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Lernen Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen qualitativer und quantitativer Forschung kennen und nutzen Sie diese gezielt für Ihre nächste Studie.

Frau am Laptop, daneben 5 Sterne


Wie gut kennen Sie sich mit den Unterschieden zwischen qualitativen und quantitativen Forschungsmethoden aus?

Wählen Sie eine der vordefinierten Optionen:

  • Äußerst gut
  • Mäßig gut
  • Nicht so gut
    ...werden quantitative Daten angegeben. Sie sind messbar und können numerischen Werten zugeordnet werden.

Wenn hingegen die Antwort in Worten erläutert wird, handelt es sich um qualitative Daten. Sie sind beschreibend und nicht messbar.

Welche Methode ist besser? Das hängt von Ihren Forschungszielen und Ihrem Datenbedarf ab.

Lesen Sie weiter, um die Unterschiede und Stärken der beiden Methoden kennenzulernen, und um zu erfahren, wie sie sich gegenseitig ergänzen können.

Qualitative Forschung ist eine Art der Beobachtung aus erster Hand, bei der sich die Forschenden darauf konzentrieren, menschliche Verhaltensweisen, Motivationen und Emotionen zu verstehen. Die gebräuchlichsten Formen der qualitativen Forschung sind Interviews, Fokusgruppen und Umfragen, bei denen um schriftliche Antworten gebeten wird.

  • Bei der qualitativen Forschung schreiben die Teilnehmenden ihre Antworten auf, beispielsweise bei Umfragen mit Textfeldern. In einer Fokusgruppe oder einem Gespräch können die Teilnehmenden verbal auf Fragen antworten. Bei den qualitativen Daten, die Sie erfassen, handelt es sich meistens um Wörter, nicht um Zahlen.
  • Als Forschende können Sie eine Reihe von Einzelgesprächen oder Fokusgruppen durchführen. Ihre Datensätze werden wahrscheinlich kleiner sein, weil Sie sich auf die Gedanken einiger weniger Personen konzentrieren.
  • Sie können qualitative Daten mithilfe einer Wortwolke visualisieren und dabei bestimmte Trends anhand der Wortgröße hervorheben. Sie können auch aussagekräftige oder aufschlussreiche Zitate von Befragten hervorheben.
  • Qualitative Daten sind subjektiv. Es handelt sich um Gedanken, Gefühle und Urteile einzelner Personen, die nicht auf eine Grundgesamtheit verallgemeinert werden können.

Quantitative Forschung ist eine Art der Datenerhebung, bei der sich die Forschenden auf Messungen, Vorhersagen und die Validierung von Hypothesen konzentrieren. Die häufigsten Arten der quantitativen Forschung sind Umfragen, Versuche, Studien und Datenanalysen.

  • Umfrageteilnehmende wählen aus vordefinierten oder geschlossenen Antwortoptionen aus. Als Forschende können Sie diesen Antworten numerische Werte zuordnen oder Prozentsätze betrachten.
  • Wenn Sie einen Versuch oder eine Studie durchführen, können Sie die Teilnehmenden über einen längeren Zeitraum beobachten. Die quantitativen Daten, die Sie erfassen, sind numerisch oder messbar.
  • Da Sie numerische Daten erfassen, können Sie leicht Diagramme und Tabellen erstellen. Sie können auch Datentrends verfolgen und die Zahlen für die Analyse filtern und vergleichen.
  • Insgesamt sind die quantitativen Daten objektiv. Das bedeutet, sie sind weniger anfällig für bestimmte Arten von Voreingenommenheit und persönlichen Gefühlen.

Angenommen, Sie führen Marktforschung durch, um ein neues Produkt zu entwickeln. Sollten Sie dafür qualitative oder quantitative Forschung betreiben? Das hängt von Ihrem Forschungsziel und Ihren verfügbaren Ressourcen ab. Um Ihnen die Entscheidung zu erleichtern, finden Sie hier die Stärken und Grenzen der quantitativen und qualitativen Forschung.

