Kodowanie danych w metodologii badań jest wstępnym krokiem do analizy danych. Dane, które uzyskuje się z ankiet, eksperymentów lub źródeł wtórnych są w postaci surowej. Dane te muszą być dopracowane i zorganizowane, aby można było je ocenić i wyciągnąć wnioski. Kodowanie danych nie jest łatwym zadaniem, a osoba lub osoby zajmujące się kodowaniem danych muszą mieć wiedzę i doświadczenie w tym zakresie.

Co to jest kod?

Kod w metodologii badań to krótkie słowo lub fraza opisująca znaczenie i kontekst całego zdania, frazy lub akapitu. Kod ułatwia proces analizy danych. Do kodów można przypisać wielkości liczbowe i dzięki temu wielkości te mogą być interpretowane. Kody pomagają w kwantyfikacji danych jakościowych i nadają znaczenie surowym danym.

Co to jest kodowanie danych?

Kodowanie danych to proces wyprowadzania kodów z obserwowanych danych. W badaniach jakościowych dane są uzyskiwane z obserwacji, wywiadów lub kwestionariuszy. Celem kodowania danych jest wydobycie istoty i znaczenia danych, które dostarczyli respondenci. Koder danych wyodrębnia wstępne kody z obserwowanych danych, wstępne kody są dalej filtrowane i udoskonalane w celu uzyskania bardziej dokładnych, precyzyjnych i zwięzłych kodów. Później, podczas oceny danych, badacz przypisuje wartości, procenty lub inne wielkości liczbowe do tych kodów, aby wyciągnąć wnioski. Należy pamiętać, że celem kodowania danych nie jest po prostu wyeliminowanie nadmiaru danych, ale ich sensowne podsumowanie. Koder danych powinien upewnić się, że żaden z ważnych punktów danych nie został utracony w kodowaniu danych.

Przykłady kodowania

Kilka przykładów jest wspomnianych tutaj, aby zrozumieć kodowanie danych w lepszy sposób.

„Wolę kupować w sklepie, który zapewnia duży zapas tego samego produktu, każdej marki i każdego stylu w tym zakresie produktów. Zazwyczaj w tych sklepach dostajesz maksymalny zakres produktów, które chcesz kupić.

Kodowanie danych może przypisać różne kody do tego, co respondent opowiedział powyżej. Kody te mogą być następujące:

„Preferencje dla rynków horyzontalnych”

„Integracja horyzontalna”

„Preferencje zakupowe”

Kody wstępne

Gdy koder danych przypisuje kody do zaobserwowanych danych, nie może w pierwszej kolejności przypisać dobrze dopracowanych kodów. Musi najpierw przypisać pewne wstępne kody, aby dane stały się zwięzłe. Później, dalej dopracowuje kody, aby uzyskać kody końcowe. Należy pamiętać, że kody nie są ostatecznymi słowami lub frazami, na podstawie których dokonywana jest ocena. Badacz będzie filtrował kody wstępne, a następnie kody końcowe. Potrzebuje wzoru, na podstawie którego będzie mógł skategoryzować ludzkie zachowanie, działanie lub upodobania i niechęci.

Kody końcowe

Kody końcowe pomogą Ci zaobserwować lepszy wzór w danych. Wzorzec ten jest niezbędny do osiągnięcia etapu końcowej oceny lub analizy danych. Kody końcowe w kodowaniu danych oznaczają znalezienie znaczących słów i fraz z obserwowanych danych. Respondenci często nie wybierają znaczących słów w swoich odpowiedziach. Koder musi wydobyć znaczenie ze sformułowań respondenta. Kody w ich końcowej fazie są jak tematy i wątki, te tematy generują całą dyskusję, aby uzyskać ostateczne wyniki. Czasami ankieter lub obserwator zapisuje pewne kody, gdy obserwuje zachowanie respondenta. Takie kody są naprawdę wartościowe w badaniach, ponieważ nie można ich uzyskać z pisemnych odpowiedzi udzielanych przez respondentów. Koder danych powinien szukać czasowników i czynności, które respondent wymienił w tekście. Powinien również obserwować zachowanie i tam, gdzie to możliwe, wyprowadzać kody. Należy pamiętać, że analiza danych jakościowych polega na odkrywaniu znaczeń i interpretacji, więc koder powinien mieć oko na takie rzeczy.

Kategorie

Kodom nadawane są znaczące nazwy i są one umieszczane w kategoriach. Kategorie te bardzo pomagają w udoskonaleniu badań. Kiedy dane są kodowane ponownie i ponownie, stają się bardziej wyrafinowane. Dopracowane dane same w sobie prowadzą do wzorców i tematów. Wzorce są kluczem do odkrycia prawdziwych wyników badań. Te wzory lub kategorie określają, gdzie duża ilość danych skłania.