Sisältö
Laadullisen tutkimuksen kodifioimiseksi sinun on kohdattava subjektiivisten tietojen kvantifiointi, mikä tarkoittaa subjektiivisista havainnoista koostuvan haun muuntamista objektiivisiin tietoihin. Toisin sanoen, se edellyttää, että määrittelet ensin laadullisen tutkimuksen, jotta se voidaan kodifioida. Lyhyesti sanottuna numeroita käytetään tulkitsemaan ei-numeroihin perustuvia kyselyjä.
ohjeet
-
Kerää esikatsauksen luonnokset sekä kenttätiedot, haastattelukysymykset tai kyselylomakkeet. Tässä artikkelissa oletetaan, että olet jo suorittanut tutkimuksesi ja yrität koodausta sen esittämistä tai julkaisemista varten. Kvalitatiivisen tutkimuksen muuntaminen kvantitatiivisiksi tuloksiksi on kauhistuttava prosessi, on välttämätöntä varmistaa, että esitutkimuksen teoria ja metodologia ovat käytettävissä.
Sinun on järjestettävä hakutulokset ennen sen koodausta (Bumbowski kuvaajana # 3 kuvaaja Fotolia.comista)
-
Määritä ja taulukoita tulokset. Laadullisen tutkimuksen kodifioimiseksi sinun on analysoitava subjektiiviset tiedot matemaattisesta näkökulmasta. Jos teet tekstianalyysia, tämä voi tarkoittaa yksinkertaisesti laskemista, kuinka monta kertaa tietty sana on listattu - on helpompaa tehdä tämä tekstinkäsittelyohjelmalla, mutta se voidaan tehdä käsin. Kyselylomakkeet ovat laadullisia, mutta monivalintakysymyksiä voidaan koodata A-, B-, C- jne. Vastausten prosenttiosuudella. Kenttälomakkeita voidaan koodata löytämällä yhteisiä objektiivisia havaintoja, joita olet tehnyt, esimerkiksi: "Tescossa havaitut ostajat näyttivät olevan kiirettä kuin Asdassa", voidaan koodata 1: ksi, mikä tarkoittaa hitaasti ostoksia, 2 edustaa yksi askel nopeammin ja niin edelleen. Numeroidut tulokset muodostavat koodattavat tiedot. Taulukko on yksinkertaisesti koota kaikki tiedot yhteen.
Avainsanojen korostaminen on hyvä työkalu tekstianalyyseihin (Berliinin kuva martin schmidilta Fotolia.comista)
-
Anna laskentataulukoiden tulokset. Sinulla pitäisi olla vähintään 15 tulosta tai ei pitäisi ajatella mitään "koodausta", lukuun ottamatta tapaustutkimusta, jossa 15 tulosta saataisiin kyseisestä tapauksesta tehdystä tutkimuksesta, joka viidentoista muuttujan kohteen alikohdasta tutkimuksesta. Tulokset tulisi sijoittaa yhteen akseliin liittyviin aiheisiin liittyvien aiheiden nimillä (taulukkolevyn otsikon rivillä) ja toisessa akselissa oleviin kohteisiin (laskentataulukon otsikon sarakkeeseen) kuuluviin numeerisiin tuloksiin.
Siirrät (koodaat) tutkimustietosi sähköiseen muotoon empiiristä analyysiä varten (yrityskuva, jonka tekijä on Szymon Apanowicz, Fotolia.com)
-
Hallitse kaikkia mahdollisia muuttujia, esimerkiksi ikä, rotu, sukupuoli jne. ja koodaa laadulliset tiedot seuraavissa sarakkeissa. Kvalitatiivisten tietojen koodaaminen edellyttää, että luetellaan kvantitatiivisia tietoja, jotka ovat tylsiä, mutta voivat kuitenkin vastata kysymykseesi myös parempaan kuin hypoteesi suhteessa laadullisiin tietoihin. Joten vaikka riveissä on vain yksi tietotyyppi, esimerkiksi jonkun nimi, sarakkeen otsikko voi sisältää muuttujia, jotka eivät ole laadullisia tietojasi, mutta edustavat "ohjausryhmää". Laadullisten tietojen koodaus ilman kvantitatiivista tietoa ei ole hyvä tutkimuskäytäntö, koska sillä ei ole valvontaa ja se voi mitätöidä tutkimuksensa tulokset.
