गुणात्मक डेटा का विश्लेषण करने के 11 तरीके

गुणात्मक डेटा में प्रश्नावली, सर्वेक्षण, और साक्षात्कार से ओपन-एंडेड उत्तरों शामिल हैं. चूंकि डेटा में संख्यात्मक मूल्य नहीं है, इसलिए आपको कनेक्शन और परिणाम खोजने के लिए प्रतिक्रियाओं को हल करना होगा. जबकि आपके डेटा का विश्लेषण करने का कोई सही तरीका नहीं है, फिर भी यह सुनिश्चित करने के लिए कुछ दिशानिर्देश हैं कि आप सटीक निष्कर्ष निकालें. हम डेटा की व्याख्या करने के कुछ सामान्य तरीकों पर जाने से पहले अपने परिणामों में महत्वपूर्ण जानकारी कैसे प्राप्त करेंगे ताकि आप इससे सीख सकें!

कदम

11 में से 1:

उन प्रमुख प्रश्नों की पहचान करें जिन्हें आप उत्तर देना चाहते हैं.

1. लिखो कि आप अपने डेटा में क्या ढूंढने की उम्मीद करते हैं ताकि आप जान सकें कि किस पर ध्यान केंद्रित करना है. आपके द्वारा चुने गए प्रश्न सभी आपके शोध विषय पर निर्भर करते हैं. इस बारे में सोचें कि आपने अध्ययन क्यों किया और कुछ बिंदुओं के साथ आते हैं जिन्हें आप अपने परिणामों में जांच करना चाहते हैं. आपको केवल 1-2 प्रश्नों की आवश्यकता है क्योंकि आप हमेशा अपने डेटा के माध्यम से काम करते समय पुराने को और अधिक जोड़ सकते हैं या बदल सकते हैं.

उदाहरण के लिए, यदि आप ग्राहक संतुष्टि सर्वेक्षण का विश्लेषण कर रहे हैं, तो आप प्रश्नों का उपयोग कर सकते हैं, "ग्राहक जो सबसे ज्यादा संघर्ष कर रहे हैं?"या" क्या प्रक्रिया ग्राहक अनुभव को बढ़ाती है?"

11 का विधि 2:

अपने परिणामों को अच्छी तरह से पढ़ें.

1. गहरी समझ पाने के लिए सभी प्रतिक्रियाओं के साथ खुद को परिचित करें. चूंकि गुणात्मक डेटा सभी पाठक है, इसलिए प्रत्येक उत्तरदाता के पास अलग-अलग उत्तर होंगे. आपके द्वारा प्राप्त सभी प्रतिक्रियाओं के माध्यम से ध्यान से पढ़ें ताकि आपको यह पता चल सके कि आपके पास किस प्रकार की जानकारी है. यहां तक कि यदि आपको लगता है कि पहले पढ़ने के बाद आपके पास डेटा का जीआईएसटी है, तो यह सुनिश्चित करने के लिए कुछ और बार स्कैन करें कि आप यह समझते हैं कि प्रत्येक प्रतिक्रिया का क्या अर्थ है.

गुणात्मक डेटा को पढ़ने में बहुत समय लग सकता है, लेकिन यदि आप इसके माध्यम से भागते हैं तो आपको गलत परिणाम मिलेंगे.

11 की विधि 3:

अपने पहले छापों को कम करें.

1. अर्थों पर आपके शुरुआती विचार आपको बाद में डेटा को सॉर्ट करने में मदद करते हैं. जैसा कि आप अपने डेटा के माध्यम से पढ़ते हैं, प्रतिक्रिया कवर के बारे में अपने आप को छोटे नोट्स छोड़ दें. प्रतिक्रियाओं की अपनी व्याख्या लिखने के लिए कुछ सेकंड लें और वे आपके शोध प्रश्नों का उत्तर कैसे दे सकते हैं. इस तरह, आप यह देखने के लिए प्रतिक्रिया देने के बजाय अपने नोट्स को तुरंत संदर्भित कर सकते हैं कि यह क्या कवर करता है.

