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Diskussion Bachelorarbeit: Beispiel anschauen

Die Diskussion ist Teil des analytischen Teils der Bachelorarbeit. Die Diskussion der Bachelorarbeit ist wichtig, um die Ergebnisse zu interpretieren und die Forschungsfragen der Bachelorarbeit zu beantworten.

Die Diskussion ist der Schlüssel zu neuen Erkenntnissen und stellt dem Leser die wesentlichen Informationen zur Verfügung, um die Forschungserkenntnisse nachzuvollziehen.

Im Folgenden stellen wir dir Informationen rund um die Diskussion der Bachelorarbeit zur Verfügung und zeigen dir ein Beispiel einer Diskussion in einer Bachelorarbeit.

Diskussion-Bachelorarbeit-Beispiel

Was ist die Diskussion in der Bachelorarbeit?

Die Diskussion der Bachelorarbeit beinhaltet eine ausführliche Beschreibung und einen Diskurs über die Ergebnisse der Bachelorarbeit. Die Ergebnisse werden dargestellt und beschrieben, um anschließend die Erwartungen, Ursachen und Folgen der Ergebnisse zu erörtern.

Dabei wird der Stand der Forschung, der im Literaturteil erarbeitet wurde, herangezogen und in Kontext zu den Erkenntnissen gesetzt. Die Diskussion schafft die Basis für das Fazit, um die Forschungsfragen zu beantworten oder mögliche Thesen zu bestätigen oder abzulehnen.

Auch werden mögliche Anknüpfungspunkte für neue Forschungsansätze aufgezeigt und möglicherweise Grenzen der Bachelorarbeit genannt.

Wie lang sollte die Diskussion einer Bachelorarbeit sein?

Die Länge der Diskussion einer Bachelorarbeit hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie dem Umfang der Arbeit, dem Schwierigkeitsgrad des Themas und den Anforderungen der Hochschule oder des Dozenten.

Im Allgemeinen sollte die Diskussion jedoch nicht zu lang sein, da sie dazu dient, die Ergebnisse der Arbeit zu interpretieren und in den Kontext der aktuellen wissenschaftlichen Debatte zu stellen. Eine gute Regel ist, dass die Diskussion in der Regel etwa 15-20% des Gesamtumfangs der Arbeit ausmachen sollte. Das bedeutet, dass bei einer Arbeit mit einem Gesamtumfang von 10.000 Wörtern die Diskussion zwischen 1.500 und 2.000 Wörtern lang sein sollte.

Es ist wichtig, dass die Diskussion ausreichend detailliert ist, um die Ergebnisse der Arbeit sorgfältig zu interpretieren und in den Kontext der aktuellen wissenschaftlichen Debatte zu stellen, ohne dass sie jedoch zu umfangreich wird und den Leser überfordert. Es ist auch wichtig, dass die Diskussion klar und verständlich formuliert ist und sich auf die in der Einleitung formulierten Fragestellungen und Ziele der Arbeit bezieht.

Insgesamt sollte die Diskussion der Bachelorarbeit daher sorgfältig geplant und formuliert werden und ausreichend detailliert sein, um die Ergebnisse der Arbeit sorgfältig zu interpretieren und in den Kontext der aktuellen wissenschaftlichen Debatte zu stellen.

Warum ist die Diskussion der Bachelorarbeit so wichtig?

Die Diskussion der Bachelorarbeit ist wichtig, da sie dazu dient, die Ergebnisse der Arbeit zu interpretieren und in den Kontext der aktuellen wissenschaftlichen Debatte zu stellen. Sie ist somit der Abschnitt der Arbeit, in dem die Ergebnisse der Arbeit interpretiert und bewertet werden und in dem die Implikationen der Ergebnisse für das betreffende Fachgebiet dargestellt werden.

Die Diskussion ist auch wichtig, da sie dazu beitragen kann, das Interesse des Lesers zu wecken und ihn dazu zu motivieren, die Arbeit weiterzulesen. Eine gute Diskussion sollte daher klar und verständlich formuliert sein und sich auf die in der Einleitung formulierten Fragestellungen und Ziele der Arbeit beziehen. Sie sollte auch dazu dienen, die Ergebnisse der Arbeit in den Kontext der aktuellen wissenschaftlichen Debatte zu stellen und die Implikationen der Ergebnisse für das betreffende Fachgebiet darzustellen.

