Nghiên Cứu Định Tính

Nghiên cứu định tính là một phương pháp điều tra làm việc trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau, theo truyền thống trong các ngành khoa học xã hội, nhưng cũng trong nghiên cứu thị trường, trong kinh doanh, và các ngữ cảnh khác bao gồm các cuộc biểu tình, dịch vụ do phi lợi nhuận.

Mục lục

1. Giới thiệu

2 Lịch sử

3 Thu thập dữ liệu, phân tích và thiết kế nghiên cứu lĩnh vực

4 công dụng chuyên ngành của nghiên cứu định tính

Phân tích dữ liệu 5

5.1 Kỹ thuật trình diễn

5.1.1 Mã hóa

5.2 trừu tượng Recursive

5.3 Mã hóa và "tư duy"

6 mô hình định lượng biệt

7 Tin cậy

8 tạp chí nghiên cứu định tính

9 nghiên cứu định tính trong tâm lý học

Giới thiệu

Nghiên cứu định tính là một lĩnh vực nghiên cứu chủ yếu nghiên cứu học thuật, và là cơ sở để cấp văn luận văn và luận án (tức là, việc tạo ra một sĩ) tại Hoa Kỳ và trên toàn thế giới. Mục đích của một nghiên cứu định tính có thể thay đổi với nền kỷ luật, chẳng hạn như một nhà tâm lý học tìm kiếm để thu thập một sự hiểu biết sâu sắc về hành vi con người và lý do chi phối hành vi như vậy. Các phương pháp định lượng điều tra lý do tại sao và làm thế nào về việc ra quyết định, chứ không phải chỉ là những gì, ở đâu, khi nào, hoặc "người", và có một cơ sở vững chắc trong lĩnh vực xã hội học để hiểu các chương trình của chính phủ và xã hội, và được phổ biến trong khoa học chính trị, xã hội công việc, và chuyên ngành giáo dục và giáo dục đặc biệt.

Trong quan điểm thông thường của các nhà thống kê, phương pháp định lượng sản xuất chỉ có thông tin về các trường hợp đặc biệt được nghiên cứu đề xuất (ví dụ, các dân tộc chí trả tiền cho các quỹ chính phủ đó có thể bao gồm các nhóm nghiên cứu), và các kết luận tổng quát hơn được xem xét (khẳng định thông báo). [Cần dẫn nguồn] phương pháp định lượng sau đó có thể được sử dụng để tìm kiếm sự hỗ trợ thực nghiệm cho giả thuyết nghiên cứu như vậy. Ngược lại, một nhà nghiên cứu định tính cho rằng sự hiểu biết đến từ khám phá toàn bộ các tình huống (ví dụ, hiện tượng học, interactionism tượng trưng), thường có quyền truy cập vào hàng tệp lớn "cứng dữ liệu", và bắt đầu với mệnh đề tiến hành một cách khoa học và thực nghiệm trong suốt quá trình nghiên cứu (ví dụ, Bogdan & Taylor, 1990).

Một phương pháp phổ biến của nghiên cứu định tính là nghiên cứu trường hợp (ví dụ, Yin, 1989) [3] trong đó xem xét sâu sắc "mẫu có chủ đích" để hiểu rõ hơn về một hiện tượng (ví dụ như, hỗ trợ cho các gia đình; Racino, 1999); [4] do đó, nhỏ hơn nhưng các mẫu tập trung thường được sử dụng nhiều hơn so với những mẫu lớn mà cũng có thể được tiến hành bởi các nhà nghiên cứu tương tự hoặc có liên quan hoặc các trung tâm nghiên cứu (ví dụ, Braddock, et al 1995.,).

Lịch sử

Phần này không trích dẫn bất kỳ nguồn. Xin hãy giúp cải thiện phần này bằng cách bổ sung chú thích tới các nguồn đáng tin cậy. Vật liệu có thể được Unsourced và xóa bỏ. (April 2014)

Robert Bogdan trong các khóa học tiên tiến của ông về nghiên cứu định dấu vết lịch sử của sự phát triển của các lĩnh vực, và liên quan đặc biệt của mình đến khuyết tật, bao gồm cả các công việc của đồng nghiệp của ông Robert Edgerton và người sáng lập của quan sát tham dự, Howard S. Becker. Như Robert Bogdan và Sari Biklen mô tả trong văn bản giáo dục của họ ", nhà sử học nghiên cứu định tính có bao giờ, ví dụ, bao gồm Freud hay Piaget là các nhà phát triển của các phương pháp định tính, nhưng cả hai dựa trên các nghiên cứu trường hợp, quan sát và phỏng vấn sâu sắc".

