KWALITATIEVE ANALYSE –
SAMENVATTING
GROUNDED THEORY
Aandachtspunten GT uit cursus methodologie
o Theoretische steekproeftrekking
o Coderen wordt opgedeeld in 3 stadia:
1. Open coderen
Identificeren van categorieën en hun eigenschappen
2. Axiaal coderen
Het relateren van categorieën aan elkaar
3. Selectief coderen
Integreren van verschillende categorieën en hun relaties in
één theorie
o Constant vergelijkende methode
o De meest kwalitatieve data-analyse softwarepakketten ondersteunen
deze vorm van analyse
Wanneer kan je spreken van GT?
o A great many people claiming to be using GT methods are not doing
anything that would be recognizable as such even when using the most
inclusive definition of the therm. For some authors, the use of the term
‘GT’ is simply a justification for engaging in qualitative data analysis or
doing some form of coding.
Wanneer pas je GT toe?
o Hood maakt onderscheid tussen het meer algemene inductieve
kwalitatieve model = GIQM en GT
Het GIQM volgt een aantal principes die vaak als kenmerkend
worden gezien van kwalitatieve data-analyse in het algemeen
(maar die niet noodzakelijk overeenstemmen met wat GT voor
staat)
o Zorg er voor dat je enkel aangeeft GT toe te passen als je het ook doet
en indien niet:
Verkoop het niet als volwaardige GT, maar dan bv. als TA of QCA
of als het gedeeltelijk toepassen van GT
Principes GIQM of een meer pragmatische benadering van kwalitatieve data-
analyse
o 1. Focus op onderzoekvragen die:
De nadruk leggen op de ontwikkeling van een dieper begrip of
verklaring
De verkenning van nieuwe hypothesen boven het testen van
bestaande hypotheses
De interpretatie van betekenis
Rijke, contextuele beschrijving
Een focus op het proces
o 2. Verzamel en analyseer gegevens op een cyclische manier
1
, o 3. Denk voortdurend na over hoe gegevensverzameling en -analyse kan
worden verbeterd (kritische reflectie)
o 4. Focus op interpretatie van tekst in tegenstelling tot statistische
analyse van kwantitatieve gegevens
o 5. Pas een coderingsproces in drie stappen toe, vaak gekenmerkt door
een toenemende graad van abstractie
o 6. Gebruik schrijven als een belangrijk hulpmiddel bij het analyseren
(interpreteren) van gegevens
o 7. Selecteer cases of contexten op basis van hun theoretische
relevantie
o 8. Gebruik (redelijk) ruwe data, zoals interviewfragmenten of foto’s en
visuele representaties (zoals coderingsomen of thematische kaarten) bij
het presenteren van de uitkomst van data-analyse
o 9. Presenteer je bevindingen en hun theoretische relevantie samen op
een geïntegreerde manier, en niet apart, wat gebruikelijker is in
kwantitatief onderzoek
Pragmatische, orthodoxe en ‘alles kan’ benadering van kwalitatieve data-
analyse
o Er is niets verkeerds met een meer pragmatische benadering
o Maar meer orthodoxe benaderingen geven je meer houvast om een
bepaald type van onderzoeksvragen te bestuderen
Door je concretere stappen te beschrijven die je kunt volgen
Door indicatoren van kwaliteit in je analyses aan te duiden
o Je kan ook gebruik maken van de ‘whatever works’ benadering, maar
die overlapt vaak in de realiteit met een meer pragmatische
benadering en geeft minder houvast aan de beginnende onderzoeker
o Centraal in elke benadering is dat je analyses een hoge kwaliteit
hebben, wat op verschillende manieren wordt gedefinieerd in
kwalitatief onderzoek, maar vaak neerkomt op een evaluatie van je
bevindingen als geloofwaardig en theoretisch relevant
Kenmerken van Grounded Theory
o Hood somt een aantal essentiële kenmerken van kwalitatieve analyse
aan, waar je analyse aan moet voldoen om het als GT te omschrijven:
1. Theoretische steekproeftrekking
Je steekproef kan niet op voorhand worden bepaald, maar
moet veranderen in functie van de ontwikkelende theorie
2. Constant- vergelijkende methode
Betekent niet dat je vooraf gedefinieerde concepten,
groepen of contexten gaat vergelijken, maar de data in
zijn geheel en pas in latere fases meer gefocust op meer
inductief (!) ontwikkelende concepten, groepen of
contexten
3. Het ontwikkelen van een nieuwe theorie
GT moet leiden tot nieuwe theoretische inzichten, louter
toetsen van bestaande theorieën en/ of concepten is
onvoldoende
4. Theoretische saturatie
Je stopt niet met het verzamelen en analyseren van data
als je ‘niets nieuws meer hoort’ (in bv. een interview),
maar enkel als je bepaalde processen of fenomenen
2
, volledig kunt verklaren of begrijpen (en dus je concepten
volledig zijn ontwikkeld
5. Onderzoeksvragen
Meer doen dan louter beschrijven of exploreren:
o Volledig verklaren of begrijpen, van fenomenen
Bovendien gaan de onderzoeksvragen quasi altijd
veranderen in termen van focus gedurende het onderzoek
3
, 6. Bestaande literatuur
Ambivalente/ achterdochtige houding tav. Bestaande
literatuur.
