Was ist Triangulation in der Forschung? (Plus gängige Typen) • BUOM

28. Oktober 2021

Forscher nutzen verschiedene Methoden, um die Aussagekraft ihrer Erkenntnisse zu erhöhen. Triangulation ist eine Methode, die Forscher häufig verwenden, um diese Ziele zu erreichen. Das Erlernen der Triangulation in der Forschung kann Ihnen dabei helfen, fundiertere Untersuchungen durchzuführen und deren Gültigkeit zu überprüfen. In diesem Artikel besprechen wir die Definition der Triangulation in der Forschung, beschreiben, warum sie wichtig ist, und listen sieben gängige Arten der Triangulation auf.

Was ist Triangulation in der Forschung?

Unter Triangulation in der Forschung versteht man den Prozess, bei dem mehrere Forschungsmethoden und -perspektiven genutzt werden, um ein bestimmtes Thema zu untersuchen. Auf diese Weise kann der Forscher seine Ideen klären und neue Wege finden, ein bestimmtes Ereignis oder Verhalten zu verstehen oder zu interpretieren. Durch Triangulation können die Ergebnisse des Forschers bestätigt und die Genauigkeit sichergestellt werden. Es trägt auch dazu bei, Bestätigungsfehler zu verhindern, einen Fehler, der auftritt, wenn Menschen unbewusst Beweise für eine Position erstellen, die sie bereits vertreten.

Forscher fügen ihren Studien häufig Triangulationen hinzu, um ihre umfassende Bewertung und Analyse zu hinterfragen und zu dokumentieren. Dieser Ansatz stärkt die Gültigkeit ihrer Studie, da er über mehrere Methoden und Perspektiven hinweg auf Fehler in der Interpretation oder Messung prüft.

Die Bedeutung der Triangulation in der Forschung

Triangulation ist in der Forschung wichtig, da sie es Forschern ermöglicht, ihre Forschung zu testen und zu validieren, indem sie ihre Ideen oder Forschungsergebnisse mit denen anderer Menschen vergleichen. Triangulation ist in der Forschung von entscheidender Bedeutung für die Entdeckung, da sie dazu beiträgt, die Gültigkeit der Studie zu erhöhen, insbesondere in der quantitativen Forschung. Beispielsweise können Sie Triangulation in Studien verwenden, um die Schlussfolgerung einer Studie über die Wirksamkeit eines Medikaments zu untermauern. Sie können dies tun, indem Sie Ihre eigene Recherche durchführen und die Ergebnisse dann mit der Recherche eines Dritten vergleichen.

7 Arten der Triangulation in der Forschung

Hier sind einige der häufigsten Arten der Triangulation in der Forschung mit jeweils einer Beschreibung:

1. Datentriangulation

Bei der Datentriangulation handelt es sich um den Prozess der Validierung von Daten durch den Vergleich von Ergebnissen aus verschiedenen Quellen. Forscher können damit die Genauigkeit ihrer Ergebnisse testen und sicherstellen, dass ihre Ergebnisse ihre Hypothese stützen. Datentriangulation ist eine gängige Methode in der qualitativen Forschung und beinhaltet typischerweise die Bestätigung der Daten durch diejenigen, die sie gesammelt und analysiert haben. Häufig werden die Daten auch von anderen auf einem ähnlichen Fachgebiet spezialisierten Wissenschaftlern oder Experten auf einem anderen Gebiet überprüft und verifiziert.

2. Triangulationstheorie

Bei der Triangulationstheorie werden mehrere theoretische Modelle verwendet, um ein bestimmtes Phänomen oder Problem zu untersuchen. Beispielsweise könnte ein Forscher zwei verschiedene psychologische Theorien verwenden, um dasselbe Phänomen zu erklären, etwa das Konkurrenz- und Kooperationsverhalten bei Hunden. Während eine Theorie vorhersagt, dass Hunde möglicherweise mit ihren Besitzern um das gewünschte Futter konkurrieren, sagt eine andere Theorie voraus, dass Hunde möglicherweise mit ihren Besitzern kooperieren, wenn diese um das gewünschte Futter konkurrieren. Durch den Vergleich der beiden Theorien können Forscher beide Theorien stärken und etwaige Lücken zwischen ihnen beseitigen, die eine vollständige Erklärung des Phänomens verhindern könnten.

