DBA-Dissertationsmethodik: Wahl zwischen quantitativen, qualitativen oder gemischten Methoden

Veröffentlicht am 11. August 2026 | Letzte Aktualisierung: 15. Oktober 2026

Die Wahl der Methodik für die DBA-Dissertation ist eine Entscheidung, die die meisten Kandidaten einmalig in Kapitel 3 treffen und dann für den Rest des Programms begleiten wird. Das DBA-Prüfungskomitee bewertet nicht die Raffinesse des vorgeschlagenen Forschungsdesigns. Es prüft vielmehr, ob der spezifische quantitative, qualitative oder Mixed-Methods-Ansatz, den ein Kandidat vorschlägt, die bereits gestellte Forschungsfrage beantworten kann. Passt die Methodik nicht, fällt dies selten bei der Begutachtung des Forschungsvorhabens auf. Es zeigt sich erst Monate später bei der Verteidigung, wenn ein Komiteemitglied fragt, warum ein Regressionsmodell verwendet wurde, um eine Frage zu beantworten, die ursprünglich gar nicht auf Korrelation abzielte.

Viele Kandidaten neigen dazu, Mixed-Methods-Ansätze als sichere Standardlösung zu betrachten, in der Annahme, dass die Kombination verschiedener Ansätze ein breiteres Spektrum abdeckt und die Wahl der falschen Methode vermeidet. Daten zu tatsächlichen DBA-Dissertationen zeigen jedoch ein nahezu gegenteiliges Bild: Ein authentisches, gut integriertes Mixed-Methods-Fallstudiendesign ist eine der seltensten Optionen und nicht die von Kandidaten angenommene Absicherung. Entscheidend für die Wahl der richtigen Methodik ist nicht diejenige, die auf dem Papier am rigorossten klingt. Entscheidend ist vielmehr, welche Methode zur formulierten Forschungsfrage passt, welche anwendungsorientierte Ausrichtung ein DBA-Programm besonders schätzt und welche Vorgaben das jeweilige Studienprogramm erfüllt bzw. nicht erfüllt.

Dieser Artikel beschreibt, wie DBA-Kandidaten tatsächlich zwischen quantitativen, qualitativen und Mixed-Methods-Designs wählen, wo die Präferenzen einzelner Programme tatsächlich voneinander abweichen und welche Fehler am häufigsten auftreten, sobald ein Methodenkapitel die Begutachtung durch das Komitee erreicht. Sind Sie noch dabei, ein Thema zu finden, bevor die Methodenwahl ansteht? DBA-Dissertationsthemen helfen Ihnen bei der Auswahl eines Themas, das vom Komitee akzeptiert wird. Ist die Methodenwahl bereits getroffen und die Analyse selbst die nächste Hürde? Dann springen Sie direkt zu den passenden Unterstützungsangeboten für diese Phase.

1. Die Kurzantwort

Die Methodik einer DBA-Dissertation ist das Forschungsdesign (quantitativ, qualitativ oder Mixed Methods), das ein Kandidat in Kapitel 3 vorschlägt und das von einem Prüfungsausschuss vor Beginn der Datenerhebung genehmigt wird. Quantitative Designs untersuchen einen numerisch messbaren Zusammenhang, meist mithilfe von Korrelations-, Umfrage- oder Regressionsanalysen. Qualitative Designs erfassen ein Phänomen aus der Perspektive der Betroffenen. In der DBA-Forschung ist die Fallstudie einer einzelnen Organisation oder einer kleinen, gezielt ausgewählten Stichprobe die mit Abstand häufigste Form. Mixed-Methods -Designs kombinieren beide Ansätze, wenn keiner allein die Forschungsfrage vollständig beantworten kann. Obwohl sie in Methodologie-Lehrbüchern seit Jahren als Option empfohlen werden, werden sie von den drei Möglichkeiten am seltensten tatsächlich umgesetzt. Stehen Sie noch vor der Entscheidung zwischen einem DBA und einer Promotion? Der Artikel „DBA vs. PhD Dissertation“ behandelt diese Entscheidung, und der Artikel „DBA-Dissertation: Vorschlag“ erklärt, wie Sie die Kapitel 1 bis 3, einschließlich der Methodik, durch den Prüfungsausschuss bringen.

