质性数据分析方法与分析工具简介 (2)课件
质性分析
• 难以用数量来衡量，继续按照以往的思路 进行研究变得异常艰难
以人为本
别人也不傻
• 欧美学界20世纪70年代“量”&“质” • 实证主义（强调因果，社会现象是客体） • 自然的不变性和社会的不可复制
• 20世纪70年代后，新的范式应用到社会科学的 研究中
• 放弃数字/搜集故事/事件描述 • 确切的讲质性研究是“以长期、第一手观察的
改进，都是不完整的
• ④思想实验 • “如果—就会”怎样 • 产生新的想法，检验现有理论是否存在问题
研究问题：你想知道什么
• 首先保证研究问题是研究设计的中心部分
• 两个主要功能 • ①聚焦你的问题（研究问
题、研究目标以及概念框 架之间的关系） • ②指引你如何去完成研究 （研究问题、研究方法以 及效度的关系）
研究结论√
• 质性研究的效度不是来自漠不关心，而是来自 诚实
效度：你可能会犯怎样的错误
• 反应性 • 研究者对于所研究的情境和个体的影响
• 质性研究的目标不是消除，而是理解并有效的 利用
• 观察者影响<情境影响
• 重要的是去理解你如何影响受访者的回答，以 及它如何影响你从访谈中得出结果的效度
效度：你可能会犯怎样的错误
• ①高度的、长期的投入 • ②丰富的数据 • ③受试者核准 • ④干预 • ⑤寻找不一致的证据和反面的案例 • ⑥三角校正法 • ⑦准统计分析 • ⑧比较
Thank You
是错误的？
质性研究首先要考虑的问题
质性研究首先要考虑的问题
研究目标：为什么要进行这项研究
• 为了让自己谨记初衷，记得确立研究目标
• 个人目标、应用目标、学术目标
质性数据分析 (2)
质性数据分析 (2)目录质性数据分析(2) (1)引言 (1)质性数据的定义和特点 (1)质性数据分析的重要性和应用领域 (2)质性数据分析方法 (4)文本分析方法 (4)访谈分析方法 (5)观察分析方法 (6)质性数据分析的步骤 (7)数据收集 (7)数据整理和编码 (8)数据解释和归纳 (9)质性数据分析的挑战和解决方法 (10)主观性和偏见的影响 (10)数据量大和复杂性高 (10)结果的解释和推广 (11)结论 (12)质性数据分析的优势和局限性 (12)对未来质性数据分析的展望和研究方向 (13)引言质性数据的定义和特点质性数据是指以描述性词语或符号来表示的非数值型数据。
与数量性数据相比，质性数据更加主观和抽象，通常用于描述事物的属性、特征、性质或类别。
在质性数据分析中，我们关注的是数据的含义和解释，而不是数据的数量或大小。
下面将详细介绍质性数据的定义和特点。
一、质性数据的定义质性数据是指那些无法用数值来表示的数据，而是通过描述性词语或符号来表达的数据。
它通常用于描述事物的属性、特征、性质或类别。
质性数据可以是文字、符号、图像、声音等形式，它们反映了人们对事物的主观认识和感受。
质性数据的定义相对宽泛，可以包括各种形式的非数值型数据。
二、质性数据的特点1. 主观性：质性数据是基于人们的主观认识和感受而产生的，因此具有较强的主观性。
不同的人可能对同一事物有不同的描述，导致质性数据的解释存在一定的主观性和不确定性。
2. 描述性：质性数据主要用于描述事物的属性、特征、性质或类别。
它们通常不能直接进行数值计算，而是通过描述性词语或符号来表达。
例如，性别可以用“男”或“女”来描述，颜色可以用“红”、“黄”、“蓝”等来描述。
3. 非连续性：质性数据通常是非连续的，即数据之间没有明确的大小或顺序关系。
例如，颜色的分类是相互独立的，红色和蓝色之间没有大小关系。
因此，在质性数据分析中，不能使用数值运算或统计方法来处理这些数据。
