Transcript Down load Bài giảng 1

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH
VÀ ỨNG DỤNG PHẦN MỀM NVIVO 7
TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐỊNH TÍNH
Trung tâm Nghiên cứu Chính sách và
Phát triển (DEPOCEN)
NỘI DUNG CHÍNH:
1.
2.
3.
Giới thiệu chung về phương pháp
nghiên cứu định tính
Giới thiệu chung về quy trình phân
tích dữ liệu định tính
Ứng dụng phần mềm NVIVO 7 trong
phân tích dữ liệu định tính
I. Giới thiệu chung về phương
pháp nghiên cứu định tính
1.
2.
3.
4.
5.
Quá trình ra đời và phát triển của
phương pháp nghiên cứu định tính
Quy trình nghiên cứu định tính
Các dạng tài liệu trong nghiên cứu
định tính
Các phương pháp chọn mẫu
Các phương pháp thu thập thông tin
1. Quá trình ra đời và phát triển của
phương pháp nghiên cứu định tính

Bắt đầu được sử dụng nhiều tại Châu Âu với
hai lý do chính:



Những người Châu Âu muốn tìm hiểu về các nền
văn hóa ngoại lai,
Các nhà triết học học theo chủ nghĩa triết học hiện
đại của Kant muốn trở lại với ý tưởng phân biệt 2
loại tri thức: (i) tri thức thực tế và (ii) tri thức lý
thuyết của Aristote
Ban đầu, phương pháp nghiên cứu này chỉ là
một công cụ trong việc khai thác thông tin
của mô hình chủ nghĩa thực chứng
1. Quá trình ra đời và phát triển của
phương pháp nghiên cứu định tính

Giai đoạn đầu:


Giai đoạn phát triển đầu tiên – giai đoạn được
R. Rosaldo gọi là thời kỳ của những nhà dân tộc
học đơn độc (Lone Ethnographer), các nhà nghiên
cứu đi tới các miền đất xa xôi và mang về những
câu chuyện kể về cuộc sống của những người
nước ngoài.
Giai đoạn tiếp theo:cố gắng đưa phương pháp
định tính trở thành một phương nghiên cứu
nghiêm túc nhất có thể trong đó bao gồm cả việc
sử dụng những thống kê đơn giản.
1. Quá trình ra đời và phát triển của
phương pháp nghiên cứu định tính

Giai đoạn tiếp theo
o
Những năm giữa thập niên 70 của thế kỷ XX:
o
o
o
o
Chủ nghĩa thực chứng dần yếu thế
Các xu hướng mới tăng lên nhanh chóng (VD: xu hướng
nghiên cứu hiện tượng học, xu hướng chú giải văn bản cổ, xu
hướng nghiên cứu ký hiệu học, xu hướng nghiên cứu hậu cấu
trúc luận…)
Khả năng làm việc với những dữ liệu thuộc chính thể luận và
phong phú ngày càng săc nét
Thời kỳ của những ranh giới mờ nhạt (Denzin và
Lincoln) – Từ 1970 – 1986
o
o
Khoa học xã hội trở nên gần gũi hơn với khoa học nhân văn
Ranh giới giữa khoa học xã hội và khoa học nhân văn dần trở
nên mờ nhạt.
1. Quá trình ra đời và phát triển của
phương pháp nghiên cứu định tính
Những năm giữa thập niên 80: - Thời kỳ của
“khủng hoảng và mô tả”. (Denzil và Lincol )
o
o
o
o
Là giai đoạn hậu hiện đại tại các nước phương Tây: tái cấu
trúc và đặt ra câu hỏi với tất cả những giả thuyết nghiên cứu
trước đây
Các nhà nghiên cứu định tính đã chứng tỏ khả năng có thể
nắm bắt những thực tế cuộc sống và đưa những trải nghiệm
trên vào nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu định lượng và cách thức khai thác
thông tin của thực chứng luận: bỏ qua những thay đổi lớn lao
của thời kỳ hậu hiện đại
Các phương pháp nghiên cứu định tính: phản ánh được toàn
bộ những mâu thuẫn cực kỳ điển hình của giai đoạn lịch sử
này
1. Quá trình ra đời và phát triển của
phương pháp nghiên cứu định tính
Ngày nay:
o
Phương pháp định tính đang phát triển
ngày càng mạnh với:
o
o
o
Khả năng giải thích, thấu hiểu,
Cấu trúc chặt chẽ
Sử dụng các công cụ thu thập thông tin độc lập
với phương pháp định lượng.
Nghiên cứu định tính là gì?

