Empirischer Forschungsprozess: Ablauf, Phasen & Beispiel

Machen wir einen kleinen Test. Satz eins: „Mir ist aufgefallen, dass viele Leute schlechter schlafen, wenn sie abends Nachrichten schauen.“ Satz zwei: „In einer standardisierten Befragung hing die Schlafqualität mit der abendlichen Nachrichtennutzung zusammen.“ Beide behaupten dasselbe. Nur der zweite Satz lässt sich von jemand anderem überprüfen.

Der Unterschied zwischen Alltagsbeobachtung und Forschung liegt in genau dieser Überprüfbarkeit. Der empirische Forschungsprozess ist die geordnete Abfolge von Schritten, mit der aus einer Vermutung eine überprüfbare Aussage wird: Du formulierst eine Forschungsfrage, leitest daraus Hypothesen ab, wählst eine Erhebungsmethode, sammelst Daten, bereitest sie auf, wertest sie aus und ordnest die Ergebnisse ein. Am Ende dieses Artikels hast du einen Ablaufplan, den du direkt auf deine eigene Arbeit legen kannst.

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📌 Das Wichtigste im Überblick

• Der Forschungsprozess gliedert sich in Entdeckungs-, Begründungs- und Verwertungszusammenhang.
• Raithel (2008) unterteilt den Ablauf in sieben aufeinander aufbauende Schritte.
• Wie viele Phasen ein Modell nennt, hängt vom Lehrbuch ab.
• Eine große Stichprobe erzeugt keine Repräsentativität, die Auswahl entscheidet.
• Ein signifikantes Ergebnis stützt deine Hypothese, es beweist sie nicht.

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Entdeckungs-, Begründungs- und Verwertungszusammenhang

Entdeckungs-, Begründungs- und Verwertungszusammenhang sind die drei Bereiche, in die sich jede empirische Untersuchung gliedern lässt: Der Entdeckungszusammenhang klärt, was untersucht wird, der Begründungszusammenhang, wie es untersucht wird, und der Verwertungszusammenhang, wozu die Ergebnisse am Ende dienen.

Die Dreiteilung stammt aus der Wissenschaftstheorie und wird bei Jürgen Raithel in kompakter Form für Studierende aufbereitet. Sie ist kein Ablaufplan, sondern eine Landkarte: Sie sagt dir, in welchem Gelände du dich gerade bewegst, wenn du an deiner Arbeit sitzt und nicht mehr weißt, ob du noch begründest oder schon interpretierst.

Zusammenhang	Leitfrage	Was du in dieser Phase tust
Entdeckungszusammenhang	Was soll erforscht werden?	Thema eingrenzen, Forschungsstand sichten, Fragestellung finden
Begründungszusammenhang	Wie soll es erforscht werden?	Hypothesen bilden, Methode wählen, Daten erheben und auswerten
Verwertungszusammenhang	Wozu dienen die Ergebnisse?	Befunde einordnen, Grenzen benennen, Praxisbezug herstellen

Für eine Bachelor-, Diplom- oder Masterarbeit ist vor allem der Begründungszusammenhang entscheidend, weil er den Hauptteil füllt. Der Entdeckungszusammenhang ist bei studentischen Arbeiten dagegen meist schnell erledigt: Dein fachliches Interesse oder eine Lücke im Forschungsstand reichen als Anlass völlig aus. Niemand erwartet von dir ein gesellschaftliches Großproblem als Ausgangspunkt. Was hinter dem Begriff insgesamt steckt, erklärt unser Leitfaden zur empirischen Forschung.

Der Entdeckungszusammenhang begründet, warum du fragst. Der Begründungszusammenhang entscheidet, ob dir jemand die Antwort glaubt.

