质性数据分析 (2)
质性数据分析 (2)PPT讲稿
• 从思考单位入手
– 即被访者的意识形态
码号举例
• 我这次生病以后，（以前挂我号的
老病人）千里迢迢跑来看我，拉着 我的手一言不发（眼睛湿润），我 觉得让你体会到真情……真的是 （声音有些颤抖），什么叫真情 （抽泣）.
• 我觉得只是处事态度不同了，要宽
容（眼睛湿润）。好像觉得帮助别 人也是很快乐的事情。
质性数据分析 (2)课件
质的研究概述
• 质的研究定义 • 质的研究的基本步骤 • 质的研究适用情形
质的研究
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）
混合方法中的质的数据、个案研究、行动 研究（中也涉及到质的数据）
• 研究方法：访谈、观察、问卷调查、实物
收集
资料的类型
一是来自访谈的资料 二是来自观察的资料 三是文件、实物类资料 （1）文献 （2）纪念性物品 （3）年鉴和编年史 （4）对问卷和调查的开放式书面答复 （5）以及运用问卷和仪器设备等不同方式搜集不同来源和形态的资料
• 我现在好像是吊在悬崖上，手
里抓着一根稻草，命悬一线。 我觉得我抓着这根草，使劲往 上攀，我要活着，我要活下去， 我不能松劲，放松自己就好像 放弃自己了。
• 强烈的生存欲望
（信念态度）
❖ 我（患病）一年后又回去工作 了，生活还是要恢复原来的状 态。我并不想利用得病，要他 （丈夫）做什么，反正都是在 以前正常轨道上行驶，没有不 讲道理的要求。
• 体验真情 • 宽容待人
本土概念举例
• 我有好多事情不用操心，经济上也不拮据……我这样已经
质性数据分析 (2)
质性数据分析 (2)目录质性数据分析(2) (1)引言 (1)质性数据的定义和特点 (1)质性数据分析的重要性和应用领域 (2)质性数据分析方法 (4)文本分析方法 (4)访谈分析方法 (5)观察分析方法 (6)质性数据分析的步骤 (7)数据收集 (7)数据整理和编码 (8)数据解释和归纳 (9)质性数据分析的挑战和解决方法 (10)主观性和偏见的影响 (10)数据量大和复杂性高 (10)结果的解释和推广 (11)结论 (12)质性数据分析的优势和局限性 (12)对未来质性数据分析的展望和研究方向 (13)引言质性数据的定义和特点质性数据是指以描述性词语或符号来表示的非数值型数据。
与数量性数据相比，质性数据更加主观和抽象，通常用于描述事物的属性、特征、性质或类别。
在质性数据分析中，我们关注的是数据的含义和解释，而不是数据的数量或大小。
下面将详细介绍质性数据的定义和特点。
一、质性数据的定义质性数据是指那些无法用数值来表示的数据，而是通过描述性词语或符号来表达的数据。
它通常用于描述事物的属性、特征、性质或类别。
质性数据可以是文字、符号、图像、声音等形式，它们反映了人们对事物的主观认识和感受。
质性数据的定义相对宽泛，可以包括各种形式的非数值型数据。
二、质性数据的特点1. 主观性：质性数据是基于人们的主观认识和感受而产生的，因此具有较强的主观性。
不同的人可能对同一事物有不同的描述，导致质性数据的解释存在一定的主观性和不确定性。
2. 描述性：质性数据主要用于描述事物的属性、特征、性质或类别。
它们通常不能直接进行数值计算，而是通过描述性词语或符号来表达。
例如，性别可以用“男”或“女”来描述，颜色可以用“红”、“黄”、“蓝”等来描述。
3. 非连续性：质性数据通常是非连续的，即数据之间没有明确的大小或顺序关系。
例如，颜色的分类是相互独立的，红色和蓝色之间没有大小关系。
因此，在质性数据分析中，不能使用数值运算或统计方法来处理这些数据。
学术研究中的质性数据分析方法
学术研究中的质性数据分析方法在学术研究中，数据分析是不可或缺的部分，其中质性数据分析方法在解析和理解研究对象的特征和本质方面起着重要的作用。
本文将介绍几种常用的质性数据分析方法，包括内容分析、主题分析和常态分析。
一、内容分析内容分析是一种常见的质性数据分析方法，它通过对文本、图像或声音等进行系统的分类、编码和计量来研究现象之间的关系。
这种方法主要适用于有大量文本数据的研究，例如文献综述、案例分析等。
内容分析可以通过以下几个步骤进行：1. 定义分析目标：确定研究的具体目标和范围，明确要回答的问题。
2. 数据收集：收集与研究主题相关的文本数据，可以是书籍、文章、报纸、采访记录等。
3. 单位化：将所收集到的数据按照一定的规则进行单位化，例如将文章按段落或关键词进行划分。
4. 编码：对单位化后的数据进行编码，将其转化为可计量的形式。
编码可以包括标签、分类、主题等。
5. 计量和分析：对编码后的数据进行计量和分析，通过统计方法和分类技巧来发现数据间的关联和规律。
通过内容分析，研究人员可以从大量的文本数据中提取出有价值的信息，进一步理解问题的本质。
二、主题分析主题分析是一种通过对文本数据进行分类和聚类来识别出潜在主题和模式的质性数据分析方法。
与内容分析不同，主题分析更加注重对文本数据中隐含主题的发现与理解。
主题分析的步骤如下：1. 数据准备：收集与研究主题相关的文本数据，并进行必要的数据清洗与预处理。
2. 主题提取：使用文本挖掘技术和机器学习算法，对文本数据进行主题提取。
常用的方法包括词频统计、词共现分析和主题模型等。
3. 主题聚类：通过将具有相似主题的文本数据聚集在一起，形成主题聚类。
聚类算法可以使用层次聚类、K-means等。
4. 主题解释：对聚类后的主题进行解释和理解，发现其内在的联系和共性。
通过主题分析，研究人员可以发现文本数据中的隐含主题，并在此基础上进行深入的分析和讨论。
三、常态分析常态分析是一种通过对所研究对象的日常行为和表现进行观察和记录，以揭示其内在特征和规律的质性数据分析方法。