स्प्रेडशीट में उन्हें दर्ज करके अपने प्रतिक्रियाओं को व्यवस्थित रखें. एक कॉलम में, पूर्ण अप्रकाशित प्रतिक्रिया की प्रतिलिपि बनाएँ. अगले कॉलम में, अपने इंप्रेशन लिखें.

11 की विधि 4:

प्रत्येक डेटा बिंदु को लेबल करें.

1. आपको लगता है कि इसी तरह के विषयों को शॉर्टेंड कोड असाइन करें. जैसे ही आप अपने शोध से परिणामों की समीक्षा करते हैं, उन स्थानों को हाइलाइट करें जिनमें आपके शोध प्रश्नों का उत्तर देने वाली जानकारी है. प्रत्येक मार्ग के अत्यधिक विषय या अर्थ के बारे में सोचें और इसके लिए 1- या 2-शब्द कोड को कम करें. इसके संदर्भ के साथ कागज के एक अलग टुकड़े पर कोड लिखें कि इसका क्या अर्थ है ताकि आप इसे अन्य मार्गों पर भी उपयोग कर सकें.

उदाहरण के लिए, यदि आप ग्राहक संतुष्टि सर्वेक्षण की व्याख्या कर रहे हैं, तो आप "सकारात्मक अनुभव," कर्मचारी मुद्दों "जैसे कोड का उपयोग कर सकते हैं," स्टोर के साथ समस्याएं "और इसी तरह.
एकाधिक कोड का उपयोग करने से बचें जो एक ही बात का मतलब है. उदाहरण के लिए, यदि आपके पास पहले से ही "कर्मचारी समस्याएं" लिखी गई है तो आपको शायद "कर्मचारी दृष्टिकोण" के लिए कोड की आवश्यकता नहीं है.
एक अधिक सामान्य कोड का उपयोग करें जब आप अपनी प्रतिक्रियाओं को पहले क्रमबद्ध कर रहे हों. एक बार जब आप अपने द्वारा काम कर रहे हैं, तो आप हमेशा उन्हें अधिक विशिष्ट कोड में सहारा ले सकते हैं.

11 की विधि 5:

आवर्ती विषयों या पैटर्न द्वारा डेटा को क्रमबद्ध करें.

1. पाते हैं कि बहुमत ने डेटा को श्रेणियों में पुन: व्यवस्थित करके जवाब दिया. उन सभी परिणामों को रखें जिनके अपने स्वयं के अलग-अलग समूहों में एक ही कोड है. यदि आपके पास अभी भी शेष प्रतिक्रियाएं हैं, तो एक समय में उनके माध्यम से जाएं और प्रत्येक के विषय के बारे में सोचें. उस समूह को उस समूह में रखें जिसमें सबसे समानताएं हों, या जानकारी का एक पूरी तरह से नया समूह बनाएं यदि यह कहीं और फिट नहीं है.

उदाहरण के लिए, यदि ग्राहक संतुष्टि सर्वेक्षण पर कई प्रतिक्रियाएं भ्रमित स्टोर लेआउट, असंगठित उत्पादों और स्वच्छता की कमी जैसी चीजों का उल्लेख करती हैं, तो आप प्रतिक्रियाओं को "स्टोर मुद्दों" समूह में सॉर्ट कर सकते हैं.
कुछ प्रतिक्रियाओं में कई मार्ग होते हैं जो विभिन्न विषयों में फिट होते हैं. यदि ऐसा है, तो प्रतिक्रिया को अलग करें और प्रत्येक मार्ग को मिलान समूह में क्रमबद्ध करें. हमेशा पूर्ण प्रतिक्रिया की एक प्रति रखें हालांकि आप इसे बाद में संदर्भित कर सकते हैं.
इससे पहले कि आप सही समूह खोजने से पहले यह थोड़ा सा परीक्षण और त्रुटि हो सके. यदि आप अपने प्रश्नों के उत्तर नहीं ढूंढ रहे हैं तो अपने जवाबों को नए समूहों में पुनर्व्यवस्थित करने की कोशिश करने से डरो मत.

11 की विधि 6:

डेटा विषयों के बीच कनेक्शन की तलाश करें.

