德蒙福特大学论文指南：定性研究基础知识

定性研究是众多学科和专业领域的重要方法，因为它旨在了解和解释人们在自然环境中的意义、经验和社会现实。这类研究使用一系列定性方法来收集和分析非数字数据，如文字、图像和行为，旨在深入了解所研究现象的来龙去脉。下面我将带来关于定性研究的基础知识，希望这篇文章可以帮助到你。

一、定性研究的基础知识

定性研究旨在解决研究问题，力求了解人类行为、经验和互动的 "原因 "和 "方式"，而不仅仅是定量方法通常试图回答的 "是什么 "或 "多少"。定性研究的主要目的是深入细致地了解人们对具体问题、情况或现象的态度、情感、信念和动机。

二、定性研究的特点

定性研究与定量研究等其他类型的研究不同，主要有以下几个特点：

1.自然环境

定性研究人员在相关现象发生的实际环境中收集数据，而不是在受控的实验室环境中收集数据。这使研究人员能够在自然环境中观察和了解参与者的行为、经历和社会互动。

2.归纳法

与通常以演绎法进行的定量研究不同，定性研究首先收集数据，然后尝试从数据中发展出理论、概念或主题。这种归纳法允许研究人员对新想法和意外发现保持开放态度。

3.整体视角

定性研究旨在提供对所研究现象的全面理解，同时考虑到不同的方面，如影响人们经验和行为的社会、文化、历史和心理方面。

4.主观性和解释

认识论在定性研究中起着关键作用。我们鼓励研究人员反思自己的偏见、假设和价值观，并考虑这些因素会如何影响数据的收集、分析和解释。

5.灵活性

定性研究方法通常具有灵活性和适应性，研究人员可以根据研究过程中出现的新想法和新观点，调整研究问题、抽样策略或数据收集方法。

三、定性研究的基本原则

定性研究有一些指导原则，决定了其研究方法、方法和分析：

1.同理心和反思性

定性研究人员寻求与参与者产生共鸣，从他们的角度理解他们的观点、经历和感受。要做到这一点，研究人员需要对参与者的语言和非语言暗示保持专注、开放和敏感。同时，定性研究人员要对参与者的观点、经历和感受进行批判性反思，以形成自己的研究结果和结论，而不是照单全收。此外，研究人员还必须反思自己的角色和观点会如何影响研究工作。

2.可信度

在定性研究中建立可信度意味着要展示可信性、可转移性、可靠性和可确认性。研究人员可以通过使用三角测量、参与者核查、同行评审和反身性等各种策略来提高可信度。

3.迭代分析

定性数据分析是一个持续、迭代的过程，研究人员在收集和分析更多数据的过程中会不断回顾、比较和改变自己的解释。这种迭代过程使研究人员能够完善他们对现象的理解，并发展出更健全、更细致的理论、概念或主题。

4.详细描述

在定性研究中，对数据进行详细、生动的背景描述非常重要。详细描述有助于捕捉所研究现象的复杂性和细微差别，使读者能够评估研究结果与其他背景或人群的相关性和可转移性。

四、什么是常见的定性研究方法?

定性研究方法是定性研究中用于收集、分析和解释数据的技术。这些方法侧重于探索意义、背景和个人经历。常见的定性研究方法包括访谈、焦点小组、观察、文件分析和视觉方法。

1.访谈

访谈涉及研究人员与参与者之间面对面的交谈。访谈可以是结构化、半结构化或非结构化的，取决于研究人员提供的指导程度。访谈可以深入探讨参与者的经历、想法和感受，并提供丰富详实的数据以供分析。

2.焦点小组

焦点小组是由研究人员主持的小组讨论，通常有 6-12 名参与者。研究人员可以通过小组讨论，共同探讨参与者的观点、意见和经验。焦点小组可以通过参与者之间的互动和对彼此观点的回应，深入了解群体动态、文化规范和共同理解。

3.观察

观察研究包括通过观察和记录自然环境中的人、事件或行为来系统地收集数据。研究人员可以根据参与研究的程度，扮演不同的角色，如参与观察者或非参与观察者。观察可以提供有关背景、社会互动和非语言交流的宝贵信息，帮助研究人员了解特定现象的细微差别。

