【科研指导】质性研究方法小课堂（五）

质性数据分析

质性数据分析的原则主要基于扎根理论。扎根理论（Grounded Theory）是一种建构理论的方法，最初由Strauss 和Corbin（1998）于20 世纪60 年代提出。目前，这一建构理论的方法在质性研究中已经得到广泛应用。顾名思义，该理论主张“理论”应该扎根于原始资料之中，也就是说，在研究之前，研究人员通常没有理论假设，而是通过对原始资料的整理、分析和浓缩，逐渐形成结论，从而最终将其上升为理论。

扎根理论的原则

作为一种建构理论的方法，扎根理论在应用目的、分析手段、分析模式、理论效度检验等环节上都有一些特定的原则可循。

首先，扎根理论认为，理论不是通过演绎的、自上而下的方法形成的，理论只能通过对原始资料的整理、分析和浓缩这样一个归纳的、自下而上的过程才能形成。研究人员对理论要高度敏感。无论是在研究的设计阶段，还是在资料的收集和分析阶段，研究人员都要对前人的理论、自己现有的理论和资料中所呈现的理论有敏锐的感觉，注意捕捉理论信息和建构理论的线索。

其次，扎根理论认为，尽管理论来源于原始资料，但是理论又对下一步的资料收集具有导向作用。研究人员应该不断地根据资料的内容建立假设，通过资料和假设之间的反复比较来建构理论。理论建构和检验与资料收集是个循环往复、相互交融的过程。

第三，根据扎根理论，理论的建构以概念的形成为基础，深深地扎根于原始资料之中，所建构的理论应该不断回到原始资料中进行论证。从资料到理论，再从理论回到资料的每一个循环都是对所建构理论的不断完善和丰富。资料越是丰富和充足，理论就越是完善和成熟，因此，理论的充实是个不断进行的过程，理论的检验具有无限性。根据以上原则，扎根理论的操作程序包括对资料进行编码、形成概念、寻找概念之间的联系和建构理论等几个步骤。

资料分析方法

访谈研究中资料的分析方法大致就有以下两种：类属分析法和情境分析法。

类属分析法

类属分析法（Categorization）是指在初步整理资料和确定意义单位之后，寻找反复出现的现象以及可以解释这些现象的重要概念的一个过程，即把具有相同属性的编码单位归入同一类别，并且以一定的概念命名（陈向明，2000：290）。

情境分析法

顾名思义，情境分析（contextulization）就是从研究现象所处的自然情境出发，按照文本所呈现的故事发生的时间顺序或空间结构对有关事件和人物进行描述性的分析。情境分析的内容可以是研究现象的主题、事件、人物、社会机构、时间、地点、状态、变化等，情境分析的结构可以是因果排列、时间顺序、时空回溯、圆周反复等。其具体方法是从整体到部分，再从部分到整体，即把收集到的资料完全分解，然后再把各个被分解的部分整合成一个完整的、再现于真实情境中的故事。

虽然类属分析和情境分析各有所长，但在实际数据分析过程中是可以互相包容的。一个类属可以有自己的情境和叙事结构，而一个情境故事也可以表现一定的主题。在分析数据时，我们可以将两种方法结合起来使用。例如，在情境分析中，我们可以按照一定的主题对研究现象进行分层，展开叙述；在类属分析中，我们可以在主题下面穿插一些故事性的情节片段，让这些故事性的描述佐证和丰富该主题的内容。另外，我们还可以交替使用这两种方法，如先使用类属分析的方法对数据进行归类，然后将其置于研究现象发生的大情境中进行关联性、因果性的分析。我们也可以对数据先进行整体的情景性分析，然后对其中的一些重要主题进行类属性分析。

理论建构

资料分析经过编码和类属分析之后，下一步工作就是建构理论。不同于对事物具有普遍解释意义的“公理”和“定理”，质性研究中的“理论”是研究人员从特定的角度通过特定的研究方法对特定的研究现象作出的一种解释。这种“理论”具有时间性和地域性的特点，因此，质性研究的发现不具有很多量化研究的那种“普世性”。质性研究更加注重通过对某种研究现象的解释让人类在理性层面上对该研究现象及类似情况有更加深入或新的认识和理解。

与传统的理论构建方法不同，扎根理论通常采用归纳的、自下而上的方法，通过对原始资料进行整理和归纳分析逐步建立理论。研究目的不同，自下而上的理论构建的方法也不尽相同。通常的做法有以下几个步骤（陈向明，2000：326）：1）用简单的理论性语言对资料进行初步的描述、分析和整合；2）根据资料的特性建立起初步的理论框架；3）按照初步建立起来的理论框架对资料进行系统的分析（比如类属分析）；4）在原始资料与理论框架中的概念及命题之间不断进行比较和对照；5）建立一个具有内在联系的理论体系或一套比较系统的理论假设。

质性数据分析

质性数据分析最核心的工作就是对数据进行编码。编码是研究人员定义所分析的资料及其内在意义的过程。编码的内容可以是转写稿中的一段或一段以上的内容、照片的局部、田野记录或转写的视频稿的一部分。编码的目的是为了从数据中找到能够回答研究问题的例证，总结与研究问题相关联的主题（themes），并发掘主题与主题之间的关联（patterns）。只有经过系统分类并编码的内容才可以作为回答研究问题的例证。

在分析质性数据的过程中，研究人员会辨识出许多段落，然后将这些段落与某概念进行关联。这种关联就是编码。通过对数据文本的编码，研究人员尝试把原始数据中的具体内容在较抽象的概念层面上进行关联，目的是回答研究问题。

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