Hva er de beste tipsene for analyse av kvalitative data?
Kvalitative data representerer informasjon samlet inn av forskere som ikke har en matematisk base eller bakgrunn. Informasjon som samles inn kommer ofte fra spørreskjemaer, fokusgrupper, observasjoner eller dokumenter og rapporter. Analyse av kvalitative data følger vanligvis det samme antall trinn for hver forskningsprosess eller rapport. Disse trinnene begynner med å kjenne til dataene, fokusere analysen og kategorisere informasjon, som fører til å identifisere mønstre og lage tolkninger. Forskere kan bruke mer tid på å analysere kvalitative data enn kvantitative data på grunn av deres subjektive natur.
Alle forskere må kjenne dataene sine, både i de typene som er nødvendige for å lage rapporter og metodene for å samle dem. Forskere bruker vanligvis mye tid på å utvikle metoden de vil samle inn kvalitative data. Å ha en plan og kjenne til dataene kan også gjøre analysen lettere på baksiden av forskningsprosessen. I noen tilfeller kan en forsker trenge mer enn en metode for å samle dataene. Dette gir mulighet for mer informasjon når du lager nyttige rapporter.
Fokusert analyse er en essensiell del av kvalitative analyseteknikker. Forskere må plassere de riktige spørsmålene i både undersøkelser og spørreskjemaer. Når han foretar observasjoner, må forskeren ha en spesifikk disposisjon for hva de skal gjennomgå og når den skal gjennomgå den. I noen tilfeller er det også nødvendig å ha riktig tid til å utføre forskningen. En svak kvalitativ forskningsprosess kan gjøre det vanskelig når man analyserer kvalitative data fordi mer tid er nødvendig for å luke gjennom overflødig informasjon.
Kategoriseringen av samlet data er ofte kjernen i å analysere kvalitative data. Forskere må identifisere temaer og underkategorier for all informasjon hentet fra datainnsamlingsprosessen. For eksempel kan forskeren sortere individuelle svar i spesifikke kategorier for å svare på et spørsmål relatert til faktorene som påvirker selskapets beslutningsanalyse mest. Forskere kan enten bruke forhåndsbestemte kategorier eller lage egne når de analyserer kvalitative data. Kategoriene kan være forskjellige mellom flere forskningsstudier.
Når de har blitt kategorisert, og analyserer kvalitative data, krever forskere å identifisere mønstre. Mønstre kan eksistere i hver kategori blant flere kategorier eller presentere et tydelig forhold mellom to variabler. Noen få spørsmål å bestemme er hvordan elementer forholder seg til hverandre, hvordan de innsamlede dataene støtter dette forholdet, og hvordan andre faktorer skaper en årsakssammenheng mellom disse eller andre elementer. Analytikere bruker ofte en tabell eller en matrise for å gjennomgå disse dataene. Å tvinge forhold mellom to variabler kan være en farlig feil i denne analyseprosessen.
Det siste trinnet i å analysere kvalitative data er å lage tolkninger. De fleste forskere bruker et utvalg for å representere en større totalbefolkning. Riktig samlet data gjør det mulig for forskeren å gjøre slutninger fra de spesifikke dataene eller faktorene i rapportene. Forskere lager vanligvis en liste over viktige funn fra dataene sine. Forslag til fremtidig analyse kan også være til stede i dette avsnittet.