质性数据分析方法
质性数据分析方法一、引言质性数据分析方法是指用于处理质性数据的统计分析方法。
质性数据是指描述事物特征或属性的非数值型数据，如性别、民族、满意度等。
在进行质性数据分析时，采用合适的方法可以帮助我们更好地理解和解读数据，从而为决策和研究提供支持。
本文将介绍几种常用的质性数据分析方法。
二、内容分析法内容分析法是一种通过对文字、图像、音频等内容进行系统分类、整理和解释的方法，用于探索和理解质性数据中隐藏的信息和模式。
该方法主要包括两个步骤：选择适当的分析单位和制定可操作的类别系统。
分析单位可以是词语、句子、段落等，类别系统则是根据研究目的和数据特点来确定的。
通过对数据进行编码和计数，可以揭示数据中的主题、观点、趋势等关键特征。
三、主题分析法主题分析法是一种通过对质性数据进行主题分类和分析的方法，用于发现数据中的重要主题和概念。
在主题分析中，研究者需要仔细阅读和理解数据，并根据内容的相关性将其归类为不同的主题。
可以使用词云、主题关联图等可视化工具帮助识别和解释主题。
主题分析法可以帮助我们了解数据背后的深层含义，提取有用的信息和见解。
四、情感分析法情感分析法是一种用于分析和测量文本中情感倾向的方法。
在质性数据分析中，我们经常需要了解人们对某个话题或产品的情感态度。
情感分析可以帮助我们判断评论、评价和意见中的情感色彩，从而了解用户满意度、产品质量等方面的信息。
情感分析可以通过构建情感词典、机器学习和自然语言处理等技术实现。
五、比较分析法比较分析法是一种用于对质性数据进行比较和对比的方法。
比较分析可以帮助我们了解不同群体、时期、地区等因素对数据产生的影响。
比较分析通常包括描述性比较和推断性比较两种方法。
描述性比较用于描述和对比不同群体或变量的差异和相似之处，而推断性比较则用于进行统计推断和假设检验。
比较分析可以帮助我们找到数据的规律和差异，从而揭示现象背后的原因和机制。
六、整理和呈现结果在完成质性数据分析后，我们需要将结果整理和呈现出来。
质性数据与主题分析
质性数据与主题分析在研究和数据分析领域，质性数据和主题分析是两个重要的概念。
质性数据是指用来描述和解释研究对象特征的非数值数据，例如文本、图片和音频等。
而主题分析则是对质性数据进行深入挖掘和理解的一种方法。
本文将探讨质性数据与主题分析的基本概念、方法和应用。
一、质性数据的定义和特点质性数据是指那些无法通过数值来衡量和表示的数据。
它主要反映的是研究对象的特征、态度、观点等，具有以下几个特点：1. 描述性：质性数据通常是描述性的，用来描述研究对象的特征、行为和观点等。
2. 非数值化：质性数据不以数值形式进行表示，而是以文字、图像、音频等形式存在。
3. 主观性：质性数据反映了研究对象的主观意见和看法，具有一定的主观性。
4. 可解释性：通过对质性数据的解释和理解，可以揭示研究对象的内在规律和特点。
二、主题分析的定义和步骤主题分析是对质性数据进行挖掘和理解的一种方法。
它可以帮助研究者从大量的质性数据中提取出有意义的主题，并揭示出研究对象的内在规律和特点。
主题分析的一般步骤如下：1. 收集和整理质性数据：首先，需要收集和整理相关的质性数据，例如文本、图片和音频等。
2. 预处理质性数据：对质性数据进行预处理，包括去除噪声数据、标注和归类等。
3. 提取主题：通过文本挖掘和机器学习等方法，提取出质性数据中的主题信息。
4. 分析和解释主题：对提取出的主题进行分析和解释，揭示出研究对象的内在规律和特点。
5. 结果可视化：将主题分析的结果以可视化的方式呈现，便于理解和传播。