实证研究中的质性数据的分类与分析方法
实证研究中的质性数据的分类与分析方法引言：实证研究是科学研究的重要方法之一，它通过观察、实验或调查来收集和分析数据，从而获得对现象背后规律的认识。
质性数据在实证研究中具有重要的地位，它能够提供丰富的细节和深入的理解，帮助人们更好地把握问题的本质和内涵。
本文将介绍实证研究中质性数据的分类与分析方法，帮助读者更好地利用这些方法来深入了解和解释现象。
一、质性数据的分类与定义1. 个人访谈个人访谈是一种常用的质性数据收集方法，通过与受访者进行面对面的深入交流，收集和获取数据。
个人访谈可以通过开放式问题和半结构化问题来获取详细和质性的信息。
2. 焦点小组讨论焦点小组讨论是一种在一定时间和空间范围内，由一组参与者共同讨论某一特定主题的方法。
焦点小组讨论通过让不同的个体交流和协商，获取有关主题的多元观点。
3. 文件分析文件分析是通过收集和阅读各种文件和资料，进行数据搜集和分析的一种方法。
文件可以是书籍、报纸、政策文件等，通过对这些文件的细致研究，可以获得对问题的深入理解。
4. 观察法观察法是通过观察和记录现象的变化和规律，来获取数据的一种方法。
观察可以是实地观察，也可以是对影像、录像、照片等的观察。
观察可以是直接观察，也可以是间接观察。
5. 文本分析文本分析是对文本材料进行内容分析和解释的一种方法。
文本可以是书籍、文章、访谈录音等，通过对文本的深入分析和解读，可以获得对主题的深刻理解和认识。
6. 问卷调查问卷调查是一种通过设计和发放问卷，收集并分析数据的方法。
问卷可以包含开放式问题和封闭式问题，通过对问卷数据的统计和分析，可以获取对问题的了解和认知。
二、质性数据的分析方法1. 编码与分类编码与分类是对质性数据进行整理和分类的方式。
通过对数据进行码化和分类，可以将复杂的数据重新梳理和整合，为后续的分析提供基础。
2. 主题分析主题分析是对质性数据进行概念提取和归纳的过程，通过发现和归类数据中的共性和差异，生成主题和维度。
质性数据分析
恢复常态 （行为表现）
初次编码原则
编码越细致越好，直到达到饱和；如果发现了新的码号， 可以在下一轮进一步收集原始资料
注意寻找当事人使用的词语 命名尽量使用当事人的原话 在对资料进行逐步分析时，就有关词语、短语、句子、行
动、意义和事件询问具体的问题
归类
归类 是将资料分门别类，使繁杂的资料条理化、系 统化，为找出规律性的联系提供依据。
我觉得只是处事态度不同了，要宽 容（眼睛湿润）。好像觉得帮助别 人也是很快乐的事情。
体验真情 宽容待人
本土概念举例
我有好多事情不用操心，经济上也不拮据……我这样已经 算是很幸福了，但是我并不快乐……因为我必须什么时候 都要去适应别人，必须要做一个和大家一样的、让大家看 你是一个正常的人……
进入研究情景..
界定研究问题..
资料收集.
撰写研究报告.
资料分析.
定性研究适用的情形
特殊性问题：探究特殊个案所呈现的问题 过程性问题：探究事物的发生、发展，重点放在动态变化上 情景类问题：探讨的是特定情境下发生的社会现象 描述性问题：对社会现象进行描述 意义类问题：探究当事人对有关事情的意义解释 解释性问题：从当事人的角度对特定社会现象进行解释
身心的照顾她，一些小辈经常来看她，特意送来她喜欢喝的净化水 等具体的故事； 主题方面：被访者反复提到的“感恩” A是一个时刻持有感恩心态的人
阅读编码
编码：是指对初始的定性研究资料根据其内容和 意义用类别标签、概念术语、解释性短语加以标 识、说明和区分的过程
编码（2）
设立码号 标准之一：有关词语或内容出现的频率
幸福——物质上、外在的、赋予的东西 快乐——自我的、主观的、内在的满足
学术研究中的质性数据分析方法如何正确分析和解读质性数据
学术研究中的质性数据分析方法如何正确分析和解读质性数据在学术研究中，质性研究方法是非常重要的一种数据分析方法。
与定量研究方法相对，质性研究方法更注重对现象的深入理解和解释，可以提供丰富的描述和细致的分析。
然而，正确的分析和解读质性数据并不是一件容易的事情。
本文将介绍质性数据分析方法的一般步骤，并探讨如何正确分析和解读质性数据。
一、概述1.质性数据是指那些不能量化的数据，通常是由文本、图片、音频、视频等非数字方式所呈现。
2.质性研究的目标是通过对质性数据的分析和解读，挖掘出内在的意义和理解。
二、质性数据分析方法的步骤质性数据的分析一般包括以下步骤：1.数据收集：收集相关的质性数据，如采访记录、文献资料、观察记录等。
2.数据整理：对收集到的数据进行整理和归类，便于后续的分析。
3.数据编码：将数据转化成可管理的形式，通常使用一定的编码系统对数据进行分类和标记。
4.数据分析：根据研究目的和问题，采用适当的分析方法对数据进行深入的分析和解读。
5.数据展示：将分析得到的结果进行可视化展示，如绘制图表、制作报告等。
6.数据解释：根据分析结果，对数据进行合理的解释，理解质性数据背后的意义和内涵。
三、常用的质性数据分析方法1.内容分析：通过对质性数据中的内容进行分析，抽取关键信息和主题，从而对数据的内涵进行解释。
常用的内容分析方法包括主题分析、语义分析等。
2. grounded theory：这是一种常用的质性数据分析方法，旨在通过对数据的不断比较和理论构建，形成一种新的理论模型。
3. 文本分析：通过对质性数据中的文本进行处理和解读，提取出关键词汇、主题和情感等信息。
文本分析中常用的方法有情感分析、主题模型等。
4. 比较分析：通过对质性数据中的不同部分进行比较，从而揭示出差异和共同点，找出规律和理论。
五、正确分析和解读质性数据的注意事项1.避免主观臆断：在分析和解读质性数据时，要尽量避免自己的主观臆断和偏见，要客观、中立地对待数据。
