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질적 연구를 체계화하기 위해서는 주관적 데이터를 정량화하는 작업에 직면해야합니다. 주관적인 관찰로 구성된 검색을 객관적인 데이터 집합으로 변환하는 것을 의미합니다. 다른 말로하면, 그것을 체계화하기 위해 먼저 질적 연구를 계량화해야합니다. 요컨대 숫자가 아닌 숫자 기반 설문 조사를 해석하는 데 숫자를 사용합니다.

지침

현장 노트, 설문 결과 및 인터뷰 응답은 정성 조사입니다 (Fotolia.com에서 Victor M.의 수첩 이미지)

섹션 1

1. 현장 조사 노트, 인터뷰 질문 결과 또는 설문지와 함께 사전 조사 스케치를 수집하십시오. 이 기사는 귀하가 이미 귀하의 연구를 수행했으며 그것을 발표하거나 출판 할 목적으로 그것을 인코딩하려고한다고 가정합니다. 질적 인 연구를 양적인 결과로 바꾸는 것은 변덕스러운 과정이므로 사전 연구 이론과 방법론을 참고할 수 있도록해야합니다.

   

   검색 결과를 인코딩하기 전에 정리해야합니다. Fotolia.com에서 아담 Borkowski에 의해 잡지 # 3 이미지의 스택)

2. 결과를 정량화하고 도표화하십시오. 질적 연구를 성문화하기 위해서는 수학적 관점에서 주관적인 데이터를 분석해야합니다. 텍스트 분석을 수행하는 경우 특정 단어가 몇 번이나 나열되는지 간단히 계산할 수 있습니다. 워드 프로세서 응용 프로그램을 사용하여이를 수행하는 것이 더 쉽지만 수동으로 수행 할 수도 있습니다. 설문지는 질적이지만 선다형 문항은 A, B, C 등의 응답 비율로 코딩 할 수 있습니다. 필드 메모는 일반적인 객관적 관찰을 통해 인코딩 할 수 있습니다. 예를 들어 "Tesco에서 관찰 한 구매자는 Asda의 사용자보다 급하게 보였습니다"는 구매가 느린 속도를 나타내는 1로 코딩 할 수 있으며 2는 한 걸음 더 빨리 할 수 ​​있습니다. 귀하의 번호가 매겨진 결과는 귀하가 작성하게 될 데이터를 구성합니다. 표는 단순히 모든 데이터를 함께 컴파일하는 것입니다.

   
   

   

   밑줄 친 키워드는 텍스트 분석을 도표화하는 좋은 도구입니다. (Fotolia.com에서 마르틴 schmid로 베를린 이미지)

3. 스프레드 시트의 결과를 입력하십시오. 이 15 가지 결과가이 특정 사례에 대한 연구에서 나왔다는 사례 연구를 제외하고는 적어도 15 가지 이상의 결과가 있거나 "코딩"에 대해 생각해서는 안됩니다. 개체 하위 지점의 15 가지 변수마다 너의 공부의. 결과는 한 축 (스프레드 시트 머리글의 행)에있는 데이터와 관련된 테마의 이름과 다른 축 (스프레드 시트 머리글의 열)에있는 피사체에 속하는 숫자 결과와 함께 배치해야합니다.

   

   경험적 분석을 위해 연구 노트를 전자 형식으로 전송 (인코딩)하고 있습니다. (Fotolia.com에서 Szymon Apanowicz하여 비즈니스 이미지)

4. 나이, 인종, 성별 등과 같이 가능한 모든 변수를 제어하십시오. 귀하의 질적 데이터를 후속 열에 인코딩하십시오. 질적 데이터를 코딩하는 것은 지루할 수있는 양적 데이터를 나열해야하지만, 질적 데이터와 관련하여 자신의 가설보다 더 잘 연구의 질문에 대답 할 수도 있습니다. 따라서 행에 하나의 데이터 유형 (예 : 다른 사용자 이름) 만 있으면 열 헤더에 정 성적 데이터가 아닌 '대조 그룹'을 나타내는 변수가 포함될 수 있습니다. 정량적 데이터없이 정 성적 데이터를 코딩하는 것은 통제가 없기 때문에 좋은 연구 방법이 아니며 연구 결과를 무효화 할 수 있습니다.

