How to present qualitative findings

Summary

在这段视频中，作者讨论了如何有效展示和讨论定性研究的研究结果。视频分为两个部分：首先介绍了定性研究结果的可视化方式，如主题表格、词云和模型等；接着探讨了如何讨论研究结果，并提供了多种结构化方式：按主题、按参与者群体或按数据收集方法进行展示。作者强调，根据研究的目标和数据的特点，选择适合的结构至关重要，以便清晰地传达研究发现的核心内容。

Takeaways

• 😀 主题表格是展示定性研究结果的有效方式，可以列出主题、出现次数及其来源，帮助清晰地呈现数据。
• 😀 对于定性研究数据中是否要提供频次数字存在争议。尽管有声音认为这会将定性数据量化，但提供数字有助于强调主题的强度。
• 😀 在表格中不建议直接给出例子摘录，因为这会使表格过长，且摘录没有上下文可能导致误解。最好在讨论章节中引用数据摘录。
• 😀 除了主题表格之外，还可以使用词云、模型、图表等其他可视化工具，具体使用哪种工具取决于研究的性质。
• 😀 如果研究目的是探索主题之间的关系，使用动态模型或图表可以直观呈现不同主题之间的联系。
• 😀 定性研究的结果展示结构可以按主题、参与者群体或数据收集方法来划分，具体取决于研究的目标和数据特点。
• 😀 如果研究重点是主题本身，可以按主题（如线上教育的优缺点）进行结构化讨论，并分别讨论不同参与者群体的观点。
• 😀 如果研究目的是对比不同群体的观点，可以按群体（如教师和学生）划分章节，并在每个章节内讨论相同主题下的不同观点。
• 😀 使用不同的数据收集方法（如访谈和问卷调查）时，可以选择按方法划分章节，但也可以按主题或群体结合方法进行讨论。
• 😀 结构的选择应考虑数据量的平衡，如果某一数据集（如访谈数据）占主导地位，可以考虑将问卷数据作为补充进行讨论。
• 😀 定性研究中不存在绝对正确的展示方式，研究者需要根据研究目标、数据特点和个人偏好做出合适的结构选择。

Q & A

如何有效地展示定性研究的发现？

展示定性研究发现的有效方式包括使用主题表格，列出各主题的出现频次以及出现的来源数量（如访谈）。此外，还可以补充使用词云、图表或模型等其他视觉工具，但主题表格通常是最直观和实用的展示方式。

为什么有些研究者不建议在主题表格中使用示例摘录？

有些研究者认为，在表格中加入示例摘录会使表格变得冗长，影响可读性。此外，选择性地展示摘录可能导致误解，因为缺乏上下文，可能无法准确传达主题的核心意义。

定性数据中出现的主题的出现频率，是否应该在表格中展示？

尽管一些人认为将频率数据用于定性研究会将定性数据量化，转化为定量数据，但许多定性研究者仍认为展示这些频率数据是有益的。它能够帮助读者了解每个主题的重要性和强度，尤其是在讨论主题是否值得深入探讨时。

如何决定是否使用访谈摘录或问卷数据来补充研究发现？

在决定是否使用访谈摘录或问卷数据时，研究者应根据数据的重要性和一致性来做决定。如果访谈数据较为丰富，可以用问卷数据来补充，确保主题讨论的完整性和一致性。

如何选择合适的方式来组织研究发现的章节？

组织研究发现的方式有多种，包括按主题、参与者组别或数据收集方法进行组织。研究者应根据研究目标和数据特点来选择最合适的结构。如果研究的重点是展示主题，按主题组织可能最有效；如果要对比不同组别的看法，则可以按组别组织章节。

当研究采用多种数据收集方法时，应该如何展示这些数据？

当使用多种数据收集方法（如访谈和问卷）时，研究者可以选择按方法分章节，或将不同方法的数据结合在一起。如果采用分章节的方法，每个章节可以根据不同的数据收集方法进行进一步划分（如访谈数据与问卷数据分别讨论）。

如何在研究中强调不同参与者组之间的差异？

如果研究的重点是强调不同参与者组（如教师和学生）之间的差异，可以选择按参与者组别来组织章节。在每个组别中，可以进一步按主题（如在线教育的好处和挑战）进行划分，清晰展示不同组别的观点差异。

在展示研究发现时，如何避免数据不平衡影响章节结构？

当数据集不平衡时（例如访谈数据较为丰富而问卷数据较少），研究者应避免将数据按方法分章节，因为某些章节可能显得冗长，而其他章节则信息不足。在这种情况下，可以按主题组织数据，并用较少的问卷数据补充访谈数据，从而保证章节的平衡和逻辑性。

使用不同方法的研究，是否一定要将数据按照数据收集方法来划分？

不一定。即使研究使用了不同的数据收集方法，也可以选择按主题或参与者组别来组织数据。将数据按主题或组别展示，可以使研究更具连贯性，尤其是在数据集较为一致时，这样做能够更好地突出研究的主要发现。

如何选择展示研究发现的最合适方式？

选择展示研究发现的方式应基于研究目标和数据的特点。如果研究目的是展示主题的重要性，按主题组织会更合适；如果需要强调组别间的差异或一致性，按参与者组别来组织可能更有效。此外，研究者应根据数据的丰富程度和结构清晰度来做出选择，确保读者能够轻松理解研究的核心发现。