Forschungsplanung und Studiendesign für empirische Arbeiten

Sie haben eine Forschungsfrage – aber noch keinen Plan, wie Sie daraus eine methodisch belastbare Studie machen?

Wir entwickeln mit Ihnen das Fundament Ihrer empirischen Arbeit: von der Hypothesenformulierung über das passende Forschungsdesign bis zur Stichprobenplanung.

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Leistung im Überblick

Was umfasst Forschungsplanung - und wann ist sie das Richtige für Sie?

Was verbirgt sich hinter dieser Leistung?

Forschungsplanung und Studiendesign bezeichnet die systematische Konzeption einer empirischen Untersuchung, bevor die eigentliche Datenerhebung beginnt. Es ist der methodische Bauplan Ihrer Studie: Hier wird festgelegt, welche Hypothesen geprüft werden, mit welchem Design (z. B. Querschnitt, Längsschnitt, Experiment), welcher Stichprobe und welchen Analyseverfahren Sie arbeiten. Dieser Schritt steht am Anfang des empirischen Prozesses und bestimmt, ob Ihre spätere Auswertung überhaupt tragfähige Ergebnisse liefern kann.

Die Leistung umfasst vier eng verzahnte Teilbereiche:

Teilleistung	Was wird konkret gemacht?
Konzeption von Forschungsdesigns	Festlegung des Untersuchungstyps (experimentell, quasi-experimentell, deskriptiv, korrelativ), der Variablenstruktur, der Messzeitpunkte und der Erhebungsmethode – abgestimmt auf Ihre Forschungsfrage und die Anforderungen Ihrer Hochschule.
Formulierung und Entwicklung von Hypothesen	Ableitung prüfbarer, gerichteter Hypothesen aus dem theoretischen Rahmen Ihrer Arbeit, inklusive Zuordnung von unabhängigen und abhängigen Variablen, Moderatoren und Mediatoren.
Stichprobenplanung und Poweranalyse	Berechnung der erforderlichen Stichprobengröße mit G*Power oder vergleichbaren Tools, basierend auf erwarteter Effektstärke, Signifikanzniveau und statistischer Power – damit Ihre Studie nicht an einer zu kleinen oder unnötig großen Stichprobe scheitert.
Mixed-Methods-Beratung	Beratung zur sinnvollen Kombination qualitativer und quantitativer Methoden, Wahl des passenden Designs (Triangulation, explanativ, explorativ, eingebettet) und Abstimmung der Gütekriterien beider Methodenstränge.

Warum ist diese Leistung entscheidend?

Das Forschungsdesign ist das Fundament jeder empirischen Arbeit. Fehler, die hier gemacht werden, lassen sich später nicht mehr korrigieren – weder durch eine aufwändigere Analyse noch durch bessere Software. Typische Konsequenzen eines schwachen Designs: Hypothesen, die nicht zum Forschungsdesign passen. Stichproben, die für die gewählten Verfahren zu klein sind. Variablen, die nicht sauber operationalisiert wurden. Ergebnisse, die der Betreuer oder die Prüfungskommission als methodisch unzureichend bewertet.

Wann ist diese Leistung die richtige Wahl für Sie?

Prüfen Sie, ob eine oder mehrere der folgenden Situationen auf Sie zutreffen:

Sie stehen am Anfang Ihrer empirischen Arbeit und wissen nicht, welches Forschungsdesign zu Ihrer Fragestellung passt – Querschnitt oder Längsschnitt, Experiment oder Korrelationsstudie, rein quantitativ oder Mixed Methods.
Ihr Betreuer hat Ihr Exposé oder Ihren Auswertungsplan kritisiert, weil die Hypothesen unklar formuliert sind, die Variablenstruktur nicht stimmig ist oder die Methodik nicht zur Fragestellung passt.
Sie haben Hypothesen aufgestellt, sind sich aber unsicher, ob diese prüfbar, gerichtet und methodisch korrekt formuliert sind – oder ob die geplanten Analyseverfahren überhaupt dazu passen.
Sie wissen nicht, wie viele Teilnehmende Sie für Ihre Umfrage brauchen und haben keine Erfahrung mit Poweranalysen oder Effektstärkenschätzungen.
Sie planen eine Kombination aus qualitativer und quantitativer Methode und brauchen Orientierung, welches Mixed-Methods-Design geeignet ist und wie beide Teile methodisch aufeinander abgestimmt werden.
Sie haben bereits Daten erhoben und stellen erst jetzt fest, dass Hypothesen, Design oder Variablenstruktur nicht sauber genug vorbereitet wurden – und brauchen eine nachträgliche methodische Absicherung, bevor die Auswertung beginnt.
Sie könnten es grundsätzlich selbst, wollen aber den zeitlichen Aufwand oder das Risiko methodischer Fehler vermeiden und den Schritt an jemanden abgeben, der diesen Prozess routiniert auf akademischem Niveau umsetzt.

