作者：裘才宝。作者授权早读课发表，转载请联系作者。
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本文的目录为：
一、定性数据分析面临哪些困难？
二、定性研究的目标是什么？
三、好的定性数据分析结果长什么样？
四、四步搞定定性数据分析
五、小贴士
访谈中作为一个非常基础的的研究方法，依然有许多坑。今天就分享其中一个坑：
定性数据收集完以后，如何分析？
通过访谈、观察等定性研究方法获得的数据具有以下的一些特点：
-
来源多
看到、听到、感受到的信息都可以作为我们的数据，这很容易就造成数据过载，让人望而生畏。
-
形式杂
访谈中常见的记录方式有纸笔、录音、录像和照片等，使收集到的数据处于一种杂乱的零散的状态
-
逻辑乱
获取的数据是一些零星、非结构化的行为、观点和态度，中间的逻辑关系混乱。
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定性数据的这些特点，使得定性数据分析变得困难，变的似乎没有一个标准的流程，使定性数据分析更像一门艺术。
定性研究作为一个基础的研究方法，依然活跃在社会科学中。
它的
理论依据
是：
虽然用户的行为的影响因素有很多很多，但是用户的一些底层的基本的模式是类似的，如基本认知、需求、态度、价值观等，这些模式可以且适合通过深入的定性研究获取，这样使得从小样本窥见模式成为可能。
定性研究的
目标
：
找出这些个体与产品、环境交互时候的模式即
人－机－环
，然后产生能够启发产品设计和产品运营的分析，最后形成一个
问题－原因－解决方案
的完整的研究结果。
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平常在写定性研究报告的时候，相信各位宝宝经常有这么一种感觉：感觉已经使出洪荒之力，但是报告依然是空白的。这主要原因是不知道一个好的定性报告的组成。
一个好的定性数据分析结果分为两个部分：
终于...到最核心的地方了。
定性数据分析的过程基本上可以分为
编码、亲和图、形成模型、填充引用
四个部分。
1.编码
编码就是将文本（非文本类转录为文本）的各个片段进行
简单直接的描述
，通过这个描述来直观的
区分每组的不同定义
。
这个描述的词就可以称为：
代码
。这种代码的获取方式既可以自上而下的，也可以自下而上的。
自上而下
：编码的时候大部分的编码项是在编码之前就已经有了，即事先构建一个代码库。这个代码库其实就是研究预期，预期从此次访谈中获取哪些内容。
自下而上
：编码的时候所有的代码是从原始材料中提取出来的。
如何挑选合适的编码方式呢？
个人的使用建议：
采用结合自上而下和自下而上的编码方式
。
原因是研究员在做研究的时候的，肯定有
假设
，根据这个假设可以
预估
可能会收集到的的某些信息。这个时候就可以根据这些假设获取预先进行编码项的编制，即
自上而下
，从而更好的把握我们的研究过程，而且更加结构化，更加油目的性。
而对于定性研究来说，它和定量研究相比最大的优点是其
在研究的过程中能够发现研究员之前不知道的一些信息
，这个时候可以增加新的编码项，即
自下而上
。
2.亲和图分析
编码完成以后就需要对这些描述进行亲和图分析以
重新组织材料
了。
亲和图分析就是把数据做成小卡片，进行归类，使得数据可视化，从而更好的找出
数据之间的逻辑关系
。
什么是逻辑，逻辑就是指描述事物之间的关系，即先后关系、因果关系、时间关系，空间关系、相关关系等等。
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3.形成模型
对编码的数据进行亲和图归纳分类，我们就可以得出相关的模式／框架／模型了。
常见的一些模型有：
