数据分析可能是研究过程中最重要的部分。一旦你收集了高质量的数据，作为研究者，你必须对所有信息进行适当的分析，以获得相关的见解。
收集定性数据
定性数据收集是探索性的，重点在于发现。它涉及收集一个可靠的数据集，以便进行深入的分析，专注于发现洞察、推理和动机。由于定性数据关注于理解、意义和社会模式的探寻，研究者倾向于使用能够揭示这些模式的数据收集方法。一些常见的定性数据收集方法包括：
一对一访谈
焦点小组
记录
观察
视觉记录
定性数据分析
定性数据通过面对面的互动收集，并以文字、观察和图像的形式记录。与收集明确的数值数据以得出结论的定量研究相比，定性研究通常用于探索人们情感、行为和认知的“如何”和“为什么”。
解释和分析定性数据可能是具有挑战性和耗时的。这一过程通常涉及阅读大量基于文本和视觉数据的页面和笔记，有时还包括聆听数小时的音频。因此，定性研究中的分析过程通常会在数据可用时即刻开始。
分析数据对研究过程至关重要，尤其是因为你可能已经花费了大量时间和金钱来收集数据。为了进行最有益的分析，研究者首先需要了解定性数据分析的两种主要方法：
归纳方法
这种方法是对定性数据分析的一种全面而耗时的方式，没有预定的规则或结构。研究者可能使用这种方法来识别新兴的模式，以反映可以发现的内容。
演绎方法
在这种方法中，定性数据根据研究者预先确定的结构进行分析，研究者可以根据这些结构制定和使用问题来指导数据分析。这种方法在研究者希望在与以前的研究或理论相关的信息类别中进行检查时更为常见。它可以与归纳方法结合使用。
数据准备分析
由于定性研究的分析在数据收到后就开始，因此数据准备和分析是同时进行的，遵循以下步骤：
熟悉数据
大多数定性数据以书面叙述格式存在。因此，研究者需要多次阅读数据，以熟悉它，并开始识别相似性和模式。
回顾研究目标
在定性研究中，研究者回顾研究目标，从中提炼出可以通过收集的数据回答的问题或假设。这与定量研究不同，定量研究是收集数据以回答预先确定的问题或假设。
创建数据结构
由于定性数据的变异性较大，因为这种形式的研究引发了典型的发现型研究中的多种信息。随着数据的收集，定性研究者通常会识别和开发代码，以帮助对大量信息进行分类和结构化。
发现模式和联系
一旦定性数据被收集和编码，研究者将开始识别主题。他们可以通过寻找问题回答中的模式，并分析这些回答如何回应研究核心问题来实现这一点。
定性数据分析方法
分析定性研究数据的方法有多种。你选择的方法将取决于你的研究目标和问题。以下是完成论文时最常用的一些定性数据分析方法：
内容分析：此方法用于分析来自文本、电子邮件、媒体和具体物品的记录信息。研究者使用此方法分析来自大数据集(通常是数千页的公开数据)以及受访者的回应。
主题分析：此方法专注于从数据中发现模式，通过一系列编码练习来开发主题，通常采用自下而上的归纳方法。
叙事分析：此方法分析来自访谈等来源的故事性内容。研究者使用此方法查找故事并基于数据创建主叙事，以回答研究问题。
现象学分析：此方法分析参与者描述其“生活经验”的方式，采用一种专注于参与者认为有意义的特定方法。
扎根理论：此方法使用定性数据描述特定现象，并基于广泛的观察、访谈和其他数据收集技术来开发理论。
选择适合的定性数据分析方法有很多，但这些是最常用的方法，将帮助你在完成论文时进行分析。
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