Generalisierung in qualitativer Forschung

Abstract

Im traditionellen Wissenschaftsverständnis sind generalisierte Aussagen zentrales Ziel von Wissenschaft; sie sind Elemente des Theoriebildungsprozesses; aus ihnen werden Prognosen und Anwendungen für die Zukunft abgeleitet. Es gibt zwei Linien der Kritik am Konzept der Generalisierung: Einerseits wird in postpositivistischer Wissenschaftstheorie die prinzipielle Möglichkeit induktiven Schließens, und damit der Generalisierung, bezweifelt (POPPER 1935). Andererseits wird aus konstruktivistischer Sicht das Erkenntnisziel auf kontextspezifische Aussagen beschränkt und wiederum Generalisierung als unmöglich bezeichnet (LINCOLN & GUBA 1985). Hier wird der Standpunkt vertreten, dass Generalisierung für qualitativ orientierte Forschung besonders wichtig ist, allerdings verschiedene Formen unterschieden werden müssen. Zunächst gilt es zu unterscheiden, worauf hin generalisiert werden soll: sind es Gesetzesaussagen, Regelhaftigkeiten, Gemeinsamkeiten und Unterschiede, kontextspezifische Aussagen oder nur Prozeduren der Erkenntnisgewinnung. Verschiedene Konzepte der Generalisierung stehen dabei zur Verfügung: Gesamterhebungen, Falsifizierungen, verschiedene Stichprobenstrategien, Theoretical Sampling, argumentative Verallgemeinerung, Variation, Triangulation. Das jeweilige Forschungsdesign entscheidet, welche Art der Generalisierung mit Gewinn für qualitativ orientierte Projekte eingesetzt werden kann. Entsprechende Überlegungen werden für qualitative Einzelfallstudien angestellt.

In this article, I open a debate about the importance and possibilities of generalization in qualitative oriented research. Generalization traditionally is seen as a central aim of science, as a process of theory formulation for further applications. Others criticize the concept in general, either because of the insufficiency of inductive arguments (POPPER, 1959) or because of context specificity of all scientific findings (LINCOLN & GUBA, 1985). In this paper, I argue that generalization is necessary in qualitative research, but we have to differentiate different aims of generalization: laws, rules, context specific statements, similarities and differences, and procedures. There are different possibilities to arrive at a generalization: analysis of total population, falsification, random or stratified samples, argumentative generalization, theoretical sampling, variation, and triangulation. Depending on the type of research or research design some of those strategies of generalization can be important for qualitative oriented research. This is discussed especially in respect to single case analysis.

En este artículo abro el debate acerca la importancia y las posibildades de la generalización en la investigación de corte cualitativo. Tradicionalmente la generalización es vista como la meta principal de la ciencia, como un proceso de formulación teórica para futuras aplicaciones. Otros critican el concepto en general, sea por los problemas acerca de argumentos inductivistas (POPPER, 1959) o sea por la especificidad del contexto de todo hallazgo científico (LINCOLN & GUBA, 1985). En este artículo argumento que la generalización es necesaria en la investigación cualitativa pero que tenemos que discernir sus diferentes metas: leyes, reglas, afirmaciones específicas a un contexto, similaridades y diferencias, y procesos. Hay diferentes posiblidades de acceder a generalizaciones: análisis de poblaciones totales, falsificación, muestras aleatorias o estratificadas, generalización argumentativa, muestreo teórico, variación, y triangulación. Dependiendo del tipo de investigación o del diseño de la investigación, algunas de esas estrategias pueden ser importantes para la investigación de corte cualitativo. Esto es discutido especialmente con respeto al análisis de casos individuales.