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정 성적 연구를 코딩 할 수 있으려면 주관적 데이터를 정량화해야합니다. 즉, 주관적 관찰로 구성된 연구를 객관적인 데이터 세트로 변환해야합니다. 즉, 코드화 할 수 있으려면 먼저 질적 연구를 정량화해야합니다. 요컨대, 숫자를 기반으로하지 않은 연구에서 얻은 관찰을 해석하기 위해 숫자를 사용할 것입니다.
섹션 1
1 단계
사전 조사 스케치와 현장 메모, 인터뷰 질문 결과 또는 설문지를 수집합니다. 이 기사는 당신이 이미 연구를 수행했고 그것을 발표하거나 출판 할 목적으로 코딩하려고한다고 가정합니다. 정 성적 연구를 정량적 결과로 전환하는 것은 변덕스러운 과정이므로 사전 연구 이론과 방법론이 참고 용으로 준비되어 있는지 확인해야합니다.
2 단계
결과를 정량화하고 표로 만듭니다. 정 성적 연구를 코딩 할 수 있으려면 수학적 관점에서 주관적인 데이터를 분석해야합니다. 텍스트 분석을 수행하는 경우 특정 단어가 나열되는 횟수 만 세는 것이 포함될 수 있습니다. 워드 프로세싱 응용 프로그램을 사용하여 수행하는 것이 더 쉽지만 수동으로 수행 할 수 있습니다. 설문지는 질적이지만 객관식 질문은 응답 A, B, C 등의 비율로 코딩 할 수 있습니다. 필드 메모는 일반적인 객관적인 관찰을 찾아 인코딩 할 수 있습니다. 예를 들어 "Tesco에서 내가 관찰 한 구매자가 Asda의 구매자보다 더 서두르는 것 같았습니다"는 느린 구매 단계를 나타내는 1로 인코딩 할 수 있습니다. 한 걸음 더 빠릅니다. 번호가 매겨진 결과는 인코딩 할 데이터를 구성합니다. 표는 단순히 모든 데이터를 함께 컴파일하는 것입니다.
3 단계
워크 시트의 결과를 입력합니다. 15 개 이상의 결과가 개체 하위 점의 15 개 변수마다이 특정 사례에 대한 연구에서 나온 사례 연구를 제외하고는 적어도 15 개의 결과가 있어야합니다. 그렇지 않으면 아무것도 "코딩"하는 것에 대해 생각해서는 안됩니다. 당신의 연구의. 결과는 한 축 (워크 시트 머리글의 행)에 주어진 테마와 관련된 이름과 다른 축 (워크 시트 머리글 열)의 테마에 속하는 숫자 결과와 함께 배치되어야합니다.
4 단계
연령, 인종, 성별 등 가능한 모든 변수를 제어합니다. 다음 열에 질적 데이터를 코딩합니다. 질적 데이터를 코딩하려면 지루한 정량적 데이터를 나열해야하지만 그 동안 질적 데이터에 관한 가설보다 연구 질문에 더 잘 답할 수 있습니다. 행에 데이터 유형이 하나만있는 경우 (예 : 누군가의 이름) 열 머리글에는 질적 데이터가 아니지만 "통제 그룹"을 나타내는 변수가 포함될 수 있습니다. 정량적 데이터없이 정 성적 데이터를 코딩하는 것은 통제가없고 연구 결과를 무효화 할 수 있기 때문에 좋은 연구 관행이 아닙니다.
5 단계
측정 대상의 본질을 포착하는 단어로 열 머리글에서 범주 이름을 지정합니다. 여기에서 연구 전 이론과 방법론 노트가 필요합니다. "연령"과 같은 경험적 데이터의 경우 분명히 나이를 입력해야하지만 "성"과 같지 않은 "성별"과 같은 경우에는 성별이라는 단어를 사용할 수 없습니다. 데이터 세트가 이 경우 장르의 가장 주관적인 변수에서 측정 한 것과 어떤 식 으로든 관련이있는 것으로 명명되어야합니다. 예를 들어, "남성 비율"은 통계적 비교 측면에서 "남성"또는 "여성"보다 훨씬 더 많은 것을 말합니다. 이 규칙은 참가자가 두 가지 응답 중에서 선택할 수 있도록하는 설문지에 대한 응답을 코딩하는 경우에는 적용되지 않습니다. 이 경우 1과 2와 같이 서로 다른 두 개의 숫자를 할당하여 코딩을 단순화 할 수 있습니다.
6 단계
가설에 관계없이 변수에 대한 결과를 구성하십시오. 이는 명령문 및 그래프의 레이아웃에 영향을 주지만 독립 변수가 종속 변수와 상관 관계가 있는지 여부를 이해할 수있게 해줍니다. 질적으로 인코딩 된 데이터에 해당하는 모든 이름의 헤더가있는 열을 선택하고 "형식"으로 이동 한 다음 구성 할 데이터를 선택하면됩니다. 이 작업을 마치면 그래픽과 설명을 만들고 프레젠테이션이나 기사에 질적 데이터를 삽입 할 준비가 된 것입니다.