手动分析
手动分析涉及在不借助专门的软件工具的情况下对定性数据进行系统检查和解释。以下是如何手动分析定性数据的概述：
熟悉数据：首先沉浸在数据中，例如转录的采访、现场笔记或文本文档。阅读并重读数据以彻底了解内容、背景和主题。
编码：识别有意义的数据段或单元，并为其分配描述性标签或代码。编码涉及根据分析过程中出现的主题、概念或模式对数据进行分类。
主题 开发：将相关代码分组为总体主题或类别。寻找数据中的联系、模式和变化，以全面了解正在调查的现象。
解释：分析编码数据以发现见解、解释和含义。探索主题与研究问题、理论框架和更广泛背景的关系，并考虑其他观点和解释。
计算机辅助分析
灵活性：手动分析允许研究人员调整其方法以适应数据 韩国 电话 和研究环境的独特特征。
深度 参与：手动分析促进对数据的深入吸收和理解，使研究人员能够发现丰富的见解和细微差别。
透明度：由于研究人员积极参与编码和解释过程，手动分析促进了透明度和反思性。
定性数据分析的关键技术
对于旨在解开人类经验、行为和现象复杂性的研究人员来说，了解定性数据分析技术至关重要。本节深入探讨三种主要方法：内容分析、扎根理论和现象学分析。这些方法为解释定性数据提供了不同的途径，每种方法都有自己的优点和应用。
内容分析
内容分析是一种系统性定性数据分析方法，涉及对文本、视觉或音频内容进行分类和解释。研究人员根据预定标准或新出现的主题对片段进行编码和分类，从而识别数据中的主题、模式和含义。
当研究人员旨在探索文本、视觉或音频数据中的模式、趋势或表现形式时，内容分析最适合使用。
它对于分析大型数据集（例如媒体内容、档案材料或在线讨论）特别有用。
研究人员通常采用演绎或归纳的方法进行编码，这取决于他们是从预定的类别开始还是允许主题从数据中出现。
扎根理论
扎根理论是一种归纳定性分析方法，旨在基于数据本身开发理论或解释。研究人员反复收集和分析数据，不断将新数据与现有见解进行比较，以完善和开发理论框架。
当研究人员试图根据经验数据产生新理论或解释时，扎根理论最适合使用。
它特别适合于研究现象复杂且不太理解的探索性研究。
研究人员通常会不断进行比较，反复编码数据、识别类别并完善理论概念，直到达到饱和。
