1 / 11

Kvalitativ analyse ved bruk av NVivo10 Doktorgradskurs UV 9.-11. oktober 2013

Kvalitativ analyse ved bruk av NVivo10 Doktorgradskurs UV 9.-11. oktober 2013. Reidun Tangen og Steinar Theie. Plan for kurset. 1 . Introduksjon - formål , historikk, erfaringer 2. Sentrale begreper 3 . Bli kjent med programmet og øve på basisfunksjoner

tamma
Download Presentation

Kvalitativ analyse ved bruk av NVivo10 Doktorgradskurs UV 9.-11. oktober 2013

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Kvalitativ analyse ved bruk av NVivo10Doktorgradskurs UV 9.-11. oktober 2013 Reidun Tangen og Steinar Theie

  2. Plan for kurset 1. Introduksjon - formål, historikk, erfaringer 2. Sentrale begreper 3. Bli kjent med programmet og øve på basisfunksjoner • The Workspace: Navigation, List og Detail View; theRibbon. Help • Arbeide med øvelsesprosjekt – koding; externals; memos; annotations; queries. - Video - transkribering, koding 4. Etablere et nytt prosjekt - importere data; classifications; øve på flere funksjoner 5. Selvstendig arbeid

  3. Noen erfaringer med bruk av datastøttet analyse Forventninger: • spare tid • lettere å kombinere ulike typer kilder/data i samme prosjekt • analytiske fordeler

  4. Noen analytiske fordeler • Stor fleksibilitet i oppbygging av analysen • Mange teknikker for å lete, stille spørsmål og undersøke mulige sammenhenger i materialet • NVivo håndterer stadig flere typer data • Letter arbeidet med fag- og metodelitteratur i direkte tilknytning til analysearbeidet • Forebygger for tidlig avslutning av analysen (”premature analyticclosure”) • Gjennomsiktighet (”transparency”) • Tilrettelagt for forskersamarbeid • Funksjoner for visualisering o.a. framstilling av resultater

  5. Noen mulige problemer • ”The CodingTrap” • Kankanskje minske nærheten til data? • Evt. utilsiktede konsekvenser: mer ”overfladisk” kvalitativ forskning (kan overta svakheter ved surveyforskning?) • Mangel på veiledning?

  6. Tematisk koding dekontekstualisering re-kontekstualisering datamateriale analyser

  7. Erfaringer med frivillig arbeid Positive negative anerkjennelse Følelsesmessig vanskelig ”gi og ta” Blir ”tatt for gitt” Lærer mye Praktiske vansker Videre utvikling av analysemodell – hierarkisk koding (eksempel)

  8. To (tre) hovedstrategier for koding og analyse • Teoristyrt analyse: Koding med utgangspunkt i teoriutviklede noder • Empiristyrt analyse: Koding med utgangspunkt i empiriutviklede noder (GroundedTheory) • De fleste prosjekter kombinerer de tostrategiene

  9. Deskriptiv fortolkende analyse (tematisk analyse) Arbeider mest innenfor hver kategori – tema (topic) - for å finne fellestrekk i materialet. Eksempel: Hva er fellestrekk i arbeidet med doktorgraden blant doktorgradsstuderende som har barn og som følger et bestemt program (har like studiebetingelser)?

  10. Teoribyggende analyse Arbeider på tvers av kategorier for å finne evt. systematiske sammenhenger – utvikle og/eller anvende concepts Eksempel: Finnes systematiske forskjeller i erfaringene hos doktorgradsstuderende med barn avhengig av hvilket program de følger? (Sammenhenger mellom studiebetingelser og –erfaringer.)

  11. Kvalitativanalysesom en sirkulærprosess

More Related