ForschungsartStärkenGrenzen
Qualitativ
(Interviews, Fokusgruppen, geschriebene Umfragebeantwortungen)
- Ermöglicht Forschenden, Folgefragen zu stellen und Antworten zu klären
- Gibt Ihren Leistungskennzahlen wie Website-Besuchen oder Produktrückgaben einen Kontext
- Erfasst subjektive Erkenntnisse, die Ihnen helfen können, besondere Perspektiven, neue Ideen und Themen aufzudecken
- Hilft Ihnen, nicht greifbare Konzepte wie Unternehmenskultur oder unerfüllte Bedürfnisse zu verstehen
- Textbasierte Daten können sie schwierig zu analysieren sein
- Kann kostspielig und zeitaufwändig sein
- Unwahrscheinlich, dass Sie eine ausreichend große Stichprobe für statistische Signifikanz erreichen
- Gefahr, dass Sie Schlussfolgerungen ziehen, die nicht repräsentativ für die Bedürfnisse Ihrer Zielpopulation sind
Quantitativ
(Umfragen mit vordefinierten Antwortoptionen, Studien, Versuche, Datenanalyse)
- Liefert numerische und statistische Daten für die Analyse
- Fähigkeit zur Verallgemeinerung von Ergebnissen aus einer großen Stichprobe
- Benchmark-Daten und Verfolgung von Kennzahlen im Laufe der Zeit
- Kann kosteneffektiver sein, leichter skalierbar
- Bestimmte Arten der quantitativen Forschung, wie Umfragen, können weniger zeit- und kostenintensiv sein 
- Erfasst nicht das „Warum“ hinter den Daten
- Selbst sorgfältig konzipierte quantitative Studien und Forschungsarbeiten können für Stichprobenverzerrungen anfällig sein
- Größere, zeitbasierte Studien können Jahre dauern und sehr kostspielig sein

Aufgrund der Unterschiede zwischen quantitativen und qualitativen Daten können Sie beide nutzen, weil sie sich gegenseitig ergänzen. Hier erfahren Sie, wie Sie Forschungsmethoden kombinieren, um ein ganzheitliches Verständnis Ihres Forschungsthemas zu gewinnen.

  • Bei der Forschung mit gemischten Methoden kombinieren Forschende in ihrer Primärforschung sowohl qualitative als auch quantitative Fragen.
  • Durch die Kombination beider Forschungsarten erhalten Sie das „Was“ oder die Zahlen, mit deren Hilfe Sie Messungen vornehmen und Trends leicht verfolgen können. Die qualitativen Fragen können dazu beitragen, den Kontext oder das „Warum“ hinter den quantitativen Daten zu erklären.
  • Sie führen zum Beispiel eine Longitudinalstudie durch, bei der Sie ein Jahr lang jeden Monat eine Umfrage an dieselben Kundinnen und Kunden senden. Am Ende der Studie könnten Sie einige Teilnehmende befragen, um tiefere Erkenntnisse dazu zu gewinnen, warum sie bestimmte Antworten gegeben haben.

Umfragen sind ein hervorragendes Instrument für die Durchführung von Forschung mit gemischten Methoden. Wenn Sie eine Umfrage erstellen, können Sie problemlos sowohl offene als auch geschlossene Fragen einbeziehen, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen. Hier erfahren Sie anhand von Beispielen, wie Sie den Unterschied zwischen qualitativer und quantitativer Forschung für sich nutzen können.

Ob Sie das Engagement Ihrer Mitarbeitenden oder die Treue Ihrer Kunden messen, Sie verwenden wahrscheinlich den Net Promoter Score® (NPS). Wenn nicht, sollten Sie darüber nachdenken, ihn in Ihre Untersuchungen einzubeziehen. Denn der NPS ist ein Industriestandard, den viele Unternehmen zur Leistungsmessung verwenden.

Die Frage „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie dieses Produkt einer Freundin/einem Freund oder einer Kollegin/einem Kollegen weiterempfehlen würden?“ liefert quantitative Daten.

Beispiel für eine NPS-Frage

Angenommen, Ihr NPS liegt in einem Monat bei 70 und im nächsten bei 60. Da Sie Ihren NPS vergleichen und verfolgen, wissen Sie, dass Sie Probleme angehen müssen. Aber wo fangen Sie an? Zum Glück können Sie die Umfragelogik nutzen, um Kundinnen und Kunden, die Ihnen eine niedrigere Bewertung gegeben haben, zu bitten, ihre Antworten zu erläutern:

Beispiel für eine offene Frage

Es gibt viele Bewertungsskalen für Umfragen, von Sternen bis zu Smileys ist alles dabei. Viele Antwortoptionen enthalten auch Wortskalen, auf denen die Teilnehmenden beispielsweise ihren Grad der Zustimmung oder Zufriedenheit angeben können.

