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如何进行定性分析

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发表于 2019-9-11 16:55:44 | 显示全部楼层 |阅读模式

分析方法的种类有很多,甚至可以说是因人而异,每个人都可能有自己独特的分析方法,但无论如何都绕不开最重要的两种方法:定性分析和定量分析。本文我们就研究如何进行定性分析。


定性分析一词主要源自化学领域,所以在XX百科中给出的定义是:


“定性分析的主要任务是确定物质(化合物)的组分,只有确定物质的组成后,才能选择适当的分析方法进行定量分析,如果只是为了检测某种离子或元素是否存在需要经过一系列反应去除其他干扰离子、元素或要求了解有哪些其他离子、元素存在时,为系统分析。”


在这里我们讲其归结为一种分析方法,就需要对其进行重新定义。结合时下比较流行的大数据的一些概念可以这样来定义:


定性分析是使用非结构化的数据收集方法,如观察、访谈、调查等,来找到问题的主题和意义。定性分析倾向于揭示行为、态度和动机,而不仅仅只是回答五个W和一个H(why,what,where,when,who,how)。定性分析的应用非常广泛,在社会科学、教育和商业中尤为明显,几乎在每一个实验、工作场景和课程中都会出现。


进行一次定性分析主要分为两个阶段:


一、分析准备阶段

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1.确定你想要分析的问题


确定想要分析的问题是准备阶段最重要的部分之一,它决定了我们接下来要走的方向,因为资源是有限的,不可能一次性分析所有的东西,所以就需要从一个亟待解决的问题开始,然后进一步缩小范围,最终使得问题的可管理性足以让我们进行一次有效的分析。例如:“分析师的工作对企业意味着什么?”这个问题就太过广泛,可以通过限制分析师的类型来将问题缩到一个比较小的范围。比如:“用户数据分析师的工作对于一家公司的意义是什么?”


2.做一个文献审查


文献审查是去检索查阅相关文献后,再将所得结果整合起来的过程。这个过程并不是简单的把别人的研究结果找出来,按时间排个序就算是完成了。去阅读别人的研究结果的目的是要通过现有资料来帮助我们改良问题,并为接下来的分析提供一定的基础,比如:一些可能影响到接下来分析的结论或者变量。


还是继续上一个例子:问题是“用户数据分析师的工作对于一家公司的意义?”那么,要查找的文献应该是关于用户数据分析师的。比如:用户数据分析师的职能?用户数据分析师的薪酬?大多数的用户数据分析师在什么地方工作?市场上用户数据分析师的供求情况等,了解这些内容之后,发现互联网公司对于用户数据分析师的需求最为旺盛,薪资也支付的比较高,就可以将问题优化为“用户数据分析师的工作对于一家互联网公司的意义是什么?”


3.评估是否适合定性分析


当一个问题不能够通过一个简单的“是”或“否”来回答时,定性方法就是可行的。定性分析往往对于回答“what”或者“how”时特别有用。


例如:“用户数据分析师的工作对于一家互联网公司的意义是什么?”这一问题就不是一个可以用是或否来回答的问题,这个问题的回答也不可能只是“有意义”或者“没意义”这么简单。


4.考虑理想的抽样大小


定性分析不像定量分析那样严重依赖于大样本量,只要抽样的方式方法系统合理即可。所以定性分析往往是比较经济且易于计划和执行的。


5.选择定性分析方式


定性分析的方式是最为灵活的,所以有许多可用的方法。

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(1)直接观察法是指在不影响或不以任何方式参与的情况下,通过直接观看或者监控、视频回放等方式以一个旁观者的角度来对要分析的问题进行了解。


(2)参与者观察法则是我们直接参与到事情当中,以一个参与者的视角来对问题进行具体了解。


(3)访谈法,定性访谈基本上是通过向人提问的方式来收集非结构化的数据,访谈的形式可以多种多样,一对一深访,电话访问,一对多群访,主题研讨会等等。


(4)调查法是指以书面问卷或者电子问卷的形式,向目标群体提出问题的方法。问题可以是客观题让受访者选择,也可以是开放题让受访者自由发挥自己的看法。


(5)文件分析与文献审查不同的地方在于,文件分析是去检查目前存在的书面的、视觉和音频的文件,包括各种公告、信件、日记等,而文献审查只是去审查相关的研究结果。


二、分析阶段


在选用以上一种或几种方式之后,我们会收集到相应的数据。值得一提的是,虽然我们采用的是定性分析,但收集来的结果依然可以看做是数据。在大数据时代,数据的概念也早已不是以前理解的由阿拉伯数字组成的才算是数据,字符串、文本、音频、视频其实都是数据。


一旦收集到了数据,就可以展开分析,并为要分析的问题提出答案和结论。在这里我们提供一个比较简单的文本分析的流程。


1.分词、编码,先对需要处理的文本资料进行分词(如果是英文文本就不存在这个问题)


再对分好的词进行编码/分类。


2.描述性统计,对我们重点关注的词汇,例如:用户分析师、互联网公司等词,统计这些词语出现的频率,然后对它们进行排名,从排名中去寻找规律。但要注意的是描述性统计不能用来做出结论和确认/否定假设。


3.叙事分析,侧重于语言和内容,如语法,词汇使用,隐喻,故事主题,情境意义。


4.解释性分析,着重于书面或口头文本的含义。


5.内容分析,着重于通过查看单词的频率来查找主题和含义。换句话说,就是在口头或书面文本中识别结构和模式规律,然后根据这些规律进行推断。


6.最后就是按照分析报告的格式,将我们分析的内容得出的结论展现出来。


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