(認知)
這星期的課程,是介紹質化資料分析
●量化分析與質化分析的相似處:
1.都包含意義推論,提供或解釋所觀察到的data 的意義
2.都包含了公開的方法或過程
3.所有資料分析的中心是比較,包括質化和量化資料
4.分析中,研究者努力避免錯誤、有問題的結論、及誤導的推論
●量化分析與質化分心的相異處:
量化:
1.特殊的、標準化的資料分析技術中選擇
2.等到所有資料都蒐集完成並轉換成數字之後才開始進行資料分析
3.演繹
4.使用統計
質化:
1.比較不標準化
2.分析比較不是獨立的階段,遍佈在研究過程中的每個階段
3.歸納
4.不使用統計
●研究者對於資料可以提供三種類型的解釋:
1.因果
2.結構
3.詮釋
質化分析的解釋的特質又有比較不抽象、詳細描述情境、說明複雜的過程
●質化資料編碼:
1.Open coding (開放式編碼)
(1)剛開始蒐集資料的第一階段形成的,研究者擺放主題並給初始碼或標籤,
是企圖將大量資料濃縮成幾類的第一步驟
(2)讓資料內部的主題浮現出來
2.Axial coding (主軸式編碼)
(1)資料的第二層過濾
(2)研究者從一些有組織的最初編碼或初級概念開始
(3)聚焦在先前的編碼主題多過資料本身
(4)研究者會問關於原因和結果、條件和互動、策略和過程、並尋找群集的類別或概念
(5)不僅刺激關於概念或主題間關係的思考,也提出新的問題
3.Selective coding (選擇性編碼)
(1)再一次掃描資料和之前的編碼
(2)在概念發展完成並開始組織幾個核心概念間的全面分析之後開始進行
(3)有選擇性的檢視能反映主題的個案,並在大多數或所有資料完成編碼後進行比較或對照
●Analytic Strategies:
1.Ideal Types
是用來比較的標準
2.Successive Approximation
修正的概念和模型越來越接近全部證據,而不斷地修正也使其更正確
3.Illustrative Method
將理論應用在具體的歷史情境或社會情境中,或是以前述理論為基礎來組織資料
4.Domain Analysis
主要目的在建構ontology
5.Analytic Comparison
從先前存在的理論或歸納發展出規律或模式關係的想法
6.Narrative Analysis
7.Negative Case Method
從分析比較加上了差異的方法,其焦點在於注意個案間的差異
(行動)
在課堂上,我們分組作了coding data的練習,
我們這組的編碼為:
DA → DATE
AC → ACTION
CP → COMPLAIN
MA → MARRIAGE
JK → JOKE
Q → QUESTION
CO → COMFORT
後來經過Dr.Jonathan Foster的指導,發現有些太過於具體,
像是AC和Q還有MA,所以我們重新整理過後,變成了:
DA → DATE
NV → Nonverbal
CP → COMPLAIN
EM → EXPERIENCE OF MARRIAGE
BM → BEFORE MARRIAGE
AM → AFTER MARRIAGE
(將MARRIAGE細分為EM、BM、AM)
JK → JOKE
CO → COMFORT
(感受)
資料分析是很重要的,當我們在面對大量的資料時,
要做好分析的工作,才不會迷失在資料中。
而課堂上coding data的練習,我覺得非常的重要,
我們可以從當中去了解自己在編碼的過程中,哪裡出了問題,
該如何改進才能夠更完善。
總之,這堂課學到了很多實用的東西,真的是獲益良多!
學術研究與寫作之性質
14 年前
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