Die verschiedenen Arten von Literaturübersichten verstehen
Systematisch? Narrativ? Scoping? Kennen Sie Ihren Überprüfungstyp, bevor Sie mit dem Schreiben beginnen.
Das Verständnis der verschiedenen Arten von Literaturübersichten ist entscheidend für die Planung und Präsentation glaubwürdiger akademischer Forschung. Ob Sie eine These, Dissertation oder ein wissenschaftliches Artikel vorbereiten, die Wahl des richtigen Überprüfungstyps kann die Klarheit, Tiefe und den Einfluss Ihrer Arbeit prägen.
Dieser Leitfaden gliedert die Haupttypen von Literaturübersichten, hebt ihre einzigartigen Zwecke hervor und hilft Ihnen festzustellen, welcher am besten zu Ihren Forschungszielen passt.
Was ist eine Literaturübersicht?
Eine Literaturübersicht ist eine strukturierte Zusammenfassung und Bewertung bestehender Forschung zu einem bestimmten Thema. Sie beschränkt sich nicht darauf, Quellen aufzulisten; sie verbindet die Punkte zwischen Studien, hebt Muster hervor und weist auf Lücken hin, die zukünftige Forschung angehen kann.
In akademischem Schreiben besteht der Hauptzweck darin, Kontext für Ihre eigene Studie bereitzustellen und zu zeigen, wie Ihre Arbeit in das bereits Bekannte passt oder darauf aufbaut. Literaturübersichten finden Sie häufig in Thesen, Dissertationen und Fachzeitschriften.
Das Format und der Umfang können je nach Art der durchgeführten Überprüfung variieren, weshalb die Wahl des richtigen Typs entscheidend ist, bevor Sie mit dem Schreiben beginnen.
Haupttypen von Literaturübersichten
Verschiedene Forschungsziele erfordern verschiedene Überprüfungsformate. Im Folgenden sind die am häufigsten verwendeten Typen aufgeführt, die jeweils auf einen spezifischen Bedarf oder eine Phase im Forschungsprozess zugeschnitten sind. Achten Sie genau auf deren Struktur und Umfang, um den zu wählen, der am besten zu Ihrer Arbeit passt.
Narrative (Traditionelle) Literaturübersicht
Eine narrative Übersicht ist eine beschreibende Zusammenfassung bestehender Forschung ohne einen formellen Auswahl- oder Syntheseprozess. Sie ermöglicht es dem Verfasser, einen breiten Überblick über ein Thema zu präsentieren und oft Themen und Interpretationen in einem flexibleren, fließenden Format miteinander zu verweben.
Befolgt keine strengen Protokolle
Ideal für Theoriebildung oder Hintergrundabschnitte
Ermöglicht Spielraum für Interpretation, aber anfällig für Bias, wenn nicht sorgfältig durchgeführt
Am besten geeignet für: Theoretische Exploration, frühes Brainstorming oder Kursarbeiten.
Systematische Literaturübersicht
Dieses Format ist der Goldstandard für akademische Strenge. Es beinhaltet ein detailliertes Protokoll, das Ihre Forschungsfrage, Einschlusskriterien und eine schrittweise Suchstrategie definiert. Jede Quelle wird nach vorab festgelegten Regeln ausgewählt, überprüft und bewertet.
Beispielanwendung: Ein Psychologiestudent, der 30 Jahre Ergebnisse der kognitiven Verhaltenstherapie über kontrollierte Studien evaluiert.
Am besten geeignet für: Forschungen mit hohen Einsätzen, Dissertationen, Gesundheitswissenschaften oder alles, was Reproduzierbarkeit und geringe Voreingenommenheit erfordert.
Meta-Analyse
Hier treffen Daten auf Synthese. Eine Meta-Analyse bündelt Ergebnisse aus mehreren Studien und wendet statistische Techniken an, um übergreifende Muster zu bestimmen.
Was macht es anders:
Fokussiert auf Effektgrößen und statistische Signifikanz
Ideal, wenn mehrere Studien die gleiche Frage quantitativ behandeln
Oft in systematischen Übersichten eingebettet
Am besten geeignet für: Bereiche wie Epidemiologie oder Bildung, in denen quantitative Daten reichlich vorhanden sind.
Scoping Review
Im Gegensatz zu systematischen Übersichten, die spezifische Fragen beantworten, zeichnet eine Scoping-Übersicht auf, was es gibt. Sie hilft Ihnen, Lücken, Trends und Forschungscluster innerhalb eines breiteren Themas zu identifizieren.
Denken Sie daran, dass es sich um eine Forschungslanschaftscan handelt, die nützlich ist, wenn das Feld entsteht, fragmentiert oder chaotisch ist.
Tipp: Sie müssen hier die Qualität der Studien nicht bewerten. Der Fokus liegt auf der Abdeckung, nicht auf der Kritik.
Integrative Review
Dieses Format ermöglicht es Ihnen, vielfältige Quellen zu kombinieren: experimentelle Studien, theoretische Arbeiten, qualitative Berichte und mehr. Es ist ideal, um eine weite Sicht auf komplexe Phänomene zu erfassen.
