Kvalitative data ANALYSE

Share

|

For å hjelpe deg med analyse av kvalitative data, er det nyttig å lage et intervju sammendrag skjema eller en fokusgruppe sammendrag skjema som du har fullført så snart som mulig etter hvert intervju eller fokusgruppe har funnet sted. Dette omfatter praktiske detaljer om tid og sted, deltakerne, varigheten av intervju eller fokusgruppe, og detaljer om innhold og nye temaer. Det er nyttig å fullføre disse skjemaene så snart som mulig etter intervjuet og feste dem til utskrifter. Skjemaene hjelper å minne deg om kontakten, og er nyttige når du kommer til å analysere dataene.

Det finnes mange ulike typer kvalitativ dataanalyse. Metoden du bruker, avhenger av din forskning emnet, dine personlige preferanser og tid, utstyr og økonomi tilgjengelig for deg. Også er kvalitativ dataanalyse en veldig personlig prosess, med få rigide regler og prosedyrer.

Formater for analyse

Men for å kunne analysere dataene må du først og fremst produsere den i et format som lett kan analyseres. Dette kan være en transkripsjon av et intervju eller fokusgruppe, en serie med skriftlig svar på et åpent spørreskjema, eller feltet notater eller notater skrevet av forskeren. Det er nyttig å skrive huskelapper og notater så snart du begynner å samle inn data som disse bidrar til å fokusere ditt sinn og varsle deg om viktige poeng som kan komme fra dataene. Disse memoer og notater kan analyseres sammen med utskrifter eller spørreskjemaer.

Du kan tenke på de ulike typer kvalitative data analyse som plasseres på et kontinuum. På den ene enden er svært kvalitative, reflekterende typer analyser, mens i den andre enden er de som behandler de kvalitative data på en kvantitativ måte, ved å telle og koding av data.

For de under svært kvalitative slutten av kontinuum, gjerne dataanalyse å være en pågående prosess, som finner sted gjennom datainnsamlingen. Forskeren tenker og reflekterer over den nye temaer, tilpasse og endre metoder hvis nødvendig. For eksempel kan en forsker utfører tre intervjuer med et intervju tidsplan hun har utviklet seg på forhånd. Men i løpet av de tre intervjuene finner hun at deltakerne er å heve problemer som hun ikke har tenkt på tidligere. Så hun foredler sin intervjuplanen å inkludere disse problemene for de neste par intervjuer. Dette er dataanalyse. Hun har tenkt om hva som har blitt sagt, analyserte ord og raffinert henne planlegge deretter.

Tematisk analyse

Når dataene er analysert av tema er den kalt tematisk analyse. Denne type analyse er svært induktiv, det vil temaene dukker opp fra data og ikke påtvunget det av forskeren. I denne typen analyse av datainnsamling og analyse foregår samtidig. Selv bakgrunn lesing kan danne del av analysen prosessen, særlig hvis det kan bidra til å forklare en kommende tema. Nært knyttet til tematisk analyse er komparativ analyse. Bruk av denne metoden blir data fra forskjellige personer sammenliknet og kontrastert og prosessen fortsetter til forskerens er fornøyd med at ingen nye problemer er oppstått. Komparativ og tematiske analyser brukes ofte i samme prosjekt, med forskeren beveger seg frem og tilbake mellom transkripsjoner, memoer, notater og forskningslitteraturen.

Content analysis

For de typer analyser i den andre enden av kvalitative data kontinuum, er prosessen mye mer mekanisk med analysen ble forlatt før data er samlet inn. Kanskje den vanligste måten å gjøre dette på er å kode etter innholdet. Dette kalles innholdet analyse. Ved hjelp av denne metoden forskeren systematisk arbeider gjennom hver transcript tildele koder, som kan være tall eller ord, til bestemte kjennetegn i teksten. Forskeren kan allerede har en liste over kategorier eller hun kan lese gjennom hver transkripsjon og la kategoriene komme fra dataene. Noen forskere kan vedta begge tilnærminger. Denne typen analyse kan brukes for åpne spørsmål som har blitt lagt til spørreskjemaer i store kvantitative undersøkelser, og dermed gjør det mulig for forskeren å kvantifisere svarene.

Diskursanalyse

Fallende i midten av kvalitativ analyse kontinuum er diskursanalyse, som enkelte forskere har kalt conversational analyse, men andre vil hevde at de to er ganske forskjellige. Disse metodene se på mønstre i tale, for eksempel hvordan folk snakker om et bestemt emne, hva metaforer de bruker, hvordan de bytter i samtalen, og så videre. Disse analytikere ser tale som en forestilling, det utfører en handling i stedet beskriver en bestemt tilstand eller bestemte sinnstilstand. Mye av denne analysen er intuitivt og reflekterende, men det kan også innebære en form for telling, for eksempel telle forekomster av tur-taking og deres innflytelse på samtalen, og måten man snakker til andre.

Behandling av data

1. Du må tenke på data fra det øyeblikket du begynner å samle inn informasjonen.

2. Du må bedømme verdien av dine data, særlig det som kan komme fra tvilsomme kilder.

3. Etter hvert som forskningen går fremover må du tolke dataene slik at du og andre kan få en forståelse av hva som skjer.

4. Til slutt må du foreta den mekaniske prosessen med å analysere dataene.

Det er mulig å foreta den mekaniske prosessen ved hjelp av databehandling programvare som kan spare deg for masse tid, men det kan hindre deg i å bli virkelig kjent med dataene. Det finnes mange dedikerte kvalitativ analyse programmer av forskjellig slag tilgjengelig for sosiale forskere som kan brukes til en rekke ulike oppgaver. For eksempel kan programvare finne bestemte ord eller setninger, lage lister av ord og sette dem i alfabetisk rekkefølge; sette inn stikkord eller kommentarer, telle forekomster av ord eller fraser eller legge tallkoder. Enkelte typer programvare vil hente tekst, noen vil analysere tekst og noen vil bidra til å bygge teori. Selv om en datamaskin kan påta seg disse mekaniske prosesser, kan den ikke tenke på, dommer eller tolke kvalitative data

---