Ihre Liefergegenstände

Was genau erhalten Sie?

Dokumentierte Forschungskonzeption

Sie erhalten ein vollständiges, schriftlich ausgearbeitetes Forschungsdesign, das alle methodischen Entscheidungen Ihrer Studie dokumentiert und begründet. Dieses Dokument können Sie direkt als Grundlage für Ihren Methodenteil verwenden oder Ihrem Betreuer zur Freigabe vorlegen. Es enthält:

Die Darstellung des gewählten Untersuchungsdesigns (z. B. Querschnittsdesign mit standardisiertem Online-Fragebogen, experimentelles Prä-Post-Design mit Kontrollgruppe) mit Begründung, warum dieses Design zu Ihrer Forschungsfrage passt.
Eine vollständige Variablenübersicht mit Zuordnung aller unabhängigen, abhängigen, moderierenden und mediierenden Variablen sowie der jeweiligen Operationalisierung und dem geplanten Skalenniveau.
Die Zuordnung geeigneter Analyseverfahren zu jeder Hypothese (z. B. t-Test, ANOVA, Regression, Mediationsanalyse), sodass Sie bereits vor der Datenerhebung wissen, welche Auswertungen auf Sie zukommen.

Fertig formulierte Hypothesen

Sie erhalten präzise, prüfbare und gerichtete Hypothesen, die den Anforderungen Ihrer Disziplin entsprechen. Jede Hypothese wird so formuliert, dass sie:
aus dem theoretischen Rahmen Ihrer Arbeit logisch abgeleitet ist,
messbare Variablen enthält, die mit den gewählten Erhebungsinstrumenten erfasst werden können,
einem konkreten statistischen Testverfahren zugeordnet ist,
als H₁ (Alternativhypothese) mit zugehöriger H₀ (Nullhypothese) vorliegt.
Wenn bereits Hypothesen vorhanden sind, werden diese geprüft, geschärft und gegebenenfalls umformuliert – etwa wenn kausale Formulierungen bei einem korrelativen Design verwendet wurden oder Variablen zu abstrakt benannt sind.

Stichprobenberechnung mit dokumentierter Poweranalyse

Sie erhalten eine a-priori-Poweranalyse, die auf Basis Ihrer Hypothesen und des gewählten Analyseverfahrens berechnet wird. Das Ergebnis umfasst:

Die empfohlene Mindeststichprobengröße für Ihre Studie, berechnet mit G*Power oder vergleichbaren Tools.
Die zugrunde gelegten Parameter: verwendetes Testverfahren, erwartete Effektstärke (auf Basis von Vergleichsstudien oder Cohen-Konventionen), Signifikanzniveau (α) und angestrebte Power (1 − β).
Einen dokumentierten Screenshot oder Bericht der Berechnung, den Sie direkt in Ihren Anhang oder Methodenteil übernehmen können.
Bei Bedarf: Sensitivitätsanalysen, die zeigen, welche Effekte bei der erreichbaren Stichprobengröße noch erkannt werden können – besonders relevant, wenn die Rekrutierung begrenzt ist.

