zu testen. Er benennt sie dann direkt: Induktive Forschung ist theoriebildende Forschung, und deduktive Forschung ist theorietestende Forschung.

Beachten Sie, was das für Ihren Beitrag bedeutet. In der theoriebildenden Arbeit ist die Theorie Ihr Ergebnis, und Sie werden danach beurteilt, ob sie gut ist. In der theorietestenden Arbeit ist die Theorie Ihr Input, und Sie werden danach beurteilt, ob der Test fair war.

Theoriebildung und Theorietests im Vergleich

Theoriebildung geht von Beobachtungen aus und arbeitet auf eine allgemeine Behauptung hin. Sie ist induktiv, die Theorie ist das Ergebnis, und sie ist in der Grounded Theory, in explorativen Fallstudien und im offenen Kodieren beheimatet. Sie fragt, was hier vor sich geht, und sie ist erfolgreich, wenn sie ein Konzept hervorbringt, das noch niemand benannt hatte.

Theorietests gehen von einer bestehenden Theorie aus und arbeiten auf eine Vorhersage hin. Sie sind deduktiv, die Theorie ist der Input, und sie sind in Experimenten, Umfragen mit formulierten Hypothesen und deduktivem Kodieren anhand eines vorherigen Frameworks beheimatet. Sie fragen, ob die Theorie in diesem Fall standhält, und sie sind selbst dann erfolgreich, wenn die Vorhersage fehlschlägt, weil eine fehlgeschlagene Vorhersage in einer Weise informativ ist, wie es eine unschlüssige Exploration nicht ist.

Bhattacherjee stellt ausdrücklich klar, dass es sich hierbei nicht um eine Hierarchie handelt: Theoriebildung und Theorietests sind beide entscheidend für den Fortschritt der Wissenschaft. Fachbereiche entwickeln sich weiter, indem sie zwischen beiden Phasen wechseln.

Was eine testbare Theorie Ihnen liefern muss

Nicht jede Theorie kann so getestet werden, wie sie formuliert ist, und das im achten Monat herauszufinden, ist teuer. Drei Dinge müssen vorhanden sein.

Eine Behauptung, die allgemein genug ist, um Implikationen zu haben. Wenn die Theorie nur den Fall beschreibt, aus dem sie stammt, gibt es nichts, was sich auf Ihren Fall übertragen lässt.

Konstrukte, die Sie operationalisieren können. Jedes Konzept muss in etwas Messbares umgewandelt werden. Das bedeutet präzise festzulegen, wie es gemessen wird, mit welchem Instrument und wie das Ergebnis interpretiert wird. Eine Theorie, deren zentrales Konstrukt niemand messen kann, ist in der Praxis unprüfbar, selbst wenn sie im Prinzip kohärent ist.

Eine Vorhersage, die sich als falsch erweisen könnte. Das ist der Punkt, den die Leute gerne überspringen. Wenn jedes erdenkliche Ergebnis mit der Theorie vereinbar ist, haben Sie keinen Test entworfen.

Wie ein Theorietest abläuft

Die Abfolge ist kurz und jeder Schritt schränkt den nächsten ein.

Nehmen Sie die Theorie und formulieren Sie sie in einem Satz. Leiten Sie eine Vorhersage der Form ab: Wenn diese Theorie zutrifft, dann sollten wir in dieser Population dies beobachten. Operationalisieren Sie beide Seiten, sodass die Vorhersage auf einen bestimmten gemessenen Wert und nicht nur auf eine Richtung hindeutet. Legen Sie Ihre Messgrößen vor der Datenerhebung fest, damit die Vorhersage wirklich auf dem Prüfstand steht. Erheben, analysieren und berichten Sie dann, was sich daraus ergibt.

Dieser letzte Schritt ist derjenige, bei dem beim Theorietesten am häufigsten Fehler passieren, und der Fehler ist ein logischer. Die Bestätigung Ihrer Vorhersage beweist die Theorie nicht, da auch andere Mechanismen dieselbe Beobachtung hervorrufen könnten. Anders zu schlussfolgern ist der Fehlschluss der Bejahung des Konsequenten. Eine fehlgeschlagene Vorhersage ist logisch gesehen viel stärker, weshalb negative Ergebnisse mehr Respekt verdienen, als sie üblicherweise bekommen.

Es gibt eine ehrliche Komplikation. Wenn eine Vorhersage fehlschlägt, haben Sie auch Ihre Messungen, Ihre Stichprobe und Ihr Verfahren getestet. Der Fehlschlag sagt Ihnen, dass irgendetwas in diesem Bündel falsch ist, nicht unbedingt die Theorie. Dies explizit so zu formulieren, wirkt eher wissenschaftlich exakt als ausweichend.

Wo Theorietests im Design auftauchen

Design	Was es testet	Typisches Ergebnis
Experiment	Ob eine Manipulation die vorhergesagte Wirkung erzielt	Eine bestätigte oder nicht bestätigte Hypothese
Umfrage mit formulierten Hypothesen	Ob vorhergesagte Beziehungen in einer Population zutreffen	Modellanpassung (Model Fit) und Vorzeichen der Koeffizienten im Vergleich zu den Vorhersagen
Bestätigende Fallstudie	Ob die Theorie einen Fall erklärt, der ausgewählt wurde, weil er eine harte Prüfung darstellt	Bestätigung, Einschränkung oder eine Randbedingung
Deduktives qualitatives Kodieren	Ob ein vorheriges Framework das erklärt, was die Teilnehmer beschreiben	Bestätigte, widersprochene, verfeinerte oder erweiterte Konstrukte
Replikation	Ob ein etabliertes Ergebnis unter bestimmten Bedingungen erneut auftritt	Eine erfolgreiche oder fehlgeschlagene Replikation, beide veröffentlichbar

Die qualitative Zeile überrascht viele Menschen. Die deduktive qualitative Analyse ist eine reale Tradition, die von Fife und Gossner so beschrieben wird, dass sie deduktive und induktive Arbeit kombiniert, um stützende, widersprechende, verfeinernde und erweiternde Belege für die untersuchte Theorie zu prüfen. Die Theorie sagt Ihnen, wo Sie suchen müssen. Sie sagt Ihnen nicht, was Sie gefunden haben.

Testen Sie die Theorie, nicht Ihre Bindung an sie

Das Zeichen einer guten theorietestenden Arbeit ist, dass ein Leser sehen kann, wie sie auch anders hätte ausgehen können. Formulieren Sie die Theorie, formulieren Sie, was gegen sie sprechen würde, legen Sie das fest, bevor Sie hinsehen, und berichten Sie das Ergebnis, das Sie erhalten haben, und nicht das, das Sie sich gewünscht haben.

Wenn Sie sich noch entscheiden müssen, ob Ihr Projekt eine Theorie aufbaut oder testet, schreiben Sie die einseitige Vorhersage auf und prüfen Sie, ob Sie das können. Alles Weitere, vom Methodikteil bis hin zum Umgang mit den Quellen, auf die Sie die Theorie stützen, ergibt sich aus dieser Antwort.

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