定性研究：特征、设计、方法与示例

定性研究可以用于：

深入了解个人主观社会现实的情境
从参与者的视角回答关于体验和意义的问题
在研究开始前，必须使用定性方法对假设和理论进行研究，以确定什么是最重要。

定性研究问题的示例包括：

压力如何影响年轻人的行为？
影响发达国家学生出勤率的因素有哪些？
英国成年人如何解读狂饮？
宫颈癌筛查对女性的心理影响是什么？
如何将心理健康课程融入学校课程？

特征

自然情境

个体在自然环境中被研究，以深入了解人们如何体验世界。这使研究人员能够接近参与者所经历的现象来理解它。

自然情境提供了有价值的情境信息，帮助研究人员更好地理解和解释他们收集的数据。

环境、社会互动和文化因素都可能影响行为和体验，这些元素在现实世界中更容易观察到。

现实是社会建构的

定性研究旨在理解参与者如何赋予他们的体验以意义——无论是单独还是在社会情境中。它假定没有客观现实，社会世界是被解释的（Yilmaz, 2013）。

主题的重要性

定性研究的主要目的是理解那些经历过选定现象的个体的观点、体验和信念，而不是群体的平均体验（Minichiello, 1990）。

通过深入的理解，定性技术允许参与者自由地披露他们的体验、想法和感受，不受限制（Tenny et al., 2022）。

变量复杂、交织且难以测量

体验、行为和态度等因素是复杂且交织在一起的，因此不能简化为孤立变量，这使得它们难以定量测量。

然而，定性方法使参与者能够描述他们在研究现象期间是如何思考或感受的（Yilmaz, 2013）。

内部视角（参与者视角）

研究的现象以参与者的视角为中心（Minichiello, 1990）。

内部视角用于描述参与者在研究情境中的互动、沟通和行为（Scarduzio, 2017）。

解释性分析

在定性研究中，解释性分析对于理解收集到的数据至关重要。

这一过程涉及检查原始数据，如访谈记录、田野笔记或文件，并识别从参与者体验和观点中浮现的主题、模式和意义。

收集定性数据

有四种主要的研究设计方法用于收集定性数据：观察、访谈、焦点小组和民族志。

观察

这种方法涉及观察和记录自然发生的现象。观察可以分为两种类型：参与观察和非参与观察。

在参与观察中，研究者积极参与正在观察的情况/事件。

在非参与观察中，研究者不是观察的一部分，尽量不影晌他们正在观察的行为（Busetto et al., 2020）。

观察可以是隐蔽的（参与者不知道研究者在观察他们）或公开的（参与者知道研究者的存在并知道他们在被观察）。

然而，意识到观察者的存在可能会影响参与者的行。

访谈

访谈让研究者有机会进入参与者的内心世界，通过寻求他们对某个事件、情况或现象的描述。它们通常是一对一进行的，可以根据结构水平进行区分（Punch, 2013）。

结构化访谈涉及预先确定的问题和顺序，以确保可重复性和可比性。然而，它们无法探索新出现的问题。

非正式访谈由自发、随意的对话组成，更接近现象的真实情况。然而，信息是通过研究者快速记录的笔记收集的，因此容易受到回忆偏差的影响。

半结构化访谈具有灵活的结构、措辞和位置，因此可以探索新出现的问题（Denny & Weckesser, 2022）。

使用探询问题和澄清可以导致详细的理解，但半结构化访谈可能耗时且容易受到访谈者偏见的影响。

焦点小组

类似于访谈，焦点小组能够提供丰富而详细的体验描述。然而，焦点小组更具动态性，因为具有共同特征的参与者一起构建这一描述（Denny & Weckesser, 2022）。

