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डेटा लीजिए प्रत्येक पद्धति में एक या अधिक अनुभवजन्य डेटा संग्रह तकनीकें होती हैं, जिसमें साक्षात्कार, प्रतिभागी का अवलोकन, क्षेत्रीय कार्य, अभिलेखीय अनुसंधान, दस्तावेजी स्रोत आदि शामिल हैं। डेटा संग्रह का प्रकार अनुसंधान पद्धति पर निर्भर करेगा। उदाहरण के लिए, मामला अध्ययन आम तौर पर साक्षात्कार और दस्तावेजी स्रोतों पर आधारित होता है, जबकि नृवंशविज्ञान अनुसंधान के लिए महत्वपूर्ण क्षेत्रीय काम की आवश्यकता होती है।
- प्रत्यक्ष अवलोकन- किसी स्थिति के प्रत्यक्ष अवलोकन या खोज ऑब्जेक्ट्स वीडियो प्लेबैक या इन-व्यूइंग देखने के माध्यम से हो सकते हैं। इस पद्धति में, आप किसी विशेष स्थिति के बारे में किसी भी तरह से प्रभावित होने या किसी भी प्रकार से भाग लेने के बिना विशिष्ट टिप्पणियां बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप कक्षाओं के भीतर और बाहर दो व्यवसायों के साथ शिक्षकों की नियमितता का विश्लेषण करना चाहते हैं, और उन्हें विद्यालय, छात्रों और शिक्षकों से आवश्यक अनुमति प्राप्त करने और विस्तृत नोट्स लेने के दौरान कुछ दिनों के लिए उनका निरीक्षण करने का निर्णय लेना चाहिए। प्रक्रिया
- प्रतिभागी अवलोकन- प्रतिभागी का अवलोकन समुदाय में शोधकर्ता के विसर्जन या अध्ययन की स्थिति में है। डेटा संग्रह की यह विधि अधिक समय लेने वाली होती है, क्योंकि समुदाय में पूर्ण भागीदारी सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि टिप्पणियां मान्य हैं।
- साक्षात्कार. मूल रूप से, गुणात्मक साक्षात्कार लोगों को प्रश्न पूछकर डेटा एकत्रित करने की प्रक्रिया है। यह विधि अक्सर बहुत लचीली होती है - फोन या इंटरनेट या "फोकस समूह" नामक छोटे समूहों में साक्षात्कार व्यक्तिगत रूप से हो सकते हैं। साक्षात्कार के विभिन्न प्रकार भी हैं संरचित साक्षात्कार पूर्व-विस्तारित प्रश्नों को लागू करते हैं, क्योंकि असंरचित साक्षात्कार में वार्तालाप बहस की जाती है, जिसमें साक्षात्कारकर्ता कुछ विषयों की जांच कर सकते हैं, जैसे कि वे पैदा होते हैं। वे यह आकलन करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी हैं कि लोग किसी चीज़ को कैसे महसूस करते हैं या उसका जवाब देते हैं। उदाहरण के लिए, इन शिक्षकों (एक संरचित साक्षात्कार में या नहीं) से बात करने में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में बहुत मदद मिलेगी कि वे किस प्रकार प्रतिनिधित्व करते हैं और उनके करियर की चर्चा करते हैं।
- प्रश्नावली. गुणात्मक अनुसंधान के लिए डेटा एकत्र करने का एक अन्य तरीका, विचारों, धारणाओं और विचारों के बारे में खुला या बहु-विकल्प वाले प्रश्नों के साथ प्रश्नावली उदाहरण के लिए, एक दूसरे पेशे के रूप में अध्यापन करने वाले शिक्षकों के एक अध्ययन के आयोजन में, आप क्षेत्र में 100 शिक्षकों के एक अनाम सर्वेक्षण करने का निर्णय ले सकते हैं, डर के लिए कि वे एक साक्षात्कार में ईमानदार नहीं होंगे क्योंकि वे एक सर्वेक्षण में होंगे उनकी पहचान गोपनीय रखी गई थी।
- "वृत्तचित्र विश्लेषण" इस विधि में ऑडियोज़ीज़ुअल, फोटोग्राफिक और लिखित दस्तावेजों के विश्लेषण शामिल हैं जो शोधकर्ता की किसी भी भागीदारी या उत्तेजना के बिना पहले से मौजूद हैं। कई अलग-अलग प्रकार के दस्तावेज हैं, जिसमें "आधिकारिक" दस्तावेजों के साथ-साथ संस्थाएं और व्यक्तिगत दस्तावेजों जैसे पत्र, संस्मरण, पत्रिकाओं और 21 वीं सदी में, ब्लॉग्स और सोशल नेटवर्किंग प्रोफाइल शामिल हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप शिक्षा पर अध्ययन कर रहे हैं, तो पब्लिक स्कूल कई अलग-अलग प्रकार के दस्तावेजों का उत्पादन करते हैं, जैसे कि रिपोर्ट, ब्रोशर, मैनुअल, वेबसाइट, पाठ्यक्रम आदि। हो सकता है कि आप एक ऑनलाइन समूह या शिक्षकों के लिए एक ब्लॉग भी पा सकते हैं जो दूसरे पेशे के रूप में पढ़ते हैं। अक्सर दस्तावेजी विश्लेषण उपयोगी हो सकता है यदि किसी अन्य विधि के साथ प्रयोग किया जाता है, जैसे साक्षात्कार।
