Bestimmen Sie, welche Datenanalyseoption zu Ihrem Forschungszweck passt
Quantitative Datenanalyse
Bei dieser Methode zur Analyse qualitativer Forschungsdaten werden die gesammelten Informationen nach den Ergebnissen für verschiedene Variablen im Datensatz tabelliert .
Dies bietet ein umfassendes Bild der Daten und hilft bei der Identifizierung von Mustern .
Eine gebräuchliche Art, die Daten zur Erleichterung der Analyse anzuzeigen, ist die Verwendung einer Häufigkeitsverteilung , bei der es sich um eine organisierte Tabellierung der Anzahl der Antworten oder Bewertungen nach jeder Variablenkategorie handelt. Die Tabellierung bietet einen strukturierten Weg, um die Datengenauigkeit zu bestimmen, Datenausreißer zu identifizieren, die Verteilung der Bewertungen oder Antworten zu messen und die kategorische Häufigkeit zu beobachten .
Qualitative Inhaltsanalyse
Wenn die Inhaltsanalyse als eine quantitative Analysemethode behandelt wird , bietet sie die Möglichkeit, Medieninhalte systematisch und objektiv zu analysieren. Diese Version der Inhaltsanalyse verwendete standardisierte Messungen , um Texte zu kodieren , zu charakterisieren und zu vergleichen.
Bei der qualitativen Betrachtung der Inhaltsanalyse liegt der Fokus darauf, sowohl den expliziten als auch den manifesten Inhalt eines Textes zu analysieren sowie die latente Bedeutung von Texten zu interpretieren, die aus dem Text interpoliert werden können, aber darin nicht explizit aufgeführt sind .
Der Schwerpunkt der Inhaltsanalyse liegt auf der Datenkodierung , was eine wesentliche Einschränkung dieses Ansatzes erklären könnte - seine Unfähigkeit, ein reichhaltiges Verständnis für die Bedeutung von Texten zu liefern
Konstante Vergleichsmethode
Diese qualitative Datenanalyse-Methode ist ein strukturierter iterativer Prozess, bei dem Forscher jedes neue Datenbit mit Daten vergleichen, die bereits in der Studie untersucht wurden.
- Offene Codierung: Jedes Datenbit wird codiert und dann einer relevanten Themenkategorie zugeordnet oder verworfen, wenn keine Relevanz beobachtet wird. Diese Codierung tritt in Übereinstimmung mit dem Vergleich von Datenbits mit dem akkumulierenden Körper von analysierten Daten auf .
- Axialcodierung: Wenn die Datenbits analysiert werden, entstehen neue übergreifende Themenkategorien. Sobald die Daten alle codiert und den Themenkategorien zugewiesen wurden, untersucht der Forscher die Kategorien für aufkommende Themen. Theoretische Sättigung tritt auf, wenn keine neuen Daten aus den untersuchten Daten zu entstehen scheinen.
- Selektive Kodierung: In dieser letzten Codierungsstufe werden die Themenkategorien und die kategorialen Zusammenhänge dazu verwendet, eine Handlung zu erstellen, die das Phänomen, auf das sich die Forschung konzentriert, erklärt oder erklärt.
Anwendung des Analyseansatzes
Ein Schlüssel zur erfolgreichen Analyse qualitativer Daten ist das Verständnis, wann eine Analysemethode angewendet werden sollte und wann es besser ist, einen anderen Datenanalyseansatz zu wählen .
Quantitative Datenanalyse: Quantitative Datenanalyse unter Verwendung kontinuierlicher Intervalldaten, die eine logische Reihenfolge mit standardisierten Differenzen zwischen Werten haben, aber keine natürliche Null haben. Elemente auf einer Likert-Skala sind ein gutes Beispiel für Intervalldaten.
Qualitative Inhaltsanalyse: In der Gesundheitsforschung umfassen Texte, die für die Inhaltsanalyse geeignet sind, Zuschussanträge, veröffentlichte Manuskripte, Protokolle von Sitzungen, Abschriften von Gesprächen, medizinische Begegnungen, Interviews und Fokusgruppen . Geeignete Texte für die Analyse in Gesundheitsbereichen umfassen auch Nachrichten, die über Zeitungen, Zeitschriften, Radio, Fernsehen und Internet an die Massen übermittelt werden.
