EVIDENRA Ultimate – Benutzerhandbuch
EVIDENRA Ultimate ist eine Desktop-App für KI-gestützte qualitative Datenanalyse. Von der Dokumentenverwaltung über die Kodierung bis zur fertigen wissenschaftlichen Arbeit – alles in einer App.
📦 Installation
Systemanforderungen
| Plattform | Datei | Hinweis |
|---|---|---|
| Windows 10/11 | .exe | Installer, keine Admin-Rechte nötig |
| macOS (Apple Silicon) | .dmg arm64 | M1/M2/M3/M4 Macs |
| macOS (Intel) | .dmg x64 | Intel-basierte Macs |
| Linux | .AppImage | Ubuntu, Fedora, etc. |
Installationsschritte
🔑 KI-Setup – Voraussetzung zum Arbeiten!
EVIDENRA Ultimate nutzt künstliche Intelligenz für Kodierung, Analyse, Berichterstellung und alle wissenschaftlichen Funktionen. Du benötigst einen eigenen API-Key oder eine lokale KI-Installation. Die App liefert keinen eigenen API-Key mit – du musst selbst einen erwerben.
Option A: Claude API-Key (Empfohlen)
Claude von Anthropic ist der empfohlene KI-Anbieter für EVIDENRA Ultimate. Die besten Ergebnisse erzielst du mit Claude Sonnet 4.5 oder Claude Opus.
Verfügbare Modelle: Claude Sonnet 4.5 (empfohlen), Claude Haiku 4.5 (schnell & günstig), Claude Opus (premium)
Option B: OpenAI API-Key
OpenAI GPT-4o ist eine starke Alternative zu Claude.
Verfügbare Modelle: GPT-4o (empfohlen), GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo
Option C: Groq (Kostenlos!)
Groq bietet schnelle Open-Source-Modelle mit einem großzügigen kostenlosen Kontingent – ideal zum Testen.
Verfügbare Modelle: Llama 3.3 70B (empfohlen), Mixtral 8x7B
Option D: Claude Bridge (mit Claude-Abo)
Wenn du bereits ein Claude Pro- oder Max-Abo bei claude.ai hast, kannst du die Claude Bridge nutzen – ohne zusätzliche API-Kosten! Die Bridge verbindet EVIDENRA direkt mit deinem Claude-Abo im Browser.
- Ein aktives Claude Pro oder Max Abo
- Google Chrome oder Microsoft Edge Browser
- EVIDENRA Ultimate muss gestartet sein
Option E: Lokale KI (Ollama / LM Studio)
Arbeite komplett offline und kostenlos mit lokalen KI-Modellen. Ideal für maximalen Datenschutz – deine Daten verlassen nie deinen Computer.
Anbieter im Vergleich
| Anbieter | Kosten | Qualität | Offline |
|---|---|---|---|
| Claude API | Pay-as-you-go | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ❌ |
| OpenAI API | Pay-as-you-go | ⭐⭐⭐⭐ | ❌ |
| Groq | Kostenlos | ⭐⭐⭐ | ❌ |
| Claude Bridge | Dein Abo | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ❌ |
| Ollama / LM Studio | Kostenlos | ⭐⭐⭐ | ✅ |
🚀 Erste Schritte
Nach der Installation beginnen Sie im Reiter «Projektstart». Es gibt keinen Einrichtungsassistenten mehr — er wurde am 17.09.2026 entfernt, weil er eine Methodenwahl erzwang, bevor man das Material kannte. Die Schritte sind dieselben, aber Sie gehen sie in Ihrer Reihenfolge:
Schritt 1: Dokumente hochladen
Lade deine Forschungsdaten hoch – Interviews, Texte, Transkripte. Unterstützte Formate:
- DOCX (Word)
- TXT
- RTF
Schritt 2: Forschungsfrage definieren
Formuliere deine zentrale Forschungsfrage. Diese wird von Nexus AI genutzt, um die passende Methodologie zu empfehlen.
Methodenberatung (freiwillig)
Der Methodenberater nennt für jedes Verfahren, wofür es sich eignet, wofür ausdrücklich NICHT, eine Beispielfragestellung und die Werksliteratur. Er empfiehlt — wählen müssen Sie selbst; das Programm nimmt Ihnen diese Entscheidung nicht ab, weil Sie sie in Ihrer Arbeit begründen müssen.