Trong những năm 1900, các nhà nghiên cứu từ chối thực chứng, những ý tưởng lý thuyết rằng có một thế giới khách quan mà chúng tôi có thể thu thập dữ liệu từ và "xác minh" dữ liệu này thông qua thực nghiệm. Những nhà nghiên cứu chấp nhận một mô hình nghiên cứu định tính, cố gắng để thực hiện nghiên cứu định tính là "khắt khe" như nghiên cứu định lượng và tạo ra vô số các phương pháp nghiên cứu định tính. Tất nhiên, sự phát triển này là cần thiết như các nhà nghiên cứu định tính đã giành giải thưởng trung tâm quốc gia, phối hợp với các đồng nghiệp nghiên cứu tại các trường đại học và các phòng ban khác; và quản lý trường đại học được tài trợ bằng tiến sỹ ở cả hai đấu trường thông qua các thập kỷ tiếp theo. Hầu hết các cấu trúc lý thuyết liên quan đến một quá trình phân tích định tính và sự hiểu biết, và xây dựng các khái niệm này (ví dụ, xã hội lý thuyết vai trò bình ổn của Wolfensberger).

Trong những năm 1970 và 1980, có mặt khắp nơi ngày càng tăng của máy tính hỗ trợ trong phân tích định tính, một số tạp chí với trọng tâm là tính nổi lên, và postpositivism được công nhận trong các học viện. Vào cuối những năm 1980, câu hỏi về bản sắc nổi lên, bao gồm cả các vấn đề chủng tộc, giai cấp, giới tính, và các cộng đồng ngôn, dẫn đến nghiên cứu và viết trở thành phản xạ nhiều hơn. Trong suốt những năm 1990, khái niệm về một người quan sát thụ động / nhà nghiên cứu đã bị từ chối, và nghiên cứu định tính đã trở thành tham gia và hoạt động theo định hướng với sự hỗ trợ của các ngành liên bang, chẳng hạn như Viện Quốc gia về Nghiên cứu Khuyết tật và Phục hồi chức năng (NIDRR) của Bộ Ngoại giao Mỹ hơn (ví dụ như Trung tâm, nghiên cứu phục hồi chức năng và Đào tạo cho gia đình và cộng đồng Living, 1990) giáo dục. Ngoài ra, trong thời gian này, các nhà nghiên cứu đã bắt đầu sử dụng phương pháp tiếp cận hỗn hợp phương pháp, cho thấy một sự thay đổi trong suy nghĩ của phương pháp tính và định lượng như bản chất không tương thích. Tuy nhiên, lịch sử này không phải là phi chính trị, vì điều này đã mở ra một nền chính trị "chứng cứ" (ví dụ, thực hành dựa trên bằng chứng trong y tế và dịch vụ con người) và những gì có thể tính là nghiên cứu "khoa học" trong học thuật, một cuộc tranh luận đang diễn ra hiện nay ở các học viện.

Thu thập dữ liệu, phân tích và lĩnh vực thiết kế nghiên cứu

Các nhà nghiên cứu định tính phải đối mặt với nhiều sự lựa chọn liên quan đến thu thập dữ liệu khác nhau, từ lý thuyết nền tảng [9] phát triển và thực hành, narratology, kể chuyện, thơ bảng điểm, dân tộc học cổ điển, nghiên cứu nhà nước hoặc chính phủ, nghiên cứu và dịch vụ biểu tình, nhóm tập trung, nghiên cứu trường hợp, quan sát tham dự, chất lượng xem xét các số liệu thống kê, hoặc shadowing, trong số rất nhiều người khác. Phương pháp định tính cũng có mặt trong phương pháp tiếp cận khác, chẳng hạn như nghiên cứu hành động đó có các cơ sở xã hội học hay lý thuyết diễn viên-mạng. Phương pháp phổ biến nhất là các cuộc phỏng vấn nghiên cứu định tính, nhưng hình thức của dữ liệu thu thập được cũng có thể bao gồm các cuộc thảo luận nhóm, quan sát và lĩnh vực phản ánh ghi chú, văn bản khác nhau, hình ảnh, và các vật liệu khác. Rất phổ biến trong số các nhà nghiên cứu định tính là những nghiên cứu về ảnh , tài liệu công khai và chính thức, tài liệu cá nhân, và các mặt lịch sử, thêm vào hình ảnh trong các phương tiện truyền thông và các lĩnh vực văn học.