Der Forschungsablauf: die sieben Schritte im Überblick

Der Forschungsablauf umfasst nach Jürgen Raithel sieben Schritte: Untersuchungsziel und Forschungsfrage, Theorie- und Hypothesenbildung, Konzeptualisierung, Erhebungsvorbereitung und Datenerhebung, Datenaufbereitung, Datenanalyse sowie Interpretation und Dissemination, also die Verschriftlichung der Ergebnisse.

Raithel hat sein Modell ausdrücklich für Studierende sozialwissenschaftlicher Fächer geschrieben, und das merkt man ihm an: Die Schritte sind so geschnitten, dass fast jeder von ihnen in einer Abschlussarbeit ein eigenes Kapitel werden kann. Nachzulesen sind sie im Kapitel „Phasen des Forschungsprozesses im Überblick“ auf den Seiten 25 bis 32.

Schritt	Leitfrage	Woran du merkst, dass er fertig ist
1. Untersuchungsziel und Forschungsfrage	Was genau will ich wissen?	Die Fragestellung passt in einen Satz
2. Theorie- und Hypothesenbildung	Was vermute ich, und warum?	Jede Hypothese nennt zwei Variablen
3. Konzeptualisierung	Wie mache ich das messbar?	Fragebogen steht, Pretest ist gelaufen
4. Erhebungsvorbereitung und Datenerhebung	Wie komme ich an Daten?	Der Erhebungszeitraum ist beendet
5. Datenaufbereitung	Sind die Daten sauber?	Der Datensatz ist geprüft und codiert
6. Datenanalyse	Was sagen die Daten?	Jede Hypothese hat ein Auswertungsergebnis
7. Interpretation und Dissemination	Was folgt daraus?	Befunde, Grenzen und Ausblick sind geschrieben

Die rechte Spalte ist dabei nützlicher, als sie aussieht. Wer in einer Abschlussarbeit feststeckt, hat meist keinen Denkfehler, sondern arbeitet an zwei Schritten gleichzeitig. Ein klares Abbruchkriterium pro Schritt hilft mehr als jeder Zeitplan.

💡 Tipp

Wenn du dein Vorgehen im Methodenteil belegen musst, zitiere das Modell direkt an der Quelle: Raithel, Jürgen (2008): Quantitative Forschung. Ein Praxiskurs. 2. Auflage. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden, Seite 25 bis 32. Die Ausgabe ist über SpringerLink auffindbar.

Wie viele Phasen hat der Forschungsprozess?

Wie viele Phasen der Forschungsprozess hat, hängt vom Lehrbuch ab und nicht von der Forschung selbst: Gängige Modelle unterscheiden zwischen drei und neun Abschnitten, weil sie dieselben Tätigkeiten unterschiedlich fein zerlegen. Fünf, sechs, sieben oder neun Phasen sind deshalb kein Widerspruch, sondern eine Frage der Darstellungstiefe.

Ein Blick auf die Spannweite macht das greifbar. Die Wissenschaftstheorie kommt mit drei Zusammenhangsbereichen aus, Raithel (2008) nennt sieben Schritte, und Rainer Schnell, Paul B. Hill und Elke Esser gliedern den Ablauf in ihrem Standardwerk „Methoden der empirischen Sozialforschung“ noch einmal anders. Das Methodenportal der Universität Leipzig stellt diese Modelle nebeneinander.

Für deine Arbeit folgt daraus zweierlei. Nimm ein Modell, nenne die Quelle und bleib dabei, denn ein Methodenteil, der zwischen zwei Phasenmodellen hin und her springt, wirkt unsicher. Und lass dich von einer abweichenden Zahl nicht verunsichern, wenn deine Betreuung ein anderes Lehrbuch bevorzugt. Eine kurze Nachfrage, welches Modell im Fach üblich ist, spart dir an dieser Stelle viel Zeit.

Eine Einschränkung geht in fast allen Darstellungen unter: Der Ablauf ist keine Einbahnstraße. In der Praxis springst du zurück, weil der Pretest eine Frage kippt oder weil dir bei der Auswertung eine Variable fehlt. Die Reihenfolge beschreibt die Logik deiner Argumentation, nicht deinen Kalender.