Obwohl einige Antwortoptionen subjektiv erscheinen mögen, ergeben sie quantitative Daten, die Sie aufzeichnen, verfolgen und analysieren können. Hier ist ein Beispiel aus unserer Vorlage für Umfragen zur Mitarbeiterzufriedenheit:

Umfrage zur Mitarbeiterzufriedenheit

Natürlich ist „Stimme überhaupt nicht zu“ oder „Stimme völlig zu“ eine Meinung. Aber diese Antwortoptionen können in Prozentsätze oder Rohwerte aufgeschlüsselt werden. Zum Beispiel stimmten 59 % der Umfrageteilnehmenden zu, dass sie mit der Arbeitsplatzkultur zufrieden sind.

Zahlen erzählen nur einen Teil der Geschichte. Mit offenen Fragen erhalten Sie dann mehr Kontext. Woher wissen Sie etwa, ob 59 % gut oder schlecht sind? Wenn Sie beispielsweise den Wert mit dem des Vorjahres vergleichen und er höher ist, ist das gut. Aber warum?

Stellen Sie eine Frage wie „Beschreiben Sie Ihre Erfahrungen am Arbeitsplatz“, um einige Details zu erfahren. Die Antworten, die Sie erhalten, könnten Ihre nächsten Schritte beeinflussen.

  • Wählen Sie die Größe der Stichprobe oder die Anzahl der Personen in Ihrer Studie sorgfältig aus. Daraus ergibt sich auch, ob Sie Ihre Ergebnisse mit Sicherheit auf die Gesamtpopulation, die Sie untersuchen, verallgemeinern können oder nicht.
  • Verwenden Sie Software-Tools, die Ihnen helfen, Ihre qualitativen Daten zu visualisieren und zu interpretieren, etwa die Textanalyse.
  • Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre quantitativen Methoden effektiv einsetzen. Wenn Sie beispielsweise versuchen, die Kaufgewohnheiten Ihrer Zielgruppe zu verstehen, sollten Sie demografische Fragen einbeziehen. Bei Populationen mit höherer Vielfalt können Sie eine fundiertere Analyse dazu durchführen, wie verschiedene demografische Gruppen auf Ihre Fragen geantwortet haben.
  • Denken Sie daran, dass Ihre Ergebnisse nur so gut sind wie Ihre Fragen. Vergewissern Sie sich vor dem Start der Umfrage, dass Sie wissen, wie Sie effektive Forschungsfragen formulieren. Das hilft Ihnen, klare, unvoreingenommene Fragen zu stellen, die zuverlässige Daten liefern. Um Zeit zu sparen, können Sie unsere anpassbaren, von Fachleuten geschriebenen Fragen und Vorlagen für Erhebungen verwenden.

Erfahren Sie, welche Fragen Sie stellen müssen und wie Sie die Antworten interpretieren. Mit unseren Umfragevorlagen und Features wird Ihr nächstes Projekt zum Erfolg.

Testen Sie unsere Vorlagen für Umfragen zur Kundenzufriedenheit oder sehen Sie sich diese Beispiele an:

Wie zufrieden oder unzufrieden sind Sie insgesamt mit unserem Unternehmen?

  • Sehr zufrieden
  • Ziemlich zufrieden
  • Weder zufrieden noch unzufrieden
  • Ziemlich unzufrieden
  • Sehr unzufrieden

Welche der folgenden Wörter würden Sie zur Beschreibung unserer Produkte verwenden? (Alle zutreffenden auswählen)

  • Zuverlässig
  • Hohe Qualität
  • Nützlich
  • Einzigartig
  • Gutes Preis-Leistungs-Verhältnis
  • Überteuert
  • Unpraktisch
  • Ineffektiv
  • Geringe Qualität
  • Unzuverlässig

Wie lange hat es gedauert, bis Ihre Fragen und Bedenken beantwortet waren?

  • Viel kürzer als erwartet
  • Kürzer als erwartet
  • In etwa wie erwartet
  • Länger als erwartet
  • Viel länger als erwartet
  • Haben Sie noch andere Kommentare, Fragen oder Bedenken?
  • Was müsste dieses Unternehmen ändern, um von Ihnen eine noch bessere Bewertung zu erhalten?
  • Haben Sie weitere Anmerkungen dazu, wie wir unsere Website verbessern können?
  • Haben Sie Vorschläge zur Verbesserung dieser Software?
  • Bitte helfen Sie uns zu verstehen, warum Sie die obige Antwort gewählt haben.

