Atšķirība Starp Saturu Un Tematisko Analīzi

2024 Autors: Mildred Bawerman | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-16 08:40

Galvenā atšķirība - saturs pret tematisko analīzi

Runājot par datu analīzi, veicot pētījumus, pētnieki var izmantot daudzus veidus. Satura analīze un tematiskā analīze ir divi šādi pētījumu veidi, kurus izmanto pētījumos. Lielākajai daļai pētnieku atšķirība starp saturu un tematisko analīzi var būt diezgan mulsinoša, jo abi ietver datu izpēti, lai identificētu modeļus un tēmas. Tomēr ir svarīgi uzsvērt, ka galvenā atšķirība starp saturu un tematisko analīzi ir tāda, ka, lai gan satura analīzē pētnieks var vairāk koncentrēties uz dažādu kategoriju sastopamības biežumu, tematiskajā analīzē tas vairāk attiecas uz tēmu identificēšanu un veidojot analīzi visvienotākajā veidā. Daži pētnieki arī uzsver, ka tematiskā analīze var būt padziļināta un sniegt plašāku izpratni nekā satura analīze.

Kas ir satura analīze?

Satura analīze attiecas uz datu analīzes tehniku, ko izmanto gan kvantitatīvā, gan kvalitatīvā pētījumā. Šis paņēmiens palīdz pētniekam identificēt svarīgus datus no datu korpusa. Dati var būt dažādās formās. Tās var būt grāmatas, attēli, fotogrāfijas, statujas, idejas, dokumenti, uzvedība utt. Pētnieka mērķis ir analizēt katra datu vienuma saturu. Lielākajā daļā satura analīžu pētnieki izmanto kodēšanas sistēmas dažādu datu vienību identificēšanai un kategorizēšanai.

Ja satura analīzi izmanto kvantitatīvai datu analīzei, to var izmantot, lai identificētu arī datu biežumu. Tāpēc satura analīze tagad tiek plaši izmantota komunikācijā un plašsaziņas līdzekļos. Tagad pārejam pie tematiskās analīzes.

Kas ir tematiskā analīze?

Tematiskā analīze ir datu analīzes paņēmiens, ko izmanto pētījumos. To galvenokārt izmanto kvalitatīviem pētījumiem, kur pētnieks apkopo aprakstošus datus, lai atbildētu uz savu pētījumu problēmu. Kad dati ir apkopoti, pētnieks tos atkārtoti izskata, lai atrastu jaunus modeļus, tēmas, apakštēmas utt. Tas ļauj pētniekam datus kategorizēt dažādās sadaļās. Tas var būt diezgan nogurdinošs uzdevums, jo pētniekam daudzkārt būs jāpārdzīvo dati, pirms viņš pabeidz pētījuma galvenās tēmas un apakštēmas. Šis datu iziešanas process ir pazīstams kā “iegremdēšana”.

Tematiskajā analīzē ir svarīgi izcelt galvenās tēmas, kuras pētnieks izmanto savai galīgajai analīzei, ir saistītas viena ar otru. Ja tēmas paliek dīkstāvē, nesavienojoties viena ar otru, var būt grūti izveidot galīgo struktūru un jēgpilnu pētījumu. Tematiskās analīzes izmantošanai ir daudz priekšrocību. Pirmkārt, tiek parādīti bagātīgi dati, kurus pētnieks ir apkopojis datu vākšanas posmā. Turklāt tas nodrošina loģisku struktūru arī pētījumam.

Kāda ir atšķirība starp saturu un tematisko analīzi?

Satura un tematiskās analīzes definīcijas:

Satura analīze: satura analīze attiecas uz datu analīzes paņēmienu, ko izmanto gan kvantitatīvā, gan kvalitatīvā pētījumā.

Tematiskā analīze: Tematiskā analīze ir datu analīzes paņēmiens, ko izmanto pētījumos.

Satura un tematiskās analīzes raksturojums:

Pētījuma veids:

Satura analīze: satura analīzi var izmantot gan kvantitatīvā, gan kvalitatīvā pētījumā.

Tematiskā analīze: Tematisko analīzi galvenokārt izmanto kvalitatīvos pētījumos.

Fokuss:

Satura analīze: Datu kodēšanai tiek piešķirta liela nozīme, jo tas ļauj atpazīt svarīgos datu vienumus.

Tematiskā analīze: Tēmām tiek pievērsta lielāka uzmanība.

Attēla pieklājība:

1. Pētnieki pārskata vēža datus. Rhoda Baer (fotogrāfs) [Public domain vai Public domain], izmantojot Wikimedia Commons

2. Stjuarta Beitfīlda “grāmatplaukts” - flickr. [CC BY 2.0], izmantojot Commons