Triangulation

Triangulation bezeichnet im Allgemeinen die Untersuchung eines Forschungsgegenstandes mit verschiedenen Vorgehensweisen. Damit sollen Einseitigkeiten und Beschränkungen, die einzelne Vorgehensweisen mit sich bringen, ausgeglichen werden. Das führt im Idealfall zu einer größeren Validität der Messung. Im engeren Sinne ist die Anwendung von mindestens zwei verschiedenen Methoden innerhalb der Datenerhebung gemeint.

Nach Denzin (1970) gibt es folgende Varianten der Triangulation:

Bei der Datentriangulation werden Daten aus verschiedenen Quellen (z.B. Befragung unterschiedlicher Personengruppen) oder auch verschiedenartige Daten (z.B. experimentelle Daten zusätzlich zu den Befragungsdaten) erhoben.

Eng damit verknüpft ist die Methodentriangulation. Sie untersucht den Gegenstand mit verschiedenen Methoden. Entweder werden alle Versuchspersonen wiederholt mit den verschiedenen Methoden untersucht (Within-Design) oder die Methoden werden zufällig erstellten Gruppen an Versuchspersonen zugeteilt (Between-Design). Meistens werden qualitative und quantitative Methoden miteinander kombiniert. In diesem Fall spricht man von Mixed-Methods-Designs.

Investigatortriangulation oder Forschertriangulation heißt zum einen, dass verschiedene Forscher die Daten erheben, um Versuchsleitereffekte und Versuchsleitererwartungseffekte auszugleichen. Zum anderen kann es auch heißen, dass verschiedene Forscher die Daten analysieren und interpretieren, weil man annimmt, dass sie verschiedene theoretische Voreinstellungen und Ideen mitbringen und damit eine weitere Interpretation möglich wird.

Die wohl schwerste Art ist die Theorientriangulation. Dabei werden die erhobenen Daten im Kontext verschiedener Theorien betrachtet.

Die Triangulation bringt zwei Probleme mit sich:

Das erste Problem tritt auf, wenn die verschiedenen Vorgehensweisen der Triangulation unterschiedliche Ergebnisse bringen (was oft der Fall ist, da es ja auch erwünscht ist). Nun stellt sich aber die Frage, was die Ursache dafür ist. Entweder die zweite Methode misst einen weiteren, noch unberücksichtigten Bereich des Untersuchungsgegenstands (komplementär zur ersten Methode, erwünschter Fall) oder die zweite Methode misst noch etwas ganz anderes, was gar nicht interessiert (mangelnde Validität der Methode). Das zu unterscheiden ist schlecht bis gar nicht möglich.

Das zweite Problem tritt auf, wenn beide Methoden eine niedrige Validität haben. Denn die dadurch entstehenden Erhebungsfehler addieren sich, wenn die Methoden miteinander kombiniert werden.

Daher ist es bei der Triangulation besonders wichtig, dass im Vorhinein adäquate Methoden gewählt werden.