参与者之间建立共享的叙述，捕捉由共享背景塑造的群体体验。

研究者担任主持人的角色，制定基本规则并根据主题指南引导讨论，以集中小组讨论。

通常，焦点小组有4-10名参与者，因为超过这个人数后讨论会难以组织，而这个数量可以让每个人都有时间发言。

民族志

民族志是一种用于研究一组人在其环境中的行为和社会互动的方法论（Reeves et al., 2008）。

数据收集方法包括观察、田野笔记或结构化/非结构化访谈。

民族志的目的是在自然环境中提供人们对行为和观点的详细、全面的见解。为了实现这一目标，研究者会沉浸在社区或组织中。

由于民族志的灵活性和现实世界的关注点，研究者能够收集到深入、细致的人们体验、知识和观点，这些观点受到文化和社会的影响。

为了形成特定文化/背景的代表性图景，研究者必须进行广泛的实地工作。

这可能耗时较长，因为研究者可能需要沉浸在社区/文化中几天，甚至几年。

定性数据分析方法

可以使用不同的方法来分析定性数据。研究者根据研究目的选择合适的方法。

研究者在数据解释中起着关键作用，对编码、主题化、去情境化和再情境化的决策负责（Starks & Trinidad, 2007）。

接地理论

接地理论是一种专门设计用于从数据中归纳生成理论的定性方法。它由 Glaser 和 Strauss 在 1967 年开发（Glaser & Strauss, 2017）。

这种方法旨在发展理论（而不是测试假设），以解释社会过程、行为或互动（Petty 等，2012）。为了支持理论的发展，数据收集和分析同时进行。

在接地理论中使用三种关键编码类型：初始（开放）编码、中间（轴心）编码和高级（选择性）编码。

在整个分析过程中，应创建备忘录以记录关于数据的方法论和理论想法。数据应收集和分析，直到达到数据饱和并形成理论。

内容分析

内容分析最早在二十世纪初期被用于分析报纸和政治演讲等文本材料。

内容分析是一种研究方法，用于识别和分析数据中主题、概念或词语的存在和模式（Vaismoradi 等，2013）。

这种研究方法可以用于分析不同格式的数据，包括书面、口头或视觉形式。

内容分析的目标是开发能够捕捉数据潜在意义的主题（Schreier, 2012）。

定性内容分析

定性内容分析可用于验证现有理论，支持新模型和理论的发展，并提供对特定环境或经验的深入描述。

以下六个步骤提供了如何进行定性内容分析的指南。

定义研究问题：开始内容分析时，应制定一个明确的研究问题。
识别和收集数据：确定数据的纳入标准。找到相关的来源进行分析。
定义分析单位或主题：将内容分类为主题。主题可以是一个词、短语或句子。
制定数据编码规则：定义一套编码规则，确保所有数据一致编码。
编码数据：遵循编码规则将数据分类为主题。
分析结果并得出结论：检查数据以识别模式，并根据研究问题得出结论。

话语分析

话语分析是一种研究方法，用于研究书面/口语语言与其社会背景的关系（Wood & Kroger, 2000）。

在话语分析中，研究者解释语言材料的细节及其所处的背景。

话语分析旨在理解语言的功能（语言在现实生活中的使用方式）以及语言在不同背景下如何传达意义。研究者使用话语分析来调查社会群体以及语言如何用于实现特定的沟通目标。

根据研究的目的和目标，可以使用不同的话语分析方法。然而，以下步骤提供了如何进行话语分析的指南。

定义研究问题：制定一个相关的研究问题以框架分析。
收集数据并建立背景：收集研究材料（例如，访谈记录、文件）。收集事实细节并回顾文献，构建关于研究的社会和历史背景的理论。
分析内容：仔细检查文本的各种组成部分，如词汇、句子、段落和文本结构。识别与研究问题相关的模式，创建代码，然后将其归类为主题。
审查结果：反思发现以检查语言的功能，以及话语的意义和背景。