2. Was entscheidet letztendlich über die Wahl?

Drei Faktoren bestimmen, welche Methodik tatsächlich zu einem bestimmten DBA-Projekt passt, und keiner davon ist, welcher Ansatz dem Kandidaten zufällig am meisten zusagt.

Die erste Frage ist die Forschungsfrage in ihrer wörtlichen Formulierung. Eine Frage, die fragt, ob und in welchem ​​Ausmaß eine Variable eine andere vorhersagt, ist eine quantitative Frage, unabhängig davon, welches Forschungsdesign ein Kandidat persönlich bevorzugt. Eine Frage, die fragt, wie oder warum eine bestimmte Gruppe von Menschen etwas erlebt oder interpretiert hat, ist eine qualitative Frage. Nur Fragen, die tatsächlich beides erfordern – die Messung eines Ergebnisses und die Erklärung, warum dieses Ergebnis eintritt –, rechtfertigen den zusätzlichen Zeitaufwand eines echten Mixed-Methods-Designs.

Der zweite Aspekt betrifft die spezifischen Leistungen eines DBA-Studiums im Vergleich zu einer Promotion. Die Dissertation „DBA vs. PhD“ erläutert diesen Unterschied ausführlich, aber kurz gesagt: DBA-Forschung ist anwendungs- und praxisorientiert, was maßgeblich erklärt, warum Fallstudien, die auf einer konkreten, nachvollziehbaren Organisation basieren, so überproportional häufig in den qualitativen Forschungsarbeiten von DBA-Kandidaten vorkommen.

Der dritte Faktor ist der Zugang. Berufstätige, die einen DBA anstreben, haben typischerweise direkten Zugang zu einer Organisation – ihrem eigenen Arbeitgeber – oder einem kleinen Netzwerk vergleichbarer Unternehmen und vergleichsweise wenig Zugang zu den großen, zufällig ausgewählten Populationen, die für ein aussagekräftiges quantitatives Forschungsdesign üblicherweise erforderlich sind. Allein diese Zugangsbeschränkung schließt einige Forschungsdesigns aus, noch bevor methodische Präferenzen überhaupt eine Rolle spielen.

Die Abwägung dieser drei Faktoren zusammen, mehr noch als jede abstrakte Beurteilung, welches Paradigma strenger ist, führt die meisten Kandidaten letztendlich zu ihrer endgültigen Entscheidung.

3. Quantitative Designs in der DBA-Forschung

Ein quantitatives Forschungsdesign ist die richtige Wahl, wenn ein Kandidat über numerische Daten verfügt oder diese realistischerweise beschaffen kann, und zwar in einer Stichprobengröße, die groß genug ist, um den zu untersuchenden Effekt nachzuweisen, und wenn es bei der Forschungsfrage tatsächlich um die Größenordnung oder Beziehung und nicht um die Bedeutung geht.

Die in den quantitativen Kapiteln der DBA am häufigsten vorkommenden Studiendesigns sind korrelativ und umfragebasiert. Sie untersuchen den Zusammenhang zwischen Variablen wie Führungsstil und Mitarbeiterbindung oder zwischen einer Prozessänderung und einem messbaren Leistungsergebnis. Dabei werden typischerweise bereits in der Literatur validierte Instrumente verwendet, anstatt sie selbst zu entwickeln. Die Regression, in ihrer einfachen, multiplen oder logistischen Form, ist die wichtigste Analysemethode. Quasi-experimentelle Designs, die ein Ergebnis vor und nach einer Intervention ohne vollständig randomisierte Kontrollgruppe vergleichen, sind die nächsthäufigste Methode. Sie sind nützlich, wenn ein Kandidat eine reale Organisationsänderung in Echtzeit beobachten kann, aber aus ethischen oder praktischen Gründen nicht randomisieren kann, wer davon betroffen ist.

