Phương pháp xử lý số liệu định tính

     
Sau khi đọc ngừng bài này, các bạn sẽ có thể:– xác định được công việc trong quá trình phân tích dữ liệu định tính.– miêu tả cách tìm hiểu và code dữ liệu.– áp dụng ‘codes’ nhằm xây dựng biểu thị và nhà đề.

Bạn đang xem: Phương pháp xử lý số liệu định tính

Có sáu cách thường được thực hiện trong phân tích tài liệu định tính, bước đầu từ việc sẵn sàng và tổ chức triển khai dữ liệu nhằm phân tích; khám phá dữ liệu ban sơ thông qua quy trình mã hóa dữ liệu; sử dụng những mã để trở nên tân tiến một bức tranh tổng thể hơn về tài liệu – biểu đạt và nhà đề; đại diện cho các phát hiện trải qua các mẩu truyện và hình ảnh; giải thích ý nghĩa của các kết quả bằng phương pháp phản ánh cá nhân về tác động của những phát hiện và trên những tài liệu hoàn toàn có thể thông tin cho các phát hiện đó; cuối cùng là chứng thực tính chính xác của các phát hiện.

1. Sẵn sàng và tổ chức dữ liệu nhằm phân tích

Việc chuẩn chỉnh bị ban đầu cho dữ liệu để phân tích yên cầu phải tổ chức triển khai một lượng phệ thông tin, chuyển nó từ khẩu ca hoặc chữ viết sang 1 dạng văn bản được đánh máy và đưa ra quyết định phân tích dữ liệu thủ công bằng tay hay sử dụng máy tính.

1.1. Sắp xếp dữ liệu

Ở quy trình đầu trong đối chiếu định tính, bạn tổ chức dữ liệu thành những thư mục tệp hoặc tệp vật dụng tính. Việc tổ chức triển khai dữ liệu là rất đặc trưng trong phân tích định tính do lượng béo thông tin thu thập được trong quy trình nghiên cứu. Ví dụ, dữ liệu đa dạng và phong phú mà một cuộc chất vấn thu được thường tạo bối dối cho các nhà nghiên cứu mới. Một cuộc phỏng vấn kéo dài 30 phút thường vẫn dẫn đến khoảng tầm 20 trang phiên âm. Với lượng dữ liệu to đùng này, vấn đề phiên âm và tổ chức thông tin đòi hỏi một hệ thống tổ chức, có thể có một số hình thức, chẳng hạn như:

Xây dựng ma trận hoặc bảng những nguồn có thể được sử dụng sẽ giúp đỡ sắp xếp tài liệu.Sắp xếp các tài liệu theo loại: tất cả các cuộc bỏng vấn, tất cả các quan liêu sát, tất cả các tư liệu và toàn bộ các bức ảnh hoặc những tài liệu trực quan lại khác; bạn cũng có thể cân nói tổ chức những tài liệu theo tín đồ tham gia, địa điểm, địa điểm hoặc một số phối kết hợp của các phương thức này.Giữ bạn dạng sao của toàn bộ các dạng dữ liệu.

1.2. Phiên âm dữ liệu

Phiên âm là quá trình chuyển đổi các bạn dạng ghi âm băng thu thanh hoặc ghi chú trường thành tài liệu văn bản. Một cuộc vấn đáp ghi băng yên cầu phải chuyển sang tài liệu máy vi tính để phân tích. Ngoại trừ ra, bạn cũng có thể nghe băng ghi âm hoặc đọc chú thích để bắt đầu quá trình phân tích. Khi thời gian ngắn hoặc quỹ khan hiếm, bạn cũng có thể chỉ tất cả một vài cuộc phỏng vấn hoặc một vài ba ghi chú quan liền kề được phiên âm lại. Mặc dù nhiên, thủ tục hoàn chỉnh nhất là nên phiên âm tất cả các cuộc chất vấn và toàn bộ các ghi chú quan sát. Theo qui định chung, mất khoảng 4 giờ để phiên âm 1 giờ đồng hồ băng ghi âm. Vì chưng đó, quy trình phiên âm tốn nhiều sức lực lao động và các bạn sẽ cần dành đủ thời hạn cho nó.

