眾所周知，定性數據分析軟件（QDA 軟件）為研究人員提供了顯著的優勢，特別是在節省文書工作時間方面，“讓研究人員可以從事更有意義的分析工作”。 使用它是從事實際有效研究的最關鍵步驟之一。然而，知道您需要一個分析工具是一回事，而了解為什么以及何時在您的研究中應用QDA 軟件則是另一回事。

本文介紹了定性數據分析技術，將幫助您發現一些最佳實踐，以確保所做的任何分析的完整性。發現不同方法的實際應用，這些方法可以提高您的工作準確性，并幫助您開始更深入地分析定性數據。

定性數據分析簡介

由于定性數據具有復雜的非數值性質，因此定性數據的分析可能比定量數據更復雜。這種類型的分析可以包括各種形式的數據，包括：

• 采訪
• 焦點小組
• 觀察結果
• 文本或文件
• 影像
• 音頻/視頻錄制
• 社交媒體數據

因此，定性研究傾向于：

• 探索主觀體驗
• 探索真實環境以獲得真實的體驗
• 允許靈活、深入地探索主題

定性數據分析至關重要，因為它通常可以幫助發現定量數據可能錯過的見解，或為可能被忽視的數據提供背景，從而更深入地了解研究主題。

同時，此類研究通常需要專門的技能和工具來幫助有效地分析結果。定性研究通常會產生大量復雜的數據集。數據越廣泛，分析所需的時間就越長——因此 QDA 軟件必不可少。

了解分析定性數據的重要性

定性數據分析可以深入了解數據背后的感受和動機。這種方法通常用于以下行業：

• 衛生保健
• 教育
• 營銷
• 心理學
• 政治學
• 人類學
• 社會學

通過定性數據分析收集的信息可以提供對行為、動機、看法等的重要見解——所有這些都很難量化。

然而，由于其復雜性，定性數據需要仔細解釋才能找到有意義的模式，并且需要高度的透明度和嚴謹性。使用 NVivo （最新版下載試用）等數據分析軟件可以幫助實現比其他方式更有效、更深入的分析。

流行的定性數據分析技術

存在許多定性研究方法，每種方法都具有不同的優勢，具體取決于研究的研究問題。每種技術都有不同的用途，并且可以以不同的方式將同一數據置于不同的情境中。因此，了解它們的細微差別至關重要，這樣您才能為您的研究問題、設計和數據類型選擇正確的方法。

Scopus 2018-2023 年定性方法趨勢

主題分析

主題分析可用于識別和分析定性數據中的模式或主題，從而幫助您理解數據集的核心含義。

這種方法包括對收集的數據的不同部分進行分組或“編碼”，并創建專題地圖，以幫助您探索它們之間的關系。然后，您可以討論或撰寫每個主題，加深對它們關系的理解。

這種分析形式本身很有用，但它的適應性很強。在檢查以下事項時，使用主題分析可能會有所幫助：

體驗

動機

看法

態度

用戶反饋

主題分析適用于各種數據類型（例如文檔、訪談、社交媒體帖子、圖像、視頻），并且不是一種僵化的方法框架，允許在研究中進行調整和靈活處理。這種方法非常簡單，研究人員在職業生涯的任何階段都可以使用它。

• 主題分析示例：關于遠程工作環境中的組織挑戰和適應的研究。
• 重點：不同行業的遠程工作者的經歷。某些類型的工作是否更適合遠程工作？某些類型的員工是否更適合遠程工作？
• 數據收集：對一系列遠程工作者進行深入訪談。
• 分析 1：首先閱讀數據并熟悉它。開始生成初始代碼，例如“技術適應性”、“溝通障礙”和“工作與生活的平衡”。
• 分析 2：將初始代碼整理成潛在主題。例如，“技術適應”和“溝通障礙”可以形成更廣泛的主題“技術挑戰”。然后審查這些主題并對其進行細化，直到得出最終主題并將它們與研究問題聯系起來。
• 報告：報告涉及將故事與生動的摘錄交織在一起，展示它們如何支持主題。例如，它可能強調技術挑戰如何激發創新解決方案。