Nghiên cứu định tính thường phân loại dữ liệu vào mô hình (ví dụ, mô hình hoặc các phân tích chuyên đề) là cơ sở ban đầu cho việc tổ chức và báo cáo kết quả (ví dụ, các hoạt động trong nhà, tương tác với chính phủ). [12] nghiên cứu định tính, thường gắn liền với lĩnh vực giáo dục, thường dựa vào các phương pháp sau đây để thu thập thông tin:. Người tham gia quan sát, không tham gia quan sát, Dòng Notes, Reflexive tạp chí, phỏng vấn có cấu trúc, phỏng vấn bán cấu trúc, phỏng vấn không cấu trúc, và phân tích các tài liệu và các tài liệu

Cách thức tham gia và quan sát có thể khác nhau từ thiết lập để thiết lập như là minh chứng bằng mồi Helen Schwartzman về Dân tộc học trong tổ chức (1993). hay Anne Copeland và Kathleen White "Gia đình học" (1991). [16] Người tham gia quan sát là một chiến lược học tập phản xạ, không phải là một phương pháp duy nhất để quan sát. và đã được mô tả như một sự liên tục của giữa sự tham gia và quan sát. Trong quan sát tham dự [18] nghiên cứu thường trở thành thành viên của một nền văn hóa, nhóm, hoặc thiết lập, và thông qua các vai trò để phù hợp với thiết lập đó. Khi làm như vậy, mục đích là cho các nhà nghiên cứu để đạt được một cái nhìn gần hơn vào các nền văn hóa thực hành, động lực và cảm xúc. Người ta lập luận rằng khả năng của các nhà nghiên cứu để hiểu được những kinh nghiệm của các nền văn hóa có thể bị ức chế nếu họ quan sát mà không tham gia.

Các dữ liệu thu được được sắp xếp hợp lý (văn bản của hàng ngàn trang dài) đến một chủ đề nhất định hoặc mô hình, hoặc đại diện của một lý thuyết hay vấn đề mang tính hệ thống hoặc phương pháp tiếp cận. Bước trong một phân tích dữ liệu phân tích kỹ thuật hoặc lý thuyết này là tiếp tục làm việc trên (ví dụ, phân tích giới có thể được tiến hành, phân tích chính sách so sánh có thể được phát triển). Một giả thuyết nghiên cứu thay thế được tạo ra mà cuối cùng đã cung cấp cơ sở của tuyên bố nghiên cứu để tiếp tục làm việc trong các lĩnh vực.

Một số phương pháp định tính đặc biệt là việc sử dụng các nhóm tập trung và các cuộc phỏng vấn, sau này thường được xác định thông qua các kỹ thuật phức tạp và đôi khi, tinh hoa, nhanh nhạy. Kỹ thuật nhóm tập trung (ví dụ, Morgan, 1988) [19] liên quan đến người điều hành tạo điều kiện cho một cuộc thảo luận nhóm nhỏ giữa các cá nhân được lựa chọn vào một chủ đề cụ thể, với video và handscribed dữ liệu ghi lại, và rất hữu ích trong một cách tiếp cận nghiên cứu phối hợp nghiên cứu hiện tượng trong nhiều cách khác nhau trong các môi trường khác nhau với các bên liên quan khác nhau thường bị loại trừ khỏi các quy trình truyền thống. Phương pháp này là một đặc biệt phổ biến trong nghiên cứu thị trường và thử nghiệm các sáng kiến ​​mới với người sử dụng / công nhân.

