Einleitung
Du hast eine Umfrage erstellt, Daten gesammelt – und jetzt? Viele Studenten wissen nicht genau, wie sie die Umfrageergebnisse in ihrer wissenschaftlichen Arbeit richtig aufbauen sollen. Dabei ist die Gliederung der Auswertung ein entscheidender Faktor: Sie zeigt, dass du systematisch gearbeitet hast und deine Ergebnisse wissenschaftlich fundiert präsentieren kannst. In diesem Artikel erfährst du, wie du dein Auswertungskapitel logisch und überzeugend strukturierst – mit praktischen Beispielen, Tool-Tipps und Hinweisen für verschiedene Studiengänge. Und du bekommst Unterstützung, die dir wirklich weiterhilft, statt nur allgemeine Phrasen zu liefern.
1. Starte mit einem klaren Aufbau: Das gehört in dein Auswertungskapitel
Wenn du deine Umfrage auswertest, brauchst du einen roten Faden. Halte dich an diese bewährte Struktur:
- Stichprobe vorstellen: Wer hat teilgenommen (z. B. Alter, Beruf, Studiengang)? Wie viele Personen? (z. B. n = 143)
- Datenerhebung beschreiben: Wie lief die Befragung ab? (z. B. Online mit LimeSurvey oder Google Forms)
- Deskriptive Auswertung: Zeige Häufigkeiten, Durchschnittswerte, Diagramme – aber ohne Bewertung
- Statistische Tests (wenn sinnvoll): z. B. Chi-Quadrat, t-Test oder Korrelationsanalysen (wenn du Hypothesen hast)
- Übergang zur Diskussion: Nur eine knappe Zusammenfassung – die Interpretation folgt im nächsten Kapitel
Mini-Infobox: So formulierst du einen Ergebnisabschnitt:
- Beispiel für deskriptive Darstellung:
- „Von den insgesamt 143 befragten Studierenden gaben 68 % an, dass sie bereits Erfahrungen mit Online-Umfragen gesammelt haben. 21 % verneinten dies, während 11 % keine Angabe machten.“
- „Von den insgesamt 143 befragten Studierenden gaben 68 % an, dass sie bereits Erfahrungen mit Online-Umfragen gesammelt haben. 21 % verneinten dies, während 11 % keine Angabe machten.“
- Beispiel für einfache Vergleichsanalyse:
- „Männliche Teilnehmer (Ø = 4,2) bewerteten die Benutzerfreundlichkeit des Tools tendenziell höher als weibliche Teilnehmer (Ø = 3,7). Dieser Unterschied wurde mit einem t-Test geprüft und ist statistisch signifikant (p < 0,05).“
- „Männliche Teilnehmer (Ø = 4,2) bewerteten die Benutzerfreundlichkeit des Tools tendenziell höher als weibliche Teilnehmer (Ø = 3,7). Dieser Unterschied wurde mit einem t-Test geprüft und ist statistisch signifikant (p < 0,05).“
- Beispiel mit Visualisierungshinweis:
- „Abbildung 2 zeigt, dass über 50 % der Befragten die Aussage ‚Ich fühle mich durch mein Studium gut vorbereitet‘ mit ‚stimme voll zu‘ oder ‚stimme zu‘ bewerteten. Nur 8 % stimmten nicht zu.“
- „Abbildung 2 zeigt, dass über 50 % der Befragten die Aussage ‚Ich fühle mich durch mein Studium gut vorbereitet‘ mit ‚stimme voll zu‘ oder ‚stimme zu‘ bewerteten. Nur 8 % stimmten nicht zu.“
- Beispiel für qualitativen Kurzbefund:
- „Bei der offenen Frage zu Herausforderungen im Praktikum nannten die Teilnehmenden am häufigsten Zeitdruck (n = 28), unklare Aufgabenstellungen (n = 23) und fehlende Betreuung (n = 17). Typisch war z. B. die Aussage: ‚Ich wusste oft nicht, was genau von mir erwartet wird.‘“
- „Bei der offenen Frage zu Herausforderungen im Praktikum nannten die Teilnehmenden am häufigsten Zeitdruck (n = 28), unklare Aufgabenstellungen (n = 23) und fehlende Betreuung (n = 17). Typisch war z. B. die Aussage: ‚Ich wusste oft nicht, was genau von mir erwartet wird.‘“
Pro-Tipp:
Vermeide Wertungen wie „interessant ist…“ oder „überraschenderweise…“ – diese gehören erst in das Diskussionskapitel!
