Качественное определение исследований - последнее замечание

Хотя большинство качественных исследовательских проектов использования небольшие образцы, которые устраняют способности исследователя обобщить результаты для населения, Правда, это легко увеличить размер выборки избежать этой проблемы. Часто это делается в частном и общественного научно-исследовательского сектора и, следовательно, устраняет первичные аргументом против использования качественные исследования. Так в чем же проблема? Если большие размеры выборки используются, то Разница между качественными исследованиями и количественные исследования должны быть связаны с чем-то еще. Это делает-это касается того, как вопросы спросил. Когда все облака по которым существуют разногласия устранить различие между качественными исследования и количественные исследования сводится к этому:

• Качественные исследования использует гибкий допрос

подхода. Хотя базовый набор

вопросы предназначена для запуска проекта,

исследователь может изменить вопросы или

задавать уточняющие вопросы в любое время.

• Количественные исследования используется статический или стандартных

множество вопросов. Все респонденты

задают те же вопросы. хотя

последующие вопросы (и пропускает) могут быть разработаны

в анкете, они должны быть

включены в анкету или измерение

прибора перед исследовательского проекта

начинается. Интервьюеров проведению

интервью не имеет права отклоняться от

анкеты.

были собраны с большой выборки количественного

методов. Этот подход может только

вызвать проблемы.

Анализ данных в КАЧЕСТВЕННЫЙ

ИССЛЕДОВАНИЯ

Прежде чем рассматривать конкретные типы

качественные исследования, давайте обсудим качественные

данные и методы анализа в целом.

Качественные данные бывают различных форм,

такие как записи, сделанные при соблюдении в

поля, записей интервью, документы, дневники,

и журналов. Кроме того, исследователь

накапливается большое количество данных в течение

ходе исследования. Организация, анализ и

осмысления всей этой информации позу

особые проблемы для исследователь с помощью

качественных методов.

В отличие от количественного подхода, который

ждет, пока все цифры не будут собраны перед

Анализ начинается, анализ данных в качественном исследований делается в начале коллекции

процесс, продолжающийся на протяжении всего проекта.

Кроме того, количественное исследователей обычно

следить дедуктивной модели анализа данных:

Гипотезы разрабатываются до начала исследования,

и соответствующие данные, которые затем собирают и анализируют

определить, является ли гипотезы

подтверждена. В отличие от качественных исследований

использовать индуктивный метод: Данные собираются

отношение к теме и некоторые сгруппированы в

соответствующие и значимые категории; объяснения

выйти из данных,. Остальная

раздела следующим модифицированную версию

фаз качественного анализа данных

предложенные Майлз и Губерман (1994):

(1) обработка данных, (2) отображения данных, (3) заключение

рисование, и (4) проверки.

Подготовка данных: снижение

и отображение

Для облегчения работы с большими объемами

данных, полученных в качественном анализе,

Исследователь сначала обычно организует

Информация по временном измерении.

Другими словами, данные расположены

в хронологическом порядке в соответствии с

последовательность событий, которые произошли во время

расследования. Кроме того, каждый кусок

информации должны иметь обозначения для

источник. Несколько фотокопий и компьютерные

файлы данных облигаций, стенограммы, и другие

Документы должны быть сделаны.

Затем данные организованы в предварительном

система категорий. Эти категории

могут возникнуть непосредственно или

они могли бы быть предложены предварительного исследования

или теории. Многие исследователи предпочитают делать

предварительный прогон данных и кратко

возможные назначения категории на полях.

Например, качественное исследование подросткового

прослушивание радио могут оказывать многие страницы

записей интервью. Исследователю

читаю комментарии и могли бы написать «равный

группы давления "рядом с одной секции и

«Убежать» рядом с другим. Когда процесс

готовые, система предварительного категории могут

вышли из данных. Другие исследователи

предпочитают делать несколько копий данных,

сократить их в когерентные единицы анализа, и

физически сортировать их в столько категорий

как могут быть актуальными. Наконец, некоторые из труда В качественном анализе данных можно сделать проще коммерческими программами. Некоторые, которые широко использованы, включают NVIVO, программа, что позволяет пользователям импортировать, сортировать и

анализировать видео и аудио файлов, фотографий и

текстовых документов и для отображения результатов в моделей и диаграмм и HyperRESEARCH,

Аналогичная программа, которая позволяет исследователю кода, извлечения и строить модели с использованием данных

от аудио, видео, текст и источников.

