Turinys

• Instrukcijos
• Pirmoji dalis
• Kaip
• Pastaba
• Ką reikia

Norint kodifikuoti kokybinius tyrimus, susiduriate su subjektyvių duomenų kiekybinio įvertinimo užduotimi, o tai reiškia, kad subjektyvių stebėjimų paiešką sudaro objektyvių duomenų rinkinys. Kitaip tariant, jis reikalauja, kad pirmiausia kiekybiškai įvertintumėte savo kokybinius tyrimus, kad juos kodifikuotumėte. Trumpai tariant, jūs naudosite numerius, kad interpretuotumėte ne skaičiais pagrįstus apklausos pastebėjimus.

Instrukcijos

Lauko pastabos, klausimyno rezultatai ir interviu atsakymai yra kokybiniai tyrimai (nešiojamojo kompiuterio vaizdas, kurį sukūrė Viktoras M. iš Fotolia.com)

Pirmoji dalis

1. Surinkite išankstinio tyrimo eskizus, lauko pastabas, interviu klausimų rezultatus arba klausimynus. Šiame straipsnyje daroma prielaida, kad jau atlikote savo tyrimus ir siekiate koduoti ją pateikimo ar paskelbimo tikslais. Kokybinių tyrimų konvertavimas į kiekybinius rezultatus yra siaubingas procesas, būtina užtikrinti, kad jūsų ikiteisminio tyrimo teorija ir metodika būtų prieinama.

   

   Prieš koduodami turėsite surengti paieškos rezultatus (žurnalo # 3 nuotrauka, kurią įkėlė Adam Borkowski iš Fotolia.com)

2. Kiekybiškai įvertinkite ir pateikite savo rezultatus. Siekiant kodifikuoti savo kokybinius tyrimus, turite analizuoti savo subjektyvius duomenis matematiniu požiūriu. Jei atliekate tekstinę analizę, tai gali apimti tiesiog skaičiavimą, kiek kartų yra nurodytas tam tikras žodis - tai lengviau padaryti naudojant teksto apdorojimo programą, tačiau tai galima padaryti rankiniu būdu. Klausimynai yra kokybiški, tačiau atsakymai į klausimus gali būti koduojami pagal A, B, C ir kt. Lauko pastabas galima užkoduoti ieškant bendrų objektyvių pastabų, pvz., „Tesco pirkėjai, kuriuos aš stebėjau, skubėjo, nei Asda“, gali būti koduojami kaip 1, o tai reiškia, kad pirkimai vyksta lėtai, 2 - vienas žingsnis greičiau ir pan. Jūsų sunumeruoti rezultatai sudarys duomenis, kuriuos įvesite. Lentelėje pateikiami visi duomenys kartu.

   
   

   

   Pabrėžiant raktinius žodžius, tai yra gera priemonė teksto analizei (Berlyno atvaizdas, kurį pateikė Martin schmid iš Fotolia.com)

3. Įveskite skaičiuoklių rezultatus. Turėtumėte turėti bent 15 rezultatų arba neturėtumėte galvoti apie „kodavimą“, išskyrus atvejo tyrimą, kuriame 15 rezultatų būtų gauta atlikus tyrimą šiuo konkrečiu atveju, kas penkiolika objekto dalies požymių tyrimą. Rezultatai turėtų būti pateikiami su temomis, susijusiomis su duomenimis vienoje ašyje (skaičiuoklės antraštės eilutė), ir skaitiniais rezultatais, priklausančiais kitai ašiai (skaičiuoklės antraštės stulpelis).

   

   Jūs perkeliate (koduojate) savo mokslinių pastabų į elektroninę empirinės analizės formą (įmonės „Szymon Apanowicz“ vaizdas iš „Fotolia.com“)

4. Valdykite visus galimus kintamuosius, pavyzdžiui, amžių, rasę, lytį ir pan. ir koduokite kokybinius duomenis vėlesniuose stulpeliuose. Kokybinių duomenų kodavimas reikalauja, kad pateiktumėte kiekybinius duomenis, kurie bus nuobodūs, tačiau gali taip pat geriau atsakyti į jūsų mokslinių tyrimų klausimą nei jūsų hipotezė, susijusi su jūsų kokybiniais duomenimis. Taigi, nors jūsų eilutėse yra tik vienas duomenų tipas, pvz., Kažkieno vardas, stulpelio antraštėje gali būti kintamųjų, kurie nėra jūsų kokybiniai duomenys, bet yra „kontrolinė grupė“. Kokybinių duomenų kodavimas be kiekybinių duomenų nėra gera mokslinių tyrimų praktika, nes ji neturi kontrolės ir gali panaikinti tyrimų rezultatus.

