定性研究中的编码：初学者实用指南

定性研究中的编码对于将复杂数据转化为有意义的见解至关重要。本指南涵盖了编码方法、灵活性的重要性以及针对初学者的实用技巧。

介绍

定性研究是一种强大的方法，可让您探索人类经验的复杂性，捕捉定量方法中经常丢失的细微差别。为了将这些丰富的数据转化为有意义的见解，有效的编码过程至关重要。编码是数据收集和解释之间的纽带，其质量可以决定研究的成功。在本实用指南中，我们将探讨定性研究中的编码基础知识，涵盖方法、最佳实践和针对初学者的提示。

什么是编码？

编码是将代码（可以是单词或短语）分配给定性数据的过程。这些代码有助于识别数据中的模式和含义，从而促进分析和解释。从本质上讲，编码将原始数据转换为有用的信息，使研究人员能够更好地理解数据的含义。

代码类型

代码的复杂性和范围可能有所不同。它们可以简单到一个单词，也可以复杂到捕获数据本质的整个段落。代码类型的选择取决于研究目标和收集数据的背景。

定性研究中主要的编码方法有哪些？

研究人员可以使用多种编码方法，每种方法适合不同类型的研究和目标。以下是一些最常见的方法：

描述性编码：描述性编码是一种初始方法，涉及分配描述数据内容的代码。它对于识别一般主题和模式很有用。例如，在分析客户体验访谈时，描述性代码可能包括“客户服务”、“产品质量”和“价格”。
实时编码： 实时编码是在数据收集过程中执行的，使研究人员能够实时捕获见解。这种方法在访谈或焦点小组中特别有用，其中对话的动态可以揭示新主题的出现。
轴向编码： 轴向编码是一种涉及重新组织和连接现有代码以识别更复杂的关系和模式的技术。这种方法对于加深分析和理解不同主题如何相互关联很有用。使用计算机辅助定性分析软件 (CAQDAS) 可以促进这一过程，提高分析的透明度和可靠性（O'Kane 等人，2021）。

灵活性的重要性

编码最重要的方面之一是灵活性。不存在单一的“最佳”编码方法；选择必须考虑到研究背景和数据的性质。随着分析的进展，研究人员必须愿意调整他们的方法，从而出现新的见解和模式。例如，上下文编码允许研究人员从一开始就理解数据的社会文化含义，而不是等到主题开发阶段（Younas 等人，2022）。

定性研究编码中常见的问题和错误有哪些？

在开始编码过程时，研究人员经常会面临一些疑问并犯错误。以下是一些最常见的：

混淆定性编码与定量分析方法：定性编码是一种解释方法，而定量分析则侧重于数字和统计数据。认识到这种差异以避免混淆很重要。
相信有一个“最佳”编码方法： 正如前面提到的，方法的选择必须结合具体情况。适用于一种搜索的内容可能不适用于另一种搜索。
低估了持续数据审查的重要性： 编码不是一个线性过程。研究人员必须在收集和分析新数据时审查和调整他们的代码。正如 Belotto (2018) 所讨论的，评估者间的可靠性是本次审查期间必须考虑的一个方面。

实用编码示例

为了说明编码的实际应用，让我们考虑一个关于医院患者体验的定性研究的例子。在访谈中，研究人员可以识别诸如“焦虑”、“家庭支持”和“护理满意度”等代码。在轴向编码阶段，这些代码可以分为更广泛的类别，例如“住院期间的情绪”和“影响患者满意度的因素”。

定性分析中的编码周期如何工作？

定性分析是探索数据细节的有效方法。为了深入了解数据所揭示的内容，研究人员使用了所谓的编码周期。但这些循环是如何工作的以及为什么它们对于完整的分析至关重要？

第一个编码周期：第一个周期是探索的时刻。在这里，研究人员首先公开地将代码应用于数据。目标是识别新出现的主题和模式，而不是陷入细节。这是一个发现的过程，我们寻求了解总体情况并找到指导分析的关键概念。
第二个编码周期： 经过初步探索后，第二个周期开始发挥作用。在此阶段，研究人员重新审视代码并进行更深入的分析。此时，已确定的主题得到完善，它们之间的复杂关系开始显现出来，从而提供更详细和完整的数据视图（Younas 等人，2022）。

历史背景和当前意义

近几十年来，定性研究中的编码取得了显着的发展。随着计算机辅助定性分析工具 (CAQDAS) 的出现，编码变得更加容易和高效。这些工具使研究人员能够更强大地组织、可视化和分析数据，从而更容易识别模式和见解（O'Kane 等人，2021）。此外，使用大型编码员团队来分析大规模定性数据集带来了独特的挑战，例如招聘和培训，但在观点多样性方面也提供了显着的优势（Beresford 等人，2022）。

未来的影响

人工智能和自动化工具的日益使用可能会塑造定性研究中编码的未来。这些技术有可能提高编码准确性和效率，但它们也提出了数据分析中的解释和主观性问题。研究人员需要平衡这些工具的使用与人类解释，确保分析保持丰富和情境化。

给初学者的建议

以下是一些针对想要提高编码技能的初学者的实用技巧：

尝试不同的编码方法：不要害怕测试不同的方法来找出最适合您的项目的方法。
写编码日记：记录您在编码过程中的决定和反思。这可以帮助澄清您的想法并证明您的选择合理。
使用CAQDAS软件：NVivo、Atlas.ti 等工具重新鉴定.ai 它们可以促进编码数据的组织和可视化，使流程更加高效（O'Kane 等人，2021）。

结论

编码是定性研究人员的一项基本技能，可以从复杂的数据中提取含义和模式。编码方法的选择应根据研究背景和数据的性质而定，灵活性对于有效分析至关重要。随着技术的不断发展，编码也将发生变化，为研究人员提供新的机遇和挑战。

如果您正在开始定性研究之旅，请记住熟能生巧。探索不同的方法，保持好奇心，并毫不犹豫地寻求工具的支持，例如重新鉴定.ai，这可以帮助简化您的编码和分析过程。定性研究是一次丰富而有益的冒险，而编码是解开其秘密的关键。

参考

贝洛托，M.J.（2018）。定性研究的数据分析方法：应对编码、评估者间可靠性和主题分析的挑战。 定性报告, 23(11), 2675-2690. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2018.3492
Beresford, M.、Wutich, A.、du Bray, M.V.、Ruth, A.、Stotts, R.、Sturtz-Sreetharan, C. 和 Brewis, A. (2022)。大规模编码定性数据：基于 18 项研究的大型编码团队指南。 定性研究, 22(1), 3-20. https://doi.org/10.1177/16094069221075860
O'Kane, P.、Smith, A. 和 Lerman, M. P. (2021)。通过计算机辅助定性数据分析软件建立归纳研究的透明度和可信度。 定性研究, 21(1), 3-20. https://doi.org/10.1177/1094428119865016
Younas, A.、Cuoco, A.、Vellone, E.、Fàbregues, S.、Escalante Barrios, E.L. 和 Durante, A. (2022)。涉及具有不同社会文化背景的参与者的定性研究中的语境编码。 定性报告, 27(11), 1-20. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2022.5702