Zusätzlich kann die Diskussion dazu dienen, mögliche Einschränkungen der Arbeit und die Auswirkungen dieser Einschränkungen auf die Ergebnisse darzustellen und mögliche Weiterführungen der Arbeit zu skizzieren. Sie gibt dem Leser somit eine Vorstellung davon, wie die Ergebnisse der Arbeit in den größeren Kontext der aktuellen wissenschaftlichen Debatte einzuordnen sind und welche Implikationen sie haben.

Insgesamt spielt die Diskussion somit eine wichtige Rolle bei der Interpretation und Bewertung der Ergebnisse der Arbeit und bei der Einordnung der Ergebnisse in den Kontext der aktuellen wissenschaftlichen Debatte und sollte daher sorgfältig geplant und formuliert werden.

Beispiel einer Diskussion in einer Bachelorarbeit

Beispiel Diskussion

Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die gebildeten Skalen und ihre ermittelten Alpha-Werte. Um eine isolierte Betrachtung des Einflusses der Fragen mit Bezug auf das Skalierungspotenzial zu ermöglichen, wurde eine weitere Skala gebildet und auf Reliabilität hin geprüft (Skala 12). Eine Detailansicht über die ausgeschlossenen Items befindet sich im Anhang. Wie aus der dargestellten Tabelle ersichtlich wird, haben alle in der Analyse verwendeten Items bzw. Skalenkonstrukte gute bis sehr gute Alphawerte erzielt.

….

Die Auswertung der Daten konnte keinen statistischen Nachweis für einen signifikanten Zusammenhang zwischen den Skalenkonstrukten und dem Konstrukt Unternehmenserfolg liefern. Mit Blick auf die Überprüfung der Hypothesen H1-H11 bedeutet dies, dass sie nicht verifiziert werden konnten. Somit muss hier die Nullhypothese angenommen werden, die aussagt, dass die jeweiligen Konstrukte des BMSM in ihrer Gesamtheit keinen signifikanten Einfluss auf den Erfolg der befragten Startups haben. Der Blick auf Tabelle 7 verdeutlicht, dass im Mittel eine mittlere bis hohe Planungsqualität aller Startups zum Zeitpunkt der Gründung vorlag. Im Durchschnitt wiesen die Businessmodelle sowohl der erfolgreichen als auch der wenig erfolgreichen Startups einen mittleren bis hohen Reifegrad auf.

Es muss angenommen werden, dass es weitere hier nicht erfasste Faktoren gibt, die den Erfolg der befragten Startups beeinflussen. So kann mit Blick auf die aktuelle wirtschaftliche Lage vermutet werden, dass die Corona-Pandemie einen direkten Einfluss auf den Erfolg der Unternehmen hat und die Ergebnisse dadurch verzerrt worden könnten. Startups, die vor der Pandemie befragt worden wären, hätten so unter Umständen einen höheren Erfolg angeben können. Darüber hinaus wurden für diese Umfrage keine absoluten Erfolgskennzahlen erhoben. Die Abfrage des Unternehmenserfolges erfolgte hier unter Abhängigkeit der subjektiven Wahrnehmung der Teilnehmer. Daraus kann geschlussfolgert werden, dass objektiv weniger erfolgreiche Unternehmer ihren Erfolg subjektiv höher einschätzen könnten, als er im Vergleich zu objektiv erfolgreicheren Unternehmen tatsächlich ist. Das könnte die Ergebnisse insofern verzerrt haben können, als dass die Mittelwerte der objektiv erfolgreichen Unternehmen hinsichtlich der Beantwortung der verschiedenen Fragen nach unten korrigiert wurden.

Schließt man die Möglichkeit einer Verzerrung durch externe Faktoren aus der Betrachtung aus, kann man zu einer weiteren Annahme gelangen: Dass alle Unternehmen durchschnittlich eine relativ hohe Planungsqualität zum Zeitpunkt der Gründung angeben (S. Tbl. 5), kann als Indiz dafür gesehen werden, dass das Aufstellen eines ausgearbeiteten Businessplans allgemeiner Konsens ist. Dies würde die Annahme des BMSM bestätigen, dass die Ausarbeitung eines Geschäftsmodells fundamentaler Bestandteil des Gründungsprozesses ist.