Von der Forschungsfrage zur Datenerhebung: Schritt 1 bis 4

Die ersten vier Schritte entscheiden über die Qualität deiner Arbeit, obwohl in ihnen noch keine einzige Zahl entsteht. Wer hier schludert, merkt es erst bei der Auswertung, und dann ist die Erhebung vorbei und nicht wiederholbar.

Die vier Schritte hängen eng zusammen: Aus der Forschungsfrage folgt die Hypothese, aus der Hypothese folgen die Variablen, aus den Variablen folgt der Fragebogen. Änderst du an einer Stelle etwas, prüfe die anderen drei noch einmal mit.

Schritt 1: Untersuchungsziel und Forschungsfrage festlegen

Am Anfang steht die Entscheidung, was du überhaupt herausfinden willst. Grenze dein Thema so weit ein, dass die Fragestellung in einen Satz passt, und lege fest, welchen Zweck deine Untersuchung hat: ein wenig erforschtes Feld erkunden, einen Zustand beschreiben oder einen Zusammenhang erklären. Diese Entscheidung bestimmt später die Auswertung. Wie du daraus eine tragfähige Frage machst, zeigen wir dir beim Formulieren der Forschungsfrage, die vier Zieltypen findest du unter explorativ, deskriptiv, explanativ und kausal.

Schritt 2: Theorie sichten und Hypothesen bilden

Hypothesen sind Vermutungen über einen Zusammenhang zwischen mindestens zwei Variablen, und sie entstehen nicht aus dem Bauch, sondern aus der Theorie. Sichte dafür den Forschungsstand und suche nach Modellen, die deinen Gegenstand bereits erklären. Eine brauchbare Hypothese nennt beide Variablen und die Richtung des Zusammenhangs. „Häufiger Nachrichtenkonsum geht mit schlechterer Schlafqualität einher“ ist prüfbar. „Medien beeinflussen Menschen“ ist es nicht.

Schritt 3: Konzeptualisierung, Operationalisierung und Pretest

Die Konzeptualisierung übersetzt deine Hypothese in etwas Messbares. Zuerst legst du fest, welche Variablen du brauchst und wie du sie erfasst, das nennt sich Operationalisierung (= die Übersetzung eines Begriffs in eine konkrete Messvorschrift). Danach baust du das Erhebungsinstrument, meist einen Fragebogen, bestimmst deine Stichprobe und planst den Zeitraum. Am Ende steht der Pretest: Lass eine Handvoll Personen aus deiner Zielgruppe den Entwurf ausfüllen und ändere danach, woran sie hängengeblieben sind.

Schritt 4: Erhebung vorbereiten und Daten erheben

Mit der Datenerhebung beginnt der Teil, den du nicht mehr rückgängig machen kannst. Kläre vorher die Einwilligung deiner Teilnehmenden, lege einen festen Erhebungszeitraum fest und überlege, über welche Kanäle du die Zielgruppe wirklich erreichst. Bei einer Online-Umfrage verschickst du den Link, bei einem Experteninterview führst du die Gespräche. Wie du auf genügend Rückläufe kommst, steht in unserem Beitrag dazu, wie du Teilnehmer für deine Online-Umfrage findest.

Von den Rohdaten zum Ergebnisbericht: Schritt 5 bis 7

Die letzten drei Schritte machen aus einer Tabelle voller Antworten eine Aussage. Sie sind der Teil, den Prüfende am genauesten lesen, weil sich hier zeigt, ob du deine eigenen Daten verstanden hast.

Plane dafür mehr Zeit ein, als der Umfang vermuten lässt. Die Auswertung dauert erfahrungsgemäß länger als die Erhebung, und anders als beim Fragebogen gibt es keine Vorlage, die dir die Denkarbeit abnimmt.

