建立类别(Creating Categories)
在分析数据时,先根据研究问题或数据内容,整理出一些相似的概念或类别,让信息更有条理。
例如,在采访学生阅读习惯的数据中,可以建立“喜欢的书籍类型”“阅读频率”“阅读动机”等类别。
数据编码(Data Coding)
通过标记或标签(代码)把数据归入相应的类别,使得信息更容易整理和分析。
例如,把“每天阅读”和“每周阅读”标记为“高频阅读”,而“很少阅读”标记为“低频阅读”。
数据归类(Data Classification)
把相似的数据进一步整理到同一组,找出它们的共同点或模式,以便更深入分析。
例如,把“喜欢小说”和“喜欢漫画”归入“休闲阅读类型”,而“喜欢科普书”和“喜欢历史书”归入“知识性阅读类型”。
确定主题(Identifying Themes)
在归类的基础上,提炼出关键主题,帮助总结和解释研究发现。
例如,如果研究发现“学生喜欢阅读的书籍类型与家长的阅读习惯有关”,那么“家庭影响”可能成为一个重要主题。
因果分析(Causal Analysis)
研究某件事的原因和结果,找出不同现象之间的联系。
例如,研究“学生的阅读兴趣”是否受到“家庭环境”的影响,就属于因果分析。
归纳分析(Inductive Analysis)
从具体的数据中总结出一般性的规律或概念,即“从小到大”的分析方式。
例如,研究学生的阅读习惯时,先收集他们的阅读记录,再从中发现“高频阅读的学生通常有固定的阅读时间”,进而归纳出“固定阅读时间有助于培养阅读习惯”。
演绎分析(Deductive Analysis)
从已有的理论或假设出发,然后用数据来验证这些理论,即“从大到小”的分析方式。
例如,假设“阅读理解能力强的学生更容易写出高质量的作文”,然后通过学生的阅读理解测试成绩和作文评分来验证这一假设。