Nghiên cứu định tính là 1 loại hình
nghiên cứu khoa học nhằm:





Tìm hiểu đáp án cho các câu hỏi nghiên cứu
Sử dụng cách thức giới hạn quy trình nghiên
cứu một cách có hệ thống
Thu thập những bằng chứng
Cung cấp những phát hiện chưa rõ ràng trong
những giai đoạn trước
Cung cấp những phát hiện mở rộng hơn giới
hạn chủ đề nghiên cứu
Nghiên cứu định tính là gì?


Tìm kiếm những cách hiểu nhất định về
vấn đề/chủ đề nghiên cứu thông qua viễn
cảnh là nhóm tham gia nghiên cứu
Hiệu quả đặc biệt trong việc nghiên cứu
những thông tin mang tính văn hóa: giá
trị, ý kiến, hành vi, và những bối cảnh xã
hội hoặc những nhóm đặc thù.
2. Quy trình nghiên cứu định tính
Quy trình nghiên cứu
Định tính
Tìm hiểu mục đích
Nghiên cứu
Thiết kế
Phỏng vấn
Thu thập thông tin
Dỡ băng/
Chuyển đổi dữ liệu
Phân tích dữ liệu
Kiểm chứng
Phân tích
3. Các dạng tài liệu thường gặp trong
nghiên cứu định tính




Field note
Audio/Video
Recording
Transcripts
Field note

Mẫu Field note
Audio/Video
Record
Transcripts
Transcripts
4. Các phương pháp chọn mẫu



Chọn mẫu có chủ đích
Chọn mẫu chỉ tiêu
Chọn mẫu quả bóng tuyết
Chọn mẫu có chủ đích


Là phương pháp phổ biến nhất
Chọn tập hợp những người tham gia dựa theo những
tiêu chí có tính đại diện liên quan tới 1 câu hỏi
nghiên cứu


Ví dụ: những phụ nữ HIV dương tính tại khu vực thành thị
Cỡ mẫu có thể ấn định hoặc không ấn đinh trước khi
thu thập thông tin vì cỡ mẫu phụ thuộc vào:



Nguồn cung cấp thông tin
Hạn định về thời gian
Mục tiêu nghiên cứu.
Chọn mẫu có chủ đích


Cỡ mẫu trong chọn mẫu có chủ đích
thường được xác định/hạn chế dựa vào
điểm bão hòa – thời điểm trong quá trình
thu thập thông tin khi dữ liệu mới không
cung cấp thêm thông tin có giá trị cho vấn
đề nghiên cứu
Khi sử dụng phương pháp chọn mẫu có chủ
đích nên phân tích và xem lại dữ liệu trong
mối liên kết với việc thu thập thông tin.
Chọn mẫu chỉ tiêu



Chọn mẫu chỉ tiêu đôi khi bị cho rằng là 1
dạng của chọn mẫu có chủ đích.
Người nghiên cứu sẽ quyết định số lượng đối
tượng tham gia với những đặc điểm cần có.
Những đặc điểm cần có, ví dụ:






Lứa tuổi, địa điểm thường trú,
Giới tính, Tầng lớp xã hội, Trình độ học vấn,
Tình trạng hôn nhân,
Thói quen sử dụng các biện pháp tránh thai,
Tình trạng nhiễm HIV
…
Chọn mẫu chỉ tiêu