Nghiên cứu này sau đó phải được "viết lên" thành một báo cáo, một chương sách, luận án, luận văn, biểu đồ và bảng biểu, hoặc nhiều hơn thường gọi là bản thảo.

Sử dụng chuyên môn của nghiên cứu định tính

Phương pháp định tính thường là một phần của phương pháp điều tra, bao gồm điều tra điện thoại và các cuộc khảo sát sự hài lòng của người tiêu dùng.

Trong các lĩnh vực nghiên cứu mà các hộ gia đình, một chủ đề gây tranh cãi là liệu các cuộc phỏng vấn nên được tiến hành riêng lẻ hoặc tập thể (ví dụ như vài cuộc phỏng vấn).

Một hình thức truyền thống và chuyên nghiên cứu định tính được gọi là thử nghiệm về nhận thức hoặc kiểm tra thử nghiệm được sử dụng trong việc phát triển các mặt hàng khảo sát định lượng. Các mặt hàng khảo sát được thực hiện thí điểm trên đối tượng nghiên cứu để kiểm tra độ tin cậy và tính hợp lệ của các mặt hàng. Cách tiếp cận này là tương tự để kiểm tra tâm lý bằng cách sử dụng một bài kiểm tra trí thông minh như WAIS (Wechsler Adult Intelligence Survey), trong đó các hồ sơ phỏng vấn (ví dụ, quan sát lâm sàng) "chất lượng" trong suốt quá trình thử nghiệm.

Có phương pháp nghiên cứu khác nhau, hoặc thiết kế nghiên cứu, các nhà nghiên cứu định tính sử dụng. Trong các ngành khoa học xã hội học, các phương pháp nghiên cứu định tính thường xuyên nhất được sử dụng bao gồm những điểm sau đây.:

Basic / chung / thực dụng nghiên cứu định tính, trong đó có việc sử dụng phương pháp chiết trung hiện lên để phù hợp tốt nhất các câu hỏi nghiên cứu ở bàn tay. Điều này thường được gọi là phương pháp hỗn hợp phương pháp.

Nghiên cứu dân tộc học. Phương pháp này còn được gọi là "ethnomethodology" hay "phương pháp của nhân dân". Một ví dụ về nghiên cứu dân tộc học ứng dụng là nghiên cứu về một nền văn hóa đặc biệt và sự hiểu biết của họ về vai trò của một bệnh cụ thể trong khuôn khổ văn hóa của họ.

Lý thuyết căn cứ là một loại quy nạp của nghiên cứu, dựa hoặc "đất" trong các quan sát hoặc dữ liệu mà từ đó nó đã được phát triển; nó sử dụng nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu định lượng, xem xét hồ sơ, phỏng vấn, quan sát và khảo sát.

Hiện tượng mô tả "thực tế chủ quan" của một sự kiện, như cảm nhận của dân số nghiên cứu; nó là nghiên cứu về một hiện tượng.

Nghiên cứu triết học được tiến hành bởi các chuyên gia lĩnh vực trong phạm vi ranh giới của một lĩnh vực cụ thể của nghiên cứu, nghề nghiệp, các cá nhân đủ điều kiện tốt nhất trong bất kỳ lĩnh vực nghiên cứu sử dụng một phân tích trí tuệ, để làm rõ các định nghĩa, xác định đạo đức, hoặc thực hiện một phán xét giá trị liên quan đến một vấn đề trong lĩnh vực của họ nghiên cứu cuộc sống của họ.

Nghiên cứu xã hội quan trọng, được sử dụng bởi một nhà nghiên cứu để hiểu cách mọi người giao tiếp và phát triển ý nghĩa tượng trưng.

Đạo đức Tin nhắn của bạn, một phân tích hữu trí tuệ của các vấn đề đạo đức. Nó bao gồm các nghiên cứu về đạo đức như liên quan đến nghĩa vụ, quyền, trách nhiệm, đúng và sai, lựa chọn vv

Khoa học Xã hội và Chính phủ nghiên cứu để hiểu các dịch vụ xã hội, các hoạt động của chính phủ, và các kiến ​​nghị (hoặc không) liên quan đến sự phát triển trong tương lai và các chương trình, bao gồm có hay không phải chính phủ nên tham gia.