Methodologie wählen
Sechs Methodologien stehen zur Wahl; wo eine davon mehrere Verfahren kennt — Mayring etwa drei — fragt der Kodier-Assistent nach, statt still eines zu wählen:
- Grounded Theory – Theorieentwicklung aus Daten
- Inhaltsanalyse (Mayring) – Systematische Textanalyse mit Kategoriensystem
- Thematische Analyse – Muster und Themen identifizieren
- Phänomenologische Analyse – Gelebte Erfahrungen verstehen
- Narrative Analyse – Geschichten und deren Struktur analysieren (Labov & Waletzky)
- Framework-Analyse – Matrix aus Fällen und Themen (Gale u.a. 2013)
🔄 Projektstart & Austausch
Der Reiter «Projektstart» ist der Ort, an dem ein Projekt beginnt — mit einer leeren Mappe, mit einem Projekt aus einem anderen Programm oder mit Fragebogendaten.
Projekte aus MAXQDA, NVivo und ATLAS.ti
EVIDENRA liest und schreibt den REFI-QDA-Standard — das Austauschformat, auf das sich die QDA-Hersteller geeinigt haben. Zwei Dateiarten:
| Datei | Inhalt |
|---|---|
.qdpx | Das ganze Projekt: Dokumente, Kategoriensystem und Kodierungen samt ihrer Zeichenpositionen |
.qdc | Nur das Kodebuch — nützlich, wenn ein Team mit demselben Kategoriensystem arbeiten soll |
Fragebogendaten einlesen
CSV- und Excel-Dateien aus EVIDENRA Research, LimeSurvey und Google Forms werden erkannt und eingestuft: Offene Fragen werden zu Dokumenten — je Befragtem eines —, geschlossene Fragen zu Merkmalen dieses Dokuments. Danach kodieren Sie wie gewohnt, und die Merkmale stehen für Kreuztabellen bereit.
📄 Dokumente
Im Dokumenten-Tab verwaltest du alle Forschungsdaten deines Projekts.
Dokumente hochladen
Ziehe Dateien per Drag & Drop in das Upload-Feld oder klicke zum Durchsuchen. Mehrere Dateien können gleichzeitig hochgeladen werden.
| Format | Extraktion |
|---|---|
| Automatische Texterkennung mit PDF.js, Seitenzahl, Qualitätsindikator | |
| DOCX | XML-Parsing, Absätze und Tabellen |
| TXT | Direkter Import, UTF-8 |
| RTF | Basistexterkennung |
Dokument-Informationen
Jedes Dokument zeigt: Dateiname, Typ, Wortzahl, Upload-Datum, Größe und Extraktionsqualität.
Projekt-Backup
Über Einstellungen kannst du das gesamte Projekt als JSON-Datei exportieren und später wieder importieren.
🏷 Kategorien
Kategorien (Codes) bilden das Herzstuck deiner Analyse. Du kannst sie manuell erstellen oder von der KI generieren lassen.
Manuelle Erstellung
Klicke auf "Kategorie hinzufügen" und gib Name, Beschreibung und Farbe an.
KI-generierte Kategorien
Die KI analysiert deine Dokumente und schlägt wissenschaftlich fundierte Kategorien vor, basierend auf der AKIH-Methode. Du kannst Vorschläge einzeln annehmen oder ablehnen.
Mayring-spezifisch
Bei der Inhaltsanalyse nach Mayring kannst du für jede Kategorie Ankerbeispiele und Kodierregeln (Ein-/Ausschlusskriterien) definieren.
✏ Kodierung
Im Kodierungs-Tab weist du Textstellen Kategorien zu – manuell oder KI-gestützt.
Manuelle Kodierung
KI-Kodierung
Zwei Kodierwege stehen zur Wahl. Beide wurden gegen dieselbe menschliche Referenzkodierung gemessen – 295 Segmente, sieben Kategorien, Stand 15.09.2026.