2. Nutze die richtigen Tools – für bessere Ergebnisse mit weniger Aufwand
Die Wahl der richtigen Software hilft dir, deine Daten sauber und verständlich auszuwerten:
- Google Forms oder LimeSurvey: ideal zur Erstellung von Online-Umfragen
- SoSci Survey: datenschutzkonform & speziell für wissenschaftliche Arbeiten (→ https://www.soscisurvey.de)
- SPSS oder Jamovi: für saubere Statistik mit Mittelwerten, Tests & Diagrammen
- MAXQDA: wenn du offene Antworten oder Freitext auswertest
- Excel: gut für einfache Übersichten und Grafiken (z. B. Tortendiagramm)
3. Orientiere dich an deinem Fach – so machen es andere Studenten
Je nach Studiengang sehen Auswertungen ganz unterschiedlich aus. Hier ein Überblick:
- BWL: Fokus auf Zahlen & Handlungsempfehlungen (z. B. „40 % der Kunden bevorzugen Variante A – Empfehlung: Produktstrategie anpassen“)
- Psychologie: klarer Aufbau nach Hypothesen; SPSS, Signifikanztests, Skalenberichte (z. B. „r = 0,41, p < .01“)
- Soziale Arbeit: Mix aus Zahlen & offenen Aussagen (z. B. Kategorien mit Zitatbeispielen aus der Praxis)
- Erziehungswissenschaft: Thematische Auswertung (z. B. Mediennutzung nach Altersgruppen), Fokus auf pädagogische Relevanz
| Studiengang | Typische Auswertungsart | Besondere Merkmale | Tools/Software |
| BWL | Quantitativ, deskriptiv + pragmatisch | Fokus auf Geschäftsanwendung, Handlungsempfehlungen | Excel, SPSS |
| Psychologie | Hypothesenbasiert, inferenzstatistisch | Korrelationen, Signifikanz, APA-Formatierung | SPSS, R, Jamovi |
| Soziale Arbeit | Mix aus quant. & qualitativer Analyse | Freitext-Kategorien, Lebensweltbezug | MAXQDA, Excel, Word |
| Erziehungswiss. | Thematisch geclustert, vergleichend | Bildungskontext, pädagogische Relevanz | SPSS, LimeSurvey, MAXQDA |
Expertentipp: So findest du passende Beispiele aus deinem Fach
- Suche in der Hochschulbibliothek oder im Online-Repositorium deiner Uni nach Bachelor- oder Masterarbeiten mit Umfragebezug. Viele sind öffentlich zugänglich.
- Beispiel: https://duepublico2.uni-due.de
- Schau in die Methodik-Kapitel von Arbeiten deines Fachbereichs – dort findest du Formulierungen, Struktur und typische Herangehensweisen.
- Frag deine Fachschaft oder Dozenten, ob es interne Beispielarbeiten gibt (oft über Moodle oder Intranet erreichbar).
4. Vermeide die größten Fehler – so machst du es besser als andere
Viele scheitern, weil sie…
- …Ergebnisse und Interpretation vermischen → Trenne beides klar!
- …nur beschreiben, statt zu analysieren → Zeige Zusammenhänge oder benutze einfache Statistik!
- …keine passenden Diagramme nutzen → Halte es visuell: ein gutes Balkendiagramm kann alles erklären!
- …den Leser mit Datenfluten überfordern → Kurze, präzise Absätze mit Zwischenüberschriften helfen enorm
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Fazit: Mit der richtigen Struktur überzeugst du jeden Prüfer
Ein gutes Auswertungskapitel zeigt, dass du deine Umfrage verstanden, systematisch bearbeitet und wissenschaftlich korrekt dargestellt hast. Wenn du auf eine klare Gliederung, passende Tools und einen nachvollziehbaren roten Faden achtest, wird deine Arbeit nicht nur inhaltlich stark, sondern auch formal überzeugend.
Nutze die Tipps in diesem Artikel, arbeite mit unseren Checklisten und Vorlagen – so meisterst du die Auswertung deiner Umfrage sicher, strukturiert und ohne unnötigen Stress.
1. Wo gehört die Auswertung meiner Umfrage in die wissenschaftliche Arbeit?
Die Auswertung kommt in ein eigenes Kapitel nach der Methodik. Sie bildet den Übergang von der Durchführung zur Interpretation. Achte darauf, Ergebnisse und Diskussion klar zu trennen!
2. Wie gliedere ich die Auswertung sinnvoll?
Beginne mit der Beschreibung der Stichprobe und Datenerhebung, dann folgen deskriptive Ergebnisse, ggf. statistische Tests und ein kurzer Übergang zur Diskussion. Nutze Zwischenüberschriften, um den Text übersichtlich zu halten.
3. Welche Tools brauche ich für die Auswertung?
Für einfache Umfragen reicht Excel oder Google Forms. Wenn du Hypothesen testen willst, sind SPSS, R oder Jamovi geeignet. Bei offenen Antworten helfen Tools wie MAXQDA – oder du arbeitest manuell mit Kategorien.
4. Muss ich statistische Tests machen?
Nicht immer. Bei rein deskriptiven Arbeiten (z. B. explorativen Studien mit kleinen Stichproben) reichen Mittelwerte und Häufigkeiten. Wenn du Hypothesen hast oder Gruppen vergleichen willst, solltest du auf jeden Fall statistische Tests einbauen.
5. Was ist der größte Fehler bei der Auswertung?
Die häufigste Falle: Du beginnst zu interpretieren, bevor du alle Ergebnisse sachlich dargestellt hast. Halte dich im Auswertungskapitel an Fakten – und verschiebe Erklärungen und Bewertungen in die Diskussion.
