742–3, Bortz/Schuster 2010: 82, Cohen/Manion/Morrison 2011: 156–7). Dieses Verfahren wird auch bei quantitativen Studien eingesetzt, findet aber primär in der qualitativen Forschung Anwendung (s. Kapitel 4.3).
3 StichprobengrößeStichprobengröße
Um eine möglichst hohe Repräsentativität für die Aussagekraft der Ergebnisse einer Studie zu erzielen, ist neben der Genauigkeit, mit der eine Stichprobe die Grundgesamtheit abbildet, und dem Grad an Zufälligkeit, mit der die Elemente der Grundgesamtheit in die Stichprobe gewählt werden, auch die Größe der Stichprobe von Bedeutung. Prinzipiell lassen sich statistische Kennzahlen mit jedem ‚irgendwie‘ erhobenen Datensatz jeglicher Größe berechnen – jedoch lassen sich weder die Qualität der Ergebnisse noch die Aussagekraft der Studie nachvollziehen. Wird ein quantitativ-empirisches Forschungsdesign mit auf die Grundgesamtheit schließenden inferenzstatistischen Verfahren angestrebt, lässt sich a priori der Umfang für die probabilistisch zu erhebende Stichprobe berechnen. Dabei wird ein möglichst optimaler Stichprobenumfang angestrebt, denn zu kleine Stichproben verringern die TeststärkeTeststärke und zu große Stichproben erhöhen den Erhebungsaufwand unnötig. „Stichprobenumfänge sind optimal, wenn sie einem Signifikanztest genügend Teststärke geben, um einen getesteten Effekt bei vorgegebener Effektgröße entdecken und auf einem vorgegebenen Signifikanzniveau absichern zu können“ (Bortz/Döring 2006: 736). Statistisch gesehen hängen Teststärke, EffektgrößeEffektgröße, α-Fehlerniveau und Stichprobenumfang voneinander ab. Dies bedeutet, dass sich die Stichprobengröße berechnen lässt, wenn man Teststärke, Effektgröße und α-Fehlerniveau festlegt. Diese Berechnung ist auch abhängig vom gewählten statistischen Verfahren, das auf die Daten angewendet werden soll. Das α-Fehlerniveau wird oftmals auf 5 % oder 1 % festgelegt und die Teststärke (1-β) auf .80. Die Effektgröße hingegen ist stark abhängig vom Forschungszusammenhang und wird oft in kleinere, mittlere und größere Effekte unterteilt. Der optimale Stichprobenumfang lässt sich für spezifische statistische Tests beispielsweise mit der Software G*Power berechnen oder in Tabellen nachschlagen (vgl. z.B. Cohen/Manion/Morrison 2011: 147–8, Bortz/Döring 2006: 627–8).
Zusammenfassend lässt sich für die Planung eines quantitativen Samplings folgender Ablaufplan erstellen: Zuerst wird entschieden, ob es nötig ist, eine Stichprobe zu ziehen oder ob eine Vollerhebung durchgeführt werden kann. Danach wird die Population in ihrer Größe und ihren erhebungsrelevanten Merkmalen definiert. Anschließend erfolgt die Festlegung auf eine für die Studie passende Sampling-Strategie. Zum Schluss wird überprüft, ob Zugang zur Stichprobe besteht (gatekeepersgatekeepers) oder ggf. die Sampling-Strategie geändert werden muss.
4.3.3 Sampling in der qualitativen Forschung
Da qualitative Forschungen nicht statistische Repräsentativität der Ergebnisse anstreben, spielt die Frage auch keine Rolle, ob die für die Datenerhebung gewählte Stichprobe für die Gesamtheit einer Population repräsentativ ist. Bei qualitativen Studien werden Auswahlentscheidungen deshalb nicht von probabilistischen, sondern eher von inhaltlichen Gesichtspunkten gesteuert; sie sind eng mit dem Forschungsprozess verbunden und stellen sich auf drei Ebenen, nämlich (1) der Ebene der Datenerhebung, (2) der Ebene der Datenauswertung und schließlich (3) der Präsentation der Ergebnisse (vgl. Flick 2011: 155). Damit das jeweilige Forschungsvorhaben intersubjektiv nachvollziehbar ist, muss das Sampling transparent und damit nachvollziehbar sein. Im Folgenden sollen solche Auswahlentscheidungen unter Berücksichtigung ausgewählter Forschungsarbeiten aus den Fremdsprachendidaktiken skizziert werden.
