Các phương pháp để phân tích dữ liệu định tính là gì

Phân tích dữ liệu định tính liên quan đến việc xác định, kiểm tra và giải thích các mẫu và chủ đề trong dữ liệu và xác định cách thức các mẫu và chủ đề này giúp trả lời các câu hỏi nghiên cứu hiện tại

In bảng điểm của bạn, thu thập ghi chú, tài liệu hoặc các tài liệu khác của bạn. Đánh dấu nguồn, bất kỳ nhân khẩu học nào bạn có thể đã thu thập hoặc bất kỳ thông tin nào khác sẽ giúp bạn phân tích dữ liệu của mình

2. Xem xét và khám phá dữ liệu

Điều này sẽ yêu cầu bạn đọc dữ liệu của mình, có thể là vài lần, để hiểu dữ liệu đó chứa gì. Bạn có thể muốn ghi chú về những suy nghĩ, ý tưởng của mình hoặc bất kỳ câu hỏi nào bạn có

3. Tạo mã ban đầu

Sử dụng bút đánh dấu, ghi chú bên lề, miếng dính, bản đồ khái niệm hoặc bất kỳ thứ gì khác giúp bạn kết nối với dữ liệu của mình. Xem tài liệu đính kèm minh họa cách đánh dấu các từ và cụm từ chính cũng như ghi chú bên lề để phân loại dữ liệu

4. Xem lại các mã đó và sửa đổi hoặc kết hợp thành các chủ đề

Xác định các chủ đề, ngôn ngữ, ý kiến ​​và niềm tin định kỳ

5. Trình bày các chủ đề một cách mạch lạc

Xem xét đối tượng của bạn, mục đích của nghiên cứu và nội dung nào nên được đưa vào để kể câu chuyện về dữ liệu của bạn một cách tốt nhất

Điều đầu tiên xuất hiện trong đầu khi chúng ta xem dữ liệu là gì? . Chúng tôi nhìn vào dữ liệu để tìm ý nghĩa trong đó

Tương tự như vậy, trong nghiên cứu, một khi dữ liệu được thu thập, bước tiếp theo là thu thập thông tin chuyên sâu từ dữ liệu đó. Ví dụ: nếu một thương hiệu quần áo đang cố gắng xác định các xu hướng mới nhất của phụ nữ trẻ, thì trước tiên, thương hiệu đó sẽ liên hệ với phụ nữ trẻ và hỏi họ những câu hỏi liên quan đến mục tiêu nghiên cứu. Sau khi thu thập thông tin này, thương hiệu sẽ phân tích dữ liệu đó để xác định các mẫu - ví dụ: thương hiệu có thể phát hiện ra rằng hầu hết phụ nữ trẻ muốn xem nhiều loại quần jean hơn

Phân tích dữ liệu là cách các nhà nghiên cứu đi từ một khối dữ liệu đến những hiểu biết có ý nghĩa. Có nhiều phương pháp phân tích dữ liệu khác nhau, tùy thuộc vào loại nghiên cứu. Dưới đây là một số phương pháp bạn có thể sử dụng để phân tích dữ liệu định lượng và định tính

Rất khó để phân tích dữ liệu xấu. Đảm bảo rằng bạn đang thu thập dữ liệu chất lượng cao bằng blog của chúng tôi “4 Kỹ thuật thu thập dữ liệu. Cái nào phù hợp với bạn?”

Phân tích dữ liệu định lượng

Chuẩn bị dữ liệu

Giai đoạn đầu tiên của quá trình phân tích dữ liệu là chuẩn bị dữ liệu, trong đó mục đích là chuyển đổi dữ liệu thô thành thứ gì đó có ý nghĩa và có thể đọc được. Nó bao gồm bốn bước

Bước 1. Xác nhận dữ liệu

Mục đích của việc xác thực dữ liệu là để tìm hiểu, càng nhiều càng tốt, liệu việc thu thập dữ liệu có được thực hiện theo các tiêu chuẩn đặt trước và không có bất kỳ sai lệch nào hay không. Đó là một quy trình gồm bốn bước, bao gồm…

• Gian lận, để suy luận xem mỗi người trả lời có thực sự được phỏng vấn hay không
• Sàng lọc, để đảm bảo rằng người trả lời được chọn theo tiêu chí nghiên cứu
• Quy trình, để kiểm tra xem quy trình thu thập dữ liệu có được tuân thủ hợp lệ hay không
• Tính đầy đủ, để đảm bảo rằng người phỏng vấn đã hỏi người trả lời tất cả các câu hỏi, thay vì chỉ một vài câu hỏi bắt buộc