Der Schritt, den Kandidaten am häufigsten überspringen und nach dem die Prüfungskommissionen als Erstes fragen, ist eine formale, a priori durchgeführte Poweranalyse. Diese legt den minimalen Stichprobenumfang fest, der für das Forschungsdesign erforderlich ist, bevor die Datenerhebung beginnt. Typischerweise wird sie mit G*Power durchgeführt [ 1 ]. Ein quantitatives Kapitel, das auf einer zu kleinen Stichprobe basiert, um einen aussagekräftigen Effekt nachzuweisen, ist ein Designfehler, den ein Statistiker innerhalb weniger Minuten erkennen kann – und die Prüfungskommission ebenso schnell. Editverse bietet für die statistische Analyse von Dissertationen einen Service an, der ein einfaches quantitatives Kapitel mit zwei bis drei Fragen, t-Tests, ANOVA, Korrelations- oder Chi-Quadrat-Tests zum Einstiegspreis von 600 US-Dollar anbietet. Ein Design, das multiple Regression, ANCOVA oder Mediationsanalyse erfordert, kostet je nach Anzahl der zu beantwortenden Forschungsfragen zwischen 900 und 1,200 US-Dollar.

4. Qualitative Forschungsdesigns in der DBA-Forschung

Fallstudien sind nicht nur eine gängige qualitative Forschungsmethode in der DBA-Forschung, sondern in der untersuchten Population sogar die dominierende. Bell und Warren analysierten 2023 DBA-Dissertationen britischer Hochschulen aus den Jahren 2012 bis 2021. Die Datenbasis bildeten 1,130 Dissertationen, die zentral über die EThOS-Plattform der British Library erfasst wurden. Dabei zeigte sich, dass rund 30 Prozent der Arbeiten ein Fallstudiendesign verwendeten – mehr als jede andere untersuchte Methode [ 2 ]. Eine frühere Analyse von Costley und Armsby, die in Bell und Warrens eigener Studie zitiert wird, ergab, dass Fallstudien das beliebteste Forschungsdesign in der gesamten berufsbegleitenden Doktorarbeit darstellen – einer breiteren Zielgruppe als DBA-Dissertationen im Speziellen. Darauf folgen Aktionsforschung, Ethnografie und Umfragedesigns.

Der Grund, warum Fallstudien so gut zur DBA-Forschung passen, liegt in ihrer Struktur, nicht im Stil. Kandidaten, die ihre eigene Organisation oder eine kleine Auswahl vergleichbarer, ihnen zugänglicher Organisationen untersuchen, arbeiten bereits innerhalb der Grenzen, die ein Fallstudiendesign vorgibt: ein abgegrenztes System, das eingehend untersucht wird und mehrere statt nur eine Evidenzquelle nutzt. Robert Yins „ Case Study Research and Applications“ , das Standardwerk des Fachgebiets, beschreibt eine überzeugende Fallstudie anhand einer klaren Analyseeinheit, expliziter Thesen, anhand derer die Evidenz geprüft wird, und der Triangulation verschiedener Datenquellen wie Interviews, Dokumente und Archivaufzeichnungen, anstatt sich auf eine einzige Quelle zu beschränken. Eine DBA-Fallstudie, die auf Thesen und Triangulation verzichtet, Interviewdaten sammelt und diese ohne expliziten analytischen Rahmen als Erzählung darstellt, stößt bei den Prüfungskommissionen auf heftigen Widerstand – nicht weil die Fallstudie an sich schwach wäre, sondern weil diese Variante unstrukturiert ist. Eine Analyse von Fallstudien, die in zehn einflussreichen Managementzeitschriften veröffentlicht wurden, ergab, dass diese die externe Validität auf Kosten der internen und Konstruktvalidität, den beiden grundlegenderen Qualitätsmerkmalen, betonten [ 3 ].

Aktionsforschung, die in DBA-Programmen so verbreitet ist, dass sie in mehreren Listen anerkannter Methoden aufgeführt wird, unterscheidet sich von Fallstudien in einem wichtigen Punkt: Sie erfordert, dass der Kandidat aktiv in die untersuchte Organisation eingreift, eine Veränderung implementiert und anschließend evaluiert, anstatt eine bestehende Situation von außen zu analysieren. Daher eignet sie sich hervorragend für Kandidaten, die im Unternehmen eine konkrete Initiative vorantreiben können, und weniger für solche, die lediglich beobachtend tätig sind.