Drei unabhängige KI-Einschätzungen je Textabschnitt. Gemessen am 15.09.2026 gegen eine menschliche Referenzkodierung (295 Absätze, sieben Kategorien): 77,3 Prozent mit claude-sonnet-4-5, 70,2 Prozent mit claude-sonnet-4-6 – je ein Lauf. Der stärkere der beiden Wege, deshalb die Voreinstellung. ⚠ Eine Mehrheitsentscheidung kommt dabei praktisch nie zustande: In 369 gemessenen Einheiten waren die drei Einschätzungen ausnahmslos entweder einig oder vollständig uneins. Der Gewinn stammt aus der mehrfachen Betrachtung, nicht aus der Abstimmung.
Ein Kodierdurchgang, geführt von der gewählten Methodologie. 65,8 Prozent am selben Korpus (claude-sonnet-4-6, ein Lauf, Stand 15.09.2026) – schneller als der Expertenweg, dafür etwas ungenauer. Anders als dieser arbeitet Nexus INDUKTIV: Er erarbeitet Kategorien am Material, statt einem vorhandenen System zuzuordnen.
Kodierungs-Fortschritt
Ein Fortschrittsbalken zeigt: kodierte Dokumente, Segmente, Kategorienabdeckung und Sättigungskurve.
📊 Analyse
Umfassende Analysetools für wissenschaftlich fundierte Ergebnisse.
AKIH-Qualitätsscore
Der AKIH-Score (Adaptiv, KI-gestützt, Iterativ, Human-in-the-Loop) rechnet die veröffentlichte Formel aus Strobl (2025), DOI 10.5281/zenodo.17822748:
- Literaturrecherche 0,15 · Forschungsdesign 0,10 · Datenerhebung 0,15
- Datenanalyse 0,20 · Interpretation 0,15 · Schreiben 0,15 · Dokumentation 0,10
- Diese Werte sind Ihre Einschätzung, nicht die des Programms — das Papier hält fest, dass die Phasenbewertung Urteilsvermögen erfordert.
- 0,5 + 0,5 × (belegte Angaben / 18) aus Ihrem Methodenbericht. Jede nachgetragene Angabe hebt ihn.
- Anteil der von Ihnen geprüften KI-Kodierungen, abgebildet auf 0,5 bis 1,0. Eine Prüfung durch ein zweites Modell zählt nicht mit.
Visualisierungen
- Muster-Netzwerk – Interaktiver Graph der Beziehungen zwischen Kategorien
- Sättigungskurve – Zeigt, wann keine neuen Codes/Themen mehr auftauchen
- Thematische Karte – 2D-Darstellung der Themen und ihrer Beziehungen
- Kodierungs-Dashboard – Häufigkeiten pro Kategorie/Dokument, Zeitverlauf
Validierung
- Interkoder-Reliabilität – Cohen's Kappa, Krippendorff's Alpha
- Member Checking – Ergebnisse für Teilnehmende exportieren und Feedback dokumentieren
- Deviant Case Analyse – Ausreisser und Ausnahmen identifizieren
- 7-Perspektiven-Validation – KI prüft Ergebnisse aus 7 epistemologischen Perspektiven
- Wissenschaftliche Integrität – Protokolliert KI-Nutzung und manuelle Prüfungen
🔗 Zusammenhänge
Forschungsfragen lauten oft: Hängt das eine mit dem anderen zusammen? EVIDENRA rechnet das auf zwei Weisen.
Kategorie gegen Kategorie
Wie oft treten zwei Kategorien an derselben Stelle auf? Das Maß ist der Phi-Koeffizient — die Korrelation zweier Ja-Nein-Reihen. Er reicht von −1 bis +1: Ein positiver Wert heißt, die beiden kommen zusammen vor; ein negativer, sie weichen einander aus. Auch das ist ein Befund.
Kategorie gegen Merkmal
Kommt eine Kategorie in einer Gruppe häufiger vor — bei einem Schultyp, einem Geschlecht, einem Erhebungszeitpunkt? Dafür entsteht eine Kreuztabelle mit Cramérs V und Chi-Quadrat. Angegeben sind Spaltenprozente, also Anteile innerhalb der jeweiligen Gruppe: Nur so lassen sich unterschiedlich große Gruppen vergleichen.
