Bei einer Querschnittstudie werden Daten von mehreren Teilnehmenden zu einem bestimmten Zeitpunkt erhoben.
Sie ist das Gegenteil einer Längsschnittstudie, bei der Daten über einen bestimmten Zeitraum hinweg wiederholt von den Teilnehmenden erfasst werden.
Querschnittstudien werden häufig in verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. in der Psychologie, Wirtschaft und Medizin. Sie ermöglichen es, herauszufinden, wie oft ein bestimmtes Ergebnis in einer Gruppe vorkommt.
Beispiel: QuerschnittstudieEine Volkszählung ist ein typisches Beispiel für eine Querschnittstudie. Die Bevölkerung eines Landes beantwortet einen Fragebogen zu demografischen Merkmalen wie Alter, Geschlecht und Familienstand, die im Mittelpunkt der Befragung stehen.TippWenn du möglichst viele Teilnehmende für deine Querschnittstudie rekrutieren willst, kannst du mit QuillBot ganz einfach einen kostenlosen Flyer erstellen und deine Reichweite erhöhen.
Eine Fallstudie ist eine detaillierte Untersuchung eines Themas.
Dieses Thema kann eine bestimmte Person, eine Gruppe, ein historisches Ereignis oder Ähnliches sein.
TippWenn du Hilfe beim Verfassen einer wissenschaftlichen Arbeit brauchst, nutze QuillBots praktische KI-Tools wie die Plagiatsprüfung oder den Zitiergenerator.
In der Forschung sind Variablen Merkmale, die unterschiedliche Werte annehmen können, z. B. Alter, Temperatur oder Schulnoten. Man unterscheidet zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen.
In Experimenten werden Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge untersucht, indem die unabhängige Variable gezielt verändert und die abhängige Variable gemessen wird.
Unabhängige Variablen: Faktoren, die gezielt verändert werden, um ihre Auswirkungen zu untersuchen
Abhängige Variablen: Ergebnisse, die sich aus diesen Veränderungen ergeben und gemessen werden
TippMit QuillBots praktischen KI-Tools ist wissenschaftliches Arbeiten einfach. Erledige alle Aufgaben innerhalb weniger Minuten, z. B.:
Die externe Validität gibt an, inwieweit die Ergebnisse einer Studie auf andere Bevölkerungsgruppen, Situationen und Kontexte außerhalb der Studienumgebung übertragen werden können.
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Veröffentlicht am
16. Januar 2026
von
Jasmin Eisenbeil, B.A.
Überarbeitet am
18. Februar 2026
In der Forschung sind Reliabilität und Validität zentrale Konzepte. Sie helfen Forschenden dabei, zu beurteilen, ob Messungen zuverlässig und aussagekräftig sind.
Reliabilität sagt aus, ob ein Test verlässliche Ergebnisse liefert.
Validität gibt an, ob ein Test wirklich das misst, was er messen soll.
Beides ist besonders wichtig in Bereichen wie der Psychologie, wo Konstrukte wie Freude oder Angst untersucht werden, die nicht direkt messbar sind.
Deshalb müssen Forschende genau festlegen, wie solche Konstrukte gemessen werden, um eine nachvollziehbare Arbeitsweise zu gewährleisten.
Reliabilität vs. Validität
Merkmal
Reliabilität
Validität
Frage
Liefert ein Test bei Wiederholung die gleichen Ergebnisse?
Misst der Test tatsächlich das, was er messen soll?
Fokus
Zuverlässigkeit/Konsistenz
Genauigkeit/Aussagekraft
Beziehung
Ein Test kann zuverlässig, aber gleichzeitig nicht valide sein.
Ein valider Test muss zuverlässig sein.
Beispiel
Ein Thermometer zeigt bei wiederholter Messung immer dieselbe Körpertemperatur → zuverlässig.
Ein Thermometer misst tatsächlich die Körpertemperatur → valide.
Veröffentlicht am
16. Januar 2026
von
Jasmin Eisenbeil, B.A.
Überarbeitet am
3. Februar 2026
Die interne Validität bezieht sich auf die Qualität eines Forschungsdesigns. Die Ergebnisse einer Forschung sind intern valide, wenn sie das messen, was sie messen sollen, und daher glaubwürdige Ergebnisse liefern.
Eine hohe interne Validität bedeutet, dass die Schlussfolgerungen der Studie wahrscheinlich zuverlässig sind. Sie ist eine der wichtigsten Validitätsarten in der Forschung.
TippDu möchtest sicherstellen, dass du beim wissenschaftlichen Arbeiten den Überblick behältst?
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Veröffentlicht am
16. Januar 2026
von
Verena Reimer, M.A.