报告中的质性数据处理与分析方法
报告中的质性数据处理与分析方法在进行研究报告时，我们可能会使用不同类型的数据，包括定量数据和质性数据。
定量数据可以通过统计分析方法进行处理和分析，但质性数据则需要采用不同的方法来进行处理和分析。
本文将详细论述报告中质性数据的处理与分析方法，并探讨其在研究中的应用。
一、质性数据的特点和分类1.1 质性数据的特点质性数据又称为非数值型数据，它描述的是事物的特性、属性和观点，通常以文字、意见和描述的形式呈现。
相比于定量数据，质性数据更加主观和个性化，难以归纳和测量。
因此，处理和分析质性数据需要采用不同的方法。
1.2 质性数据的分类质性数据可以分为两类：名义数据和顺序数据。
名义数据是一种无序分类数据，例如性别、地区和职业等；而顺序数据则表示数据之间存在一定的次序或级别关系，例如评分、满意度和教育程度等。
二、质性数据的处理方法2.1 编码和整理质性数据在处理质性数据之前，需要将其进行编码和整理。
编码可以将文字描述转化为数字代码，便于统计和分析。
整理质性数据包括归类、分类和集中。
归类是将相似的数据合并为一类；分类是将数据进行分组，以便进行比较和分析；集中是对同一类别的数据进行总结和概括。
2.2 质性数据的可视化分析质性数据的可视化分析可以通过制作图表、制作词云和制作主题模型等方式来展示数据的分布和趋势。
制作图表可以将数据以直观的方式展现出来，如条形图、饼图和柱状图等；制作词云可以将文本数据中频繁出现的关键词以图形化的形式呈现；制作主题模型可以根据文本数据的关键词和上下文推测出潜在的主题和话题。
三、质性数据的分析方法3.1 语义分析语义分析是一种对文本数据进行深入理解和解释的方法。
它可以通过分析文本的情感、情绪和语义来揭示潜在的信息和洞察。
语义分析可以采用自然语言处理技术和机器学习算法来实现。
3.2 内容分析内容分析是一种对文本数据进行定性描述和归纳的方法。
它可以通过对文本内容的频率、分布和模式进行统计，揭示文本的特点和规律。
研究报告中的质性数据分析方法
研究报告中的质性数据分析方法引言：随着社会科学研究的发展，质性数据在研究报告中的应用越来越广泛。
相比于数量性数据，质性数据更加丰富多样，能够帮助研究者了解被研究对象的内在动机、态度和认知。
质性数据分析方法的运用对于研究报告的准确性和可信度至关重要。
本文将讨论研究报告中的质性数据分析方法，涵盖了数据收集、数据编码、数据解释和验证等关键步骤。
一、数据收集方法的选择1. 个体访谈：个体访谈是研究者与被研究对象进行深入交流、获取详细信息的有效方法。
研究者可以通过开放性问题引导被研究对象自由表达观点和体验，帮助研究者深入了解被研究对象的想法和感受。
2. 小组访谈：小组访谈通过团队讨论的方式收集数据，能够捕捉到不同个体之间的相互作用和观点交换。
这种方法适用于研究团队决策、组织文化等问题。
3. 观察法：观察法通过直接观察被研究对象的行为、环境和互动过程，获取第一手的资料。
观察法适用于研究非常规行为、社会互动和文化习俗等问题。
二、数据编码与归类1. 开放编码：开放编码是将质性数据进行逐字逐句的记录与编码。
研究者可以从原始数据中抽取关键词汇、短语或句子，形成编码体系，以确定主题和模式。
2. 主题编码：主题编码是将数据归类到一个或多个主题之下。
研究者可以通过读取和重复观察数据，使用关键词和主题标签对数据进行编码，辅助后续的分析和解释。
三、数据解释与理解1. 词频分析：通过计算各个关键词在数据中出现的频率，研究者可以找出最频繁出现的单词和表达方式，从而揭示出数据的重要主题和模式。
2. 比较分析：比较分析通过对不同个体、不同时间点或不同群体的数据进行对比，帮助研究者发现共性和差异性。
3. 模式识别：模式识别是一种寻找数据中潜在模式和结构的方法。
通过观察和总结相似的案例或现象，研究者可以揭示出数据中的规律和趋势。
四、数据验证与可信度1. 信度分析：信度分析旨在评估数据的一致性和稳定性。
研究者可以通过重复观察和编码同一份数据，对比研究结果的一致性，从而评估数据的信度。
论文写作中的质性数据分析方法
论文写作中的质性数据分析方法质性数据分析在社会科学研究和学术论文写作中扮演着重要的角色。
通过有效地分析和解释质性数据，研究者能够深入了解研究对象，从而得出有意义的结论和理论。
本文将介绍一些常见的质性数据分析方法，以及它们在论文写作中的应用。
一、内容分析法内容分析法是研究文本、图片、音频或视频数据的一种常用质性分析方法。
它将研究对象按照一定的规则和标准进行分类、计数和比较，从而揭示其内在的主题、观点和趋势。
在论文写作中，研究者可以通过内容分析法来分析和解释文献、采访或调查问卷等数据，以支持研究问题的回答。
二、主题分析法主题分析法是一种质性数据分析方法，通过识别和分析文本中的主题、观点和意义，揭示出研究对象的基本特征和内在结构。
它常常与内容分析法结合使用，帮助研究者深入探究文本数据的含义和影响。
在论文写作中，研究者可以运用主题分析法来解释和讨论研究对象的核心主题，从而提出深入的研究问题和见解。
三、文本建模方法文本建模方法是指将质性数据转化为可以进行定量分析的结构化形式，为后续的统计分析提供基础。
它使用计算机程序和自然语言处理技术来将文本数据转化为可量化的特征向量，以便进行相关的数值计算和模型构建。
在论文写作中，研究者可以使用文本建模方法来分析和比较大规模的文本数据，以揭示出研究对象的深层次模式和关联。
四、比较分析方法比较分析方法是一种常用的质性数据分析方法，用于比较不同研究对象之间的差异和共同点。
通过逐个或系统性地分析不同个体、组织或社会群体的质性数据，研究者可以找出其异同之处，并从中得出结论和理论。
