Samenvatting kwalitatieve analyse

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