განსაზღვრავს რომელი მონაცემები ანალიზის ვარიანტი შეესაბამება თქვენს კვლევის მიზანი
რაოდენობრივი მონაცემების ანალიზი
ხარისხობრივი კვლევითი მონაცემების ანალიზის ამ მეთოდის გამოყენებით, შეგროვებული ინფორმაცია მონაცემთა ბაზაში სხვადასხვა ცვლადების შედეგების მიხედვით ხდება .
ეს უზრუნველყოფს მონაცემების სრულ სურათს და ეხმარება ნიმუშების განსაზღვრის პროცესში .
ანალიზის გასაადვილებლად მონაცემთა გავრცელების საერთო გზა არის სიხშირული განაწილების გამოყენებით , რომელიც წარმოადგენს თითოეული ცვლადის კატეგორიის მიხედვით პასუხების ან ქულების ორგანიზების ორგანიზებას. მონაცემთა ანალიზი უზრუნველყოფს მონაცემების სიზუსტის განსაზღვრას, მონაცემების დამხობას, განსაზღვრავს ქულების ან რეაგირების გავრცელებას და დააკვირდება კატეგორიულ სიხშირეს .
თვისობრივი შინაარსის ანალიზი
როდესაც შინაარსობრივი ანალიზი განიხილება ანალიზის რაოდენობრივი მეთოდით , იგი უზრუნველყოფს სისტემურ და ობიექტურად ანალიზს მედიის შინაარსს. კონტენტის ანალიზის ეს ვერსია გამოყენებულია სტანდარტიზებული გაზომვები კოდით , ახასიათებს და შეადარეთ ტექსტებს.
კონტენტის ანალიზზე თვისებრივი მიდგომა ხდება , როდესაც ყურადღება გამახვილებულია ტექსტის აშკარა ან მანიფესტის შინაარსითა ანალიზზე, ასევე ტექსტის ლატენტური მნიშვნელობის ინტერპრეტაციასთან დაკავშირებით, რომელიც შეიძლება იყოს ტექსტის ინტერპოლაცია, მაგრამ ეს არ არის მკაფიოდ გამოხატული .
შინაარსობრივი ანალიზის აქცენტია მონაცემთა კოდირება , რაც შეიძლება აიხსნას ამ მიდგომის ძირითადი შეზღუდვა-მისი უუნარობა ტექსტების მნიშვნელობის მდიდარი გაგება
მუდმივი შედარებითი მეთოდი
ეს თვისებრივი მონაცემების ანალიზის მეთოდი სტრუქტურული გადანაწილების პროცესია , რომელშიც მკვლევარებმა შეისწავლონ თითოეული ახალი მონაცემების შედარება მონაცემები, რომლებიც უკვე შესწავლილია კვლევაში.
- ღია კოდირება: თითოეული მონაცემი ცოტა კოდირებული და შემდეგ გადაეცემა შესაბამისი თემის კატეგორიას ან უგულვებელყოფს, თუ არ შეესაბამება შესაბამისობა. ეს კოდირება ხდება იმისდა მიხედვით, თუ როგორ შეესაბამება მონაცემთა ბიტი ანალიზის მონაცემების დაგროვებას .
- ღერძული კოდირება: როგორც მონაცემთა ბიტი გაანალიზებულია, ახალი ზედმეტი თემების ჩამოყალიბება მოხდება. მას შემდეგ, რაც მონაცემთა ყველა კოდირებული და მინიჭებული თემების კატეგორიაში, მკვლევარი იხილავს კატეგორიებს განვითარებადი თემები. თეორიული ინტენსივობა ხდება მაშინ, როდესაც გამოკვლეული მონაცემებიდან არ ჩანს ახალი მონაცემები.
- შერჩევითი კოდირება: ამ ბოლო კოდირების ეტაპზე, თემის კატეგორიები და კატეგორიული ურთიერთკავშირები გამოიყენება სცენარის შექმნისთვის, რომელიც ახსენებს ან ახსენებს ფენომენს, რომელიც არის კვლევის აქცენტი.
ანალიზი მიდგომა
თვისებრივი მონაცემების წარმატებული ანალიზის გასაღები გაგებაა, როდესაც ანალიზის მეთოდი უნდა იქნას გამოყენებული და როდესაც უკეთესია, აირჩიოთ სხვა მონაცემთა ანალიზის მიდგომა .
რაოდენობრივი მონაცემების ანალიზი: რაოდენობრივი მონაცემების ანალიზი ინტერვალი მონაცემების გამოყენებით, რომლებიც უწყვეტია, რომელსაც გააჩნია ლოგიკური შეკვეთა ღირებულებებსა და სტანდარტებს შორის, მაგრამ ეს არ არის ბუნებრივი ნულოვანი. ლიკერტის მასშტაბის საგნები ინტერვალის მონაცემების კარგი მაგალითია.
ხარისხიანი შინაარსობრივი ანალიზი: ჯანმრთელობის კვლევა, შინაარსობრივი ანალიზისთვის განკუთვნილი ტექსტები მოიცავს საგრანტო წინადადებებს, გამოქვეყნებულ ხელნაწერებს, შეხვედრების შეხვედრებს, საუბრების ჩანაწერებს, სამედიცინო შეტაკებებს, ინტერვიუებსა და ფოკუს ჯგუფებს . ჯანდაცვის სფეროში ანალიზის შესაბამისი ტექსტები ასევე მოიცავს გაზეთებს, ჟურნალებში, რადიოში, ტელევიზიასა და ინტერნეტში მასების შეტყობინებას.