Überarbeitet am
18. Februar 2026
Validität ist ein Gütekriterium für Forschungsarbeiten, das zeigt, ob ein Test oder ein Instrument wirklich misst, was gemessen werden soll.
Man unterscheidet zwischen Testvalidität und experimenteller Validität.
Testvalidität prüft, ob ein Test wirklich das misst, was er messen soll.
Experimentelle Validität prüft, ob das Ergebnis tatsächlich auf die getesteten Ursachen zurückgeführt werden kann.
Beispiel: Testvalidität vs. experimentelle ValiditätForschungsarbeit über Stress bei Studierenden
Testvalidität:
Eine Umfrage soll zeigen, ob Studierende Stress haben und sich überfordert fühlen. Sie ist nicht valide, wenn nur einzelne Anzeichen wie Schlafmangel oder schlechte Noten abgefragt werden, da diese auch andere Ursachen haben können. Um das Stressniveau eindeutig zu erfassen, müssen mehrere Faktoren kombiniert werden, z. B. die Selbsteinschätzung der Studierenden sowie körperliche und psychische Merkmale. Erst dann ist die Umfrage valide.
Experimentelle Validität:
Eine Gruppe Studierender wendet Entspannungstechniken an, die andere nicht. Die Ergebnisse sind valide, wenn Unterschiede nachweislich durch die Entspannungstechniken entstehen und auf andere Studierende oder Alltagssituationen übertragbar sind.
TippErstelle mit QuillBot eine praktische Checkliste, um sicherzustellen, dass deine Studie alle wichtigen Kriterien abdeckt, und überprüfe systematisch die Validität deiner Forschung!
Veröffentlicht am
6. November 2025
von
Verena Reimer, M.A.
Überarbeitet am
11. Februar 2026
Um eine Forschungsfrage zu beantworten, hast du zwei verschiedene Vorgehensweisen zur Auswahl: qualitative und quantitative Forschung. Folgende Tabelle stellt die Hauptunterschiede der beiden Ansätze dar.
Unterschied: quantitative und qualitative Forschung
Eigenschaft
Qualitative Forschung
Quantitative Forschung
Ziel
detailliertes Verständnis eines neuen oder komplexen Themas gewinnen
Veröffentlicht am
3. November 2025
von
Verena Reimer, M.A.
Überarbeitet am
3. Februar 2026
In der quantitativen Forschung werden Zahlenwerte gesammelt und untersucht, um eine Forschungsfrage zu beantworten. Dazu zählen z. B. Messwerte, Umfrageergebnisse oder zählbare Resultate eines Experiments. Diese Daten werden mit statistischen Methoden ausgewertet, um eine Theorie oder Hypothese zu überprüfen.
Quantitative Forschung ermöglicht es, Muster zu erkennen, Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkung zu analysieren und reale Abläufe zu modellieren. Sie kommt in vielen Fachbereichen zum Einsatz, z. B. in Biologie, Chemie, Wirtschaft, Physik oder Psychologie.
Veröffentlicht am
27. Oktober 2025
von
Julia Merkus, MA.
Überarbeitet am
3. Februar 2026
Die qualitative Inhaltsanalyse ist eine Forschungsmethode, mit der Texte, Interviews oder andere sprachliche Materialien systematisch untersucht werden. Ziel ist es, ihre Bedeutung, Struktur und Zusammenhänge zu verstehen.
Diese Methode wurde vom Sozialwissenschaftler Philipp Mayring entwickelt. Er hat ein strukturiertes Vorgehen vorgeschlagen, mit dem man qualitative Daten nachvollziehbar und wissenschaftlich fundiert auswerten kann. Dabei geht es nicht nur um einzelne Aussagen, sondern um das große Ganze: Welche Themen kommen immer wieder vor?
Qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring: BeispielDu möchtest herausfinden, wie Studierende über den Online-Unterricht während der Pandemie denken. Dazu führst du mehrere Interviews mit Studierenden und wertest ihre Antworten mithilfe der qualitativen Inhaltsanalyse aus.
Ziel deiner Untersuchung ist es, herauszufinden, was die Aussagen bedeuten, und wiederkehrende Themen zu erkennen (z. B. technische Schwierigkeiten, fehlender sozialer Kontakt, mehr Flexibilität beim Lernen).
Diese Themen ordnest du anschließend bestimmten Kategorien zu, um ein besseres Verständnis darüber zu gewinnen, wie Studierende den Online-Unterricht erlebt haben und welche Einstellungen sie dazu entwickelt haben.
Im Folgenden zeigen wir dir, wie du eine qualitative Inhaltsanalyse in 5 Schritten durchführen kannst.
TippNutze QuillBots QR Code Generator, um deine Analyse-Materialien schnell und unkompliziert mit anderen zu teilen.