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डेटा का विश्लेषण करें आंकड़ों को इकट्ठा करने के बाद, सर्वेक्षण के सवाल के जवाब और सिद्धांतों को निर्धारित करने के लिए उनका विश्लेषण करना शुरू करें। यद्यपि डेटा विश्लेषण के कई अलग-अलग तरीके हैं, गुणात्मक अनुसंधान में सभी विधियों, पाठ्य विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करते हैं, चाहे मौखिक या लिखित।
- कोडिंग. एन्कोडिंग में, आप प्रत्येक श्रेणी के लिए एक शब्द, वाक्यांश या संख्या असाइन करते हैं। कोड की पूर्व-स्थापित सूची से आरंभ करें, जो विषय के बारे में आपके पूर्व ज्ञान से प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, "वित्तीय समस्याओं" या "समुदाय में भागीदारी" दो कोड हो सकते हैं जो साहित्य के बारे में उन लोगों के बारे में समीक्षा करने के बाद दिखे जो एक दूसरे कैरियर के रूप में पढ़ते हैं। आपको सभी डेटा और "कोड" विचारों, अवधारणाओं और विषयों को व्यवस्थित रूप से जांचना चाहिए क्योंकि वे श्रेणियों में फिट होते हैं। आपको डाटा पढ़ने और विश्लेषण करने से प्राप्त कोड का दूसरा समूह भी विकसित करना चाहिए। उदाहरण के लिए, साक्षात्कार के कोडिंग के दौरान, आप देख सकते हैं कि "तलाक़" एक ऐसा शब्द है जो बार-बार दिखाई देता है और उस शब्द को एक कोड जोड़ने का निर्णय लेता है एन्कोडिंग आपको अपने डेटा को व्यवस्थित करने और पैटर्न और समानताओं को पहचानने में सहायता करता है।
- वर्णनात्मक सांख्यिकी. आँकड़ों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है वर्णनात्मक आंकड़े मौजूदा मानकों को बढ़ाने के लिए डेटा को वर्णन, दिखाए या सारांशित करने में सहायता करते हैं उदाहरण के लिए, यदि आपके पास 100 मुख्य शिक्षक मूल्यांकन हैं, तो आप संपूर्ण छात्र प्रदर्शन में दिलचस्पी ले सकते हैं। वर्णनात्मक आँकड़े आपको यह करने की अनुमति देता है। हालांकि इस बात का ध्यान रखें कि इस पद्धति का इस्तेमाल निष्कर्ष निकालने और परिभाषाओं या खंडन करने के लिए नहीं किया जा सकता है।
- कथा विश्लेषण. कथा विश्लेषण भाषण और सामग्री पर केंद्रित है, जैसे व्याकरण, शब्द उपयोग, रूपकों, ऐतिहासिक विषयों, परिस्थितियों के अर्थ, और कथा का सामाजिक, सांस्कृतिक और राजनीतिक संदर्भ।
- हेर्मनेटिक विश्लेषण. हेर्मोन्यूटिकल विश्लेषण मौखिक या लिखित पाठ के अर्थ पर केंद्रित है। असल में, आप अध्ययन के उद्देश्य को समझने की कोशिश करते हैं और किसी प्रकार की अंतर्निहित मजबूती प्रकट करते हैं।
- सामग्री विश्लेषण या अर्धसैनिक विश्लेषण . सेमियोटिक या सामग्री विश्लेषण ग्रंथों की श्रृंखलाओं या श्रृंखलाओं का विश्लेषण करती है और आवृत्तियों को देखकर विषयों और अर्थों की खोज करती है, जिसके साथ कुछ शर्तों को दोहराया जाता है दूसरे शब्दों में, आप मौखिक या लिखित पाठ में पैटर्न और नियमितता की पहचान करने का प्रयास करेंगे, और फिर उन नमूनों के आधार पर अनुमान बनाएं। उदाहरण के लिए, आपको एक दूसरे पेशे के रूप में सिखाने वाले शिक्षकों के साथ अलग साक्षात्कारों में एक ही शब्द या वाक्यांशों को "दूसरा मौका" या "एक अंतर बनाना" मिल सकता है और उस आवृत्ति के अर्थ का पता लगाने का निर्णय ले सकता है।
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खोज के बारे में लिखें गुणात्मक अनुसंधान रिपोर्ट लिखते समय, उस ऑडियंस को ध्यान में रखें जिनके लिए आप लिख रहे हैं और साथ ही प्रकाशन के लिए स्वरूपण नियम जो आप अनुसंधान को प्रस्तुत करना चाहते हैं। यह महत्वपूर्ण है कि अध्ययन का एक ठोस उद्देश्य है और आप विस्तार से अनुसंधान और विश्लेषण की पद्धति को समझाते हैं।