1.3. đưa ra quyết định phân tích bằng tay thủ công hoặc sản phẩm tính

Theo truyền thống, phân tích dữ liệu văn phiên bản liên quan đến sự việc sử dụng mã color để ghi lại các phần của văn bạn dạng (được in ra) hoặc giảm và dán những câu văn bạn dạng lên thẻ. So sánh tay có thể được ưu tiên rộng khi bạn:

Đang phân tích một cửa hàng dữ liệu nhỏ dại (ví dụ: ít hơn 500 trang phiên âm hoặc ghi chú hiện tại trường) và rất có thể dễ dàng theo dõi các tệp và định vị các đoạn văn bản.Không dễ chịu khi sử dụng máy tính hoặc không học được lịch trình phần mềm máy tính có chất lượng.Muốn gần dữ liệu và cảm giác dữ liệu này mà không bao gồm sự xen vào của dòng sản phẩm móc.Có thời gian, vì đó là một chuyển động đòi hỏi nhiều sức lực lao động để chuẩn bị xếp, tổ chức và xác định các từ trong cơ sở dữ liệu văn bản theo cách thủ công.

Đối với những người khác quan tiền tâm nhiều hơn thế đến công nghệ và có thời gian để học một công tác máy tính, phân tích laptop là lý tưởng. Phân tích sản phẩm công nghệ tính đối với dữ liệu định tính có nghĩa là các nhà nghiên cứu sử dụng một chương trình laptop định tính để chế tác điều kiện dễ dàng cho quy trình lưu trữ, phân tích, sắp xếp và trình diễn hoặc trực quan tiền hóa dữ liệu. áp dụng chương trình máy tính khi bạn:

Đang đối chiếu một cơ sở tài liệu lớn (ví dụ: hơn 500 trang bảng phiên âm hoặc chú thích trường) cùng cần tổ chức và theo dõi tin tức sâu rộng.Được đào tạo không thiếu thốn về cách thực hiện chương trình sản phẩm tính.Có kinh phí đầu tư để mua phiên bản quyền sử dụng phần mềm.Cần kiểm duyệt nghiêm ngặt từng từ, từng câu để nỗ lực bắt ý nghĩa sâu sắc của đoạn văn.

Chương trình máy vi tính phân tích dữ liệu định tính là chương trình tàng trữ dữ liệu, tổ chức dữ liệu của bạn, có thể chấp nhận được bạn gán nhãn hoặc mã cho dữ liệu của chính mình và tạo điều kiện dễ dàng cho việc tìm kiếm trải qua dữ liệu của doanh nghiệp và định vị văn bạn dạng hoặc từ gắng thể.

Để chọn một chương trình phần mềm, bạn phải kiểm tra các tính năng ví dụ có sẵn trong chương trình. Một bạn dạng tóm tắt gọn nhẹ về những chương trình phổ biến như sau:

– Atlas.ti (www.atlasti.com). Chương trình này được cho phép bạn tổ chức các tệp dữ liệu văn bản, đồ dùng họa, âm nhạc và hình ảnh, cùng rất mã hóa, bạn dạng ghi ghi nhớ và tác dụng của chúng ta thành một dự án. Rộng nữa, bạn cũng có thể viết mã, ghi chú và so sánh những phân đoạn thông tin. Bạn cũng có thể nhanh chóng tìm kiếm, truy nã xuất và coi xét qua tất cả các phân đoạn dữ liệu và ghi chú liên quan đến một phát minh và quan trọng là xây dựng những mạng duy nhất có thể chấp nhận được bạn kết nối các đoạn văn, bản ghi nhớ và mã được chọn trực quan liêu trong một bạn dạng đồ khái niệm.

– HyperRESEARCH (www.researchware.com). Đây là 1 trong gói ứng dụng định tính dễ dàng sử dụng cho phép bạn viết mã cùng truy xuất, xây dựng lý thuyết và thực hiện phân tích tài liệu của mình. HyperRESEARCH được cho phép bạn thao tác với các nguồn văn bản, vật dụng họa, music và video, khiến cho nó biến chuyển một chính sách phân tích phân tích có giá trị.