Mixed-Methods-Konzeption (bei kombinierten Designs)

Wenn Ihre Arbeit qualitative und quantitative Methoden kombiniert, erhalten Sie eine begründete Designempfehlung, die festlegt:

Welches Mixed-Methods-Design zu Ihrer Fragestellung passt (Triangulation, explanativ, explorativ, eingebettet).
In welcher Reihenfolge die qualitativen und quantitativen Phasen durchgeführt werden.
Wie die Ergebnisse beider Methoden zusammengeführt und interpretiert werden.
Welche Gütekriterien für den jeweiligen Methodenstrang gelten und wie Sie diese in Ihrer Arbeit dokumentieren.

Übersichtstabelle: Ihre Liefergegenstände auf einen Blick

Liefergegenstand	Format	Direkt verwendbar für
Forschungsdesign (dokumentiert und begründet)	Textdokument	Methodenteil, Exposé, Betreuer-Abstimmung
Hypothesen (formuliert, mit H₀/H₁)	Textdokument	Theorieteil, Methodenteil
Variablenübersicht mit Operationalisierung	Tabellarisch	Methodenteil, Fragebogenentwicklung
Poweranalyse / Stichprobenberechnung	Bericht + Screenshot	Methodenteil, Anhang
Mixed-Methods-Designempfehlung	Textdokument	Methodenteil, Exposé
Zuordnung Hypothese → Analyseverfahren	Tabellarisch	Methodenteil, Auswertungsplanung

Unser Vorgehen

Wie setzen wir die Forschungsplanung für Sie um?

Schritt 1: Analyse Ihrer Ausgangslage

Bevor wir mit der Konzeption beginnen, sichten wir alle vorhandenen Unterlagen: Exposé, Forschungsfrage, bisherige Hypothesenentwürfe, Vorgaben des Betreuers, Bewertungsraster und Hochschulrichtlinien. Wir prüfen, ob die Forschungsfrage präzise genug formuliert ist, ob bereits ein theoretischer Rahmen besteht und welche methodischen Entscheidungen bereits getroffen wurden.

Durch unsere interne Datenbank mit Richtlinien von über 400 Hochschulen im DACH-Raum kennen wir die spezifischen Anforderungen Ihrer Hochschule und können das Design gezielt darauf ausrichten.

Schritt 2: Hypothesenentwicklung und -prüfung

Ausgehend von Ihrer Forschungsfrage und dem theoretischen Rahmen entwickeln oder überarbeiten wir Ihre Hypothesen. Dabei achten wir auf die typischen Stolpersteine, die in akademischen Arbeiten häufig auftreten:

Fehlende Ableitung aus der Theorie: Hypothesen, die als bloße Vermutung formuliert sind, ohne Bezug zum Forschungsstand.
Kausale Formulierungen bei korrelativen Designs: „X führt zu Y“ ist nur bei experimentellen Designs zulässig – bei Querschnittsstudien muss es „X steht in Zusammenhang mit Y“ heißen.
Zu abstrakte Variablen: „Social Media beeinflusst Wohlbefinden“ ist nicht operationalisierbar. Konkret wäre: „Die tägliche Instagram-Nutzungsdauer korreliert negativ mit der Lebenszufriedenheit, gemessen mit der SWLS.“
Zu viele Hypothesen ohne Modelllogik: Acht unverbundene Hypothesen machen die Arbeit unübersichtlich. Wir strukturieren die Hypothesen so, dass sie gemeinsam ein kohärentes Forschungsmodell bilden.
Fehlende Zuordnung zum Testverfahren: Jede Hypothese muss einem konkreten statistischen Verfahren zugeordnet werden können.

Schritt 3: Konzeption des Forschungsdesigns

Auf Basis der Hypothesen und der Forschungsfrage legen wir das passende Untersuchungsdesign fest. Dabei berücksichtigen wir:

Art der Fragestellung: Verlangt die Forschungsfrage einen Gruppenvergleich (z. B. Experiment, quasi-experimentelles Design) oder eine Zusammenhangsanalyse (z. B. Korrelationsstudie, Regressionsanalyse)?
Zeitliche Struktur: Genügt eine einmalige Erhebung (Querschnitt) oder sind mehrere Messzeitpunkte erforderlich (Längsschnitt, Prä-Post-Design, Tagebuchstudie)?
Erhebungsmethode: Online-Fragebogen, Laborexperiment, Sekundärdatenanalyse, retrospektive Kohortenstudie?
Variablenstruktur: Welche Variablen sind unabhängig, abhängig, moderierend, mediierend? Welche Kontrollvariablen müssen berücksichtigt werden?
Fachspezifische Standards: In der Psychologie gelten andere Konventionen als in der Medizin, den Wirtschaftswissenschaften oder den Sozialwissenschaften – etwa bei Effektstärkemaßen, Berichtsstandards oder Gütekriterien.

