Kuinka käyttää tekniikoita laadulliseen tietojen analysointiin?

Laadullinen data-analyysi riippuu tutkimuksesta, joka käyttää erilaisia lähestymistapoja tietojen keräämisessä. Laadullisia tutkimusmenetelmiä käytetään luomaan oivalluksia tilanteista tai ongelmista, joissa haluaisimme saada enemmän tietoa. On olemassa useita laadullisia tekniikoita, joita käytetään laadullisten markkinoiden tai tilastollisten tutkimusten tekemiseen tarvittavien laadullisten tietojen keräämiseen. Nämä tutkimustekniikat voivat vaihdella löyhästi jäsennellyistä haastatteluista, jotka sisältävät avoimia kysymyksiä, fokusryhmäkeskustelujen suorittamiseen osallistavalla lähestymistavalla.

Tietokannan ohjausjärjestelmä

Tutkimus ja tiedonkeruu on ensin saatettava päätökseen ennen kuin tilastokonsultti voi aloittaa askeleen kohti tietojen analysointia tai ennen kuin tietoja voidaan käyttää tietokannan hallintajärjestelmässä. Tietojen valmistelu analyysiä varten on ensimmäinen askel, joka sinun on tehtävä ennen kvalitatiivisen data-analyysin suorittamista. Tällöin luettelo kaikista kerätyistä tiedoista tarkistetaan ja lajitellaan tutkimuksen laadun ja merkityksen kannalta.

Kun tietojen syöttö on saatu päätökseen ja tiedot on lajiteltu, muuttujat kootaan kvalitatiivisiksi tiedoiksi, joiden pitäisi olla helppo analysoida. Yhteenveto on kirjoitettu kaavioihin, kaavioihin, matriiseihin ja kertomuksiin, jotka auttavat muodostamaan uusia muuttujia. Nämä voivat sitten auttaa määrittämään mahdolliset muuttujien väliset assosiaatiot. Kaikki nämä valmistellaan ennen kuin kaikki tiedot altistetaan tilastollisille analyyseille.

Tietojen keräämisessä yleisin kvalitatiivisen tiedon keräämisessä käytetty työkalu on avoin kyselytekniikka. Käytetään erityisesti suunniteltuja kysymyksiä, ja vastaukset järjestetään löyhästi vastaustyypin perusteella lajittelemalla ensin kaikki vastaukset ja järjestämällä ne sen perusteella, kuinka samankaltaisia ne ovat toisiinsa verrattuna esitettyyn kysymykseen. Usein kertomukset ovat täynnä muita tietoja, jotka eivät liity esitettyyn kysymykseen, joten ne eivät tule esiin analysoitavissa olevissa tiedoissa. Tämän vuoksi on myös tärkeää, että kertomukset on järjestetty sen mukaan, kuinka merkityksellisiä ne ovat analysoitavaan tilanteeseen.

Logistinen regressioanalyysi

Yhteenveto tiedoista koontiarkkeissa on tarpeen, ennen kuin mikä tahansa testi, kuten logistinen regressioanalyysi, on suoritettava. Samoin kuin kvantitatiiviset tiedot, näillä laadullisista tiedoista koostetuilla koontiarkkeilla on tutkimuksen otsikoihin perustuvia sarakkeita. Nämä voidaan jakaa edelleen eri aihepiireihin. Kaikki nämä kvalitatiiviset tiedot voidaan sitten tiivistää matriiseiksi, taulukoiksi ja kuvioiksi kaikkien muuttujien vertaamiseksi. Matriisit ovat kaavioita, jotka ovat samanlaisia kuin kvantitatiivisissa tiedoissa, mutta ne voivat myös sisältää kuvailevia sanoja lukujen lisäksi. Nämä matriisit saattavat helpottaa tutkijoiden johtopäätösten tekemistä.

Jos tutkijat pystyvät muodostamaan ja todentamaan johtopäätöksensä kvalitatiivisen data-analyysin perusteella, projektia voidaan pitää onnistuneena. Johtopäätösten muodostaminen ei kuitenkaan tule vain koko toiminnan loppuun. Nämä johtopäätökset ja yhteenvedot saattavat muuttua, kun kaikkia kvalitatiivisia tietoja tutkitaan. Laadullisen tiedon kerääminen, tutkiminen, analysointi ja yhteenveto on kaikki osa toisiinsa kietoutunutta prosessia, joka on välttämätöntä kvalitatiivisen tiedon analysoinnissa.