Các tiêu chí trong chọn mẫu chỉ tiêu cho
phép:



Tập trung vào những đối tượng có nhiều kinh
nghiệm nhất liên quan tới chủ đề nghiên cứu,
Hiểu biết sâu về vấn đề đó.
Người tiến hành chọn mẫu chỉ tiêu thường:


Thâm nhập vào cộng đồng – sử dụng các cách
tuyển chọn để tiếp cận với vị trí, văn hóa và tổng
thể nghiên cứu
Tìm những đối tượng phù hợp với những tiêu chí
đã đề ra cho đến khi đáp ứng đủ chỉ tiêu.
Chọn mẫu có chủ đích – Chọn mẫu chỉ tiêu
Giống nhau:
 Cả hai phương pháp trên đều tìm cách xác định đối
tượng dựa trên các tiêu chí lựa chọn.
Khác nhau:
Chọn mẫu có chủ đích
Số lượng đối tượng tham gia
trong mục tiêu lớn hơn số lượng
yêu cầu cố định.
 Số lượng này xấp xỉ nhiều hơn
Chọn mẫu chỉ tiêu
Yêu cầu đối với cỡ mẫu và tỷ lệ
các mẫu con cụ thể hơn → Các
nhóm nhỏ được lựa chọn phản
ánh rõ nét hơn tỷ lệ trả lời của
tổng thế


tỷ lệ chính xác.

VD: Nếu muốn tìm kiếm tỷ lệ cân
bằng về số nam nhiễm HIV và nữ
nhiễm HIV tại 1 thành phố nào đó, giả
sử tỷ lệ giới tính trong tổng thế là 1:1.
Chọn mẫu quả bóng tuyết




Chọn mẫu quả bóng tuyết là dạng chọn mẫu theo
chuỗi
Đôi khi được coi là 1 dạng của phương pháp chọn
mẫu có chủ đích.
Dựa vào những người tham gia chính thức hoặc
không chính thức để thường sử dụng các mạng lưới
xã hội để giới thiệu/tiến cử cho nhà nghiên cứu với
những người có khả năng tham gia hoặc đóng góp
vào nghiên cứu.
Sử dụng để tìm kiếm và tuyển chọn “tổng thể ẩn” –
nhóm đối tượng các nhà nghiên không dễ dàng tiếp
cận được thông qua các phương pháp chọn mẫu
khác.
5.Các phương pháp thu thập
thông tin

Sử dụng những thông tin có sẵn:



Những thông tin có thể thu thập được từ các nguồn tài liệu
sẵn có mà không cần tiến hành nghiên cứu thực địa,
Đã được những nhà nghiên cứu trước thu thập, những
thông tin này cũng có thể sử dụng để phân tích theo một
khía cạnh khác, lý thuyết khác, quan điểm khác
Thực địa: là hoạt động chủ yếu của quá trình thu
thập thông tin định tính. Thuật ngữ “Đi thực địa”:


Người nghiên cứu liên lạc trực tiếp với cá nhân từng người
tham gia vào nghiên cứu để tìm hiểu về môi trường của
những người này,
Tạo mối quan hệ gần gũi với các đối tượng cũng như bối
cảnh sẽ thực hiện nghiên cứu để có thể hiểu được cả những
điều chi tiết nhỏ nhặt và thực tế của cuộc sống hằng ngày.
Các phương pháp thu thập thông tin
khi tiến hành thực địa
Phương pháp thu thập
thông tin
1
Phương pháp
quan sát có sự
tham gia
Ý nghĩa sử dụng
Thu thập thông tin một cách tự nhiên từ những hành
vi xảy ra trong những bối cảnh thông thường.
Mô tả hành vi, biểu hiện, hành động, những buổi thảo
luận, tương tác giữa các cá nhân, tổ chức hoặc những
yếu tố khác trong kinh nghiệm quan sát của các cá
nhân.
Dữ liệu: bao gồm những bản ghi chép thực địa – mô
tả đầy đủ và giàu thông tin về bối cảnh tiến hành các

