编码定性数据

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内容
定性数据分析
编码定性数据
定性数据的自动编码
定性数据的手动编码
演绎编码
归纳编码
手动编码定性数据的步骤
使用 GeoPoll 进行定性数据研究和分析
分析定量研究数据相对简单。无论公式和计算多么复杂，结果总是可以量化的。分析定性数据则不同。虽然定量数据可以进行统计分析并计算为平均值、均值和其他数值数据点，但定性数据分析评估的是无法用数字统计数据表示的意见或感受。检查和解释定性数据需要更复杂的过程。在这篇文章中，我们详细介绍了编码定性数据的过程

定性数据分析
定性数据可以定义为通过定性研究方法收集的非数字和非结构化数据，例如开放式调查问题、深入访谈、焦点小组、直接观察和内容分析（视频、图片或文档）。通过这些方法收集的数据通常以打字文本、抄 泰国电报数据 本或录音的形式出现，必须对其进行检查才能确定关键主题和见解。检查和解释定性数据的过程称为定性数据分析。

最常见的定性数据分析类型是内容分析。内容分析是指对文本、口头或行为数据进行分类、总结和制表的过程。例如，为了分析焦点小组数据，研究人员可能会查看记录或录音，并将相似的情绪归类。然后他们会为每个类别分配一个“代码”。

编码定性数据
编码是定性数据分析不可或缺的一部分。编码可以定义为对定性数据进行标记和组织，以识别主题和模式。编码的目的是为自由格式的数据提供结构，以便可以系统地检查这些数据。

代码可以是一个单词或短语，代表数据中重复出现的主题或想法。代码名称应该有意义，并抓住自由格式响应或观察的本质。例如，对调查问题的开放式响应进行编码可能如下所示：

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定性数据编码示例

分配代码有助于了解每个定性响应的含义。然后，研究人员可以分析这些代码，并开始根据出现的主题和模式进行构建，以全面了解数据。虽然开发和分配代码的过程可能很费力且耗时，但最终它有助于减少最终分析中必须审查或考虑的数据量。

定性数据的自动编码
定性数据编码有两种方法：自动编码和手动编码。

自动编码使用定性数据分析软件快速分析和编码定性数据。该软件利用机器学习、人工智能 (AI)和自然语言处理来确定主题并创建代码，无需任何提前设置或预先规划。算法在运行过程中不断学习。

自动编码的一些优点包括消除研究人员的偏见、处理大量数据的能力以及节省大量时间。然而，由于人工编码被认为具有更高的准确性，因此仍然很受欢迎。