– MAXQDA (www.maxqda.com). Công tác này là một trong công cụ mạnh mẽ để đối chiếu văn phiên bản mà chúng ta cũng có thể sử dụng nhằm phân tích “mã với truy xuất” theo hướng định hướng có cơ sở cũng giống như để đối chiếu văn bản phức tạp hơn. Nó chất nhận được bạn phối hợp cả thủ tục định tính cùng định lượng. Một tính năng rất dị là bạn cũng có thể ‘cân’ (weight) những mã để lấy ra thước đo về tầm đặc biệt quan trọng của một đoạn mã. Chúng ta cũng có thể dễ dàng sao chép, hòa hợp nhất, tách bóc hoặc xóa mã. Ma trận dữ liệu hoàn toàn có thể được nhập với xuất thân SPSS, SAS và những gói thống kê khác. MAXQDA cũng đều có các phương pháp hỗn hợp – định lượng với định tính – ứng dụng.

– NVivo (www.qsrinternational.com). Lịch trình này kết hợp làm chủ hiệu quả tài liệu phi số học, không có cấu trúc với các quy trình trẻ trung và tràn đầy năng lượng cho lập chỉ mục, kiếm tìm kiếm và lý thuyết hóa. Được xây dựng cho những nhà nghiên cứu làm xúc cảm về dữ liệu phức tạp, NVivo hỗ trợ một bộ công cụ hoàn hảo để mã hóa cấp tốc chóng, tìm hiểu kỹ lưỡng. Đặc biệt, NVivo có chức năng tạo ma trận tài liệu văn phiên bản để so sánh.

2. Khám phá và mã hóa dữ liệu

Sau khi chúng ta đã bố trí dữ liệu của mình và quyết định phân tích bằng tay hay thứ tính, bạn sẽ bắt đầu phân tích dữ liệu. Trong đó, khám phá dữ liệu và cải tiến và phát triển mã như các bước thứ nhất trong phân tích.

2.1. Xét nghiệm phá cảm xúc chung về dữ liệu

Phân tích khám phá sơ bộ trong phân tích định tính bao gồm việc tò mò dữ liệu để sở hữu được cảm nhận bình thường về dữ liệu, ghi nhớ những ý tưởng, suy nghĩ về tổ chức của tài liệu và chăm chú liệu các bạn có bắt buộc thêm tài liệu hay không. Hãy viết ghi nhớ nghỉ ngơi lề của ghi chú hiện trường hoặc bảng phiên âm, hoặc bên dưới ảnh, sẽ giúp đỡ ích trong vượt trình khám phá dữ liệu thuở đầu này. Gần như ghi nhớ này là những các từ ngắn, ý tưởng, có mang hoặc linh cảm xẩy ra với bạn.

2.2. Mã hóa tài liệu (Code the data)

Mã hóa là quy trình phân đoạn với gắn nhãn văn bạn dạng để chế tạo ra thành biểu thị và chủ thể rộng trong dữ liệu. Kim chỉ nam của quá trình mã hóa là hiểu rõ dữ liệu văn bản, phân tách nó thành các phân đoạn văn phiên bản hoặc hình ảnh, gắn thêm nhãn các phân đoạn bởi mã, kiểm tra mã nhằm tìm sự chồng chéo và dư thừa, đồng thời thu gọn các mã này thành những chủ đề rộng. Quanh đó ra, trong quá trình này, bạn sẽ chọn dữ liệu rõ ràng để áp dụng và quăng quật qua những dữ liệu khác không cung ứng bằng chứng cụ thể cho các chủ đề của bạn.

Mặc dù không có hướng dẫn thiết lập cấu hình nào cho vấn đề mã hóa dữ liệu, cơ mà vẫn tồn tại một trong những quy trình bình thường (xem Hình 1 bên dưới đây).