quan sát kể trên
Các phương pháp thu thập thông
tin khi tiến hành thực địa
Phương pháp thu thập
thông tin
2 Phương pháp
phỏng vấn sâu
Ý nghĩa sử dụng
Là phương pháp tối ưu để thu thập thông
tin về những sự kiện riêng mang tính cá
nhân, những viễn cảnh và kinh nghiệm cá
nhân
Sử dụng đặc biệt trong trường hợp khai
thác thông tin về những vấn đề nhạy cảm.

Chính trị
Tôn giáo
Tình dục
...

Các phương pháp thu thập thông
tin khi tiến hành thực địa
Phương pháp thu
thập thông tin
3
Ý nghĩa sử dụng
Phương pháp Sử dụng để:
 Gợi mở những thông tin về chuẩn
thảo luận
mực văn hóa của 1 nhóm
nhóm
Quan điểm nền tảng về 1 vấn đề nả
sinh trong một tập hợp người
 Định nghĩa về văn hóa nhóm hoặc
của các đại diện cho nhóm nhỏ.

II. Giới thiệu chung về quy trình
phân tích dữ liệu định tính
1.
2.
3.
4.
5.
Định nghĩa
Các kỹ thuật phân tích dữ liệu định
tính
Thời điểm tiến hành phân tích
Quy trình tiến hành phân tích
Sử dụng các phần mềm hỗ trợ
1. Định nghĩa
Định tính
Định
tính
Định
lượng

Phân tích dữ liệu định
tính của nghiên cứu
định tính
Phân tích dữ liệu định
lượng của nghiên cứu
định tính
Định lượng
Phân tích dữ liệu định tính
của các nghiên cứu định
lượng
Phân tích dữ liệu định lượng
của nghiên cứu định lượng
“phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính”
quan tâm tới quá trình phân tích các dữ liệu định tính của
nghiên cứu định tính.
1. Định nghĩa
Phân tích dữ liệu định tính là quá trình:






Nghiên cứu các dữ liệu dạng chữ
Tập trung vào việc gọi tên/đặt tên cho các dữ liệu dạng chữ
trên
Kể những câu chuyện mà nhà nghiên cứu quan sát thấy.
Tìm hiểu mối liên hệ giữa nhóm dữ liệu này với các nhóm dữ
liệu khác
Tìm hiểu đặc điểm của người trả lời đồng ý hoặc từ chối trả
lời về những vấn đề cụ thể.
Người nghiên cứu có thể phân tích và tái cấu trúc lại các dữ
liệu dạng chữ nhằm giúp người đọc hiểu được ý nghĩa sâu
xa của những dữ liệu
1. Định nghĩa

Quá trình phân tích
dữ liệu định tính là
sự kết hợp nhuần
nhuyễn giữa kỹ
năng, kinh nghiệm
của cá nhân nhà
nghiên cứu với trực
giác, cảm giác nhạy
bén và một quy
trình phân tích
thông tin/dữ liệu
một cách hợp lý và
nghiêm túc.
Kỹ năng/ kinh nghiệm
Trực giác/cảm giác
Nhạy bén
Làm việc
nghiêm túc
Quy trình phân tích hợp lý
Yếu tố cá nhân trong nghiên
cứu định tính


Về cơ bản không có quy tắc chuẩn mực nào
cho quá trình phân tích dữ liệu định tính
Có thể sử dụng các bản hướng dẫn với điều
kiện phải rất linh hoạt và biết đánh giá vì:


Mỗi nghiên cứu định tính là 1 nghiên cứu riêng
biệt có những cách tiếp cận dùng để phân tích đặc
thù
Ở tất cả các giai đoạn trong quá trình nghiên cứu
định tính, cách tiếp cận với vấn đề nghiên cứu phụ
thuộc vào kỹ năng, vào việc đào tạo, hiểu biết và
khả năng thực hiện cũng cách phân tích của mỗi
cá nhân người phân tích.
Yếu tố cá nhân trong nghiên
cứu định tính?