Jokainen lopullisen kaavion tai lausekkeen väri voi edustaa eri muuttujia konttiin tai kohteeseen (histogrammin kuva, jonka tekijä on Danielle Bonardelle, Fotolia.com)
-
Nimeä sarakeotsikon sarakkeessa sana, joka kuvaa mitattavan sisällön. Täällä sinun tarvitsee pre-research-teoriaa ja menetelmiä koskevia huomautuksia.Empiirisistä tiedoista, kuten "ikä", tietysti laitat vain iän, mutta jotain "sukupuolta", joka ei ole sama kuin "sukupuoli", et voi vain käyttää sanaa sukupuoli, koska aineisto tässä tapauksessa ne pitäisi nimetä jotain, joka liittyy jollakin tavalla siihen, mitä olet mitannut tyylilajin subjektiivisimmassa muuttujassa. Esimerkiksi "miesprosentti" puhuisi paljon enemmän kuin vain "mies" tai "nainen" tilastollisen vertailun kannalta. Tätä sääntöä ei sovelleta, jos koodaat kyselylomakkeen vastauksia, joiden avulla vain osallistuja voi valita kahden vastauksen välillä. Tässä tapauksessa koodausta voidaan yksinkertaistaa määrittämällä kaksi eri numeroa, esimerkiksi 1 ja 2.
Laadullisten tietojen koodaaminen prosentteina jotain on hyvä tapa numeerisesti kuvata subjektiivista hakua (Neuvottelukuvat Amletin mukaan Fotolia.comista)
-
Järjestä tulokset suhteessa muuttujaan riippumatta hypoteesistasi. Tämä vaikuttaa lausuntojen ja kaavioiden ulkoasuun, mutta antaa myös käsityksen, jos itsenäisellä muuttujalla on jonkin verran korrelaatiota riippuvien muuttujien kanssa. Voit tehdä tämän valitsemalla sarakkeen, jossa on kaikkien koodattuja laadullisia tietoja vastaavien nimien otsikko, menemällä kohtaan "Muotoilu" ja valitsemalla järjestettävä data. Kun olet tehnyt tämän, olet valmis luomaan kaavioita ja lausuntoja ja syöttämään laadulliset tiedot esitykseen tai artikkeliin.
Jos olet tehnyt hyvän työn koodaamalla tietojasi, grafiikkasi ja demosi pitäisi tuottaa vaikuttavia tuloksia. (Stasys Eidiejusin kuvaaja taustakuvasta Fotolia.com)
Ensimmäinen osa
vihjeitä
- Laadullisen tutkimuksen koodaaminen vaarantaa "ulkoisen validoinnin" tai sovellettavuuden reaalimaailmaan, joten varmista, että "sisäinen validointi" tai sen johdonmukaisuus, jolla mittait tietojasi, on vahva.
- Mitä enemmän luokittelet laadulliset tulokset empiirisesti tutkimusta tehtäessä, sitä helpompaa on kodifioida se myöhemmin.
- Useimmat muuttujat voidaan koodata 1: stä 10: een yksinkertaisesti laskemalla, kuinka monta kertaa tiettyä sanaa tai ilmausta käytetään, tai määrittelemällä numeroarvo, joka vastaa tapahtuvan "määrän" määrää.
- Jos olet uusi haun koodauksessa, käytä Exceliä. Jos olet kokenut, esimerkiksi yliopisto, paras työkalu on SPSS.
- Varmista, että tutkimuksesi alkuperäiset tiedot (ennen koodausta) ovat tarkoituksenmukaisia hypoteesin ja riippuvien ja riippumattomien muuttujien suhteen.
varoitus
- Valitse koodausmenetelmä, joka parhaiten soveltuu laadullisiin tietoihin tai menettää hakusi merkityksen.
- Kysy itseltäsi, miksi valitset laadullisen tutkimuksen kodifioinnin. Jos voit välttää kvantitatiivisen analyysin laadullisia tietojasi varten, harkitse sitten niiden muuttujien koodausta, jotka voidaan helposti muuntaa tilastoiksi ja puhua enemmän subjektiivisesti laadullisesta tutkimuksesta, jota ei voida muuttaa empiirisiksi tuloksiksi.
- Älä houkutella kiusaamaan koodattuja tietojasi, jotta hypoteesi näyttää todellisemmalta kuin se on. Negatiivinen hypoteesi on edelleen tutkimustulos. Lyhyesti sanottuna, älä muuta välilehtiäsi puoliväliin.
- Tallenna tiedosto usein, koska haun tulokset koodaavat tunteja ja et halua menettää kaikkia tietojasi juuri ennen määräaikaa.
Mitä tarvitset
- Esitutkimuksen teoria ja menetelmä
- Tilastot ja taulukkolaskentaohjelma
- 15 tai useampia laadullisia tuloksia
- tietokone