Hoạt động nghiên cứu nhằm nâng cao quan điểm của những người thiệt thòi hoặc "lép vế" nổi bật với lớp học ưu tú hoặc thạc sĩ, sau này những người thường xuyên kiểm soát xem công cộng hay tư thế.

Nền tảng nghiên cứu, khảo sát nền móng cho một khoa học, phân tích những tín ngưỡng, và phát triển những cách để chỉ định cách một cơ sở tri thức nên thay đổi trong ánh sáng của thông tin mới.

Nghiên cứu lịch sử cho phép một để thảo luận về các sự kiện trong quá khứ và hiện tại trong bối cảnh các điều kiện hiện tại, và cho phép một để phản ánh và cung cấp câu trả lời cho những vấn đề hiện tại và các vấn đề. Nghiên cứu lịch sử giúp chúng ta trong việc trả lời các câu hỏi như: Trường hợp đã thấy chúng tôi có, có thì chúng ta, những người được chúng tôi bây giờ và chúng ta đi đâu?

Hình ảnh Dân tộc học. Nó sử dụng phương pháp trực quan về thu thập dữ liệu, bao gồm cả hình ảnh, âm thanh, hình ảnh gợi mở, cắt dán hình ảnh, bản vẽ, và lập bản đồ. Những kỹ thuật này đã được sử dụng rộng rãi như là một kỹ thuật định tính có sự tham gia và để làm cho quen thuộc lạ lùng. [25] [26]

Autoethnography, nghiên cứu về tự ngã, là một phương pháp nghiên cứu định tính trong đó nhà nghiên cứu sử dụng các kinh nghiệm cá nhân của họ để giải quyết một vấn đề.

Phân tích dữ liệu

Phần này không trích dẫn bất kỳ nguồn. Xin hãy giúp cải thiện phần này bằng cách bổ sung chú thích tới các nguồn đáng tin cậy. Vật liệu có thể được Unsourced và xóa bỏ. (April 2010)

Kỹ thuật trình diễn

Các phân tích phổ biến nhất của các dữ liệu định tính là quan sát ấn tượng. Đó là, các chuyên gia hoặc người đứng ngoài quan sát kiểm tra dữ liệu, giải thích nó thông qua hình thành một ấn tượng và báo cáo ấn tượng của họ trong một hình thức cấu trúc và đôi khi định lượng.

Mã hóa

Bài chi tiết: Coding (khoa học xã hội)

Mã hóa là một kỹ thuật diễn giải rằng cả hai tổ chức dữ liệu và cung cấp một phương tiện để giới thiệu các giải thích của nó vào phương pháp định lượng nhất định. Hầu hết các mã hóa đòi hỏi phải phân tích để đọc dữ liệu và phân ranh giới phân đoạn trong nó, mà có thể được thực hiện tại thời điểm khác nhau trong suốt quá trình [28] Mỗi phân đoạn được dán nhãn với một "mã" -. Thường là một từ hoặc cụm từ ngắn mà thấy như thế nào liên quan phân đoạn dữ liệu thông báo cho các mục tiêu nghiên cứu. Khi mã hóa hoàn tất, các nhà phân tích lập báo cáo thông qua một kết hợp của: tổng tỷ lệ mã, thảo luận về tương đồng và khác biệt trong luật liên quan trên toàn khác biệt ban đầu nguồn / bối cảnh, hoặc so sánh mối quan hệ giữa một hoặc nhiều mã.

Một số dữ liệu định tính được cấu trúc cao (ví dụ, phản ứng gần-end từ các cuộc điều tra hoặc câu hỏi phỏng vấn được định nghĩa chặt chẽ) thường được mã hóa mà không phân đoạn bổ sung của nội dung. Trong những trường hợp này, mã thường được áp dụng như một lớp trên đầu trang của các dữ liệu. Phân tích định lượng của các mã thường là bước phân tích capstone cho loại dữ liệu định tính. Các hình thức phổ biến nhất của mã hóa là mở mã hóa, trong khi các kỹ thuật cấu trúc hơn khác như trục mã hóa hoặc tích hợp được mô tả (Strauss & Corbin, 1990). Tuy nhiên, quan trọng hơn là mã hóa là những phẩm chất như sự "nhạy cảm lý thuyết "của nhà nghiên cứu.