內容分析

內容分析是一種結構化的數據解釋方法，它根據數據中包含的單詞或符號的頻率和上下文來解釋數據。雖然這對于揭示定性數據中的潛在模式或趨勢很有用，但它可以被視為一種定量的數據分析方法。

• 內容分析示例：關于社交媒體在塑造氣候變化公眾輿論方面的作用的研究。
• 焦點：社交媒體話語如何影響公眾對氣候變化的看法和觀點？
• 數據收集：數據從多個社交媒體平臺收集（例如，X（Twitter）、Facebook、Reddit。提及氣候變化、全球變暖等的帖子、評論、討論）
• 分析 1：研究人員找出重復出現的單詞/短語，例如“碳足跡”、“可持續做法”、“抗議”，并查看其出現頻率。對單詞/短語進行編碼。
• 分析2：編碼數據被組織起來以反映更廣泛的主題，例如“環境影響”、“激進主義”、“否認”等。然后研究人員解釋每個主題如何塑造公眾輿論，每個主題出現的頻率，討論的情緒，以及誰是影響者。
• 報告：研究結果寫入一份報告中，討論每個主題的流行程度和影響。

存在許多定性研究方法，每種方法都具有不同的優勢，具體取決于研究的研究問題。每種技術都有不同的用途，并且可以以不同的方式將同一數據置于不同的情境中。因此，了解它們的細微差別至關重要，這樣您才能為您的研究問題、設計和數據類型選擇正確的方法。

扎根理論

扎根理論是另一種常用方法，雖然與主題分析類似，但不同之處在于它專注于使用數據來構建理論。這是一種歸納方法，系統地使用收集的數據來創建新理論——超越了數據的表面層次。此外，數據收集和分析是迭代的，對收集到的前幾個數據的初步分析，指導下一步應該在哪里或采訪誰。

隨后，在數據分析過程中，發現的概念會被用來生成理論。通過這種方式處理概念，可以促進更深層次的“核心理論”的發展，這些理論可以作為理論的基礎。隨著新數據的出現，由于其高度迭代的特性，可以將其與現有的代碼和類別進行比較。

社會科學經常使用這種方法來理解更復雜的社會互動，但它需要靈活的方法來解釋數據。

• 扎根理論示例：一項關于學生學業壓力應對策略的研究。
• 焦點——開放話題：沒有先入為主的理論
• 數據收集/分析：對不同領域的學生進行深入采訪；在收集采訪數據的同時對采訪結果進行分析，以指導下一組采訪。當沒有發現新的見解時（飽和），數據收集停止。
• 初始編碼：源自參與者語言的“開放編碼”（例如，學習小組、鍛煉、尋求幫助、拖延）——當使用受訪者的表達作為代碼時，它被稱為體內代碼（例如，“努力學習”、“喝咖啡”）。
• 開發類別：初始代碼分為多種類別，例如學習小組和尋求幫助可歸類為“社會支持”，而鍛煉可歸類為“身體健康”。
• 找到核心類別：從數據來看，“社會支持”似乎是連接他們如何應對壓力的諸多方面的關鍵類別。它似乎是正在開發的影響情緒健康和學業成績的理論的核心。
• 建立理論：一個理論從類別的相互關聯中產生。它可能會提出“社會支持網絡對于大學生有效壓力管理至關重要”。
• 驗證：通過采訪新參與者來測試該理論——可能在不同背景下（例如，考試準備壓力與課程作業截止日期）。驗證是為了查看該理論是否成立或需要調整。

