The raw material for qualitative da

The raw material for qualitative data analysis is often in the form of the field notes and in-depth interviews discussed in Chapter 9. However, qualitative data might also come in the from of diaries, narratives, video recordings, and other sorts of texts that are nonquantitative. In qualitative data analysis, the researcher is attempting to transform this raw data and extract some meaning from it, mostly without quantifying the data. We point out in Chapter 9 that field research can produce some quantitative data; when it does, this data is analyzed using the procedures discussed in Chapters 14 and 15
Goals of Qualitative Data Analysis
The goals of qualitative data analysis are both similar to and different from the goals of quantitative data analysis. Though the specific strategies used in qualitative data analysis are different from those used in quantitative data analysis, it is still, nonetheless, data analysis: Extracting meaning from observations that have been made. The goals of a qualitative research project might be the same as those discussed in Chapter 1, especially description, explanation, and evaluation. In addition, qualitative research often strives for understanding by generalizing beyond the data to more abstract and general concepts or theories. The ultimate end may, in some cases, be efforts to generalize the results to people, groups, or organizations beyond those observed. So, qualitative data analysis creates meaning in part by using the raw data to learn something more abstract and general. In this respect, qualitative and quantitative data analysis are similar.
Beyond the similarities, however, qualitative and quantitative approaches have obvious differences from one another. One difference is that qualitative research recognizes that abstraction and generalization are matters of degree and that they may be of less importance in some studies. A second difference is that qualitative research gives more stress to the effort to contextualize, to understand people, groups, and organizations within the full context or situation in which they act.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุดิบสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพมักจะเป็นในรูปแบบของฟิลด์บันทึกและสัมภาษณ์เชิงลึกที่กล่าวถึงในบทที่ 9 อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเชิงคุณภาพอาจยังมาการจากไดอารีส์ narratives บันทึกวิดีโอ และประเภทอื่น ๆ ของข้อความที่ nonquantitative ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ นักวิจัยจะพยายามแปลงข้อมูลดิบ และแยกความหมายบางจาก ส่วนใหญ่ไม่ มี quantifying ข้อมูล เราชี้ให้เห็นในบทที่ 9 วิทยาสามารถผลิตข้อมูลเชิงปริมาณบางอย่าง เมื่อมีตรวจ ข้อมูลนี้จะวิเคราะห์โดยใช้ขั้นตอนที่กล่าวถึงในบทที่ 14 และ 15เป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพเป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพจะแตกต่างจากเป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ และคล้ายกับ แม้ว่ากลยุทธ์เฉพาะที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพแตกต่างจากที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ ก็ กระนั้น วิเคราะห์ข้อมูล: การแยกความหมายจากข้อสังเกตที่ได้ทำการ เป้าหมายของโครงการการวิจัยเชิงคุณภาพอาจจะเหมือนกับที่อธิบายไว้ในบทที่ 1 โดยเฉพาะอย่างยิ่งคำอธิบาย คำอธิบาย และประเมินผล การวิจัยเชิงคุณภาพมักจะมุ่งมั่นเพื่อความเข้าใจ โดย generalizing เกินข้อมูลนามธรรมมากขึ้น และทั่วไปแนวคิดหรือทฤษฎี ท้ายที่สุด ในบางกรณี ได้พยายามเมผลบุคคล กลุ่ม หรือองค์กรนอกเหนือจากผู้สังเกต ดังนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพสร้างความหมายในส่วน โดยใช้ข้อมูลดิบเพื่อเรียนรู้สิ่งนามธรรมมากขึ้น และทั่วไป วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ และเชิงปริมาณจะไม่เหมือนในนี้นอกเหนือจากความเหมือน อย่างไรก็ตาม วิธีการเชิงคุณภาพ และเชิงปริมาณได้ชัดเจนแตกต่างจากคนอื่น ความแตกต่างหนึ่งคือ การวิจัยเชิงคุณภาพจำแนกว่า abstraction และ generalization คือ เรื่องปริญญา และว่า พวกเขาอาจจะสำคัญน้อยลงในบางการศึกษา ความแตกต่างสองคือ ว่า การวิจัยเชิงคุณภาพให้ความเครียดมากกว่าความพยายามที่ จะ contextualize เข้าใจคน กลุ่ม องค์กรภายในบริบทเต็มหรือสถานการณ์ที่พวกเขากระทำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุดิบสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพมักจะอยู่ในรูปแบบของการบันทึกข้อมูลและการสัมภาษณ์ในเชิงลึกที่กล่าวถึงในบทที่ 9 แต่ข้อมูลเชิงคุณภาพนอกจากนี้ยังอาจมาจากการบันทึกเรื่องเล่าบันทึกวิดีโอและประเภทอื่น ๆ ของข้อความที่ว่า มี nonquantitative ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ, นักวิจัยจะพยายามที่จะเปลี่ยนข้อมูลดิบนี้และดึงความหมายบางอย่างจากมันส่วนใหญ่ไม่มีข้อมูลเชิงปริมาณ เราชี้ให้เห็นในบทที่ 9 การวิจัยภาคสนามที่สามารถผลิตบางข้อมูลเชิงปริมาณ เมื่อมันไม่ข้อมูลเหล่านี้จะถูกวิเคราะห์โดยใช้วิธีการที่กล่าวถึงในบทที่ 14 และ 15
เป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
เป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพมีทั้งคล้ายและแตกต่างจากเป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ แม้ว่ากลยุทธ์เฉพาะที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพแตกต่างจากที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณก็ยังคงกระนั้นการวิเคราะห์ข้อมูล: การแยกความหมายจากการสังเกตที่มีการทำ เป้าหมายของโครงการวิจัยเชิงคุณภาพอาจจะเป็นเช่นเดียวกับที่กล่าวไว้ในบทที่ 1 คำอธิบายโดยเฉพาะอย่างยิ่งคำอธิบายและการประเมินผล นอกจากนี้การวิจัยเชิงคุณภาพมักจะมุ่งมั่นเพื่อความเข้าใจโดย generalizing เกินข้อมูลเพิ่มเติมกับแนวคิดนามธรรมและทั่วไปหรือทฤษฎี ท้ายที่สุดอาจในบางกรณีเป็นความพยายามที่จะพูดคุยผลกับคนกลุ่มหรือองค์กรที่นอกเหนือจากที่สังเกต ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพสร้างความหมายในส่วนของการใช้ข้อมูลดิบที่จะเรียนรู้สิ่งที่เป็นนามธรรมมากขึ้นและทั่วไป ในแง่นี้คุณภาพและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่มีความคล้ายคลึง.