Schritt 4: Stichprobenplanung und Poweranalyse

Wir berechnen die erforderliche Stichprobengröße für jede Hypothese und jedes geplante Analyseverfahren. Die Berechnung erfolgt mit G*Power oder vergleichbaren Tools und berücksichtigt:

Das statistische Testverfahren (z. B. t-Test für unabhängige Stichproben, ANOVA, multiple Regression, Mediationsanalyse).
Die erwartete Effektstärke, basierend auf Vergleichsstudien, Metaanalysen oder – wenn keine spezifischen Vorwerte vorliegen – den Konventionen nach Cohen (klein, mittel, groß).
Das Signifikanzniveau (in der Regel α = .05) und die angestrebte Power (in der Regel 1 − β = .80, bei klinischen Studien höher).
Wenn die erreichbare Stichprobe begrenzt ist: eine Sensitivitätsanalyse, die zeigt, welche Effekte mit der vorhandenen Stichprobe noch zuverlässig erkannt werden können.

Schritt 5: Abstimmung und Übergabe

Die fertige Forschungskonzeption wird Ihnen in einem dokumentierten Format übergeben, das Sie direkt in Ihre Arbeit integrieren oder Ihrem Betreuer zur Freigabe vorlegen können. Bei Rückfragen – sei es von Ihnen oder von Ihrem Betreuer – steht Ihr persönlicher Ansprechpartner für Anpassungen und Klärungen bereit.

Qualitätssicherung im Prozess

Über alle Schritte hinweg gelten folgende Standards:

Konsistenzprüfung: Passen Forschungsfrage, Hypothesen, Design und geplante Analyseverfahren lückenlos zusammen?
Hochschulabgleich: Entspricht das Design den Anforderungen und Richtlinien Ihrer Hochschule und Ihres Fachbereichs?
Proaktives Mitdenken: Wenn im Zuge der Planung auffällt, dass über die beauftragte Leistung hinaus Schwachstellen bestehen – etwa bei der Fragebogenkonstruktion, der Operationalisierung oder der späteren Ergebnisdarstellung –, weisen wir Sie aktiv darauf hin.

Zusammenarbeit und Ergebnis

Wie läuft die Zusammenarbeit ab?

Ablauf der Zusammenarbeit

Schritt 1

Anfrage stellen

Beschreiben Sie Ihr Projekt über unser Anfrageformular, per Telefon oder per E-Mail (info@quant-expert.com). Je mehr Informationen Sie mitgeben (Thema, Hypothesen, Datensatz, Deadline), desto schneller können wir einschätzen, was Sie brauchen. Falls Sie unsicher sind, was genau Sie benötigen: An unserer Hotline sitzt immer ein Statistik-Experte, der Ihre Fragen sofort fachlich einordnen kann.

Schritt 2

Angebot erhalten

In der Regel erhalten Sie innerhalb weniger Stunden ein verbindliches Angebot mit exakter Leistungsbeschreibung, Umfang und Preis. Sie sehen vorab genau, was enthalten ist und was es kostet. Keine versteckten Zusatzkosten, keine vagen Pauschalangaben.

Schritt 3

Analyse und Umsetzung

Nach Beauftragung übernimmt Ihr persönlicher Ansprechpartner das Projekt. Wir prüfen zunächst, ob Hypothesen, Design und Erhebungsinstrumente tragfähig sind, und weisen Sie aktiv auf eventuelle Schwachstellen hin. Anschließend führen wir die statistische Auswertung in der Software Ihrer Wahl durch und halten Sie bei Rückfragen auf dem Laufenden.