Schritt 5: Daten aufbereiten und bereinigen

Rohdaten sind nie analysefertig. Zuerst bringst du die Antworten in eine Datenmatrix, also eine Tabelle mit einer Zeile pro Person und einer Spalte pro Variable, und überträgst sie in dein Auswertungsprogramm. Danach prüfst du den Datensatz auf offensichtliche Fehler und sortierst unvollständige oder erkennbar durchgeklickte Fälle aus. Entscheidend ist die Begründung: Wer Fälle entfernt, weil sie der eigenen Hypothese widersprechen, fälscht das Ergebnis. Welche Gütekriterien dahinterstehen, erklären wir unter Objektivität, Reliabilität und Validität.

Schritt 6: Daten analysieren

Die Auswertungsmethode ergibt sich aus der Art deiner Daten. Quantitative Daten wertest du über Häufigkeiten, Mittelwerte, Zusammenhangsmaße und je nach Fragestellung über Signifikanztests aus, qualitative Daten über inhaltsanalytische Verfahren und Kodierungen. Üblich ist ein Signifikanzniveau von 5 Prozent, geschrieben als Alpha gleich 0,05. Die Unterschiede beider Wege beschreiben wir unter qualitative und quantitative Forschungsmethoden, die konkreten Verfahren unter Auswertungsmethoden.

Schritt 7: Ergebnisse interpretieren und verschriftlichen

Die Interpretation beantwortet deine Forschungsfrage und ordnet den Befund in den Forschungsstand ein. Trenne dabei sauber zwischen dem, was die Daten zeigen, und dem, was du daraus schließt. Zur Interpretation gehören zwingend die Grenzen deiner Untersuchung: Stichprobengröße, Auswahlverfahren, Selbstauskunft der Teilnehmenden. Dissemination meint anschließend die Verbreitung der Ergebnisse, bei einer Abschlussarbeit also schlicht den fertigen Text mit Fazit und Ausblick.

Ein Beispiel: so läuft eine empirische Abschlussarbeit ab

Am schnellsten wird der Ablauf verständlich, wenn man ihn einmal an einem Thema durchspielt. Als Beispiel dient hier eine Bachelorarbeit zum Zusammenhang zwischen Nachrichtenkonsum und Wohlbefinden, weil sich daran alle sieben Schritte zeigen lassen. Für eine Diplomarbeit läuft der Prozess genauso ab, nur mit größerem Umfang.

Ein Hinweis vorweg, damit kein falscher Eindruck entsteht: Das Folgende ist ein Ablaufmuster, keine durchgeführte Studie. Ergebnisse bleiben hier bewusst offen, weil sie ohne echte Erhebung nichts belegen würden.

Die Vorbereitung im Beispiel: Frage, Hypothese und Fragebogen

Vier der sieben Schritte liegen vor der ersten Antwort, und genau dort entscheidet sich, ob die spätere Auswertung überhaupt etwas hergibt.

1. Untersuchungsziel und Forschungsfrage. Die Forschungsfrage lautet: Hängt die Häufigkeit des Nachrichtenkonsums mit dem selbst eingeschätzten Wohlbefinden zusammen? Das Ziel ist explanativ, es geht also um einen Zusammenhang und nicht um eine reine Beschreibung.
2. Theorie und Hypothese. Als theoretischer Rahmen bietet sich die Kultivierungshypothese von George Gerbner an, der den Begriff des „mean world syndrome“ geprägt hat. Die Hypothese lautet: Häufiger Nachrichtenkonsum geht mit einem niedrigeren selbst eingeschätzten Wohlbefinden einher.
3. Konzeptualisierung. Erhoben wird per standardisierter Online-Befragung. Die Variablen sind Nachrichtennutzung, Wohlbefinden und einige soziodemografische Merkmale. Die Zielgruppe umfasst erwachsene Personen in Deutschland, die Stichprobe entsteht über eine Gelegenheitsauswahl. Nach dem Pretest wandern die Fragen zum Wohlbefinden nach vorn, damit sie nicht durch die Fragen zur Mediennutzung beeinflusst werden.
4. Datenerhebung. Der Erhebungszeitraum umfasst vier Wochen, der Umfragelink läuft über Hochschulverteiler und einschlägige Gruppen. Wer eine Umfrage für die Bachelorarbeit plant, sollte diesen Schritt großzügig kalkulieren, denn Rückläufe kommen selten so schnell wie erhofft.

