3.1 組織和整理資料
3.2 內容分析
3.1 組織和整理資料 (以自己搜集的資料作示範)
在質性研究中,組織和整理資料的一環以文書工作為主。同學以訪談或是田野觀察等方法搜集資料後,須要把錄音、筆記及其他資料整理為完整的紀錄。讓我們先重溫整個探究程序,和先前提及的類似,質性研究的關鍵階段包括:
· 定題和概念明確化
· 確定探究設計和方法
· 進行資料搜集,如訪談或到田野進行觀察
· 把訪談或田野觀察的記錄化為文字寫出來
· 分析所得資料,確立資料和探究主題之間的意義
· 再一次檢視資料的信度和效度,看是否需要補充資料
· 撰寫報告
說明研究的流程後,現在讓我們從概念開始溫習一下。
儘管質性分析的立論邏輯和量性方法不同,某些關鍵的原則還是共通的。質性分析的長處在於能對現象的過程有較整全和深入的探討。第二課曾以「父親自我形象」為題,以下我們將簡述如何以質性訪談探究同一主題。例如我們想集中探討「物質提供」的題目,就可以向接受訪談的對象提出以下三項問題:
· 作為父親,你覺得子女在物質上有哪些需求?
o 可否舉些實例?/ 可否談談最近的例子?
· 你如何面對這些需求呢?
o 可否舉些實例?/ 可否談談最近的例子?
· 整體而言,你是否滿意自己在提供這些需求方面的能力呢?
o 何以有這想法?
o 可否舉些實例?/ 可否談談最近的例子?
在 實際的訪談時,訪問員並非猶如做問卷似的一條接一條問題的提問;反而訪問員須要留神被訪者的反應,作出即時的追問與臨場修改題目。例如,在訪問郭先生時, 訪問員意識到郭先生不願意提及子女對物質的需求,也不願講出自己的能力是否能滿足他們的需要,那訪問員就要隨機應變,嘗試查看他為甚麼有此感覺?訪問員也 可以旁敲側擊,嘗試問及「其他小朋友」是否會有這些物質需要?或者可以先跳到非物質提供的項目提問。
從 上述簡例可看到,質性訪談沒有太多預設的問題,本意是留給受訪者較多空間去表達自己所認為重要的事。承接父親的自我形象的探究例子,即使我們把父親的自我 形象劃分為三個面向,且就每面向設計不同問題,但在現實中,提供物質和情感需求的意義可能因人而異,當中的原因往往不是我們所能預知的。另外,某些父親可 能覺得家人的理解和溝通才最影響自我形象的建立。假若我們對某個課題未有充分理解,深入訪談會是一個填補空白的好方法。正因如此,質性探究不單講求事前對 主要概念的充分理解,探究員亦必須對不同的新資訊保持敏銳的觸覺,才能有效地蒐集資料。
在正式蒐集資料之前,同學必須仔細思量相關變項的各個面向。這不代表正式訪談時會逐一細問,而是確保探究員清晰掌握探究主題,能在過程中判斷哪些資料已經充分獲得了解,哪些資料需要進一步追問。質性資料必須多元豐富,更必須對探究的事件有更充分的理解。然而每個個案的情景(context)也不盡相同,我們會預備一些問題,卻不會向所有人也提問相同的問題,甚至每次問題的排序亦未必相同。
簡而言之,同學須循以下各點考慮,務求獲得豐富的資料:
· (如適用的話)現象的頻率和程度
· 現象對當事人的意義
· 現象的不同面向
· 現象的過程
· 現象的成因
· 現象帶來的結果
進行質性探究,必需一邊搜集資料,一邊進行資料整理。在謄錄和建立文案的過程中,不停反思以上問題,才能在過程中有效地修正探究的策略,把探究主題不停銳化。
田野筆記樣本:
資料來源:李淑菁。2007年6月。〈性別化學校的形塑過程:一個案例研究〉,載《教育與社會研究》第十三期,121-152頁。 |
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訪談謄錄樣本:
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3.2 內容分析 (content analysis) (以現存資料作示範)
量性分析強調數字統計,質性分析則強調把資料歸納和概念化。假設我們沿用上一課提到的例子,即比較不同報章對西藏事件的報導手法。為簡化討論,我們不再重復有關抽樣的問題,而只是使用以下兩篇報導為示範:
為免先入為主,把自己的主觀立場和感覺判斷文章的內容和性質,我們需建立一個閱讀數據的系統,即所謂的編碼框架。由於每項報導都環繞某些人和事,當中會有些明顯或隱性的因果論述,我們可嘗試客觀地把這些元素分拆,詳見以下連結示範:
· 西藏事件的報章報導比較:初步編碼
根據以上分類,我們可過濾資料並就第一篇報導建立以下表列:
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西藏事件的報章報導比較:整理表列
練習 老師可嘗試模擬示範,建立有關第二篇報導的表列 |
編碼表的功能在於減低我們分析時的隨意性,並提醒我們如何豐富觀察分析。同樣邏輯亦應用於自己搜集回來的數據。有了這些比較準則和基本資料,同學便可有系
統地分析兩個報導之分別,如根據資料建構兩者明述或暗示的因果關係。先前所示範的只是一些常用技巧。視乎課題,其他需要留意的項目包括:
Babbie, Earl.
2006. The Practice of Social Research, 11th edition. Wadsworth
Publishing.
Lehmann, Millianne and Paul Zeitz. 1998. Statistical Explorations with Microsoft Excel. London: International Thomson Publishing Europe.
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