Schritt 4

Fertige Ergebnisse erhalten

Sie erhalten ein vollständiges Ergebnispaket, das direkt in Ihre Arbeit einfließen kann:

APA-konforme Tabellen und Grafiken
Kommentierte Statistik-Outputs
Fertig formulierte Ergebnisinterpretation
Reproduzierbare Syntax und Dokumentation
Nachvollziehbare Erklärungen für Kolloquium und Verteidigung

Warum QuantExpert

Was unterscheidet uns von anderen Statistik-Anbietern?

Statistik-Anbieter gibt es viele. Die meisten liefern einen Output — was Sie damit machen, ist Ihr Problem. Bei uns ist das anders: Wir verstehen Ihr Fach, kennen die Anforderungen Ihrer Hochschule und liefern Ergebnisse, die Sie direkt verwenden können. Ohne Nacharbeit, ohne offene Fragen. Genau hier liegt der Unterschied.

USP-Kacheln

Fertige Ergebnisse, nicht nur ein Output.

Viele Anbieter liefern Ihnen einfach nur fertige Outputs ohne Berücksichtigung Ihrer Arbeitsanforderungen. Bei uns erhalten Sie APA-konforme Tabellen, kommentierte Grafiken und fertig formulierte Ergebnisse, die direkt in Ihre Arbeit einfließen. Kein Nacharbeiten, kein Rätselraten, was die Zahlen bedeuten.

Wir denken den ganzen Prozess mit.

Bevor wir rechnen, prüfen wir, ob Ihre Hypothesen, Ihr Forschungsdesign und Ihr Fragebogen tragen. Falls uns dabei Schwachstellen auffallen, weisen wir Sie aktiv darauf hin. So vermeiden Sie böse Überraschungen in der Verteidigung.

Wir kennen die Anforderungen Ihrer Hochschule.

Über 400 Hochschulen und Universitäten im DACH-Raum sind in unserer internen Datenbank erfasst — mit Richtlinien, Bewertungsrastern und Formalia. Wir wissen, was Ihr Prüfungsamt erwartet, und richten Darstellung und Methodik gezielt darauf aus.

Egal welche Software — wir arbeiten damit.

Ihr Betreuer verlangt SPSS, Ihre Hochschule setzt R voraus oder Sie brauchen Stata, Jamovi oder MAXQDA? Kein Problem. Wir setzen die Analyse in genau dem Programm um, das bei Ihnen gefordert ist — inklusive reproduzierbarer Syntax.

Auch wenn es schnell gehen muss.

Die Deadline ist in einer Woche, in drei Tagen oder morgen? Wir wissen, dass die meisten Anfragen unter Zeitdruck entstehen. Deshalb bieten wir Express-Lieferungen an und priorisieren Ihr Projekt entsprechend — ohne Abstriche bei der Qualität.

Kundenstimmen

Das sagen echte Kunden über die Zusammenarbeit mit uns

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Ich hatte meine Daten fertig in SPSS, aber null Ahnung, wie ich von da zu den Ergebnissen komme. Das Team hat meine Hypothesen geprüft und die Mediationsanalyse sauber durchgeführt. Am Ende hatte ich APA-konforme Tabellen und eine fertige Interpretation, die ich 1:1 in meine Arbeit übernehmen konnte. Absolute Empfehlung.

Julia M.

Masterarbeit, Psychologie

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Hatte noch 10 Tage bis zur Abgabe und die Statistik war komplett offen. Innerhalb von 4 Tagen hatte ich alles auf dem Tisch. Top Qualität trotz Express 👍

Marvin K.

Bachelorarbeit, BWL

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Was mich wirklich überzeugt hat, die haben nicht einfach gerechnet, sondern vorher geschaut, ob mein Forschungsdesign überhaupt so aufgeht. Bei einer Hypothese haben sie mich darauf hingewiesen, dass die Operationalisierung nicht sauber war. Das hätte mein Betreuer spätestens im Kolloquium auseinandergenommen. Dafür bin ich echt dankbar.

Sarah L.

