如何分析定性数据？

如何分析定性数据

如果您花时间研究如何分析定性数据，那么您很可能会遇到几个不同的步骤和规则。您也可能想知道哪些步骤适合您。事实是，任何这些步骤都适合你！这是因为定性分析虽然基于某些基本规则，但并不遵循严格的过程。根据NSF，它不受任何基本规则的指导，并且高度依赖于研究人员和研究背景。

这些知识对于您的数据分析至关重要，因为您不希望因为遵循一套严格的规则而陷入困境。但是，正如我们前面提到的，定性分析有基本规则。了解这些基本规则首先要了解定性分析的两种主要方法。

定性分析的两种主要方法

1.演绎方法

定性数据分析的演绎方法涉及基于研究人员预定的结构分析数据。在这种情况下，您可以将研究问题用作分组和分析数据的指南。这是一种快速简便的定性数据分析方法，可以在您作为研究人员了解样本群体的可能响应时使用。

2.归纳法

另一方面，归纳方法不是基于结构化或预定的框架。这是一种更彻底，更耗时的定性数据分析方法。当研究人员对他们的研究现象知之甚少时，通常会使用这种方法。

有效分析定性数据的步骤

无论您是在寻找如何分析访谈中的定性数据，还是如何从问卷中分析定性数据，定性数据分析中的这些简单步骤都将确保数据分析的可靠性。

步骤1

转录所有数据

从现场收集数据后，它基本上是非结构化的，有时毫无意义。因此，作为研究人员，你有责任通过转录从田间数据中理解。分析数据的第一步是转录所有数据。转录只是意味着将所有数据转换为文本形式。技术使您可以轻松地转录数据。您可以从许多计算机辅助定性数据分析软件（CAQDAS）中选择转录您的数据。使用工具，比如ATLAS.ti的，NVivo中，当然我们最喜欢的，EvaSys，您可以有效地转录数据，并且比手动完成更快的速度。

第2步

整理您的数据

在转录数据后，您很可能会在整个地方留下大量信息。许多新研究人员在这一点上感到困惑和沮丧。但是，您只需组织数据即可重新回到正轨。您必须抵制使用无组织数据的诱惑，因为它只会使您的数据分析更加困难。组织研究数据的一个好方法是回到研究目标或问题，然后根据这些目标/问题组织收集的数据。您必须确保以清晰的方式组织数据。您可以通过使用表来实现此目的。将您的研究目标输入表中，并根据每个目标分配数据。您还可以使用步骤1中的任何研究软件来简化数据组织过程。

第3步

编码您的数据

编码是将数据压缩为易于理解的概念的最佳方式，以实现更高效的数据分析过程。定性分析中的编码只涉及将数据分类为概念，属性和模式。编码是任何定性数据分析中至关重要的一步，可帮助研究人员为从现场收集的数据赋予意义。您可以从您收集的数据（观察将帮助您识别这些数据），理论，相关研究结果或您的研究目标中推导出您的分析代码。一些流行的编码术语包括：

描述性编码：总结数据的中心主题

体内编码：使用受访者的语言进行编码

模式编码：查找数据中的模式并将其用作编码的基础

在对数据进行编码之后，您可以开始构建主题或模式，以深入了解数据的含义。

第4步

验证数据

数据验证是成功研究的支柱之一。由于数据是研究的核心，因此确保数据没有缺陷至关重要。您应该注意，数据验证不仅仅是定性数据分析的一个步骤;这是你在数据分析过程中所做的一切。它被列为此处的一个步骤，以突出其重要性。数据验证有两个方面。首先是有效性，这是关于您的设计/方法的准确性，第二是可靠性，即您的程序产生一致和可靠结果的程度。

第5步

结论数据分析

这里的结论仅仅意味着根据研究目标陈述您的发现和研究成果。在完成研究的同时，您必须在分析的数据和研究问题/目标之间找到有效的链接。结束数据分析的下一个重要步骤是将数据分析作为最终报告。您的报告必须说明您的研究过程和方法，研究的利弊，当然还有研究限制。在最终报告中，您还应说明您的发现和未来研究领域的含义。

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