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定性资料分析和工具实践分享

质化研究  · 公众号  · 科研  · 2017-10-02 22:51

正文

定性研究是用户研究常用的方法,通过定性研究可以得到研究对象更深层的动机和需要。通常定性研究最大特点就是做完研究之后,会回收到大量的资料或文本信息。我们知道定量数据有统计理论和分析方法,那定性资料我们该如何去分析?是否有方法可循?


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定性研究的概念和特征
首先先梳理一下定性研究的概念和特征。我们可能会听到这样的一些概念:定性研究、质性研究、质化研究、定质研究、质的研究。那这些概念又有什么样的区别呢?复杂地来说,它们略有区别。但随着各种研究方法的发展和完善,这几种原本有差异的方法逐渐被融合。因此,简单地来说,它们就是等号的关系,也就是说一个事情几种不同的说法。那定性研究有什么特征呢?

下面主要分两部分内容去讲述定性研究的分析方法。第一部分是资料收集过程中的初步分析;第二部分是常用的定性资料分析方法。
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定性资料收集过程中的初步分析

先看第一部分,资料收集过程中的初步分析。这里需要强调一点,定性分析与定量分析一个最大的不同就在于,定性分析不要等收集全部数据之后再开始分析,而是需要在收集过程中就尽早开始。如果我们在前期花大量时间,一直在进行资料的收集工作,后期集中开始分析资料,这样的做法很可能带来两个后果:1. 我们将失去机会,无法再继续收集新的资料去填补资料间的断层;2. 如果后来在分析的时候发现新的假设,也无法再收集资料去验证新假设,而且后期的分析工作也会变得特别庞大,很难把握每个环节的亮点发现。


关于资料的初步分析有以下的一些方法:


下面是每种方法的详细说明和案例介绍。(以下PPT内容较多,大家可以戳开大图查看详情。












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定性资料的分析方法
下面则主要讲述常用的定性资料分析方法。这些方法在我们过去写报告的时候或多或少都有使用过,可能只是不太知道具体方法的名字。比如以证据建成一条逻辑链就要求我们将多渠道、多用户的反馈提炼出核心观点,这可能是跨研究方法的一种佐证。

接下来则主要讲讲常用的三种研究方法,首先是举例说明法


另外,清点的方法也是我们常用的,比如可用性测试,我们通常会以一个问题反馈的用户数量去定义问题的严重性。但需要警惕的是,我们应该知道什么时候需要去处理频率问题,什么时候不需要去处理。之前有做调研发现:用户不关注PM2.5,不需要上线某功能,原因就是研究员访谈的5个用户均不关心。而这个结论是非常不恰当的,若再继续访谈几个人,可能结果就会完全不一样。


最后,讲讲一个有争议的定性研究分析方法,找出因素法。它用于解决的问题是:我有一大堆资料在这儿,其中究竟有哪些是相关联的?对于这种资料的处理,有两种声音,一种是认为定性研究不能解决因果关系问题;一种是认为可以找到一些方法去做解释。


找出因素法会面临一个问题,就是因果关系的复杂性,可能是一果多因,也可能是一因多果,还可能是存在中介变量。而应对这个问题时,一个取巧的方法就是做相关解释,而非因果分析。另外也有一些原则可以帮助我们去找出因素,如强调当下性。例如Bartlett(1990)提出的问题:是什么因素使得一些小学生在教室排队的时候,是按性别排队?是老师安排?还是小学生的先前的社会化?还是偶尔群体的做法?或者是学校的“秩序”?我们可以想到的原因有很多种,但如果说是有影响的话,其效果是此时此地的,因此这刻的关联就是什么老师、感觉了什么、说了什么、做了什么?其他学生感觉了什么、说了或做了什么。也就是说我们需要去强调的是“当下性”,而非与此相关的遥远因素。


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定性分析的工具选择
其实还有很多其他的方法帮助我们更好地分析定性资料,比如图表就是一种非常强的可视化方式。通过词云、语义网络等将一些关键信息形象突出地表现,能更好地达到分析的效果。这也是定性研究工具的分析的优势之一,比如像R、Rost CM6、Nvivo、Atilas.ti 等均能达到这个目标。

但每个工具各有差异,使用的场景和目标也有所不同。相对而言,Rost CM6分析成本最低,最快捷,但得到的结果是比较粗糙,可靠性相对较低,一般在于资料的收集后的前期初步分析,去验证和发现初步想法。其次是R,R比较便捷的是有R包,我们可以从网上去下载它的分析语言,精确度高于Rost CM6,但时间成本稍微高一些。最为专业的是Nvivo和Atilas.ti ,能反复编码,深入分析,并能有效地展示资料。而它们的缺点就是需要进行人工编码和组织。我们可以根据自己的项目需要去灵活地选择分析工具。


文章来源:公众号“用盐有点咸”