Gestionarea și analiza cantitativă a datelor utilizează cifre în metodele sale, în timp ce o abordare calitativă implică text. Conform lui Norman K. Denzin și Yvonna S. Lincoln, autorii „Manualului de cercetare calitativă”, metodele calitative subliniază și „natura construită social a realității, relația intimă dintre cercetător și ceea ce este studiat și constrângerile situaționale pe care anchetă de formă. " Scopul gestionării și analizei calitative a datelor este de a ordona, structura și da sens datelor colectate. În analiza clasică a conținutului, categoriile de semnificații sunt atribuite textului care reprezintă convingerile și experiențele participanților - cum ar fi efectul angajării asupra fericirii, cea mai plăcută slujbă sau pregătirea profesională din trecut. Pe măsură ce se examinează un număr tot mai mare de cazuri, sunt identificate teme recurente care sunt esențiale pentru validarea sau contestarea ipotezelor cercetătorului.
Management de date
Datele calitative sunt cel mai adesea derivate din interviuri aprofundate sau focus grupuri care explorează aspecte legate de ipotezele dvs. de cercetare (observațiile și recenziile documentelor sunt tehnici suplimentare de colectare a datelor). Un ghid semi-structurat sau un modul de întrebări generează răspunsuri verbale de la subiecți, fie unul câte unul, fie în grupuri mici. În medie, schimburile au loc de la una la două ore. Înregistrările sunt apoi transcrise de cercetător sau de un serviciu extern, fără nume sau informații de identificare. Textul transcris este, de asemenea, curățat (calitatea revizuită în raport cu sunetul original). Conținutul finalizat este stocat în fișiere de procesare de text pe computere protejate prin parolă. Fișierele pot fi încărcate în siguranță într-o varietate de programe de analiză calitativă, cum ar fi NVivo și Atlas.ti.
Codificare structurală
Primul pas al analizei calitative este codarea structurală - sau deschisă. Codurile și seturile ulterioare sunt create într-un fișier separat de date. Codurile structurale sunt asociate cu răspunsuri la întrebări specifice de interviu sau teme analitice generale ale cercetării dumneavoastră. Scopul este organizarea de bază a datelor. De exemplu, toate răspunsurile la întrebarea „Care sunt caracteristicile unui angajat bun?” ar putea fi codificate structural ca „caracteristici bune ale angajaților”. Codurile sunt apoi legate de fragmente de text corespunzătoare. În timp ce această fază a codificării este importantă pentru analiza generală, se concentrează pe sensul general al datelor și nu pe testarea ipotezelor.
Codificare selectivă
În faza următoare, sunt create coduri selective, coduri legate de ipoteze pentru domenii variabile independente, domenii variabile dependente și linii de analiză controlate. De exemplu, cercetătorul presupune că, cu cât o persoană are mai multă putere de câștig percepută (variabilă independentă), cu atât va fi mai probabil să își stabilească obiective viitoare în carieră (variabilă dependentă). În contrast este ipoteza că, cu cât o persoană are mai puțină putere de câștig percepută, cu atât mai puțin probabil va fi ea de a-și stabili obiective viitoare în carieră. Factorii controlați includ - dar nu se limitează la - vârsta: Cei mai în vârstă, indiferent de puterea câștigătoare percepută, sunt mai predispuși să-și stabilească obiective. Prin urmare, codurile selective ar putea include „angajat în prezent” sau „grad de comercializare” (independent), „lucruri pe care le va suporta persoana pentru un loc de muncă” sau „interesat să urmărească promovarea” (dependent) și „vârsta actuală” (controlată).
Codificare axială
Codificarea axială, a treia fază a analizei calitative, specifică dimensiunile codurilor selective. Aceste subcoduri atribuie proprietăți pe baza modelelor de răspuns observate. Codurile axiale pot avea valori dihotomice (de exemplu, „da” sau „nu” pentru „utilizat în prezent”); valori ordinale ("ridicat", "moderat" sau "scăzut" pentru "grad de comercializare"); sau valori nominale („executarea unor comisioane personale pentru șef” sau „luarea unei lovituri pentru echipă” ca „lucruri pe care le va suporta persoana pentru un loc de muncă”). Nu este neobișnuit ca segmentele de date care sunt codificate axial să aibă coduri structurale și selective suprapuse.
Testarea ipotezei
În cele din urmă, o funcție de căutare este efectuată în toate fișierele de date din text complet codificat pentru a testa relațiile ipotetizate. Domeniile de căutare pot fi largi (de exemplu, „caracteristici bune ale angajaților”) sau specifice („gradul de comercializare - scăzut”). Apare un subset de fișiere de date care poate fi examinat pentru a determina asociațiile generale între domenii variabile independente, dependente și controlate și pentru a examina nuanțele pentru a facilita interpretarea clară a rezultatelor. De exemplu, o corelație ar putea părea evidentă între subiecții care se evaluează ca având un grad scăzut de comercializare și cei care sunt mai puțin susceptibili să urmărească promoții. Cu toate acestea, atunci când sunt examinate ideile lor despre ceea ce face un angajat bun, s-ar putea dezvălui că ei cred că este extrem de important să fii jucător în echipă - poate (mai bine sau, de asemenea), explicând de ce este mai puțin probabil să caute promoții.
