英国留学数据分析方面的毕业论文指导

数据分析包括三个基本步骤——首先是组织数据。作为第二种数据减少方法，汇总和分类一起使用。识别和关联数据有助于发现模式和主题。最后，研究人员从上到下以及从下到上进行数据分析。

另一方面，Marshall和Rossman认为数据分析是一个模糊、耗时、混乱但引人入胜的过程，这个过程将大量数据整理成有序、结构化且有意义的信息。

定性研究中用于数据分析的方法有哪些?

在定性研究中，有多种技术可以用于数据分析，以下是几种最常见的方法：

内容分析(Content Analysis)

内容分析是一种广泛接受且最常用的数据分析技术。该方法可以分析文本、图像，甚至是实物，以提取文档化的信息。研究问题决定了是否使用这一方法。

扎根理论(Grounded Theory)

要解释现象为何发生，使用扎根理论分析质量数据是最佳方法。通过应用扎根理论，可以在不同环境下研究类似案例。研究者可能会调整解释或创建新的解释，直到得出结论。

话语分析(Discourse Analysis)

话语分析研究人们如何互动，类似于叙事分析。它尊重社会背景，但保持研究者与受访者的匿名性。生活方式和日常环境也会影响结论。

叙事分析(Narrative Analysis)

叙事分析方法的内容来源包括访谈、实地观察和调查。通常，人们分享故事或观点，以回答研究问题。

数据分析在定量研究中的应用

研究和数据分析开始于准备名义数据，以便将其转化为有意义的信息。定量研究的数据准备包括以下几个阶段。

第一阶段：数据验证

数据验证的目的是确定收集的样本是否符合预设标准或是否存在偏差。数据验证又分为四个阶段：

欺诈检查：每个调查或问卷回应应由真实的人录入。

筛选：根据研究标准选择或挑选参与者和回应者。

程序：在数据收集过程中保持伦理标准。

完整性：在在线调查中，完整性指的是确保所有问题都已回答。或者，采访者已提出问卷中的所有问题。

第二阶段：数据编辑

大型研究样本比小型样本更容易包含错误。有时，受访者可能错误填写某些字段或不小心跳过一些字段。数据编辑涉及确认提供的数据是否无误。为了分析原始数据，需要进行必要的检查和异常值检查。

第三阶段：数据编码

在这一阶段，调查回应被分组并赋予值，这是三个阶段中最关键的。研究人员将在样本量为1000的调查中根据每个受访者的年龄创建年龄段。与处理大量数据相比，小范围的数据更易于分析。

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