質性數據分析入門：六種分析方法及示例

 質性數據分析入門：六種分析方法及示例

質性數據的定義

　　質性數據指的是非數字形式的數據，例如訪談記錄、文件和開放性調查回答，也可以包括圖像和視頻的解釋。質性數據重在探索和描述，而非數量和統計。

質性數據分析的常見方法

質性內容分析

　　質性內容分析是一種常見且直接的分析方法，用於評估文本中的模式，例如詞語、短語或圖像，或跨多個文本來源分析。例如，可以識別某個想法在社交媒體上的出現頻率，或分析旅遊手冊中突出某地作為古老國家的詞語和短語。內容分析通過將大量文本分組成代碼，總結成類別，有時甚至將數據製成表格來計算某些概念或變量的頻率。這種方法雖然有助於分析，但也可能耗時且容易忽略溝通中的重要細微差別。

敘事分析

　　敘事分析著重於聆聽和分析人們講述的故事，幫助了解他們如何看待現實世界。例如，可以通過分析囚犯如何為其犯罪辯解，來了解其對世界和司法系統的看法。敘事分析強調故事的講述方式，適用於分析個人經歷和心態。雖然樣本量通常較小且難以重複，但這種方法仍然非常有用。

話語分析

　　話語分析是對語言進行社會背景分析的方法，研究語言在特定文化和社會中的使用。例如，可以分析清潔工與CEO的對話，或政治家關於恐怖主義的演講。這種方法可以揭示文化、歷史或權力動態如何影響語言的使用。話語分析需要大量數據，且容易因社會影響因素而複雜，但它是一種強大的分析技術。

主題分析

　　主題分析通過找出數據集中的模式和主題來幫助理解數據。例如，可以分析餐廳評論，找出反覆出現的主題，如新鮮的食材或友好的服務員。這種方法適用於了解人們的經驗、觀點和意見。雖然分析過程可能會耗時且需要不斷調整研究問題，但主題分析是一種有效的探索性方法。

紮根理論

　　紮根理論旨在通過數據創建新的理論，通常從一個廣泛的問題開始，通過分析小樣本逐步發展理論。例如，研究影響學生觀看某教學影片的因素，從少量學生的訪談中找出模式，並逐步驗證和調整理論。這種方法需要開放的心態，讓數據自行發聲。儘管存在循環推理的挑戰，但紮根理論適用於研究新主題或缺乏現有研究的領域。

詮釋現象學分析 (IPA)

　　詮釋現象學分析旨在理解個人對重大生活事件或經歷的個人感受，例如母親身份或車禍經歷。這種方法側重於個人的經驗，並通過編碼系統找出共性。儘管樣本量通常較小且難以推廣結果，但IPA仍然是一種強大的分析工具。

選擇合適的分析方法

　　選擇合適的質性數據分析方法取決於研究目標和問題。例如，分析語言使用和講述方式，適用於話語分析或敘事分析；理解個人經歷，則適用於IPA。不同的方法各有優勢和限制，常常需要根據研究需求選擇多種方法進行交叉驗證。

總結

　　質性數據分析包括多種方法，每種方法適用於不同的研究目標和問題。內容分析、敘事分析、話語分析、主題分析、紮根理論和IPA是六種常見的方法，選擇合適的方法有助於深入理解數據，並為研究提供有力支持。希望這些方法能幫助進行有效的質性數據分析。