o Literatuur mag onderzoek nooit determineren mbt.
de focus en interpretatie van de data, het kan
hoogstens inspirerend werken
Rol van literatuur staat nu wel centraler in GT dan vroeger
o There is a difference between an open mind and an
empty head
Voor het coderen begint
o Samenstellen van basissteekproef
o Opstellen van onderzoeksinstrumenten
o Afnemen van interviews of uitvoeren van observaties en uittypen van
data (of selecteren van andere vormen van tekst)
Het codeerproces
o 1. Fase 1: reduceren van tekst tot betekenisvolle codes
Het afbreken van je data in kleine stukken
Wordt soms ook wel ‘categoriseren’, ‘labellen’, ‘open coderen’ of
het ‘initieel coderen’ genoemd
Hoe?
Lees tekst en label een stuk, lees tekst en label een stuk
…
Stel de volgende vragen:
1. Waarover gaat dit?
2. Hoe relevant is dit voor mijn onderzoek?
3. Welke code moet ik hieraan hechten?
‘Codes’ zijn labels die betekenis geven aan stukken tekst
Een betekenis die wordt toegekend door de onderzoeker
‘Fragmenten’ zijn stukken tekst
Woord voor woord coderen (documentanalyse)
Lijn per lijn of zin per zijn coderen (interviews)
Voorval per voorval coderen (observatieonderzoek)
Er is in deze eerste fase een spanning tussen ‘alles coderen’ en
‘enkel datgene wat relevant is voor jouw onderzoeksvragen
We proberen dit op te lossen in GT door in het begin zo veel
mogelijk te coderen in termen van wat er in de data lijkt te zijn
(los van de theoretische relevantie), maar naarmate je vordert
steeds meer te focussen op wat theoretisch relevant lijkt
Eerste fase volgen PPGT
Strauss en Corbin: Open coding is: ‘The process of
breaking down, examining, comparing, conceptualizing,
and categorizing data’
Je stelt vragen als ‘wat is dit’ en ‘wat stelt dit voor’ aan je
data
Je maakt concepten door betekenis te geven aan stukken
tekst, waarbij je korte, meer abstracte labels gaat
toekennen
Bv. We observeren bodybuilders in een gym en stellen
vast dat ze zichzelf bewonderen (en niet het label ‘de
respondent kijkt naar zichzelf in de spiegel’) en advies
4
SAMENVATTING
GROUNDED THEORY
Aandachtspunten GT uit cursus methodologie
o Theoretische steekproeftrekking
o Coderen wordt opgedeeld in 3 stadia:
1. Open coderen
Identificeren van categorieën en hun eigenschappen
2. Axiaal coderen
Het relateren van categorieën aan elkaar
3. Selectief coderen
Integreren van verschillende categorieën en hun relaties in
één theorie
o Constant vergelijkende methode
o De meest kwalitatieve data-analyse softwarepakketten ondersteunen
deze vorm van analyse
Wanneer kan je spreken van GT?
o A great many people claiming to be using GT methods are not doing
anything that would be recognizable as such even when using the most
inclusive definition of the therm. For some authors, the use of the term
‘GT’ is simply a justification for engaging in qualitative data analysis or
doing some form of coding.
Wanneer pas je GT toe?
o Hood maakt onderscheid tussen het meer algemene inductieve
kwalitatieve model = GIQM en GT
Het GIQM volgt een aantal principes die vaak als kenmerkend
worden gezien van kwalitatieve data-analyse in het algemeen
(maar die niet noodzakelijk overeenstemmen met wat GT voor
staat)
o Zorg er voor dat je enkel aangeeft GT toe te passen als je het ook doet
en indien niet:
Verkoop het niet als volwaardige GT, maar dan bv. als TA of QCA
of als het gedeeltelijk toepassen van GT
Principes GIQM of een meer pragmatische benadering van kwalitatieve data-
analyse
o 1. Focus op onderzoekvragen die:
De nadruk leggen op de ontwikkeling van een dieper begrip of
verklaring
De verkenning van nieuwe hypothesen boven het testen van
bestaande hypotheses
De interpretatie van betekenis
Rijke, contextuele beschrijving
Een focus op het proces
o 2. Verzamel en analyseer gegevens op een cyclische manier
1
, o 3. Denk voortdurend na over hoe gegevensverzameling en -analyse kan
worden verbeterd (kritische reflectie)
o 4. Focus op interpretatie van tekst in tegenstelling tot statistische
analyse van kwantitatieve gegevens
o 5. Pas een coderingsproces in drie stappen toe, vaak gekenmerkt door
een toenemende graad van abstractie
o 6. Gebruik schrijven als een belangrijk hulpmiddel bij het analyseren
(interpreteren) van gegevens
o 7. Selecteer cases of contexten op basis van hun theoretische
relevantie
o 8. Gebruik (redelijk) ruwe data, zoals interviewfragmenten of foto’s en
visuele representaties (zoals coderingsomen of thematische kaarten) bij