*

Hình 1: quy trình mã hóa trong so với định tính

Gợi ý một số trong những bước liên quan đến mã hóa dữ liệu (Creswell, 2002):

Cảm giác về tổng thể. Đọc kỹ tất cả các phiên âm. Khắc ghi bên lề một trong những ý tưởng khi chúng nghĩ ra.Bắt đầu quá trình mã hóa tài liệu. Quy trình này bao hàm việc khẳng định các phân đoạn văn bản, để một dấu ngoặc vuông xung quanh chúng cùng gán một tự hoặc nhiều từ mã mô tả chính xác ý nghĩa sâu sắc của phân đoạn văn bản. Những câu hoặc đoạn văn có tương quan đến một mã độc nhất được gọi là 1 đoạn văn bản. Mã là nhãn được áp dụng để diễn tả một đoạn văn phiên bản hoặc một hình ảnh. Các mã hoàn toàn có thể đề cập đến các chủ đề không giống nhau như: toàn cảnh (ví dụ, lớp học), ý kiến của fan tham gia, các quá trình (ví dụ, cách quãng lớp học), các vận động (ví dụ, thảo luận, ngồi lặng lặng), quan hệ và cấu trúc xã hội (ví dụ, cách thao tác làm việc nhóm).Sau khi mã hóa toàn bộ văn bản, hãy lập danh sách toàn bộ các từ bỏ mã. Nhóm các mã tựa như và tìm kiếm các mã dư thừa. Mục tiêu của chúng ta là giảm list mã xuống một số nhỏ dại hơn, dễ thống trị hơn, chẳng hạn như 25 mang đến 30.Giảm danh sách mã để sở hữu năm mang đến bảy chủ đề. Chủ đề (còn hotline là danh mục) là phần nhiều mã tựa như được tổng thích hợp lại với nhau để tạo thành thành một ý tưởng phát minh chính trong đại lý dữ liệu. Xác minh bảy công ty đề bằng cách kiểm tra những mã mà những người tham gia bàn luận thường xuyên nhất, là duy nhất hoặc xứng đáng ngạc nhiên, có tương đối nhiều bằng hội chứng nhất để cung cấp chúng hoặc là số đông mã bạn cũng có thể tìm thấy khi nghiên cứu hiện tượng. Vì sao cho con số chủ đề ít là tốt nhất có thể nên viết một báo cáo định tính cung cấp thông tin chi huyết về một vài chủ đề hơn là tin tức chung về những chủ đề. Mô tả là sự việc thể hiện cụ thể về nhỏ người, địa điểm hoặc sự khiếu nại trong toàn cảnh trong nghiên cứu định tính. Chúng ta có thể sử dụng những mã như “sắp xếp khu vực ngồi”, “phương pháp giảng dạy” hoặc “bố trí trang bị lý ở trong nhà học” để diễn đạt một lớp học tập nơi đào tạo diễn ra.

5. Sử dụng các mã nhằm xây dựng miêu tả hoặc chủ đề

Trong một nghiên cứu nghiên cứu giúp định tính, bạn phải phân tích tài liệu để sinh ra câu trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu vãn của bạn. Quy trình này bao hàm việc kiểm tra dữ liệu một cách cụ thể để biểu lộ những gì chúng ta đã học tập được và cách tân và phát triển các chủ đề hoặc những danh mục phát minh lớn tự dữ liệu. Bộc lộ và cách tân và phát triển chủ đề từ bỏ dữ liệu bao gồm trả lời các thắc mắc nghiên cứu bao gồm và ra đời hiểu biết thâm thúy về hiện tượng kỳ lạ trung tâm thông qua mô tả và cách tân và phát triển chủ đề. Ko phải tất cả các dự án công trình định tính đều bao gồm cả biểu hiện và nhà đề, nhưng tất cả các nghiên cứu và phân tích đều bao gồm ít duy nhất ‘chủ đề’.

3.1. Biểu lộ (Description)

Mô tả là hiển thị chi tiết về bé người, vị trí hoặc sự khiếu nại trong toàn cảnh trong nghiên cứu và phân tích định tính, dễ ợt nhất là ban đầu phân tích sau thời điểm đọc cùng mã hóa dữ liệu ban đầu. Vào một số bề ngoài thiết kế phân tích định tính, chẳng hạn như dân tộc ký hoặc trong các phân tích điển hình, nhà nghiên cứu cung cấp một mô tả đáng nói về bối cảnh. Khi đưa tin chi tiết, mô tả rất có thể đưa tín đồ đọc đến vị trí nghiên cứu vãn hoặc giúp fan đọc tưởng tượng về một người.