在论文写作中，研究者可以运用比较分析方法来比较不同案例、不同国家或不同时期的数据，以发现研究对象的变化和发展趋势。
五、内涵分析方法内涵分析方法是一种质性数据分析方法，用于深入解释和理解研究对象的内在含义和特征。
它以研究者对数据的主观理解和解释为基础，通过归纳、分类和内省等方式，揭示出研究对象的深层次结构和意义。
质性数据分析方法与分析工具简介
质性数据分析方法与分析工具简介目录质性数据分析方法与分析工具简介 (1)引言 (1)研究背景 (1)研究目的 (2)文章结构 (3)质性数据分析方法概述 (4)质性数据的定义 (4)质性数据分析的重要性 (5)质性数据分析方法的分类 (5)质性数据分析方法详解 (6)文本分析方法 (6)访谈分析方法 (7)观察分析方法 (8)质性数据分析工具介绍 (9)NVivo (9)MAXQDA (10)Atlas.ti (11)Dedoose (11)QDA Miner (12)质性数据分析方法与工具的应用案例 (13)社会科学研究中的质性数据分析方法与工具应用 (13)教育领域中的质性数据分析方法与工具应用 (14)商业研究中的质性数据分析方法与工具应用 (15)总结与展望 (16)对质性数据分析方法与工具的总结 (16)对未来研究的展望 (17)引言研究背景随着信息时代的到来，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
在这个大数据时代，人们对数据的分析和挖掘需求日益增加。
然而，传统的定量数据分析方法在处理质性数据方面存在一定的局限性。
因此，质性数据分析方法和分析工具的研究和应用变得尤为重要。
质性数据是指那些无法用数值来表示的数据，它们通常是以文字、图像、声音等形式存在的。
与定量数据相比，质性数据更加主观和复杂，往往包含更多的细节和背景信息。
因此，对质性数据的分析需要运用不同的方法和工具。
质性数据分析方法是指通过对质性数据进行整理、分类、归纳和解释，从中提取出有意义的信息和结论的一种研究方法。
它主要包括内容分析、主题分析、文本挖掘、语义网络分析等。
这些方法可以帮助研究者深入了解质性数据背后的含义和关系，揭示出隐藏在数据中的规律和趋势。
质性数据分析工具是指用于辅助质性数据分析的软件和技术。
随着计算机技术的发展，越来越多的质性数据分析工具被开发出来，如Nvivo、Atlas.ti、MAXQDA等。
这些工具可以帮助研究者对质性数据进行有效的整理、编码、分析和可视化，提高研究效率和准确性。
社科研究报告中质性数据分析的方法探讨
社科研究报告中质性数据分析的方法探讨概论：社会科学研究涉及到大量的定性数据，包括访谈记录、观察笔记、问卷开放性问题回答等。
如何对这些质性数据进行分析，从而得出有意义的结论，一直是社科研究者关注的重点。
本文将从六个方面探讨社科研究报告中质性数据分析的方法，包括主题分析、内容分析、范畴分析、对比分析、归纳分析和质性调整等。
一、主题分析：主题分析是质性数据分析中常用的一种方法。
通过对数据进行分类、提炼和归类，确定数据的主要话题和重要内容。
研究者可以通过构建代码簇或者使用主题模型等方式进行主题分析，找出数据之间的相关性和内在的联系。
二、内容分析：内容分析是对质性数据进行详细的文本分析，包括语法、语义和语用层面。
研究者可以通过对句子结构、词汇选择和逻辑关系等进行分析，揭示数据中隐藏的信息和观点。
三、范畴分析：范畴分析是对质性数据进行分类和整理的方法。
研究者可以根据研究目的和问题，将数据进行适当的范畴划分，以便更好地理解和解读数据。
范畴分析可以通过建立编码系统或者使用软件辅助来进行。
四、对比分析：对比分析是质性数据分析中的一种重要方法。
通过对不同数据或者不同情境进行对比，研究者可以发现数据之间的差异和相似，进一步探究背后的原因和规律。
对比分析可以在不同层次和不同维度上展开，为研究提供全面的视角。
五、归纳分析：归纳分析是对质性数据进行整合和总结的方法。
通过将多个细节进行概括和归纳，研究者可以得出一般性的结论和规律。
归纳分析需要研究者具备较强的归纳推理能力，能够从大量的数据中提炼出核心信息。
六、质性调整：质性调整是质性数据分析中的一个重要环节。
由于质性数据的主观性较强，可能存在一些偏倚或错误。
研究者需要通过与现实、文献或者其他数据进行比较和核实，对结果进行调整和修正，提高数据的可信度和有效性。
结论：社科研究报告中的质性数据分析是一个相对复杂和灵活的过程，需要研究者具备一定的分析和理解能力。
本文从主题分析、内容分析、范畴分析、对比分析、归纳分析和质性调整六个方面论述了质性数据分析的常用方法，为社科研究者提供了一定的参考和借鉴。
科学研究中的质性数据分析技巧
科学研究中的质性数据分析技巧科学研究中，数据分析是非常关键的环节，帮助研究者从数据中提取和发现有用的信息和规律。
在数据分析中，质性数据的处理和分析是一项重要任务。
质性数据是通过非数值形式来描述和表示的数据，而不是通过数字来量化的数据。
本文将介绍科学研究中常用的质性数据分析技巧。
一、内容分析内容分析是一种用于解释和理解质性数据的方法，它通过对文本、图像、声音等非数值形式的数据进行系统的分类、编码和分析，从中发现模式和趋势。
在科学研究中，内容分析常被用于分析访谈录音、问卷调查的开放性问题的回答、档案材料等质性数据。
内容分析的步骤包括：确定研究目标和研究问题、制定分析计划、对质性数据进行文件化和编码、进行统计和分析，并从中得出结论。
在进行内容分析时，研究者需要注意保持客观性和一致性，避免主观偏见的影响。
二、主题分析主题分析是一种用于从质性数据中提取主题和模式的技术。
在主题分析中，研究者对数据进行细致的阅读和反复的分析，将相似的观点、想法和概念进行归类，形成主题。
