使用定性数据的时候需要在研究中包含什么样的重点内容

数据分析的定性方法 数据分析是指对你所见、所闻、所读到的信息进行组织以便更好地理解所获信息。通过分析 浙西数据，你可以描述状态、进行解释、提出假设、构建理论，并将你的结论与其他结论进 行观念。而要实现这一目标，必须首先对所收集的资料进行分类、汇总、建模和解释。 学习目标：  重述定性与定量数据分析方法的区别；  理解项目研究过程中三个阶段上所采用的定性数据分析方法；  了解并应用若干定性数据分析方法；  讨论各种可用于定性数据分析的计算机程序。 7.1 引言 定性数据分析方法的发展，由原来的操作上的不严谨性而受到批判，如今的广泛运用。 7.2 定性与定量数据分析的异同 回顾： 定性分析与定量分析的异同 不 同 点 定性分析 定量分析 以文本为基础进行分析，确定主题和主旨 利用统计公式，进行数字分析 归纳的方法 演绎的方法 根据经验性数据及证据构建理论 验证假设 分析始于数据收集 分析在收集完毕后（编码进行较早） 分析立足于客观事实并保持所收集数据的原 始状态，例如录音和映像 数据分析是事实的抽象化，并用数字和 统计的方法进行描述。 相 同 点 分析包括对经验性数据（文字）的推论 分析包括对经验性数据（数据）的推论 读者可以通过研究设计确定分析方法 读者可以通过研究设计确定分析方法 对比经验性数据，确定相同点和不同点 对比经验性数据，特别是对变量方差进 行对比 分析力求准确无误 分析力求准确无误 数据收集过程中——制定备忘录，思考基本概念单位或基本概念类型 分析过程中采用的方法——内容分析（content analysis）、持续比较分析(constant comparative analysis)、构建矩阵(matrix building)、绘制图表(mapping)、渐进法(successine approximation)、 域分析(domain analysis)、分类构架(taxonomy building)、识别理想型(ideal type identification)、 构建事件结构和创建模型(event-structure building and modeling )。 定量研究对数据及研究程序的要求——简明、清晰： a) 使读者确信并能够证明报告中的结论 b) 利用数据进行二次分析 c) 使得研究大体上能够被重复 d) 更容易发现欺骗或疏忽 7.3 定性分析 概念：把数据按照主题、概念或特征加以分类，进行分析。研究人员提出新概念、规范概念 性定义并研究概念之间的关系。 麦尔斯和哈伯曼（1994）提出，数据分析包括三个方面：筛选数据、展示数据和归纳或证明 结论。