Was schreibt man in einer Auswertung?

Was gehört in eine Auswertung?

Eine Auswertung – in wissenschaftlichen Arbeiten auch Ergebnisteil oder Results-Abschnitt genannt – hat eine klar umrissene Aufgabe: Sie berichtet die Befunde Ihrer Analyse in direktem Bezug auf Ihre Forschungsfragen oder Hypothesen. Nicht mehr, aber auch nicht weniger.

Das klingt simpel, sorgt in der Praxis aber regelmäßig für Unsicherheit. Die häufigste Frage lautet: Was darf ich schreiben – und was gehört erst in die Diskussion? Die Antwort ist eindeutig: In der Auswertung präsentieren Sie Befunde. Sie bewerten, erklären oder interpretieren diese noch nicht.

Inhaltlich gliedert sich eine Auswertung typischerweise in folgende Bestandteile:

• Einen kurzen einleitenden Absatz, der die Ergebnisse an die Forschungsfrage rückbindet
• Die geordnete Darstellung aller relevanten Befunde
• Deskriptive Kennwerte (Mittelwerte, Häufigkeiten, Streuungen)
• Ergebnisse inferenzstatistischer Tests (sofern vorhanden)
• Tabellen und Grafiken zur Visualisierung
• Einen abschließenden Überblick über die zentralen Ergebnisse

Entscheidend ist, dass Sie nur relevante Daten berichten: Zu viele Ergebnisse können Lesende überfordern, ohne den wissenschaftlichen Gehalt zu erhöhen – eine Grenze, die in der wissenschaftlichen Schreibpraxis ausdrücklich empfohlen wird.

Wie ist eine Auswertung aufgebaut?

Die Struktur Ihrer Auswertung sollte immer der Logik Ihrer Forschungsfragen folgen. Das erleichtert nicht nur die Lesbarkeit, sondern zeigt auch methodische Sauberkeit.

Schritt 1: Kurze Einleitung

Beginnen Sie mit einem oder zwei einleitenden Sätzen, die den Ergebnisteil an Ihre Forschungsfrage oder Hypothese zurückbinden. Erinnern Sie kurz daran, was untersucht wurde – nicht warum (das steht in der Einleitung), sondern was. Dadurch schaffen Sie einen klaren Leserahmen.

Schritt 2: Geordnete Befundpräsentation

Präsentieren Sie Ihre Ergebnisse in derselben Reihenfolge, in der Sie Ihre Forschungsfragen formuliert haben. Diese Parallelstruktur ist kein stilistisches Mittel, sondern eine methodische Notwendigkeit: Lesende können so nachvollziehen, welcher Befund welche Frage beantwortet. Universitäre Leitfäden empfehlen ausdrücklich, die Reihenfolge der Ergebnisdarstellung chronologisch an den Forschungsfragen auszurichten.

Schritt 3: Abschließende Zusammenfassung der Kernbefunde

Am Ende des Ergebnisteils empfiehlt sich ein knapper Absatz, der die wichtigsten Befunde zusammenfasst – ohne sie zu interpretieren. Das erleichtert den Übergang in die Diskussion.

Quantitative Auswertung: Was konkret hineingehört

Bei quantitativen Studien – also etwa Fragebogenerhebungen, Experimenten oder Sekundäranalysen – ist der Ergebnisteil besonders formalisiert. Hier gelten klare Berichtsstandards, vor allem wenn Sie nach APA-Konvention arbeiten.

Deskriptive Kennwerte zuerst

Bevor Sie inferenzstatistische Ergebnisse berichten, präsentieren Sie immer die deskriptiven Kennwerte Ihrer zentralen Variablen. Dazu gehören typischerweise:

• Mittelwert (M) und Standardabweichung (SD)
• Häufigkeiten und Prozentwerte bei kategorialen Variablen
• Minimum, Maximum und ggf. Median bei schiefen Verteilungen

Diese Kennwerte geben Lesenden einen Überblick über die Datenlage, bevor die eigentlichen Hypothesentests folgen. Einen kompakten Überblick über die gebräuchlichsten statistischen Kennzahlen finden Sie in unserem separaten Beitrag.

Hypothesenbezogene Teststatistiken

Jede berichtete statistische Analyse sollte direkt einer Hypothese zugeordnet sein. Die bewährte Struktur lautet:

1. Hypothese kurz wiederholen
2. Aussagen über Unterstützung oder Ablehnung der Hypothese treffen
3. Kennwerte liefern, die diese Aussage belegen

Für einen t-Test würde das beispielsweise so aussehen: Mittelwert und Standardabweichung beider Gruppen, der t-Wert mit Freiheitsgraden und der p-Wert. Wann ein t-Test und wann eine ANOVA die passende Methode ist, erklärt unser Artikel zur Wahl zwischen ANOVA und t-Test.

Formale Darstellungsregeln beachten

Die fachliche Praxis gibt präzise Vorgaben zur Ergebnisdarstellung: Teststatistiken und p-Werte werden auf zwei Dezimalstellen gerundet, p-Werte unter .001 als p < .001 berichtet, und statistische Symbole wie M, SD, t oder p werden kursiv gesetzt.