Masterarbeit, Gesundheitswissenschaften

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Ich arbeite Vollzeit und mache den Master nebenher. Für die Einarbeitung in SPSS fehlte mir schlicht die Zeit. QuantExpert hat die komplette Auswertung übernommen, inklusive moderierter Regression und Kontrollvariablen. Die Ergebnisse kamen mit Syntax und Erklärung, sodass ich im Kolloquium alles nachvollziehbar vertreten konnte. Genau das, was ich gebraucht habe.

Tobias R.

Masterarbeit, Wirtschaftspsychologie

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Mega unkompliziert. Anfrage gestellt, am selben Tag ein Angebot bekommen und drei Tage später waren die Ergebnisse da. An der Hotline saß jemand, der meine Fragen zur Methodik direkt beantworten konnte. Kein Hin und Her per Mail.

Lena W.

Bachelorarbeit, Soziologie

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Ich hatte einen klinischen Datensatz mit knapp 400 Patienten und brauchte Unterstützung bei der multivariaten Analyse für mein Paper. Die Zusammenarbeit war fachlich auf Augenhöhe und die Ergebnisse reproduzierbar dokumentiert. Werde ich bei meinem nächsten Publikationsprojekt wieder nutzen.

Dr. Anna F.

Promotion, Medizin

Häufige Fragen

Welche Fragen stellen sich Kunden zur Forschungsplanung?

Ja, das ist einer der häufigsten Einstiegspunkte. Wir entwickeln die Hypothesen auf Basis Ihrer Forschungsfrage und des theoretischen Rahmens Ihrer Arbeit. Voraussetzung ist, dass die Forschungsfrage bereits eingegrenzt und ein grober theoretischer Bezug erkennbar ist. Sollte die Forschungsfrage selbst noch zu unscharf sein, helfen wir bei der Präzisierung.

Selbstverständlich. Viele Kunden kommen mit einem ersten Entwurf ihrer Hypothesen, der dann auf Prüfbarkeit, Operationalisierbarkeit, korrekte Richtungsformulierung und Passung zum geplanten Design überprüft wird. Häufige Probleme sind kausale Formulierungen bei korrelativen Designs, zu vage Variablen oder fehlende Zuordnung zu einem Testverfahren.

Eine Poweranalyse berechnet, wie viele Teilnehmende Ihre Studie mindestens benötigt, um einen vorhandenen Effekt mit ausreichender statistischer Sicherheit nachweisen zu können. Ohne diese Berechnung riskieren Sie, dass Ihre Stichprobe zu klein ist und selbst reale Effekte nicht signifikant werden – oder dass Sie unnötig viele Teilnehmende rekrutieren. Viele Hochschulen und Betreuer erwarten die Poweranalyse als Bestandteil des Methodenteils oder des Exposés.

Standardmäßig wird G*Power verwendet, ein kostenfreies und in der Wissenschaft etabliertes Tool der Universität Düsseldorf. Für komplexere Designs (z. B. Mediationsanalysen, Multilevel-Modelle) kommen ergänzend R-basierte Simulationen oder spezialisierte Online-Tools zum Einsatz.

Das ist ein häufiges Problem, besonders bei neuartigen Fragestellungen. In diesem Fall recherchieren wir Metaanalysen oder Vergleichsstudien in angrenzenden Forschungsfeldern und leiten daraus eine empirisch begründete Schätzung ab. Wenn keine Vorwerte verfügbar sind, wird die Berechnung auf Basis der Konventionen nach Cohen durchgeführt – mit transparenter Dokumentation und Begründung dieser Entscheidung.

Ja. Viele Anfragen erreichen uns genau in dieser Situation: Der Betreuer hat Rückmeldung gegeben, die methodisch nicht eigenständig umgesetzt werden kann. Wir arbeiten die Kritikpunkte systematisch ab und liefern eine überarbeitete Version, die den Anforderungen standhält.

In vielen Fällen ja. Wir prüfen, welche methodischen Anpassungen nachträglich möglich sind – etwa eine nachgelagerte Sensitivitätsanalyse statt einer a-priori-Poweranalyse, die Umformulierung von Hypothesen innerhalb des gegebenen Designs oder die transparente Dokumentation von Limitationen. Eine vollständige Neuerhebung ist dabei nicht immer nötig.