Die Auswertung im Beispiel: von den Rohdaten zum Fazit

Ab hier arbeitest du nur noch mit dem, was tatsächlich zurückgekommen ist. Neue Daten lassen sich nicht mehr beschaffen, und genau deshalb ist die Vorbereitung so wichtig.

1. Datenaufbereitung. Die Antworten werden in eine Datenmatrix übertragen und codiert. Abbrüche und Fälle mit auffällig kurzer Bearbeitungszeit fallen nach vorher festgelegten Regeln heraus, nicht nach Gefühl.
2. Datenanalyse. Zuerst folgen Häufigkeiten und Mittelwerte für beide Variablen, danach ein Zusammenhangsmaß und ein passender Signifikanztest. Ob sich ein Zusammenhang zeigt, ist offen, und genau das ist der Punkt: Eine Hypothese, deren Ergebnis vorher feststeht, muss man nicht prüfen.
3. Interpretation und Dissemination. Der Befund wird in den Forschungsstand eingeordnet, die Grenzen werden benannt: Gelegenheitsauswahl, Selbstauskunft und ein Querschnittsdesign ohne Aussage über Ursache und Wirkung. Der Ausblick nennt, was eine Folgestudie besser machen könnte.

Typische Fehler im Forschungsprozess

Die meisten Probleme in Abschlussarbeiten entstehen nicht bei der Statistik, sondern viel früher. Fünf Fehler tauchen dabei so regelmäßig auf, dass sich ein kurzer Abgleich vor der Erhebung lohnt.

Gemeinsam ist ihnen, dass sie sich alle vor der Datenerhebung beheben lassen und danach fast nie. Das ist die schlechte und zugleich die gute Nachricht an dieser Stelle.

Fehler 1: Die Methode steht vor der Forschungsfrage fest

Eine früh gewählte Methode verengt die Fragestellung, statt ihr zu dienen. Wer sich vornimmt, „etwas mit Interviews“ zu machen, formuliert die Forschungsfrage anschließend so um, dass Interviews passen. Sinnvoll ist die umgekehrte Reihenfolge: Erst steht fest, was du wissen willst, dann folgt daraus, womit sich das erheben lässt. Im Methodenteil musst du diese Wahl ohnehin begründen, und „war mir sympathisch“ trägt dort nicht.

Fehler 2: Eine große Stichprobe gilt als repräsentativ

Eine größere Stichprobe macht deine Ergebnisse genauer, aber nicht automatisch repräsentativ. Häufig liest man, Repräsentativität wachse mit der Teilnehmerzahl. Das trifft nicht zu, denn ausschlaggebend ist, wie die Stichprobe zustande gekommen ist.

Die deutschen Markt- und Sozialforschungsverbände ADM, ASI, BVM und DGOF halten in ihrem gemeinsamen Papier vom 13. Mai 2026 fest, es sei „ein Irrglaube, dass eine sehr große Fallzahl […] eine Garantie dafür ist, dass die Ergebnisse repräsentativ sind“. Für eine Abschlussarbeit ist das eine Entlastung: Erwartet wird eine sauber begründete Auswahl, keine bevölkerungsrepräsentative Studie. Welche Kriterien wirklich gelten, steht in unserem Beitrag zur repräsentativen Umfrage, das Papier selbst gibt es als PDF bei der DGOF.

