Příprava dat pro analýzu a triangulaci

Příprava na sloučení tabulek pomocí klíčových třídících kategorií

Tento článek popisuje, jak nastavit tabulku v aplikaci pro zpracování textu tak, aby výzkumný pracovník mohl shromáždit data z různých zdrojů. Tento krok je důležitý pro vyhledávání dat během analýzy a pro zachycení demografických informací, které mohou být pro studium důležité. Například je užitečné zdůraznit kritéria použitá pro výběr účastníků studie, protože tyto atributy mohou být pro analýzu důležité.

Kritéria nebo atributy jsou základem pro identifikaci kategorií klíčových tříd.

V této fázi přípravy datových tabulek je užitečné uvažovat o informacích, které budou klíčem k získání dat při sloučení datových tabulek. Zvažte mnoho podmínek, pro které bude analýza dat usnadněna a přesnější sloučením tabulek:

-

• Více respondentů (účastníci studie)
• Zaměřené skupiny (několik respondentů)
• Studované údaje z různých časových období
• Data seskupená podle typu dotazu mezi respondenty

Přidávání sloupců do tabulek

Dosavadní tabulka obsahuje tyto sloupce (zleva doprava): Jméno účastníka nebo ID; Tématický kód, otázky moderátora / odpověď účastníků; Sekvence. Chcete-li se vejít do této stránky, sloupec pro název účastníka nebo ID nebyl uveden v níže uvedeném příkladu tabulky. V praxi je tento sloupec nezbytný pro analýzu.

Další sloupce, které budou přidány, budou zobrazovat kritéria výběru nebo atributy účastníků.

Například výzkumník může chtít, aby byl schopen třídit odpovědi účastníků podle jejich role v organizaci podle věku nebo podle pohlaví.

Připomeňme si, že text v řádcích obsahujících dotazy, které položili Interviewer nebo Moderátor, je tučně , aby se vizuálně odrazil od odpovědí účastníků studie.

Je užitečné formátovat tabulku v zobrazení na šířku, protože přidání sloupců pro příslušná kritéria nebo atributy značně rozšíří šířku tabulky.

Používání krátkých štítků pro klíčové kategorie řazení

Kategorie řazení lze znázornit čísly, písmeny nebo kombinace číselných písmen. Místo psaní kategorií třídění úplnými slovy se výzkumník může místo toho rozhodnout používat krátké značky. Například v tabulce výše jsou organizace různými orchestry po celém světě. Orchesty mohou být shodovány s následujícími zkratkami:

• Mládež Orchestr Simon Bolivar = S
• Mládežnický orchestr Los Angeles (YOLA) = L

Role jednotlivců v organizacích mohou být také kódovány. Některé příklady jsou níže:

• Dirigent = 1
• Koncertní mistr - 2
• Hudebník = 3
• Hudební učitel = 4

Tabulka pro analýzu více zdrojových dat

Organizace Věk Úloha N / A N / A 4. 205 Interviewer: Jak hrál hudební soubor v Mládežnickém orchestru Simon Bolivar vliv na to, jak jste se cítil jako chlapec z barrio? 45 Mládežnický orchestr Simon Bolivar 23 Hudebník 4. 205 Předtím, než jsem se připojil El Sistema , byl jsem trochu problémový výrobce.

Jakmile jsem se naučil hrát nástroj, přestal jsem si myslet sám. Jsem přesvědčen, že praktikování s ostatními studenty hudby, každé odpoledne a každé sobotní ráno mě znemožňovalo dostat se do vážných potíží.

Rozpočet výzkumu trhu vlastníkem malé firmy nebo zejména podnikání doma obecně nemá prostor pro vynaložení velkých částek na software k analýze kvalitativních údajů shromážděných pro rozvoj podnikání. Tato řada článků poskytuje podrobné informace o tom, jak používat běžné aplikace pro zpracování textu pro provádění analýzy textu pro kvalitativní průzkum trhu. Popsané procesy lze aplikovat na analýzu kvantitativních dat shromážděných z průzkumu výzkumu, zasedání zaměřených skupin a hloubkových rozhovorů. Další kroky

Pokud jste si přečetli krok 1 a krok 2, víte, jak nastavit datovou tabulku a kódový kód.

Teď jste připraveni se seznámit se dvěma hlavními typy přístupů k kódování používaným při analýze kvalitativních dat.

Dalším krokem v přípravě analýzy dat je:

Krok 4 - Kódování dat s více kódovými motivy.

Odkazy na všechny články v sérii jsou uvedeny níže.

Průvodce pro začátečníky k analýze kvality kvalitativní analýzy

Krok 1. Nastavení nadpisů tabulky a sloupců

Krok 2. Jak připravit kód pro kvalitní data S

tep 3. Jak připravit tabulku pro datovou triangulaci

Krok 4. Přiřadit kódy, které se připravují pro analýzu dat

Krok 5. Proveďte třídění s kombinovanými a izolovanými kódy

Krok 6. Jak provést validaci kódu a sloučení dat Tabulky

Krok 7. Pokročilé úvahy v kvalitativní analýze dat Zdroje:

LaPelle, NR (2004). Zjednodušení analýzy kvalitativních dat pomocí obecných softwarových nástrojů. Boston, MA: Lékařská škola University of Massachusetts.

Miles, M. B. a Hubermanm, A. M. (1994). Analýza kvalitativních dat: Rozšířená zdrojová kniha (druhá edice) Thousand Oaks, CA: Publikace Sage.

Dey, L. (1993). Kvalitativní analýza dat: Uživatelsky přívětivý průvodce pro sociální vědce. Londýn: Routledge a Kegan Paul. MacQueen, K. E., McLellan, K., Kay, K. a ilstein, B. (1998). Vývoj kódových knih pro týmovou kvalitativní analýzu.

Časopis CAM, 10

, 31-36.