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定性数据是通过面对面的互动收集的,并以文字、观察和图像的形式记录下来。与收集清晰的数字数据以得出结论的定量研究相比,定性研究常用于探索人们的情绪、行为和感知的方式和原因。解释和分析定性数据可能具有挑战性且耗时。这个过程通常涉及阅读多页基于文本和视觉的数据和笔记,有时还需要听数小时的音频。因此,定性研究的分析过程通常在数据可用时立即开始。
分析数据对于研究过程至关重要,尤其是因为您可能已经花费了大量时间和金钱来收集数据。为了进行有益的分析,研究人员应首先了解定性数据分析的两种主要方法:
1.归纳法
这是一种全面且耗时的定性数据分析方法,没有预先确定的规则或结构。研究人员可以使用这种方法来识别新出现的模式以反映可以发现的内容。
2.演绎法
在这种方法中,定性数据根据研究人员预先确定的结构进行分析,然后研究人员可以开发和使用问题作为分析数据的指南。当研究人员想要检查与以前的研究或理论相关的特定类别的信息时,这种方法是首选,它可以与归纳法相结合。
有几种方法可用于分析定性研究数据。您选择的方法将取决于您的研究目标和问题。这些是常见的定性数据分析方法,可帮助您完成论文:
内容分析:此方法用于分析来自文本、电子邮件、媒体和有形物品的文档化信息。研究人员使用这种方法来分析来自大型数据集(通常是数千页的公开可用数据)以及来自受访者的回答。
主题分析:这种方法侧重于通过一系列编码练习来发现数据中的模式,以开发主题的基础或归纳方法。
叙事分析:这种方法分析来自采访等来源的基于故事的内容。研究人员使用这种方法来寻找故事并根据数据创建主要叙述来回答他们的研究问题。
现象学分析:这种方法分析了研究参与者使用特定方法描述他们的“生活经历”的方式,该方法侧重于对参与者有意义的内容。
扎根理论:这种方法使用定性数据来描述特定现象,并在广泛观察、访谈和其他数据收集技术的基础上发展理论。
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