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Category Archives for "質化研究"
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NVivo 教學:資料編碼 (coding)

NVivo 提供了多種編碼 (coding) 的方式,但基本概念都是用節點 (nodes) 的方式來達成節點可以想成是一個類別 (category),也就是你基本的編碼。NVivo 提供 free nodes 和 tree nodes 兩種模式,最大的區別就是前者沒有樹狀階層,而後者有。所以依照 Merriam (2009) 的建議,初步分析,也就 category construction 這個階段,我會使用 free nodes 來進行快速分類。如果分類底下的內容愈來愈多,我就會試著依照文獻和我的研究問題,將我的 free nodes 轉換成 tree nodes,更方便我組織想法

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Free nodes 沒什麼好說的,在你的資料裡,將你要 coding 的地方選起來,按右鍵選擇 code selection,之後看你的類別選取是已存在的 nodes 還是新 nodes。

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所以整體畫面看起來就如下圖。

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質化研究分析技巧(一):Pattern matching

case study research

質化研究之所以困難與可貴,就在於分析階段,沒有一個 formula 或是食譜,讓你照著說明就可以作出一篇好的研究。相反地,質化研究僅有一些指引而已,而這些指引往往都非常的模糊與隱晦,讓剛開始分析的人無所適從。

本系列整理 Yin (2009) 與 Patton (2002) 這兩本書與其它文章所提供的技巧。更詳細內容在書中和文章都有,我沒辦法全文翻譯和解讀。如果你有興趣,也可以參見下方的參考書目。

Pattern matching (類型比對)

類型比對 (pattern matching) 可說是質化研究中最常用到也是最值得用的技巧之一,這種分析方式的邏輯是:比較實際上你所搜集到的類型與你預測的類型 (可能是基於理論和rival explanation)。如果這兩者一致,這有助於強化質化研究的 internal validity。

如果你的研究是解釋型質化研究,你的 patterns 可能是與依變數有關,也可能是與自變數有關,也有可能是同時關注依變數和自變數。如果你的研究是解釋型質化研究,類型比對還是相關的,只要你在搜集資料之前定義你所預測的 patterns

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NVivo 教學: 匯入資料 (更新)

之前零散了寫了 Nvivo 的文章 (試用NVivo 8質性分析軟體NVivo 教學: 匯入資料) ,雖然也作了一個小型的質化研究,不過由於並非大量使用,也就沒有心思再繼續寫下去。最近剛好又有機會使用 Nvivo,就趁機把一些簡單的使用方式寫上來。

雖然以前寫過這篇 NVivo 教學: 匯入資料,但總覺得寫的不完全,沒把必要的東西交待清楚。舊文懶得修改,於是重寫,讓自己的思路不受限制。

NVivo 是個不錯的軟體,不過也由於功能強大,在操作上對新手來說也比較不容易。網路上中文 NVivo 的教學有限,所以就只好野人獻曝一下。

建立資料夾

要作質化研究,資料肯定不少。如果你有多個 cases,每個 case 有多次訪談資料、文檔和其它資料,不用資料夾勢必很難處理這些。所以在建立完 NVivo 的 project 之後,下一步我通常都會依照 case 建立資料夾。建立資料夾的方式是在左方 internal 上面按右鍵,之後選擇 new folder 即可。

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質化研究分析策略

case study research

對初接觸質化研究的新手來說,到了分析階段,可能會無從下手,不知道要從哪裡開始。面對一大堆訪談資料,要從中找出有用的訊息談何容易。或許很多人會嘗試著用電腦軟體來輔助coding,但電腦軟體只能輔助,並不能幫你分析,真正作分析者的還是研究者本身

雖然如此,質化研究還是有一些普遍的策略可以依循的。在 Yin 這本質化研究方面的經典作:Case study research: Design and methods 中,提及了四個普遍性的分析策略,可供初入門者作參考。

Case Study Research: Design and Methods (Applied Social Research Methods)

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研究方法的選擇

qualitative research and evaluation methods

最近從圖書館借來的書這本以前嫌貴沒買的書Qualitative research & evaluation methods,實在是滿有幫助的。如果我早些看到這本書,或許在自己的研究上就可以少走一些彎路

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在這本書第三版頁13裡提到:some guilding quesions and options for methods decisions。這裡指的研究不只是質化的研究,量化或是用mixed methods的,都可以參考

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