主题分析可用于分析访谈、问卷调查等质性数据，从中发现与研究问题相关的主题和模式。
主题分析的步骤包括：对质性数据进行初步浏览和理解、对数据进行开放性编码、整理编码、进行模式识别和主题提取、进一步整理和验证主题，并从中得出结论。
主题分析要求研究者具备良好的解释能力和分类技巧，能够准确地理解和提取数据中的主题和模式。
三、内容分析与主题分析的结合运用在科学研究中，内容分析和主题分析通常是相互结合运用的。
内容分析可以帮助研究者对大量的质性数据进行整理、分类和编码，从中发现一些常见的主题和模式，并为主题分析提供基础。
主题分析则可以通过对质性数据的深入阅读和分析，从中提取并深入理解与研究问题相关的主题和模式。
在整个数据分析过程中，研究者需要保持开放的思维和灵活的分析方法，不断调整和完善分析的方法和步骤，以充分利用质性数据中的信息，并得出科学、可靠的研究结论。
报告中的质性数据采集和分析
报告中的质性数据采集和分析一、质性数据的概念和特点- 什么是质性数据？- 质性数据的特点是什么？- 质性数据与定性数据的区别是什么？二、质性数据的采集方法- 面谈- 什么是面谈？- 面谈的优势和劣势是什么？- 面谈时需要注意哪些事项？- 观察- 什么是观察？- 观察的优势和劣势是什么？- 观察时需要注意哪些事项？- 文献分析- 什么是文献分析？- 文献分析的优势和劣势是什么？- 文献分析时需要注意哪些事项？三、质性数据的整理和编码- 整理质性数据的目的是什么？- 如何进行质性数据的整理？- 质性数据编码的作用是什么？- 质性数据编码时需要遵循哪些原则？四、质性数据的分析方法- 语义分析- 什么是语义分析？- 语义分析的步骤是什么？- 语义分析的优势和劣势是什么？- 主题分析- 什么是主题分析？- 主题分析的步骤是什么？- 主题分析的优势和劣势是什么？- 双重编码分析- 什么是双重编码分析？- 双重编码分析的步骤是什么？- 双重编码分析的优势和劣势是什么？五、质性数据的信度和效度评估- 什么是信度和效度？- 质性数据的信度和效度如何评估？- 评估过程中需要考虑哪些因素？六、质性数据在报告中的应用- 在研究报告中如何呈现质性数据？- 质性数据在决策和规划中的作用是什么？- 质性数据在社会科学研究中的应用案例是什么？以上是关于报告中的质性数据采集和分析的六个重要方面的详细论述。
从质性数据的概念和特点开始，探讨质性数据采集方法的优势和劣势，然后介绍质性数据的整理和编码过程，接着解析质性数据的几种常用分析方法，讨论质性数据的信度和效度评估方法，最后探讨质性数据在报告中的应用。
通过这样的结构安排，读者可以全面了解质性数据的采集、处理和分析过程，并且明白质性数据在研究和决策中的重要性。
社会研究中的质性数据分析方法
社会研究中的质性数据分析方法在社会科学领域，质性研究是一种重要的研究方法，它主要依赖于收集和分析质性数据。
相较于定量研究方法，质性研究更注重对社会现象的深入理解和描述。
而要对质性数据进行分析，研究者需要掌握一系列的质性数据分析方法。
本文将介绍几种常用的质性数据分析方法，包括内容分析、主题分析、案例比较分析和理论驱动的分析。
一、内容分析内容分析是一种通过对文本或媒体材料进行系统性的分类、描述和解释来研究社会现象的方法。
研究者可以通过收集和分析书籍、论文、报纸文章、采访记录等文本数据来获取有关社会现象的信息。
在进行内容分析时，研究者需要首先确定研究的内容范围和研究问题，然后将文本数据进行编码和分类，最后进行数据分析和解释。
内容分析可以帮助研究者系统地理解社会现象，并发现其中的模式和趋势。
二、主题分析主题分析是一种质性数据分析方法，它旨在通过识别和描述文本中的主题来研究和理解社会现象。
主题是指文本中的重要概念、想法或观点，通过主题分析，研究者可以深入探讨这些主题，并揭示它们的内在关系。
主题分析通常包括以下步骤：首先，收集和整理文本数据；然后，识别和定义主题；接下来，将文本数据与主题进行关联和分类；最后，进行主题分析和解释。
主题分析可以帮助研究者发现文本中的隐含信息，从而深入了解社会现象。
三、案例比较分析案例比较分析是一种通过比较和对比不同个案来研究社会现象的方法。
该方法适用于研究多个具体案例之间的差异和共同点，从而揭示社会现象的多样性和复杂性。
在进行案例比较分析时，研究者首先选择一组相关案例，然后收集和整理案例数据，例如个案的背景信息、事件描述和参与者观点。
接下来，研究者可以通过比较案例之间的差异和相似之处，分析和解释社会现象的原因和机制。
案例比较分析可以为研究者提供全面和详实的对社会现象的理解。
四、理论驱动的分析理论驱动的分析是一种基于理论框架进行质性数据分析的方法。
在这种分析方法中，研究者使用理论来指导数据的收集、分类和解释。
如何对报告中的质性数据进行分析
如何对报告中的质性数据进行分析概述：质性数据在报告分析中扮演着重要的角色，尤其是在社会科学领域。
与数量数据不同，质性数据是描述性的，通过描述、分类和解释来揭示数据背后的意义。
质性数据的分析可以帮助我们深入了解问题的本质和复杂性，提供更多的见解和决策支持。
本文将探讨如何对报告中的质性数据进行分析。
标题一：质性数据收集和整理质性数据的分析首先需要进行数据的收集和整理。
收集质性数据的方法包括访谈、观察、文献资料收集等。
数据整理包括对收集到的数据进行编码和归类，以便进一步进行分析。
编码的目的是为了给数据赋予标签或标志，使其更具描述性和可读性。
归类是将同类别或相似属性的数据进行分组，以便于后续的分析工作。
标题二：质性数据的数据分析方法1. 文本分析：对报告中的质性数据进行文本分析是常用的方法之一。
通过对文本的词频、关键词和情感等进行统计分析，可以发现文本中的主题、情感倾向和隐藏的信息。
