Làm thế nào để phân tích dữ liệu nghiên cứu thị trường định tính

Một khi dữ liệu định tính đã được thu thập, nhà nghiên cứu thị trường thường phải đối mặt với một lượng lớn dữ liệu cần phải được phân tích và giải thích cho những người sử dụng cuối cùng của những hiểu biết về nghiên cứu thị trường. Ba phương pháp tiếp cận để phân tích dữ liệu định tính được thảo luận ở đây.

Phân tích số liệu định lượng

Trong phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu định tính này, thông tin thu thập được được lập bảng theo kết quả cho các biến khác nhau trong tập dữ liệu.

Điều này cung cấp một bức tranh toàn diện về dữ liệu và hỗ trợ trong quá trình xác định các mẫu.

Cách phổ biến để hiển thị dữ liệu để tạo thuận lợi cho việc phân tích là sử dụng phân bố tần số, là bảng số liệu có tổ chức cho số lượng câu trả lời hoặc điểm số theo từng loại biến. Bảng tính cung cấp một cách có cấu trúc để xác định tính chính xác của dữ liệu, xác định các điểm ngoài, kiểm tra sự lan truyền của điểm hoặc các phản hồi, và quan sát tần số phân loại.

Phân tích nội dung có chất lượng

Khi phân tích nội dung được xem như một phương pháp phân tích định lượng, nó cung cấp cách phân tích có hệ thống và khách quan đối với nội dung phương tiện truyền thông. Phiên bản phân tích nội dung này sử dụng các phép đo chuẩn để mã, mô tả và so sánh các văn bản.

Khi một phương pháp tiếp cận định tính được thực hiện để phân tích nội dung, trọng tâm là phân tích cả nội dung rõ ràng hoặc hiển nhiên của một văn bản cũng như giải thích ý nghĩa tiềm ẩn của văn bản có thể được nội suy từ văn bản, nhưng không rõ ràng đã nêu trong đó.

Sự nhấn mạnh của phân tích nội dung là mã hóa dữ liệu, có thể giải thích một giới hạn chính của cách tiếp cận này - không có khả năng cung cấp sự hiểu biết phong phú về ý nghĩa của văn bản

Phương pháp so sánh cố định

phương pháp phân tích dữ liệu định tính là một quá trình lặp đi lặp lại có cấu trúc trong đó các nhà nghiên cứu so sánh từng bit dữ liệu mới với dữ liệu đã được kiểm tra trong nghiên cứu.

Open Coding:

• Mỗi bit dữ liệu được mã hoá và sau đó được gán cho một chủ đề liên quan hoặc loại bỏ nếu không quan sát được. Mã hóa này xảy ra theo cách các bit dữ liệu so sánh với cơ thể tích lũy dữ liệu được phân tích. Axial Coding:
• Khi các bit dữ liệu được phân tích, các chủ đề bao quát mới sẽ xuất hiện. Khi dữ liệu đã được mã hoá và phân loại cho các chủ đề, nhà nghiên cứu sẽ kiểm tra các loại cho các chủ đề mới nổi. Độ bão hòa lý thuyết xảy ra khi không có dữ liệu mới xuất hiện từ dữ liệu được kiểm tra. Mã hóa Chọn lọc:
• Trong giai đoạn mã hóa cuối cùng này, các loại chủ đề và mối liên hệ phân loại được sử dụng để tạo ra một cốt truyện mô tả hoặc giải thích hiện tượng đó là trọng tâm của nghiên cứu. Ứng dụng phương pháp tiếp cận phân tích

Chìa khóa để phân tích thành công dữ liệu định tính là hiểu được khi cần sử dụng một phương pháp phân tích và khi lựa chọn cách tiếp cận phân tích số liệu khác.

