定性和定量大數(shù)據(jù)分析方法指南

　　定性和定量大數(shù)據(jù)分析方法?我們看到數(shù)據(jù)時想到的第一件事是什么?第一個本能是找到模式，聯(lián)系和關(guān)系。我們查看數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)其中的含義。
 

　　同樣，在研究中，一旦收集了數(shù)據(jù)，下一步就是從中獲取見解。例如，如果服裝品牌試圖確定年輕女性的最新趨勢，那么該品牌將首先與年輕女性接觸，并向她們詢問與研究目標相關(guān)的問題。在收集了這些信息之后，該品牌將分析該數(shù)據(jù)以識別樣式-例如，它可能會發(fā)現(xiàn)大多數(shù)年輕女性希望看到更多的牛仔褲。
 

　　大數(shù)據(jù)分析是研究人員從大量數(shù)據(jù)到有意義的見解的方式。取決于研究類型，有許多不同的大數(shù)據(jù)分析方法。您可以使用以下幾種方法來分析定量和定性數(shù)據(jù)。
 

　　分析不良數(shù)據(jù)非常困難。通過我們的博客“ 4種數(shù)據(jù)收集技術(shù)：哪個適合您?”，確保您正在收集高質(zhì)量的數(shù)據(jù) 。
 

　　分析定量數(shù)據(jù)
 

　　資料準備
 

　　分析數(shù)據(jù)的第一步是數(shù)據(jù)準備，其目的是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有意義且可讀的內(nèi)容。它包括四個步驟：
 

　　步驟1：資料驗證
 

　　數(shù)據(jù)驗證的目的是盡可能地找出數(shù)據(jù)收集是否按照預(yù)設(shè)的標準進行并且沒有任何偏差。這是一個四步過程，其中包括…
 

　　欺詐，以推斷每個受訪者是否真正接受了采訪。
 

　　篩選，以確保根據(jù)研究標準選擇了受訪者。
 

　　Procedure，以檢查是否已正確執(zhí)行數(shù)據(jù)收集過程。
 

　　完整性，以確保訪調(diào)員向受訪者提出所有問題，而不僅僅是幾個必填問題。
 

　　為此，研究人員需要從已完成的調(diào)查中隨機抽取一個樣本并驗證收集到的數(shù)據(jù)。(請注意，這對于包含大量回復(fù)的調(diào)查可能會非常耗時。)例如，假設(shè)有一個200名受訪者被分為兩個城市的調(diào)查。研究人員可以從每個城市中隨機抽取20名受訪者作為樣本。此后，研究人員可以通過電子郵件或電話與他們聯(lián)系，并檢查他們對某些問題的回答。
 

　　首先檢查18個數(shù)據(jù)驗證，這些數(shù)據(jù)驗證可防止不良數(shù)據(jù)進入您的數(shù)據(jù)集。

　　步驟2：資料編輯
 

　　通常，大數(shù)據(jù)集包含錯誤。例如，受訪者可能會錯誤填寫字段或意外跳過字段。為了確保沒有此類錯誤，研究人員應(yīng)進行基本數(shù)據(jù)檢查，檢查異常值，并編輯原始研究數(shù)據(jù)，以識別和清除所有可能影響結(jié)果準確性的數(shù)據(jù)點。
 

　　例如，錯誤可能是被調(diào)查者留空的字段。編輯數(shù)據(jù)時，確保刪除或填充所有空白字段非常重要。(這里有4種方法來處理丟失的數(shù)據(jù)。)
 

　　步驟3：資料編碼
 

　　這是數(shù)據(jù)準備中最重要的步驟之一。它是指對調(diào)查的答復(fù)進行分組和分配值。
 

　　例如，如果研究人員訪問了1000人，現(xiàn)在想查找受訪者的平均年齡，則研究人員將創(chuàng)建年齡段，并根據(jù)這些代碼對每個受訪者的年齡進行分類。(例如，年齡在13-15歲之間的受訪者將其年齡編碼為0，將16-18編碼為1，將18-20編碼為2，等等)
 

　　然后，在分析過程中，研究人員可以處理簡化的年齡段，而不是處理大量的個人年齡段。

 

　　定量大數(shù)據(jù)分析方法
 

　　完成這些步驟后，就可以進行大數(shù)據(jù)分析了。兩種最常用的定量大數(shù)據(jù)分析方法是描述性統(tǒng)計和推斷性統(tǒng)計。
 

　　描述性統(tǒng)計
 

　　通常，描述性統(tǒng)計(也稱為描述性分析)是分析的第一級。它可以幫助研究人員匯總數(shù)據(jù)并找到模式。一些常用的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)是：

