9 Kwalitatieve data Flashcards
(10 cards)
Wat zijn de vier stappen bij het verwerken van kwalitatieve data?
TCTV
Tristan Conduit Théa à Venise
- Transcriptie: Gesprekken woord voor woord uitschrijven, inclusief observaties.
- Coderen: Kernwoorden identificeren die belangrijke informatie samenvatten.
- Thema’s: Codes clusteren tot grotere thema’s.
- Verbanden en conclusies: Patronen analyseren en betekenisvolle verbanden leggen.
Wat houdt transcriptie in bij kwalitatieve data-analyse?
- Definitie: Het gesprek of de data volledig en letterlijk uitschrijven.
-
Inhoud:
- Gesproken woorden.
- Non-verbale signalen (bijvoorbeeld pauzes, emoties).
- Observaties van de context.
-
Doel: Een volledige, gedetailleerde basis creëren voor verdere analyse.
Voorbeeld: Een interview over catering wordt uitgeschreven inclusief reacties als “(lacht)” of “(lange pauze).”
Wat is coderen in kwalitatieve data-analyse en waarom is het belangrijk?
Coderen is het proces van het toekennen van labels of kernwoorden aan stukken tekst om belangrijke informatie te structureren.
- Waarom belangrijk?
- Het vereenvoudigt complexe data.
- Het maakt patronen en trends inzichtelijk.
Hoe coderen?
- Identificeer vaak voorkomende woorden of zinnen.
- Noteer wat je verrast of relevant lijkt.
- Link de codes aan onderzoeksvragen of theorieën.
Voorbeeld: De woorden “prijs” en “kwaliteit” komen vaak terug in een gesprek over klanttevredenheid.
Wat zijn belangrijke aandachtspunten bij coderen?
TRVT
Tessa Re Vend son Ticket
- Terugkerende onderwerpen: Zaken die vaak genoemd worden.
- Relevantie: Link de codes aan de onderzoeksvraag of theoretisch kader.
- Verrassende inzichten: Noteer informatie die afwijkt van verwachtingen.
- Theorieën: Kijk of de data aansluit bij eerdere theorieën of desk research.
Hoe vorm je thema’s in kwalitatieve data-analyse?
- Definitie: Thema’s zijn bredere categorieën die voortkomen uit meerdere codes.
-
Hoe:
- Combineer gerelateerde codes.
- Gebruik kleuren of visuele hulpmiddelen om verbanden te leggen.
- Focus op hoofdcategorieën die aansluiten bij de onderzoeksvraag.
Voorbeeld: Codes zoals “prijs” en “betaalbaarheid” kunnen worden samengevoegd tot het thema “kosten.”
Wat houdt de stap ‘verbanden en conclusies’ in?
- Doel: Patronen en betekenisvolle inzichten ontdekken in de data.
-
Vragen om te beantwoorden:
- Sluiten de resultaten aan bij eerdere desk research?
- Welke zaken komen consistent terug?
- Zijn er tegenstellingen in de data en waarom?
- Welke verbanden kun je leggen tussen thema’s?
Voorbeeld: In een onderzoek naar catering blijkt dat zowel prijs als smaak consistent als verbeterpunten worden genoemd.
Waarom is transcriptie essentieel voor kwalitatieve data-analyse?
- Volledigheid: Het biedt een gedetailleerd overzicht van wat er is gezegd.
- Observaties: Non-verbale signalen en context kunnen extra inzichten geven.
- Basis voor analyse: Zonder transcriptie kun je de volgende stappen (coderen, thema’s) niet goed uitvoeren.
Wat zijn de voordelen van coderen bij kwalitatieve data-analyse?
SIF
Steve invite Florence
- Structuur: Het maakt grote hoeveelheden tekst overzichtelijk.
- Inzichten: Het legt verbanden bloot die anders onopgemerkt blijven.
-
Flexibiliteit: Codes kunnen worden aangepast naarmate nieuwe inzichten ontstaan.
Voorbeeld: Het identificeren van “positieve ervaringen” en “negatieve ervaringen” als codes kan helpen om klanttevredenheid te analyseren.
Hoe kun je kwalitatieve data effectief verbinden met eerdere onderzoeksresultaten?
VCV
Vera Conduit Valentin.
- Vergelijken: Controleer of de thema’s en verbanden overeenkomen met eerdere data (desk research).
- Contrasten: Identificeer verschillen en onderzoek waarom deze bestaan.
- Valideren: Gebruik eerdere resultaten om de betrouwbaarheid van je conclusies te vergroten.
Wat zijn veelvoorkomende fouten bij het analyseren van kwalitatieve data?
OBGG
Ovni Brillant Guide la Galaxie
- Overcoderen: Te veel codes maken, waardoor de analyse onoverzichtelijk wordt.
- Bias: Alleen data selecteren die de verwachtingen van de onderzoeker bevestigen.
- Geen verbanden leggen: Data analyseren zonder patronen en conclusies te trekken.
- Gebrek aan structuur: Thema’s en conclusies trekken zonder een duidelijke opbouw.