5. Gemischte Methoden, angemessen abgegrenzt

Creswell und Plano Clarks „ Designing and Conducting Mixed Methods Research“ , das Standardwerk der Forschungsmethodik, definiert drei zentrale Mixed-Methods-Designs. Doktoranden, die Mixed-Methods-Ansätze vorschlagen, sollten dieses Design benennen und die Gründe dafür erläutern können, anstatt das Projekt lediglich als Verwendung von „teilweise qualitativen und teilweise quantitativen“ Daten zu beschreiben. Fachlich begutachtete Arbeiten zur Integration von Mixed Methods verwenden dieselben drei grundlegenden Designs: explorativ-sequenziell, explanativ-sequenziell und konvergent [ 4 ].

Bell und Warrens britischer Datensatz belegt mit einer konkreten Zahl, wie selten diese Kombination tatsächlich ist: Nur etwas mehr als 2 Prozent der 1,130 DBA-Dissertationen in ihrer Stichprobe von 2012 bis 2021 verwendeten explizit ein Mixed-Methods-Fallstudiendesign [ 2 ], also die engere Kombination aus Mixed Methods und Fallstudie, nicht Mixed Methods als eigenständige Kategorie. Diese Zahl bezieht sich auf eine spezifische Designkombination in einem nationalen Datensatz und besagt nicht, dass Mixed Methods generell in DBA-Dissertationen selten sind. Sie korrigiert jedoch die Annahme, dass die Kombination von Methoden die einfache oder sichere Option darstellt: Es ist die am seltensten gewählte Designoption, und die britischen Daten liefern eine Erklärung dafür.

Der Grund liegt in der Integration, nicht in der Datenerhebung. Eine Umfrage und einige wenige Interviews allein stellen kein Mixed-Methods-Design dar. Es handelt sich um zwei separate, nicht integrierte Studien, die in einem Dokument zusammengefasst wurden. Eine Inhaltsanalyse von 232 sozialwissenschaftlichen Artikeln, die beide Ansätze kombinierten, ergab, dass die Begründung der Forschenden für die Methodenkombination und deren tatsächliche Anwendung nicht immer übereinstimmten [ 5 ]. Ein echtes Mixed-Methods-Design hat einen expliziten, im Methodenkapitel benannten Punkt, an dem die beiden Datentypen zusammengeführt werden, um eine Frage zu beantworten, die keiner der beiden allein beantworten könnte. Genau dieser Integrationsschritt wird von einer Kommission bei der Verteidigung eines Mixed-Methods-Designs am genauesten geprüft. Die Literatur nennt konkrete Integrationsoptionen wie das Verbinden, Erstellen, Zusammenführen und Einbetten der beiden Datenbanken sowie gemeinsame Darstellungen im Bericht [ 4 ]. Bei korrekter Umsetzung zahlt sich der Nutzen aus: Im Strategic Management Journal erhielten Artikel mit Mixed-Methods tendenziell mehr Zitationen als Artikel mit nur einer Methode [ 6 ]. Editverse bietet mit seinem Service „Dissertation Statistical Analysis“ eine Dienstleistung an, die ein ordnungsgemäß integriertes Mixed-Methods-Design, eine Strukturgleichungsmodellierung in Kombination mit qualitativer Kodierung oder eine vollständige konvergente oder sequentielle Integration ab 1,500 US-Dollar in der Kategorie „Complex“ anbietet.

6. Wo DBA-Programme unterschiedlicher Meinung sind

Die allgemeinen methodischen Hinweise, einschließlich aller obigen Ausführungen, setzen voraus, dass Kandidaten frei zwischen quantitativen, qualitativen und Mixed-Methods-Ansätzen wählen können. Einzelne DBA-Programme lassen diese Wahlmöglichkeit jedoch nicht immer uneingeschränkt offen, und die beiden unten aufgeführten Handbücher zeigen, wie unterschiedlich die Umsetzung des Programms in der Praxis aussehen kann.