Konstante Vergleichsmethode: Die konstante Vergleichsmethode der Datenanalyse kann mit strukturierten Antworten wie geschlossenen Fragen oder unstrukturierten Antworten verwendet werden, z. B. wenn die Umfrageteilnehmer die offenen Fragen eines Fragebogens beantworten. Dennoch ist eine konstante Analyse vergleichbarer Daten möglicherweise am nützlichsten, wenn sie mit umfangreichen Konten verwendet wird, die aus unstrukturierten Daten bestehen, z. B. aus Interviewprotokollen.
Präsentation der Ergebnisse
Die Art und Weise, in der die Ergebnisse der Datenanalyse oder -ergebnisse präsentiert werden, kann den Unterschied zwischen der angewandten Forschung und der Forschung ausmachen, die auf dem Regal steht. Als Faustregel gilt, dass die Daten so dargestellt werden, dass sie für die am wenigsten entwickelten Personen , die die Ergebnisse der Datenanalyse erhalten , verständlich und nutzbar sind .
- Quantitative Datenanalyse: Daten werden häufig in einer Weise angezeigt, die die Daten aus der konstruierten Häufigkeit und den prozentualen Verteilungen zusammenfasst.
- Qualitative Inhaltsanalyse: Daten können in Tabellen und Matrizen dargestellt werden. Dies ist insbesondere nützlich, wenn Zitate verwendet werden, um die Ergebnisse durch Verflechtung zu artikulieren . Dies bedeutet, dass eine Verfeinerung der Analyse durchaus möglich ist, auch wenn das Manuskript noch in endgültiger Form geschrieben wird.
- Constant Comparative Method : Die Präsentation der Ergebnisse in einem konstanten Prozess der vergleichenden Datenanalyse konzentriert sich auf die Aufdeckung der Themen, die sich aus den Daten ergeben haben. Während visuelle Darstellungen von Daten verwendet werden können, sind die Ergebnisse typischerweise mit spezifischen Ausschnitten aus dem Datensatz verbunden, die die Themen explizit veranschaulichen . Diese Auszüge sind in der Erörterung des Ergebnisses des Forschungsmanuskripts und / oder Artikels enthalten.
Anpassung der Analysemethode mit gesammelten Daten
Die Anpassung der Datenanalysemethode an die gesammelten Daten und an die Forschungsfragen und den letztendlichen Zweck führt zu stärkeren Erkenntnissen, die mit verwendet werden können
- Die quantitative Datenanalyse eignet sich gut für geschlossene Fragen in Umfragen.
- Die qualitative Inhaltsanalyse passt gut zu Interview-Antwortdaten.
- Die Constant Comparative Analysis eignet sich gut für offene Fragen in Umfragen und Interviews.
Quellen
Glaser, BG & Strauss, AL (1967). Die Entdeckung der Grounded Theory: Strategien für die qualitative Forschung. New York: Aldine De Gruyter.
Graneheim, UH & Lundman, B. (2004). Qualitative Inhaltsanalyse in der Pflegeforschung: Konzepte, Verfahren und Maßnahmen zur Vertrauenswürdigkeit. Krankenschwester-Ausbildung heute, 24 , 105-112.
Rubin, HJ & Rubin, IS (2004). Qualitatives Interview: Die Kunst des Hörens von Daten (2. Auflage). Thousand Oaks, Kalifornien: Sage Publications.
Strauss, A. & Corbin, J. (1990). Grundlagen der qualitativen Forschung: Grounded Theory Verfahren und Techniken. Newbury Park, Kalifornien: Sage-Veröffentlichungen.
Warren, CAB & Karner, TX (2005). Aufdecken qualitativer Methoden: Feldforschung, Interviews und Analysen. Los Angeles, Kalifornien: Roxbury Verlag.