Das Forschungsdesign beschreibt den Gesamtplan Ihrer Studie: Welche Art von Untersuchung führen Sie durch, welche Variablen messen Sie, wie oft, bei wem und mit welchem Ziel? Die Forschungsmethode ist ein Teil davon: Sie beschreibt das konkrete Instrument oder Verfahren, mit dem Sie Daten erheben (z. B. Online-Fragebogen, Interview, Experiment). Ein gutes Design legt fest, welche Methode sinnvoll ist – nicht umgekehrt.

Ja, auch qualitative Studien benötigen ein methodisch durchdachtes Design – allerdings sieht es anders aus als bei quantitativen Arbeiten. Statt Hypothesen und Poweranalysen stehen hier die Begründung der Fallauswahl, die Wahl des Auswertungsverfahrens (z. B. Inhaltsanalyse nach Mayring, Grounded Theory) und die theoretische Sättigung im Vordergrund. Unsere Mixed-Methods-Beratung deckt auch die Schnittstelle zwischen qualitativen und quantitativen Anteilen ab.

Wenn Ihre Arbeit qualitative und quantitative Methoden kombiniert – etwa eine Interviewstudie mit einer Fragebogenerhebung –, beraten wir Sie bei der Wahl des passenden Designs: Sollen beide Methoden gleichzeitig eingesetzt werden (Triangulation)? Baut die eine Phase auf der anderen auf (explanativ oder explorativ)? Ist eine Methode der anderen untergeordnet (eingebettetes Design)? Die Beratung umfasst auch die Frage, wie die Ergebnisse beider Stränge sinnvoll zusammengeführt werden.

Die Liefergegenstände sind so aufbereitet, dass sie als inhaltliche Grundlage für Ihren Methodenteil dienen können. Die Formulierungen, Tabellen und die Poweranalyse-Dokumentation können Sie direkt verwenden oder als Vorlage für die Verschriftlichung Ihres Methodenkapitels nutzen.

Die Forschungsplanung selbst ist softwareunabhängig: Sie erhalten eine methodisch fundierte Konzeption, die in jedem Statistikprogramm umgesetzt werden kann. Wenn gewünscht, richten wir das Design aber gezielt auf die Software aus, die Ihre Hochschule oder Ihr Betreuer vorgibt – ob SPSS, R, Stata, Jamovi oder eine andere Anwendung.

Die Bearbeitungszeit hängt vom Umfang und der Komplexität Ihres Projekts ab. In der Regel liegen die Ergebnisse innerhalb weniger Tage vor. Bei besonders dringenden Deadlines sind Express-Lieferungen möglich – sprechen Sie uns einfach darauf an.

Ja, das ist sogar die häufigste Kombination. Wenn Forschungsdesign und Auswertung aus einer Hand kommen, ist sichergestellt, dass Hypothesen, Design und statistische Verfahren lückenlos aufeinander abgestimmt sind. Sie vermeiden damit das Risiko, dass ein sauber geplantes Design an einer nicht passenden Auswertung scheitert – oder umgekehrt.

Jedes Projekt wird individuell kalkuliert, da Umfang und Komplexität stark variieren. Die Kosten hängen unter anderem davon ab, wie viele Hypothesen zu entwickeln sind, ob eine Poweranalyse erforderlich ist und ob ein Mixed-Methods-Design konzipiert werden soll. Über unser Anfrageformular erhalten Sie in der Regel innerhalb weniger Stunden ein konkretes Angebot mit exakter Leistungsbeschreibung und transparentem Preis.

Fragen? Einfach anrufen!

+49 151 298 591 25 +41 76 464 33 30

Weiterführende Ratgeber

Vertiefende Ratgeber zu Forschungsplanung / Studiendesign

Diese Beiträge helfen bei Forschungsdesign, Studienplanung, Hypothesenformulierung und der statistischen Vorbereitung empirischer Arbeiten.

Forschungsdesign verstehen & auswählen

Qualitative, quantitative & experimentelle Designs

Forschungsfrage, Hypothesen & Variablen

Forschungsprozess & Studienarten

Methodenwahl & Stichprobe

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