定性的分析方法のさまざまな種類は何ですか？

定性分析方法は、データを分析し、非数値的値の結論を導入する能力が多様です。さまざまな種類の問題やデータセットには、さまざまな種類の定性分析方法があります。たとえば、カテゴリデータは、パターン、テーマ、またはその他の関係に基づいて定性的に分析できます。階層データは、概念の複雑さに基づいた定性的アプローチを保証する場合があり、フローチャートまたは図を使用してさらに分析される場合があります。最も一般的なタイプの定性的分析方法は、観察に基づいています。2つの違いは、データの種類と分析方法に基づいています。データが数値として収集された場合、統計分析にしばしば伴う定量的アプローチを採用できます。一方、定性的手法は、一般に統計分析に役立たないデータセットを対象としています。非数値データは、ランキングシステムまたは一連のコードを使用して数値値に変換できます。Codeカテゴリをコーディングでき、比較にコードを使用できます。この日曜大工アプローチは、比較分析のための根拠のある理論法と技術的に呼ばれます。Barney GlaserとAnselm Straussは1960年代に開発しました。「データ」は、作業、関連性、適合性、修正可能性の4つの基準に基づいて編成されています。このような定性的分析手法は、フィールドノートや実験室などのコンテキストデータを分析するために使用できます。フローチャート、インフォグラフィック、および図には、定性的分析方法のリストから別の方法を使用して関係を定義することが困難な場合に、データから推論と解釈をとる能力があります。また、比phor的な分析方法を使用して、より関連性のあるものの観点からデータセットを理解することもできます。たとえば、化学プロセスの分析は、比phor的に言えば調理の観点から説明できます。観察に動物の行動、記号論、言語学を含むかどうかにかかわらず、観察力は多くのシナリオに簡単に適用できます。観察は、メモ、スケッチ、または写真の形で記録できます。収集された「データ」は、別の定性的分析方法を使用してさらに分析して、観測を分類または改良することができます。たとえば、周波数は、フィールドノートで用語が繰り返される回数をカウントすることで測定できます。