Bestem hvilket dataanalysealternativ som passer ditt forskningsformål
Kvantitativ dataanalyse
I denne metoden for å analysere kvalitative forskningsdata blir informasjonen samlet i tabellen i henhold til resultatene for ulike variabler i datasettet.
Dette gir et omfattende bilde av dataene og assisterer i prosessen med å identifisere mønstre .
En vanlig måte å vise dataene på for å lette analysen, er å bruke en frekvensfordeling , som er en organisert tabulering av antall svarene eller resultatene i henhold til hver variabel kategori. Tabulering gir en strukturert måte å bestemme data nøyaktighet, identifisere data utjevninger, måle spredningen av poengene eller svarene, og observere kategorisk frekvens .
Kvalitativ innholdsanalyse
Når innholdsanalyse behandles som en kvantitativ analysemetode , gir den en måte å systematisk og objektivt analysere medieinnhold. Denne versjonen av innholdsanalyse brukte standardiserte målinger for å kode , karakterisere og sammenligne tekster.
Når en kvalitativ tilnærming tas til innholdsanalyse , fokuseres det på å analysere både eksplisitt eller åpenbart innhold i en tekst, samt tolke den latente betydningen av tekster som kan interpoleres fra teksten, men det er ikke uttrykkelig angitt i det .
Viktigheten av innholdsanalyse er datakoding , noe som kan forklare en hovedbegrensning av denne tilnærmingen - dens manglende evne til å gi en rik forståelse av betydningen av tekster
Konstant Comparative Method
Denne kvalitative dataanalysemetoden er en strukturert iterativ prosess hvor forskere sammenligner hver ny bit med data med data som allerede er undersøkt i studien.
- Åpne koding: Hver databit er kodet og deretter tilordnet en relevant emnekategori eller kasseres dersom ingen relevans observeres. Denne kodingen skjer i samsvar med hvordan databiter sammenligner med akkumulerende organ av analyserte data .
- Aksial koding: Da databitene analyseres, vil nye overordnede emnekategorier dukke opp. Når dataene alle er kodet og tilordnet emnekategorier, undersøker forskeren kategoriene for nye temaer. Teoretisk metning skjer når det ikke oppstår nye data som kommer fra de undersøkte dataene.
- Selektiv koding: I dette siste kodetrinnet brukes emnekategorier og kategoriske sammenhenger til å lage en historie som forteller eller forklarer fenomenet som er fokus for forskningen.
Anvendelse av analysemetode
En nøkkel til vellykket analyse av kvalitative data er forståelse når en analysemetode skal brukes, og når det er bedre å velge en annen dataanalysemåte .
Kvantitativ dataanalyse: Kvantitativ dataanalyse ved bruk av intervalldata som er kontinuerlige, og som har en logisk rekkefølge med standardiserte forskjeller mellom verdier, men det har ingen naturlig null. Elementer på Likert-skala er et godt eksempel på intervalldata.
Kvalitativ innholdsanalyse: I helsevesenets forskning er tekster som er relevante for innholdsanalyse, tilskuddsprosjekter, publiserte manuskripter, protokoll fra møter, samtaler om samtaler, medisinske møter, intervjuer og fokusgrupper . Passende tekster for analyse i helsevesen inkluderer også meldinger kommunisert til massene via aviser, magasiner, radio, fjernsyn og internett.
Konstant Comparative Method: Den konstante komparative metoden for dataanalyse kan brukes med strukturerte svar, for eksempel spørsmålet om avsluttede spørreundersøkelser , eller ustrukturerte svar, som de som oppnås når deltakerne svarer på de åpne elementene på et spørreskjema. Når det er sagt, har en konstant, komparativ dataanalyseprosess kanskje det mest nyttige når det brukes med omfattende kontoer som består av ustrukturerte data, for eksempel intervjuutskrifter.
Presentasjon av funn
Måten som dataanalyseresultatene eller resultatene presenteres, kan gjøre forskjellen mellom forskning som brukes og forskning som legges på hyllen. En tommelfingerregel er å presentere data på en måte som er forståelig og brukbar for de minst sofistikerte personer som vil motta dataanalysefunnene.
- Kvantitativ dataanalyse: Data vises ofte på en måte som kondenserer dataene fra den konstruerte frekvensen og prosentfordelingen.
- Kvalitativ innholdsanalyse: Data kan presenteres i tabeller og matriser. Dette er nyttig spesielt når sitater brukes til å artikulere funnene ved å knytte sammen . Hva dette betyr er at forfining av analysen kan skje, selv om manuskriptet fortsatt er skrevet i sluttform.
- Konstant Comparative Method : Presentasjonen av funn i en konstant komparativ dataanalyseprosess er fokusert på å avsløre temaene som har kommet ut av dataene. Selv om visuelle datavisninger kan brukes, er funnene vanligvis knyttet til bestemte utdrag fra datasettet, som eksplisitt illustrerer temaene . Disse utdragene er inkludert i den fortellende diskusjonen av resultatdelen av forskningsmanuskriptet og / eller artikkelen.
Tilpasning av analysemetode med datainnsamlet
Å skreddersy dataanalysemetoden til dataene som er samlet inn, og til forskningsspørsmålene og det endelige målet, gir sterkere innsikt som kan brukes med
- Kvantitativ dataanalyse er en god form for spørsmål i lukket spørsmålet i undersøkelser.
- Kvalitativ innholdsanalyse er en god form for intervallresponsdata.
- Konstant Comparative Analysis er en god passform for åpne spørsmål i undersøkelser og med intervju svar.
kilder
Glaser, BG & Strauss, AL (1967). Discovery of Grounded Theory: Strategier for kvalitativ forskning. New York: Aldine De Gruyter.
Graneheim, UH & Lundman, B. (2004). Kvalitativ innholdsanalyse i sykeforskning: Konsepter, prosedyrer og tiltak for å oppnå troverdighet. Sykepleierutdanning i dag, 24 , 105-112.
Rubin, HJ & Rubin, IS (2004). Kvalitativ intervjuing: Kunsten å høre data (2. ed). Tusen Oaks, CA: Sage Publications.
Strauss, A. & Corbin, J. (1990). Grunnleggende om kvalitativ forskning: Grunnete teori prosedyrer og teknikker. Newbury Park, CA: Sage Publications.
Warren, CAB & Karner, TX (2005). Oppdage kvalitative metoder: Feltforskning, intervjuer og analyse. Los Angeles, CA: Roxbury Publishing Company.