3.2. Chủ thể (Themes)

Ngoài tế bào tả, bài toán sử dụng các chủ đề là 1 cách khác nhằm phân tích tài liệu định tính. Vì các chủ đề là những mã tương tự như được tổng hợp lại cùng nhau để tạo thành một phát minh chính trong cơ sở dữ liệu, chúng chế tạo thành yếu đuối tố mấu chốt trong phân tích dữ liệu định tính. Y như mã, những chủ đề tất cả nhãn thường bao gồm không quá nhì đến tứ từ ‘trong giờ Anh’ (ví dụ, quy hướng khuôn viên trường).

Thông qua các phân tích tài liệu ban đầu, bạn cũng có thể tìm thấy 30 cho 50 mã dữ liệu. Trong số phân tích tiếp theo, bạn giảm những mã này xuống còn bảy nhà đề chính thông qua quy trình tìm kiếm đụng hàng và loại trừ các phần thừa. Có một số trong những loại chủ đề và các tác giả thường xác minh chúng như sau (Creswell, 2002):

Chủ đề thường thì (Ordinary themes): chủ thể mà nhà nghiên cứu rất có thể mong đợi tìm thấy.Chủ đề không mong đợi (Unexpected themes): các chủ đề gây không thể tinh được và ko được ước ao đợi xuất hiện thêm trong một nghiên cứu.Chủ đề nặng nề phân loại (Hard-to-classify themes): công ty đề đựng các phát minh không dễ ợt chuyển thành một chủ thể hoặc trùng lặp với một trong những chủ đề.

Xem thêm: 5 Nguyên Nhân Dẫn Tới Que Thử Thai Vạch 2 Rất Mờ Liệu Có Thai Không?

Chủ đề bao gồm và chủ đề phụ (Major and minor themes): công ty đề đại diện thay mặt cho các phát minh chính cùng các phát minh phụ – ý tưởng phát minh thứ cấp cho trong dữ liệu. Ví dụ, nhà đề đó là ‘nỗ lực quăng quật thuốc lá’, chủ thể phụ rất có thể là ‘áp lực của anh em đề liên tục hút thuốc’.

3.3. Phân lớp chủ đề và links chủ đề

Bạn đã thấy nhiều phân tích định tính chỉ tạm dừng ở việc báo cáo mô tả và công ty đề. Mặc dù nhiên, bạn có thể bổ sung thêm tính ngặt nghèo và phát âm biết thâm thúy về nghiên cứu và phân tích của mình bằng phương pháp phân lớp những chủ đề hoặc kết nối chúng với nhau.

3.3.1. Phân lớp chủ đề (Layering Themes)

Phân lớn chủ đề được xây đắp dựa trên phát minh của các chủ đề chính và phụ nhưng chuẩn bị xếp những chủ đề thành những lớp từ các chủ đề cơ phiên bản đến những chủ đề tinh tướng hơn. Nó tức là biểu diễn dữ liệu bằng cách sử dụng các cấp độ chủ đề được kết nối với nhau. Các bạn thêm bớt những chủ đề phụ trong những chủ đề thiết yếu và bao gồm các chủ thể chính trong số chủ đề rộng lớn hơn. Tổng thể phân tích càng ngày càng trở nên tinh vi hơn lúc nhà nghiên cứu làm việc hướng về các cấp độ sâu rộng của sự việc trừu tượng. Con số lớp gồm thể đổi khác từ nhị đến bốn hoặc năm với việc nhận ra các lớp này sẽ giúp bạn hiểu việc sử dụng các chủ đề trong so với định tính theo lớp. Hình 2 dưới đó là một lấy ví dụ như về phân lớp chủ đề:

*

Hình 2: lấy ví dụ như về phân lớp nhà đề

Như vậy, tích lũy dữ liệu từ một trong những nguồn (Lớp 1) và phân tích nó để cải cách và phát triển mô tả những sự khiếu nại (Lớp 2). Từ biểu đạt này, sau đó họ hình thành các chủ đề (Lớp 3) và kết hợp các chủ thể này thành những quan điểm sâu rộng rộng (Lớp 4).

