定性数据分析 - 它是什么？
您已经多次使用过定量数据，并且必须使用过多次数学工具和方法来对数字和数据进行数据分析。但是还有一些称为定性数据的东西 - 包括单词，文本，观察和不数字的数据。这些数据通常涉及人和他们的活动，符号，符号，文物和其他对象，他们占用意义。最常见的定性数据形式是人们所说或做的。
与所有数据一样，可以分析和解释定性数据以便更好地理解。在定性分析中没有变量和假设，并且没有一种方法来分析这种文本数据。定性分析将数据转换为调查结果，并且没有固定的转换公式。可以放下一些指导和方向，但最终目的地和解释因询问者而异。
此类定性数据的常见例子是从这些文件中收集的解释和信息:
- 采访叙述的副本
- 学生采取的现场笔记，进行研究或发现
- 视频和录音的成绩单
- 解释图像
- 可能包含的报告，会议，电子邮件等文件组成
什么是定性数据分析(QDA)?
定性数据分析(QDA)是用于定性数据的一系列过程和程序，收集这些数据是为了将其转换成某种形式的解释、理解或解释正在调查的人和情况。
QDA通常基于解释性哲学。定性分析背后的意图是回答“为什么”、“什么”和“如何”的问题，并检查定性数据的意义和符号内容。
例如，学生正在研究关于关于年龄和遵守饮食法规之间的相关性的事实的研究可能会在这些问题上思考或履行这些行动以回答他们的问题：
- 为什么有些糖尿病患者不愿意遵从饮食建议?
- 为什么老年人比年轻人更遵守饮食建议?
- 为什么肥胖患者不能减少高脂肪食物的摄入量?
- 是与合规态度相关的财务状况和教育吗？
- 更深入地采访人们的生活方式
- 在一段时间内观察并记下他们的行为
- 找出参与者面临的问题，同时遵守更健康的食物习惯
研究人员可以找到上述一些问题的定量数据。但是，在访谈、观察和分析样本群体的真实生活经验的基础上得出推论，将是定性分析过程的一部分。
QDA过程
QDA的过程主要涉及以下程序或步骤。但有些方法，例如对话分析可能不需要识别主题。但在大多数QDA中，发现主题仍然进行。以下是执行QDA的步骤：
写作并将其编写为主题
QDA最重要或最初的步骤是写作。它涉及通过您的研究编写您收集的调查结果或数据的详细观察，事实和方法。在许多情况下，您的写作可能是分析思想。在其他情况下，它可以是某种形式的数据摘要，或者从观察结果结论。
写作后，要组织您的事实调查结果，您需要将它们对其对主题或相干类别进行排序。寻找主题涉及编码。这涉及识别文本或其他有意义现象的段落，例如图像，视频和将它们组织成某些类别。然后将描述性标签应用于这些类别，以表明它们是一些主题的一部分。这使研究人员能够快速检索和收集与特定主题思想相关的所有文本和其他数据，以便它们可以一起检查它们。它还有助于识别不同类别内的模式和连接。您可能会发现两个或多个主题在数据中一致，或者您可以识别一些连接中的原因和效果关系。
解释
由于所有定量数据都受到解释，因此定性数据也是如此。在继续您的解释之前，反复读取文本数据，理解它，并分析其真实性和质量非常重要。审查您的评估目的，并确定您希望分析回答的问题。现在专注于每个问题和主题，并了解受访者如何回复每组查询或主题。详细了解解释为什么事情就像你找到它们一样。在分类或排序数据后发现的关键点或查找列表的列表。制定准备最终报告的轮廓。
组织
QDA中使用的数据集往往非常大。虽然样品大小与在诸如调查的定量方法中使用的那些相比，但以现场笔记，视频和音频记录，事实和访谈的形式收集的有意义数据的种类往往非常漫长。从观察中发现的事实和数据需要密集的检查，理解和阅读，只有人类可以做到。为了不受大量的数据和分析写作来淹没，您需要组织作为分析师。研究人员可以在手动方式中对其数据进行排序和组织数据，或者可以使用计算机。
音频采访可以转录。对访谈中重要的部分可以单独记录，可以复制相关图片，可以准备详细访谈或观察的摘要，数据可以放在相关文件夹、文件或文件柜中。
现在有了计算机，组织工作变得容易多了。虽然可以手动处理较小的数据，但使用它可能是个好主意文字处理软件书写、注释和使用课文用于分析的工作表。计算机也可以用于数据存储，并且在不同的文件夹下对数据进行分类和排序数据更容易，并且检索数据变得更加容易。因此，许多研究人员用基于计算机的目录替换了物理文件和机柜。市场上还提供不同类型的计算机软件，这擅长分析定性数据。许多分析师现在使用专用的计算机辅助定性数据分析（CAQDAS）包，不仅可以轻松地进行编码和检索，而且比人类可以做的更快地提高数据搜索。该软件还具有分析音频和视频数据的高级功能。
定性数据分析的方法
定性分析并没有唯一正确的方法，事实上，定性数据分析有多种方法。你应该熟悉定性分析的理论方法，既可以设计你自己的研究，也可以批判性地评价定性研究的证据。您将采取的具体方法将取决于许多因素，如研究问题、您可使用的时间和资源、研究的总体目标以及在分析后您想要回答的问题。下面是赛德尔在1998年开发的一个重要模型。
注意、收集和思考模式
Seidel开发了这个模型来解释定性数据分析的基本过程。该模型由注意、收集和思考三个部分组成。这些部分是相互联系和循环的。例如，当你思考事情的时候，你注意到更多的事情并收集它们。
注意到
您可以在一般水平上开始观察，注意，观察，取消现场笔记，采访，收集文件等。在注意并记录您的调查结果时，您可以创建您的观察记录。生成记录后，您将读取并专注于该记录，您将在其中开始观察模式，并且您将代码分配给他们以分类为部分。基于主题，主题或模式为它们分配代码或标签可能会将数据分成片段，这有助于作为排序和收集设备。
收集
注意并标记文本信息后，您需要收集和排序它们。此过程类似于在拼图上工作，在那里您对拼图排序的拼图。您可以识别作品并将其分成组，使其更容易将拼图放在一起。
思维
在思维过程中，您将仔细检查和阅读您所收集的数据。您可以在集合中检查模式和关系的数据，并在整个集合中，并尝试对您正在研究的现象进行一般发现。
在QDA中要避免的陷阱
不要将数据减少到数字
在定性数据分析中，不要试图将数据简化为数字。如果你这样做，你将违背定性数据分析的目的。你必须深入研究收集到的数据，试图找出这些数据告诉你什么，或者将它们作为进一步思考和研究的指针。定性数据可能涉及大量的文本和多媒体，因此您需要为高效的数据管理做好准备。
避免概括
您无法概括受访者的回复。您必须从他们的角度来看，并尝试阅读他们回复的含义。您必须找到对问题的答案 - 这是关于这个个人，群体或情况的唯一，为什么他们以某种方式回答，依此类推。
解决局限性和替代方案
每项研究都有其局限性。因此，在收集和分析数据时提出局限性可以使研究和推论更加清晰。也要说明可能的替代方案，以及其他可能解释结果的因素。
结论
定性数据分析在研究中起着重要作用。它有助于研究人员了解潜在的动机，并提供更深层次的情况含义，以及事物的原因。定性研究很有趣，因为它看着事实并试图弄清楚事实背后的东西。这种类型的分析主要用于解释事物的发生方式以及为什么，这可能是研究过程的棘手部分。如果您想了解如何使用数据并做更好的分析然后做课程所有的分析：初学者到专家为您提供对此主题的详细视角。