1 Vorabentscheidungen und Festlegung des Samples für die Datenerhebung
Die Festlegung der Stichprobe wird zunächst durch die Forschungsfrage und die theoretischen Vorüberlegungen des Forschers bestimmt; sie leiten eine von Kriterien bestimmte, gezielte Auswahl. Die Entscheidung ist demnach theorie- und kriteriengeleitet: purposive samplingpurposive sampling und criterion samplingcriterion sampling (Silverman 2000: 104–5). Als Beispiel für solche begründeten (Vorab-)Entscheidungen diene die Referenzarbeit von Ehrenreich (2004), in der die Forscherin die Bedeutung des Auslandsaufenthalts für die Fremdsprachenlehrerbildung unter besonderer Berücksichtigung des Assistant-Jahres mit Hilfe einer Interviewstudie untersucht. Theoretische Vorüberlegungen im Zusammenhang der Aufarbeitung der Fachliteratur bilden die Basis für eine Kriterienmatrix mit entsprechenden Parametern, die die Forscherin bei der tatsächlichen Informantenauswahl leiteten. Auswahlkriterien sind u.a.: Geschlecht, Herkunftsbundesland, Zielland und Ausbildungsphase zum Zeitpunkt der Interviews. Unter Berücksichtigung dieser Matrix konstituiert Ehrenreich im Schneeballverfahren (s. Kapitel 5.2.1) die Stichprobe ihrer Studie, eine Gruppe von 22 Informanten, die zum einen als typisch markierte Fälle gemäß der Kriterien enthält, zum anderen eine maximale Variation der Teilnehmenden innerhalb der Gesamtgruppe abbildet (Ehrenreich 2004: 158f).
Kimes-Link (2013) untersucht „welche Aufgaben und Methoden Lehrkräfte im englischen Literaturunterricht der gymnasialen Oberstufe bei der Lektüre von Ganzschriften einsetzen und inwiefern diese geeignet sind, die Interaktion zwischen den Lernenden und dem Text sowie die Interaktion innerhalb der Lerngruppe zu intensivieren, gemeinsame Bedeutungsaushandlungen zu initiieren und vertiefte Verstehensprozesse zu begünstigen“ (Kimes-Link 2013: 85). Sie konstituiert theoriegeleitet die Stichprobe ihrer Studie aus insgesamt sieben Kursgruppen gymnasialer Oberstufen, die zum einen unterschiedliche Schul- und Kurstypen repräsentieren, zum anderen ein Spektrum unterschiedlicher literarischer Genres zum Arbeitsgegenstand haben (Dramen, Jugendromane, Romane und Kurzgeschichten).
A priori vorgenommene, kriterien- und theoriegeleitete Konstruktionen einer Stichprobe werden, wenn es um die konkrete Realisierung des Projekts geht, von drei Aspekten beeinflusst, die letzten Endes den Forschungsprozess beeinflussen und häufig für das Sampling modifizierend wirken. Die Frage, wo und wie Forschende ihre Forschungspartner gewinnen, bringt die Herausforderung auf den Begriff. Da ist zum einen der Aspekt der räumlichen und institutionellen ZugänglichkeitZugänglichkeit. So kann es sein, dass ein räumlich naher und deshalb forschungspragmatisch günstiger Kontext, der für die Bearbeitung der Forschungsfrage zudem sehr vielversprechend wäre, nicht zugänglich ist, weil die gatekeepers unüberwindliche Hürden errichten. Andererseits kann ein räumlich ferner Kontext zugänglich sein, der den Forschenden jedoch einen größeren Zeitaufwand abnötigt und damit den Forschungsprozess erheblich belastet. Damit ist auch der zweite Aspekt angesprochen, nämlich die MachbarkeitMachbarkeit des Projekts. Gerade für Qualifikationsarbeiten, die in der Regel von Individuen und nicht von Forschergruppen geleistet werden und mit oft sehr begrenzten Zeitbudgets auskommen müssen, ist die Frage, was unter den konkreten Bedingungen leistbar ist, von Bedeutung. Machbarkeitsüberlegungen werden deshalb in das Sampling eingehen müssen. Die Kombination von Machbarkeits- und Zugänglichkeitsüberlegungen kann zu einer Ad-hoc-Stichprobe führen, die weniger kriterien- und zielgeleitet, als vielmehr pragmatisch bestimmt ist: Die Forschende wendet sich Personen und Kontexten zu, die zur Verfügung stehen, wie die Untersuchung von Roters (2012: 161–63) verdeutlicht. Roters befasst sich in ihrer explorativen Studie mit dem Konstrukt der Reflexion, das in Diskursen zur Entwicklung von Lehrerprofessionalität als Schlüsselkompetenz markiert wird. Untersuchungsgegenstand sind die Beschreibung und Analyse zweier Lehrerbildungsprogramme und -kontexte einer deutschen und einer US-amerikanischen Universität. Die Auswahl der Stichprobe erfolgte zunächst theoriegeleitet und über umfangreiche Dokumentenanalysen, dann aber nach Kriterien der Zugänglichkeit und Machbarkeit, wobei nicht zuletzt formale und institutionelle Anforderungen bestimmend wirkten.
Von Relevanz für die Bestimmung der Stichprobe ist schließlich die Bereitschaft der Forschungspartner, sich auf die Belastungen des Forschungsprozesses einzulassen: etwa auf narrative Interviews (Ehrenreich 2004) oder auf Videoaufnahmen im Klassenzimmer (Kimes-Link 2013): „… wie kann [der Forscher] erreichen, dass eine entsprechende Bereitschaft nicht nur geäußert wird, sondern zu konkreten Interviews und anderen Daten führt“ (Flick 2011: 143)?
