Process / pipelinesampling-concept

Datensättigung in der qualitativen Forschung

Datensättigung ist ein grundlegendes Prinzip der qualitativen Forschung, das den Punkt beschreibt, an dem die Datenerhebung keine neuen Themen, Codes oder Erkenntnisse mehr liefert – zusätzliche Daten werden redundant. Die Sättigung wurde von Glaser und Strauss (1967) in ihrer Arbeit zur Grounded Theory eingeführt und leitet Entscheidungen über die Stichprobengröße und den Zeitpunkt der Rekrutierung von Teilnehmern. Sättigung ist keine feste Zahl, sondern ein dynamischer Endpunkt, der durch die Prüfung bestimmt wird, ob neue Daten inhaltlich neue Informationen hinzufügen. Das Konzept ist zentral für die Behauptungen von Rigorosität und theoretischer Angemessenheit in der qualitativen Forschung und signalisiert, dass der Forscher genügend Daten gesammelt hat, um das Phänomen tiefgehend zu verstehen.

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Fokusgruppenmethode Grounded Theory Methode des Tiefeninterv…Thematische Analyse NVivo und ATLAS.ti für d…

Quellen

Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (1967). The Discovery of Grounded Theory: Strategies for Qualitative Research. Aldine. ISBN: 978-0202302560
Strauss, A., & Corbin, J. (1998). Basics of Qualitative Research: Techniques and Procedures for Developing Grounded Theory (2nd ed.). SAGE Publications. ISBN: 978-0803959393
Bowen, G. A. (2008). Naturalistic inquiry and saturation (S): Determining when enough is enough. Journal of Research in Education, 18(1), 137-152. link ↗
Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59-82. DOI: 10.1177/1525822X05279903 ↗

So zitieren Sie diese Seite

ScholarGate. (2026, June 4). Theoretical and Thematic Saturation in Qualitative Data Collection. ScholarGate. https://scholargate.app/de/qualitative-research/saturation-in-qualitative

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