Phân tích số liệu định lượng:

• Phân tích dữ liệu định lượng bằng dữ liệu khoảng thời gian liên tục có một trật tự hợp lý với sự khác biệt tiêu chuẩn giữa các giá trị, nhưng không có một số không tự nhiên. Các mục trên thang đo Likert là một ví dụ điển hình về dữ liệu khoảng thời gian. Phân tích nội dung chất lượng:

• Trong nghiên cứu y tế, các bài viết thích hợp cho việc phân tích nội dung bao gồm các đề xuất tài trợ, bản thảo được xuất bản, biên bản cuộc họp, bảng điểm các cuộc đối thoại, các cuộc gặp y tế, phỏng vấn và các nhóm tập trung. Các văn bản phù hợp để phân tích trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ cũng bao gồm các thông điệp được truyền đạt tới quần chúng thông qua báo, tạp chí, đài phát thanh, truyền hình và internet. Phương pháp so sánh cố định:

• Phương pháp so sánh không liên tục của phân tích dữ liệu có thể được sử dụng với các câu trả lời có cấu trúc, chẳng hạn như các câu hỏi khảo sát kết thúc hoặc các câu trả lời không có cấu trúc, như những câu hỏi thu được khi người tham gia khảo sát trả lời các mục mở một bảng câu hỏi. Điều đó nói rằng, một quá trình phân tích số liệu so sánh liên tục có lẽ là tiện ích nhất khi được sử dụng với các tài khoản mở rộng bao gồm dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như bảng điểm cuộc phỏng vấn. Trình bày kết quả

Cách thức mà các kết quả phân tích dữ liệu hoặc kết quả được trình bày có thể làm cho sự khác biệt giữa nghiên cứu được sử dụng và nghiên cứu được đặt trên kệ. Một nguyên tắc chung là trình bày dữ liệu theo cách có thể hiểu được và có thể sử dụng được với những người tinh vi nhất, những người sẽ nhận được các kết quả phân tích dữ liệu.

Phân tích số liệu định lượng:

• Dữ liệu được hiển thị thường xuyên theo cách ngưng tụ dữ liệu từ tần suất xây dựng và phân bố phần trăm. Phân tích nội dung định tính:
• Dữ liệu có thể được trình bày trong các bảng và ma trận. Điều này rất hữu ích đặc biệt khi trích dẫn được sử dụng để trình bày các phát hiện bằng cách liên kết. Điều này có nghĩa là việc sàng lọc phân tích có thể xảy ra ngay cả khi bản thảo vẫn đang được viết dưới hình thức cuối cùng. Phương pháp so sánh cố định
• : Việc trình bày kết quả trong một quá trình phân tích dữ liệu liên tục tập trung vào việc tiết lộ các chủ đề đã xuất hiện từ dữ liệu. Trong khi hiển thị hình ảnh dữ liệu có thể được sử dụng, những phát hiện này thường được gắn với các đoạn trích cụ thể từ tập dữ liệu minh họa rõ ràng các chủ đề. Những trích đoạn này bao gồm trong phần thảo luận về phần kết quả của bản thảo nghiên cứu và / hoặc bài viết. Phù hợp với Phương pháp Phân tích với Dữ liệu Thu thập

Kết hợp với Phân tích Dữ liệu Định lượng

Điều chỉnh các phương pháp phân tích dữ liệu cho dữ liệu thu thập được và các câu hỏi nghiên cứu và kết quả cuối cùng nhằm đưa ra những hiểu biết sâu sắc hơn. > phù hợp với các câu hỏi đã kết thúc trong các cuộc khảo sát.

• Phân tích nội dung định tính phù hợp với dữ liệu phản hồi của cuộc phỏng vấn.
• Phân tích so sánh cố định phù hợp với các câu hỏi mở trong các khảo sát và với các câu trả lời phỏng vấn.
• Nguồn Glaser, B.Grauss, A.L (1967). Phát hiện lý thuyết căn bản: Các chiến lược cho nghiên cứu định tính. New York: Aldine De Gruyter.

_{Graneheim, U. H. & Lundman, B. (2004). Phân tích nội dung chất lượng trong nghiên cứu điều dưỡng: Các khái niệm, thủ tục và các biện pháp để đạt được sự tin cậy.}

_{Y tá Giáo dục Hôm nay, 24}

_{, 105-112. Rubin, H.J. & Rubin, I.S. (2004). Phỏng vấn định tính: Nghệ thuật nghe dữ liệu (2nd ed). Thousand Oaks, CA: Sage Ấn phẩm. Strauss, A. & Corbin, J. (1990). Khái niệm cơ bản của nghiên cứu định tính: Các quy trình và kỹ thuật lý thuyết căn bản Công viên Newbury, CA: Sage Publications.}

_{Warren, C. A. B. và Karner, T. X. (2005). Khám phá các phương pháp định tính: Nghiên cứu thực địa, phỏng vấn và phân tích. Los Angeles, CA: Công ty Xuất bản Roxbury.}