質的研究のコードとは何ですか?
質問者:Cruz Hockauf |最終更新日:2020年3月11日
カテゴリ:テクノロジーとコンピューティング情報およびネットワークセキュリティ
定性的研究では、コーディングとは「分析しているデータが何であるかをどのように定義するか」です(Gibbs、2007年)。コーディングは、テキストまたはその他のデータ項目(写真、画像)のパッセージを識別し、概念を検索および識別し、それらの間の関係を見つけるプロセスです。
この中で、定性的研究ではコーディングはどのように行われていますか?コーディングとは、質的データにラベルを付けて整理し、さまざまなテーマとそれらの間の関係を特定するプロセスです。顧客のフィードバックをコーディングするときは、各応答の重要な(そして繰り返し発生する)テーマを表す単語やフレーズにラベルを割り当てます。
同様に、質的研究のテーマは何ですか? 「テーマ」は、研究者が研究の質問に関連すると見なす特定の認識および/または経験を特徴付ける参加者のアカウントの特徴です。 「コーディング」とは、アカウント内のテーマを識別し、ラベル(コード)を添付してインデックスを作成するプロセスです。
同様に、質的研究におけるコードとテーマの違いは何ですか?
コード:分析しているテキストのフレーズまたはその他の短いシーケンスに付けるラベル。テーマ:より高いレベルの分類。通常、テキストのコンテンツ分析全体の主要な要素(おそらく、5つのうち4つのうちの1つ)を識別するために使用されます。例:「公的個人と個人の違い」。
定性的データのコーディングとは何ですか?
定性的研究では、コーディングとは「分析しているデータが何であるかをどのように定義するか」です(Gibbs、2007年)。コーディングは、テキストまたはその他のデータ項目(写真、画像)のパッセージを識別し、概念を検索および識別し、それらの間の関係を見つけるプロセスです。
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さまざまな種類のコーディングとは何ですか?
プログラミング言語の種類
- 手続き型プログラミング言語。
- 関数型プログラミング言語。
- オブジェクト指向プログラミング言語。
- スクリプトプログラミング言語。
- 論理プログラミング言語。
- C ++言語。
- C言語。
- Pascal言語。
定性的データをどのように整理しますか?
定性的データを整理する方法
- データセット全体を確認して、テーマやパターンが浮かび上がるようにします。
- コードが一貫していて、複数の研究者がすぐにアクセスできるように、コードテーブルを作成します。
- データをグループ(テーマ、パターン、またはその他のカテゴリ)に分けます。
- 質問、回答者、またはサブトピックごとに調査データを整理します。
なぜ定性的データをコーディングするのですか?
定性的データをコーディングすると、厄介なスクリプトを定量化できます。簡単です、彼らにあなたのデータを見せてください。定性的研究のコードは、定量的研究の数値と同じくらい重要です。コードは、チーム、クライアント、および利害関係者に提示するときに信頼性を提供します。
コーディングプロセスとは何ですか?
社会科学では、コーディングは分析プロセスであり、分析を容易にするために、定量的形式(アンケート結果など)または定性的形式(インタビュー記録など)の両方のデータが分類されます。コーディングの目的の1つは、データをコンピューター支援分析に適した形式に変換することです。
民族誌データをどのようにコーディングしますか?
民族誌的コーディング
- コードが派生するソースデータを検索します。
- オープンコーディングでコードを識別して名前を付けます。
- メモやアイデアをメモして集めましょう。
- カテゴリとサブカテゴリを特定します。
- アキシャルコーディングとの関係を見つけます。
- コアカテゴリを探します。
- カテゴリを選択的コーディングと統合します。
- 三角測量してアイデアを確認します。
定性的データの分析にはどのくらい時間がかかりますか?
私の経験から、最初から最後まで、10回のインタビューのデータセットを使用したCQRのようなアプローチでは、経験が限られた3人の研究者のチームが、研究者1人あたり週に約3〜5時間、さらに2時間の対面でのコンセンサスが必要です。ミーティング、約3〜4か月間。
どのようにコードを書きますか?
プログラムを作成するための一般的な手順は次のとおりです。
- 解決しようとしている問題を理解します。
- ソリューションを設計します。
- フローチャートを描きます。
- 擬似コードを記述します。
- コードを書く。
- テストとデバッグ。
- 実際のユーザーでテストします。
- プログラムをリリースします。
テーマの例は何ですか?
テーマの例。文学では、テーマは物語の主なアイデアまたは道徳を指します。この主な考えや道徳が直接述べられている場合もあれば、読者が主な考えについて考えなければならない場合もあります。たとえば、亀の物語とウサギは、一般的に、で終わる「ゆっくりと着実勝ちレース。」
テーマ分析をどのように書きますか?
テーマの分析には、作者が表現する概念、思考、意見、または信念の作業が含まれます。文学の別の側面を分析するときに、それ自体ではなくテーマを検討することは非常に一般的です(そして役に立ちます)。作品のテーマは、作家が提供する主なメッセージ、洞察、または観察です。
定性調査をどのように分析しますか?
定性的データ分析には、5段階のプロセスが必要です。
- データを準備して整理します。トランスクリプトを印刷し、メモ、ドキュメント、またはその他の資料を収集します。
- データを確認して調査します。
- 初期コードを作成します。
- それらのコードを確認し、テーマに修正または結合します。
- テーマをまとまりのある方法で提示します。
データ分析とはどういう意味ですか?
データ分析は、ビジネスの意思決定に役立つ情報を見つけるために、データをクリーンアップ、変換、およびモデリングするプロセスとして定義されます。データ分析の目的は、データとデータの分析に基づいて意思決定を取ってから有用な情報を抽出することです。データ分析の種類:技術と方法。
コード主題分析とは何ですか?
主題コーディングは、共通のテーマまたはアイデアによってリンクされているテキストまたは画像のパッセージを記録または識別して、テキストをカテゴリにインデックス付けし、「それに関する主題アイデアのフレームワーク」を確立することを含む定性分析の形式です(Gibbs 2007 )。
主題分析を段階的にどのように行いますか?
このプロセスには、次の6つのステップが含まれます。
- データをよく理解してください。
- コンテンツを説明するために、データに予備コードを割り当てます。
- さまざまなインタビューでコード内のパターンまたはテーマを検索します。
- テーマを確認します。
- テーマを定義して名前を付けます。
- レポートを作成します。
データを収集する5つの方法は何ですか?
データ収集の一般的な方法のいくつかは次のとおりです。
- 観察:観察方法は、記述的社会学的研究において重要な位置を占めてきました。
- インタビュー:
- スケジュール:
- アンケート:
- 射影技術:
- ケーススタディ方法:
質的研究の目的は何ですか?
定性的調査は、母集団の大規模なサンプルの表面的な説明ではなく、特定の組織またはイベントの深い理解を得ることを目的としています。参加者が周囲からどのように意味を引き出し、その意味が彼らの行動にどのように影響するかを理解することを目的としています。
現象学的データをどのように分析しますか?
すべての定性的データと同様に、現象論的データ分析には、コーディング(オープン、アキシャル、および選択的)、分類、および現象の本質的な意味の理解などのプロセスが含まれます。研究者が豊富な記述データを使用して作業/生活するにつれて、共通のテーマまたはエッセンスが出現し始めます。
さまざまな種類のテーマは何ですか?
テーマも同様にたくさんあります。より一般的なタイプのテーマは次のとおりです。
- 償還。
- 復活。
- 放蕩息子。
- 変身。
- 復讐。
- イノセンス。
- 正義感。
- 犠牲。