Beispielthema: Untersuchung, wie sich Burnout sowohl auf Einsatzkräfte als auch auf Krankenhausverwalter auswirkt.
Umfasst die Synthese von Daten und Theorie
Verlangt klare Kodierung oder Kategorisierung
Balanciert multiple Perspektiven über Disziplinen hinweg
Am besten geeignet für: Sozialwissenschaften, Pflege, Bildung oder jedes Feld, das von gemischten Methoden profitiert.
Schnelle Übersicht
Brauchen Sie schnell Ergebnisse? Eine schnelle Übersicht reduziert den systematischen Prozess, indem sie den Umfang einschränkt, Datenbanksuchen limitiert oder Prüfungsstufen vereinfacht.
Sachen, die zu beachten sind:
Sie werden Tiefe gegen Geschwindigkeit eintauschen
Oft verwendet für Entscheidungen im Gesundheitswesen oder Politikfristen
Sollte dennoch die Abkürzungen dokumentieren, die für die Transparenz genommen wurden
Am besten geeignet für: Zeitkritische Übersichten, Förderanträge oder Regierungsarbeit.
Umbrella Review
Eine Umbrella-Übersicht sammelt und vergleicht bestehende Literaturübersichten zu einem breiten Thema. Statt primäre Studien zu analysieren, analysieren Sie Übersichten über Studien.
Beispiel: Überprüfung mehrerer systematischer Übersichten zum digitalen Lernen in der Hochschulbildung.
Bietet einen Überblick auf hoher Ebene
Hilft, widersprüchliche Ergebnisse zwischen Übersichten zu klären
Erfordert Fähigkeiten im Vergleich von Methodologien und Ergebnissen über multiple Überprüfungstypen hinweg
Am besten geeignet für: Bereiche mit einer großen Anzahl vorhandener Übersichten oder beim Aufbau eines Kapitels zur Forschungssynthese.
Wie wählt man den richtigen Typ der Literaturübersicht?
Die Auswahl des richtigen Überprüfungsformats besteht darin, sich mit Ihren Forschungszielen, Zeitplan und verfügbaren Daten in Einklang zu bringen. Der Typ, den Sie wählen, wird Ihre Methodologie gestalten und beeinflussen, wie Ihre Arbeit wahrgenommen wird. Verwenden Sie die folgenden Fragen, um Ihre Entscheidung zu leiten.
Was ist der Umfang Ihrer Forschung?
Breit und erk exploratory? → Erwägen Sie eine narrative oder Scoping-Übersicht
Eng und spezifisch? → Entscheiden Sie sich für eine systematische Übersicht oder Meta-Analyse
Arbeiten Sie mit qualitativen, quantitativen oder gemischten Daten?
Quantitative-reiche Bereiche können von Meta-Analysen profitieren
Gemischte oder theoretische Daten passen gut in integrative oder narrative Formate
Wie viel Zeit haben Sie?
Kurze Frist? → Schnelle Übersichten sparen Zeit mit vereinfachten Protokollen
Langfristige Forschung? → Systematische und integrative Übersichten bieten Tiefe
Haben Sie Zugang zu genügend Daten?
Wenn es noch nicht genug Studien zu Ihrem Thema gibt, könnte eine Scoping oder narrative Übersicht praktischer sein als eine Meta-Analyse.
Überprüfen Sie primäre Studien oder andere Übersichten?
Wenn Sie andere Literaturübersichten analysieren, ist eine Umbrella-Übersicht Ihre erste Wahl
Pro Tipp: Wenn Sie unsicher sind, sprechen Sie mit Ihrem akademischen Betreuer oder Berater. Sie können auch Tools wie Jenni AI verwenden, um Literaturübersichten sofort zu erstellen, die Ihnen helfen, Ihre Übersicht zu strukturieren oder Quellen zusammenzufassen, während Sie fortfahren.
Abschließende Gedanken
Herauszufinden, welche Art von Literaturübersicht zu schreiben ist, kann sich anfühlen, als würde man versuchen, ein Puzzle zu lösen, ohne zu wissen, wie das endgültige Bild aussieht. Es ist stressig, zeitaufwändig und leicht, sich selbst zu hinterfragen.
Aber jetzt haben Sie Klarheit. Sie wissen den Zweck jedes Typs, wie sie sich unterscheiden und wie Sie den wählen, der am besten zu Ihrem Projekt passt. So können Sie aufhören, unsicher zu sein, und beginnen, sich selbstbewusst über Ihre Richtung und Struktur zu fühlen.
Wenn Sie immer noch Quellen jonglieren oder bei der Struktur feststecken, kann Jenni AI Ihnen helfen, effizienter zu organisieren, zu formatieren und zu schreiben, sodass Sie weniger Zeit mit Stress und mehr Zeit mit der Erstellung klarer, glaubwürdiger und wirkungsvoller Forschung verbringen.