Kvalitatiivsete andmete analüüsimine

Vaata ka: Sissejuhatus uurimismeetoditesse

Meie lehed Kvantitatiivsed ja kvalitatiivsed andmed ja Kvalitatiivsete andmete kogumine selgitada erinevaid andmete kogumise meetodeid. Sellel lehel kirjeldatakse üksikasjalikult, kuidas neid kogutud andmeid mõtestada.

Kasutamiseks on palju võimalikke tehnikaid, kuid oluline on see, et teie kasutatav tehnika oleks kooskõlas teie uurimistöö aluseks oleva filosoofilise seisukohaga.

Paljusid analüütilisi süsteeme saab kasutada mitut liiki andmete jaoks, nii et kasutatava valiku tegemine on üsna subjektiivne. See sõltub filosoofiast ning ka teie enda oskustest ja eelistustest.




Keelega seotud kvalitatiivsete andmete analüüsisüsteemid

Sageli on kvalitatiivsete uuringute väljund sõnadena.

Näiteks võite olla kogunud andmeid kirjalikes tekstides või tekstides või põhjalike intervjuude või koosolekute ärakirjade kaudu. Easterby-Smithi, Thorpe ja Jacksoni sõnul on nende raamat Juhtimisuuringud , seal on kuus peamist keelepõhiste andmete analüüsisüsteemi , mida võib kasutada ka muud tüüpi andmete jaoks.

1. Sisu analüüs



Siit alustate mõningate võimalike tekkivate hüpoteeside või teemade ideedega ja otsige neid kogutud andmetest. Näiteks võite kasutada värvikodeerimise või nummerdamise süsteemi erinevate teemade kohta teksti tuvastamiseks, ideede rühmitamiseks ja tõendite kogumiseks iga teema kohta.

2. Põhjendatud analüüs

See sarnaneb sisuanalüüsiga, kuna selles kasutatakse kodeerimiseks sarnaseid võtteid. Kuid, maandatud analüüsis ei alustata määratletud punktist. Selle asemel lubate andmetel enda eest rääkida, aruteludes ja vestlustes esile kerkivad teemad. Praktikas võib selle saavutamine olla palju raskem, sest see nõuab, et loetu jätaks kõrvale ja keskenduksite lihtsalt andmetele.

Mõnele inimesele, näiteks Myers-Briggsi 'P' tüübile, võib see analüüsivorm osutuda tunduvalt lihtsam kui teistele. Vaadake meie lehte Myers-Briggsi tüübi näitajad rohkem.

Need kaks esimest lähenemist pole tegelikult nii erinevad, kui kirjeldus võib teid uskuma panna.

Selle asemel asuvad puhtad lähenemisviisid spektri teises otsas. Näiteks oleks puhta sisuanalüüsi lähenemisviisil fikseeritud teemad. Kui aga andmetest ilmneb rohkem teavet, mis ei sobi eelnevalt kindlaks määratud teemadega, võiksite uurimistöö käigus oma teemasid värskendada ja kohandada. See lähenemine liigub hübriidse lähenemise ja võib-olla pragmaatilisema lähenemise poole kui kumbki puhas süsteem.

3. Sotsiaalvõrgustike analüüs

Selles analüüsivormis uuritakse üksikisikute vahelisi seoseid kui viisi, kuidas mõista käitumist motiveerivat.



Seda on kasutatud näiteks selleks, et mõista, miks mõned inimesed on tööl edukamad kui teised ja miks mõned lapsed pigem kodust põgenesid. Seda tüüpi analüüs võib olla kõige kasulikum koos teiste meetoditega, näiteks pärast mingisugust sisu või põhjendatud analüüsi, et tuvastada suhete levinud teemad. Sageli on kasulik kasutada sellist analüüsi visuaalset lähenemist, et luua võrgu diagramm, mis näitab suhteid võrgu liikmete vahel.

4. Diskursuse analüüs

See lähenemine mitte ainult ei analüüsi vestlust, vaid võtab arvesse ka sotsiaalset konteksti, milles vestlus toimub , sealhulgas varasemad vestlused, võimusuhted ja individuaalse identiteedi mõiste. See võib sisaldada ka kirjalike allikate, näiteks meilide või kirjade analüüsi ja kehakeelt, et saada rikkalik andmeallikas tegelike kasutatud sõnade ümber.

5. Jutustav analüüs

See vaatleb seda, kuidas organisatsioonis või ühiskonnas räägitakse lugusid, et püüda rohkem mõista inimeste mõtlemisviisi ja gruppide korraldust.



Narratiivi on neli peamist tüüpi:

  • bürokraatlik , mis on väga struktureeritud ja loogiline ning sageli kontrolli kehtestamise kohta;
  • ülesanne , kus eesmärk on saada kõige veenvam lugu ja viia teised eduni;
  • kaos , kus lugu elatakse, mitte ei räägita; ja
  • postmodernistlik , mis sarnaneb pigem kaosjutustustega, kuna seda elatakse, kuid kus ’jutustaja’ on loost teadlik ja mida püüab saavutada.

6. Vestluse analüüs

Seda kasutatakse suures osas etnograafilises uurimistöös. Eeldatakse, et kõiki vestlusi reguleerivad reeglid ja mudelid, mis jäävad samaks, kes räägib. Samuti eeldatakse, et öeldut saab mõista ainult enne ja pärast toimunut vaadates.

Vestlusanalüüs nõuab andmete üksikasjalikku uurimist, sealhulgas täpselt, milliseid sõnu kasutatakse, mis järjekorras, kas kõnelejad kattuvad oma kõnega ja kus rõhku pannakse. Seetõttu on vestluse analüüsimiseks transkribeerimisel kasutatud üksikasjalikke konventsioone.

Sarnaselt sisule ja põhjendatud analüüsile võib diskursust, narratiivi ja vestlusanalüüsi käsitleda kui keelevormide analüüsimise süsteemide spektrit. Mida te kasutate, sõltub sellest, mida soovite analüüsiga saavutada.


Arvutipõhine analüüs



Kvalitatiivsete (keelepõhiste) andmete analüüsi toetamiseks ja abistamiseks on loodud palju arvutipakette , need sisaldavad NVivo , Atlas.ti jms. Nende kasutamine ei kuulu selle lehe raamesse, kuid neid kasutatakse laialdaselt suurte andmehulkade analüüsimiseks, vähendades teadlasele avalduvat survet kõike ise lugeda ja kodeerida.

Kui arvate, et teie uurimisel võib tekkida vajadus kasutada seda tüüpi paketti, arutate seda tõenäoliselt oma juhendaja või kolleegiga, kellel on paketi kasutamise kogemust ja kes oskab teile selle kasutamise osas nõu anda.

kuidas tagasisidet anda ja vastu võtta

Hoiatussõna


See leht on tingimata ainult lühike kokkuvõte tehnikatest, mida saab kasutada keelepõhiste kvalitatiivsete andmete analüüsimiseks. Tõenäoliselt piisab sellest, kui saate aimu, kas tehnika on kasulik.

Kui otsustate kasutada mõnda siin mainitud tehnikat või süsteemi, peaksite siiski lugema kõnealuse tehnika kohta rohkem ja arutama oma plaane üksikasjalikult kellegagi, kellel on selle kasutamise kogemus.

Jätkake:
Lihtne statistiline analüüs
Uurimisettepaneku kirjutamine