Was daraus wird
Zu jedem Befund entstehen zwei Fassungen desselben Satzes: eine in Fachsprache für die Arbeit und eine in einfacher Sprache, etwa für die Rückmeldung an die Befragten. Beide sind aus den Zahlen gerechnet, keine ist von einem Sprachmodell formuliert — sie sind an der Tabelle nachprüfbar.
Die Korrelationsmatrix und die Verteilungen lassen sich als SVG mitnehmen — scharf im Druck, in Word einfügbar. In jeder Zelle steht der Wert auch als Zahl: Farbe allein sagt nichts, wenn jemand schwarz-weiß druckt.
🤖 Nexus AI Chat
Nexus ist dein KI-Forschungsassistent, der den gesamten Projektkontext kennt – Dokumente, Kategorien, Kodierungen und Analyseergebnisse.
Fragen an Ihr Material (seit 16.09.2026)
Nexus beantwortet Fragen AUS Ihren Dokumenten und nennt dabei die Fundstelle. Auf «Wo fand der Kurs statt?» antwortet er etwa: «Der Kurs fand im Gebäude Pappelhof statt, gleich neben dem Bahnhof. (Interview_01.txt ¶3)» — die Absatznummer ist dieselbe wie in der Kodierung, Sie können also nachschlagen.
KI-Anbieter
Nexus unterstützt mehrere KI-Anbieter:
- Claude (Anthropic) – Standard, empfohlen
- GPT (OpenAI)
- Groq – Schnelle Inferenz
- Ollama – Lokale Modelle, kein Internet nötig
- LM Studio – Lokale Modelle
Schnellaktionen
Klicke auf vorgefertigte Buttons für häufige Aufgaben:
- Muster analysieren
- Codes vorschlagen
- Dokumente zusammenfassen
- Methodologie-Beratung
- Reflexivitäts-Dialog
- Sättigungs-Beratung
- Qualitäts-Coaching
Spracheingabe
Klicke auf das Mikrofon-Icon, um Fragen per Sprache zu stellen. Unterstützt Echtzeit-Transkription.
🎙 Interview Studio
Nimm Interviews direkt in EVIDENRA auf, bearbeite die Aufnahmen und transkribiere sie automatisch.
Aufnahme
Wähle dein Mikrofon, starte die Aufnahme und beobachte den Lautstaerkepegel in Echtzeit. Pause und Fortsetzen jederzeit möglich.
Audio-Editor
- Wellenform-Anzeige – Visuell zoomen (1x-10x) und navigieren
- Trimmen – Anfang und Ende der Aufnahme zuschneiden
- Schneiden – Mehrere Bereiche entfernen, rückgängig machbar
- Wiedergabe – Geschwindigkeitskontrolle (0.5x-2x), 15s Springen
Transkription
Automatische Transkription via OpenAI Whisper API in 99+ Sprachen. Die Transkription wird automatisch als Dokument zum Projekt hinzugefügt.
📝 Berichte & Artikel
Drei Berichtstypen stehen zur Verfügung:
Visuell aufbereiteter Bericht mit Titelfolie, Kernergebnissen, Kategorienverteilung und Statistiken. Farbschema wählbar. Download als HTML.
Vollständiger wissenschaftlicher Artikel (3.000-15.000+ Wörter) mit Abstract, Einleitung, Methodologie, Ergebnisse, Diskussion und Literaturverzeichnis. Drei Modi: Basis (3.000+), Extended (8.000+) und Ultimate (15.000+). Download als Markdown, HTML, PDF oder DOCX.
Template-basierter Bericht (ohne API nötig) mit Methodologie-Übersicht, Prozessdokumentation und Qualitätssicherung.
🎓 Wissenschaftliche Arbeit
Generiere einzelne Kapitel für deine Bachelor-, Master- oder Doktorarbeit, direkt aus deinen Forschungsdaten.
Konfiguration
- Titel der Arbeit (DE/EN)
- Akademisches Niveau: Bachelor, Master, PhD
- Zitierstil: APA, Harvard, IEEE, Chicago
- Ziel-Wortzahl pro Kapitel (Standard: 3.000)
Intelligente Befüllung
Per Klick werden Forschungsfragen, theoretischer Rahmen, Methodologie und Literaturverweise automatisch aus deinen Projektdaten übernommen.
