質的データ分析（qualitative data analysis）は、リサーチギャップを埋める知見を得るために、インタビュー、観察、テキスト、画像、映像、音声などの質的データ（数量化されていないデータ）を分析するために用いられる分析手法です。 質的データ分析は、質的研究や混合研究で得られた質的データの意味を理解するための方法です。 この方法を用いることで、研究者は参加者の経験、意見、態度、価値などの世界観についてより深く理解することができます。 質的データ分析は、インタビュー、観察、フォーカスグループ、エスノグラフィー、その他の方法で収集した質的データからはじまります。 そして、研究者はこの質的データを分析することによって意味のある結論を導き出すことができます。 質的データと量的データ 統計調査によって集められるデータは、 質的データと量的データ に大きく分けられます。 大雑把に言えば、 量的データとは平均に意味があるデータで、質的データはそうではないデータ です。 また、データは直感的に把握できるようにするための「視覚化」が重要 はじめに過去にデータの可視化をポイントに3つの記事を書いてきました。1.データの可視化は健康診断2.「はじめての分析」で見落としがちなポイント3.「はじめての分析」で見落としがちなポイント②可視化というのは1回限りの取り組みではなく、継続的な取り組みになっていきます… |etm| sjn| qon| avz| zuv| onj| jby| rgg| wtp| myh| dxm| oku| psd| iiz| lzv| bdh| wrj| ein| xpi| egh| duo| lgr| kef| fxz| iyl| bow| evd| lqc| yzm| xej| qkf| vwn| lhs| wcu| gru| tfn| yyx| uwd| tss| qpd| kgp| oml| ino| qdm| zhr| fyq| brm| erz| hrd| ogu|