三、质性数据与主题分析的应用领域质性数据与主题分析广泛应用于社会科学、市场研究、舆情分析等领域。
以下列举一些应用实例：1. 社会科学研究：质性数据和主题分析可以帮助社会科学研究者理解社会现象和人类行为。
例如，通过对大量的文本数据进行主题分析，可以揭示出人们对某一特定事件或议题的态度和观点。
2. 市场研究：质性数据和主题分析可以帮助市场研究者了解消费者的需求和偏好。
质性研究数据分析
质性研究数据分析质性研究是一种研究方法，旨在通过收集和分析非数值性数据来深入理解人们的行为、观念和经验。
在进行质性研究时，数据分析是一个关键的步骤，它有助于发现主题和模式，并为研究结果提供支持。
本文将介绍质性研究数据分析的步骤和方法。
数据收集在进行质性研究之前，首先需要确定研究问题，并选择适当的数据收集方法。
常用的数据收集方法包括访谈、观察和文献分析。
通过这些方法，可以收集到丰富的原始数据，如访谈录音、观察记录和文献摘录。
数据预处理一旦数据收集完成，接下来需要对原始数据进行预处理，以确保数据的准确性和可靠性。
数据预处理包括数据整理、数据转录和数据编码等步骤。
数据整理是指将原始数据整理成适合分析的格式。
例如，将访谈录音转录成文本文件，将观察记录整理成表格或图表。
数据转录是指将口头记录的数据转换成书面形式。
在进行转录时，要尽量保持原文的语气和结构，以保证数据的完整性。
数据编码是指为数据赋予具有代表性的标签或符号。
通过编码，可以将数据分类和组织，便于后续的分析。
数据分析在数据预处理完成后，接下来进行数据分析。
数据分析的目标是发现数据中的主题、模式和关系，并提炼核心结果。
常用的数据分析方法包括内容分析、主题分析和 grounded theory 等。
内容分析是一种定性的分析方法，用于对文本数据进行分析。
通过对文本进行系统的归类、分类和计数，可以揭示出一些关键的主题和模式。
主题分析是一种通过对大量数据进行比较和分析来识别主题的方法。
通过对不同数据点之间的关系进行分析，可以发现其中的相关主题和概念。
grounded theory（扎根理论）是一种用于发展理论的方法。
它通过对数据的反复比较和分析，从中归纳出理论，并不断修正和完善。
数据呈现最后，将分析得到的数据结果进行呈现。
数据呈现可以采用多种形式，如文字描述、图表和引用等。
文字描述是最常用的数据呈现方式，通过文字描述可以准确叙述分析结果，并提供支持和解释。
图表是用于可视化数据的有效工具。
学术研究中的质性数据分析方法如何正确分析和解读质性数据
学术研究中的质性数据分析方法如何正确分析和解读质性数据在学术研究中，质性研究方法是非常重要的一种数据分析方法。
与定量研究方法相对，质性研究方法更注重对现象的深入理解和解释，可以提供丰富的描述和细致的分析。
然而，正确的分析和解读质性数据并不是一件容易的事情。
本文将介绍质性数据分析方法的一般步骤，并探讨如何正确分析和解读质性数据。
一、概述1.质性数据是指那些不能量化的数据，通常是由文本、图片、音频、视频等非数字方式所呈现。
2.质性研究的目标是通过对质性数据的分析和解读，挖掘出内在的意义和理解。
二、质性数据分析方法的步骤质性数据的分析一般包括以下步骤：1.数据收集：收集相关的质性数据，如采访记录、文献资料、观察记录等。
2.数据整理：对收集到的数据进行整理和归类，便于后续的分析。
3.数据编码：将数据转化成可管理的形式，通常使用一定的编码系统对数据进行分类和标记。
4.数据分析：根据研究目的和问题，采用适当的分析方法对数据进行深入的分析和解读。
5.数据展示：将分析得到的结果进行可视化展示，如绘制图表、制作报告等。