主题分析

主题分析是一种用于识别、解释和报告数据中模式的方法，如共性或对比。

尽管主题分析的起源可以追溯到二十世纪初期，但对主题分析的理解和清晰度归功于 Braun 和 Clarke（2006）。

主题分析旨在通过数据集中的主题（意义模式）来解决研究问题。

在主题分析中，通过访谈、焦点小组和问卷等技术收集定性数据。音频记录被转录。然后，研究者探索和解释数据集以识别模式。

这一过程通过数据熟悉、编码、主题开发和修订的严格程序完成。这些识别出的模式提供了数据集的总结，可用于解决研究问题。

主题通过探索数据中的隐性和显性意义而发展。生成主题的两种不同方法是归纳法和演绎法。

归纳法允许主题从数据中浮现。相比之下，演绎法使用现有的理论或知识将预设的想法应用于数据。

主题分析的阶段

Braun 和 Clarke（2006）提供了主题分析的六个阶段的指南。这些阶段可以根据研究问题和数据灵活应用。

阶段

每个步骤的程序

收集和转录数据

收集原始数据，例如访谈或焦点小组，并完全转录音频记录

熟悉数据

从头到尾阅读并重读所有数据；记下初步想法

创建初始代码

开始识别初步代码，突出数据的重要特征，可能与研究问题相关

创建新的代码以概括潜在主题

审查初始代码，探索任何相似性、差异或矛盾，以揭示潜在主题；创建地图以可视化已识别的主题

暂停后返回数据

暂停一段时间，然后返回检查主题

评估主题的适配性

最后的分析机会；检查主题是否得到数据的支持并饱和

模板分析

模板分析是指使用分层编码的一种特定主题分析方法（Brooks 等，2014）。

模板分析用于分析文本数据，例如访谈记录或书面问卷中的开放式回答。

进行模板分析时，必须开发一个编码模板（通常基于数据的一部分），然后对其进行修订和完善。该模板代表了研究者认为在数据集中重要的主题。

模板中的代码按层次顺序排列，最高级别的代码展示了数据中的总体主题，较低级别的代码则代表具有更窄焦点的组成主题。

以下是进行模板分析的主要程序步骤指南。

熟悉数据：完整阅读（并重读）数据集。参与、反思并记录可能与研究问题相关的数据。
初步编码：使用预先确定的代码作为指导，识别初步代码，这些代码可能对分析有益且相关。
组织主题：将主题组织成有意义的集群。考虑集群内部和之间的主题关系。
生成初始模板：开发初始模板。这可能基于数据的一部分。
应用和发展模板：将初始模板应用于更多数据，并进行必要的修改。模板的改进可能包括添加主题、删除主题或更改主题的范围/标题。
最终确定模板：最终确定模板，然后将其应用于整个数据集。

框架分析

框架分析是一种比较形式的主题分析，系统地使用矩阵输出分析数据。

Ritchie 和 Spencer（1994）开发了这套技术，用于应用政策研究中的定性数据分析。框架分析旨在从数据中生成理论。

框架分析鼓励研究者使用总结的方式组织和管理数据。

这导致了一个灵活且独特的矩阵输出，其中个体参与者（或案例）由行表示，主题由列表示。

每个交叉单元格用于总结与相应参与者和主题相关的发现。

框架分析有五个相互关联的阶段，形成了一个系统且严谨的框架。

熟悉数据：熟悉所有转录稿。沉浸在每个转录稿的细节中，并开始注意反复出现的主题。
开发理论框架：识别反复出现/重要的主题，并将其添加到图表中。为分析提供框架/结构。
索引：系统地将框架应用于整个研究数据。
在分析框架中总结数据：将数据缩减为参与者账户的简要摘要。
绘图和解释：比较主题和子主题，并对照原始转录稿进行检查。将数据归类并为其提供解释。