Das DBA-Handbuch der Trident University ist das präskriptivere der beiden. Die darin aufgeführten genehmigten Forschungsdesigns sind ausschließlich qualitativ und anwendungsorientiert: Fallstudien, Aktionsforschung, Programmevaluation, Prozessverbesserung, Feldstudien, Umfragestudien und Geschäftsprozessoptimierung. Traditionelle quantitative Hypothesentests sind nicht enthalten. Speziell zu Mixed-Methods-Ansätzen heißt es im Handbuch: „Mixed-Methods-Designs sind zulässig. Aufgrund des Zeitaufwands für die Erstellung und Validierung quantitativer Instrumente wird dringend empfohlen, quantitative Komponenten zur Datentriangulation durch Sekundärdatenquellen wie z. B. amtliche Datenbanken zu verwenden.“ In der Praxis führt dies dazu, dass Kandidaten eher vorhandene Daten von Behörden oder Organisationen zur Unterstützung eines qualitativen Kerns nutzen, anstatt neue quantitative Daten primär für die Studie zu erheben. Das gleiche Handbuch legt für den Methodenteil eine Mindestanzahl von „mindestens drei verschiedenen Datenquellen mit einer Mindeststichprobengröße von 15 Teilnehmenden“ fest – ein Merkmal eines qualitativen, nicht eines quantitativen Designs.

Das DBA-Handbuch der Westcliff University verfolgt einen völlig anderen Ansatz. Es legt nicht fest, welche Methodik bevorzugt oder ausgeschlossen wird. Stattdessen beschreibt es den Ablauf: Im Rahmen des Kurses BUS 900 reicht der Kandidat die Kapitel 1 bis 3 sowie den vollständigen Antrag inklusive Methodik zur Prüfung durch den Betreuer ein, bevor dieser dem gesamten Prüfungsausschuss vorgelegt wird. Der Betreuer prüft zudem separat den Antrag an die Ethikkommission (IRB), bevor dieser eingereicht wird. Die Einschränkung an der Westcliff University besteht nicht darin, welche Methode der Kandidat wählt, sondern darin, dass die gewählte Methode an einem festgelegten Kontrollpunkt vom Betreuer genehmigt werden muss, bevor sie weiter bearbeitet wird.

Die praktische Konsequenz ist unabhängig vom jeweiligen Studiengang dieselbe: Lesen Sie das Handbuch, bevor Sie annehmen, dass allgemeine methodische Empfehlungen, einschließlich derer in diesem Artikel, unverändert gelten. Ein Trident-Kandidat, der ein rein quantitatives Hypothesentest-Design vorschlägt, argumentiert gegen das Handbuch selbst, nicht nur gegen gängige Konventionen. Der Leitfaden zu Forschungsmethoden für DBA-Studierende der Franklin University ist ein nützlicher, neutraler Ausgangspunkt für Kandidaten, deren Studiengang keine derart spezifischen Veröffentlichungen herausgegeben hat. Er verzichtet jedoch bewusst darauf, eine Methode gegenüber einer anderen zu empfehlen, und überlässt diese Entscheidung dem jeweiligen Prüfungsausschuss.

7. Der Strengestandard ändert sich nicht.

Unabhängig von der letztendlich vom Kandidaten vorgeschlagenen Methodik bleibt der grundlegende Standard des Komitees unverändert. Ein quantitatives Kapitel benötigt weiterhin eine nachvollziehbare Begründung für die Stichprobenauswahl und eine Poweranalyse, die den verwendeten Stichprobenumfang rechtfertigt. Ein qualitatives Kapitel benötigt weiterhin eine nachvollziehbare Begründung für die Fallauswahl und eine explizite Darstellung, wie die Vertrauenswürdigkeit – das qualitative Äquivalent zur Validität – sichergestellt wurde, beispielsweise durch einen nachvollziehbaren Entscheidungspfad, der die Durchführung der Analyse dokumentiert [ 7 ]. Ein Kapitel mit gemischten Methoden benötigt beides sowie die Argumentation zur Integration der Methoden.