1. निर्धारित करें कि किसी प्रश्न के प्रति प्रतिक्रिया किसी अन्य को प्रभावित करती है या नहीं. आपके द्वारा प्राप्त की गई कुछ प्रतिक्रियाओं में अन्य समूहों के साथ समानताएं हो सकती हैं जिनमें आपने उन्हें क्रमबद्ध किया है. प्रत्येक समूह में प्रतिक्रियाओं के माध्यम से पढ़ें और मंथन के तरीकों से वे एक दूसरे से जुड़े हो सकते हैं. अपने विचारों को अपने प्रतिक्रियाओं से कुछ उदाहरणों या उद्धरण के साथ कागज के एक अलग टुकड़े पर लिखें ताकि आप उन्हें बाद में संदर्भित कर सकें.

उदाहरण के लिए, यदि कोई प्रतिक्रिया कर्मचारियों को अच्छी ग्राहक सेवा नहीं देती है और दूसरी प्रतिक्रिया का कहना है कि स्टोर गन्दा था, तो आप संभवतः एक कनेक्शन बना सकते हैं कि कर्मचारियों को स्टोर को साफ करने के लिए पर्याप्त परवाह नहीं है.

11 की विधि 7:

आउटलेयर और खराब डेटा काटें.

1. केवल उस डेटा को रखें जो आपके शोध प्रश्नों का उत्तर दें. जैसा कि आप अपनी जानकारी के माध्यम से सॉर्ट करते हैं, प्रतिक्रियाओं के लिए नजर रखें जो आपके शोध प्रश्नों का उत्तर न दें या बहुमत से पूरी तरह से अलग न हों. चूंकि आउटलेर आपके परिणामों को कम कर सकते हैं और श्रेणियों में अच्छी तरह से फिट नहीं हो सकते हैं, इसलिए उन समूहों में उन्हें शामिल करने से बचें जो आपके निष्कर्षों का समर्थन करते हैं.

उदाहरण के लिए, यदि केवल एक व्यक्ति इस बारे में शिकायत करता है कि उन्हें अच्छी सेवा कैसे नहीं मिली, तो शायद यह एक बार की घटना थी जो आपके निष्कर्षों में नहीं जुड़ती है.
कभी-कभी, आउटलेयर आपके अधिकांश डेटा के लिए दिलचस्प काउंटरपॉइंट्स हो सकते हैं जिन्हें आप संबोधित करना चाहते हैं. उदाहरण के लिए, यदि कुछ लोग आपके स्टोर के लेआउट के साथ संघर्ष करने के बारे में शिकायत करते हैं, तो आप जांच कर सकते हैं कि क्या आप छोटे बदलाव कर सकते हैं.

11 की विधि 8:

समग्र अनुभव को ट्रैक करने के लिए कथा विश्लेषण का उपयोग करें.

1. बड़ी तस्वीर को समझने के लिए पूरी तरह से उत्तर पर प्रतिबिंबित करें. पूरी प्रतिक्रिया के माध्यम से पढ़ें कि किसी ने आपके शोध के लिए छोड़ दिया. जब आप मार्ग के अंत तक पहुंचते हैं, तो उस से अधिक की गई थीम को लिखें जिसे आपने इसकी व्याख्या की थी. प्रतिक्रिया में अनुभवों के क्रम पर ध्यान केंद्रित करें ताकि आप एक विचार प्राप्त कर सकें कि कौन से घटनाएं और कार्यवाही हुई.

उदाहरण के लिए, यदि आप कई उत्तरदाताओं से समग्र खरीदारी यात्राओं की तुलना कर रहे हैं, तो आप उन्हें समग्र सकारात्मक अनुभवों और नकारात्मक अनुभवों में सॉर्ट कर सकते हैं. इसके बाद, आप प्रतिक्रियाओं में विशिष्ट उदाहरण प्राप्त कर सकते हैं, जैसे कि फास्ट सर्विस या सहायक कर्मचारियों को यह पता लगाने के लिए कि किसी व्यक्ति ने जिस तरह से किया था, उन्हें क्यों जवाब दिया गया.

11 का विधि 9:

प्रतिक्रियाओं में मुखर परिवर्तन की तलाश करें.