　　平均值：一組值的數(shù)值平均值。

　　中位數(shù)：一組數(shù)值的中點。

　　模式：一組值中最常見的值。

　　百分比：用于表示數(shù)據(jù)中的一個值或一組答復(fù)者與較大的一組答復(fù)者之間的關(guān)系。

　　頻率：找到值的次數(shù)。

　　范圍：一組值中的最高和最低值。
 

　　描述性統(tǒng)計信息提供絕對數(shù)字。但是，他們沒有解釋這些數(shù)字背后的理由或理由。在應(yīng)用描述性統(tǒng)計之前，重要的是要考慮哪一個最適合您的研究問題以及您想展示什么。例如，百分比是顯示受訪者性別分布的好方法。
 

　　當研究僅限于樣本并且不需要推廣到更大的人群時，描述性統(tǒng)計最有用。例如，如果您比較兩個不同村莊中接種疫苗的兒童的百分比，則描述性統(tǒng)計就足夠了。
 

　　由于描述性分析主要用于分析單個變量，因此通常稱為單變量分析。
 

　　分析定性數(shù)據(jù)
 

　　定性大數(shù)據(jù)分析的工作原理與定量數(shù)據(jù)有所不同，主要是因為定性數(shù)據(jù)是由單詞，觀察值，圖像甚至符號組成的。從這樣的數(shù)據(jù)中得出絕對含義幾乎是不可能的。因此，它主要用于探索性研究。雖然在定量研究中，數(shù)據(jù)準備階段和大數(shù)據(jù)分析階段之間存在明顯的區(qū)別，但定性研究的分析通常在數(shù)據(jù)可用后立即開始。
 

　　數(shù)據(jù)準備和基本大數(shù)據(jù)分析
 

　　分析和準備工作并行進行，包括以下步驟：
 

　　熟悉數(shù)據(jù)：由于大多數(shù)定性數(shù)據(jù)只是文字，因此研究人員應(yīng)先讀取數(shù)據(jù)幾次以熟悉數(shù)據(jù)，然后開始尋找基本的觀察結(jié)果或模式。這也包括轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)。
 

　　重新研究目標：在這里，研究人員重新審查研究目標，并確定可以通過收集的數(shù)據(jù)回答的問題。
 

　　開發(fā)框架：也稱為編碼或索引，在這里研究人員識別出廣泛的想法，概念，行為或短語，并為其分配代碼。例如，編碼年齡，性別，社會經(jīng)濟地位，甚至概念，例如對問題的肯定或否定回答。編碼有助于結(jié)構(gòu)化和標記數(shù)據(jù)。
 

　　識別模式和聯(lián)系：對數(shù)據(jù)進行編碼后，研究就可以開始確定主題，尋找最常見的問題答案，識別可以回答研究問題的數(shù)據(jù)或模式，并找到可以進一步探索的領(lǐng)域。
 

　　定性大數(shù)據(jù)分析方法
 

　　有幾種方法可用于分析定性數(shù)據(jù)。最常用的大數(shù)據(jù)分析方法是：
 

　　內(nèi)容分析：這是分析定性數(shù)據(jù)的最常用方法之一。它用于分析文本，媒體甚至物理項目形式的文檔信息。何時使用此方法取決于研究問題。內(nèi)容分析通常用于分析受訪者的回答。
 

　　敘事分析：此方法用于分析各種來源的內(nèi)容，例如受訪者的訪談，實地觀察或調(diào)查。它著重于利用人們分享的故事和經(jīng)驗來回答研究問題。
 

　　話語分析：話語分析與敘事分析一樣，用于分析與人的互動。但是，它著重于分析研究者與受訪者之間進行交流的社會環(huán)境。話語分析還會查看受訪者的日常環(huán)境，并在分析過程中使用該信息。
 

　　扎根理論：這是指使用定性數(shù)據(jù)來解釋為什么發(fā)生某種現(xiàn)象。它通過在不同的環(huán)境中研究各種相似的案例并使用數(shù)據(jù)得出因果關(guān)系來做到這一點。研究人員在研究更多案例時可能會更改解釋或創(chuàng)建新的解釋，直到得出適合所有案例的解釋。
 

　　這些方法是最常用的方法。但是，也可以使用其他大數(shù)據(jù)分析方法，例如會話分析。
 

　　大數(shù)據(jù)分析也許是研究中最重要的組成部分。較弱的分析會產(chǎn)生不準確的結(jié)果，不僅會影響研究的真實性，還會使發(fā)現(xiàn)無法使用。必須謹慎選擇大數(shù)據(jù)分析方法，以確保您的發(fā)現(xiàn)具有洞察力和可操作性。