   

   
   
   최종 그래프 또는 문장의 각 색상은 컨테이너 또는 주제에 대해 다른 변수를 나타낼 수 있습니다. (Fotolia.com에서 다니엘 Bonardelle하여 histogramme 이미지)

5. 칼럼 헤더에 측정 대상의 본질을 포착하는 단어로 카테고리 이름을 지정하십시오. 여기에 예비 연구 이론과 방법론 노트가 필요합니다."나이"와 같은 경험적 데이터의 경우 분명히 나이를 넣을 것이지만 "성"과 같은 "성"과 같은 경우 "성"과 동일하지는 않습니다. 왜냐하면 데이터 세트 이 경우 그들은 당신이 장르의 가장 주관적인 변수에서 측정 한 것과 어떤면에서 관련이있는 것으로 명명되어야합니다. 예를 들어, "남성 비율"은 통계 비교 측면에서 "남성"또는 "여성"이상의 의미를가집니다. 이 규칙은 참가자가 두 가지 응답 중에서 선택할 수있는 설문의 응답을 작성하는 경우에는 적용되지 않습니다. 이 경우 두 개의 다른 번호 (예 : 1 및 2)를 지정하여 코딩을 단순화 할 수 있습니다.

   

   질적 데이터를 무언가의 비율로 코딩하는 것은 주관적인 검색을 수치 적으로 표현하는 좋은 방법입니다. (Fotolia.com에서 amlet하여 협상 이미지)

6. 가설과 상관없이 변수를 기준으로 결과를 정리하십시오. 이것은 명령문 및 그래프의 레이아웃에 영향을 미치지 만, 독립 변수가 종속 변수와 어떤 상관 관계가있는 경우 통찰력을 제공합니다. 코드화 된 정 성적 데이터에 해당하는 모든 이름의 헤더가있는 열을 선택하고 "형식"으로 이동하여 구성 할 데이터를 선택하면됩니다. 이 작업을 완료하면 차트와 문장을 작성하고 프레젠테이션이나 기사에 정 성적 데이터를 입력 할 수 있습니다.

   

   데이터 코딩 작업을 잘 해내면 그래픽과 데모가 인상적인 결과를 제공해야합니다. (Fotolia.com에서 Stasys Eidiejus로 차트 배경 이미지)

어떻게

• 코딩 질적 연구는 "외부 유효성 검사"또는 현실 세계에 적용 가능성을 손상 시키므로 데이터를 측정 한 "내부 유효성 검사"또는 일관성이 강한 지 확인하십시오.
• 연구를 수행하는 동안 경험적으로 질적 결과를 분류할수록 나중에 그것을 체계화하는 것이 더 쉬울 것입니다.
• 대부분의 변수는 주어진 단어 또는 구가 사용 된 횟수를 단순히 계산하거나 발생중인 항목의 "수량"과 일치하는 숫자 등급을 지정하여 1에서 10까지 코드화 할 수 있습니다.
• 검색 인코딩을 처음 사용하는 경우 Excel을 사용하십시오. 대학과 같이 더 많은 경험이 있다면 가장 좋은 도구는 SPSS입니다.
• 가설과 종속 변수 및 독립 변수의 관점에서 연구의 원본 데이터 (코딩 전)가 의미가 있는지 확인하십시오.

공지 사항

• 질적 데이터에 가장 잘 맞는 인코딩 방법을 선택하거나 검색의 의미를 잃을 수 있습니다.
• 자신이 질적 연구를 성문화하기로 결정한 이유를 자문 해보십시오. 질적 데이터를 정량적으로 분석하는 것을 피할 수 있다면 통계로 가장 쉽게 변형 될 수있는 변수를 코딩하고 경험적 결과로 바꿀 수없는 질적 연구에 대해 더 주관적으로 말하십시오.
• 귀하의 가설을 실제보다 더 진실되게 보이도록 귀하의 코드화 된 데이터에 영향을 주려고하지 마십시오. 부정적인 가설은 여전히 ​​연구 결과입니다. 요컨대, 탭 방법을 중간에 변경하지 마십시오.
• 검색 결과를 인코딩하는 데 몇 시간이 걸리고 마감일 직전에 모든 데이터를 잃어 버리는 것을 원치 않으므로 파일을 자주 저장하십시오.

필요한 것

• 예비 연구 이론 및 방법론
• 통계 및 스프레드 시트 프로그램
• 15 가지 이상의 질적 결과
• 컴퓨터