敘述分析

 在嘗試理解個人敘述（尤其是故事中的敘述）時，敘述分析有助于理解研究參與者的經歷。它分析收集到的數據的幾個部分，例如：

• 結構
• 語境
• 內容
• 主題

然后，您就可以探索文本，了解人們如何解讀自己的經歷以及個人如何構建故事。收集的信息可以為收集的其他數據提供背景。

在嘗試理解各種社會現象或將特定數據置于特定背景中時，敘述分析具有以下獨特優勢：

• 捕捉復雜的體驗
• 突出顯示主觀性影響數據的領域
• 揭示未知的含義
• 探索人們如何構建和調整自己的身份
• 幫助解釋社會結構和互動
• 敘述分析示例：一項了解軍事服務對家庭動態的影響的研究。
• 重點：老兵如何表達自己的感受，談論人際關系的變化以及他們的應對機制。每個故事都是獨一無二的，但你需要了解背景。
• 數據收集：對服完兵役歸來的退伍軍人進行深入采訪，了解他們在部署之前、期間和之后的經歷以及這對他們的家庭關系的影響。
• 分析：研究“過渡挑戰”、“溝通差距”等常見主題。還要研究他們的敘述結構、他們如何構建與家人的團聚，以及他們從士兵到平民和家庭成員的身份演變。
• 報告：該報告可以是一系列案例研究，重點介紹軍人家庭的個人和情感體驗，并深入了解軍人家庭面臨的更廣泛模式和問題。它可以為軍人家庭福利政策制定提供參考。

現象學分析

簡單來說，現象學研究的是個人在世界上的生活經歷。更具體地說，它是研究一個人經歷的現象以及他們對現象的感知和理解。現象學分析可以揭示一個人日常生活中報道的現象背后的含義。

根據 Neubauer, BE、Catherine T. Witkop, CT 和 Varpio, L (2019) 的說法，這一過程中的主要挑戰之一是研究人員必須暫停自己的態度、信念和假設，以便將注意力集中在參與者對現象的體驗上。

現象學分析方法保留了參與者的主觀視角，并且往往保留了他們基于自身背景的獨特見解。這樣，它就可以對相關體驗提供更豐富、更深入的理解。

現象學示例：關于參加音樂節的體驗的研究。

• 重點/研究問題：參加音樂節在情感上和感官上有何感受。
• 數據收集：與參加者進行深入交談——了解他們在整個節日期間的感受、所見、所聞和所想。
• 目標：了解參加音樂節的“本質”。尋找共同的主題——興奮、不適、情誼等。
• 報道：根據他們的描述，盡可能真實地描述參加音樂節的感受。目的是讓從未參加過音樂節的人感覺自己身臨其境，親身體驗音樂節。

案例研究方法將詳細研究世界上的特定事物，通常試圖回答“如何”和“為什么”的問題。這種分析的主題可能是：

• 個人
• 一個組織
• 一個活動
• 一個過程
• 一個地方
• 一個對象

這種方法可以深入關注特定實例，從而獲得研究人員通過更廣泛的關注無法發現的全面見解。

案例法有多種形式，并結合了各種數據收集方法。如此廣泛的數據還可以幫助研究人員了解特定事件的背景，或類似的個人或組織對相同刺激的反應。

• 案例研究示例：一項關于遠程工作對科技公司員工生產力和福利的影響的研究。
• 重點：本研究重點關注一家科技公司，該公司以在新冠疫情期間和疫情后嚴格實施遠程工作政策而聞名。之所以選擇這家公司，是因為它是了解遠程工作政策對科技行業更廣泛影響的關鍵案例。
• 數據收集：對不同級別的員工（包括管理層和員工）進行結構化和非結構化訪談。對虛擬會議和遠程工作互動進行非參與者觀察。審查內部文件，例如電子郵件、生產力報告和員工滿意度調查。
• 分析 1：使用數據三角測量（即，將訪談與觀察結果和文檔進行比較）。通過參與者反饋會議驗證調查結果。
• 分析 2：以組織行為理論和動機、工作滿意度等概念為指導。了解公司的文化、組織結構等，以及這些因素如何與遠程工作動態相互作用。這包括分析行業背景。
• 報告：詳細描述公司的遠程工作實踐以及遠程工作如何影響員工福利和生產力。

確保輕松進行定性數據分析

由于有如此多種不同的分析形式可供選擇，因此擁有合適的工具來高效可靠地執行每一種分析至關重要。NVivo等軟件可以提供幫助 - 提供準確、高效的定性數據分析，幫助您在數據中尋找意義。

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