Kwalitatieve data-analyse

Kwalitatieve data-analyse is van toepassing wanneer je, hoe kan het ook anders, kwalitatieve data hebt verzameld, bijvoorbeeld door middel van interviews of observaties. Waar bij kwantitatief onderzoek vooraf gestandaardiseerde vragen en meetschalen zijn vastgesteld, is kwalitatief onderzoek veelal gebaseerd op (niet-gestandaardiseerde) thema’s of onderwerpen. Deze thema’s worden voorafgaand aan het onderzoek vastgesteld, maar kunnen op basis van de onderzoeksdata worden bijgesteld.

Inductief vs. deductief

Bij het gebruik van thema’s of categorieën om de data te analyseren (het coderen) zijn twee ‘uiterste’ manieren te onderscheiden:

• Inductief: van tevoren is niet bekend naar welke thema’s of categorieën wordt gezocht (bijv. de ‘grounded theory’)
• Deductief: er wordt gewerkt met categorieën die voor de dataverzameling al waren vastgesteld (bijv. de ‘framework approach’)

De keuze is afhankelijk van het doel van het onderzoek. Een inductieve methode is beter geschikt voor het vergaren van nieuwe inzichten of theorieën, terwijl een deductieve methode meer voor de hand ligt bij het toetsen van een (bestaand) framework. Veelal wordt een tussenvorm gehanteerd, wat wil zeggen dat bij het onderzoek wel met een lijst met thema’s wordt begonnen, maar deze worden na (de eerste) analyses aangevuld met nieuwe thema’s die voortkomen uit de analyses.

Software voor kwalitatieve data-analyse

Voor het analyseren van kwalitatieve data zoals tekst (interview transcripten en andere documenten) zijn speciale softwarepakketten beschikbaar zoals Atlas.ti, Kwalitan, NVivo, KODANI en MAXqda. Hiermee is het mogelijk om tekst in te voeren en hiermee woordenlijsten te genereren, stukken tekst te categoriseren en te coderen en analyses uit te voeren. Het weergeven van de resultaten van kwalitatief onderzoek kan met een logboek (bijv. in tabelvorm), een mindmap, boomdiagram, event chart, afbeelding, etc.