6.数据解释：根据分析结果，对数据进行合理的解释，理解质性数据背后的意义和内涵。
三、常用的质性数据分析方法1.内容分析：通过对质性数据中的内容进行分析，抽取关键信息和主题，从而对数据的内涵进行解释。
常用的内容分析方法包括主题分析、语义分析等。
2. grounded theory：这是一种常用的质性数据分析方法，旨在通过对数据的不断比较和理论构建，形成一种新的理论模型。
3. 文本分析：通过对质性数据中的文本进行处理和解读，提取出关键词汇、主题和情感等信息。
文本分析中常用的方法有情感分析、主题模型等。
4. 比较分析：通过对质性数据中的不同部分进行比较，从而揭示出差异和共同点，找出规律和理论。
五、正确分析和解读质性数据的注意事项1.避免主观臆断：在分析和解读质性数据时，要尽量避免自己的主观臆断和偏见，要客观、中立地对待数据。
大学论文中的质性研究方法与数据分析
大学论文中的质性研究方法与数据分析研究方法在大学论文中起着至关重要的作用，它是研究者获取数据、分析研究对象或者解答研究问题的重要工具。
而在质性研究中，研究方法和数据分析的选择则更加扮演着关键的角色。
本文将探讨大学论文中的质性研究方法与数据分析，旨在帮助读者更好地理解和运用这些方法。
一、质性研究方法的选择质性研究方法是一种基于解释、理解和描述的方法，适用于对人、社会和文化现象进行深入研究的场景。
选择合适的质性研究方法可以确保研究者能够充分把握研究对象，获取丰富的数据素材。
1. 访谈访谈是质性研究中最常用的方法之一。
通过面对面或电话等形式与研究对象进行深入对话，研究者可以获取到富有深度和广度的数据信息。
访谈不仅可以提供被访者主观意见和心理过程，还可以帮助研究者发现被访者可能没有意识到的信息。
2. 观察观察是质性研究中另一个重要的方法。
通过实地观察研究对象的行为、环境和互动过程，研究者可以获取到直观的数据信息。
观察可以是参与观察，即研究者与对象混在一起观察，也可以是非参与观察，即研究者不与对象互动只进行观察。
3. 文本分析文本分析是质性研究中对书面和口头文本进行详细分析的方法。
研究者通过对文本的逐字逐句解读，抽取关键信息和主题，识别模式和趋势，从而深入理解研究对象。
文本可以是书籍、期刊文章、访谈录音文本等。
二、质性数据分析的方法在获得了质性数据后，为了得出结论或者回答研究问题，研究者需要进行数据分析。
不同的质性研究方法可能需要使用不同的数据分析方法，这里我们将讨论几种常见的方法。
1. 词频分析词频分析是对质性数据中出现的关键词汇进行统计分析的方法。
通过计算每个词在数据中出现的频率，研究者可以获得一些关于数据特征和主题的初步了解。
这个方法在文本分析中常常被使用，可以帮助研究者找出重要的词汇和主题。
2. 主题分析主题分析是一种用来发现数据中潜在主题或话题的方法。
在质性研究中，研究者通过仔细阅读和解读数据，识别并整理出主题。
报告中的质性数据处理与分析方法
报告中的质性数据处理与分析方法在进行研究报告时，我们可能会使用不同类型的数据，包括定量数据和质性数据。
定量数据可以通过统计分析方法进行处理和分析，但质性数据则需要采用不同的方法来进行处理和分析。
本文将详细论述报告中质性数据的处理与分析方法，并探讨其在研究中的应用。
一、质性数据的特点和分类1.1 质性数据的特点质性数据又称为非数值型数据，它描述的是事物的特性、属性和观点，通常以文字、意见和描述的形式呈现。
相比于定量数据，质性数据更加主观和个性化，难以归纳和测量。
因此，处理和分析质性数据需要采用不同的方法。
1.2 质性数据的分类质性数据可以分为两类：名义数据和顺序数据。