Auch die Hypothese H12 konnte nicht bestätigt werden, da ebenfalls keine statistische Evidenz für einen signifikanten Zusammenhang zwischen den Konstrukten Skalierung und Erfolg nachgewiesen werden konnte. Des Weiteren müssen die Hypothesen H13-H16 ebenso falsifiziert werden, da auch hier kein signifikanter Zusammenhang zwischen den demografischen Variablen und dem Erfolg festzustellen war. Dies bestätigt zudem die Aussage Jacobs (2006), dass kein Zusammenhang besteht (S. 48).

Durch die isolierte Betrachtung aller einzelnen Variablen hinsichtlich eines statistischen Zusammengangs mit der abhängigen Variable Erfolg, konnten schlussendlich fünf Items identifiziert werden. Wie aus Tabelle 17 hervorgeht, hat die Nutzung von Netzwerkeffekten den größten Einfluss auf den Erfolg der in dieser Studie befragten Startups. Dies bestätigt die Annahme Anders und auch die Erkenntnisse von Freiling und Harima (2019, S. 431), dass die Nutzung von Netzwerkeffekten in der Wertschöpfungskette von Startups einen zentralen Wachstumstreiber darstellen könnte. Insgesamt liegt der Korrelationskoeffizient mit einem Wert von r=0,603 zwar eher im Bereich einer mittelstarken Korrelation, aber dennoch ist der Zusammenhang stärker als bei den übrigen vier Items ausgeprägt. Somit konnte die Hypothese H12 zumindest teilweise verifiziert werden. Die Auswertung der offenen Fragestellung kann dieses Ergebnis untermauern. Dort gaben 35% der an der Frage teilgenommenen Gründer an, dass sie ihr Geschäftsmodell durch Netzwerkeffekte skalieren konnten.

Auffällig ist das Ergebnis bezüglich der Produktkosten. Die Auswertung hat ergeben, dass ein negativer signifikanter Zusammenhang zwischen dem Preis eines Produktes und dem Erfolg des Startups besteht. Entgegen der Modellannahme des BMSM sind diejenigen Startups in dieser Umfrage erfolgreicher, die keine günstigen Produkte anbieten. Daraus kann geschlossen werden, dass Startups mit günstigeren Produkten nicht zwangsläufig besser skalieren können als Startups mit höherpreisigen Produkten.

Die restlichen Items beziehen sich inhaltlich auf die Kapazität der Märkte und Marketingaktivitäten. Ihr Einfluss auf den Erfolg ist mit Werten zwischen r=0,3 und r=0,5 als eher schwach zu interpretieren. Die Ergebnisse fallen hier ähnlich wie die Werte der qualitativen letzten Frage des Fragebogens aus. Auch dort liegen Marketing und Produkt Market Fit im mittleren Bereich der erfolgsfördernden Faktoren.

Die Auswertung der qualitativen Schlussfrage liefert außerdem den Hinweis, dass die Mehrheit der Gründer, die diese Frage beantwortet haben, der Überzeugung sind, dass eine gute Teamzusammensetzung und Personalpolitik am wichtigsten sind, um ein hohes Unternehmenswachstum erreichen zu können. Das untermauert die Annahme, dass weitere, hier nicht erfasste Faktoren, einen wichtigen Einfluss auf den Erfolg eines Startups haben.

Die geführten Interviews kamen zu einem ähnlichen Ergebnis. Die beiden Experten waren sich zwar einig über die inhaltliche Qualität der Fragen des BMSM, sahen jedoch andere Faktoren für den Erfolg eines Startups eher im Vordergrund. Ihrer Ansicht nach, führt eher die fortlaufende iterative Weiterentwicklung des Geschäftsmodells zu einem erfolgreichen Bestehen eines Startups. Sie verwiesen in diesem Kontext auf den sogenannten Pivot.

Dieser bezeichnet eine strukturelle Kurskorrektur der strategischen Ausrichtung und Aufbau des Geschäftsmodells eines Startups. Häufig müssen Änderungen am Businessmodell eines Startups vorgenommen werden, um das Bestehen zu sichern oder eine weitere Wachstumsstufe zu erreichen. Ein Pivot ist dabei Ergebnis eines mehrzyklischen Lernprozesses (Freiling & Harima, 2019, S. 196). Die beiden Experten sind also der Meinung, dass weniger die erste Version des Businessplans, unabhängig von seinem Reifegrad, für den Erfolg verantwortlich ist, sondern vielmehr der Prozess, den er im Laufe der Tätigkeit durchläuft. Die Ergebnisse der hier durchgeführten Umfrage bestätigen diese Annahme.