Để làm điều này, các nhà nghiên cứu sẽ cần chọn một mẫu ngẫu nhiên gồm các cuộc khảo sát đã hoàn thành và xác thực dữ liệu đã thu thập. (Lưu ý rằng điều này có thể tốn thời gian đối với các cuộc khảo sát có nhiều phản hồi. ) Ví dụ: hãy tưởng tượng một cuộc khảo sát với 200 người trả lời được chia thành 2 thành phố. Nhà nghiên cứu có thể chọn một mẫu gồm 20 người trả lời ngẫu nhiên từ mỗi thành phố. Sau đó, nhà nghiên cứu có thể liên hệ với họ qua email hoặc điện thoại và kiểm tra câu trả lời của họ đối với một số câu hỏi nhất định

Kiểm tra 18 xác thực dữ liệu sẽ ngăn dữ liệu xấu lọt vào tập dữ liệu của bạn ngay từ đầu

Bước 2. Chỉnh sửa dữ liệu

Thông thường, các tập dữ liệu lớn bao gồm các lỗi. Ví dụ: người trả lời có thể điền sai các trường hoặc vô tình bỏ qua chúng. Để đảm bảo rằng không có lỗi như vậy, nhà nghiên cứu nên tiến hành kiểm tra dữ liệu cơ bản, kiểm tra các điểm ngoại lệ và chỉnh sửa dữ liệu nghiên cứu thô để xác định và xóa mọi điểm dữ liệu có thể cản trở tính chính xác của kết quả

Ví dụ: một lỗi có thể là các trường bị người trả lời bỏ trống. Trong khi chỉnh sửa dữ liệu, điều quan trọng là đảm bảo xóa hoặc điền vào tất cả các trường trống. (Dưới đây là 4 phương pháp xử lý dữ liệu bị thiếu. )

Bước 3. Mã hóa dữ liệu

Đây là một trong những bước quan trọng nhất trong việc chuẩn bị dữ liệu. Nó đề cập đến việc nhóm và gán giá trị cho các câu trả lời từ cuộc khảo sát

Ví dụ: nếu một nhà nghiên cứu đã phỏng vấn 1.000 người và bây giờ muốn tìm độ tuổi trung bình của những người được hỏi, nhà nghiên cứu sẽ tạo các nhóm tuổi và phân loại độ tuổi của từng người được hỏi theo các mã này. (Ví dụ: người trả lời từ 13-15 tuổi sẽ được mã hóa tuổi là 0, 16-18 là 1, 18-20 là 2, v.v. )

Sau đó, trong quá trình phân tích, nhà nghiên cứu có thể xử lý các nhóm tuổi được đơn giản hóa, thay vì một phạm vi lớn các độ tuổi cá nhân

Phương pháp phân tích dữ liệu định lượng

Sau các bước này, dữ liệu đã sẵn sàng để phân tích. Hai phương pháp phân tích dữ liệu định lượng được sử dụng phổ biến nhất là thống kê mô tả và thống kê suy luận

Thống kê mô tả

Thông thường thống kê mô tả (còn được gọi là phân tích mô tả) là cấp độ phân tích đầu tiên. Nó giúp các nhà nghiên cứu tóm tắt dữ liệu và tìm các mẫu. Một số thống kê mô tả thường được sử dụng là

• Bần tiện. trung bình số của một tập hợp các giá trị
• Trung bình. trung điểm của một tập hợp các giá trị số
• Cách thức. giá trị phổ biến nhất trong một tập hợp các giá trị
• tỷ lệ phần trăm. được sử dụng để thể hiện cách một giá trị hoặc nhóm người trả lời trong dữ liệu liên quan đến một nhóm người trả lời lớn hơn
• Tính thường xuyên. số lần một giá trị được tìm thấy
• Phạm vi. giá trị cao nhất và thấp nhất trong một tập hợp các giá trị

Thống kê mô tả cung cấp số tuyệt đối. Tuy nhiên, họ không giải thích lý do hoặc lý do đằng sau những con số đó. Trước khi áp dụng thống kê mô tả, điều quan trọng là phải suy nghĩ xem cái nào phù hợp nhất cho câu hỏi nghiên cứu của bạn và những gì bạn muốn hiển thị. Ví dụ: tỷ lệ phần trăm là một cách hay để thể hiện sự phân bổ giới tính của người trả lời

Thống kê mô tả hữu ích nhất khi nghiên cứu chỉ giới hạn trong mẫu và không cần khái quát hóa cho dân số lớn hơn. Ví dụ: nếu bạn đang so sánh tỷ lệ trẻ em được tiêm chủng ở hai làng khác nhau, thì thống kê mô tả là đủ

Vì phân tích mô tả chủ yếu được sử dụng để phân tích một biến nên nó thường được gọi là phân tích đơn biến

Phân tích dữ liệu định tính

Phân tích dữ liệu định tính hoạt động hơi khác so với dữ liệu định lượng, chủ yếu là do dữ liệu định tính được tạo thành từ các từ, quan sát, hình ảnh và thậm chí cả ký hiệu. Gần như không thể rút ra ý nghĩa tuyệt đối từ dữ liệu đó; . Trong khi nghiên cứu định lượng có sự phân biệt rõ ràng giữa giai đoạn chuẩn bị dữ liệu và phân tích dữ liệu, thì phân tích cho nghiên cứu định tính thường bắt đầu ngay khi có dữ liệu.