Dieser Standard gilt auch nach der Genehmigung des Methodenkapitels weiterhin. Er tritt in vollem Umfang bei der abschließenden mündlichen Verteidigung in Erscheinung. Dort hat das Gremium, das die Methodik schriftlich genehmigt hat, das Recht, live und ohne Vorankündigung zu fragen, warum gerade dieser Test einem vergleichbaren vorgezogen wurde oder wie ein bestimmtes Kodierungsschema auf die Rohdaten angewendet wurde. Die DBA-Dissertationsverteidigung zeigt anhand der einzelnen Programme, wie diese Live-Befragung konkret aussieht. Ein Methodenkapitel, das zwar auf dem Papier stichhaltig erscheint, das der Kandidat aber auf eine direkte Nachfrage hin nicht in eigenen Worten erklären kann, ist einer der häufigsten Gründe, warum eine Verteidigung schlechter verläuft als im Manuskript vorhergesagt.

8. Häufige methodische Fehler

Vier Fehler sind für den Großteil der Widerstände verantwortlich, die DBA-Kandidaten im Zusammenhang mit dem Methodikkapitel erfahren – und zwar in jedem Programm und bei jeder Methodenart.

Das erste Problem ist eine Forschungsfrage mit einer Methodik, die nicht zusammenpasst. Häufig handelt es sich um eine Frage, die mit „Wie“ oder „Warum“ formuliert ist, gepaart mit einem quantitativen Forschungsdesign, das die Frage „Ob“ oder „Wie viel“ beantworten soll. Der DBA-Dissertationsvorschlag behandelt diese spezifische Diskrepanz als einen der häufigsten Gründe, warum ein vollständiger Vorschlag bereits in dieser frühen Phase zurückgewiesen wird. Es ist wesentlich kostengünstiger, diesen Fehler frühzeitig zu erkennen als nach der Datenerhebung.

Bei der zweiten handelt es sich um eine quantitative Stichprobe, deren Größe eher nach praktischen Gesichtspunkten als durch eine Poweranalyse bestimmt wurde und die im Nachhinein mit der Behauptung verteidigt wurde, die Stichprobe sei nie groß genug gewesen, um sie zuverlässig nachzuweisen.

Die dritte Variante ist im Grunde nur dem Namen nach ein Mixed-Methods-Design: eine Umfrage, die an eine Handvoll Interviews angehängt wird, ohne dass der Designtyp benannt oder ein expliziter Integrationsschritt vorgenommen wird. Für ein Gremium wirkt das Ganze eher ungeplant als wie eine bewusste Entscheidung für konvergente, erklärende oder explorative Methoden.

Der vierte Punkt betrifft ein allgemeineres Muster, das Kandidaten unabhängig von der gewählten Methodik kennen sollten: Statistische Fehler in der Berichterstattung sind selbst in veröffentlichten, von Fachkollegen begutachteten Studien häufig, nicht nur in Dissertationsentwürfen. Eine vielzitierte Analyse von 697 Artikeln aus sechs führenden psychologischen Fachzeitschriften in PLOS ONE ergab, dass 63 Prozent mindestens einen p-Wert enthielten, der nicht mit der angegebenen Teststatistik übereinstimmte [ 8 ], und dass 20 Prozent einen so schwerwiegenden Fehler aufwiesen, dass die statistische Signifikanz eines Ergebnisses nicht mehr gegeben war. Diese Zahl stammt zwar aus psychologischen Fachzeitschriften und nicht speziell aus DBA-Dissertationen, die Lehre lässt sich aber direkt verallgemeinern: Ein Ergebnis, das in einer Tabelle fehlerfrei erscheint, ist nicht automatisch ein korrekt berechnetes und berichtetes Ergebnis. Genau solche Fehler werden durch eine zweite, unabhängige Prüfung aufgedeckt, bevor sie einem Prüfungsausschuss auffallen.

9. Passende Unterstützung für diese Phase

Wo Editverse ins Spiel kommt: Eine Methodenberatung ist sowohl im Silber- als auch im Gold-Paket enthalten, und das Gold-Paket bietet zusätzlich eine statistische oder qualitative Analyse. Auf unserer Hilfeseite für DBA- und EdD-Dissertationen finden Sie detaillierte Informationen zu den einzelnen Paketen.

