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Lektion 1 von 6

Wieso, weshalb, warum?

Es gibt viele Gründe, warum es sinnvoll sein kann, für eine Wirkungsanalyse deines Projektes Daten selbst zu erheben. Vielleicht musst du Reporting-Pflichten erfüllen; oder du willst wissen, wo ihr im Projekt mit Blick auf eure Wirkziele steht; oder du brauchst eine Datengrundlage für eine wichtige Entscheidung. Wichtig ist, dass du dir zu Beginn darüber klar wirst, wozu du Daten erheben willst. Die meisten Nutzungen fallen in die folgenden drei Kategorien:

“Unsere Arbeit hat eine Wirkung.”
Beispiel: Wir haben rund 10.000 Ukrainer*innen in Kriegsgebieten ernährt.
Oft musst du für dein Projekt Reporting-Pflichten erfüllen und über die Ergebnisse deines Projektes berichten. Schau in deinen Fördervertrag, wenn du dir unsicher bist.
Auch beim Fundraising hilft es, wenn du die Wirkung abgeschlossener Projekte mithilfe von Daten legitimieren kannst.
Die erforderlichen Daten sind hier häufig quantitativ. Zunehmend wünschen sich Förder*innen auch qualitative Daten.

“Wie und warum wirkt unser Projekt? Was genau verändert sich bei der Zielgruppe durch unsere Maßnahmen?”
Beispiel: Empfänger*innen unserer Nothilfe-Care-Pakete berichten Gefühle der Hoffnung.
Dies kann von großer Bedeutung für dein Projekt und auch deine zukünftige Arbeit sein. Du überprüfst wichtige Hypothesen zur Wirksamkeit deines Projektes mithilfe von selbst erhobenen Daten. So kannst du später Aussagen dazu treffen, warum deine Projekt-Maßnahmen wirken oder auch nicht. Dann kannst du sie entsprechend anpassen. Das motiviert alle Mitarbeiter*innen, auch über Durststrecken hinweg.
Die Daten sind hierfür meist qualitativ.

“Wo stehen wir im Projekt mit Blick auf unsere Wirkziele? Welche Maßnahme ist wirkungsvoller: a oder b?”
Beispiel: Die Hospitationen bewirkten eine höhere Motivation für politisches Engagement als das Mentoring bei rund 70 Prozent der Teilnehmenden.
Häufig beinhalten Projekte verschiedene Maßnahmen. Und Projektmittel sind knapp. Es lohnt sich also mitunter, Maßnahmen zu vergleichen: Welche der Maßnahmen wirken besser? Dann kann man sich auf diese fokussieren.
Mithilfe von Daten zu steuern kann auch bedeuten, regelmäßig zu schauen, wo ihr im Projekt steht. Seid ihr auf gutem Weg, eure Projektziele im Rahmen der Projektlaufzeit zu erreichen? Falls nicht, könnt ihr rechtzeitig umsteuern.
Beispiel: Es wurde in der Hälfte der Laufzeit bereits 60 Prozent der anvisierten Teilnehmendenzahl erreicht. Von diesen geben 70 Prozent an, ihre Meinung zukünftig besser oder sehr viel besser vertreten zu können. 30 Prozent wünschen sich noch klarere Handlungsanweisungen.     
Die Daten hierfür können sowohl qualitativ als auch quantitativ sein.

Qualitative vs. quantitative Methoden

Eine wichtige Entscheidung ist, ob du vorwiegend quantitative Daten erheben willst oder qualitative. Wann du den Fokus auf die qualitative Datenerhebung solltest, und wann eher quantitative Daten interessant für deine Wirkungsanalyse sind, erfährst du im Video.

[00:00-00:56] – Dr. Falk Wienhold PHINEO gAG

Je nach Erkenntnisinteresse eignen sich qualitative oder quantitative Daten. Qualitative Daten geben uns ein tieferes Verständnis von den Ursachen, den Zusammenhängen und Entwicklungen. Sie haben eine beschreibende Funktion für uns. Sie erklären uns das Wie und Warum. Qualitative Daten können wir z. B. aus offenen Interviews gewinnen, aus Beobachtungen oder aus Dokumentenanalysen. Quantitative Daten hingegen helfen uns, einen Überblick zu gewinnen, Vergleiche zu ziehen oder auch statistische Abhängigkeiten zu identifizieren. Sie helfen uns also, Informationen präzise in Zahlen auszudrücken. Sie geben Antworten auf die Fragen, wie, wie viel oder in welchem Ausmaß etwas passiert. Methoden, die sich dafür eignen, sind Zählungen, standardisierte Tests oder strukturierte Befragungen.

[00:56-01:35] – Dr. Falk Wienhold PHINEO gAG

Eine Wirkungsanalyse berücksichtigt in der Regel sowohl qualitative wie auch quantitative Daten. Gerade in der frühen Phase eines Projektes oder in einem Modellprojekt, wo das Spektrum an erzielten Wirkungen noch unklar ist, macht es oft Sinn, ein zweistufiges Verfahren zu nutzen. Erstens, das Spektrum an Wirkungen qualitativ abfragen, und in Kategorien clustern. Zweitens, die Wirkungen quantitativ abfragen. Das heißt erst abfragen, welche Wirkungen überhaupt auftreten und zweitens quantitativ abfragen, bei wie vielen und in welchem Ausmaß diese Wirkungen aufgetreten sind. 

Blick in die Praxis

Lass dich von einem Praxisbeispiel inspirieren und klicke auf den Pfeil rechts für mehr!

Teste dein Wissen!

Die Wirkungsanalyse im Projekt

Im Video erfährt du von den PHINEO-Expertinnen Charlotte und Franziska, welche Fragen du dir stellen kannst, um zu schärfen, was du genau mithilfe von Daten analysieren willst. So kannst du dich von Anfang an fokussieren und später die passende Methode für die Datenerhebung finden.

[00:00-00:13] – Charlotte Buttkus PHINEO gAG

Ist ein Projekt auf dem richtigen Weg? Werden die Leistungen erfolgreich erbracht und eigentlich die Veränderungen, also die Wirkung erzielt, die man auch erzielen möchte? All das lässt sich mit einer Wirkungsanalyse überprüfen.

[00:14-00:37] – Dr. Franziska Pfitzner-Eden PHINEO gAG

Wir sprechen von Wirkungsanalyse und nicht von Wirkungsmessung. Da das der Komplexität der Wirkungen von gemeinnützigen Organisationen eher gerecht wird und Wirkungsmessung assoziiert auch, dass man Wirkungen einfach quantifizieren kann und die einfach so messen kann wie mit einem Thermometer oder so.

[00:38-01:04] – Charlotte Buttkus PHINEO gAG 

Es gibt Fragen, die dabei helfen, die passende Methode zu finden: 1.) Was ist eigentlich mein Erkenntnisinteresse und brauche ich dafür eher qualitative oder quantitative Daten? 2.) Was ist der Zweck der Wirkungsanalyse: Will ich lernen, will ich legitimieren, oder will ich die Daten nutzen, um steuern zu können?

Leitfragen für die Datenerhebung im Projekt

  • Lernen, Legitimieren oder Steuern: Wozu brauche ich die Wirkungsanalyse im Projekt?
  • Was ist mein Erkenntnisinteresse? Welche Wirkziele will ich überprüfen?
  • Brauche ich dafür eher qualitative oder quantitative Daten?

Weiter geht's mit Datenquellen

In der nächsten Lektion sortierst du für dich: Welche Datenquellen kannst du bereits nutzen? Und welche Daten lohnt es sich, selbst zu erheben?