定性研究中的偏见预防

为了评估定性研究，可以使用 CASP（批判性评价技能计划）定性研究清单，以确保研究的所有方面都已考虑（CASP, 2018）。

研究的质量可以通过使用清单、反思、共同编码和成员检查等标准来提高和评估。

共同编码

仅依赖一位研究者来解释丰富而复杂的数据可能会导致关键见解和替代观点被遗漏。因此，编码通常由多位研究者进行。

在编码过程开始时，必须定义一个共同的策略（Busetto 等，2020）。这包括建立有用的编码列表和找到对各个编码的共同定义。

研究人员最初独立地对转录本进行编码，然后进行比较和整合，以最小化错误或偏见，并确认发现的结果。

成员核查

成员核查（或受访者验证）涉及与参与者核对，以查看研究是否与他们的经验产生共鸣（Russell & Gregory, 2003）。

数据可以在数据收集后或结果首次可用时返回给参与者。例如，可以向参与者提供他们的访谈转录本，并要求他们核实这是否是对其观点的完整和准确表示。

参与者随后可以澄清或扩展他们的回答，以确保这些回答与其观点一致（Shenton, 2004）。

这种反馈成为数据收集的一部分，并确保对现象的准确描述/解释（Mays & Pope, 2000）。

定性研究中的反思性

反思性通常涉及在数据收集和分析过程中检查自己的判断、实践和信念系统。其目的是识别可能影响研究的个人信念。

反思性在定性研究中是必不可少的，以确保方法论的透明性和完整的报告。这使读者能够理解研究者与参与者之间的互动如何塑造数据。

根据研究问题和研究人群的不同，需要考虑的因素包括研究者的经验、联系是如何建立和维持的、年龄、性别和种族。

这些细节很重要，因为在定性研究中，研究者是研究过程的一个动态部分，并积极影响研究的结果（Boeije, 2014）。

反思性示例

你是谁以及你的特征会影响你如何收集和分析数据。以下是一个关于吸烟研究的反思性声明示例：

我是一名30岁的白人女性，来自中产阶级背景。我住在英格兰西南部，受过硕士水平的教育。我参与了两个关于口腔健康的科研项目。我从未吸过烟，但我在一个戒烟诊所做志愿者时，目睹了吸烟如何导致健康问题。

