birmaga.ru
добавить свой файл

1

этапы анализа качественных данных



«Качественные методики анализа данных позволяют понимать, изучать, сравнивать и интерпретировать смысловые закономерности или темы. Смысл определяют в соответствии с конкретными целями и задачами проекта: анализ и синтез одних и тех же данных можно делать под разным углом зрения в зависимости от того, на какие вопросы отвечает исследование или оценка. Разнообразие подходов, включая этнографический анализ, анализ содержания, анализ устных рассказов и текстовой анализ, соответствует различным типам данных, дисциплинарным традициям, целям и философской ориентации. Однако у всех этих подходов есть общие свойства, которые отличают их от подходов количественного анализа.
В количественном анализе материалом для анализа служат цифры и то, что они описывают. Качественный анализ, напротив, работает со словами, и в нем меньше общих правил и стандартных процедур, чем в количественном статистическом анализе.
У нас меньше общепризнанных орудий для анализа качественных данных, то есть общих базовых правил для выработки выводов и подтверждения их обоснованности (Miles and Huberman, 1984).
Такое относительное отсутствие стандартизации является и источником универсальности, и причиной серьезного непонимания. То, что специалисты по качественному анализу не выработали единых универсальных процедур, вызывает критику у исследователей, которые сомневаются, что при отсутствии универсальных критериев анализ может быть действительно строгим. Возможно, сами эти специалисты и провоцируют критику, так как не способны адекватно сформулировать свои стандарты для оценки качественного анализа или даже отрицают, что такие стандарты могут существовать. Подобная позиция является причиной принципиально ошибочных, но относительно распространенных представлений, что качественный анализ является бессистемным, беспорядочным и «чисто субъективным».

Несмотря на явные отличия от количественного статистического анализа с точки зрения процедур и целей, хороший качественный анализ является систематическим и крайне упорядоченным. Хотя его нельзя назвать «объективным» в строгом позитивистском смысле этого слова, можно утверждать, что результаты качественного анализа можно воспроизвести, если другие исследователи полностью повторят «путь», пройденный аналитиком в процессе анализа, и сделанные им допущения. Временная структура качественной оценки также заметно отличается. Количественную оценку легко разделить на отдельные этапы: разработку инструментов, сбор, обработку и анализ данных. При проведении качественной оценки сбор и анализ данных, напротив, нельзя разделить по времени: как только исследователь получает первые данные, он начинает осмыслять информацию. Более того, по времени совпадают и различные процессы, проводимые в ходе качественного анализа. Отличительной особенностью качественного анализа является цикличность рассмотрения данных, к которым возвращаются снова и снова по мере появления дополнительных вопросов, обнаружения новых связей и выработки все более сложных представлений в результате все более глубокого понимания материала. По сути своей качественный анализ представляет собой повторяющийся комплекс процессов».

Источник: http://www.ehr.nsf.gov/EHR/REC/pubs/NSF97-153/CHAP_4.HTM9

направляющие вопросы для анализа качественных данных


  • Какие закономерности и общие темы прослеживаются в ответах на вопросы по конкретным проблемам? Какую информацию дают эти закономерности (или их отсутствие) для ответа на общие вопросы исследования?

  • Есть ли отклонения от наблюдаемых закономерностей? Если да, какие факторы могут объяснить эти атипичные ответы?

  • Какие интересные истории вы услышали? Что они дают для ответа на общие вопросы исследования?

  • Судя по этим закономерностям или результатам, есть ли необходимость собрать дополнительные данные? Нужно ли пересмотреть какие-либо вопросы исследования?

  • Подтверждают ли наблюдаемые закономерности результаты других аналогичных качественных исследований? Если нет, то как можно объяснить расхождения?


Источник: http://www.ehr.nsf.gov/EHR/REC/pubs/NSF97-153/CHAP_4.HTM9.

проведение анализа качественных данных
Задача приводимого здесь списка этапов анализа качественных данных, которые могут использоваться при проведении мониторинга и оценки, - представить ряд ключевых работ. Помните, что для анализа качественных данных нет фиксированных схем или общих правил, так как это повторяющийся и толковательный процесс. Выбор стратегий и методов зависит от того, в каком разрезе проводится исследование. Применяемые стратегии и методы должны обеспечить адекватное описание и подтверждаемое объяснение наблюдаемой реальности.



?

Описание

Что это за этап, и почему вы его включили в план работ?



Действия и инструменты

Что вы будете делать, и каким образом?




