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在探索需要深入了解的复杂现象（例如人类行为、感知和社会过程）时使用定性数据。
在寻求有关个人经历、动机和文化背景的丰富描述性见解时，请使用定性数据。
在定量调查之前需要进行初步探索和生成假设时，请使用定性数据。
定量数据：

当旨在通过统计分析量化现象中的关系、模式或趋 韩国 电话 势时，请使用定量数据。
在进行需要数值测量和精确比较的大规模调查或实验时使用定量数据。
当试图将研究结果推广到更大的群体并根据统计模型做出预测时，请使用定量数据。
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定性数据分析基础
对于寻求探索人类经验、行为和现象的复杂性的研究人员来说，了解定性数据分析的基本原理至关重要。

定性分析原理
解释性 理解：定性分析旨在解释和理解数据中蕴含的含义、观点和经验。研究人员以开放的心态进行分析，承认人类经验的主观性，并寻求捕捉所研究现象的丰富性和复杂性。
语境化：语境在定性分析中起着至关重要的作用。研究人员会考虑数据周围的更广泛的社会、文化和历史背景，以便为他们的解释提供深度和细微差别。了解语境有助于研究人员发现可能影响所研究现象的模式、主题和关系。
反思性：定性研究人员在整个分析过程中反思自己的偏见、假设和观点。反思性涉及批判性地审视研究人员在塑造数据收集、解释和表示方面的作用。通过承认他们的主观性，研究人员力求在分析方法中实现透明度和严谨性。
迭代 过程：定性分析通常是迭代和循环的，涉及数据收集、编码、分析和解释的重复循环。研究人员通过不断接触数据，不断完善他们的理解和见解，随着新观点的出现，可以灵活适应。