1. स्वर, हिचकिचाहट, और शब्द विकल्प किसी के उत्तर के अर्थ को प्रभावित करता है. यदि आप बातचीत के रिकॉर्डिंग या रिकॉर्डिंग के साथ काम कर रहे हैं तो यह सबसे अच्छा काम करता है. सुनो जब लोग अपने स्वर को बदलते हैं, तो वे बात करते समय रोकते हैं, या अपने वाक्यों का निर्माण करते हैं. जब आपको ऐसा कुछ मिलता है जो आपको चिंतित करता है या आपके शोध प्रश्नों में से एक को उत्तर देता है, तो अपनी व्याख्या को कम करें.

उदाहरण के लिए, यदि कोई व्यक्ति किसी प्रश्न का उत्तर देने से पहले एक सेकंड के लिए रुकता है, तो आप समझ सकते हैं कि वे इस विषय के बारे में अनिश्चित या असहज महसूस करते हैं.
एक और उदाहरण के रूप में, अगर कोई जवाब देता है तो "मुझे वास्तव में स्टोर के सौंदर्य को पसंद नहीं आया," और उन्होंने "नहीं" शब्द पर जोर दिया, तो आप यह मान सकते हैं कि स्टोर के बारे में मजबूत भावनाएं हैं.

11 में से विधि 10:

जनसांख्यिकीय द्वारा उत्तरों का विश्लेषण करें.

1. जांचें कि लोगों के कितने समूह आपके सवालों का जवाब देते हैं. प्रतिक्रियाओं की तरह अपने डेटा छंटनी के माध्यम से जाने के बजाय, आयु, लिंग या पृष्ठभूमि के आधार पर प्रतिक्रियाओं को पुनर्गठित करने का प्रयास करें. देखें कि क्या प्रतिक्रियाएं समान सामाजिक समूहों में लोगों के बीच समान या अलग हैं और आपके द्वारा पाई गई कोई भी सहसंबंध रिकॉर्ड करें.

उदाहरण के लिए, आप अपने डेटा को 17 और उससे कम, 18-35, 36-54, और 55+ में सॉर्ट कर सकते हैं यह देखने के लिए कि कितनी अलग-अलग पीढ़ियां प्रतिक्रिया दे सकती हैं.
जनसांख्यिकीय डेटा का उपयोग करने से आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि कुछ समूहों के अलग-अलग अनुभव हैं या नहीं. उदाहरण के लिए, यदि आप 17 लोगों के बहुत से प्रतिक्रियाओं को देखते हैं और जो आपके स्टोर में खरीदारी नहीं करना चाहते हैं, तो आप अधिक उत्पादों को बेचने की कोशिश कर सकते हैं कि आयु सीमा में रुचि रखती है.

11 की विधि 11:

क्या अन्य लोग आपके डेटा के माध्यम से जाते हैं.

1. दूसरी राय प्राप्त करें ताकि आप अपने किसी भी परिणाम को न लें. चूंकि आप अपने परिणामों की व्याख्या कर रहे हैं, इसलिए पूर्वाग्रह को विकसित करना वास्तव में आसान है जो आपके परिणाम को प्रभावित करता है. की कोशिश पूर्वाग्रह से बचें अपने डेटा के माध्यम से कुछ अन्य शोधकर्ताओं को प्राप्त करके जितना संभव हो सके. उनसे पूछें कि क्या वे किसी भी रुझान या सामान्य विषयों को देखते हैं जो आपको नहीं मिला है. अन्य लोगों की सिफारिश करें ताकि आप अपने निष्कर्षों की जांच जारी रख सकें.

वीडियो.

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टिप्स

अपने निष्कर्षों का समर्थन करने वाले अपने प्रतिक्रियाओं से मुख्य उद्धरण को हाइलाइट करें और लिखें ताकि आप उन्हें अपने शोध दस्तावेज़ में शामिल कर सकें.

जिस तरह से आप अपने डेटा का विश्लेषण करते हैं, इस पर निर्भर करता है कि आप किस प्रश्न का उत्तर देने की कोशिश कर रहे हैं और आपके पास प्रतिक्रियाओं का प्रकार है. यदि आपके डेटा को सॉर्ट करना आपको एक स्पष्ट निष्कर्ष नहीं देता है, तो इसे एक और तरीके से आज़माएं.