质性数据分析方法与分析工具简介

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1、丁杰2012年2月9日质性数据分析方法与工具简介汇报内容质性研究方法回顾1质性数据处理2质性数据分析工具：Nvivo8为例3Q&A41.1如何界定质性研究方法质的研究方法是以研究者本人作为研究工具，在自然情境下，采用多种资料收集方法，对研究现象进行深入的整体性探究，从原始资料中形成结论和理论，通过与研究对象互动，对其行为和意义建构获得解释性理解的一种活动。（陈向明）1.2质性研究的特点与关注点自然主义的探究传统对意义的解释性理解研究是一个不断演化的过程从原始资料中产生结论和理论强调研究的深入和整体性重视研究关系了解被研究者的惯常社会行动理解被研究者的主观经验（解释）探讨影响被研

2、究者行动和解释的条件（外在，内在）1.3适宜采用质性研究的问题质性研究的目的是对研究的对象进行解释性理解，而不是为了对某些假设进行证实，因此应该选择对研究者和被研究者来说有意义的问题：研究者对该问题确实不了解，希望通过此项目对其进行认真的探讨；该问题所涉及的地点、时间、任务和事件在现实生活中确实存在，对被研究者来说具有实际意义，是他们真正关心的问题。1.3适宜采用质性研究的问题特殊性问题：探究特殊个案所呈现的问题例如：**学校是如何决定停止网络远程学历教育的？过程性问题：探究事物的发生、发展，重点放在动态变化上例如：网上社区的舆论领袖是如何形成的？情景类问题：探讨的是特定情境下

3、发生的社会现象例如：运用教育技术教学的课堂是什么样子的？描述性问题：对社会现象进行描述例如：学校是如何鼓励教师使用信息技术开展教学的？意义类问题：探究当事人对有关事情的意义解释例如：信息技术教师如何看待自己在学校的地位？解释性问题：从当事人的角度对特定社会现象进行解释例如：采用混合式教学方式对于学生意味着什么？质的研究中，比较合适的研究问题一般以“什么”和“如何”陈述1.4与量化研究的区别量化研究：采取自然科学研究模式，对研究问题或假设，以问卷、量表、测验或实验仪器等作为研究工具，搜集研究对象有数量属性的资料，经由资料处理与分析之后，提出研究结论，藉以解答研究问题或假设的方法。

4、研究目的：证实vs解释研究内容：事实vs过程;局部vs整体研究设计：预定vs演化研究工具：量表vs研究者表达的手段：数据vs文字、图片研究关系：主客对立vs互为主体1.4与量化研究的区别量化数据分析有一套专门的，标准化的技巧在数据收集和处理之后开始数据分析检验假设用数字和统计来测量社会现象质性数据分析非标准化，通常采用归纳的方法在数据收集的同时进行分析创造新的概念和理论数据通常是相对不精确的，分散的，情境相关的。1.5开展质性研究的步骤1）确定研究现象，提出研究问题和概念框架2）文献综述，反思自作者经验和前设3）选择研究对象4）探讨研究关系5）选择研究方法6）进入研究现场7）收

5、集资料8）分析资料，建构理论9）质量检测（效度、信度、推广度、伦理问题）10）写研究报告质性数据处理与分析22.1为什么要用质性数据？（特点）质性数据更加生动。（故事）质性数据更加具有情境性，能够对过程进行背景陈述、细描和解释。通过质性数据，能够让数据具备时间的属性，得到更富有成效的解释。帮助研究者超越最初的成见和框架。2.2如何收集质性数据访谈焦点团体访谈观察实物收集2.3质性数据的整理与分析按照一定的标准，将原始资料进行浓缩，通过各种不同的分析手段，将资料整理为一个有一定结构、条理和内在联系的意义系统。2.3.1反复阅读原始文档1）语言层面：寻找重要的词、短语和句子及其表达

6、的关有概念和命题；2）话语层面：探询资料文本的结构以及文本内部各部分（句子之间、段落之间）的联系；3）语义层面：探讨有关词语和句子的意义；4）语境层面：考察语词出现的上下文以及资料产生时的情境；5）语用层面：寻找有关词语和句子在具体语境中的实际用途；6）主题层面：寻找与研究问题有关的、反复出现的行为和意义模式；7）内容层面：寻找资料内部的故事线、主要事件、次要事件以及它们彼此之间的关系；8）符号学层面：探讨资料文本的内容与相关符号系统以及社会、文化、政治、经济背景之间的关系。2.3.2编码编码:将原始资料根据其所反映的概念类别进行整理，以发展出新的主题或概念。开放编码（Open

7、Coding,一级编码）：对所搜集资料进行分析的第一阶段时使用开放式编码，将主题和概念从资料内部浮现出来。这一轮编码的主要目的是开放对资料的探究，所有的解释都是初步的、未定的，相应的NVIVO中有一个FreeNode的选项。研究者的心态：尽量“悬置”个人的“偏见”和研究界的“定见”，将所有的资料按其本身所呈现的状态进行编码。2.3.2编码主轴编码（Axialcoding）对已经存在编码和概念的数据进行二次审视，又被称为二级编码，或关联编码。主要任务是发现和建立概念类属之间的各种联系，以表现资