Generierung
Die Kapitelgenerierung läuft in 4 Phasen: Datenvorbereitung, Gliederungsprüfung, Abschnittsgenerierung und Nachbearbeitung. Am Ende erhältst du einen Qualitätsscore und kannst das Kapitel als Markdown, Text oder DOCX herunterladen.
💾 Export
Exportiere deine Kodierungen in verschiedene Formate für Weiterverarbeitung oder Archivierung.
| Format | Beschreibung |
|---|---|
| REFI-QDA (.qdpx) | Das ganze Projekt für MAXQDA, NVivo und ATLAS.ti — der empfohlene Weg |
| REFI-QDA (.qdc) | Nur das Kodebuch |
| Markdown (.md) | Wissenschaftlich, lesbares Format |
| HTML (.html) | Interaktiv, durchsuch- und druckbar |
| ATLAS.ti (.txt) | Einfache Textliste — für das ganze Projekt besser .qdpx |
| MAXQDA (.txt) | Einfache Textliste — für das ganze Projekt besser .qdpx |
| SPSS/Excel (.csv) | Tabellarisch für quantitative Weiterverarbeitung |
| NVivo (.xml) | Kompatibel mit NVivo |
Kontext-Optionen
Wähle wie viel Kontext um jede Kodierung mitexportiert wird: Kein Kontext, +-1 Satz, +-50 Wörter (Standard), +-150 Wörter, ganzer Absatz oder Abschnitt.
Filter
Filtere nach Kategorien, Dokumenten und Mindest-Konfidenz vor dem Export.
⚙ Einstellungen
Lizenz
Zeigt Produktname, Version, Lizenzstatus (Gültig/Trial/Abgelaufen) und verbleibende Trial-Tage. Lizenzschlüssel im Format EVUL-XXXX-XXXX-XXXX-XXXX eingeben.
KI-Anbieter & API-Keys
Hier konfigurierst du deine KI-Anbindung (siehe auch den Abschnitt "KI-Setup" oben). Für jeden Anbieter kannst du:
- API-Key einfügen und mit "API testen" validieren
- KI-Modell auswählen (z.B. Claude Sonnet 4.5, GPT-4o)
- Einzelne Modelle testen oder "Alle testen" nutzen
- Bevorzugten Anbieter auswählen
Unterstützte Anbieter: Anthropic Claude, OpenAI, Groq, Ollama (lokal), LM Studio (lokal), Claude Bridge.
Sprache
Wähle zwischen Deutsch und Englisch. Wird sofort übernommen.
Datenverwaltung
Exportiere und importiere Projekte als JSON-Dateien für Backup und Transfer zwischen Computern.
Token & Kosten
Zeigt den aktuellen Token-Verbrauch und die geschätzten Kosten pro Anbieter. So behältst du die Ausgaben im Blick.
🔬 Methodologien im Detail
- Offenes Kodieren – Initiale Codes aus den Daten
- Axiales Kodieren – Kategorien verbinden
- Selektives Kodieren – Kernkategorie identifizieren
- Theoriebildung – Integration zur Theorie
- Forschungsbericht
- Wissenschaftliche Arbeit
- Kategorienbildung (deduktiv/induktiv)
- Kodierregeln definieren
- Material kodieren
- Häufigkeits- und Inhaltsanalyse
- Forschungsbericht
- Wissenschaftliche Arbeit
- Vertrautmachen mit den Daten
- Initiale Codes generieren
- Themen suchen
- Themen überprüfen
- Themen definieren und benennen
- Bericht erstellen
- Epoche/Einklammerung
- Horizontalisierung
- Bedeutungseinheiten bilden
- Texturbeschreibung
- Essenz formulieren
- Bericht
- Geschichten identifizieren
- Strukturanalyse
- Inhaltsanalyse
- Performanzanalyse
- Bericht
⌨ Tastenkürzel
| Kürzel | Aktion |
|---|---|
| Ctrl+Z | Rückgängig |
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