Yếu tố cá nhân con người có thể xem
như con dao hai lưỡi trong quá trình
điều tra và phân tích dữ liệu định tính
vì:


Là điểm mạnh nổi bật
Là điểm yếu cơ bản của quá trình này.
2. Các kỹ thuật phân tích dữ
liệu định tính

Sau khi thu thập xong dữ liệu, thông thường
tất cả các nhà nghiên cứu đều muốn:






Xác định chủ đề và các tiểu chủ đề
Xây dựng codebook
Mô tả lại hiện tượng
Đưa ra các so sánh
Xây dựng, thể hiện và kiểm tra các mô hình (các
lý thuyết sử dụng trong nghiên cứu)
Quá trình phân tích dữ liệu phải đáp ứng
được những mục tiêu nêu trên
2. Các kỹ thuật phân tích dữ
liệu định tính
Phân tích dữ liệu
định tính
Phân tích dữ liệu
dạng chữ
Key word in context
(KWIC)
Phân tích dữ liệu dạng
mã hóa
Thăm dò
Xác nhận
•Lý thuyết căn bản
•Phân tích giản đồ
•Phân tích quy nạp
Phối hợp
•Phân tích nội dung
•Sử dụng nội dung
của các từ điểm
•Dân tộc học
•Quyết định các
mô hình
Phân tích dữ liệu dạng chữ

Kỹ thuật phân tích từ ngữ và các đoạn
văn bản bao gồm:
 Phép phân tích những từ ngữ quan
trọng trong hoàn cảnh cụ thể (KWIC)
 Đếm từ
 Phân tích những mạng lưới có ý nghĩa
Phân tích dữ liệu dạng mã hóa






Phân tích lý thuyết nền,
Phân tích giản đồ,
Quy nạp phân tích,
Phân tích nội dung căn bản,
Sử dụng từ điển nội dung
....
3. Thời điểm thích hợp tiến hành
phân tích dữ liệu định tính?


Survey: dựa trên kiểm định có tiêu chuẩn hoặc những
thiết kế cho nghiên cứu thực nghiệm thì ranh giới
giữa thu thập và phân tích dữ liệu khá rõ ràng.
Nghiên cứu định tính: ranh giới giữa 2 quá trình này
là không rõ ràng vì:



Mang tính khám phá
Thay đổi linh hoạt
Ví dụ:



Trong quá trình thực địa, những ý tưởng phân tích sẽ trực
tiếp xuất hiện.
Các mẫu hình sẽ dần sắc nét.
Giai đoạn đầu của fieldwork có xu hướng chung chung và dễ
thay đổi theo sự biến đổi của dữ liệu
Lời khuyên: thu thập – phân tích
Việc phân tích thông tin định tính nên diễn ra đồng
thời với quá trình thu thập thông tin vì:

Nếu quá tập trung vào việc phân tích, bỏ qua việc thu thập thông
tin:






Câu hỏi/ vấn đề nghiên cứu gốc – thế mạnh của nghiên cứu định
tính bị cản trở.
Tạo ra những kết luận quá sớm – điều rất cần tránh trong nghiên
cứu
Bỏ qua những thông tin có khả năng gợi mở phân tích/khả năng xác
thực cho câu hỏi nghiên cứu chính
Mất thông tin và không bao giờ thu thập được lại nữa
Có khả năng thất bại trong giai đoạn cuối – giai đoạn chứng thực
thông tin
Nếu hai quá trình thu thập thông tin và phân tích thông tin cùng
diễn ra: chất lượng của cả hai quá trình này cùng phải được cải
thiện. Bởi vậy, người nghiên cứu không chỉ được tập trung vào
việc thu thập dữ liệu để khẳng định lý thuyết ban đầu
Lời khuyên: mô tả tập trung