我的研究目标是帮助开发帮助吸烟者戒烟的干预措施。

定性研究中的可信度

可信度是一个用于评估定性研究质量和严谨性的概念。评估研究的可信度使用四个标准：可信性、可转移性、可靠性、可确认性。

1. 定性研究中的可信性

可信性指的是结果在多大程度上准确代表了参与者的现实和观点。

为了在研究中建立可信性，参与者的观点和研究者对他们观点的表述需要一致（Tobin & Begley, 2004）。

为了增加发现的可信性，研究者可以使用数据来源三角法、调查者三角法、同行审查或成员核查（Lincoln & Guba, 1985）。

2. 定性研究中的可转移性

可转移性指的是发现的通用性：发现是否可以应用于另一个情境、环境或群体（Tobin & Begley, 2004）。

通过提供对研究环境、样本和方法的详细和深入描述，可以增强可转移性（Nowell 等，2017）。

3. 定性研究中的可靠性

可靠性是指在类似条件下重复研究的程度以及发现的一致性。

研究者可以通过使用审计追踪等方法来建立可靠性，以便读者可以看到研究过程是合乎逻辑且可追溯的（Koch, 1994）。

4. 定性研究中的可确认性

可确认性关注于建立研究者的解释/发现与数据之间有明确的联系。

研究者可以通过展示结论和解释是如何得出的来实现可确认性（Nowell 等，2017）。

这使读者能够理解决策背后的推理。

定性研究中的审计追踪

审计追踪提供了研究者在理论、研究设计和数据收集方面的决策证据，以及他们选择管理、分析和报告数据的步骤。

研究者必须提供清晰的理由，以展示其研究中的结论是如何得出的。

必须提供研究路径的清晰描述，以便读者能够追溯研究者的逻辑（Halpren, 1983）。

研究者应保留原始数据、田野笔记、转录本和反思日志的记录，以提供清晰的审计追踪。

优势

发现意外数据

定性研究中的开放式问题意味着研究者可以探查访谈主题，并允许参与者不受限制地扩展其回答。

这使得意外数据得以浮现，从而可能导致对该主题的进一步研究。

定性研究的探索性质有助于生成可以定量测试的假设（Busetto 等，2020）。

灵活性

数据收集和分析可以根据数据中出现的新想法或模式进行修改和调整，以将研究引向不同的方向。

这使研究者能够在坚定维护其研究目标的同时，调查新的机会。

自然主义设置

在真实世界环境中记录参与者的行为空间。使用真实世界环境的研究具有较高的生态效度，因为参与者的行为更加真实。

局限性

耗时

定性研究会产生大量数据，通常需要手动转录和分析。

即使使用软件，转录也可能不准确，使用软件进行分析可能会产生许多需要归纳为主题代码。

主观性

研究者在收集和解释定性数据方面起着核心作用。因此，所达成的结论是从他们的视角和经验出发的。

因此，另一位研究者对数据的解释可能会有很大差异。

有限的普遍性

定性研究的目的是从相对较小的样本量中提供对人类体验某一方面的详细、情境化的理解。

尽管有严格的分析程序，但由于数据可能存在偏差或代表性不足，所得出的结论不能推广到更广泛的人群。

因此，结果仅适用于人口中的一个小群体。

虽然单个定性研究由于样本量和上下文等因素的限制，在普遍性方面往往有限，元综合使研究者能够综合多个研究的发现，从而可能得出更具普遍性的结论。

通过整合在不同环境和不同人群中进行的研究的发现，元综合可以提供对感兴趣现象的更广泛见解。

外部变量

定性研究通常在真实世界环境中进行。这可能会导致结果不可靠，因为外部变量可能会影响数据，例如：

情境变量：不同的环境条件可能会影响研究中参与者的行为空间。在真实世界环境中，随机变化的因素（如噪音或照明）可能难以控制。
参与者特征：这包括任何可能影响参与者回答/行为的特征。这可能包括参与者的心理状态、性别、年龄、种族、性取向、智商等。
实验者效应：实验者效应指的是研究者的无意影响如何改变研究的结果。这发生在（i）他们与参与者的互动无意中改变了参与者的行为空间或（ii）由于观察、解释或分析中的错误。
定性研究的样本量应该是多少？

定性研究的样本量建议至少包括12名参与者以达到数据饱和（Braun, 2013）。

调查是定性的还是定量的？

调查可以用于从样本中收集定性或定量信息。定性调查使用开放式问题来从大样本中收集详细信息，使用自由文本回答。

使用开放式问题允许不受限制的回答，参与者可以使用自己的语言，从而收集比封闭式问题更深入的信息。

相比之下，定量调查由封闭式问题组成，提供多个选择答案。定量调查适合收集人口的统计代表性。

定性研究的伦理考虑是什么？

在进行研究之前，必须考虑可能出现的风险并采取措施预防。

参与者保护：研究人员必须保护参与者免受身体和心理伤害。这意味着不得使参与者感到尴尬、恐惧、冒犯或受到伤害。
透明度：研究人员有义务清楚地沟通他们将如何收集、存储、分析、使用和分享数据。
保密性：需要考虑如何维护参与者的数据的保密性和匿名性。

什么是定性研究中的三角验证？

三角验证指的是在研究中使用多种方法来全面理解现象。这种方法有助于提高研究结果的有效性和可信度。

三角验证的类型包括方法三角验证（使用多种方法收集数据）；调查者三角验证（多名研究人员收集/分析数据），理论三角验证（比较多种理论视角解释现象），以及数据来源三角验证（使用不同时间、地点和人群的数据；Carter等，2014）。

