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定性數據是通過面對面的互動收集的,并以文字、觀察和圖像的形式記錄下來。與收集清晰的數字數據以得出結論的定量研究相比,定性研究常用于探索人們的情緒、行為和感知的方式和原因。解釋和分析定性數據可能具有挑戰性且耗時。這個過程通常涉及閱讀多頁基于文本和視覺的數據和筆記,有時還需要聽數小時的音頻。因此,定性研究的分析過程通常在數據可用時立即開始。
分析數據對于研究過程至關重要,尤其是因為您可能已經花費了大量時間和金錢來收集數據。為了進行有益的分析,研究人員應首先了解定性數據分析的兩種主要方法:
1.歸納法
這是一種全面且耗時的定性數據分析方法,沒有預先確定的規則或結構。研究人員可以使用這種方法來識別新出現的模式以反映可以發現的內容。
2.演繹法
在這種方法中,定性數據根據研究人員預先確定的結構進行分析,然后研究人員可以開發和使用問題作為分析數據的指南。當研究人員想要檢查與以前的研究或理論相關的特定類別的信息時,這種方法是首選,它可以與歸納法相結合。
有幾種方法可用于分析定性研究數據。您選擇的方法將取決于您的研究目標和問題。這些是常見的定性數據分析方法,可幫助您完成論文:
內容分析:此方法用于分析來自文本、電子郵件、媒體和有形物品的文檔化信息。研究人員使用這種方法來分析來自大型數據集(通常是數千頁的公開可用數據)以及來自受訪者的回答。
主題分析:這種方法側重于通過一系列編碼練習來發現數據中的模式,以開發主題的基礎或歸納方法。
敘事分析:這種方法分析來自采訪等來源的基于故事的內容。研究人員使用這種方法來尋找故事并根據數據創建主要敘述來回答他們的研究問題。
現象學分析:這種方法分析了研究參與者使用特定方法描述他們的“生活經歷”的方式,該方法側重于對參與者有意義的內容。
扎根理論:這種方法使用定性數據來描述特定現象,并在廣泛觀察、訪談和其他數據收集技術的基礎上發展理論。
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