twee basisprincipes: → Werken met 'taal’
Transcript: volledige schriftelijke neerslag van interview of focusgroep adhv geluidopnames
cyclisch Letterlijke weergave van gesprekken (foute zinsconstructies, stiltes, …)
niet-gestandaardiseerd
afwisseling tussen Notities
geen vaste analyseprocedure
dataverzameling en data- Notities die je tijdens interviews, focusgroepen, observaties hebt gemaakt → basis voor de data-analyse
die elke onderzoeker moet
analyse Aanvullend verslag, memo
volgen (wel richtlijnen,
iteratief proces: herhalig Indrukken, context, ideeën, ...
aandachtspunten en
dataverzameing, - analyse,- Documenten (tekst of audiovisueel materiaal)
kwaliteitseisen)
interpretatie → tot saturatie Literatuur, dagboeken
bijsturen → niet strikte te volgen
Sociale mediaposts, websites, e-mailverkeer
Foto- en filmfragmenten
7.3) WERKWIJZE
verschillende stappen in data- eigen accendten,..
… tijdens analyseproces: met of zonder gebruik van gespecialiseerde software
analyse komen telkens terug leggen
tijdwinst
grotere effficiëntie
grafische voorstellingen
H7
denkwijze en creatieve werk blijft voor de onderzoeker
kwantitatieve data-analyse:
strikt te volgen stappen van: steekproef – onderzoeksvraag – operationaliseren –
DATA-ANALYSE IN
dataverzameling- data-analyse (codering-codeboek-matrix-tabel)
≠
KWALITATIEF
Kwalitatieve data-analyse:
Centrale begrippen in de onderzoeksvraag kunnen gewijzigd/bijgestuurd worden
tijdens dataverzameling
Dataverzameling en data-analyse wisselen elkaar af en worden iteratief ingezet
Operationalisering gebeurt op basis van dataverzameling en data-analyse (en niet
ervoor)
ONDERZOEK 7.4.3) OPBOUWFASE: beschrijven en theorievorming
beschrijven
informatie per code: samenvatting maken van alle teksfragmenten binnen een
code
wat houd het onderwerp in?
werkwijze wat komt vaak en wat minder vaak terug?
1) manueel ...
7.4) FASEN papieren versie en → op die manier krijgen de centrale begrippen uit de onderzoeksvraag een
specifiekere invulling en kun je exacter definiëren of operationaliseren
noteert code in de
7.4.1) kennismaking met de data kantlijn
volledig vertrouwt geraken met de data frequentie van voorkomen per code
→ herlezen!! 2) software → indicatie belang van verschillende onderwerpen
letterlijk hoe vaak code toegekend?
interpretatief welke code vaak en welke minder vaak aan bod?
reflectief (hoe heb je als onderzoeker invloed. gehad op het materiaal? wat wordt er door wie verteld? zelfde meningen? → diversiteit nagaan
werkwijze
7.4.2) AFBRAAKFASE: opdelen en open coderen aandachtspunten knip en plakwerk (fysiek of via een tekstverwerker)
→ tekstmateriaal in kleinere fragmenten en codes toekennen aan die fragmenten enkel relevatnte fragmenten software
coderen
opdelen open coderen meerdere codes aan 1 beschrijvende matrix als
materiaal opdelen in betekenisvolle enheden = kent fragmenten een code toe fragment indien nodig hulmiddel
→ zinsdelen, zinnen, enkele zinnen die Vooraf geformuleerde codes: Vanuit de literatuur, experten, eigen consequent zelfde code. ≠ datamix in kwantitatief ond.
bepaald onderwerp behandleen kennis, ... à Bevraagd tijdens dataverzameling gebruiken bij zelfde
Nieuwe/gewijzigde codes onderwerp
Nieuwe onderwerpen die aan bod kwamen die je niet had verwach overzicht van alle codes
Codes blijken breder/anders dan verwacht à Code wijzigen memo’s behouden