Кількісне управління даними та аналіз використовує цифри у своїх методах, тоді як якісний підхід передбачає використання тексту. На думку Нормана К. Дензіна та Івонни С. Лінкольн, авторів "Довідника з якісних досліджень", якісні методи також підкреслюють "соціально побудовану природу реальності, інтимні відносини між дослідником і вивченим, а також ситуативні обмеження, які запит форми ". Метою якісного управління даними та їх аналізу є упорядкування, структурування та надання значення зібраним даним. При класичному аналізі змісту тексту присвоюються категорії смислу, що відображають переконання та досвід учасників - наприклад, вплив зайнятості на щастя, найприємнішу роботу чи минуле професійне навчання. У міру вивчення дедалі більшої кількості справ визначаються повторювані теми, які мають важливе значення для підтвердження або оскарження гіпотез дослідника.
Управління даними
Якісні дані найчастіше отримують із поглиблених інтерв’ю або фокус-груп, які досліджують проблеми, пов’язані з вашими гіпотезами дослідження (спостереження та огляди документів є додатковими методами збору даних). Напівструктурований посібник або модуль запитань викликає словесні відповіді суб'єктів, або один на один, або в невеликих групах. В середньому обмін відбувається від однієї до двох годин. Потім записи транскрибуються дослідником або сторонніми службами без імен та ідентифікаційної інформації. Транскрибований текст також очищається (якість перевіряється на основі оригінального звуку). Остаточний вміст зберігається у файлах обробки текстів на захищених паролем комп’ютерах. Файли можна надійно завантажувати в різноманітні програми якісного аналізу, такі як NVivo та Atlas.ti.
Структурне кодування
Першим кроком якісного аналізу є структурне - або відкрите - кодування. Коди та наступні набори створюються в окремому файлі з даними. Структурні коди пов’язані з відповідями на конкретні запитання співбесіди або загальні аналітичні теми вашого дослідження. Мета - основна організація даних. Наприклад, усі відповіді на запитання: "Які характеристики хорошого працівника?" може бути структурно закодовано як "хороші характеристики працівника". Потім коди зв’язуються з відповідними уривками тексту. Хоча цей етап кодування важливий для загального аналізу, він орієнтований на загальне розуміння даних, а не на перевірку гіпотез.
Вибіркове кодування
На наступному етапі селективного кодування створюються коди, пов'язані з гіпотезами, для незалежних змінних доменів, залежних змінних доменів та контрольованих ліній аналізу. Наприклад, дослідник висуває гіпотезу, що чим більше сприймається прибутковий потенціал індивіда (незалежна змінна), тим більша ймовірність встановлення ним майбутніх цілей у кар’єрі (залежна змінна). На противагу цьому є гіпотеза, що чим менше сприймається прибутковий потенціал індивіда, тим менша ймовірність того, що вона буде ставити майбутні цілі в кар’єрі. Контрольовані фактори включають, але не обмежуючись ними, вік: Ті, хто старший, незалежно від сприйнятої дохідної сили, частіше ставлять цілі. Отже, вибіркові коди можуть включати "на даний момент зайнятий" або "ступінь товарності" (незалежний), "речі, які людина буде терпіти за роботу" або "зацікавлені в просуванні по службі" (залежно) і "поточний вік" (контрольований).
Осьове кодування
Осьове кодування, третя фаза якісного аналізу, визначає розміри селективних кодів. Ці підкоди присвоюють властивості на основі спостережуваних моделей відповідей. Осьові коди можуть мати дихотомічні значення (наприклад, "так" або "ні" для "на даний момент працює"); порядкові значення ("високий", "помірний" або "низький" для "ступеня товарності"); або номінальні цінності ("виконання особистих доручень начальника" або "прийняття удару для команди", як "речі, які людина буде терпіти за роботу"). Незвично, що сегменти даних, кодовані осьово, мають перекриваються структурні та селективні коди.
Перевірка гіпотез
Нарешті, функція пошуку виконується у всіх файлах даних повністю закодованого тексту для перевірки гіпотетичних зв’язків. Обсяги пошуку можуть бути широкими (наприклад, "хороші характеристики співробітників") або конкретними ("ступінь товарності - низький"). З’являється підмножина файлів даних, яку можна вивчити для визначення загальних асоціацій між незалежними, залежними та керованими змінними доменами, а також для вивчення нюансів, щоб полегшити чітке тлумачення результатів. Наприклад, може здатися очевидним співвідношення між суб'єктами, які оцінюють себе як тих, хто має низький ступінь товарності, та тими, хто менш імовірно продовжує підвищення. Однак, коли вивчаються їхні уявлення про те, що робить хорошого працівника, можна виявити, що вони вважають надзвичайно важливим бути командним гравцем - можливо (краще чи також) пояснюючи, чому вони рідше шукають підвищення.