文本分析可以使用自然语言处理技术和文本挖掘算法实现。
2. 主题分析：主题分析是一种常用的质性数据分析方法，通过对报告中的质性数据进行主题提取和分析，可以揭示出数据中的主要议题和主题。
主题分析常用的方法包括词频统计、语义网络分析和主题模型等。
3. 模型构建：对质性数据进行模型构建也是一种可行的分析方法。
可以根据数据的特点和问题的需求，构建相应的质性模型，如因果图、影响图和认知图等。
模型构建有助于分析和理解数据之间的关系和影响。
标题三：交叉分析和对比分析交叉分析是将质性数据与其他类型数据进行结合分析的方法。
通过将不同维度的数据交叉分析，可以对数据进行进一步的解读和理解。
交叉分析可以帮助揭示出数据之间的关联和差异，发现隐藏的规律和因果关系。
对比分析是将不同组别或不同时间点的质性数据进行比较和对比。
通过对比分析，可以发现数据的变化、趋势和差异，从而提供更全面和深入的分析结果。
标题四：质性数据的可视化分析质性数据的可视化分析可以通过图表和图像的形式将数据进行展示和呈现，使分析结果更加直观和易懂。
质性数据分析方法
质性数据分析方法一、引言质性数据分析方法是指用于处理质性数据的统计分析方法。
质性数据是指描述事物特征或属性的非数值型数据，如性别、民族、满意度等。
在进行质性数据分析时，采用合适的方法可以帮助我们更好地理解和解读数据，从而为决策和研究提供支持。
本文将介绍几种常用的质性数据分析方法。
二、内容分析法内容分析法是一种通过对文字、图像、音频等内容进行系统分类、整理和解释的方法，用于探索和理解质性数据中隐藏的信息和模式。
该方法主要包括两个步骤：选择适当的分析单位和制定可操作的类别系统。
分析单位可以是词语、句子、段落等，类别系统则是根据研究目的和数据特点来确定的。
通过对数据进行编码和计数，可以揭示数据中的主题、观点、趋势等关键特征。
三、主题分析法主题分析法是一种通过对质性数据进行主题分类和分析的方法，用于发现数据中的重要主题和概念。
在主题分析中，研究者需要仔细阅读和理解数据，并根据内容的相关性将其归类为不同的主题。
可以使用词云、主题关联图等可视化工具帮助识别和解释主题。
主题分析法可以帮助我们了解数据背后的深层含义，提取有用的信息和见解。
四、情感分析法情感分析法是一种用于分析和测量文本中情感倾向的方法。
在质性数据分析中，我们经常需要了解人们对某个话题或产品的情感态度。
情感分析可以帮助我们判断评论、评价和意见中的情感色彩，从而了解用户满意度、产品质量等方面的信息。
情感分析可以通过构建情感词典、机器学习和自然语言处理等技术实现。
五、比较分析法比较分析法是一种用于对质性数据进行比较和对比的方法。
比较分析可以帮助我们了解不同群体、时期、地区等因素对数据产生的影响。
比较分析通常包括描述性比较和推断性比较两种方法。
描述性比较用于描述和对比不同群体或变量的差异和相似之处，而推断性比较则用于进行统计推断和假设检验。
比较分析可以帮助我们找到数据的规律和差异，从而揭示现象背后的原因和机制。
六、整理和呈现结果在完成质性数据分析后，我们需要将结果整理和呈现出来。
质性数据分析技巧
质性数据分析技巧在数据分析领域中，质性数据是指非数值型的数据，例如文字、图像、声音等。
与定量数据相比，质性数据的特点在于无法直接进行数值计算和统计，而需要借助特定的分析技巧来深入理解和解释。
本文将介绍一些常用的质性数据分析技巧，帮助读者更好地应对这类数据。
一、内容分析内容分析是一种通过对文本、图像或音频等质性数据进行系统的研究与解释的方法。
在内容分析中，研究人员通常会对数据进行分类、计数和主题分析等，以挖掘其中的潜在信息和趋势。
1.分类分析分类分析是最基本的内容分析方法之一，它将质性数据按照一定的标准进行分类。
例如，研究人员可以将一系列新闻报道按照主题或情感进行分类，以了解公众对不同事件的看法和态度。
在进行分类分析时，研究人员需要明确分类的标准，并根据这些标准进行数据的归类和整理。
2.计数分析计数分析是通过对质性数据进行计数，以了解各个类别之间的比例和分布情况。
例如，在一个调查中，研究人员可以统计参与者对某个产品的好评和差评数量，从而得出该产品的用户满意度。
在进行计数分析时，需要注意样本选择的合理性和统计结果的可靠性。
3.主题分析主题分析是一种将质性数据中的主题和关键词抽取出来，并进行整理和归类的方法。
它通过对文本进行关键词提取、频率统计和相关性分析等步骤，从而揭示文本的主要内容和概念。
主题分析可应用于文本挖掘、社交媒体分析等领域。
二、内容分析工具为了更高效地进行内容分析，研究人员可以借助一些专业的工具和软件。
下面介绍两个常用的内容分析工具。
1.文字分析工具文字分析工具可以帮助研究人员处理大量的文本数据。
它们可以自动提取关键词、计算频率、构建词云等，从而减轻研究人员的工作负担并提高分析效率。
例如，WordCloud、NVivo和Atlas.ti等都是常用的文字分析工具。
2.情感分析工具情感分析工具可以识别文本中的情感倾向，帮助研究人员了解用户的情感和态度。
这些工具通常通过对文本进行情感分类和评分等方式进行分析，并输出情感极性和强度等指标。
论文写作中的质性数据分析技巧
论文写作中的质性数据分析技巧在学术研究中，质性数据分析是一种重要的方法。
与定量数据分析不同，质性数据分析着重于对非数字类数据的探索和解释。
本文将介绍一些在论文写作中常用的质性数据分析技巧，以帮助研究者更好地理解和应用这一方法。
一、内容分析内容分析是质性数据分析中常用的一种技术。
它通过对文本、图像或其他非结构化数据进行系统的解析和分类，以得出对研究问题的洞察。
在论文写作中，内容分析可以帮助研究者发现和解释文本中的模式和主题。
在进行内容分析时，研究者首先需要选择合适的单位，如段落、句子或单词，以进行分析。