Cùng với quá trình phân tích dữ liệu cần
chú ý:
1.
Mô tả tập trung: những dữ liệu phong phú,
chi tiết và cụ thể sẽ giúp nghiên cứu định
tính:



Cung cấp cho người đọc khả năng hiểu về thực
tế, con người và hoàn cảnh cụ thể thông qua
cách nghiên cứu bối cảnh,
Các dấu hiệu và ý nghĩa của các sự việc.
Tạo nền tảng cho tất cả các phần trong báo cáo
Lời khuyên: tổ chức dữ liệu
2.
Tổ chức dữ liệu theo hệ thống hợp lý:



Dữ liệu của phương pháp nghiên cứu định tính
rất lớn và không có 1 hệ thống khuôn mẫu rõ
ràng như trong nghiên cứu định lượng
Cần phải hoàn thành quá trình thu thập thông tin
đủ và thông tin cần trước khi tiến hành phân
tích
Dữ liệu nên được ghi chép trong 1 hệ thống bằng
việc gán nhãn cho các phần dữ liệu
Lời khuyên: bảo vệ dữ liệu
3.
Bảo vệ dữ liệu: Phải có những bản photo dự
phòng để ở 1 nơi khác nhằm giữ an toàn cho
dữ liệu tránh khỏi những sự cố đáng tiếc như:



Dữ liệu bị làm xáo trộn,
Bị mất hoặc
Bị cháy
4. Quy trình tiến hành phân tích

Theo Glasser, Strauss và Morse, quá trình
phân tích dữ liệu định tính gồm 3 giai đoạn
chính như sau:
1.
2.
3.
Thu gọn dữ liệu: làm sạch và tổ chức thông tin
Thể hiện thông tin: cô đọng và tổ chức sơ đồ
phân tích thông tin
Phác thảo phần kết luận và kiểm định kết quả
4. Quy trình tiến hành phân tích
Thu gọn/làm sạch
dữ liệu
Thể hiện thông tin
Kết luận/
Kiểm chứng thông tin
Xử lý
dữ liệu định tính
Thu gọn dữ liệu
định tính
Phân tích
ban đầu
Tạo các
bản ghi
Nhập và
lưu trữ
thông tin
Phân tích và
thể hiện thông tin
Mã hóa
dữ liệu
Kết luận và
viết báo cáo
Tìm kiếm
Gán nhãn Phát triển Thể hiện
mối quan hệ Chuẩn bị
Các
cho
hệ thống
giữa
tr.hợp
báo cáo
các nhóm
dữ liệu
các
nhóm
điển hình
Kiểm chứng
thông tin
Phân tích ban đầu


Quy trình phân tích dữ liệu định tính có xu
hướng tiếp tục và lặp lại quy trình nghiên
cứu định tính
Việc phân tích ban đầu sẽ tiếp tục cho đến
khi nào chủ đề nghiên cứu được nhà
nghiên cứu làm rõ
Tạo các bản ghi

Trong toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu
định tính, người nghiên cứu nên có những
bản ghi nhớ (ví dụ: ghi lại những điều bạn
phát hiện thấy từ dữ liệu)

Ý nghĩa: khi người nghiên cứu nảy sinh ý
hoặc hiểu hơn về chủ đề nghiên cứu, họ có
thể bổ sung thêm vào phần dữ liệu cần
nghiên cứu.
Nhập và lưu trữ thông tin


Các văn bản thường dùng trong nghiên cứu
định tính: những bản gỡ băng từ ghi âm
phỏng vấn sâu, thảo luận nhóm, bản ghi chép
thực địa của quan sát…
Để đảm bảo tính nguyên gốc của thông tin
cũng như tùy thuộc vào mục đích sử dụng
dữ liệu, văn bản gỡ băng có thể có các mức
độ khác nhau:


