การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ คือ กระบวนการค้นหาความหมาย รูปแบบ และประเด็นสำคัญจากข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข มักใช้ในงานวิจัยที่ต้องการเข้าใจประสบการณ์ ความคิดเห็น พฤติกรรม และความหมายที่ผู้คนให้กับสิ่งต่างๆ
วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ มีหลายวิธี ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูล วัตถุประสงค์ของงานวิจัย และทฤษฎีที่ใช้ วิธีการที่นิยมใช้ ได้แก่
- การวิเคราะห์เนื้อหา (Content analysis): วิเคราะห์ข้อความ เอกสาร บันทึก หรือสื่ออื่นๆ เพื่อค้นหาคำสำคัญ วลี รูปแบบ และประเด็นสำคัญ
- การวิเคราะห์แบบอุปนัย (Grounded theory): พัฒนาแนวคิดและทฤษฎีจากข้อมูล โดยไม่ตั้งกรอบล่วงหน้า
- การวิเคราะห์แบบอุปนัย-นิรนัย (Mixed methods): ผสมผสานการวิเคราะห์แบบปริมาณและแบบคุณภาพ
- การวิเคราะห์วาทกรรม (Discourse analysis): วิเคราะห์วิธีการใช้ภาษาเพื่อแสดงอำนาจ ความสัมพันธ์ และอุดมการณ์
- การวิเคราะห์แบบเนื้องลึก (Narrative analysis): วิเคราะห์เรื่องราว ประสบการณ์ และความทรงจำ
ขั้นตอน ของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
- เตรียมข้อมูล: จัดระเบียบข้อมูล แปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่วิเคราะห์ได้ เช่น บันทึกย่อ ถอดเสียง ฯลฯ
- อ่านและทำความเข้าใจข้อมูล: อ่านข้อมูลซ้ำๆ จดบันทึกประเด็นสำคัญ คำถาม และความคิดเห็น
- ระบุประเด็นสำคัญ: ค้นหาคำสำคัญ วลี รูปแบบ และประเด็นสำคัญจากข้อมูล
- วิเคราะห์และตีความ: อธิบายความหมายของประเด็นสำคัญ เชื่อมโยงกับทฤษฎี และงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง
- สรุปผล: เขียนรายงานสรุปผลการวิเคราะห์ ตีความ และข้อเสนอแนะ
เครื่องมือ ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
- ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ เช่น NVivo, MAXQDA, Atlas.ti
- โปรแกรมตารางคำนวณ เช่น Excel
- โปรแกรมจัดการเอกสาร เช่น Word
ข้อดี ของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
- เข้าใจประสบการณ์ ความคิดเห็น พฤติกรรม และความหมายที่ผู้คนให้กับสิ่งต่างๆ
- ค้นหาความรู้ใหม่ พัฒนาแนวคิด และทฤษฎี
- ตอบคำถามที่ซับซ้อน
- เข้าใจบริบทของปัญหา
ข้อจำกัด ของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
- ใช้เวลานาน
- อัตนัย
- ผลการวิจัยอาจไม่สามารถสรุปไปยังประชากรกลุ่มใหญ่