Bài viết

Cách phân tích dữ liệu phỏng vấn và phản hồi khảo sát

425

Nghiên cứu thị trường đôi khi yêu cầu sắp xếp và phân loại khá nhiều ý tưởng hoặc thuộc tính dựa trên các mối quan hệ hoặc thuộc tính. Thông thường, các nhà nghiên cứu thị trường sẽ yêu cầu người tiêu dùng, khách hàng hoặc khách hàng sắp xếp các ý tưởng của họ. Đôi khi, các nhà nghiên cứu thị trường phải tự phân loại dữ liệu. Ba phương pháp để tổ chức và phân tích dữ liệu định tính được mô tả ở đây: biểu đồ ái lực, phân loại thẻ và so sánh liên tục.

Sơ đồ sở thích

Sơ đồ sở thích chủ yếu được sử dụng để sắp xếp thông tin được tổng hợp trong các phiên động não. Các vấn đề và giải pháp thường được “giải quyết” thông qua việc sử dụng đồ thị ái lực. Sơ đồ sở thích là một cách sắp xếp các ý tưởng hoặc thuộc tính. Việc sử dụng đồ thị ái lực còn được gọi là phương pháp KJ, được đặt theo tên của Jiro Kawakita, người đã thúc đẩy phương pháp này trong vòng cải tiến chất lượng. Tạo sơ đồ mối quan hệ là một quá trình gồm sáu bước.

  • Xác định lý do cho quá trình

Xác định một tập hợp các danh mục hợp lý Liệt kê các yếu tố liên quan đến phân loại Đặt mỗi yếu tố hoặc ý tưởng vào một danh mục Giảm phân loại thông qua kết hợp và đơn giản hóa Phân tích biểu đồ – tổng số nhóm danh mục Sắp xếp thẻ là một cách công nghệ thấp để có được thông tin chi tiết về nghiên cứu

Kể từ khi quân đội thử nghiệm binh lính trước và trong Thế chiến thứ hai, nghiên cứu phân loại thẻ đã được sử dụng trong nghiên cứu tâm lý học và nhận thức. Ngày nay, các chiến lược sắp xếp theo thẻ thường được sử dụng để kiểm tra khả năng sử dụng của các kiến ​​trúc phần mềm. Phương pháp sắp xếp thẻ tạo ra thông tin về cách người trả lời liên kết và nhóm các ý tưởng, cấu trúc hoặc sản phẩm. Là một quy trình định tính, việc phân loại thẻ giúp hỗ trợ phát triển thông tin chi tiết.

Có thể bạn quan tâm  5 Điều Quan trọng Cần Biết Về Việc Trở Thành Chủ Nhà

Để tham gia vào hoạt động phân loại thẻ, người trả lời cần sắp xếp các thẻ chưa được phân loại thành các nhóm. Họ cũng có thể được yêu cầu đánh dấu các danh mục mà họ đã tạo. Có hai phiên bản của hoạt động phân loại thẻ: phân loại thẻ đóng và phân loại thẻ mở. Trong một hoạt động phân loại thẻ mở, người trả lời tạo danh mục của riêng họ. Trong phân loại thẻ kín, người trả lời được yêu cầu phân loại thẻ thành các danh mục do các nhà nghiên cứu thị trường xác định trước.

Phân loại thẻ là một phương pháp công nghệ rất thấp sử dụng ghi chú Post-It ™ hoặc thẻ chỉ mục. Như bạn có thể đoán, có một số gói phần mềm hỗ trợ việc tạo ra các hoạt động phân loại giỏ hàng kỹ thuật số. Việc phân loại thẻ có thể được thực hiện bởi từng người được phỏng vấn, hoặc bởi một nhóm sắp xếp thẻ cùng một lúc, hoặc như một hoạt động hỗn hợp trong đó những người được phỏng vấn phân loại thẻ riêng lẻ và sau đó tập hợp lại thành một nhóm để thảo luận về cách họ hoàn thành nhiệm vụ và so sánh của họ. kết quả.

Nghiên cứu sắp xếp thẻ tạo ra dữ liệu định lượng dưới dạng một tập hợp các điểm số tương tự. Điểm giống nhau là thước đo mức độ phù hợp của các cặp thẻ khác nhau. Ví dụ, được đưa ra một cặp thẻ, nếu tất cả người trả lời phân loại cặp thẻ vào cùng một loại, điểm giống nhau sẽ là 100%. Nếu chính xác một nửa số người được hỏi phân loại hai thẻ vào cùng một loại, và nửa còn lại phân loại các thẻ thành các loại khác nhau, thì điểm giống nhau là 50%.

Có thể bạn quan tâm  Đánh giá Adobe Acrobat X Pro-các tính năng mới và cải tiến

Điều thú vị là, công nghệ phân loại thẻ là một quá trình nghiên cứu định tính đã được sử dụng để thay thế các kỹ thuật định lượng được gọi là phân tích nhân tố khám phá. Trích dẫn cho nghiên cứu này như sau: Santos, G. J. (2006), “Công nghệ phân loại thẻ thay thế định tính cho phân tích nhân tố khám phá định lượng”, Truyền thông Doanh nghiệp: Tạp chí Quốc tế, 11 (3), 288-302.

So sánh liên tục dữ liệu nghiên cứu bản chất được mã hóa

Phương pháp so sánh không đổi là một phương pháp nghiên cứu định tính nổi tiếng, lần đầu tiên được mô tả và hoàn thiện bởi các nhóm nghiên cứu các nhà tự nhiên học như Glaser và Strauss, Lincoln và Cuba. Phương pháp so sánh liên tục được thực hiện trong bốn giai đoạn: (a) So sánh dữ liệu áp dụng cho từng danh mục khi danh mục xuất hiện; (b) Tích hợp các danh mục và thuộc tính của chúng để giảm tập dữ liệu và nhiễu dữ liệu; (c) Xác định thêm dựa trên sự đơn giản hóa lý thuyết về tập dữ liệu; (d) Viết lý thuyết.

Khác với phương pháp nghiên cứu định lượng, phương pháp nghiên cứu định lượng tạo ra giả thuyết ngay cả trước khi nghiên cứu bắt đầu, trong khi phương pháp so sánh liên tục tạo ra lý thuyết cùng với sự phát triển của lý thuyết. Không giống như giả thuyết hướng dẫn nghiên cứu, các chủ đề xuất hiện cùng với việc mã hóa và phân tích dữ liệu. Đây được gọi là nghiên cứu theo chủ nghĩa tự nhiên hoặc lý thuyết có cơ sở. Khi các lý thuyết liên tục được thiết lập thông qua phân tích, việc khám phá các mối quan hệ bắt đầu bằng việc phân tích các quan sát ban đầu. Vì mã hóa là một phần không thể thiếu của việc thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu, một quá trình cải tiến liên tục sẽ xảy ra.

Có thể bạn quan tâm  Xây dựng danh mục đầu tư bất động sản để tạo dòng tiền

Phân tích nội dung tường thuật của các cuộc phỏng vấn và các câu hỏi khảo sát mở để tìm ra các mẫu chính. Các mẫu được xác định, phân loại và mã hóa để hiển thị các chủ đề. Một quá trình so sánh liên tục là nghiên cứu quy nạp. Nói cách khác, ý nghĩa của danh mục và danh mục xuất phát từ dữ liệu, không áp đặt lên dữ liệu trước khi thu thập hoặc phân tích dữ liệu.

0 ( 0 bình chọn )

Viet Dream Up

https://vietdu.vn
Viet Dream Up - Thông tin hữu ích cho doanh nghiệp

Bài viết liên quan

Bài viết mới

Xem thêm