Fehler 3: Ein signifikantes Ergebnis gilt als Beweis

Ein statistisch signifikantes Ergebnis stützt deine Hypothese, es beweist sie nicht. Der p-Wert gibt an, wie gut die Daten zu einem angenommenen Modell passen, und nicht, wie wahrscheinlich die untersuchte Hypothese zutrifft. Die American Statistical Association hat genau das 2016 in sechs Grundsätzen festgehalten.

Formuliere deshalb vorsichtig. Der Satz, ein Zusammenhang sei statistisch signifikant, ist korrekt. Der Satz, eine Hypothese sei bewiesen, ist es nicht. Und ein Detail, an dem regelmäßig etwas verrutscht: Das übliche Signifikanzniveau liegt bei 5 Prozent, also Alpha gleich 0,05, und nicht bei 0,05 Prozent. Die sechs Grundsätze stehen als PDF bei der American Statistical Association.

Fehler 4: Antwortkategorien überlappen sich

Überlappende Antwortstufen machen eine Frage unbrauchbar. Wer bei der Frage nach dem täglichen Nachrichtenkonsum die Stufen 0 bis 2, 2 bis 4 und 4 bis 6 Stunden anbietet, zwingt jede Person mit genau zwei Stunden zu einer Zufallsentscheidung. Richtig sind überschneidungsfreie und lückenlose Stufen, etwa unter 2 Stunden, 2 bis unter 4 Stunden und 4 Stunden und mehr. Derselbe Fehler passiert bei Altersgruppen, und er fällt fast immer erst bei der Auswertung auf.

Fehler 5: Die Grenzen der eigenen Arbeit fehlen

Ein Ergebnisteil ohne Limitationen wirkt nicht souverän, sondern unaufmerksam. Jede studentische Untersuchung hat Grenzen, und sie zu benennen kostet keine Punkte, sondern bringt welche. Nenne konkret, was die Aussagekraft einschränkt: das Auswahlverfahren, die Größe der Stichprobe, die Selbstauskunft der Befragten, ein Querschnittsdesign, das keine Aussage über Ursache und Wirkung erlaubt. Wer die eigenen Grenzen kennt, zeigt damit, dass er die Methode verstanden hat.

Quellen und weiterführende Literatur

Die folgenden Quellen tragen die Aussagen dieses Artikels und eignen sich zugleich als Belege für deinen eigenen Methodenteil.

• Raithel, Jürgen (2008): Quantitative Forschung. Ein Praxiskurs. 2. Auflage. VS Verlag für Sozialwissenschaften, Wiesbaden. Kapitel „Phasen des Forschungsprozesses im Überblick“, Seite 25 bis 32.
• Friedrichs, Jürgen (1990): Methoden empirischer Sozialforschung. 14. Auflage. Grundlegend für die Unterscheidung von Entdeckungs-, Begründungs- und Verwertungszusammenhang.
• Schnell, Rainer; Hill, Paul B.; Esser, Elke (2013): Methoden der empirischen Sozialforschung. Das Phasenmodell ist im Methodenportal der Universität Leipzig dargestellt.
• ADM, ASI, BVM und DGOF (2026): Repräsentativität von Umfragen, herausgegeben am 13. Mai 2026.
• American Statistical Association (2016): Statement on Statistical Significance and P-Values.

Fazit

Der empirische Forschungsprozess ist weniger eine Methode als eine Reihenfolge von Entscheidungen, die du jederzeit begründen können musst. Greifen Forschungsfrage, Hypothese, Variablen und Auswertung sauber ineinander, ist deine Arbeit auch dann gut, wenn der Befund unspektakulär ausfällt. Bewertet wird das Vorgehen, nicht das Ergebnis.

Wie es weitergeht

• Du willst die Grundlagen nachlesen? Empirische Forschung: Definition, Methoden, Leitfaden
• Du suchst die passende Erhebungsmethode? Qualitative und quantitative Forschungsmethoden
• Du sitzt schon an den Daten? Auswertungsmethoden in der empirischen Forschung

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Fehlen dir für den Begründungszusammenhang noch die Daten?

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