名义数据是一种无序分类数据，例如性别、地区和职业等；而顺序数据则表示数据之间存在一定的次序或级别关系，例如评分、满意度和教育程度等。
二、质性数据的处理方法2.1 编码和整理质性数据在处理质性数据之前，需要将其进行编码和整理。
编码可以将文字描述转化为数字代码，便于统计和分析。
整理质性数据包括归类、分类和集中。
归类是将相似的数据合并为一类；分类是将数据进行分组，以便进行比较和分析；集中是对同一类别的数据进行总结和概括。
2.2 质性数据的可视化分析质性数据的可视化分析可以通过制作图表、制作词云和制作主题模型等方式来展示数据的分布和趋势。
制作图表可以将数据以直观的方式展现出来，如条形图、饼图和柱状图等；制作词云可以将文本数据中频繁出现的关键词以图形化的形式呈现；制作主题模型可以根据文本数据的关键词和上下文推测出潜在的主题和话题。
三、质性数据的分析方法3.1 语义分析语义分析是一种对文本数据进行深入理解和解释的方法。
它可以通过分析文本的情感、情绪和语义来揭示潜在的信息和洞察。
语义分析可以采用自然语言处理技术和机器学习算法来实现。
3.2 内容分析内容分析是一种对文本数据进行定性描述和归纳的方法。
它可以通过对文本内容的频率、分布和模式进行统计，揭示文本的特点和规律。
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1.4 与量化研究的区别
量化数据分析
• 有一套专门的，标 准化的技巧
• 在数据收集和处理 之后开始数据分析
2.3.2 编码
• 主轴编码（Axial coding）
对已经存在编码和概念的数据进行二次审视，又被称 为二级编码，或关联编码。
主要任务是发现和建立概念类属之间的各种联系，以 表现资料中各个部分之间的有机关联。
这些联系可以是因果关系、时间先后关系、语义关系、 情境关系、相似关系、差异关系、对等关系、类型关 系、结构关系、功能关系、过程关系、策略关系等。
1.3 适宜采用质性研究的问题
特殊性问题：探究特殊个案所呈现的问题
例如：**学校是如何决定停止网络远程学历教育的？
过程性问题：探究事物的发生、发展，重点放在动态变化 上
例如：网上社区的舆论领袖是如何形成的？
情景类问题：探讨的是特定情境下发生的社会现象
例如：运用教育技术教学的课堂是什么样子的？
• 检验假设
• 用数字和统计来测 量社会现象
质性数据分析
非标准化，通常采用 归纳的方法
在数据收集的同时进 行分析
创造新的概念和理论
数据通常是相对不精 确的，分散的，情境 相关的。
1.5 开展质性研究的步骤
1）确定研究现象，提出研究问题和概念框架 2）文献综述，反思自作者经验和前设 3）选择研究对象 4）探讨研究关系 5）选择研究方法 6）进入研究现场 7）收集资料 8）分析资料，建构理论 9）质量检测（效度、信度、推广度、伦理问
2.4 编码举例1
• step1: 在对一些在美国留学的中国学生的跨文化人际交往 活动及其意义解释进行研究时，作者对资料进行了逐级的 编码。首先，在开放编码中，作者找到了很多受访者使用 的“本土概念”，如“兴趣、愿望、有来有往、有准备、 经常、深入、关心别人、照顾别人、管、留面子 、丢面子、 含蓄、体谅、容忍、公事公办、情感交流、热情、温暖、 铁哥们、亲密、回报、游离在外、圈子、 不安定、不安全、 不知所措、大孩子、低人一等，民族自尊、不舒服”等。
• 了解被研究者的惯常社会行动 • 理解被研究者的主观经验（解释）
1.3 适宜采用质性研究的问题
• 质性研究的目的是对研究的对象进行解释 性理解，而不是为了对某些假设进行证实， 因此应该选择对研究者和被研究者来说有 意义的问题：