然后，通过编码和计数，将数据转化为可量化的形式。
最后，研究者可以根据分析结果，对文本中的关键主题或观点进行总结和解释。
二、主题分析主题分析是一种质性数据分析技巧，旨在揭示文本中的主题或概念。
通过主题分析，研究者可以理解和解释文本中的重要内容和观点。
在进行主题分析时，研究者通常使用词频分析、单词共现和词义关联等方法。
词频分析可以帮助研究者了解文本中频繁出现的词语，从而发现可能的主题。
单词共现分析可以帮助研究者发现词语之间的关系，从而揭示主题之间的联系。
词义关联可以帮助研究者理解主题的内涵和意义。
三、理论驱动的分析在质性数据分析中，理论驱动的分析方法是一种常用的技巧。
它基于特定的理论框架，通过对数据进行系统解读和解释，来建立理论和实证研究之间的联系。
在进行理论驱动的分析时，研究者需要先建立一个理论框架，指导他们对数据的分析和解释。
然后，研究者通过对数据进行编码和分类，将数据与理论框架相结合，从而产生对研究问题的深入理解。
四、模式识别分析模式识别分析是一种质性数据分析技巧，旨在揭示数据中的重要模式和趋势。
通过模式识别分析，研究者可以洞察数据中的隐含规律和特点。
在进行模式识别分析时，研究者使用各种技术，如聚类分析和因子分析。
聚类分析可以帮助研究者将数据划分为不同的组，发现其中的模式。
因子分析可以帮助研究者发现数据中的隐含结构和因素。
报告中的质性数据分析技巧
报告中的质性数据分析技巧一、引言质性数据是指人们采用非结构化的形式进行记录和描述的数据。
与定量数据分析不同，质性数据分析更加注重描述、解释和理解。
在报告中使用质性数据分析技巧可以帮助我们更好地理解和解释研究结果，为决策提供有力支持。
本文将从不同角度讨论报告中的质性数据分析技巧。
二、内容分析的应用内容分析是一种常用的质性数据分析方法，适用于文本、图片、音频等非结构化的数据。
在报告中使用内容分析技巧可以帮助我们深入了解研究对象，在实践中具有广泛的应用。
三、分类与编码技巧在进行内容分析时，分类与编码是必不可少的环节。
通过对文本进行分类和编码，我们可以将复杂的质性数据转化为更加易于分析的形式。
本节将介绍分类与编码的技巧，并通过实例详细说明其应用。
四、主题分析与关键词提取主题分析是质性数据分析中常用的技巧，它通过识别和提取文本中的主题和关键词帮助我们理解被研究对象的特点和趋势。
在报告中使用主题分析与关键词提取技巧可以使我们更好地把握研究结果和发现研究的潜在问题。
五、内容解释与推断内容解释与推断是报告中的关键环节，它帮助我们对质性数据进行深层次的分析和理解。
通过对质性数据进行解释和推断，我们可以突破表面现象，把握研究的本质和内在联系。
六、报告呈现与可视化报告的呈现方式对于传达研究结果的效果起着至关重要的作用。
在报告中使用适当的可视化工具可以使质性数据更加生动直观地展现出来，增强研究结果的说服力。
本节将介绍不同的报告呈现与可视化技巧，并讨论其优缺点和适用场景。
七、结论本文从不同角度探讨了报告中的质性数据分析技巧。
质性数据分析在报告中起着重要的作用，它帮助我们更好地理解研究对象，深入挖掘研究结果的内涵。
通过综合运用内容分析、分类与编码、主题分析与关键词提取、内容解释与推断以及报告呈现与可视化技巧，我们可以呈现出一份内容丰富、有说服力的报告。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
质性研究中的效度
陈向明把质性研究中的效度定义为：是用来评价研究报告与 实际研究的相符程度，而不是像量性研究那样对研究方法本 省的评估。在质性研究中，我们追求的效度，不仅仅指该研 究使用的方法有效（比如所选样本是否可以比较完整地、相 对准确地回答研究者的研究问题），而且只研究者对结果的 表述再现了研究过程中的所有部分、方面、层次和环节之间 的协调性、一致性和切合性。
结构性分析
结构性分析是对资料进行分析，以识别对话、文本、事件或其他现象中的模式。 例：一位西班牙教师和他学生的谈话构成的对话： 教师：La casa 是什么意思？ 学生：房子。 教师：对，La casa 是房子的意思。 用结构分析，可能就会注意到上述对话的一些特征： （1）在这种教学事件中谈话的顺序是教师——学生——教师。 （2）教师每句话的字比学生的多。 （3）说了四个西班牙单词。 （4）三个字（La，casa，房子）说了两次，其他的六个字字只说了一次。 然后结构分析将关注这样观察到的现象是否出现在这个教师或其他教师的课堂上的别的谈话样本中。 该例说明结构性分析的基本特征，即研究人员几乎不需要推理就可以找到资料内的固有模式。相反，使用 诠释性分析的研究者重视资料中的逻辑意义，运用大量的推理。 例如，假设研究者在调出学生怎样在课堂接受反馈，上面的相互影响可以被看作是一个分段，因为“对， La casa 是房子的意思”这句话，可以变成反馈的一例。这种话语的分类是研究人员从资料中推断出来的 。 对话分析、认知人种学和其他定性研究传统都用结构分析，比如男人的语言模式在公司和家庭中的 转换、 在课堂上教师和学生怎样相互影响等等。
恢复常态 （行为表现）
初次编码原则
编码越细致越好，直到达到饱和；如果发现了新的码号， 可以在下一轮进一步收集原始资料 注意寻找当事人使用的词语 命名尽量使用当事人的原话 在对资料进行逐步分析时，就有关词语、短语、句子、行 动、意义和事件询问具体的问题
归类 归类 是将资料分门别类，使繁杂的资料条理化、系 统化，为找出规律性的联系提供依据。
明确主题和编码分类之间的关系 形成概念和一些概括性的陈述 要求： 完整和系统 简明集中
详细描述和结构框架举例 老年痴呆ห้องสมุดไป่ตู้者照顾者照顾感受的质性研究.