Chuẩn bị dữ liệu và phân tích dữ liệu cơ bản

Phân tích và chuẩn bị diễn ra song song và bao gồm các bước sau

1. Làm quen với dữ liệu. Vì hầu hết dữ liệu định tính chỉ là từ ngữ, nhà nghiên cứu nên bắt đầu bằng cách đọc dữ liệu nhiều lần để làm quen với dữ liệu đó và bắt đầu tìm kiếm các quan sát hoặc mẫu cơ bản. Điều này cũng bao gồm việc sao chép dữ liệu
2. Xem xét lại mục tiêu nghiên cứu. Ở đây, nhà nghiên cứu xem xét lại mục tiêu nghiên cứu và xác định các câu hỏi có thể được trả lời thông qua dữ liệu thu thập được
3. Phát triển một khuôn khổ. Còn được gọi là mã hóa hoặc lập chỉ mục, ở đây nhà nghiên cứu xác định các ý tưởng, khái niệm, hành vi hoặc cụm từ rộng và gán mã cho chúng. Ví dụ: mã hóa tuổi, giới tính, tình trạng kinh tế xã hội và thậm chí cả các khái niệm như phản ứng tích cực hoặc tiêu cực đối với một câu hỏi. Mã hóa hữu ích trong việc cấu trúc và ghi nhãn dữ liệu
4. Xác định các mẫu và kết nối. Sau khi dữ liệu được mã hóa, nghiên cứu có thể bắt đầu xác định các chủ đề, tìm kiếm các câu trả lời phổ biến nhất cho các câu hỏi, xác định dữ liệu hoặc các mẫu có thể trả lời các câu hỏi nghiên cứu và tìm các khu vực có thể được khám phá thêm

Phương pháp phân tích dữ liệu định tính

Một số phương pháp có sẵn để phân tích dữ liệu định tính. Các phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất là

• phân tích nội dung. Đây là một trong những phương pháp phổ biến nhất để phân tích dữ liệu định tính. Nó được sử dụng để phân tích thông tin tài liệu dưới dạng văn bản, phương tiện hoặc thậm chí các mục vật lý. Khi nào sử dụng phương pháp này tùy thuộc vào câu hỏi nghiên cứu. Phân tích nội dung thường được sử dụng để phân tích câu trả lời từ người được phỏng vấn
• phân tích tường thuật. Phương pháp này được sử dụng để phân tích nội dung từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như phỏng vấn người trả lời, quan sát từ hiện trường hoặc khảo sát. Nó tập trung vào việc sử dụng những câu chuyện và kinh nghiệm được mọi người chia sẻ để trả lời các câu hỏi nghiên cứu
• Phân tích diễn ngôn. Giống như phân tích tường thuật, phân tích diễn ngôn được sử dụng để phân tích các tương tác với mọi người. Tuy nhiên, nó tập trung vào việc phân tích bối cảnh xã hội trong đó xảy ra giao tiếp giữa nhà nghiên cứu và người trả lời. Phân tích diễn ngôn cũng xem xét môi trường hàng ngày của người trả lời và sử dụng thông tin đó trong quá trình phân tích
• lý thuyết có căn cứ. Điều này đề cập đến việc sử dụng dữ liệu định tính để giải thích tại sao một hiện tượng nhất định xảy ra. Nó thực hiện điều này bằng cách nghiên cứu nhiều trường hợp tương tự trong các bối cảnh khác nhau và sử dụng dữ liệu để đưa ra các giải thích nguyên nhân. Các nhà nghiên cứu có thể thay đổi lời giải thích hoặc tạo ra những lời giải thích mới khi họ nghiên cứu nhiều trường hợp hơn cho đến khi họ đi đến một lời giải thích phù hợp với tất cả các trường hợp

Những phương pháp này là những phương pháp được sử dụng phổ biến nhất. Tuy nhiên, các phương pháp phân tích dữ liệu khác, chẳng hạn như phân tích hội thoại, cũng có sẵn

Phân tích dữ liệu có lẽ là thành phần quan trọng nhất của nghiên cứu. Phân tích yếu tạo ra kết quả không chính xác, không chỉ cản trở tính xác thực của nghiên cứu mà còn khiến kết quả không thể sử dụng được. Điều bắt buộc là phải chọn phương pháp phân tích dữ liệu của bạn một cách cẩn thận để đảm bảo rằng những phát hiện của bạn là sâu sắc và có thể thực hiện được

Phương pháp nào được sử dụng để phân tích dữ liệu định tính?

5 phương pháp định tính là gì?