Worin besteht der Unterschied zwischen empirischer Analyse und Analyse?
In diesem Beitrag
Was ist eine Analyse überhaupt?
Der Begriff Analyse ist im wissenschaftlichen Alltag bewusst weit gefasst. Er bezeichnet ganz allgemein die systematische Untersuchung eines Gegenstands – mit dem Ziel, ihn zu verstehen, zu erklären oder zu bewerten. Damit können sehr unterschiedliche Tätigkeiten gemeint sein.
Eine Analyse kann zum Beispiel sein:
- die Auseinandersetzung mit einem philosophischen Begriff (begriffliche Analyse)
- der Vergleich von Theorien oder Argumenten (theoretische Analyse)
- die Interpretation eines literarischen Textes (hermeneutische Analyse)
- die Auswertung historischer Quellen (historische Analyse)
- die statistische Auswertung von Befragungsdaten (empirische Analyse)
Alle diese Formen haben gemeinsam, dass sie systematisch und methodisch vorgehen. Was sie unterscheidet, ist ihr Ausgangsmaterial und ihre Erkenntnisgrundlage: Wird mit Begriffen, Texten und Argumenten gearbeitet – oder mit beobachtbaren Daten aus der realen Welt?
Was macht eine Analyse empirisch?
Eine empirische Analyse ist eine Analyse, die auf beobachtbaren Daten basiert. Das Wort „empirisch“ leitet sich vom griechischen empeiria ab und bedeutet so viel wie Erfahrung oder Beobachtung. Der Grundgedanke: Eine Frage wird nicht durch reines Nachdenken oder Ableiten aus Prinzipien beantwortet, sondern durch den Blick auf die Wirklichkeit.
Empirismus als erkenntnistheoretische Position betrachtet Erfahrung und Beobachtung als primäre Quelle wissenschaftlichen Wissens. „Empirisch“ bedeutet demnach, dass eine Forschungsfrage durch direkte, beobachtbare Informationen aus der Welt beantwortet wird – und nicht allein durch Theoretisieren oder logisches Schlussfolgern. Diese beobachtbaren Informationen nennt die Wissenschaftstheorie schlicht: Daten.
Eine empirische Analyse verlangt also drei Dinge:
- Eine konkrete Forschungsfrage oder Hypothese, die sich an der Realität überprüfen lässt
- Daten, die durch Erhebung (Befragung, Experiment, Beobachtung) oder aus Sekundärquellen stammen
- Ein methodisch geregeltes Verfahren zur Auswertung dieser Daten
Fehlt einer dieser Bausteine, handelt es sich streng genommen nicht um eine empirische Analyse – auch wenn das Ergebnis durchaus erkenntnisreich sein kann.
Der zentrale Unterschied im Überblick
Der entscheidende Trennpunkt zwischen allgemeiner Analyse und empirischer Analyse ist der Datenbezug. Allgemeine Analysen können theoretisch, konzeptuell oder textbezogen sein – sie kommen ohne eigene Beobachtungsdaten aus. Empirische Analysen hingegen sind an reale, erhobene oder beobachtete Daten gebunden.
| Merkmal | Allgemeine Analyse | Empirische Analyse |
|---|---|---|
| Erkenntnisgrundlage | Begriffe, Argumente, Texte, Theorien | Beobachtbare Daten (Messungen, Aussagen, Verhaltensweisen) |
| Methodik | Logisches Schlussfolgern, Interpretation, Vergleich | Datenerhebung + systematische Auswertung |
| Datenbezug | Nicht zwingend erforderlich | Zwingend erforderlich |
| Typische Formen | Literaturanalyse, Theorienvergleich, Begriffsanalyse | Befragung, Experiment, Inhaltsanalyse, Sekundärdatenanalyse |
| Ergebnis | Konzeptuelle Klarheit, argumentative Schlüsse | Datenbasierte Befunde, Hypothesenprüfung |
Empirische Analyse ist dabei nicht automatisch besser als andere Formen der Analyse. Eine präzise begriffsanalytische Arbeit kann wissenschaftlich ebenso wertvoll sein wie eine groß angelegte Befragungsstudie. Der Unterschied liegt im Erkenntnisweg – nicht im Erkenntnisanspruch.
Empirie und Theorie: Kein einfacher Gegensatz
Häufig wird empirische Analyse mit dem Begriff „theoretisch“ in eine falsche Opposition gestellt. Das ist irreführend. Empirische Forschung ist nicht theorielos – im Gegenteil.
Theorien liefern Erklärungen und Vorhersagen, die anschließend durch systematische datenbasierte Forschung geprüft werden. Dabei lassen sich zwei grundlegende Richtungen unterscheiden:
- Top-down (deduktiv): Eine Theorie oder Hypothese wird formuliert und anschließend an Daten überprüft – typisch für konfirmatorische Studien.