Многие качественные исследователи хотели бы

есть конкретное помещение или другое место, что

особенно подходит для анализа качественных

данных. Как правило, в этом номере есть бюллетень

плату или другие меры для визуального

отображение данных. Ксерокопии отмечает,

наблюдения написанных на карточках, большой

блок-схемы, и предельный Комментарии могут

Затем удобно выстроил для упрощения

Анализ задачи. Потому что она является эффективным способ отображения данных на несколько человек один раз, это «аналитическим обои" подход особенно полезно, когда есть несколько члены исследовательской команды, работающей по проекту.

Наконец, исследователь является основным инструментом В качественных методов сбора данных и

анализа и, следовательно, должны подготовиться к начинает задание исследования. Maykut

и Morehouse (1994) описывают этот препарат

как эпохэ, процесс, посредством которого

Исследователь пытается устранить или по крайней мере стать

осведомлены о предрассудках, точки зрения, или предположения

, которые могут помешать анализу.

Epoche помогает исследователю отложить в сторону личные

точек зрения, так что явление

исследуемой может рассматриваться само за себя.

Анализ данных: Заключение

набросок

Качественные данные могут быть проанализированы с множеством

различные методы. В этом разделе рассматриваются

два из наиболее известных: постоянное сравнительное

техники и аналитического индукции

техники.

Постоянное сравнительный метод был

первые озвученные Glaser и Штрауса (1967)

и впоследствии была усовершенствована (Lincoln & Губа, 1985). В общем плане, процесс

состоит из четырех этапов:

1. Сравнительный назначение инцидентов

в категории

2. Разработки и уточнения

Категории

3. Поиск отношения и

тем между категориями

4. Упрощение и интеграции данных в

последовательную теоретическую структуру

Сравнительный назначение инцидентов

категориям. После того как данные были подготовлены

для анализа, исследователь помещает каждую единицу анализа в набор предварительных категорий.

Поскольку каждая новая единица рассматривается, это

по сравнению с другими блоками ранее назначенный

в эту категорию, чтобы увидеть ли его

включения является целесообразным. Вполне возможно, что некоторые начальные категорий может иметь только один или два инцидента, возложенные на них в то время как другие может иметь большое число. Если некоторые подразделения анализа не входят ни в существующий категории, новые классификации, возможно, придется быть создан.

Единицы, которые вписываются в более чем одной категории должен быть скопирован и включен в соответствующих случаях.

На протяжении всего процесса, акцент

на сравнении единиц и нахождение сходства

между подразделениями, которые вписываются в эту категорию.

Например, предположим, что исследователь

проведение качественных исследований о том, почему лиц присоединиться к сайтам социальных сетей, таких как Facebook или MySpace. Собеседование проводились с несколькими людьми и транскрипции.

Затем исследователь определяет каждому отдельному

утверждение в качестве единицы анализа и

записывает каждое заявление о карточках.

первых двух карт выбранных для анализа упомянуть

оставаться на связи с друзьями текущей.

Исследователь помещает оба этих в

Категория ориентировочно с надписью "межличностные

связей ». Следующее утверждение упоминает

социальное давление, чтобы принадлежать к группе, он делает

кажется, не принадлежат к первой категории и

откладывается в сторону. Следующая карта упоминает поиска

о том, что из старых знакомых высокой школы

делают. Исследователь решает эту

Причина похож на первых двух и помещает его

в межличностном категории соединений.

Следующий раунд переговоров комментарий о не желая

чтобы их оставили. Исследователь считает, что это

комментарии, как и раньше, отражает социальные

давления и начинается другая категория называется

"Давление". Процесс повторяется с

каждый блок анализа, который может быть долгим

и сложная задача. В какой-то момент во

процесс, однако, исследователь начинает

для уточнения категорий.

Разработки и уточнения категорий.

На этапе уточнения категории

Исследователь пишет правил или положений

что попытка описания основных

Это означает, что определяет категорию. Некоторые

правила для включения может быть переписана и

пересмотрен в течение всего исследования. Эти правила

помочь сосредоточить исследования, а также позволяет

исследователю начать исследовать теоретические

размеры формирующегося категории системы.

Конечная стоимость этих правил, однако,

является то, что они показывают, что исследователь узнает

о выбранной теме и помочь определить

исследования результат.

После сканирования все данные карты в

"Межличностных связей» категории, исследователь

может написать предложение, таких как

"Люди подписаться на сайты социальных сетей,

расширить свой круг случайных друзей. "

Аналогичные заявления, написанные для других

категорий.

Поиск отношений и темы

Среди категорий. Третий этап

Метод включает поиск отношений

и общие закономерности по категориям.

Исследователь рассматривает высказываний

заявления и ищет значимые связи.

Некоторые предложения, вероятно,

достаточно сильны, чтобы стоять в одиночку, другие могут

быть связаны по нескольким важным направлениям. Любой

ситуации, цель этого этапа является

для получения утверждений, которые могут объяснить и

дальнейшего уточнения изучаемого явления.

