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質性資料分析的五個步驟包括檢視資料及計畫分析目的、建構概念框架、進行資料分析、解讀結果和溝通研究結果。 透過這五個步驟，質性資料分析可以有效地幫助人們理解資料中的模式和趨勢，並做出明智的決策。
質性資料分析的五步驟:在抽象階梯上爬升 . 張芬芬* 摘 要 . 本文嘗試提出質性資料分析的一個模式,並以實例說明,且指出它在應用面與學術面的意涵。 質性資料分析不容易做,因為它是將蒐集到的文字資料,萃取出精華,建立為理論的過程,文字資料比數字資料複雜/豐富許多,要整理為系統化的理論,過程相當繁複。 本文認為Carney(1990)的分析階梯圖深具啟發性,他是由資料轉型(data transformation)的觀點看分析活動。 本文將Carney的階梯略做調整,並再概念化,嘗試提出更易理解與記憶的五階論:文字化、概念化、命題化、圖表化、理論化,期藉此說明分析者在觀念上的努力方向,強調資料分析就是在抽象階梯上爬升,從而將資料轉型;本文並以實例解說每一梯級。
2024年3月18日 · 在學術論文研究上，研究方法可分為「質性」和「量化」兩大類別，兩者所能解釋的問題、研究設計及成果皆有所差異。在選定論文研究問題之後，你是否正在苦惱該選擇何種研究方法呢？現在就跟著本文的腳步，一起了解質性研究和量化分析的差異，幫助你在研究設計、論文撰寫時更有頭緒！
質性數據分析軟件簡化了數據組織、管理和檢索程序。 您不再需要紙張和剪刀來整理您的研究證據，單擊鼠標便可以檢索出所有分配給某個代碼（或多個代碼）的所有片段。 修改錯誤也會變得更簡單！ 如果您想重新命名代碼，軟件會自動重命名所有對應的編碼段。
質性資料（qualitative data）指的是以非數值形式呈現的原始資料（raw data），各類型的文本（text）便是最常見的質性資料，例如會議紀錄、施政報告、研究報告、網路新聞及社群輿論。. 相對於量化資料（quantitative data），質性資料必須先予以結構化，以利於 ...
質性研究. 不使用數字、非量化的研究。 描述具體生活經驗,不特別探討普遍性的法則。 透過的人的內在觀點、感受、生活與經驗、故事。 資料收集:多採用深度訪談、實地觀察及參與的筆記。 資料分析:多採用歸納法,將萃取出的概念建立邏輯關係。 二、研究架構與步驟:採用深度訪談. 研究問題. 找指導老師. 文獻回顧. 研究設計 . 深入訪談 . 整理分析. 研究發現. 論文寫作. 三、訪談研究. A. 定義:蒐集資訊所常用的方法。 在兩者或兩者以上的人與人之間的互動,而互動的人心中有一特定目的,即稱為訪談。 B. 訪談的優點. 有助於收集深度資訊:人的問題通常不是表面。 資訊可予以補充:可透過觀察,從非言語的互動得到的資訊。 適用於不同的群體:不同年齡、學歷。 C. 訪談的缺點. 較為費時.
2020年3月27日 · 紮根理論理論，是一個利用歸納的方式，利用反覆的、互動的、對照比較的方法，讓我們在利用質性研究建立一套理論基礎時，可以更系統性地進行資料的搜集、統整、分析，以及概念化所得到的質性資料。