为什么定性研究很重要？

定性研究使研究人员能够描述和解释社会世界。定性研究的探索性质有助于生成假设，这些假设随后可以通过定量方法进行测试。

在定性研究中，参与者能够无拘无束地表达他们的想法、经历和感受。

此外，研究人员能够在实时跟进参与者的回答，围绕某个主题产生有价值的讨论。这使得研究人员能够获得难以通过定量方法获得的现象的细致理解。

什么是定性研究中的数据编码？

数据编码是一种定性数据分析策略，其中一段文本被赋予一个描述其内容的标签。

这些标签可能是代表数据中重要（且反复出现）模式的词语或短语。

这一过程使研究人员能够识别数据集中的相关内容。代码可以用来分组类似类型的数据，以生成主题。

定性研究和定量研究有什么区别？

定性研究涉及收集和分析非数值数据，以从参与者的角度理解经验和意义。

这可以提供对复杂现象的丰富、深入的洞察。定性数据可以通过访谈、焦点小组或观察来收集。

相比之下，定量研究涉及收集和分析数值数据，以测量变量的频率、幅度或关系。这可以提供可以推广到更广泛人群的客观和可靠证据。

定量数据可以通过使用封闭式问卷或实验来收集。

什么是定性研究中的可信度？

可信度是一个用于评估定性研究质量和严谨性的概念。四个标准用于评估研究的可信度：可信性、可转移性、可靠性和可确认性。

可信性是指结果在多大程度上准确地代表了参与者的现实和观点。可转移性是指发现是否可以应用于另一个背景、环境或群体。

可靠性是指发现的一致性和可靠性。可确认性是指发现的客观性（不受研究者偏见或假设的影响）。

什么是定性研究中的数据饱和？

数据饱和是一种方法论原则，用于指导定性研究的样本量。

数据饱和被认为是定性研究中必要的方法论组成部分（Saunders等，2018），因为它是停止数据收集和/或分析的重要标准。

数据饱和的目的是找到“没有新数据，没有新主题，没有新编码，能够复制研究”（Guest等，2006）。因此，已经收集了足够的数据以得出结论。

为什么定性研究中的抽样很重要？

在定量研究中，使用大样本量以提供统计显著的定量估计。

这是因为定量研究旨在提供代表总体的可推广结论。

然而，定性研究中抽样的目的是收集帮助研究人员理解现象的深度、复杂性、变化或背景的数据。定性研究中的小样本量支持案例导向分析的深度。

叙事分析是什么？

叙事分析是一种定性研究方法，用于理解个人如何从个人经验中构建故事。

强调理解叙事构建的背景，认识到历史、文化和社会因素对讲故事的影响。

研究人员可以结合使用不同的方法来探讨研究问题。

一些叙事研究人员关注所说内容的主题，使用主题叙事分析，而另一些则关注结构，如整体形式或分类形式的结构叙事分析。还有一些人关注叙事的生产和表演。

参考文献

Boeije, H. (2014). 定性研究中的分析. Sage.

Braun, V., & Clarke, V. (2006). 心理学中的主题分析使用. 定性心理学研究, 3(2), 77-101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa

Brooks, J., McCluskey, S., Turley, E., & King, N. (2014). 模板分析在定性心理学研究中的应用. 定性心理学研究, 12(2), 202–222. https://doi.org/10.1080/14780887.2014.955224

Busetto, L., Wick, W., & Gumbinger, C. (2020). 如何使用和评估定性研究方法. 神经科学研究与实践, 2(1), 14-14. https://doi.org/10.1186/s42466-020-00059-z

Carter, N., Bryant-Lukosius, D., DiCenso, A., Blythe, J., & Neville, A. J. (2014). 定性研究中的三角验证使用. 肿瘤护理论坛, 41(5), 545–547. https://doi.org/10.1188/14.ONF.545-547

Critical Appraisal Skills Programme. (2018). CASP清单：10个问题帮助您理解定性研究. https://casp-uk.net/images/checklist/documents/CASP-Qualitative-Studies-Checklist/CASP-Qualitative-Checklist-2018\_fillable\_form.pdf 访问日期：2023年3月15日

Clarke, V., & Braun, V. (2013). 成功的定性研究：初学者实用指南. 成功的定性研究, 1-400.

