定性データを分析するための最良のヒントは何ですか？

定性的データは、数学的な基礎や背景がない研究者によって収集された情報を表します。 収集される情報は、多くの場合、アンケート、フォーカスグループ、観察、またはドキュメントとレポートから取得されます。 定性データの分析は、通常、各研究プロセスまたはレポートに対して同じ数のステップに従います。 これらの手順は、データを把握し、分析に焦点を合わせ、情報を分類することから始まります。これにより、パターンの識別と解釈が行われます。 研究者は、主観的な性質のため、定量的データよりも定性的データの分析により多くの時間を費やす可能性があります。

すべての研究者は、レポートを作成するために必要なタイプとそれを収集する方法の両方のデータを知っている必要があります。 研究者は通常、質的データを収集する方法を開発するのに膨大な時間を費やします。 計画を立ててデータを知ることで、研究プロセスのバックエンドでの分析も容易になります。 場合によっては、研究者がデータを収集するために複数の方法が必要になる場合があります。 これにより、有用なレポートを作成する際により多くの情報が得られます。

集中分析は、定性分析手法の重要な部分です。 研究者は、調査とアンケートの両方に適切な質問をする必要があります。 観察を行う際、研究者は何をいつレビューするかについての具体的な概要を持っている必要があります。 場合によっては、調査を実施するための適切な時間が必要です。 質の低い調査プロセスでは、過剰な情報を取り除くためにより多くの時間が必要になるため、質の高いデータの分析が困難になる場合があります。

収集されたデータの分類は、多くの場合、定性的データの分析の要です。 研究者は、データ収集プロセスから取得したすべての情報のテーマとサブカテゴリを特定する必要があります。 たとえば、研究者は個々の回答を特定のカテゴリに分類して、企業の意思決定分析に最も影響を与える要因に関連する質問に答えることができます。 研究者は、定性データを分析する際に、事前に定義されたカテゴリを使用するか、独自のカテゴリを作成できます。 カテゴリは、いくつかの調査研究で異なる場合があります。

分類したら、定性データを分析するには、研究者がパターンを特定する必要があります。 パターンは、いくつかのカテゴリの中の各カテゴリに存在するか、2つの変数間の明確な関係を示します。 決定すべきいくつかの問題は、アイテムが相互にどのように関連するか、収集されたデータがこの関係をどのようにサポートするか、および他の要因がこれらまたは他のアイテム間の因果関係を作成する方法です。 アナリストは、多くの場合、テーブルまたはマトリックスを使用してこのデータを確認します。 この分析プロセスでは、2つの変数間の関係を強制することは危険な欠陥になる可能性があります。

定性的データを分析する最後のステップは、解釈を行うことです。 ほとんどの研究者は、サンプルを使用して、より大きな全体集団を表します。 適切に収集されたデータにより、研究者はレポート内の特定のデータまたは要因から推論を行うことができます。 研究者は通常、データから重要な調査結果のリストを作成します。 このセクションには、将来の分析に関する提案も含まれる場合があります。