數據分析包括三個基本步驟——首先是組織數據。作為第二種數據減少方法，匯總和分類一起使用。識別和關聯數據有助于發現模式和主題。最后，研究人員從上到下以及從下到上進行數據分析。

另一方面，Marshall和Rossman認為數據分析是一個模糊、耗時、混亂但引人入勝的過程，這個過程將大量數據整理成有序、結構化且有意義的信息。

定性研究中用于數據分析的方法有哪些?

在定性研究中，有多種技術可以用于數據分析，以下是幾種最常見的方法：

內容分析(Content Analysis)

內容分析是一種廣泛接受且最常用的數據分析技術。該方法可以分析文本、圖像，甚至是實物，以提取文檔化的信息。研究問題決定了是否使用這一方法。

扎根理論(Grounded Theory)

要解釋現象為何發生，使用扎根理論分析質量數據是最佳方法。通過應用扎根理論，可以在不同環境下研究類似案例。研究者可能會調整解釋或創建新的解釋，直到得出結論。

話語分析(Discourse Analysis)

話語分析研究人們如何互動，類似于敘事分析。它尊重社會背景，但保持研究者與受訪者的匿名性。生活方式和日常環境也會影響結論。

敘事分析(Narrative Analysis)

敘事分析方法的內容來源包括訪談、實地觀察和調查。通常，人們分享故事或觀點，以回答研究問題。

數據分析在定量研究中的應用

研究和數據分析開始于準備名義數據，以便將其轉化為有意義的信息。定量研究的數據準備包括以下幾個階段。

第一階段：數據驗證

數據驗證的目的是確定收集的樣本是否符合預設標準或是否存在偏差。數據驗證又分為四個階段：

欺詐檢查：每個調查或問卷回應應由真實的人錄入。

篩選：根據研究標準選擇或挑選參與者和回應者。

程序：在數據收集過程中保持倫理標準。

完整性：在在線調查中，完整性指的是確保所有問題都已回答。或者，采訪者已提出問卷中的所有問題。

第二階段：數據編輯

大型研究樣本比小型樣本更容易包含錯誤。有時，受訪者可能錯誤填寫某些字段或不小心跳過一些字段。數據編輯涉及確認提供的數據是否無誤。為了分析原始數據，需要進行必要的檢查和異常值檢查。

第三階段：數據編碼

在這一階段，調查回應被分組并賦予值，這是三個階段中最關鍵的。研究人員將在樣本量為1000的調查中根據每個受訪者的年齡創建年齡段。與處理大量數據相比，小范圍的數據更易于分析。

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