• 研究者对该问题确实不了解，希望通过此项目对 其进行认真的探讨；
• 该问题所涉及的地点、时间、任务和事件在现实 生活中确实存在，对被研究者来说具有实际意义， 是他们真正关心的问题。
1.1 如何界定质性研究方法
• 质的研究方法是以研究者本人作为研究工 具，在自然情境下，采用多种资料收集方 法，对研究现象进行深入的整体性探究， 从原始资料中形成结论和理论，通过与研 究对象互动，对其行为和意义建构获得解 释性理解的一种活动。（陈向明）
1.2 质性研究的特点与关注点
• 自然主义的探究传统 • 对意义的解释性理解 • 研究是一个不断演化的过程 • 从原始资料中产生结论和理论 • 强调研究的深入和整体性 • 重视研究关系
2
质性数据处理与分析
2.1 为什么要用质性数据？（特 点）
• 质性数据更加生动。（故事）
• 质性数据更加具有情境性，能够对过程进 行背景陈述、细描和解释。
• 通过质性数据，能够让数据具备时间的属 性，得到更富有成效的解释。
• 帮助研究者超越最初的成见和框架。
2.2 如何收集质性数据
• 访谈 • 焦点团体访谈 • 观察 • 实物收集
描述性问题：对社会现象进行描述
例如：学校是如何鼓励教师使用信息技术开展教学的？
意义类问题：探究当事人对有关事情的意义解释
例如：信息技术教师如何看待自己在学校的地位？
解释性问题：从当事人的角度对特定社会现象进行解释
例如：采用混合式教学方式对于学生意味着什么？
1.4 与量化研究的区别
•研究目的：证实 vs 解释 •研究内容：事实 vs 过程; 局部 vs 整体 •研究设计：预定 vs 演化 •研究工具：量表 vs 研究者 •表达的手段：数据 vs 文字、图片 •研究关系：主客对立 vs 互为主体
2.3.2 选择编码（Selective Coding）
• 选择编码（又称三级编码或核心编码）指 的是：在所有已发现的概念类属中经过系 统的分析以后选择一个“核心类属”，分 析不断地集中到那些与核心类属有关的编 码上面。
• 核心类属必须在与其他类属的比较中一再 被证明具有统领性，能够将最大多数的研 究结果囊括在一个比较宽泛的理论范围之 内。
2.3 质性数据的整理与分析
• 按照一定的标准，将原始资料进行浓缩， 通过各种不同的分析手段，将资料整理 为一个有一定结构、条理和内在联系的 意义系统。
2.3.1 反复阅读原始文档
1）语言层面：寻找重要的词、短语和句子及其表达的关有概念 和命题；
2）话语层面：探询资料文本的结构以及文本内部各部分（句子 之间、段落 之间）的联系；
• step2: 在主轴编码中，作者在上述概念之间找到了一些联 系，在七个主要类属下面将这些概念连接起来：“交往、 人情、情感交流、交友、局外人、自尊、变化”。在每一 个主要类属下面又分别有相关的分类属，比如在“人情” 下面有“关心和照顾别人 、体谅和容忍、留面子和含蓄”
• 编码:将原始资料根据其所反映的概念 类别进行整理，以发展出新的主题或 概念。
开放编码（Ope阶段时使用 开放式编码，将主题和概念从资料内部浮 现出来。
这一轮编码的主要目的是开放对资料 的探究，所有的解释都是初步的、 未定的， 相应的NVIVO中有一个Free Node的选项。
3）语义层面：探讨有关词语和句子的意义； 4）语境层面：考察语词出现的上下文以及资料产生时的情境； 5）语用层面：寻找有关词语和句子在具体语境中的实际用途； 6）主题层面：寻找与研究问题有关的、反复出现的行为和意义
模式； 7）内容层面：寻找资料内部的故事线、主要事件、次要事件以
及它们彼此
2.3.2 编码