数据释义与分析研究

2018-03-21杨忠诚

数字通信世界 2018年10期

杨忠诚

（重庆财经职业学院，永川 402160）

1 引言

数据分析是为大量收集的数据带来秩序、结构和含义的过程。分析过程杂乱、模糊和耗时，但同时也是一个具有创造性和迷人的过程。一般来说，它是对数据进行意义解释和理论化的活动，它表示在各类数据中搜索一般性陈述。因此，可以推断数据分析需要某种或某种形式的逻辑应用于研究。在这方面，数据的分析和解释代表了演绎和归纳逻辑在研究中的应用。另一方面，解释包括从所获得的数据中扣除，更多地依赖于作为定性研究的一部分的研究中的参与者的感受。很多时候，研究人员依靠他们对特定环境的经验能够阅读研究中涉及的主体提供的信息。虽然本文采用了混合型数据收集方法，即定性和定量方法相结合，但它侧重于采用务实的立场，并采用现象学的方法进行研究。

数据指的是以系统的方式收集的信息，并进行组织和记录，使读者能够正确地解读信息。因此，数据不是随意收集的，而是针对研究人员希望回答的一些问题。同时数据并不是固定的，而是可以重新配置，因此可以用其他方式查看，找到想要回答的问题的答案。由此可以引出用于分析数据的两种方法，即定性分析和定量分析。

2 定性分析和定量分析

定性研究涉及数据收集和数据分析之间不可分割的关系，以便构建数据的一致性解释。研究人员对定性分析的一个假设是仪器能够持续微调生成丰富的数据。另一方面，定性分析方法必须是系统的、连续的、可验证的和持续的时候提供了重要的观点。与数据分析的定性方法一样，进行定量研究的目的是产生结果，但定性方法使用词语（概念、术语、符号等）来构建一个框架，以传达数据揭示的本质，程序和技术用于数字分析数据，称为定量方法。总体而言，无论采用哪种方法（定性或定量），进行研究的目的都是为了产生调查结果，为了做到这一点，应该对数据进行分析，将数据转化为调查结果。

定性和定量分析在四个方面类似，这两种数据分析形式都包括：①推论，使用推理来根据证据得出结论；②公开的方法或过程，以某种方式揭示他们的学习设计；③比较作为一个中心过程，识别相似或不同的模式或方面；④努力避免错误，错误的结论和错误的推论。

定性和定量数据分析的核心区别如下：①定性数据分析不够标准化，因为定性研究方法的多样性与许多数据分析方法相匹配，而定量研究人员则选择了专门的标准数据分析技术；②定性数据分析的结果指导后续的数据收集，因此分析是研究过程的最后阶段，而定量数据分析直到收集所有数据并将其压缩为数字才开始；③定性研究人员通过将经验概念和抽象概念混合在一起，创造出新的概念和理论，而定量研究人员可以通过修改参数来验证提出的假设；④定性数据分析采用词汇形式，相对不精确、分散并且基于上下文，但定量研究人员在分析中则使用统计学语言。

3 定性数据分析

定性数据分析可以被描述为从研究参与者情景的观点和意见，相应的模式，主题，类别和常规相似性中理解的过程。定性数据分析是一个通过分析程序将所收集的定性数据转化为清晰、可理解、有见地、可信、甚至是原始分析的过程。

定性数据分析是关于数据类别之间关系的一般性陈述的搜索。与定量方法相比，定性方法更适合查看特定事件或情况的含义。定性分析将数据转化为结果，这涉及到减少原始信息的数量，从琐事中筛选重要性，识别重要模式并构建传达数据所揭示内容的框架。

在进行定性数据分析时，研究人员不仅希望强调循环特征，还要强调研究人员可以使用的不同步骤，程序和过程。组织数据的方法将根据研究策略和数据收集技术而有所不同。数据一旦组织完毕，研究人员就可以进入数据分析的下一阶段，即描述。在数据分析的第二阶段，研究人员试图描述研究的各个相关方面，其中包括时间和身体方面的设置、正在研究的个人、所检查活动的目的、参与者的观点以及任何活动对参与者的影响。定性分析的规律和严谨性取决于提供可靠的描述性数据，以便其他人阅读结果，能够理解并绘制自己的解释。

一种典型的定性分析方法可能包括以下几个方面：①编码或分类现场笔记，观察或采访笔录，或者从被检查的单词中推断出什么是重要的，或者从重复使用单词（短语）推断出发展趋势，即所有已经记录的活动都以类似的方式被理解；②检查上述分类来确定它们之间的关系，同时开始理解这些关系的一般过程。研究人员利用先验知识，使他们能够区分对象和他们生活中的事件；③明确这些模式，共性和差异，简而言之，理解数据，并将这些现在更加发达的理论构造带入该领域，以测试或改进它们；④阐述一套概括，这表明某些关系在被审查的环境中保持稳定，并确认这些关系涵盖了数据集中所有已知的可能性；⑤将这些理论结构形式化并将它们推断到其他地方和时间的情况。