Gỡ băng sơ lược: chỉ lấy những thông tin chính hoặc
những đoạn văn bản cần thiết phục vụ cho nghiên cứu
Gỡ băng chi tiết: ghi chép lại toàn bộ các thông tin một
cách chi tiết, chính xác và trung thực.
Nhập và lưu trữ thông tin
Lời khuyên :
 Bản thân ngươì nghiên cứu nên thực hiện toàn bộ
hoặc một vài bản dỡ băng
 Ngươì nghiên cứu nên đánh máy và tổ chức lại thông
tin từ các bản viết tay, ghi chép trong quá trình thu
thập thông tin nhằm




Hiểu sâu sắc và đầy đủ về ý nghĩa cũng như hoàn cảnh thu
thập dữ liệu.
Thấy được sự chuyển đổi thông tin từ quá trình thực địa tới
quá trình phân tích đầy đủ
Cảm nhận sắc thái, ý nghĩa của dữ liệu được bộc lộ dần trong
toàn bộ quá trình tích lũy thông tin.
Dỡ băng hoặc nghe lại toàn bộ các bản ghi âm mất
thời gian nhưng rất quan trọng, không thể bỏ qua
Phân tích dữ liệu





Mã hóa dữ liệu
Tìm kiếm các mô hình/ trường hợp điển
hình
Gán nhãn cho các nhóm
Phát triển hệ thống dữ liệu
Thể hiện mối quan hệ giữa các nhóm
5. Sử dụng các phần mềm hỗ trợ



Tiết kiệm thời gian và công sức trong việc xử
lý dữ liệu.
Máy tính và các phần mềm là công cụ để hỗ
trợ quá trình phân tích.
Con người mới chính là yếu tố quyết định
trong phân tích định tính: (Người thực hiện
quá trình phân tích dữ liệu định tính sẽ quyết
định phải làm gì để đưa ra các khuôn mẫu,
những gì cấu thành nên chủ đề, phải đặt tên
gì và tìm ra ý nghĩa của các trường hợp
nghiên cứu. )
5. Sử dụng các phần mềm hỗ trợ

Theo Fielding (1995, 2000) người đã sử
dụng rất nhiều phần mềm phân tích
định tính có 3 loại phần mềm phân tích
định tính như sau:



Phần mềm thu thập các văn bản dạng chữ
Phần mềm thu thập và mã hóa
Phần mềm xây dựng các lý thuyết
5. Sử dụng các phần mềm hỗ trợ
Trước khi lựa chọn, người nghiên cứu nên cân nhắc những
yếu tố sau:
 Cách thức nhập dữ liệu:
 Nguồn lưu trữ thông tin khác nhau
 Cách thức mã hóa
 Mức độ khác nhau trong việc tổ chức, tái tổ chức và đặt
nhãn cho các mã
 Sử dụng những phần ghi nhớ hoặc chú thích gắn với
các mã (Hữu ích nếu việc phân tích dữ liệu định được
thực hiện theo nhóm. Các ghi nhớ hoặc chú thích sẽ
giúp cho các thành viên trong nhóm hiểu ý của nhau
hơn, hỗ trợ nhau trong quá trình làm việc chung)
5. Sử dụng các phần mềm hỗ trợ





Cơ cấu liên kết và giảm mức độ khác nhau
( kết nối những nguồn dữ liệu khác nhau hoặc
những phần khác nhau trong quá trình phân
tích)
Cách thức thể hiện dữ liệu
Tốc độ và quy trình tìm kiếm, thu thập dữ liệu
Thể hiện những biến đổi quan trọng (bao gồm
hoặc không bao gồm ngoại cảnh)
Ghi chép chi tiết (ghi chép lại những phần đã
thực hiện)