Phân tích dữ liệu định tính hiện đại đôi khi được hỗ trợ bởi chương trình máy tính, gọi là hỗ trợ máy tính dữ liệu phần mềm phân tích đó đã thay thế các tay mã hóa chi tiết và ghi nhãn của những thập kỷ qua. Các chương trình này không thay thế bản chất nghệ thuật trình diễn của mã hóa mà là nhằm mục đích nâng cao hiệu quả của phân tích của dữ liệu lưu trữ / hồi và trong việc áp dụng các mã số cho dữ liệu. Nhiều chương trình cung cấp hiệu quả trong việc biên tập và chỉnh sửa mã hóa, cho phép chia sẻ công việc, thẩm định, kiểm tra và đệ quy của dữ liệu. Các mục tiêu đại học là để đặt các chương trình đó trên máy tính lớn máy tính và phân tích các tập dữ liệu lớn mà không phải là dễ dàng tiến hành qua 1.000 đến 2.000 trang văn bản.

Một lời chỉ trích thường xuyên của các phương pháp mã hóa bởi các cá nhân từ các bản nhạc nghiên cứu khác là nó tìm cách biến đổi dữ liệu định tính vào dữ liệu thực nghiệm có giá trị, trong đó có chứa: phạm vi giá trị thực tế, tỷ lệ cơ cấu, tỷ lệ tương phản và tính khách quan khoa học; qua đó tháo các dữ liệu đa dạng của nó, phong phú, và nhân vật cá nhân. Các nhà phân tích phản ứng với những lời chỉ trích này bằng cách triệt để expositing định nghĩa của họ về mã số và liên kết những mã ngon để các dữ liệu cơ bản, trong đó mang lại một số sự phong phú đó có thể là vắng mặt từ một danh sách đơn thuần của mã.

Trừu tượng đệ quy

Một số tập hợp dữ liệu được phân tích định tính mà không cần mã hóa. Một phương pháp phổ biến ở đây là trừu tượng đệ quy, nơi tập hợp dữ liệu được tóm tắt; do đó những tóm tắt này được đẩy mạnh vào tóm tắt và như vậy. Kết quả cuối cùng là một bản tóm tắt gọn nhẹ hơn sẽ rất khó khăn để phân biệt một cách chính xác mà không cần các bước trước đó chưng cất.

Một chỉ trích thường trừu tượng đệ quy là kết luận cuối cùng là nhiều lần lấy ra từ các dữ liệu cơ bản. Trong khi sự thật là tóm tắt ban đầu nghèo chắc chắn sẽ mang lại một báo cáo cuối cùng không chính xác, các nhà phân tích định tính có thể đáp ứng với những lời chỉ trích này. Họ làm như vậy, giống như những người sử dụng phương pháp mã hóa, bằng cách ghi các lý do đằng sau mỗi bước tóm tắt, trích dẫn ví dụ từ các dữ liệu mà báo cáo được phân tích và báo cáo mà không được đưa vào tóm tắt trung gian.

Mã hóa và "tư duy"

Một số kỹ thuật phân tích dữ liệu, thường được gọi là tẻ nhạt, công việc khó khăn của các nghiên cứu tương tự để ghi chép hiện trường, dựa vào sử dụng máy tính để quét và làm giảm bộ lớn dữ liệu định tính. Ở cấp độ cơ bản nhất, mã số dựa trên tính từ, cụm từ, hay trùng hợp ngẫu nhiên các mã thông báo trong dữ liệu; các kỹ thuật tương tự khác là những phân tích của cụm từ và trao đổi trong các phân tích đàm thoại. Thường được gọi là phân tích nội dung, một khối kiến ​​trúc cơ bản để phân tích khái niệm, sản lượng từ các kỹ thuật này là tuân theo nhiều phân tích thống kê tiên tiến. Các đầu vào, tất nhiên, là phân tích tất cả các dữ liệu định tính anad!

