定性的データ分析：単語の背後にある意味のロックを解除
定性的データ分析は、テキスト、オーディオ、ビデオ、画像などの非数値データを解釈および理解するプロセスです。なぜの理由を探ることに焦点を当てています どのように 現象の背後には、人間の経験の豊かさを明らかにし、単純な統計を超えた洞察を生み出します。
重要な特性：
* 探索的： 定性分析は、多くの場合、自由回答形式の質問から始まり、新しいパターンと洞察を明らかにしようとします。
* 帰納的： 事前に定義された仮説をテストするのではなく、特定の観測から結論を構築します。
* コンテキスト： それは、データを取り巻く社会的、文化的、歴史的背景を考慮します。
* 主観的： 客観性を求めて努力している間、定性分析は、解釈を形作る上での研究者の役割を認めています。
分析プロセスのステップ：
1。データ収集： インタビュー、フォーカスグループ、観察、文書、およびその他の方法を通じてデータを収集します。
2。データ準備： オーディオ録画の転写、データの整理カテゴリへの整理、分析の準備。
3。コーディング： データ内のテーマ、パターン、および重要な概念を識別します。
4。テーマ開発： コードをより広範なテーマにグループ化し、その関係を調査します。
5。解釈： 特定されたテーマから結論と洞察を描きます。
一般的な手法：
* テーマ分析： データ内のテーマの識別と調査。
* コンテンツ分析： テキストやその他の資料の内容を分析します。
* 接地理論： データ自体に基づいた理論の開発。
* 談話分析： 通信で使用される言語の調べられます。
定性的データ分析の利点：
*人間の経験に関する豊かで詳細な洞察を提供します。
*隠された意味と動機を明らかにします。
*自然な文脈で複雑な現象を探索します。
*新しい理論と仮説を生成します。
アプリケーションの例：
*カスタマーエクスペリエンスとフィードバックを理解する。
*ソーシャルプログラムの影響の評価。
*文化的実践と信念の研究。
*社会問題の原因を探る。
定量的データ分析：数値を発表
定量的データ分析では、統計、調査、測定などの数値データに焦点を当てています。統計的方法を使用して、データ内のパターン、関係、傾向を分析します。
重要な特性：
* 演ductive： 事前に定義された仮説をテストし、それらを確認または反論しようとします。
* 目的： 公平で複製可能な結果を目指しています。
* 変数間の測定と関係に焦点を当てています。
分析プロセスのステップ：
1。データ収集： 調査、実験、およびその他の定量的方法を通じてデータを収集します。
2。データクリーニング： エラーと矛盾を削除することにより、分析のためのデータを準備します。
3。データ探索： データ内のパターンと関係の識別。
4。仮説検査： 統計的方法を使用した事前定義された仮説をテストします。
5。データ解釈： 結論を描き、結果を解釈します。
一般的な手法：
* 記述統計： 平均、中央値、標準偏差などの測定値を使用してデータを要約します。
* 推論統計： データのサンプルに基づいて人口について推論を行います。
* 回帰分析： 変数間の関係を調べる。
* 相関分析： 変数間の関係の強度を評価する。
定量的データ分析の利点：
*正確な測定と比較を可能にします。
*統計的に有効で信頼できる結果を提供します。
*より大きな集団に一般化を有効にします。
*定性的データから明らかではないパターンと傾向を特定します。
アプリケーションの例：
*マーケティングキャンペーンの有効性の測定。
*株式市場の将来の傾向を予測する。
*新薬のパフォーマンスの評価。
*人口統計と世論に関する社会調査を実施する。
両方を組み合わせることの重要性
多くの研究プロジェクトでは、定性的および定量的データ分析方法を組み合わせることで、このトピックをより完全で微妙な理解を提供できます。混合方法研究として知られるこのアプローチは、定性的データが定量的な調査結果にコンテキストと深さを提供できるため、より堅牢で洞察に満ちた分析を可能にしますが、定量的データは定性的洞察に客観性と一般化可能性を提供できます。