4.文档分析

文件分析是对书信、日记、报告、报纸文章、照片或视频等书面或视觉材料的研究。它可以帮助研究人员深入了解历史或视觉事件。文献分析是对书信、日记、报告、报刊文章、照片或视频等书面或影像资料的研究。它可以深入了解历史或文化背景、个人观点和组织过程。研究人员可以使用内容分析、话语分析或其他分析技术来解释这些文件的含义和意义。

5.视觉方法

视觉方法涉及使用照片、图画或视频等视觉材料来探索和呈现参与者的经历和观点。照片启发法等技术可以激发思考和讨论，在这种方法中，参与者被要求拍摄或选择与 研究主题相关的照片并讨论其意义。视觉方法对于捕捉非语言信息、促进跨文化理解和吸引难以接触到的群体尤为有用。

五、定性研究和定性数据分析的重要性

定性研究和定性数据分析在教育、卫生、商业和社会工作等领域增进知识、制定政策和改进实践方面发挥着关键作用。定性研究提供的独特见解和深入理解有助于实现许多目标。

1.为决策提供依据

定性研究有助于决策者更好地了解不同利益相关者(如客户、员工或社区成员)的需求、愿望和关切。这样就能制定出更有效的政策、计划或举措，以应对现实世界的挑战。

2.更好的创新

定性研究可以通过探索人们的经历、动机和偏好，发现新的想法、机遇和趋势，从而推动产品、服务或流程的创新。

3.提升同理心和文化能力

定性研究可以增强我们对不同人群、文化和环境的共鸣和理解。这可以提高我们与来自不同背景的人进行有效沟通、合作和工作的能力。

4.补充定量研究

定性研究可以补充定量研究，提供丰富的背景信息，深入洞察潜在的机制、过程或因素，从而解释定量数据中观察到的模式或关系。

5.促进社会变革

定性研究可以让边缘化或代表性不足的群体发表意见，引起人们对社会不公正或不平等现象的关注，并激励人们采取行动和进行改革，从而促进社会变革和福祉。

六、定性研究的挑战

虽然定性研究能提供有价值的见解和对人类经验的理解，但它也提出了一些研究人员必须克服的挑战。识别和应对这些挑战有助于确保定性研究的严谨性、可信度和相关性。在本节中，我们将讨论研究人员在开展定性研究时可能遇到的一些常见挑战，并就如何克服这些挑战提出建议。

1.主观性和偏见

定性研究的主要挑战之一是处理主观性以及研究人员的个人信仰、价值观和经验可能导致的潜在偏见。由于定性研究以研究人员对数据的解释为基础，因此研究人员的主观性有可能影响研究结果。

研究人员可以通过反思来减少主观性和偏见的影响，即不断自我意识并批判性地反思自己在研究过程中的角色、假设和影响。举例来说，这可能涉及到撰写反思日记、与同行一起参与汇报，以及与研究参与者一起讨论与成员资格检查有关的潜在偏见。

2.数据收集与质量

在定性研究中收集高质量的数据可能具有挑战性，尤其是在处理敏感话题、难以接触的群体或复杂的社会现象时。为了获得可信且有意义的研究结果，必须确保定性数据收集的可靠性。

研究人员可以通过使用不同的策略来提高数据质量，例如有目的的抽样，数据来源、方法或研究人员的三角测量，以及与研究参与者建立关系和信任。

3.分析和解释数据

分析和解释定性数据是一个复杂、耗时的过程，有时甚至会让人不知所措。研究人员必须理清大量多样化和非结构化的数据，并确保分析的全面性、透明性和一致性。

研究人员可以利用系统化的既定方法，如专题分析、基础理论或内容分析，更轻松地分析和解释数据。使用 ATLAS.ti 等定性数据分析软件也有助于提高数据管理和分析的效率和彻底性。

4.伦理考虑

定性研究通常涉及探讨敏感话题或与弱势群体合作，这会引发一系列伦理问题，如隐私、保密、知情同意和潜在伤害。

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