Priprava podatkov za analizo in triangulacijo

Tukaj je nekaj nasvetov o tem, kako nastaviti tabelo v aplikaciji za obdelavo besedila, tako da lahko raziskovalec zbira podatke iz različnih virov. Ta korak je ključnega pomena za pridobivanje podatkov med analizo in za zajemanje demografskih informacij, ki so lahko pomembne za študijo. Na primer, koristno je poudariti merila, ki se uporabljajo za izbiro udeležencev študije, saj so ti atributi lahko pomembni za analizo.

Merila ali atributi so osnova za prepoznavanje ključnih kategorij razvrščanja .

V tej fazi priprave tabele podatkov je koristno razmišljati o informacijah, ki bodo ključne za pridobivanje podatkov, ko se združijo podatkovne tabele. Razmislite o številnih pogojih, za katere bo analiza podatkov lažja in natančnejša z združitvami tabel:

Dodajanje stolpcev v tabele

Do zdaj bi tabela s podatki pokazala te stolpce (od leve proti desni): ime udeleženca ali ID; Tematska koda, moderatorska vprašanja / odziv udeležencev; Zaporedje. Vendar pa je za prileganje tej strani stolpec za ime udeleženca ali ID izpuščen v spodnjem primeru tabele. Upoštevajte, da je ta stolpec v praksi bistven za analizo.

Naslednji stolpci, ki bodo dodani, bodo prikazali izbirna merila ali atribute udeležencev.

Na primer, raziskovalec morda želi biti sposoben razvrstiti odgovore udeležencev po svoji vlogi v organizaciji, po starosti ali po spolu. Spomnimo se, da je besedilo v vrsticah, ki vsebujejo vprašanja, ki so jih postavili anketarji ali moderatorji, krepko poudarjene , da se vizualno izstopajo iz odgovorov udeležencev študije.

Pomembno je, da tabelo v pogledu v krajino formatirate tako, da dodate stolpce za ustrezna merila ali atributi, bodo širino tabele znatno razširili.

Uporaba kratkih oznak za kategorije ključnih besed

Razvrsti kategorije lahko predstavljate s številkami, črkami ali kombinacijami črk-črk. Raziskovalec se namesto da napiše sortne kategorije v polnih besedah ​​namesto tega, da uporabi kratke oznake. Na primer, v zgornji tabeli so organizacije različni orkestri po vsem svetu. Orkestri se lahko ujemajo s kratkimi oznakami, kot sledi:

Vloge posameznikov v organizacijah so lahko tudi kodirane. Nekaj ​​primerov je spodaj:

Primer Korak 3.

Tabela za analizo podatkov iz več virov

Organizacija Starost Vloga teme Koda Intervjuer Vprašanja / udeleženec Odgovori Zaporedje # N / A N / AN / A 4.205 Intervjuer: Kako je igralska skupina glasbe v mladinskem orkestru Simon Bolivar vplivala na to, kako ste se počutili, da ste fant otrok? 45

Mladinski orkester Simon Bolivar

23 Glasbenik 4.205

Preden sem se pridružil El Sistemi , sem bil malo težaven.

Ko sem se naučil igrati instrument, sem začel razmišljati o sebi. Prepričan sem, da sem prakticiral z drugimi učenci glasbe, vsak popoldan in vsako sobotno jutro, kar me je preprečilo, da bi prišlo do resnih težav.

Proračun tržnega raziskovanja lastnika malega podjetja ali zlasti domače družbe na splošno nima prostora za porabo velikih zneskov za programsko opremo za analizo kakovostnih podatkov, zbranih za razvoj podjetja.

Ta serija člankov vsebuje postopne informacije o tem, kako uporabljati običajno aplikacijo za obdelavo besedila za izvajanje analize besedila za kvalitativne raziskave trga . Opisane procese je mogoče uporabiti za analizo kvantitativnih podatkov, zbranih iz raziskav raziskav , sej fokusnih skupin in poglobljenih intervjujev .

> Viri:

> LaPelle, NR (2004). Poenostavitev kvalitativne analize podatkov z uporabo splošnih programskih orodij. Boston, MA: Univerza Massachusetts Medical School.

> Miles, MB > in > Hubermanm, AM (1994). Kvalitativna analiza podatkov: razširjena izvorna knjiga (2. izd.) Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

> Dey, L. (1993). Kvalitativna analiza podatkov: A > uporabniku prijazen > vodnik za socialne znanstvenike. London: Routledge in Kegan Paul McQueen, KE, McLellan, K., Kay, K. in ilstein > B. (1998). > Kodeks > razvoj za ekipno kvalitativno analizo. CAM Journal, 10 , 31-36.