定性的データを分析するための最良のヒントは何ですか？

定性データは、数学的ベースや背景を持たない研究者によって収集された情報を表します。収集された情報は、多くの場合、アンケート、フォーカスグループ、観察、または文書やレポートから得られます。定性的データの分析は、通常、各研究プロセスまたはレポートの同じ数の手順に従います。これらの手順は、データを把握し、分析に焦点を合わせ、情報を分類することから始まり、パターンの識別と解釈の作成につながります。研究者は、主観的な性質のため、定量的データよりも定性的データの分析に多くの時間を費やすことがあります。corperideレポートを作成するために必要なタイプとそれを収集する方法の両方で、すべての研究者が自分のデータを知っている必要があります。研究者は通常、定性的データを収集する方法を開発するための豊富な時間を費やします。計画を立て、データを知ることは、研究プロセスのバックエンドで分析を容易にすることもできます。場合によっては、研究者がデータを収集するために複数の方法を必要とする場合があります。これにより、有用なレポートを作成するときに詳細が可能になります。研究者は、調査とアンケートの両方に適切な質問をする必要があります。観察を行うとき、研究者は、何をレビューし、いつレビューするかについて特定の概要を持っている必要があります。場合によっては、研究を実施するための適切な時間を持つことも必要です。定性的な研究プロセスが弱いと、過剰な情報を除去するのに時間がかかるため、定性的データを分析するときにそれを困難にする可能性があります。研究者は、データ収集プロセスから取得したすべての情報のテーマとサブカテゴリを特定する必要があります。たとえば、研究者は個々の答えを特定のカテゴリに並べ替えて、企業の意思決定分析に最も影響する要因に関連する質問に答えることができます。研究者は、定性的データを分析する際に、所定のカテゴリを使用するか、独自のカテゴリを作成することができます。カテゴリはいくつかの調査研究で異なる場合があります。パターンは、いくつかのカテゴリ間で各カテゴリに存在する場合があります。また、2つの変数間に明確な関係を示します。決定するいくつかの問題は、アイテムが互いにどのように関連するか、収集されたデータがこの関係をどのようにサポートするか、そして他の要因がこれらまたは他のアイテムの間に因果関係を生み出す方法です。アナリストは多くの場合、このデータを確認するためにテーブルまたはマトリックスを使用します。2つの変数間の関係を強制することは、この分析プロセスで危険な欠陥になる可能性があります。ほとんどの研究者は、サンプルを使用して、全体的な人口が大きいことを表します。適切に収集されたデータにより、研究者はレポートの特定のデータまたは要因から推論を行うことができます。研究者は通常、データから重要な調査結果のリストを作成します。将来の分析の提案もこのセクションに存在する場合があります。