杂志，2008，43（7）:589-592 中华护理
主题1：承受压力和痛苦 主题2：从不断的失去中走过 主题3：不断调整自己, 以适应变化 主题4：完全投入地照顾患者 主题5：在照顾活动中实现自我价值
我有好多事情不用操心，经济上也不拮据……我这样已经 算是很幸福了，但是我并不快乐……因为我必须什么时候 都要去适应别人，必须要做一个和大家一样的、让大家看 你是一个正常的人……
幸福——物质上、外在的、赋予的东西
快乐——自我的、主观的、内在的满足
思考单位举例（1）
我现在好像是吊在悬崖上，手
典型的质性数据分析流程
质的资料概述
定义及特点 资料来源 资料类型
质的数据
定义： 质性研究强调所搜集资料都是描述性的，即多以文 字或图片的形式呈现，描述人们的语言和行为。 特点： 来源的多样性 形式的无规范性 不同阶段的变异性
资料来源
研究策略：人种志、现象学、扎根理论、混合方 法中的质的数据、个案研究、行动研究（中也涉 及到质的数据） 研究方法：访谈、观察、问卷调查、实物收集
强烈的生存欲望 （信念态度）
里抓着一根稻草，命悬一线。 我觉得我抓着这根草，使劲往 上攀，我要活着，我要活下去 ，我不能松劲，放松自己就好 像放弃自己了。
我（患病）一年后又回去工作
了，生活还是要恢复原来的状 态。我并不想利用得病，要他 （丈夫）做什么，反正都是在 以前正常轨道上行驶，没有不 讲道理的要求。
数据分析的原则
质的数据的分析遵循这样的原则：从数据中发现内容，基于数据 包含的内容形成理论，从数据的特殊属性得出更普遍的结论或理 论。 （1）对数据的分析和从研究中得出的结论应该完全来源于数据； （2）研究者对数据的解释应该是基于对数据的认真解读； （3）研究者应该避免把未经审视的前见带入数据分析； （4）对数据的分析应该是一个重复的过程。
将照顾者的照顾历程划分为三个阶段 初临变化——适应变化——面对未来
分析方法
诠释性分析 结构性分析 沉思性分析
诠释性分析
诠释性分析是严密检查研究资料，以便找出用来 描述并解释正被研究的现象的构成、主题和模式 。 诠释性研究分析有助于研究人员获取例如假设性 例证方面的洞察力，田野研究的结论是研究者在 对资料的推断分析中得出的。
在自己的笔记中做好记录，即被访者曾因伤口持久未愈出现过彷徨和
绝望，她是如何度过这个过程，在这个过程中有哪些影响因素？
寻找意义举例
被访者A：多次出现“医生很负责”、“很多人帮助我”、“我不 知道如何感谢我的丈夫”等内容 语词方面：“感谢”、“感激” 语义方面：因为得到很多支持和帮助，所以要报答他人 语境方面：在提到她得到很多帮助时，她说自己的丈夫停下工作全 身心的照顾她，一些小辈经常来看她，特意送来她喜欢喝的净化水 等具体的故事； 主题方面：被访者反复提到的“感恩”
效度的衡量标准
研究者应该在研究报告中介绍自己在研究的过程 中时如何思考、甄别和出来效度问题的。 三角互证 情境完整性 研究人员自省 被研究者确认 报告文体
码号举例
我这次生病以后，（以前挂我号的
老病人）千里迢迢跑来看我，拉着 我的手一言不发（眼睛湿润），我 觉得让你体会到真情……真的是（ 声音有些颤抖），什么叫真情（抽 泣）. 我觉得只是处事态度不同了，要宽 容（眼睛湿润）。好像觉得帮助别 人也是很快乐的事情。
体验真情
宽容待人
本土概念举例
两种方法： 归纳性归类 预定的归类
归类方式 类属分析 情景化分析
类属分析 类属 资料所呈现的一个观点或一个主题 是资料分析中一个比较大的意义单位 具有相同属性的资料被归于同一类别
承受压力和痛苦. 失去自我.
身体 劳累
沟通 障碍
个人 时间 受限
放弃 工作
类属分析注意事项 设定类属的标准之一 按照当事人自己对事物的分类设定类属 避免 子项相容
分析前的准备工作
（1）转录 （2）备份 （3）可兼容的形式来组织资料 （4）便于研究者添加自己的笔记和评论； （5）为原始数据添加序列号
定性资料分析的基本过程
陈向明（2000）：按照一定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。
大致分为三个阶段： 初步浏览阶段 阅读编码阶段 分析抽象阶段
资料审查
目的：消除原始资料中虚假、差错、短缺、冗余 等现象，以保证资料的真实、可信、有效、完整 、合格，从而为进一步整理分析打下基础。 审查内容： 真实性审查 准确性审查 适用性审查
阅读原始资料
粗略地看 理解上下文背景数据 在行与行之间阅读
阅读原始资料 以完全开放的态度
暂时悬置自己的前设和价值判断
勿回避自己的感悟和体验
寻找意义
从语词、语义、语境、主题等层面进行
分析
研究者感悟举例
被访者B提到自己面对伤口持久未愈，痛苦彷徨，甚至出现轻身的想 法。
这种思想和行为的表现与研究者以前对坚强特征的定义是相背的，此 时研究者暂时将自己的判断悬置，根据被访者的描述努力使自己进入 被访者当时的情境，理解她的感受。
效度的类型
描述型效度 指的是对外在可观察的现象或事物进行可描述的准确度。 解释型效度 指的是研究者了解、理解和表达被研究者对事物所赋予的意义的“确切”程 度。 理论效度 又称诠释效度，是指研究所依据的理论以及从研究结构中建立起来的理论是 否真实地反映了所研究的现象。 评价型效度 指的是研究者对研究结果所作的价值判断是否确切。
A是一个时刻持有感恩心态的人
阅读编码
编码：是指对初始的定性研究资料根据其内容和 意义用类别标签、概念术语、解释性短语加以标 识、说明和区分的过程
编码（2） 设立码号 标准之一：有关词语或内容出现的频率 寻找本土概念 被研究者经常使用的，用来表达他们自 己看世界的方式 尽量用被研究者自己的语言 从思考单位入手 即被访者的意识形态
例子
假设研究人员正在研究美国历史的新课程。他们有一套课程制定者写的 文献资料(教师编的教科书、技术性报告、广告等)以及采访那些正在 学习该课程的学生家长的笔记。在整理资料时，假设研究人员发现： 制定者和家长经常参照课程的假设目标。进一步地分析显示，有两个 目标对双方都特别突出：(1)培养多文化的敏感性；(2)培养对自己 国家的自豪感。因此，研究的一个发现就是发现这些具体目标(我们 称之为构念)是这个具体课程的中心。假设进一步分析显示课程的制 定者常常提到把多文化敏感作为课程的目标，而家长则把民族自豪感 看作课程的基本目标，但在该课程中并未充分强调。那么这可能是意 义重大的模式的发现：一门特别的课程目的之重点取决于课程开发者 是制定者本人还是学生家长。 另一例子可以是，比如“国有企业领导的性格特质”的个案研究，从收 集到的资料里可能会发现企业领导共同具有的几个方面的特质。当然 不同的特质是来源于不同的资料。
第十讲 数据分析
LOGO
一、量的数据 二、质的数据
二、质的数据分析
质的研究概述 质性数据分析流程 质的资料概述 质的数据分析 质的数据呈现 计算机的应用 质的数据分析的优缺点
质的研究概述
质的研究定义 质的研究的基本步骤 质的研究适用情形
质的研究
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）