질적 분석 방법의 다른 유형은 무엇입니까?

정성 분석 방법은 데이터를 분석하고 수치가 아닌 값에 대한 결론을 도출하는 능력이 다양합니다. 다양한 유형의 문제와 데이터 세트에 대한 다양한 유형의 정성 분석 방법이 있습니다. 예를 들어, 범주 형 데이터는 패턴, 테마 또는 기타 관계에 따라 정 성적으로 분석 될 수 있습니다. 계층 적 데이터는 개념의 복잡성에 기초한 정 성적 접근을 보증 할 수 있으며 순서도 또는 다이어그램을 사용하여 추가로 분석 될 수 있습니다. 가장 일반적인 유형의 정성 분석 방법은 관찰을 기반으로합니다.

질적 연구는 종종 양적 연구와 대조적으로 논의됩니다. 이 둘의 차이점은 데이터 유형과 분석 방법에 따라 다릅니다. 데이터가 수치로 수집된다면, 종종 통계 분석과 함께 제공되는 정량적 접근법이 사용될 수있다. 반면, 정 성적 기술은 일반적으로 통계 분석에 적합하지 않은 데이터 세트를위한 것입니다. 비 숫자 데이터는 순위 시스템 또는 일련의 코드를 사용하여 숫자 값으로 변환 될 수 있습니다.

범주를 코딩하고 비교를 위해 코드를 사용할 수 있습니다. 이 자체 접근 방식은 기술적으로 비교 분석을위한 기본 이론 방법이라고합니다. Barney Glaser와 Anselm Strauss는 1960 년대에 개발했습니다. “데이터”는 업무, 관련성, 적합성 및 수정 가능성의 네 가지 기준에 따라 구성됩니다. 이와 같은 정성 분석 방법을 사용하여 현장 또는 실험실 노트와 같은 상황 데이터를 분석 할 수 있습니다.

비 숫자 데이터의 시각적 표현은 또 다른 형태의 정성 분석입니다. 순서도, 인포 그래픽 및 다이어그램은 질적 분석 방법 목록에서 다른 방법을 사용하여 관계를 정의하기가 어려운 경우 데이터에서 추론 및 해석을 수행 할 수 있습니다. 은유 적 분석 방법을 사용하여보다 관련성이 높은 데이터로 데이터 세트를 이해할 수도 있습니다. 예를 들어, 화학 과정 분석은 요리, 은유 적으로 말해서 설명 할 수 있습니다.

대부분의 다른 유형의 정성 분석 방법은 관찰 방법의 우산 아래에 요약 될 수 있습니다. 관찰에 동물 행동, 반음 론 또는 언어학이 포함 되든, 관찰의 힘은 많은 시나리오에 쉽게 적용될 수 있습니다. 관찰은 메모, 스케치 또는 사진의 형태로 기록 될 수 있습니다. 수집 된 "데이터"는 관측을 분류하거나 세분화하기 위해 다른 정성 분석 방법을 사용하여 추가로 분석 할 수 있습니다. 예를 들어, 필드 노트에서 용어가 반복되는 횟수를 세어 빈도를 측정 할 수 있습니다.