Querschnittstudien und Längsschnittstudien als Forschungsansätze

Eine weitere wesentliche Differenzierungsdimension für grundlegende Forschungsansätze ist die Anzahl der Messzeitpunkte. Die Anzahl der Messzeitpunkte kann von einem bis zu beliebiger Höhe gehen. In sehr engen Zeitintervallen kann man von kontinuierlicher Messung (Tracking) sprechen. Darum geht es in diesem Beitrag. Konkret geht es um die Definition und Eigenschaften der Querschnittstudie (auch Querschnittsstudie) und Längsschnittstudie. Es folgen Tipps, wann man welchen Forschungsansatz wählen sollte und Vorteile und Nachteile in der Übersicht. …

Querschnittstudie oder Längsschnittstudie? Querschnittstudien stellen Ergebnisse zu einem Messzeitpunkt dar

In diesem Beitrag:

Querschnittstudie: Definition und Eigenschaften

Die Definition einer Querschnittstudie ist einfach und orientiert sich an der Anzahl der Messzeitpunkte:

Untersuchungen mit einem Messzeitpunkt bezeichnet man als Querschnittstudie.

Man kann mit Querschnittstudien Zusammenhänge zwischen Variablen sehen aber nichts über deren zeitliche Entwicklung sagen. So könnte man beispielsweise überprüfen welche potenziellen Vertrauenstreiber, die man in Interviews gefunden hat, tatsächlich hoch mit dem Vertrauen zu Mobilfunkanbietern zusammenhängen. In der wissenschaftlichen Marketingforschung sind fast 95% der veröffentlichten empirischen Studien Querschnittstudien (Rindfleisch et al., 2008). Bei Querschnittstudien kann man die Erhebung von einer Versuchsgruppe (Single-Strata-Approach) und von mehreren Versuchsgruppen (Cross-Sectional-Approach) unterscheiden.

Längsschnittstudie: Definition und Eigenschaften

Entsprechend ist hier die Definition:

Untersuchungen mit mehreren Messzeitpunkten sind Längsschnittstudien.

Hier können zeitliche Entwicklungen abgebildet werden und daraus wertvolle Informationen abgeleitet werden. Man kann so beispielsweise herausfinden, welcher Vertrauenstreiber für Mobilfunkkunden vor dem Vertragsabschluss besonders stark mit Vertrauen zusammenhängt und welche Treiber nach Vertragsabschluss wann besonders relevant sind.
Alles was man in Querschnittstudien erheben kann, kann man auch in Längsschnittstudien untersuchen. Umgekehrt ist das nicht möglich. Längsschnittstudien sind aus mehreren Gründen den Querschnittstudien überlegen. Insbesondere lässt sich die Varianz aus der Nutzung von gemeinsamen Methoden (CMV) reduzieren, die in sozialwissenschaftlichen Untersuchungen auf ca. 30% geschätzt wird und die Validität der Forschungsergebnisse beeinträchtigt (Cote und Buckley, 1987; Doty und Glick, 1998; Ostroff, Kinicki und Clark, 2002). Somit wären die Ergebnisse zuverlässiger. Der Grund warum dennoch weniger als 20% der Studien Längsschnittuntersuchungen sind, liegt ebenfalls auf der Hand: Kosten und Aufwand. Zudem ist es zunehmend schwer alle Teilnehmer aus einem ersten Erhebungszeitpunkt für eine zweite oder gar dritte Erhebung zu gewinnen. Längsschnittstudien können wiederholt mit den gleichen Personen oder mit jeweils unterschiedlichen Personen durchgeführt werden. Werden jeweils unterschiedliche Personen (etwa immer einer bestimmten Altersschicht, z.B. die 20 bis 29 jährigen) untersucht, spricht man von Kohorten.

Entscheidung für eine Querschnittstudie oder Längsschnittstudie

Steht die Entscheidung zwischen Querschnitt- oder Längsschnittstudie an, können folgende Richtlinien zu den Vorteilen und Nachteilen helfen (vgl. Rindfleisch et al., 2008):

Querschnittstudie: Anwendung	Längsschnittstudie: Anwendung
Forschungsinteresse an aktueller Struktur	Forschungsinteresse an Zeitverläufen
hohe Gefahr für Störvariablen zwischen den Messungen	geringe Gefahr für Störvariablen zwischen den Messungen
heterogene Skalen und Messinstrumente	homogene Skalen und Messinstrumente
nicht vorhersehbare Erhebungszeitpunkte (Anfang und Ende des Rücklaufs unklar)	vorhersehbare Erhebungszeitpunkte (Anfang und Ende des Rücklaufs klar)
geringe Wahrscheinlichkeit von Alternativerklärungen	hohe Wahrscheinlichkeit von Alternativerklärungen
klarer theoretischer Bezug	theoretischer Bezug nicht so klar entwickelt
Beween Subject Design (Vergleich zwischen verschiedenen Personen z.B. Versuchs-Kontrollgruppe)	Within Subject Design (Vergleich der selben Personen z.B. Vorher-Nachher-Messung)
hohe Wahrscheinlichkeit von Non-Response	geringe Wahrscheinlichkeit von Non-Response