3.3.2. Links chủ đề (Interrelating Themes)

Các công ty đề kết nối với nhau có nghĩa là nhà nghiên cứu và phân tích kết nối những chủ đề nhằm hiển thị trình tự thời gian hoặc chuỗi sự kiện, chẳng hạn như khi các nhà nghiên cứu định tính tạo ra một mô hình định hướng và tư tưởng (như trong lý thuyết có cơ sở).

4. Đại diện và report các phạt hiện

Sau khi bạn viết mã dữ liệu, so sánh nó cho biểu hiện và chủ đề, chủ thể lớp và liên kết chủ đề, đồng thời report kết quả mang lại các câu hỏi nghiên cứu của bạn. Điều này yêu ước hiển thị những phát hiện trong các bảng và hình và tạo một câu chuyện để giải thích những gì chúng ta đã tìm thấy để trả lời các thắc mắc nghiên cứu vớt của bạn.

4.1. Đại diện các phát hiện nay (Representing Findings)

Các nhà nghiên cứu định tính thường xuyên hiển thị các phát hiện của mình một giải pháp trực quan bằng phương pháp sử dụng những hình vẽ, hình hình ảnh làm tạo thêm phần thảo luận. Những cách khác biệt để hiển thị tài liệu được liệt kê sống đây:

Tạo bảng so sánh. tạo hình hình ảnh trực quan tiền của tin tức dưới dạng bảng đối chiếu hoặc ma trận, bảng so sánh những nhóm về một trong các chủ đề (ví dụ: phái mạnh và phái nữ về khía cạnh “cảm giác bình yên trong nghề nghiệp và công việc kỹ thuật”).Xây dựng sơ thứ cây phân cấp. Sơ đồ vật này miêu tả một giải pháp trực quan các chủ đề với sự links giữa chúng để những chủ đề được trình bày theo đồ vật tự từ chủ đề rộng mang lại chủ đề hẹp.Trình bày hình vẽ: các hình gồm hộp cho biết mối tương tác giữa những chủ đề.Vẽ phiên bản đồ. Mô tả bố cục vật lý của thiết lập.Xây dựng bảng nhân khẩu. Biểu thị thông tin cá nhân hoặc nhân khẩu học tập của từng fan hoặc vị trí trong nghiên cứu.

4.2. Report các phát hiện (Reporting Findings)

Hình thức chủ yếu để trình diễn và báo cáo các phát hiện tại trong nghiên cứu định tính là 1 trong những cuộc bàn thảo tường thuật (narrative discussion). Một cuộc bàn luận tường thuật là một trong đoạn văn được viết vào một nghiên cứu định tính, trong các số ấy tác giả tóm tắt cụ thể những phát hiện nay từ phân tích tài liệu của họ. Ko có bề ngoài cố định nào mang đến tường thuật này, hoàn toàn có thể rất khác biệt giữa các nghiên cứu và phân tích này với nghiên cứu khác. Một số lưu ý dưới đây có thể hữu ích để báo cáo các phân phát hiện:

Bao tất cả đối thoại hỗ trợ hỗ trợ cho những chủ đề.Báo cáo trích dẫn (trong ngoặc kép) từ dữ liệu phỏng vấn hoặc từ quan lại sát của những cá nhân. Hồ hết câu trích dẫn này hoàn toàn có thể ghi lại xúc cảm và cách mọi người nói đến trải nghiệm của họ.Báo cáo nhiều quan điểm và bằng chứng trái ngược.Viết trong sự cụ thể sống động. Tìm những mô tả tốt về một cá nhân, sự khiếu nại hoặc hoạt động.Chỉ rõ những căng thẳng và xích míc trong những hiểu biết cá nhân.