Kỹ thuật cơ khí được đặc biệt thích hợp cho một số tình huống. Một trong những kịch bản là cho các bộ dữ liệu chỉ đơn giản là quá lớn đối với một con người để phân tích hiệu quả, hoặc nơi phân tích của họ sẽ được chi phí quá cao so với giá trị của thông tin chứa trong chúng. Kịch bản khác là khi các giá trị chính của một tập dữ liệu là mức độ mà nó có chứa "cờ đỏ" (ví dụ, tìm kiếm các báo cáo về tác dụng phụ nhất định trong một tạp chí dataset dài từ các bệnh nhân trong một thử nghiệm lâm sàng) hay "lá cờ màu xanh lá cây" (ví dụ: , tìm kiếm đề cập đến thương hiệu của bạn trong phần đánh giá tích cực của sản phẩm trên thị trường). Nhiều nhà nghiên cứu sẽ xem xét các thủ tục về dữ liệu của họ đặt ra là lạm dụng thu thập dữ liệu và mục đích của họ.

Một chỉ trích thường xuyên các kỹ thuật cơ khí là sự vắng mặt của một thông dịch của con người; phân tích máy tính là tương đối mới đã đến trong những năm cuối thập niên 1980 đến ngành đại học. Và trong khi bậc thầy của những phương pháp này có thể viết phần mềm tinh vi để bắt chước một số quyết định của con người, phần lớn các "phân tích" là vẫn không phải con người. Các nhà phân tích phản ứng bằng cách chứng minh giá trị của phương pháp của họ liên quan đến hoặc là một) tuyển dụng và đào tạo một đội ngũ nhân lực để phân tích các dữ liệu hoặc b) bằng cách cho phép các dữ liệu đi hoang sơ, để lại bất kỳ hành động cốm chưa được khám phá; hầu như tất cả các chương trình mã hóa chỉ có thể nghiên cứu để nghiên cứu thêm.

Bộ dữ liệu và phân tích của họ cũng phải được viết lên, xem xét bởi các nhà nghiên cứu khác, lưu ý, và hoàn thiện cho công chúng xem xét. Mã số phải có sẵn trong các bài viết được xuất bản, nếu các phương pháp luận, và phát hiện này là để so sánh giữa các nghiên cứu trong tổng quan tài liệu và đề xuất các định dạng truyền thống.

Mô hình định tính khác biệt

Nghiên cứu định tính hiện đại đã được tiến hành từ một số lượng lớn các mô hình khác nhau mà ảnh hưởng đến mối quan tâm về khái niệm và metatheoretical về tính hợp pháp, kiểm soát, phân tích dữ liệu, bản thể học, và khoa học luận, trong số những người khác. Nghiên cứu được tiến hành trong 10 năm qua đã được đặc trưng bởi một biến rõ rệt về phía nhiều diễn giải, hậu hiện đại và thực tiễn quan trọng [30] Guba và Lincoln (2005) xác định năm mô hình chính của nghiên cứu hiện đại về chất:. Positivism, postpositivism, lý thuyết quan trọng, kiến ​​tạo , và có sự tham gia mô hình / hợp tác xã. [30] Mỗi mô hình được liệt kê bởi Guba và Lincoln được đặc trưng bởi sự khác biệt tiên đề trong axiology, dự định hành động của nghiên cứu, kiểm soát quá trình nghiên cứu / kết quả, mối quan hệ với nền tảng của sự thật và kiến ​​thức, tính hợp lệ (xem dưới đây), văn bản đại diện và tiếng nói của các nhà nghiên cứu / người tham gia, và commensurability với mô khác. Đặc biệt, commensurability liên quan đến mức độ mà các mối quan tâm kiểu mẫu "có thể được trang bị thêm cho nhau bằng nhiều cách mà chúng làm cho đồng thời của cả hai có thể". [31] thực chứng và bài thực chứng mô hình chia sẻ các giả định thông ước nhưng phần lớn là vô tỉ với quan trọng, tạo dựng, và mô hình có sự tham gia. Tương tự như vậy, quan trọng, tạo dựng, và mô hình có sự tham gia thông ước về những vấn đề nhất định (ví dụ, dự định hành động và đại diện văn bản).