3. Triangulationsmethoden

Bei der Methodentriangulation werden mehrere Datenerfassungsmethoden verwendet. Dies trägt dazu bei, die Objektivität der Analyse sicherzustellen und eine Verzerrung der Studienergebnisse durch Forscher zu verhindern. Es hilft auch, die Studie zu verfeinern, indem Lücken oder Inkonsistenzen identifiziert werden. Beispielsweise kann ein Forscher verschiedene Datenerfassungsmethoden verwenden, um die Ergebnisse seiner Studie zu testen. Sie können persönliche Interviews oder Telefonbefragungen mit verschiedenen Personengruppen durchführen.

4. Triangulation von Gewichten

Bei der Skalentriangulation werden bei der Bewertung desselben Problems oder Verhaltens mehrere Skalen verwendet, um die Gültigkeit der Skalen zu vergleichen. Dies ist insbesondere in der quantitativen Forschung wichtig, da es den Forschern die Möglichkeit gibt, ihre Ergebnisse zu testen. Forscher können beispielsweise zwei unterschiedliche Maße für die Intensität chronischer Schmerzen verwenden, um die Wirksamkeit von Schmerzmitteln zur Behandlung chronischer Schmerzen zu bewerten. Es kann dazu beitragen, die Validität beider Maßnahmen zu verbessern, indem man sie miteinander vergleicht.

5. Triangulation der externen Gültigkeit

Bei der externen Validitätstriangulation werden verschiedene Datensätze, Ergebnisse oder Forschungsmethoden zu einer bestimmten Frage oder einem bestimmten Thema verglichen. Durch die Erweiterung der Stichprobengruppe und die Abdeckung weiterer Variablen kann die Studie des Forschers gestärkt werden. Forscher können beispielsweise mithilfe der externen Validitätstriangulation beurteilen, ob Menschen mit unterschiedlichen Gesundheitszuständen ähnliche Symptome oder Verhaltensweisen aufweisen. Indem sie Menschen mit Diabetes, Herzerkrankungen, Bluthochdruck und Asthma gezielt ansprechen, können sie sie auf ähnliche Symptome und Verhaltensweisen vergleichen.

6. Triangulation der internen Gültigkeit

Bei der internen Validitätstriangulation werden verschiedene Datensätze oder Ergebnisse verglichen, um Inkonsistenzen oder Unterschiede zu identifizieren, die auf eine Schwäche in der Validität der Studie hinweisen. Wenn im Prozess Mängel festgestellt werden, können diese Probleme identifiziert und die Untersuchung intensiviert werden.

Beispielsweise könnte eine Studie zur Linderung chronischer Schmerzen Patienten mit chronischen Schmerzen, denen Schmerzmittel verschrieben werden, mit ähnlichen Patienten vergleichen, die keine Schmerzmittel erhalten. Beim Vergleich könnten Forscher erkennen, dass die Verwendung unterschiedlicher Schmerzskalen dazu führen kann, dass Ärzte die Schmerzniveaus der Patienten unterschiedlich bewerten. Diese Erkenntnis führt zu einer Verfeinerung der Datenerhebung und -analyse, was letztendlich die Ergebnisse der Studie stärkt.

7. Triangulation der Nähe

Proximity-Triangulation ist eine qualitative Forschungsmethode, bei der Forscher Ereignisse oder Verhaltensweisen untersuchen, die zeitlich nahe beieinander liegen. Auf diese Weise können Forscher ähnliche Ereignisse oder Verhaltensweisen über einen bestimmten Zeitraum hinweg in derselben Umgebung vergleichen, ohne von einer Quelle zur anderen wechseln zu müssen. Dies trägt dazu bei, das Auftreten von Forscherverzerrungen in der Studie zu minimieren.

Beispielsweise wird untersucht, wie verschiedene Generationen in Familien soziale Medien nutzen. Sie finden Teilnehmer aus verschiedenen Altersgruppen, etwa Schüler, Eltern und Großeltern, und befragen sie über einen bestimmten Zeitraum zu ihrer Social-Media-Nutzung. Mit dieser Methode können sie die Einstellungen aller Altersgruppen gegenüber sozialen Medien vergleichen, ohne separate Studien durchzuführen, die zu unerwünschten Variablen oder Voreingenommenheit führen könnten.