Статья опубликована в рамках: LXXXVI Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 10 февраля 2020 г.)
Наука: Информационные технологии
Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции
дипломов
МЕТОДЫ КАЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ
METHODS OF QUALITATIVE DATA ANALYSIS
Solodushchenko Kseniya Aleksandrovna
student, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology
Russia, Krasnoyarsk
АННОТАЦИЯ
В данной статье представлено понимание качественного анализа данных, описаны различные методы и способы качественного исследования, а так же представлены основные этапы качественного анализа. Представлены популярные спектры методов качественного анализа данных и рассмотрен один из наиболее известных методов – нерративный анализ.
ABSTRACT
This article presents an understanding of qualitative data analysis, describes various methods and methods of qualitative research, and describes the main stages of qualitative analysis. Popular spectra of methods of qualitative analysis of data are presented and one of the most famous methods is considered - nonerratic analysis.
Ключевые слова: анализ данных, подходы, методы, качественные данные, процесс.
Keywords: data analysis, approaches, methods, qualitative data, process.
Поскольку данные являются бесценным источником бизнес – понимания, критически важно знать, какие существуют различные методы качественного анализа данных. Существуют различные подходы, типы статистических методов, стратегий и способов анализа качественных данных. Выбор наилучшего способа и метода зависит от характера ваших данных и целей, поставленных в качественном исследовании. Что такое качественный анализ данных? Качественный анализ данных включает в себя процесс и процедуры для анализа данных и обеспечения некоторого уровня понимания, объяснения и интерпретации шаблонов в текстовых данных. Качественные данные – это данные, которые нельзя выразить в виде числа. Качественные данные состоят из слов, картинок, наблюдений и символов, а не цифр. Как правило, качественный анализ данных имеет 4 основных этапа:
1. Знакомство с данными. Вам необходимо изучить данные, записать подробные заметки и впечатления и решить, какие части данных имеют ценность.
2. Создание категорий и подкатегорий. Каждая категория является примером какой-то тематической идеи. Цель состоит в том, чтобы сгруппировать данные, связанные с некоторой тематической идеей, которая позволяет их рассматривать вместе.
3. Поиск шаблонов и связей. Поиск относительной важности данных и выявление взаимосвязей между наборами данных или темами.
4. Интерпретация данных. Существует широкий спектр методов качественного анализа данных, наиболее популярными и известными из которых являются:
a) Обоснованный анализ. Обоснованный анализ – это метод и подход, который включает в себя создание теории посредством сбора и анализа данных. Эта теория объясняет, как «работает» событие или аспект социального мира.
Обоснованная теория – одна из самых популярных качественных стратегий, которая приводит к общей, абстрактной теории процесса или действия, основанной на взглядах людей, которые участвуют в исследовании. Главной особенностью обоснованной теории, которая отличает ее от других качественных методов анализа данных, является ее ориентация на развитие теории.
Техника обоснованной теории очень подходит для использования, особенно, когда вам приходится анализировать большие объемы неструктурированных качественных данных. Основные методы и методики сбора данных, которые использует обоснованная теория:
- Интервью с открытыми вопросами.
- Фокус-группы.
- Наблюдение за участниками.
- Изучение текстов.
Анализ данных в обоснованной теории происходит одновременно со сбором данных. Это означает, что вы не должны ждать, пока все ваши данные будут собраны, а затем проанализировать их. Методы должны быть гибкими и изменяться, когда данные показывают новую теорию или направление.
- Чтобы выяснить важные аспекты контента.
- Чтобы представить их в четкой и эффективной форме.
- Чтобы поддержать некоторые аргументы.
b) Нарративный анализ. Нарративный анализ также является одним из наиболее известных методов анализа качественных данных. Нарративный анализ – это подход к анализу разных историй, которые создают люди. В качестве единиц анализа используются различные типы историй, такие как автобиография, семейные истории, фотографии, жизненный опыт. Основное внимание уделяется тому, как люди создают и используют разные истории для интерпретации и объяснения повседневной жизни и мира. Что можно узнать с помощью нарративного анализа?
- Интересные знания и понимание о людях, их культуре и о том, как они меняются.
- Это помогает осмыслить прошлое.
- Помогает в организации информации о том, как люди интерпретируют события.
- Показывает ценности и убеждения, которыми руководствуются эти интерпретации.
c) Дискурс – анализ. Дискурс – анализ – это анализ естественного разговорного общения и всех других типов текста. Он изучает значения, которые порождают использование языка и разговорных взаимодействий, и контексты этих значений. Этот метод не только анализирует коммуникации, но также учитывает социальный контекст, в котором эти коммуникации происходят. Эта техника может также включать анализ письменных текстов, таких как электронные письма или язык тела. Дискурс – анализ – это область лингвистики, которая фокусируется на роли языка в построении социальной реальности. Как правило, дискурс – анализ объединяет анализ использования языка и анализ ситуаций.
d) Рамочный анализ. Рамочный анализ – это один из методов качественного анализа данных, который набирает популярность во многих областях, включая здравоохранение, социальную политику и психологию. Этот подход используется для организации и управления данными с помощью процесса суммирования. В результате получается мощная и гибкая матрица, которая позволяет анализировать данные, как по теме, так и по случаю.
Список литературы:
- Клюева, Н.В. Качественные методы исследования [Текст] / Н. В. Клюева / Учебно–методическое пособие. Яросл. гос. ун–т им. П. Г. Демидова ЯрГУ. Ярославль, 2016. – 116 с.
- Мамонтов, Г.Я. Анализ данных в MS Excel и OO Calc [Текст] / Г.Я. Мамонтов, И.А. Иконникова. / Учебно–методическое пособие. – Изд–во Том. гос. архит.–строит. ун–та,. Томск, 2010. –60 с.
- Поручиков, М.А. Анализ данных [Текст] / М.А. Поручиков / Учебное пособие. – Издательство Самарского университета. Самара, 2016. – 88 с.
- Радион, Е.В. Основы качественного анализа [Текст] / Е. В. Радион, Н. А. Коваленко / Тексты лекций по дисциплинам «Аналитическая химия», «Аналитическая химия и физико-химические методы анализа» для студентов химико–технологических специальностей. – Минск БГТУ, 2012. – 74 с.
дипломов
Оставить комментарий