Når du har samlet alle dine kvalitative data, er det nemt at blive overvældet med mængden af ​​indhold, dine metoder har skabt. Kvalitativ analyse er tidskrævende, men nyder godt af en overvejet, metodisk tilgang.
For denne artikel dækker vi ikke teknikker, der genererer kvantitative statistikker fra kvalitative data. Der er en række forskellige fremgangsmåder at vælge imellem, men denne vejledning giver dig et hurtigt overblik over teknikker og beskriver nogle trin, der er fælles for alle.

Steps

  1. 1 Vælg din tilgang. Forhåbentlig valgte du din analyseplan, da du besluttede dig for din metode og godt inden du begyndte dataindsamling. Du skulle have planlagt, hvordan du skulle analysere dine data, hvordan det ville påvirke dine metoder, hvilke data du ville indsamle og hvordan. Se Sådan gør du kvalitativ forskning for at få et overblik over valg af en kvalitativ forskningsmetode. Imidlertid ændrer nogle gange folk deres tilgang som reaktion på dataindsamlingsprocessen.
    • Der er snesevis af forskellige tilgange, og forskellige discipliner bruger forskellige terminologier til at beskrive, hvad der ofte synes at være den samme teknik. Men alles tilgang er lidt anderledes, så læs mere om nogle af disse brede typer, og vælg en teknik eller kombination der passer til din forskning.
    • Her er et par muligheder:
      • Tematisk / indholdsanalyse [1] Genererer 'koder', der beskriver temaer i teksten, såsom 'Angst' eller 'Spisevaner'.
      • Diskursanalyse [2] Se på dataene i forbindelse med en bredere diskurs, såsom politiske, historiske tendenser eller en gruppeindstilling.
      • Narrativ analyse (Fænomenologi) [3] Hvordan folk beskriver deres egne historier, ved hjælp af sprog, tid og metafor.
      • Semiotisk analyse (Hermeneutik) [4] Hvordan deltagerne (eller forskeren) forstår og fortolker verden ved deres nuancerede brug af sprog og ord.
  2. 2 Udvikle din ramme. Der er to hovedmetoder at vælge imellem her:
    • Grounded teori / emergent coding / inductive (data-driven) Det er her du ikke ved på forhånd, hvad du leder efter i dataene, og identificere emner, mens du læser det: du skaber teori i luften.
    • Rammeanalyse / struktureret / (teoridrevet) Væsentligt hvor du bruger forudgående teori og dine forskningsspørgsmål til at angive emner, du leder efter, før du starter kodningsprocessen.
  3. 3 Få kendskab til dine data.
    • Kvalitativ analyse er ofte en iterativ tilgang, men det hjælper virkelig med at sætte sig ned med dine data, efter at du har samlet det og læst det hele igennem, før du faktisk begynder en analyse. Tidsbegrænsninger kan gøre denne fornemmelse vanskelig, men ellers kan du ende med at gå tilbage gennem dine data, fordi du bemærkede et vigtigt tema, du ikke havde kodet i de første kilder.
    • Hvis du selv har transkriberet dataene (for eksempel fra indspillede interviews), hjælper det dig virkelig med at være tæt på dataene, men selvom du havde en anden, skal transkriptionen læse den igennem for at tjekke for misheard-ord.
  4. 4 Vælg din teknologi. Dette afhænger også af formatet på dine data, især hvis det indeholder multimediekilder som lyd, video eller billeder.
    • Mange vælger at bruge papirkopier af deres data, farvede highlighters eller markører for at fremhæve dele af dataene om bestemte temaer. Du kan også bruge klæbende noter eller udskære dele af data og holde dem på diagrammer i filer, der holder alle dine relevante afsnit sammen.
    • Du kan også vælge at tage et stort ark papir (OSOP[5]) og brug dette til at udforske og administrere dine temaer.
    • Dedikeret software til kvalitativ analyse kan hjælpe med at styre, kode og udforske forbindelser i kodede data, men kan ikke kodes for dig[6]. Et uafhængigt overblik over de forskellige pakker findes på CAQDAS Networking Project[7]. Men mange vælger at bruge standard regneark eller tekstbehandlingssoftware til at hjælpe med at håndtere deres data.
  5. 5 Kode og omkode. Nu skal du være klar til at gennemgå dine data, kilde for kilde, linje for linje og reducere den til meningsfulde koder. Du bør forvente, at det tager lidt tid, for eksempel så meget som 1-4 timer for hver time af indsamlede og transkriberede interviews.
    • Især når du bruger emergent kodning, kan du gå igennem en gang og gøre meget åbenlyst 'lavt niveau' kodning, identificere ting som 'læge' og 'behandling'. Derefter kunne du gå igennem igen, have brudt alle dataene ind i disse koder og identificere 'højere niveau' koder, som med dine forskningsspørgsmål som "frygt for hospitaler" eller "dårlig kommunikation".
  6. 6 Udforsk og del resultater. Selv før du er færdig med din kodning, kan du måske stoppe og undersøge processen. Hvilke temaer kommer op meget? Hvilke forbindelser og tendenser vises i kodningen? Hvad mangler der? Når du er færdig, vil du gerne dele dine resultater med andre. Det er et emne i sig selv, men du kan dele citater, billeder, men skriver for det meste fra din erfaring med at analysere, hvilke vigtige faktorer du har opdaget i dataene.