Denny, E., & Weckesser, A. (2022). 如何进行定性研究？：定性研究方法. 国际妇产科杂志, 129(7), 1166-1167. https://doi.org/10.1111/1471-0528.17150

Glaser, B. G., & Strauss, A. L. (2017). 探索扎根理论. 探索扎根理论, 1–18. https://doi.org/10.4324/9780203793206-1

Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). 多少次访谈足够？关于数据饱和和变异性的实验. 田野方法, 18(1), 59-82. doi:10.1177/1525822X05279903

Halpren, E. S. (1983). 审计自然主义探究：模型的发展和应用（未发表的博士论文）。印第安纳大学，布卢明顿。

Hammarberg, K., Kirkman, M., & de Lacey, S. (2016). 定性研究方法：何时使用它们以及如何评估它们. 人类生殖, 31(3), 498–501. https://doi.org/10.1093/humrep/dev334

Koch, T. (1994). 在定性研究中建立严谨性：决策路径. 高级护理杂志, 19, 976–986. doi:10.1111/ j.1365-2648.1994.tb01177.x

Lincoln, Y., & Guba, E. G. (1985). 自然主义探究. 新伯里公园，加利福尼亚州：Sage.

Mays, N., & Pope, C. (2000). 评估定性研究的质量. 英国医学杂志, 320(7226), 50–52.

Minichiello, V. (1990). 深度访谈：研究人. Longman Cheshire.

Nowell, L. S., Norris, J. M., White, D. E., & Moules, N. J. (2017). 主题分析：努力满足可信度标准. 国际定性方法杂志, 16(1). https://doi.org/10.1177/1609406917733847

Petty, N. J., Thomson, O. P., & Stew, G. (2012). 准备范式转变？第二部分：介绍定性研究方法和方法. 手法治疗, 17(5), 378–384. https://doi.org/10.1016/j.math.2012.03.004

Punch, K. F. (2013). 社会研究导论：定量和定性方法. 伦敦：Sage

Reeves, S., Kuper, A., & Hodges, B. D. (2008). 定性研究方法：民族志. 英国医学杂志, 337(aug07 3). https://doi.org/10.1136/bmj.a1020

Russell, C. K., & Gregory, D. M. (2003). 定性研究的评估. 基于证据的护理, 6(2), 36–40.

Saunders, B., Sim, J., Kingstone, T., Baker, S., Waterfield, J., Bartlam, B., Burroughs, H., & Jinks, C. (2018). 定性研究中的饱和：探索其概念化和操作化. 质量与数量, 52(4), 1893–1907. https://doi.org/10.1007/s11135-017-0574-8

Scarduzio, J. A. (2017). 定性研究的民族志方法. 国际传播研究方法百科全书, 1–2. https://doi.org/10.1002/9781118901731.iecrm0082

Schreier, M. (2012). 定性内容分析的实践 / Margrit Schreier.

Shenton, A. K. (2004). 确保定性研究项目可信度的策略. 教育信息, 22, 63–75.

Starks, H., & Trinidad, S. B. (2007). 选择您的方法：现象学、话语分析和扎根理论的比较. 定性健康研究, 17(10), 1372–1380. https://doi.org/10.1177/1049732307307031

Tenny, S., Brannan, J. M., & Brannan, G. D. (2022). 定性研究. 在 StatPearls. StatPearls Publishing.

Tobin, G. A., & Begley, C. M. (2004). 定性框架内的方法论严谨性. 高级护理杂志, 48, 388–396. doi:10.1111/j.1365-2648.2004.03207.x

Vaismoradi, M., Turunen, H., & Bondas, T. (2013). 内容分析和主题分析：进行定性描述性研究的影响. 护理与健康科学, 15(3), 398-405. https://doi.org/10.1111/nhs.12048

Wood L. A., Kroger R. O. (2000). 进行话语分析：研究行动中的言语和文本的方法. Sage.

Yilmaz, K. (2013). 定量研究和定性研究传统的比较：认识论、理论和方法上的差异. 欧洲教育杂志, 48(2), 311-325. https://doi.org/10.1111/ejed.12014

引用来源

本文翻译自以下网站：

simplypsychology.org

使用声明

本文仅供教育和参考用途。如需转载或引用，请注明出处和作者。

如果你有任何问题或建议，请随时联系微信公众号。

聚观点

聚观点