Ein Kandidat, der sich für eine Methodik entschieden hat und nun deren Umsetzung benötigt – also die eigentliche Datenbereinigung, das Testen und die Analyse, und nicht das Kapitel, das sie vorschlägt –, hat ein anderes Problem als ein Kandidat, der sich noch zwischen verschiedenen Ansätzen entscheiden muss, und Editverse bewertet die beiden Ansätze unterschiedlich.

Sie wählen noch eine Methodik, anstatt eine Umsetzung zu benötigen? Das Silber-Paket (1,250 $) deckt die ersten drei Kapitel der Antragsphase ab, inklusive des Methodikkapitels. Die Analyse- und Umsetzungsphase ist in den Gold- und Platin-Paketen nicht enthalten. Weitere Informationen zu diesem früheren Schritt finden Sie im DBA-Dissertationsantrag . Alle Leistungen auf dieser Seite sind in der Kategorie „Dissertationsdienstleistungen“ von Editverse zu finden. Dort finden Sie auch Einzelleistungen für Kandidaten, die nur eine bestimmte Leistung benötigen.

10. Häufig gestellte Fragen

11. Die Quintessenz

Die Methodik einer DBA-Dissertation wird nach ihrer Passung und nicht nach ihrer Raffinesse beurteilt: Entspricht das gewählte Design – quantitativ, qualitativ oder Mixed Methods – der Forschungsfrage, dem anwendungsorientierten Charakter der DBA-Forschung und den Vorgaben des jeweiligen Studiengangs? Fallstudien dominieren die qualitativen Designs von DBA-Kandidaten aus strukturellen Gründen, nicht aus modischen Erwägungen. Mixed Methods sind, korrekt angewendet, die seltenste Wahl, gerade weil ihre korrekte Umsetzung die anspruchsvollste Variante der Aufgabe darstellt. Für welches Design sich ein Kandidat auch entscheidet, die Anforderungen des Prüfungsausschusses bleiben dieselben und werden auch bei der Verteidigung – live und unvorbereitet – erneut geprüft.

Referenzen

1. Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: Ein flexibles Programm zur statistischen Poweranalyse für die Sozial-, Verhaltens- und Biomedizinischen Wissenschaften. Methoden der Verhaltensforschung, 39(2), 175-191. https://doi.org/10.3758/BF03193146
2. Bell, R., & Warren, V. (2023). Aufzeigen eines methodischen Weges für Doktoranden der Betriebswirtschaftslehre: Nutzung von Fallstudien und gemischten Methoden für die angewandte Forschung. Sozialwissenschaften & Geisteswissenschaften Offen, 7(1), 100391. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2022.100391
3. Gibbert, M., Ruigrok, W., & Wicki, B. (2008). Was gilt als rigorose Fallstudie? Strategic Management Journal, 29(13), 1465-1474. https://doi.org/10.1002/smj.722
4. Fetters, MD, Curry, LA, & Creswell, JW (2013). Integration in Mixed-Methods-Designs erreichen: Prinzipien und Praktiken. Versorgungsforschung, 48(6 Teil 2), 2134-2156. https://doi.org/10.1111/1475-6773.12117
5. Bryman, A. (2006). Integration quantitativer und qualitativer Forschung: Wie geht das? Qualitative Forschung, 6(1), 97-113. https://doi.org/10.1177/1468794106058877
6. Molina-Azorín, JF (2012). Mixed-Methods-Forschung im strategischen Management: Auswirkungen und Anwendungen. Methoden der Organisationsforschung, 15(1), 33-56. https://doi.org/10.1177/1094428110393023
7. Nowell, LS, Norris, JM, White, DE, & Moules, NJ (2017). Thematische Analyse: Das Bestreben, die Kriterien der Vertrauenswürdigkeit zu erfüllen. International Journal of Qualitative Methods, 16(1). https://doi.org/10.1177/1609406917733847
8. Veldkamp, ​​CLS, Nuijten, MB, Dominguez-Alvarez, L., van Assen, MALM und Wicherts, JM (2014). Statistische Berichtsfehler und Zusammenarbeit bei statistischen Analysen in der Psychologie. PLoS ONE, 9(12), e114876. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0114876