Konkret bedeutet das für Ihre Formulierungen:

• Richtig: „Die Experimentalgruppe erzielte höhere Testwerte (M = 4.12, SD = 0.87) als die Kontrollgruppe (M = 3.56, SD = 0.91), t(98) = 3.21, p = .002.“
• Falsch: „Die Ergebnisse waren sehr interessant und zeigten einen signifikanten Unterschied.“

Tabellen und Grafiken sinnvoll einsetzen

Visualisierungen sind kein Dekor, sondern ein Werkzeug. Tabellen und Grafiken sollen die Ergebnisnarration unterstützen, nicht ersetzen. Das bedeutet: Beschreiben Sie im Fließtext die wichtigsten Befunde, und verweisen Sie auf Abbildungen als Ergänzung – etwa „wie in Abbildung 1 dargestellt“. Stellen Sie niemals dieselben Daten gleichzeitig in Tabelle und Fließtext vollständig dar.

Welche Diagrammtypen sich für welche Daten eignen, erläutert unser Überblick zu den fünf gängigen Diagrammtypen.

Qualitative Auswertung: Sprache statt Zahlen

Bei qualitativen Studien – etwa Interviews, Beobachtungen oder Dokumentenanalysen – funktioniert die Auswertung grundlegend anders. Hier berichten Sie keine Teststatistiken, sondern Themen, Kategorien, Muster und Erfahrungen.

Kategorien und Themen benennen

Im Ergebnisteil einer qualitativen Arbeit werden die aus der Analyse gewonnenen Kategorien oder Themen vorgestellt und mit ausgewählten Zitaten belegt. Die Zitate dienen als Belege, nicht als Füllmaterial – wählen Sie gezielt aus.

Befunde ohne Bewertung berichten

Auch hier gilt: Im Ergebnisteil stellen Sie dar, was Sie gefunden haben. Ob ein Interviewpartner eine bestimmte Aussage „überraschend“ oder „erwartet“ machte, gehört in die Diskussion. Im Ergebnisteil schreiben Sie: „Mehrere Befragte beschrieben …“ oder „In der Analyse zeigten sich zwei dominante Kategorien: …“

Wer mehr über die Grundlagen qualitativer Analyse erfahren möchte, findet in unserem Beitrag zur qualitativen Auswertung eine ausführliche Einführung.

Auswertung vs. Diskussion: Die wichtigste Grenze

Die häufigste strukturelle Schwäche in Abschlussarbeiten ist die Vermischung von Ergebnissen und Interpretation. Dabei lässt sich die Grenze klar ziehen:

Ein wichtiger Punkt, der in der Praxis oft vernachlässigt wird: Auch Ergebnisse, die Ihren Hypothesen widersprechen, gehören vollständig in die Auswertung. Selektives Weglassen von unerwünschten Befunden untergräbt die wissenschaftliche Transparenz und Redlichkeit einer Arbeit.

Wie genau der Ergebnisteil für eine Masterarbeit anteilig ausfallen sollte, erläutert unser Beitrag zur Gewichtung des Ergebnisteils in der Masterarbeit.

Häufige Fehler im Ergebnisteil

Aus der Beratungspraxis mit Studierenden zeigen sich immer wieder dieselben Schwachstellen. Kennen Sie diese Fehler, können Sie sie gezielt vermeiden.

Weitere typische Stolperstellen

• Daten ohne Kontext: Rohe Zahlen ohne Bezug zur Forschungsfrage oder Hypothese vermitteln keinen Erkenntnisgewinn.
• Doppelte Darstellung: Dieselben Zahlen stehen sowohl vollständig im Text als auch in einer Tabelle – das ist redundant.
• Fehlende Vollständigkeit: Nur signifikante Ergebnisse werden berichtet, nicht-signifikante verschwiegen. Das verzerrt das Bild.
• Falsche Rundung: p-Werte mit zu vielen oder zu wenigen Dezimalstellen, fehlende Freiheitsgrade oder keine Effektstärken.
• Sprache zu allgemein: „Die Ergebnisse waren gut“ sagt nichts. „Die Hypothese 1 wurde bestätigt (t(78) = 2.56, p = .013)“ sagt alles.

Einen vollständigen Überblick über gängige statistische Analyseverfahren und deren Ergebnisdarstellung bietet unser gleichnamiger Artikel.

Checkliste: Das sollte in Ihrer Auswertung stehen

Nutzen Sie die folgende Checkliste, bevor Sie Ihren Ergebnisteil abgeben. Sie gilt gleichermaßen für Bachelor-, Master- und Dissertationsarbeiten – auch wenn der Detailgrad je nach Niveau variiert.

Wenn Sie unsicher sind, ob Ihre Auswertung alle methodischen Anforderungen Ihrer Hochschule erfüllt, bietet die professionelle Unterstützung bei der statistischen Auswertung Ihrer Bachelorarbeit eine zuverlässige Orientierung – von der Methodenwahl bis zur APA-konformen Ergebnisdarstellung.

Für Promovierende gelten dabei höhere Ansprüche an Tiefe und Vollständigkeit. Unser Beitrag zum Datenanalyse-Kapitel einer Dissertation geht auf diese spezifischen Anforderungen ein.