主题分析：它是什么以及如何做

已发表: 2022-07-29

如果正确完成，定性分析可能是一种非常有效的分析方法。主题分析是最常用的定性分析方法之一。

这种分析的一个优点是它是一种通用技术，可用于探索性研究（您不知道要寻找什么模式）和更多演绎研究（您可以看到您正在寻找什么）。

本文将对其进行分解，并向您展示如何正确进行主题分析。

什么是主题分析？

主题分析是一种分析定性数据的方法，包括阅读一组数据并寻找数据含义中的模式以找到主题。这是一个积极的反思过程，其中研究人员的主观经验是理解数据的核心。

主题分析在定性研究中是典型的。它强调识别、分析和解释定性数据模式。

通过这种分析，您可以以某种方式查看定性数据。它通常用于描述一组文本，如采访或一组成绩单。研究人员仔细查看数据以找到共同的主题：重复的想法、主题或放置事物的方式。

让我们直接进入主题分析的过程。请记住，我们将在这里讨论的是一个一般过程，您需要采取的步骤将取决于您的方法和研究设计。

主题分析的第一阶段是检查您的数据以寻找广泛的主题。这是您将音频数据转录为文本的地方。

在这个阶段，您需要决定要编码什么、使用什么以及哪些代码最能代表您的内容。现在考虑您的主题的重点和目标。

保留反思日记。您将在此处解释如何对数据进行编码、原因和结果。您可以反思编码过程并检查您的代码和主题是否支持您的结果。从一开始就使用反射笔记本可以帮助您在分析的后期阶段。

反思性期刊通过允许系统、一致的数据分析来提高可靠性。如果使用反思日志，请指定起始代码以查看数据反映的内容。稍后，编码数据可能会被更广泛地分析，或者可能会找到单独的代码。

在这个阶段，搜索编码模式或主题。从代码到主题并不是一个顺畅或直接的过程。您可能需要分配替代代码或主题以了解有关数据的更多信息。

在分析数据时，您可能会发现专注于重要或相关组件的子主题和主题细分。此时，您的反思日记条目应表明如何理解和整合代码以产生主题。

现在您已经了解了代码、主题和子主题。评估您的主题。在此阶段，您将验证您分类为主题的所有内容是否与数据匹配，以及它是否存在于数据中。如果缺少任何主题，您可以继续下一步，因为您已经正确且彻底地编写了所有主题。

如果您的主题过于宽泛，并且每个主题下的材料太多，您可能需要将它们分开，以便您可以更具体地进行研究。

在你的反思日志中，请解释你是如何理解这些主题的，它们是如何得到证据支持的，以及它们是如何与你的代码联系起来的。您还应该评估您的研究问题，以确保您发现的事实和主题是相关的。

在审查和完善您的主题、标记和完成它们之后，您的分析现在将形成。仅仅因为您继续前进并不意味着您不能编辑或重新考虑您的主题。与上一阶段不同，最终确定您的主题需要深入解释它们。无论您遇到问题，检查您的数据和代码以查看它们是否反映了主题以及何时需要将它们拆分为多个部分。

确保您的主题名称恰当地描述了其功能。

此时确保您的主题与您的研究问题相匹配。精炼时，您的分析即将结束。您必须记住，您的最终报告（在下一阶段涵盖）必须符合您的研究目标。

在你的反思日志中，解释你如何选择你的主题。提及主题将如何影响您的研究结果以及它对您的研究问题和重点的意义。

到此阶段结束时，您将完成主题并能够撰写报告。

在这个阶段，你几乎完成了！既然您已经检查了数据，请编写一份报告。专题分析报告包括：

在起草报告时，请提供足够的详细信息供客户评估您的发现。换句话说，查看者想知道您是如何分析数据的以及为什么。 “什么”、“如何”、“为什么”、“谁”和“何时”在这里很有帮助。

那么，你发现了什么？你做了什么？你是如何选择这种方法的？您的研究重点和参与者是谁？您的研究、数据收集和数据生产是什么时候进行的？您的反思笔记本将帮助您命名、解释和支持您的主题。

在编写结果时，您必须确定每一个结果。读者需要能够验证你的发现。在报告结果时，请确保将您的结果与您的研究问题联系起来。您不希望您的客户对您的结果感到疑惑，因此请确保它们与您的主题和查询相关。

因为它易于应用，所以主题分析非常适合不熟悉更复杂类型的定性研究的初学者研究人员。它允许研究人员自由选择理论框架。

主题分析的多功能性使您能够以丰富、复杂和复杂的方式描述您的数据。这种技术可以与研究人员选择的任何理论一起使用，这与其他与某些方法密切相关的分析方法不同。可以遵循这些步骤来掌握适当的研究主题分析。

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