5. Diễn giải phạt hiện

Diễn giải trong phân tích định tính có nghĩa là nhà nghiên cứu và phân tích lùi lại và hình thành một số chân thành và ý nghĩa lớn rộng về hiện tượng dựa trên cách nhìn cá nhân, đối chiếu với các phân tích trong thừa khứ hoặc cả hai. Nghiên cứu định tính là nghiên cứu diễn giải, và bạn sẽ cần làm cho ‘cảm giác’ về hầu hết phát hiện. Các bạn sẽ tìm thấy những diễn giải này vào phần ở đầu cuối của một nghiên cứu và phân tích dưới các tiêu đề như “Thảo luận” (Discussion), “Kết luận” (Conclusions), hoặc “Hàm ý” (Implications). Phần này phải bao gồm:

– Đánh giá bán về những phát hiện chính và biện pháp các câu hỏi nghiên cứu được trả lời. Phần “Thảo luận” bắt đầu với bản tóm tắt phổ biến về các vấn đề chính. Đôi khi các bạn sẽ nêu lại từng thắc mắc nghiên cứu trơ trẽn và gửi ra kết quả cho từng câu hỏi. Mục đích chung của đoạn văn này là cung cấp cho người đọc ánh nhìn tổng quan lại về những phát hiện để bổ sung cập nhật cho những kết quả chi tiết hơn trong các đoạn miêu tả và công ty đề.

– bội nghịch ánh cá thể của nhà nghiên cứu và phân tích về ý nghĩa sâu sắc của dữ liệu. bởi vì các nhà nghiên cứu định tính tin rằng quan điểm cá nhân của bạn không lúc nào có thể bóc tách rời khỏi các diễn giải, bắt buộc những làm phản ánh cá nhân về ý nghĩa của dữ liệu được chuyển vào nghiên cứu. Bạn dựa vào những diễn giải cá nhân này dựa vào linh cảm, gọi biết thâm thúy và trực giác. Do vì chúng ta có thể đã đến thực địa với đi thăm cá nhân rất thọ với các cá nhân, bạn có thể phản ánh và nhận xét về chân thành và ý nghĩa lớn rộng của dữ liệu.

– quan lại điểm cá thể so sánh hoặc đối chiếu với tài liệu hiện có. Phần diễn giải cũng hoàn toàn có thể chứa những tham chiếu đến tài liệu và các nghiên cứu trước đây. Tựa như như phân tích định lượng, nhà nghiên cứu định tính phân tích và lý giải dữ liệu theo quan điểm của phân tích trước đây, cho thấy thêm các phân phát hiện hoàn toàn có thể hỗ trợ hoặc mâu thuẫn với các nghiên cứu trước đó hoặc cả hai như thế nào. Giải pháp diễn giải này rất có thể so sánh những phát hiện tại định tính với các quan điểm được báo cáo về một định nghĩa khoa học tập xã hội được tìm thấy trong tài liệu, hoặc nó có thể kết phù hợp quan điểm cá thể với một thuật ngữ hoặc ý tưởng khoa học xã hội hoặc giáo dục.

– hạn chế của nghiên cứu. tương tự như như nghiên cứu và phân tích định lượng, nhà nghiên cứu định tính đề xuất những hạn chế hoặc điểm yếu hoàn toàn có thể có của nghiên cứu và đưa ra các lời khuyên cho nghiên cứu và phân tích trong tương lai.

– Đề xuất cho phân tích trong tương lai. những hàm ý cho nghiên cứu và phân tích trong tương lai tất cả thể bao hàm việc sử dụng các phát hiện tại cho thực tiễn (ví dụ: lớp học, ngôi trường học) hoặc nhu cầu nghiên cứu thêm (ví dụ: bằng phương pháp thu thập dữ liệu không ngừng mở rộng hơn hoặc bằng cách đặt câu hỏi bổ sung cập nhật của những người dân tham gia). Chúng ta cũng có thể nêu các tác động đối với việc ra quyết định, chẳng hạn như lập kế hoạch cho các phương thức thực hành bắt đầu hoặc đến các người theo dõi mà các bạn đã xác định trong phần ra mắt về nghiên cứu và phân tích của mình.