В нашем интернет-Например, исследователь

Можно отметить, что несколько предложений относятся

к понятию расширения. Люди используют социальные

социальные сети, чтобы расширить свой круг

друзей, или расширить свои источники новых

музыку, или для увеличения количества по группам

к которой они принадлежат. Затем аналитик обобщает

что расширение своей социальной

и культурного пространства является важной причиной

присоединение.

Упрощение и интеграции данных в

последовательную теоретическую структуру. В конечном

фазе процесса, исследователь пишет

доклад, обобщающий результаты исследований. Все

Результаты анализов вышеизложенного включено в определенные когерентное объяснение

явления. Исследователь попытки

написать краткое объяснение, но в достаточном

деталь для передачи идеи рамки

проекта. Цель этого этапа проекта

заключается в достижении понимания людей

и изучаемых событий.

Аналитическая стратегия индукции смеси

строительство гипотеза и анализа данных. Это

состоит из следующих шагов (адаптированный

Stainback & Stainback 1988):

1. Определение темы, представляющие интерес и развивать

гипотеза.

2. Исследование случай чтобы увидеть, если гипотеза

работ. Если он не работает, переформулировать

его.

3. Изучение других случаях до гипотезы

в изысканной форме.

4. Ищите "негативных случаев", которые могли бы

опровергнуть гипотезу. Переформулировать

снова.

5. Продолжайте, пока гипотеза не

соответственно проверены.

Отметим, что в этом методе, объяснение

для этого явления, в виде гипотеза,

генерируется в начале исследования.

Этот процесс контрастирует с постоянной сравнительный

техники, в которой объяснение

получен в результате исследований.

Упрощенном примере показано, как

аналитический подход индукции работает. Предполагать

что исследователь заинтересован в объяснении

почему люди смотрят дом-торговый

каналов. Коллеги говорят, что исследователь

Ответ очевиден: люди смотреть, потому что

они хотят купить товар. Исследователь

не уверен в этом, но решает

использовать это объяснение в качестве первоначальной гипотезы

и находит человека, который, как известно,

тяжелых просмотра этих каналов. Во время

интервью, человек говорит, что, хотя она

заказала пару вещей от воздуха, ее

Основной причиной для наблюдения, чтобы выяснить,

о новых и необычных продуктов.

Вооружившись этой информацией, исследователь

формулирует гипотезу: Люди

смотреть дом-торговые каналы, чтобы купить и

узнать о новых продуктах. Другой зритель

дает интервью и сообщает существу то же самое

причинам, но также добавляет, что он использует цены

рекламируется на канале сравнить цены в магазинах.

Еще раз, гипотеза уточняется. Исследователь

утверждает, что дома-торговые каналы

рассматриваются для практического связанные с потребителями

Причины: Поиск модной, узнав о

продуктов и сравнения цен.

В этот момент, исследователь пытается найти

случаев, которые могут не соответствовать новой гипотезы.

Коллега указывает, что все люди

опрошенных до сих пор были богатыми, с

существенное располагаемый доход, и что

Возможно, люди, которые менее зажиточных экономически

могла видеть дома-торговый

каналов по другим причинам. Исследователь

Интервью зрителя от различных экономических

фона и обнаруживает, что это

человек смотрит, потому что он считает, что продавцы

интересны для наблюдения. Вновь

первоначальная гипотеза, модифицировано с этим

нахождение во внимание.

Затем исследователь находит другие респонденты

в различных экономических уровнях

проверить справедливость этой гипотезы и новые

продолжает собирать данные, пока не более случаев

могут быть расположены, которые не соответствуют пересмотренным

гипотезы.

Этот процесс может быть утомительно, и это

может быть трудным для исследователя, чтобы определить

Точное место остановки. Можно было бы

всегда утверждают, что есть еще дела в

среды, которая бы не подтверждают гипотезу,

но исследователь просто не

найти их.

Проверка: Надежность

Действительность и в качественных данных

Качественные исследователи должны обратить внимание

несколько различных проблемы, которые могут

называют доверие своих исследований в вопросе. Во-первых, это вопрос о

полноты данных. Если качественные исследователи

же небрежная работа заметок или

в противном случае запись, что наблюдалось,

существует возможность, что неправильное толкование

можно сделать из данных.

Вторая проблема связана с селективным

восприятие. Качественные исследователи не могут просто уволить данные, которые не вписываются в рамки выступает интерпретации данных. Они должны проанализировать эти случаи и давать объяснения

о том, почему данные, кажется, не

подходит. Наконец, качественные исследования зачастую приводит к росту

вопрос о реактивности, когда акт

наблюдении некоторой ситуации меняет ситуацию

себя. Будет то же самое, есть

произошло, если бы исследователи не были там?

