Jak analizować dane wywiadu i odpowiedzi ankiet

Jak analizować dane wywiadu i odpowiedzi ankiet

Badania rynkowe czasami wymagają, aby dość duża liczba pomysłów lub atrybutów była sortowana i klasyfikowana według relacji lub atrybutów. Często badacze rynku proszą konsumentów, klientów lub klientów o organizowanie ich pomysłów. Czasami sami badacze rynku muszą klasyfikować dane. Opisano tutaj trzy sposoby uporządkowania i analizy danych jakościowych: schemat powinowactwa, sortowanie karty i ciągłe porównanie.

Diagramy powinowactwa

Diagramy powinowactwa są wykorzystywane przede wszystkim do uporządkowania informacji opracowanych podczas sesji burzy mózgów. Problemy i rozwiązania są często „przepracowane” za pomocą diagramu powinowactwa. Schemat powinowactwa to jeden ze sposobów organizowania pomysłów lub atrybutów. Zastosowanie diagramu powinowactwa jest również określane jako metoda KJ, nazwana na cześć Kawakita Jiro, która spopularyzowała metodę w kółkach poprawy jakości. Tworzenie diagramu powinowactwa to sześcioetapowy proces.

  • Określ powód wykonania procesu
  • Zidentyfikuj logiczny zestaw klasyfikacji
  • Wymień czynniki związane z klasyfikacjami
  • Umieść każdy czynnik lub pomysł w ramach klasyfikacji
  • Zmniejsz klasyfikacje, łącząc i upraszczając
  • Przeanalizuj schemat-całkowita grupa klasyfikacji

Sort karty to niski sposób na uzyskanie informacji badawczych

Badania sortowania kart zostały wykorzystane w badaniach psychologii i poznania od czasu, gdy wojsko testowało żołnierzy przed II wojną światową i w jego czasie. Dziś strategie sortowania kart są często wykorzystywane do testowania użyteczności architektury oprogramowania. Metody sortowania karty generują informacje o tym, w jaki sposób respondenci kojarzący się z pomysłami, konstrukcjami lub produktami. Jako proces jakościowy sortowanie kart pomaga wspierać rozwój spostrzeżeń.

Aby wziąć udział w aktywności sortowania karty, respondenci muszą zorganizować niepotrzebne karty w grupy. Mogą być również poproszeni o oznaczenie tworzonych kategorii. Istnieją dwie wersje aktywności sortowania karty: sortowanie karty zamkniętej i sortowanie karty otwartej. W aktywności sortowania karty respondenci tworzą własne kategorie. W karcie zamkniętej respondenci proszeni są o sortowanie kart na kategorie, które z góry zidentyfikowano przez badacza rynku.

Sortowanie kart to bardzo nisko-technologiczna metoda wykorzystują. Istnieją, jak można się domyślać, pakiety oprogramowania, które wspierają tworzenie działań w zakresie wózka cyfrowego. Sortowanie kart można przeprowadzić z poszczególnymi respondentami, z małą grupą, w której przeprowadzane jest jednoczesne sortowanie kart, lub jako aktywność hybrydowa, w której respondenci indywidualnie wykonują sort wyniki.

Badanie sortowania kart daje dane ilościowe w postaci zestawu wyników podobieństwa. Wyniki podobieństwa są miarą dopasowania dla różnych par kart. Na przykład, biorąc pod uwagę parę kart, jeśli wszyscy respondenci posortowali parę kart w tej samej kategorii, wynik podobieństwa wynosiłby 100 procent. Gdyby dokładnie połowa respondentów uporządkowała dwie karty w tej samej kategorii, ale druga połowa posortowała karty na różne kategorie, wówczas wynik podobieństwa wyniósłby 50 procent.

Warto zauważyć, że technika sortowania kart, która jest jakościowym procesem badawczym, została wykorzystana do zastąpienia techniki ilościowej znanej jako eksploracyjna analiza czynnikowa. Cytowanie tego badania jest następujące: Santos, g. J. (2006), „Technika sortowania karty jako jakościowy substytut ilościowej analizy czynnikowej eksploracyjnej”, ” Komunikacja korporacyjna: czasopismo międzynarodowe, 11 (3), 288-302.

Ciągłe porównanie kodowania naturalistycznych danych badawczych

Metoda ciągłego porównania jest znaną jakościową metodą badań po raz pierwszy opisaną i udoskonaloną przez naturalistyczne zespoły badawcze, takie jak Glaser & Strauss i Lincoln i Guba. Metoda ciągłego porównania jest przeprowadzana na czterech etapach: (a) porównanie danych, które mają zastosowanie do każdej kategorii, w miarę pojawiania się kategorii; (b) zintegrowanie kategorii i ich właściwości w celu zmniejszenia zestawu danych i szumu danych; (c) dalsze wyznaczenie teorii na podstawie zmniejszonego zestawu danych; oraz (d) pisanie teorii.

W przeciwieństwie do ilościowych metod badawczych, w których hipoteza jest generowana przed rozpoczęciem badań, metoda ciągłego porównania generuje teorię w miarę postępów. Zamiast hipoteza w celu kierowania badaniami, tematy pojawiają się w miarę kodowania i analizowania danych. Nazywa się to badaniami naturalistycznymi lub teorią ugruntowaną. Ze względu na ciągłe budowanie teorii poprzez analizę, odkrycie relacji zaczyna się wraz z analizą wstępnych obserwacji. Proces ciągłego udoskonalania występuje, ponieważ kodowanie jest integralną częścią gromadzenia danych i analizy danych.

Treść narracyjna z wywiadów i pytania dotyczące ankiety otwartych jest analizowane pod kątem kluczowych wzorców. Wzorce są identyfikowane, podzielone na kategorie i kodowane w celu odkrycia tematów. Stały proces porównywania to badania indukcyjne. Oznacza to, że kategorie i znaczenie kategorii wyłaniają się z danych, a nie narzucane na dane przed wynikiem lub analizą danych.