Sơ đồ mối quan hệ: Không chỉ cho việc động não Anymore
Biểu đồ sở thích được sử dụng chủ yếu để tổ chức thông tin được biên soạn trong một phiên động não. Các vấn đề và giải pháp thường “làm việc thông qua” bằng cách sử dụng biểu đồ ái lực . Biểu đồ sở thích là một cách để tổ chức các ý tưởng hoặc thuộc tính. Sử dụng biểu đồ ái lực cũng được gọi là Phương pháp KJ, được đặt tên theo Kawakita Jiro, người đã phổ biến phương pháp trong các vòng tròn cải thiện chất lượng .
Tạo biểu đồ sở thích là quy trình gồm sáu bước.
- Liệt kê các yếu tố liên quan đến phân loại.
- Đặt từng yếu tố hoặc ý tưởng theo phân loại.
- Giảm phân loại bằng cách kết hợp và đơn giản hóa .
- Phân tích sơ đồ - tổng số phân loại .
Sắp xếp thẻ: Một cách công nghệ thấp để có được thông tin chi tiết về nghiên cứu
Nghiên cứu sắp xếp thẻ đã được sử dụng trong / tâm lý học và nghiên cứu nhận thức kể từ khi quân đội thử nghiệm binh sĩ trước và trong Thế chiến II.
Ngày nay, các chiến lược sắp xếp thẻ thường được sử dụng để kiểm tra tính khả dụng của kiến trúc phần mềm. Phương pháp sắp xếp thẻ tạo ra thông tin về cách người trả lời liên kết và ý tưởng nhóm, cấu trúc hoặc sản phẩm. Là một quá trình định tính, sắp xếp thẻ giúp hỗ trợ sự phát triển thông tin chi tiết.
Để tham gia vào hoạt động sắp xếp thẻ, người trả lời cần tổ chức các thẻ chưa phân loại thành các nhóm.
Họ cũng có thể được yêu cầu gắn nhãn các danh mục họ tạo ra. Có hai phiên bản của hoạt động sắp xếp thẻ: Sắp xếp thẻ đóng và sắp xếp thẻ mở. Trong hoạt động sắp xếp thẻ mở, người trả lời tạo danh mục của riêng họ . Trong một loại thẻ đã đóng, người trả lời được yêu cầu sắp xếp thẻ thành các danh mục đã được nhà nghiên cứu thị trường xác định trước.
Sắp xếp thẻ là một phương pháp công nghệ rất thấp sử dụng các ghi chú hoặc thẻ chỉ mục Post-It ™. Có, như bạn có thể đoán, các gói phần mềm hỗ trợ việc tạo ra các hoạt động sắp xếp giỏ hàng kỹ thuật số. Việc phân loại thẻ có thể được tiến hành với người trả lời cá nhân, với một nhóm nhỏ trong đó phân loại thẻ đồng thời, hoặc là một hoạt động lai, nơi người trả lời tự thực hiện sắp xếp thẻ và sau đó đến với nhau để thảo luận cách tiếp cận nhiệm vụ và so sánh kết quả.
Nghiên cứu phân loại thẻ tạo ra dữ liệu định lượng dưới dạng một tập hợp các điểm tương đồng. Điểm tương đồng là thước đo của trận đấu cho các cặp thẻ khác nhau. Ví dụ, cho một cặp thẻ, nếu tất cả người trả lời sắp xếp cặp thẻ thành cùng một danh mục thì điểm tương đồng sẽ là 100 phần trăm. Nếu chính xác một nửa số người được hỏi đã sắp xếp hai thẻ vào cùng một danh mục, nhưng nửa kia đã sắp xếp các thẻ thành các loại khác nhau, thì điểm tương đồng sẽ là 50%.
Thật thú vị khi lưu ý rằng kỹ thuật phân loại thẻ, là một quá trình nghiên cứu định tính, đã được sử dụng để thay thế một kỹ thuật định lượng được gọi là phân tích nhân tố khám phá. Trích dẫn cho nghiên cứu này như sau: Santos, GJ (2006). Kỹ thuật sắp xếp thẻ như là một thay thế định tính cho phân tích nhân tố thăm dò định lượng, Truyền thông doanh nghiệp: Tạp chí Quốc tế, 11 (3), 288 - 302.
So sánh liên tục để mã hóa dữ liệu nghiên cứu tự nhiên
Phương pháp so sánh liên tục là phương pháp nghiên cứu định tính nổi tiếng đầu tiên được mô tả và tinh chế bởi các nhóm nghiên cứu tự nhiên như Glaser & Strauss và Lincoln & Guba. Phương pháp so sánh không đổi được thực hiện theo bốn giai đoạn: (a) so sánh dữ liệu có thể áp dụng cho từng loại, khi các danh mục xuất hiện; (b) tích hợp các danh mục và các thuộc tính của chúng để giảm thiểu tập dữ liệu và tiếng ồn dữ liệu; (c) tiếp tục phân định lý thuyết dựa trên tập dữ liệu giảm; và (d) viết lý thuyết.
Không giống như phương pháp nghiên cứu định lượng, trong đó giả thuyết được tạo ra trước khi nghiên cứu bắt đầu, phương pháp so sánh không đổi tạo ra lý thuyết khi nó tiến triển. Thay vì có giả thuyết chỉ đạo nghiên cứu, các chủ đề xuất hiện khi dữ liệu được mã hóa và phân tích. Điều này được gọi là nghiên cứu tự nhiên hoặc lý thuyết căn cứ. Do việc xây dựng liên tục lý thuyết thông qua phân tích, việc khám phá các mối quan hệ bắt đầu khi các quan sát ban đầu được phân tích. Một quá trình sàng lọc liên tục xảy ra khi mã hóa là không thể thiếu trong việc thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu.
Nội dung tường thuật của các cuộc phỏng vấn và các câu hỏi khảo sát mở được phân tích cho các mẫu quan trọng. Các mẫu được xác định, phân loại và mã hóa để khám phá các chủ đề. Một quá trình so sánh liên tục là nghiên cứu quy nạp. Đó là, các loại và ý nghĩa của các loại xuất hiện từ dữ liệu thay vì được áp đặt trên dữ liệu trước khi dữ liệu được thu thập hoặc phân tích.