數據釋義與分析研究

楊忠誠

（重慶財經職業學院，永川 402160）

1 引言

數據分析是為大量收集的數據帶來秩序、結構和含義的過程。分析過程雜亂、模糊和耗時，但同時也是一個具有創造性和迷人的過程。一般來說，它是對數據進行意義解釋和理論化的活動，它表示在各類數據中搜索一般性陳述。因此，可以推斷數據分析需要某種或某種形式的邏輯應用于研究。在這方面，數據的分析和解釋代表了演繹和歸納邏輯在研究中的應用。另一方面，解釋包括從所獲得的數據中扣除，更多地依賴于作為定性研究的一部分的研究中的參與者的感受。很多時候，研究人員依靠他們對特定環境的經驗能夠閱讀研究中涉及的主體提供的信息。雖然本文采用了混合型數據收集方法，即定性和定量方法相結合，但它側重于采用務實的立場，并采用現象學的方法進行研究。

數據指的是以系統的方式收集的信息，并進行組織和記錄，使讀者能夠正確地解讀信息。因此，數據不是隨意收集的，而是針對研究人員希望回答的一些問題。同時數據并不是固定的，而是可以重新配置，因此可以用其他方式查看，找到想要回答的問題的答案。由此可以引出用于分析數據的兩種方法，即定性分析和定量分析。

2 定性分析和定量分析

定性研究涉及數據收集和數據分析之間不可分割的關系，以便構建數據的一致性解釋。研究人員對定性分析的一個假設是儀器能夠持續微調生成豐富的數據。另一方面，定性分析方法必須是系統的、連續的、可驗證的和持續的時候提供了重要的觀點。與數據分析的定性方法一樣，進行定量研究的目的是產生結果，但定性方法使用詞語（概念、術語、符號等）來構建一個框架，以傳達數據揭示的本質，程序和技術用于數字分析數據，稱為定量方法。總體而言，無論采用哪種方法（定性或定量），進行研究的目的都是為了產生調查結果，為了做到這一點，應該對數據進行分析，將數據轉化為調查結果。

定性和定量分析在四個方面類似，這兩種數據分析形式都包括：①推論，使用推理來根據證據得出結論；②公開的方法或過程，以某種方式揭示他們的學習設計；③比較作為一個中心過程，識別相似或不同的模式或方面；④努力避免錯誤，錯誤的結論和錯誤的推論。

定性和定量數據分析的核心區別如下：①定性數據分析不夠標準化，因為定性研究方法的多樣性與許多數據分析方法相匹配，而定量研究人員則選擇了專門的標準數據分析技術；②定性數據分析的結果指導后續的數據收集，因此分析是研究過程的最后階段，而定量數據分析直到收集所有數據并將其壓縮為數字才開始；③定性研究人員通過將經驗概念和抽象概念混合在一起，創造出新的概念和理論，而定量研究人員可以通過修改參數來驗證提出的假設；④定性數據分析采用詞匯形式，相對不精確、分散并且基于上下文，但定量研究人員在分析中則使用統計學語言。

3 定性數據分析

定性數據分析可以被描述為從研究參與者情景的觀點和意見，相應的模式，主題，類別和常規相似性中理解的過程。定性數據分析是一個通過分析程序將所收集的定性數據轉化為清晰、可理解、有見地、可信、甚至是原始分析的過程。

定性數據分析是關于數據類別之間關系的一般性陳述的搜索。與定量方法相比，定性方法更適合查看特定事件或情況的含義。定性分析將數據轉化為結果，這涉及到減少原始信息的數量，從瑣事中篩選重要性，識別重要模式并構建傳達數據所揭示內容的框架。

在進行定性數據分析時，研究人員不僅希望強調循環特征，還要強調研究人員可以使用的不同步驟，程序和過程。組織數據的方法將根據研究策略和數據收集技術而有所不同。數據一旦組織完畢，研究人員就可以進入數據分析的下一階段，即描述。在數據分析的第二階段，研究人員試圖描述研究的各個相關方面，其中包括時間和身體方面的設置、正在研究的個人、所檢查活動的目的、參與者的觀點以及任何活動對參與者的影響。定性分析的規律和嚴謹性取決于提供可靠的描述性數據，以便其他人閱讀結果，能夠理解并繪制自己的解釋。

一種典型的定性分析方法可能包括以下幾個方面：①編碼或分類現場筆記，觀察或采訪筆錄，或者從被檢查的單詞中推斷出什么是重要的，或者從重復使用單詞（短語）推斷出發展趨勢，即所有已經記錄的活動都以類似的方式被理解；②檢查上述分類來確定它們之間的關系，同時開始理解這些關系的一般過程。研究人員利用先驗知識，使他們能夠區分對象和他們生活中的事件；③明確這些模式，共性和差異，簡而言之，理解數據，并將這些現在更加發達的理論構造帶入該領域，以測試或改進它們；④闡述一套概括，這表明某些關系在被審查的環境中保持穩定，并確認這些關系涵蓋了數據集中所有已知的可能性；⑤將這些理論結構形式化并將它們推斷到其他地方和時間的情況。

4 結束語

隨著數字時代的到來，數據分析和解釋已經成為重中之重。數據分析是一個連續的，發展中和重復的過程，在這個過程中調查了轉錄的訪談數據。定性研究人員從他們的數據中構建解釋性敘述，試圖捕捉正在研究的現象的復雜性。