Testen Sie unsere Vorlagen für Umfragen zur Marktforschung oder sehen Sie sich diese Beispiele an:

Wie gut kennen Sie unsere Marke?

  • Äußerst gut
  • Sehr gut
  • Relativ gut
  • Nicht so gut
  • Überhaupt nicht

Wann haben Sie zuletzt ein Produkt aus dieser Kategorie verwendet?

  • In der letzten Woche
  • Im letzten Monat
  • In den letzten 3 Monaten
  • In den letzten 6 Monaten
  • In den letzten 12 Monaten
  • Vor mehr als 12 Monaten
  • Nie

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten Ihre Gefühle im Hinblick auf das Logo insgesamt?

  • Gefällt mir sehr
  • Gefällt mir etwas
  • Neutral
  • Gefällt mir nicht besonders
  • Gefällt mir überhaupt nicht
  • Welche Marken fallen Ihnen ein, wenn Sie an diesen Produkttyp denken?
  • Bitte geben Sie in Ihren eigenen Worten an, was Sie an diesem neuen Produkt am ehesten verbessern würden.
  • Welche Arten von Produkten kaufen Sie normalerweise online?
  • Welche Änderungen könnten zu einer erheblichen Verbesserung der konkurrierenden Produkte anderer Unternehmen führen?
  • Was fällt Ihnen als Erstes ein, wenn Sie sich das Logo ansehen?

Testen Sie unsere Vorlagen für Umfragen zum Mitarbeiterfeedback oder sehen Sie sich diese Beispiele an:

Wie würden Sie die Qualität der Arbeit dieses Mitarbeiters bzw. dieser Mitarbeiterin einstufen?

  • Hervorragend
  • Sehr gut
  • Relativ gut
  • Nicht so gut
  • Überhaupt nicht gut

Ich bin mit den mir zur Verfügung stehenden Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung zufrieden.

  • Stimme überhaupt nicht zu
  • Stimme nicht zu
  • Neutral/Weder noch
  • Stimme zu
  • Stimme völlig zu

Wie zufrieden oder unzufrieden sind Sie mit Ihrer derzeitigen Rolle in Ihrem Job?

  • Sehr zufrieden
  • Relativ zufrieden
  • Relativ unzufrieden
  • Sehr unzufrieden
  • Was können wir tun, um das Einstellungsverfahren in unserem Unternehmen zu verbessern?
  • Was war in Ihrem Berufsleben bisher Ihr Lieblingsprojekt? Und welches Projekt mochten Sie am wenigsten?
  • Was muss Ihre Vorgesetzte tun, um ihre Leistung zu verbessern?
  • Aus welchen Gründen verlassen Sie dieses Unternehmen?

Testen Sie unsere Vorlagen für Umfragen zum Event-Feedback oder sehen Sie sich diese Beispiele an:

Wie würden Sie das Event insgesamt bewerten?

  • Hervorragend
  • Sehr gut
  • Gut
  • Mittelmäßig
  • Schlecht

Wie gut war das Event organisiert?

  • Äußerst gut
  • Sehr gut
  • Akzeptabel
  • Nicht so gut
  • Überhaupt nicht gut

War das Event zu lang, zu kurz oder genau richtig?

  • Viel zu lang
  • Zu lang
  • Genau passend
  • Zu kurz
  • Viel zu kurz

Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie künftig dieses Event erneut besuchen?

  • Äußerst wahrscheinlich
  • Sehr wahrscheinlich
  • Relativ wahrscheinlich
  • Nicht so wahrscheinlich
  • Überhaupt nicht wahrscheinlich
  • Was hat Ihnen bei diesem Event gefallen?
  • Was hat Ihnen bei diesem Event nicht gefallen?
  • Möchten Sie hier noch etwas zum Event erwähnen?
  • Wie haben Sie von diesem Event erfahren?
  • Wenn Sie nicht an diesem Event teilnehmen werden, erläutern Sie bitte, warum.
  • An welchen Themen wären Sie bei diesem Event am meisten interessiert bzw. welche Themen würden sie am liebsten besprechen?

NPS, Net Promoter und Net Promoter Score sind eingetragene Marken von Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company und Fred Reichheld.