მუდმივი შედარებითი მეთოდი: მონაცემთა ანალიზის მუდმივი შედარებითი მეთოდი შეიძლება გამოყენებულ იქნას სტრუქტურული პასუხებით, როგორიცაა დახურული დასკვნითი კითხვები , ანუ სტრუქტურული რეაგირება, როგორიც არის მიღებული, როდესაც კვლევის მონაწილეები პასუხს გასცემენ კითხვებზე ღია ელემენტებს. რომ, მუდმივი შედარებითი მონაცემების ანალიზის პროცესი, ალბათ, ყველაზე კომუნალურია, როდესაც იყენებდა ფართო ანგარიშებს, რომლებიც შედგება არასტანდარტული მონაცემებით, როგორიცაა ინტერვიუ ჩანაწერები.
შედეგების პრეზენტაცია
მონაცემების ანალიზის შედეგების ან შედეგების წარდგენის გზა შეიძლება შეიცავდეს განსხვავებას კვლევის გამოყენებას და კვლევას, რომელიც შელფზეა განთავსებული. ცერის წესი არის მონაცემების წარმოდგენა ისე, რომ გასაგები იყოს და ისარგებლოს ყველაზე ნაკლებად დახვეწილი ადამიანებისათვის , რომლებიც მიიღებენ მონაცემთა ანალიზის შედეგებს.
- რაოდენობრივი მონაცემების ანალიზი: მონაცემები ხშირად გამოჩნდება ისე, რომ შეესაბამება მონაცემებს აშენებული სიხშირისა და პროცენტული განაწილებისგან.
- თვისობრივი შინაარსის ანალიზი: მონაცემები შეიძლება წარმოდგენილი იყოს ცხრილებში და მატრიცებში. ეს სასარგებლოა განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც ციტატა გამოიყენება ინტერვიუების მიერ დასკვნების ჩამოსაყალიბებლად . ეს იმას ნიშნავს , რომ ანალიზის დახვეწა შეიძლება მოხდეს ისე, რომ ხელნაწერები ჯერ კიდევ საბოლოო ფორმით არის დაწერილი.
- მუდმივი შედარებითი მეთოდი : მუდმივი შედარებითი მონაცემების ანალიზის პროცესში დასკვნების პრეზენტაცია ფოკუსირებულია იმ თემების გამოვლენით, რომლებიც წარმოიშვა მონაცემებიდან. მონაცემების ვიზუალური გამოსახულებები შეიძლება გამოყენებულ იქნას, მონაცემები, როგორც წესი, დაკავშირებულია მონაცემთა ნაკრტის სპეციფიკურ ნაწყვეტებზე, რომლებიც აშკარად ილუსტრირებს თემებს . ეს ნაშრომები მოიცავს კვლევის ხელნაწერთა შედეგების მონაკვეთის ან / და სტატიის ნარატივ განხილვას.
ანალიზი მეთოდის მონაცემების შეგროვება
მონაცემების ანალიზის მეთოდების გადასაწყვეტი მონაცემები, რომლებიც შეგროვდა და კვლევის კითხვებსა და საბოლოო მიზანს ემყარება, უფრო მგრძნობიარე შედეგების გამოყენებით, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას
- რაოდენობრივი მონაცემების ანალიზი კარგი დაკვირვებაა დაკვირვების დახურულ კითხვებზე.
- თვისებრივი შინაარსობრივი ანალიზი ინტერვიუს რეაგირების მონაცემების კარგი შეესაბამებაა.
- მუდმივი შედარებითი ანალიზი არის კარგი მორგება ღია გამოკითხვის საკითხებში კვლევებში და გასაუბრების პასუხებში.
წყაროები
Glaser, BG & Strauss, AL (1967). დამიზნებული თეორიის აღმოჩენა: სტრატეგიები თვისებრივი კვლევისათვის. ნიუ იორკი: ალდინი დე გრუიტერი.
გრანიეჰიჰი, UH & ლუნდმანი, ბ. (2004). ხარისხობრივი შინაარსის ანალიზი საექთნო კვლევებში: ცნებები, პროცედურები და ზომები სანდოობის მისაღწევად. მედდა განათლება დღეს, 24 , 105-112.
რუბინი, HJ & რუბინი, IS (2004). ხარისხიანი ინტერვიუ: მოსმენის მონაცემების ხელოვნება (მე -2 გამოცემა). ათასი მუხა, CA: Sage პუბლიკაციები.
შტრაუსი, ა. & კორბინი, ჯ. (1990). თვისებრივი კვლევის საფუძვლები: დასაბუთებული თეორიის პროცედურები და ტექნიკა. Newbury Park, CA: Sage პუბლიკაციები.
Warren, CAB & Karner, TX (2005). გამოვლენილი თვისებრივი მეთოდები: საველე კვლევა, ინტერვიუ და ანალიზი. ლოს-ანჯელესი, CA: როქსბერის გამომცემლობა.