如何分析定性數據？

如何分析定性數據

如果您花時間研究如何分析定性數據，那么您很可能會遇到幾個不同的步驟和規則。您也可能想知道哪些步驟適合您。事實是，任何這些步驟都適合你！這是因為定性分析雖然基于某些基本規則，但并不遵循嚴格的過程。根據NSF，它不受任何基本規則的指導，并且高度依賴于研究人員和研究背景。

這些知識對于您的數據分析至關重要，因為您不希望因為遵循一套嚴格的規則而陷入困境。但是，正如我們前面提到的，定性分析有基本規則。了解這些基本規則首先要了解定性分析的兩種主要方法。

定性分析的兩種主要方法

1.演繹方法

定性數據分析的演繹方法涉及基于研究人員預定的結構分析數據。在這種情況下，您可以將研究問題用作分組和分析數據的指南。這是一種快速簡便的定性數據分析方法，可以在您作為研究人員了解樣本群體的可能響應時使用。

2.歸納法

另一方面，歸納方法不是基于結構化或預定的框架。這是一種更徹底，更耗時的定性數據分析方法。當研究人員對他們的研究現象知之甚少時，通常會使用這種方法。

有效分析定性數據的步驟

無論您是在尋找如何分析訪談中的定性數據，還是如何從問卷中分析定性數據，定性數據分析中的這些簡單步驟都將確保數據分析的可靠性。

步驟1

轉錄所有數據

從現場收集數據后，它基本上是非結構化的，有時毫無意義。因此，作為研究人員，你有責任通過轉錄從田間數據中理解。分析數據的第一步是轉錄所有數據。轉錄只是意味著將所有數據轉換為文本形式。技術使您可以輕松地轉錄數據。您可以從許多計算機輔助定性數據分析軟件（CAQDAS）中選擇轉錄您的數據。使用工具，比如ATLAS.ti的，NVivo中，當然我們最喜歡的，EvaSys，您可以有效地轉錄數據，并且比手動完成更快的速度。

第2步

整理您的數據

在轉錄數據后，您很可能會在整個地方留下大量信息。許多新研究人員在這一點上感到困惑和沮喪。但是，您只需組織數據即可重新回到正軌。您必須抵制使用無組織數據的誘惑，因為它只會使您的數據分析更加困難。組織研究數據的一個好方法是回到研究目標或問題，然后根據這些目標/問題組織收集的數據。您必須確保以清晰的方式組織數據。您可以通過使用表來實現此目的。將您的研究目標輸入表中，并根據每個目標分配數據。您還可以使用步驟1中的任何研究軟件來簡化數據組織過程。

第3步

編碼您的數據

編碼是將數據壓縮為易于理解的概念的最佳方式，以實現更高效的數據分析過程。定性分析中的編碼只涉及將數據分類為概念，屬性和模式。編碼是任何定性數據分析中至關重要的一步，可幫助研究人員為從現場收集的數據賦予意義。您可以從您收集的數據（觀察將幫助您識別這些數據），理論，相關研究結果或您的研究目標中推導出您的分析代碼。一些流行的編碼術語包括：

描述性編碼：總結數據的中心主題

體內編碼：使用受訪者的語言進行編碼

模式編碼：查找數據中的模式并將其用作編碼的基礎

在對數據進行編碼之后，您可以開始構建主題或模式，以深入了解數據的含義。

第4步

驗證數據

數據驗證是成功研究的支柱之一。由于數據是研究的核心，因此確保數據沒有缺陷至關重要。您應該注意，數據驗證不僅僅是定性數據分析的一個步驟;這是你在數據分析過程中所做的一切。它被列為此處的一個步驟，以突出其重要性。數據驗證有兩個方面。首先是有效性，這是關于您的設計/方法的準確性，第二是可靠性，即您的程序產生一致和可靠結果的程度。

第5步

結論數據分析

這里的結論僅僅意味著根據研究目標陳述您的發現和研究成果。在完成研究的同時，您必須在分析的數據和研究問題/目標之間找到有效的鏈接。結束數據分析的下一個重要步驟是將數據分析作為最終報告。您的報告必須說明您的研究過程和方法，研究的利弊，當然還有研究限制。在最終報告中，您還應說明您的發現和未來研究領域的含義。

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