นอกเหนือจากความคล้ายคลึงกัน แต่วิธีการเชิงปริมาณและคุณภาพมีความแตกต่างที่เห็นได้ชัดจากคนอื่น หนึ่งความแตกต่างก็คือการวิจัยเชิงคุณภาพตระหนักดีว่าสิ่งที่เป็นนามธรรมและทั่วไปเป็นเรื่องของการศึกษาระดับปริญญาและที่พวกเขาอาจจะมีความสำคัญน้อยกว่าในการศึกษาบางส่วน ความแตกต่างที่สองคือการวิจัยเชิงคุณภาพจะช่วยให้ความเครียดมากขึ้นในความพยายามที่จะบริบทเพื่อให้เข้าใจคนกลุ่มและองค์กรในบริบทหรือสถานการณ์ที่พวกเขากระทำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุดิบสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ มักจะเป็นในรูปแบบของเขตข้อมูลบันทึกย่อและการสัมภาษณ์เชิงลึกกล่าวถึงในบทที่ 9 อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเชิงคุณภาพอาจเข้ามาจากไดอารี่ , เรื่องเล่า , บันทึกวิดีโอ , และประเภทอื่น ๆของข้อความที่ nonquantitative . ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพนักวิจัยพยายามที่จะแปลงนี้ดิบและสารสกัดจากข้อมูลความหมายบางอย่างจากมัน ส่วนใหญ่ไม่มีปริมาณข้อมูล เราชี้ให้เห็นในบทที่ 9 ที่วิจัยสามารถผลิตข้อมูลเชิงปริมาณที่บาง เมื่อมันเกิดขึ้น ข้อมูลนี้ถูกวิเคราะห์โดยใช้ขั้นตอนที่กล่าวถึงในบทที่ 14 และ 15

เป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพเป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพมีทั้งเหมือนและแตกต่างจากเป้าหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ แต่เฉพาะกลยุทธ์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพจะแตกต่างจากที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ จะยังคง กระนั้น การวิเคราะห์ข้อมูล : การแยกความหมายจากการสังเกตที่ได้รับการทำเป้าหมายของโครงการวิจัยเชิงคุณภาพอาจจะเช่นเดียวกับที่กล่าวถึงในบทที่ 1 โดยเฉพาะอย่างยิ่ง บรรยาย อธิบาย และการประเมิน งานวิจัยเชิงคุณภาพ มักจะมุ่งมั่นเพื่อความเข้าใจโดย Generalizing นอกเหนือจากข้อมูลทฤษฎีนามธรรมมากขึ้นและทั่วไป แนวคิด หรือ ปลายที่ดีที่สุดอาจจะ ในบางกรณี มีความพยายามที่จะอนุมานผลลัพธ์เพื่อคน กลุ่มหรือองค์กร นอกเหนือไปจากที่สังเกต ดังนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ โดยการสร้างความหมายในส่วนของข้อมูลดิบที่จะเรียนรู้สิ่งที่เป็นนามธรรมมากขึ้นและทั่วไป ในส่วนนี้เป็นการวิจัยเชิงคุณภาพและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณจะคล้ายกัน
เกินกว่าที่คล้ายคลึงกัน อย่างไรก็ตาม ปริมาณ วิธีการมีความแตกต่างที่เห็นได้ชัดจากที่อื่นหนึ่งความแตกต่างก็คือว่างานวิจัยเชิงนามธรรมและการรับรู้ว่าเป็นเรื่องขององศาและที่พวกเขาอาจจะมีความสำคัญน้อยลง ในบางการศึกษา ความแตกต่างที่สองคือการวิจัยเชิงคุณภาพจะช่วยให้ความเครียดมากขึ้นในความพยายามที่จะ contextualize เข้าใจ คน กลุ่ม และองค์กรภายในเต็มบริบทหรือสถานการณ์ที่พวกเขาทำ