Реакционная представляет собой трудную задачу, чтобы преодолеть,

но исследователи должны стараться свести к минимуму это когда это возможно. Взятые вместе, эти три фактора предполагают, что качественные сследователей, так же, как количественные исследователей,

должны обратить внимание на надежность

и обоснованность своих данных.

Однако концепции надежности

и действительности имеют разные коннотации

для качественных данных. Как мы обсудим позже, количественные методы используют различные и точные способы расчета показателей надежности и несколько методов, которые шарнирно помочь установить обоснованность. Тем не менее, эти понятия как они не вписываются в интерпретации

парадигмы. Как Lindlof (2002) указывает на то,

интерпретации исследований признает изменения

характер поведения и восприятия более

времени. Тем не менее, хотя и предусмотрено по-разному,

Надежность и достоверность не менее

важная в качественном исследовании. Они помогают

читателям определить, сколько уверенность

могут быть размещены в результатах исследования и

могут ли они верить исследователя

выводы. Или, как Lindlof (1995, с. 238)

говорит: "В принципе, мы хотим вызвать доверие

у читателей (и самих себя), что мы

добились права интерпретаций. ", или,

как Hammersly (1992) выразил это, действительность

достигается при описании

Наблюдаемое явление точно изображает

что наблюдалось.

Вместо того, чтобы подчеркнуть надежность и

действия, и Maykut Morehouse (1994)

решения достоверности качественного

исследовательского проекта. Они обобщают четыре

факторы, которые помогают построить доверие:

1. Несколько методов сбора данных.

Этот фактор похож на понятие триангуляции

, который обсуждался в главе 2.

Использование интервью наряду с полевыми наблюдениями

и анализ существующих документов

предполагает, что эта тема была рассмотрена с

различных точек зрения, что помогает

повысить уверенность в результатах.

2. Аудита. Этот фактор является по существу

постоянная запись исходных данных использованы

для анализа и комментариев исследователя

и методов анализа. Аудита позволяет

другие для изучения мыслительных процессов

участвует в работе исследователей и

дает им возможность оценки точности их

выводы.

3. Член чеки. В этой технике

участников исследования просят читать

исследователь отмечает и выводы и рассказать

ли исследователь точно описал

то, что они сказали.

4. Исследовательской группы. Этот метод предполагает,

что члены команды держать друг друга

честный и на цель при описании и

интерпретации данных. При необходимости,

вне человека просят наблюдать за процессом

и поднять вопросы возможного смещения или

неправильного толкования.

Creswell (2007) указывает на еще один

метод, чтобы помочь с проверкой подведения итогов.

Он состоит из имеющего отдельный внешний

Проект ставит под сомнение значение,

методов и интерпретации исследователем.

Если более подробно необходимо, Onwuegbuzie

и Лич (2006) описывают двадцать

четыре метода оценки достоверности

качественные исследования. В то время как Интернет открыл новые

возможности для качественных исследований,

Есть преимущества и недостатки участие.

Давайте широкого спектра взгляд

на общем сильные и слабые стороны

онлайн качественные исследования и лично

качественные исследования. Следует отметить, что прочность

одного подхода, как правило, слабость

в другом. С лично качественные

исследования:

• Это данные "богаче", в этом наблюдатели

может увидеть физические реакции и окрестности

их респондентов. Тело

язык и выражения лица может

добавить в понимании.

• Респонденты не нуждаются в специальном компьютере

клавиатуре или навыков.

• проективные тесты и демонстрации продукции

возможно.

• Групповая динамика может предложить ключи к анализа и интерпретации.

• Исследователь является неотъемлемой частью

сбор данных.

С он-лайн качественных исследований:

• Охват широкой географической области

возможно. Ни ответчик, ни

исследователь должен находиться в том же месте.

• Ответы могут быть более вдумчивым

и содержат больше информации.

• Рекрутинг респондентов заняты легче

так как исследования могут проводиться в

респондентов удобства.

• Там нет смещения за или против вокала или

исходящих респондентов.

• расходы зачастую значительно ниже, чем другие подходы

Оба подхода имеют сильные стороны

и слабые стороны. Выбор которых

метод, используемый в основном зависит от исследований

Вопрос и задачи исследования.

И, конечно, всегда можно

сочетать в себе элементы обоих подходов.

Онлайн фокус-группы могли бы предложить

последующие включенного наблюдения в исследовании

реальной жизни. Баланс этой главе рассматриваются

пять общих качественных методов:

полевые наблюдения, фокус-группы, интенсивное

интервью, тематические исследования, и этнографии.

Для каждого метода, мы опишем традиционные

процедуры, а затем изучить их

онлайн коллегами.