Dennoch schrieben beide Experten der Ausarbeitung eines Businessplans und der Formulierung des Geschäftsmodells zum Zeitpunkt der Gründung einen hohen Stellenwert zu. Dies sei aber vor allem mit Blick auf die Suche nach Investoren von Bedeutung. Die Ausarbeitung des Plans und die damit verbundene Formulierung des Geschäftsmodells sei vor allem als eine Art Übung zu sehen und diene dem Gründer als Leitfaden im weiteren Verlauf des Gründungsprozesses. Ihrer Meinung nach ist das Aufstellen des Geschäftsmodells Bestandteil der Umsetzung der Vision des Gründers und stellt als adäquates Startinstrument Basis jedweder operativen Tätigkeit dar. Sie geben beide an, dass das Core-Modell einen sinnvollen Ansatz beschreibt und durch seine inhaltliche Qualität nützlich sein könnte, um den Reifegrad eines Geschäftsmodells zu bestimmen. So stellt das BMSM nach Ansicht der Experten ein gutes Werkzeug zur Planung eines Geschäftsmodells dar.

Die durchgeführte Studie konnte nicht nachweisen, dass es einen signifikanten Zusammenhang zwischen dem Reifegrad eines Businessmodells und dem Erfolg eines Startups gibt. Somit muss die Forschungsfrage F1 verneint werden. Dennoch muss festgehalten werden, dass die primäre Funktion des Core-Modells des BMSM bestätigt werden konnte. Die beiden Experten waren sich einig, dass der Aufbau und die inhaltliche Qualität der Fragen geeignet sind, um den Reifegrad eines Geschäftsmodells zu erheben. Der hohe Durchschnitt des Antwortverhaltens der Teilnehmer lässt ebenfalls vermuten, dass die Ausarbeitung eines Businessplans unter Einbezug der gestellten Fragen allgemeiner Konsens ist und bestätigt somit die Aussagen der Experten.

Der potenziell erreichbare Erfolg und eine Skalierung im weiteren Verlauf des Bestehens sei vor allem abhängig von der Zusammensetzung des Gründerteams. Hier sei die fachspezifische Expertise hinsichtlich des Produkts und der Branche von wesentlicher Bedeutung.

Besonders wichtig sei neben der Expertise jedoch die Fähigkeit des Management-Teams auf sich verändernde Umstände reagieren zu können und sich, bzw. das Geschäftsmodell, anzupassen. Diese Aussagen spiegeln sich auch in den Ergebnissen der qualitativen Frage der Umfrage wieder, da der Faktor Team und Personal hier am höchsten eingestuft wurde.

Ein weiterer wichtiger skalierender Erfolgsfaktor sei laut Experte E2 neben der Qualität des Gründerteams die Qualität des Investors. Im Fokus stehen hier seiner Meinung nach nicht nur Investoren, die ausschließlich Kapital zur Verfügung stellen, sondern vielmehr sogenannte Smart-Money-Geber, die einen Value-Add liefern. Diese Verbindung ermöglicht es Gründern Zugang zu Netzwerken zu erhalten und so neue Perspektiven zu eröffnen. Auch hier findet sich eine Verbindung zu den Ergebnissen der Umfrage, die Netzwerkeffekte als skalierenden Faktor beschreiben.

Die Forschungsfrage F2 kann mit Hinblick auf die erhaltenen Ergebnisse der durchgeführten Umfrage und den Experteninterviews positiv beantwortet werden. Es ist möglich Skalierungspotenziale eines Startups in der Early-Stage systematisch sichtbar zu machen. Allerdings gelang dies in dieser Studie nur in einem sehr eingeschränkten Rahmen. Der Großteil der Skalierungsfragen, die von Anders in seinem Modell formuliert wurden, konnten hier nicht als valide bestätigt werden. Dennoch hat die Analyse gezeigt, dass einige wenige Items signifikant mit dem Wachstum der Startups zusammenhängen. Sie wurden teilweise von sowohl den Gründern, Wirtschaftswissenschaftlern im Zuge der Literaturanalyse als auch von den befragten Experten als wachstumsfördernd eingestuft. Bezogen auf diese Faktoren kann man also annehmen, dass man mit ihnen das Wachstum eines Startups teilweise prognostizieren kann. Nachfolgend soll nun ein Überblick über die Grenzen dieser Untersuchung gegeben werden und die Implikationen, die sich daraus ergeben.

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