   
   

   

   Kiekviena jūsų galutinio grafiko ar pareiškimo spalva gali atspindėti įvairius konteinerio ar objekto kintamuosius (histogramos vaizdas, kurį pateikė Danielle Bonardelle iš Fotolia.com)

5. Pavadinkite kategoriją stulpelio antraštėje su žodžiu, kuris užfiksuoja to, kas yra matuojama. Čia jums reikės savo ikiteisminės teorijos ir metodikos pastabų.Iš empirinių duomenų, pvz., „Amžius“, akivaizdu, kad jūs tik sukursite amžių, bet kažką panašaus į „lytį“, kuris nėra tas pats, kas „seksas“, jūs negalite naudoti tik žodžio lytis, nes duomenų rinkinys šiuo atveju jie turėtų būti įvardyti kaip kažkas, kurie tam tikru būdu yra susiję su tuo, ką matavote subjektyviausiame žanro kintamajame. Pavyzdžiui, „vyrų procentas“ kalbėtų daug daugiau nei „vyrai“ ar „moterys“ statistinio palyginimo požiūriu. Ši taisyklė netaikoma, jei koduojate klausimyno atsakymus, kurie leidžia dalyviui pasirinkti tik du atsakymus. Tokiu atveju kodavimas gali būti supaprastintas priskiriant du skirtingus numerius, pavyzdžiui, 1 ir 2.

   

   Kokybinių duomenų kodavimas kaip kažkoks procentas yra geras būdas skaitmeniškai vaizduoti jūsų subjektyvią paiešką (Derybos vaizdas iš Amlet iš Fotolia.com)

6. Organizuokite savo rezultatus, palyginti su kintamuoju, nepriklausomai nuo jūsų hipotezės. Tai turės įtakos jūsų pareiškimų ir grafikų išdėstymui, tačiau taip pat suteikia informacijos, ar nepriklausomas kintamasis turi tam tikrą koreliaciją su priklausomais kintamaisiais. Tai atliksite pasirinkdami stulpelį, kuriame yra visų koduotų pavadinimų, atitinkančių koduotus kokybinius duomenis, antraštė, eikite į „Formatas“ ir pasirenkant organizuotinus duomenis. Kai tai padarysite, esate pasiruošę kurti diagramas ir pareiškimus ir įvesti savo kokybinius duomenis į savo pristatymą ar straipsnį.

   

   Jei atlikote gerą darbą, koduodami savo duomenis, jūsų grafika ir demonstracijos turėtų pateikti įspūdingus rezultatus. (Stasio Eidiejako fono paveikslėlis iš Fotolia.com)

Kaip

• Kokybinių tyrimų kodavimas kompromiso „išorinį patvirtinimą“ arba pritaikomumą realiam pasauliui, todėl įsitikinkite, kad jūsų „vidinis patvirtinimas“ arba nuoseklumas, kuriuo matavote duomenis, yra stiprūs.
• Kuo daugiau empiriškai suskirstysite savo kokybinius rezultatus, tuo lengviau bus vėliau kodifikuoti.
• Dauguma kintamųjų gali būti koduojami nuo 1 iki 10, tiesiog skaičiuojant, kiek kartų vartojamas tam tikras žodis ar frazė, arba priskiriant skaitmeninį laipsnį, kuris atitinka kažką, kas vyksta.
• Jei esate naujas, koduodamas paiešką, naudokite „Excel“. Jei esate labiau patyręs, pavyzdžiui, universitetas, geriausia priemonė yra SPSS.
• Įsitikinkite, kad jūsų tyrimų originalūs duomenys (prieš kodavimą) yra prasmingi, atsižvelgiant į jūsų hipotezę ir priklausomus bei nepriklausomus kintamuosius.

Pastaba

• Pasirinkite kodavimo metodą, kuris geriausiai atitinka jūsų kokybinius duomenis, arba galite prarasti savo paieškos prasmę.
• Paklauskite savęs, kodėl pasirinksite kodifikuoti savo kokybinius tyrimus. Jei galite išvengti kokybinių duomenų kiekybinės analizės, apsvarstykite kintamųjų, kurie gali būti lengvai transformuojami į statistiką, kodavimą ir subjektyviau kalbėti apie kokybinius tyrimus, kurie negali tapti empiriniais rezultatais.
• Nebūkite linkę pagreitinti savo koduotų duomenų, kad jūsų hipotezė atrodytų tikresnė nei ji. Neigiama hipotezė vis dar yra tyrimo rezultatas. Trumpai tariant, nepakeiskite skirtuko metodo iki pusės.
• Išsaugokite failą dažnai, nes paieškos valandų kodavimas užtrunka valandas ir jūs nenorite prarasti visų duomenų netrukus prieš terminą.

Ką reikia

• Išankstinių tyrimų teorija ir metodika
• Statistika ir skaičiuoklės programa
• 15 ar daugiau kokybinių rezultatų
• Kompiuteris