Nghiên cứu định tính trong mười năm cuối cùng cũng đã được đặc trưng bởi sự quan tâm với việc phân loại hàng ngày và kể chuyện bình thường. Điều này "lần lượt tường thuật" là một loại văn chương rất lớn như các nhà nghiên cứu khái niệm nhạy hiện tại và triển vọng mà chịu đặc biệt là trên thực tế tường thuật, trong đó tập trung vào những tình huống và hành động giao tiếp của việc kể chuyện. Catherine Riessman (1993) và Gubrium và Holstein (2009) cung cấp các chiến lược phân tích, và Holstein và Gubrium (2012) trình bày nhiều cách tiếp cận toàn diện trong các văn bản gần đây. Relatedly, thực hành tường thuật ngày càng chiếm các điều chế các thực hành tường thuật (xem Gubrium và Holstein 2000).

Tin cậy

Trong các nghiên cứu định lượng, điều này được gọi là 'giá trị'. Một vấn đề trung tâm trong nghiên cứu định tính là sự tin cậy (hay còn gọi là sự tín nhiệm và / hoặc độ tin cậy). Có nhiều cách khác nhau của việc thiết lập sự tin cậy, bao gồm: kiểm tra viên, làm chắc chắn người phỏng vấn, phỏng vấn đồng đẳng, đính hôn kéo dài, phân tích trường hợp tiêu cực, auditability, confirmability, bracketing, và cân bằng. Hầu hết các phương pháp được mô tả trong Lincoln và Guba (1985)

Tạp chí nghiên cứu định tính

Đến cuối những năm 1970 nhiều tạp chí hàng đầu bắt đầu xuất bản các bài báo nghiên cứu định [33] và một số tạp chí mới xuất hiện và công bố chỉ nghiên cứu định tính và bài viết về phương pháp nghiên cứu định tính. [34] Trong những năm 1980 và 1990, các tạp chí nghiên cứu định tính mới đã trở thành đa ngành hơn trong tập trung di chuyển xa hơn rễ kỷ luật truyền thống nghiên cứu định tính của nhân học, xã hội học, và triết lý.

Nghiên cứu định tính về tâm lý học

Wilhelm Wundt, người sáng lập của tâm lý học khoa học, là một trong những nhà tâm lý học đầu tiên để tiến hành nghiên cứu định tính [cần dẫn nguồn] ví dụ sớm nghiên cứu định tính của ông đã được xuất bản vào năm 1900 thông qua năm 1920, trong nghiên cứu 10 tập của mình, Völkerpsychologie (dịch sang tiếng:. Xã hội Tâm lý học). Wundt ủng hộ mối quan hệ mạnh mẽ giữa tâm lý học và triết học. Ông tin rằng có một khoảng cách giữa tâm lý và nghiên cứu định lượng mà chỉ có thể được lấp đầy bằng cách tiến hành nghiên cứu định tính [cần dẫn nguồn] tính dove nghiên cứu các khía cạnh của đời sống con người có thể không đầy đủ được bao phủ bởi các nghiên cứu định lượng. khía cạnh như văn hóa, biểu thức, niềm tin, đạo đức và trí tưởng tượng.

Có những ghi chép của nghiên cứu định tính được sử dụng trong tâm lý trước khi chiến tranh thế giới II, nhưng trước những năm 1950, các phương pháp này được coi là không hợp lệ. Do đó, nhiều người trong số các nhà tâm lý, người thực hành nghiên cứu định tính từ chối việc sử dụng các phương pháp như vậy hay xin lỗi vì làm như vậy. Mãi cho đến cuối thế kỷ 20 khi nghiên cứu định tính đã được chấp nhận trong các yếu tố tâm lý mặc dù nó vẫn còn gây tranh cãi. Sự phấn khích về những hình thức mang tính đột phá của nghiên cứu là ngắn ngủi như vài phát hiện mới nổi lên mà đã đạt được sự chú ý. Nhà tâm lý cộng đồng cảm thấy họ đã nhận được sự công nhận xứng đáng Một lựa chọn các câu chuyện tự thuật của nhà tâm lý học cộng đồng có thể được tìm thấy trong "Sáu Community tâm lý học Hãy cho Câu chuyện của họ: Lịch sử, bối cảnh và tự thuật". (Kelly & Song, 2004), bao gồm các nổi tiếng Julian Rappaport.