China Dataset

定性数据编码技巧 研究中的编码 熟悉数据：在开始编码过程之前，通过阅读和沉浸其中，彻底了解定性数据的内容和背景。 使用编码系统：无论是使用描述性代码、主题代码还是多种方法的组合，都要创建清晰一致的编码系统。为确保整个研究的一致性，请以书面形式描述您的编码系统。 归纳和演绎编码：考虑使用归纳想法。归纳编码涉及识别从数据中出现的主题；演绎编码涉及使用已经存在的理论或概念。 最初使用开放式编码：开始时，随意将代码分配给不同的数据段，而不使用预先确定的类别。


这种开放式编码策略有助于探索和发现早期的模式和主题。 审查和 新加坡手机区号 优化代码：在分析过程中，定期检查和调整代码。明确定义，合并相似的代码，并确保代码正确反映其分配的内容。 建立审计线索：详细记录您的编码决策、基本原理和思考过程。此审计线索可作为即将进行的分析或讨论的参考，并有助于保持透明度和可重复性。 编码中的道德考量 在对定性数据进行编码时，道德必须放在首位。优先考虑知情同意可以帮助研究人员确保参与者已同意使用数据，包括编码和分析。




为了在编码过程中保护参与者的姓名和个人信息，匿名和保密至关重要。 为了确保公正和公平，研究人员必须反思个人偏见及其对编码决策的影响。尊重参与者的意见和经验并避免利用或歪曲他们的观点和经验非常重要。 具备适当的文化意识并识别和传达不同观点的能力是必不可少的，同时还要尊重参与者并遵守已达成的任何协议。 通过解决这些道德问题，研究人员坚持诚信，保护参与者的权利，并为负责任的定性研究实践做出贡献。 研究编码中应避免的常见错误 在研究中编码时，重要的是要注意可能影响分析质量和准确性的常见错误。