6. Đánh giá chỉ tính chính xác của những phát hiện

Trong suốt quy trình thu thập và phân tích dữ liệu, các bạn cần bảo đảm rằng các phát hiện cùng diễn giải của công ty là chính xác. Xác thực những phát hiện tức là nhà nghiên cứu khẳng định độ đúng đắn hoặc độ tin tưởng của các phát hiện. Bao gồm ba bề ngoài chính hay được những nhà phân tích định tính sử dụng: tam giác (triangulation), đánh giá thành viên (member checking) và truy thuế kiểm toán (auditing).

– phương thức tam giác (Triangulation), bằng cách kết hợp những lý thuyết, phương thức hoặc người xem trong một nghiên cứu, hoàn toàn có thể giúp đảm bảo an toàn rằng những rơi lệch cơ bạn dạng phát sinh từ việc sử dụng một cách thức hoặc một người quan sát duy tuyệt nhất được tự khắc phục. Các nhà nghiên cứu và phân tích định tính phân chia tam giác giữa những nguồn dữ liệu khác biệt để nâng cấp độ đúng chuẩn của một nghiên cứu. Đó là quá trình chứng thực bằng hội chứng từ các cá thể khác nhau (ví dụ: một hiệu trưởng cùng một học sinh), các loại dữ liệu (ví dụ: các chú thích quan ngay cạnh và bỏng vấn), hoặc các phương thức thu thập tài liệu (ví dụ: tư liệu và rộp vấn) trong những mô tả và chủ đề trong định tính nghiên cứu. Tín đồ hỏi soát sổ từng nguồn tin tức và tìm dẫn chứng để hỗ trợ một chủ đề. Điều này bảo vệ rằng nghiên cứu và phân tích sẽ đúng đắn vì thông tin dựa trên những nguồn thông tin, cá thể hoặc quá trình.

– kiểm soát thành viên: những nhà nghiên cứu và phân tích cũng chất vấn những phạt hiện của họ với những người tham gia nghiên cứu để xác định xem đông đảo phát hiện của họ có đúng mực hay không. Soát sổ thành viên là một quá trình trong kia nhà nghiên cứu và phân tích yêu ước một hoặc không ít người tham gia phân tích kiểm tra tính đúng chuẩn của vạc hiện. Việc kiểm tra này bao gồm việc đưa các phát hiện nay lại cho những người tham gia với hỏi chúng ta (bằng văn bản hoặc rộp vấn) về tính chính xác của báo cáo. Chúng ta hỏi những người dân tham gia về nhiều khía cạnh của nghiên cứu, ví dụ như mô tả có rất đầy đủ và thực tế hay không, những chủ đề có đúng mực để đưa vào hay là không và những diễn giải có công bằng và đại diện thay mặt hay không.

– các nhà nghiên cứu cũng có thể yêu mong một người bên phía ngoài dự án triển khai xem xét kỹ lưỡng nghiên cứu và phân tích và báo cáo lại bằng văn bản những điểm mạnh và điểm yếu của dự án. Đây là quy trình thực hiện đánh giá bên ngoài, trong các số đó nhà nghiên cứu thuê hoặc mua các dịch vụ của một cá nhân bên phía ngoài nghiên cứu vớt để xem xét các khía cạnh khác biệt của nghiên cứu. Đánh giá bán viên coi xét dự án và viết hoặc truyền đạt review về nghiên cứu. Việc kiểm toán này có thể xảy ra cả trong và khi hoàn thành một nghiên cứu, trong số ấy các kiểm toán viên hay hỏi những vấn đề: phần đa phát hiện tại có căn cứ vào dữ liệu không? các suy luận có lô ghích không? các chủ đề có phù hợp không? các quyết định điều tra và thay đổi phương pháp luận có thể hợp lý không?

Tài liệu tham khảo

Creswell, J. W. (2002). Educational research: Planning, conducting, và evaluating quantitative. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.Lovely Professional University. Methodology of Educational Research and Statistics. Produced & Printed by Laxmi Publications (P) LTD, 2014. No 113, Golden House, Daryaganj, New Delhi-110002 for Lovely Professional University PhagwaraJohnson, R. B., & Christensen, L. (2019). Educational research: Quantitative, qualitative, & mixed approaches. Sage publications.