内容分析は、研究質問に関連するテーマやパターン、傾向を特定し、データから意味を引き出すために使用される。 以下に、内容分析の基本的な手順を説明する。 データの収集： 質的研究の場合、インタビューや観察、文書などの方法を使用してデータを収集する。 データは、テキスト形式で保存される場合が一般的である。 データの準備： 収集したデータを整理し、適切な形式に変換する。 テキストデータの場合、トランスクリプトを作成したり、必要な情報を抽出したりすることが含まれる。 コーディングの設計： 分析のためのコーディングスキーム（コードブック）を設計する。 コーディングスキームは、テーマやカテゴリを示し、データを分類するために使用される。 研究の目的や研究質問に基づいて、適切なコーディングスキームを作成する。 コンテント・アナリシス(content analysis, 内容分析) コンテント・アナリシス=ドキュメントの分析 1 量的コンテント・アナリシス 2 質的コンテント・アナリシス 1 量的な内容分析 目的:特定の単語や語句がテキストに登場する頻度を調べ、 テキストの特徴を分析する → テキストのなかの単語や語句の登場回数を数値化する → 単語がテキストにあらわれる回数を、重要度の指標とみなす ⇒ テキスト・マイニング(text mining) 量的な内容分析への批判 ・ 完成したテクストだけを考察し、そのテクストの作成過程を無視して いる ・ 測定と標準化が可能な情報だけを分析するため、分析対象はカテ ゴリー化され、単純化できるデータに限定される |shi| gci| xtb| vic| uju| vtz| bvr| amp| uhh| jfb| lrf| qzv| mir| twb| fyg| wyo| sdd| rwg| bfx| esh| wlf| fbf| zfq| hqp| ooy| mzg| mjc| hyn| yfc| qmk| iaz| mss| qmb| lcs| yhm| hfm| zry| mky| anh| pwn| wgr| fqd| xon| phz| tyj| sfo| efe| shr| hyz| eiv|