het presenteren van de uitkomst van data-analyse
o 9. Presenteer je bevindingen en hun theoretische relevantie samen op
een geïntegreerde manier, en niet apart, wat gebruikelijker is in
kwantitatief onderzoek
Pragmatische, orthodoxe en ‘alles kan’ benadering van kwalitatieve data-
analyse
o Er is niets verkeerds met een meer pragmatische benadering
o Maar meer orthodoxe benaderingen geven je meer houvast om een
bepaald type van onderzoeksvragen te bestuderen
Door je concretere stappen te beschrijven die je kunt volgen
Door indicatoren van kwaliteit in je analyses aan te duiden
o Je kan ook gebruik maken van de ‘whatever works’ benadering, maar
die overlapt vaak in de realiteit met een meer pragmatische
benadering en geeft minder houvast aan de beginnende onderzoeker
o Centraal in elke benadering is dat je analyses een hoge kwaliteit
hebben, wat op verschillende manieren wordt gedefinieerd in
kwalitatief onderzoek, maar vaak neerkomt op een evaluatie van je
bevindingen als geloofwaardig en theoretisch relevant
Kenmerken van Grounded Theory
o Hood somt een aantal essentiële kenmerken van kwalitatieve analyse
aan, waar je analyse aan moet voldoen om het als GT te omschrijven:
1. Theoretische steekproeftrekking
Je steekproef kan niet op voorhand worden bepaald, maar
moet veranderen in functie van de ontwikkelende theorie
2. Constant- vergelijkende methode
Betekent niet dat je vooraf gedefinieerde concepten,
groepen of contexten gaat vergelijken, maar de data in
zijn geheel en pas in latere fases meer gefocust op meer
inductief (!) ontwikkelende concepten, groepen of
contexten
3. Het ontwikkelen van een nieuwe theorie
GT moet leiden tot nieuwe theoretische inzichten, louter
toetsen van bestaande theorieën en/ of concepten is
onvoldoende
4. Theoretische saturatie
Je stopt niet met het verzamelen en analyseren van data
als je ‘niets nieuws meer hoort’ (in bv. een interview),
maar enkel als je bepaalde processen of fenomenen
2
, volledig kunt verklaren of begrijpen (en dus je concepten
volledig zijn ontwikkeld
5. Onderzoeksvragen
Meer doen dan louter beschrijven of exploreren:
o Volledig verklaren of begrijpen, van fenomenen
Bovendien gaan de onderzoeksvragen quasi altijd
veranderen in termen van focus gedurende het onderzoek
3
, 6. Bestaande literatuur
Ambivalente/ achterdochtige houding tav. Bestaande
literatuur.
o Literatuur mag onderzoek nooit determineren mbt.
de focus en interpretatie van de data, het kan
hoogstens inspirerend werken
Rol van literatuur staat nu wel centraler in GT dan vroeger
o There is a difference between an open mind and an
empty head
Voor het coderen begint
o Samenstellen van basissteekproef
o Opstellen van onderzoeksinstrumenten
o Afnemen van interviews of uitvoeren van observaties en uittypen van
data (of selecteren van andere vormen van tekst)
Het codeerproces
o 1. Fase 1: reduceren van tekst tot betekenisvolle codes
Het afbreken van je data in kleine stukken
Wordt soms ook wel ‘categoriseren’, ‘labellen’, ‘open coderen’ of
het ‘initieel coderen’ genoemd
Hoe?
Lees tekst en label een stuk, lees tekst en label een stuk
…
Stel de volgende vragen:
1. Waarover gaat dit?
2. Hoe relevant is dit voor mijn onderzoek?
3. Welke code moet ik hieraan hechten?
‘Codes’ zijn labels die betekenis geven aan stukken tekst
Een betekenis die wordt toegekend door de onderzoeker
‘Fragmenten’ zijn stukken tekst
Woord voor woord coderen (documentanalyse)
Lijn per lijn of zin per zijn coderen (interviews)
Voorval per voorval coderen (observatieonderzoek)
Er is in deze eerste fase een spanning tussen ‘alles coderen’ en
‘enkel datgene wat relevant is voor jouw onderzoeksvragen
We proberen dit op te lossen in GT door in het begin zo veel
mogelijk te coderen in termen van wat er in de data lijkt te zijn
(los van de theoretische relevantie), maar naarmate je vordert
steeds meer te focussen op wat theoretisch relevant lijkt
Eerste fase volgen PPGT
Strauss en Corbin: Open coding is: ‘The process of
breaking down, examining, comparing, conceptualizing,
and categorizing data’
Je stelt vragen als ‘wat is dit’ en ‘wat stelt dit voor’ aan je
data
Je maakt concepten door betekenis te geven aan stukken
tekst, waarbij je korte, meer abstracte labels gaat
toekennen
Bv. We observeren bodybuilders in een gym en stellen
vast dat ze zichzelf bewonderen (en niet het label ‘de
respondent kijkt naar zichzelf in de spiegel’) en advies
4