Отчетность

Каким образом будут сформулированы полученные результаты? Отчет о проведении этапа качественного анализа должен четко оговаривать:

  • Каким образом вы выполнили работу этого этапа?

  • Какими соображениями вы при этом руководствовались (например, какие сделали допущения)?

  • Какие результаты получили?


Сформулируйте вопросы исследования

?

Вопрос исследования – это то, на что должно ответить исследование, и поэтому он должен выражать суть ваших изысканий. Формулировка вопросов исследования – ключевой концептуальный этап исследования, так как от нее зависит выбор методов (выборки и сбора данных).



Определение вопросов исследования подразумевает выбор источников информации и методов (и обоснование этого выбора).
Можно использовать такие инструменты, как аналитические структуры, теории относительно предмета изучения или соответствующие модели программ, решающих данную проблему. (См. материал для чтения “Framing information needs”.)



В отчете должны быть представлены вопросы исследования и обоснование выбора источников данных и методов.



Определите выборку (случайную, целевую…)

Соберите данные



Запись или расшифровка данных

?

Данные нужно тщательно зафиксировать. Нужно решить, в какой степени и с помощью каких процедур вам следует фиксировать информацию (например, дословной записи ответов или описания условий и действий), и какие ресурсы для этого потребуются (с точки зрения времени, финансовых затрат и необходимого персонала). (См. материал для чтения “Procedures for recording qualitative data”.)



  • Зафиксируйте данные (самостоятельно или вместе с коллегой; во время или после события).

  • Вычистите и пересмотрите полевые заметки и записи, сделанные во время интервью.

  • Расшифруйте интервью, если считаете необходимым (и решите, насколько подробно вы хотите сделать это).

  • При необходимости обеспечьте конфиденциальность данных.



Решите, в какой степени и каким образом вы будете воспроизводить свои наблюдения в отчетах.



Сокращение данных

?

Включает отбор, фокусировку, упрощение, определение основных идей и переработку данных, которые содержатся в полевых заметках и расшифровках. Данный этап не является нейтральным, так как на нем решают, какие данные отобрать, и определяют системы каталогизации и индексации, что требует допущений о том, как вы будете использовать их. Есть несколько основных способов упорядочения данных:

  • Индексация по всем секторам или категориям, что позволяет оценить степень вариации между элементами (например, можно провести тематическое деление данных о людях, домохозяйствах или видах работ).


  • Можно не объединять все полученные данные, чтобы определить отличия и особенности (например, оставить данные в том виде, в котором они были собраны – отдельно для каждого примера или элемента).

См. также материал для чтения “ Organising qualitative data”.



  • Физически упорядочите материалы (разложите по разным коробкам, папкам, компьютерным файлам).

  • Определите категории, на которые нужно разделить данные, поднимите материалы и рассортируйте их соответствующим образом.

  • Если вы пользуетесь программным обеспечением для качественного анализа, введите и проиндексируйте свои данные.



В окончательном отчете нужно будет описать, каким образом вы сократили объем данных, так же как и все прочие методические решения (обычно это делают в приложении, посвященном методике).


Источник: Miles and Huberman, 1984.



Анализ и объяснение

?

Нужно убедительно обосновать или объяснить, что вы пытаетесь показать, зачем, и какие данные подтверждают ваши выводы. Вы хотите сравнить явления или социальные процессы? Вам нужно разобраться, каким образом происходило развитие социального процесса или перемен? Вы хотите дать описание? Вы пытаетесь что-либо предсказать? Как минимум нужно продемонстрировать:
  • Достоверность метода получения данных: были ли ваши методы сбора данных уместными, и какую информацию они могли вам дать и дали?


  • Достоверность интерпретации: почему вы думаете, что ваш анализ является достоверным? Почему ваша интерпретация лучше других? Почему вам должны верить, что вы верно интерпретировали данные?

Наконец, можно обсудить, в какой степени результаты поддаются обобщению.



  • Поднимите информацию и обоснуйте свои выводы. Систематически изучите свои данные один и второй раз.






В финальном отчете вы должны документально обосновать свои результаты, привести доказательства своих выводов, показать связь результатов и выводов, если возможно – расширить уроки, и, в случае оценки, дать рекомендации. См. также материал для чтения “Presenting qualitative data”.



Упорядочьте и представьте данные (см. Обзор: управление анализом данных)



Подтвердите достоверность данных и обсудите данные с ключевыми заинтересованными сторонами (см. Обзор: управление анализом данных)



Источник: Manson – and http://www.ehr.nsf.gov/EHR/REC/pubs/NSF97-153/CHAP_4.HTM.


Этапы качественного анализа - /