- Bottom-up (induktiv): Aus erhobenen Daten werden Muster erkannt und daraus Theorien entwickelt – typisch für explorative oder qualitative Forschung.
In beiden Fällen spielen Theorie und Empirie zusammen. Daten allein ergeben noch keine gute empirische Analyse – sie müssen mit einer klaren Fragestellung, einem theoretischen Rahmen und einem methodisch sauberen Vorgehen verbunden sein. Eine Sammlung von Zahlen ohne Fragestellung ist kein Forschungsergebnis.
Was bedeutet das für Ihre Abschlussarbeit?
Gerade bei Abschlussarbeiten ist die Unterscheidung zwischen empirischer und nicht-empirischer Analyse praktisch relevant. Beide Typen können wissenschaftlich anspruchsvoll sein – sie stellen jedoch völlig unterschiedliche Anforderungen an Vorgehen, Methodik und Darstellung.
Nicht-empirische Abschlussarbeiten
Eine rein theoretische oder literaturbasierte Arbeit analysiert und bewertet vorhandenes Wissen. Sie vergleicht Konzepte, prüft die Konsistenz von Argumenten oder entwickelt ein theoretisches Modell. Hier ist keine eigene Datenerhebung erforderlich – aber eine präzise argumentative Struktur umso mehr.
Empirische Abschlussarbeiten
Wer eine empirische Abschlussarbeit schreibt, erhebt oder nutzt Daten, um eine Forschungsfrage zu beantworten oder eine Hypothese zu prüfen. Das Forschungsdesign – von Datenerhebung bis zur Auswertung – muss dabei sorgfältig geplant sein. Ein Forschungsdesign umfasst laut Methodenliteratur alle Entscheidungen von den grundlegenden Annahmen bis zu den konkreten Methoden der Datenerhebung und -analyse.
Die bloße Interpretation von Fachliteratur ist in diesem Sinne keine empirische Analyse – auch wenn dabei analytisches Denken gefragt ist. Empirisch wird eine Arbeit erst, wenn eigene oder fremde Beobachtungsdaten methodisch ausgewertet werden.
Für eine fundierte statistische Auswertung empirischer Abschlussarbeiten ist es deshalb entscheidend, bereits in der Planungsphase zu klären: Welche Daten werden erhoben? Nach welchem Verfahren werden sie ausgewertet? Und welche Schlussfolgerungen lässt das Design überhaupt zu?
Checkliste: Ist Ihre Analyse empirisch?
- Sie haben eine konkrete Forschungsfrage oder Hypothese formuliert
- Sie haben Daten erhoben oder auf Sekundärdaten zurückgegriffen
- Die Daten wurden systematisch und methodisch geleitet ausgewertet
- Die Auswertung ist nachvollziehbar und auf die Forschungsfrage bezogen
- Ihre Schlussfolgerungen stützen sich auf die Daten – nicht nur auf Literatur
Wenn Sie unsicher sind, welche Auswertungsmethode zu Ihrer Fragestellung passt, lohnt ein Blick auf die verschiedenen Auswertungsmethoden in der empirischen Forschung – von deskriptiver Statistik bis zur qualitativen Inhaltsanalyse.
Empirische Analyse: quantitativ oder qualitativ?
Empirische Analyse ist nicht gleichbedeutend mit statistischer Analyse. Das ist ein weitverbreitetes Missverständnis. Empirisch bedeutet datenbezogen – und Daten können numerisch oder sprachlich sein.
Quantitative empirische Analyse
Quantitative Daten sind Zahlen oder Messungen. Typische Verfahren sind Befragungen mit geschlossenen Items, Experimente mit Messwerten oder die Auswertung von Registerdaten. Die quantitative Datenanalyse nutzt statistische Methoden, um Zusammenhänge zu beschreiben, zu testen oder vorherzusagen.
Qualitative empirische Analyse
Qualitative Daten sind nicht-numerische, meist sprachliche Daten – etwa Interviewtranskripte, Beobachtungsprotokolle oder offene Fragebögen. Auch deren systematische Auswertung, zum Beispiel durch qualitative Inhaltsanalyse, ist eine Form empirischer Analyse. Wer mehr über die Abgrenzung erfahren möchte: Der Unterschied zwischen qualitativer und quantitativer Analyse ist in einem eigenen Beitrag ausführlich erläutert.
Mixed Methods
Viele moderne Studien kombinieren beide Ansätze. Qualitative und quantitative Methoden werden als Kontinuum verstanden – nicht als starre Gegensätze. Die Wahl des Ansatzes hängt von der Forschungsfrage, dem Erkenntnisziel und dem Studiendesign ab.
Welche Methode zu welcher Fragestellung passt und wie Sie Ihre Daten anschließend korrekt auswerten, erfahren Sie detailliert unter statistische Auswertung. Wer die einzelnen Phasen des Forschungsprozesses besser verstehen möchte, findet einen strukturierten Überblick im Beitrag zu den 5 Phasen des Forschungsprozesses.
