Wie wir Daten erheben

Der uralte Methodenstreit in der empirischen Sozialforschung zwischen dem quantitativen und dem qualitativen Lager ist für uns von gestern. Beide Methoden haben ihre Vor- und Nachteile, und als praxisorientiertes Forschungsinstitut nutzen wir je nach Aufgabenstellung die eine oder die andere - oder kombinieren beide.
In vielen unserer Untersuchungen geht es darum, ein schnelles und verallgemeinerbares Meinungsbild der Bevölkerung zu ermitteln, wofür sich standardisierte telefonische Befragungstechniken naturgemäß am besten eignen. Dabei erreichen wir mit unserem zweistufigen Zufallsverfahren und optionaler geschichteter oder disproportionaler Ziehung eine hohe Stichprobenqualität.
Immer dort, wo wichtige Details durch ein allzu standardisiertes Vorgehen verloren gehen könnten, wenden wir qualitative Methoden an. Das Spektrum reicht hier von teilstandardisierten Befragungen bis hin zu psychologischen Tiefeninterviews.
Übrigens: oftmals ist es gar nicht nötig, neue Daten zu erheben, da bereits einschlägige Informationen vorliegen. Mit der Aufbereitung, Konsolidierung und Auswertung von Sekundärdaten haben wir viel Erfahrung.

Quantitativ

  • Telefonische Umfragen im hauseigenen CATI-Labor (Computer Assisted Telephone Interviews) mit 8 modernen Arbeitsplätzen und einem regelmäßig eingesetzten und geschulten Interviewer/innenstab
  • Schriftliche Umfragen mit Fragebogen zum Selbstausfüllen und postalischer Rücksendung oder Abgabe mittels Urne
  • Online-Umfragen CAWI (Computer Assisted Web Interview)

Methodenmix

  • Persönliche Interviews Face-to-Face PAPI (Pencil And Paper Interview) in Haushalten
  • Ad hoc-Interviews am POS (Point Of Sale) oder an speziellen Orten
  • Tagebucherhebungen
  • Spezielle Zielgruppen/Experten-Interviews z.B. in Betrieben
  • Experimente, Simulationen, Mistery-Shopping

Qualitativ

  • Leitfaden-Interviews z.B. Experteninterview, Fokussiertes Interview, Tiefeninterview
  • Fokus-Gruppen und Workshops
  • Teilnehmende Beobachtung

Sekundärdaten

  • Desk Research
  • Literaturstudien
  • Aufbereiten und Konsolidieren von Datenquellen
  • Data-Mining