编码定性数据:如何制作主题

调查和访谈是进行定性研究的最好方法。研究人员利用这些方法与参与者建立融洽关系并管理对话。然而，研究过程并没有就此结束。他们仍然需要对一切进行分类和分析，以得出合乎逻辑的结论。

在没有数字统计的情况下，对收集到的信息进行量化几乎是不可能的。没有复杂的公式和计算，结果是不确定的。因此，研究人员必须通过编码来维持他们的可信度。在本文中，我们将着重讨论编码定性研究的本质。

编码定性数据的重要性

编码在指挥中起着至关重要的作用定性研究．您可以通过标记和组织数据来编码数据，以查看共同的模式和思想。

简而言之，您可以使用单词或短语分配代码并对数据进行分类。这个过程将帮助你得出更精确的结论。

下面是为什么编码是定性数据分析的一个基本部分的一些原因。

编码定性研究使信息可量化

当分析定性数据时，你必须让涉众相信结果。你必须向他们保证你的输出是准确的。它必须回答这样一个问题:它是否反映了实际用户的行为或需求和愿望?

定性数据编码和定量研究中的数值一样重要。它可以帮助你量化和整理开放式调查中混乱的脚本和回答。

代码可以让你的定性研究更可信，更吸引你的受众。有了他们，你可以对你的发现的真实性充满信心。

编码定性研究创造结构

虽然一个结构化的面试决定了适当的问题，但它并不保证适当的答案。面试和讨论的结果并不总是如预期的那样。对话的流程并不总是按计划进行。通常情况下，它会出现一个令人惊讶的转折，让位于更多可供探索的主题。

简而言之，这些问题可能涉及主题的其他方面。编码帮助您组织响应或脚本。你可以从相同的代码中提取它们，而无需重新进行整个面试。

编码简要指南

代码是表达相似含义的单词、短语或段落。它们允许您将脚本和响应分组在类似的类别中。您可以自由选择代码并坚持使用它们以保持数据一致性。

通过下面的逐步指导来熟悉编码:

1.确定您首选的编码方法

你可以手工编码定性数据，也可以用软件编码。但是，首先要在演绎编码和归纳编码之间做出选择。

• 演绎编码

演绎编码要求研究人员创建和开发一系列预定义的代码。您可以在实际的数据收集之前进行此操作。代码依赖于确定的问题和研究框架。但是，随着分析的继续，它们可能会发生变化。

例如，你想知道消费者为什么在一家特定的餐厅用餐。你的代码可能包括食物的价格、服务的质量和餐馆的名字。一旦完成，您将再次检查数据，并检查它们是否与您第一次创建的代码相关。它们应该反映数据的结构。

• 归纳编码

对这一课题知之甚少的研究者通常使用归纳编码。他们必须从头开始创建代码，因为没有先入之见。简而言之，没有预定义的代码或代码本。这种方法最适合探索性研究。

这两种方法各有优缺点。但在现实中，研究人员经常根据自己的目标将它们结合使用。

2.最初的编码

这个快速而简单的过程也被称为第一次通过。你只需要检查并熟悉整个数据。你可以用一个宽泛的代码名来编写部分。您不必开发复杂的工具，因为您可以在下一阶段缩小它们的范围。

3.逐行编码

这时你必须用敏锐的眼光分析你的数据。从宽泛的代码名称开始，您可以开始缩小范围，并研究更多细节。你可以为所有内容分配代码，即使你不会将其中一些代码带入最终的叙述中。这样，随着代码变得更加详细，您将对代码进行更深入的分析。

4.分类

您的代码可能仍然宽泛而混乱。因此，您必须将代码分组到类似的类别和子类别中。移动它们以找到最适合您的分析的结构。通过对代码进行排序，一致的主题将从您的数据中显现出来，并讲述背后的故事。

5.将主题转化为最终叙事

一旦它们能够反映主题，你便可以将其融入到最终的叙述中。你现在可以讲述你收集到的信息背后的故事了。因此，你可以得出可信的结论。

实际上，编写代码有时是很累人的。你必须仔细检查你的数据，并经过几个耗时的步骤。即便如此，它消除了偏见，并确保了你的研究的准确性。这增加了你产生可操作的发现的可信度。