さまざまなタイプの定性分析法とは何ですか？

定性分析法は、データを分析し、数値以外の値について結論を出す能力が多様です。 さまざまなタイプの問題とデータセットに対して、さまざまなタイプの定性分析法があります。 たとえば、カテゴリデータは、パターン、テーマ、またはその他の関係に基づいて定性的に分析できます。 階層データは、概念の複雑さに基づいた定性的アプローチを保証する場合があり、フローチャートまたは図を使用してさらに分析される場合があります。 最も一般的なタイプの定性分析法は、観察に基づいています。

定量的研究とは対照的に、定性的研究はしばしば議論されます。 2つの違いは、データのタイプと分析方法に基づいています。 データが数値として収集される場合、統計分析に伴うことが多い定量的アプローチを採用できます。 一方、定性的手法は、一般に統計分析に役立たないデータセットを対象としています。 非数値データは、ランキングシステムまたは一連のコードを使用して数値に変換できます。

カテゴリをコーディングし、そのコードを比較に使用できます。 この日曜大工のアプローチは、技術的には比較分析のための固定理論法と呼ばれています。 Barney GlaserとAnselm Straussは1960年代にそれを開発しました。 「データ」は、作業、関連性、適合性、変更可能性の4つの基準に基づいて編成されています。 このような定性分析法を使用して、フィールドや実験室のメモなどのコンテキストデータを分析できます。

非数値データの視覚的表現は、定性分析のもう1つの形式です。 フローチャート、インフォグラフィック、およびダイアグラムには、定性分析メソッドのリストから別のメソッドを使用して関係を定義するのが難しい場合に、データから推論と解釈を行う機能があります。 比meta的な分析方法を使用して、データセットをより関連性の高いものとして理解することもできます。 たとえば、化学プロセスの分析は、料理、つまり比meta的に言えば説明できます。

他のほとんどのタイプの定性分析法は、観察法の傘下で要約できます。 観察が動物の行動、記号論、または言語学に関係するかどうかにかかわらず、観察の力は多くのシナリオに簡単に適用できます。 観察結果は、メモ、スケッチ、または写真の形で記録できます。 収集された「データ」は、別の定性分析方法を使用してさらに分析し、観察結果を分類または改良できます。 たとえば、フィールドノートで用語が繰り返される回数をカウントすることで、頻度を測定できます。