Sådan organiseres kvalitative data

Kvalitativ forskning producerer en række data fra forskellige kilder. Datakilder kan være personlige interviews (skrevet eller optaget), undersøgelser, spørgeskemaer, officielle dokumenter eller observationsnotater. For at komplicere sagen er der oftere end ikke adskillige respondenter eller deltagere og flere forskere. At udtrække og kode data fra flere datakilder kan være svært, men det gøres meget lettere, hvis dataene er organiseret korrekt.

Trin 1

Gennemgå hele datasættet, så temaer eller mønstre begynder at dukke op. Bemærk disse temaer eller mønstre, og tildel bogstaver, tal eller symboler til at betegne kategorier. Ligesom svar på et bestemt emne kan grupperes sammen, hvilket gør vareanalyse lettere.

Trin 2

Opret en kodetabel, så koder kan være ensartede og let tilgængelige for flere forskere. Når man udfører kvalitativ forskning, er det at foretrække at bruge flere forskere, så en række perspektiver overvejes i dataanalysen.

Trin 3

Opdel dataene i grupperne - temaer, mønstre eller andre kategorier. Når datasættet er kodet, kan dataene grupperes efter koden. Dette vil også gøre dataanalyse og diskussion lettere. Diskussionen og analysen kan derefter fokusere på uafhængige temaer, der er noteret i dataene.

Trin 4

Organiser undersøgelsesdata efter spørgsmål, respondent eller underemne. Det er vigtigt at organisere undersøgelsesdata, så de let kan analyseres. En metode til organisering er at adskille dataene i henhold til spørgsmålet, respondentkategorien eller underemnet. Det kan være ønskeligt at gruppere alle svar på spørgsmål et sammen, spørgsmål to sammen og så videre. På den anden side kan det være mere effektivt at gruppere data efter emne. Gruppering af data kan muliggøre fremkomsten af ​​udvikling af temaer eller mønstre i datasættet.

Kode transkriberede data, så kilden er let åbenbar. Forskere bruger ofte data, der opnås ved transkribering af indspillede eller skriftlige interviews. Da data genereres fra en række interviews eller verbale optagelser og grupperes, er det vigtigt, at datakilden er mærket. Overvej for eksempel forskeren, der foretager en vareanalyse på data, der er hentet fra 20 sæt interviewnotater. Hvis forskeren grupperer alle svar på et bestemt emne, er det vigtigt, at hvert svar mærkes for at angive kilden.