تحلیل مضمون آتراید استرلینگ (ATA) یکی از روش‌های تحلیل داده‌های کیفی است که به شیوه‌ای خاص برای تحلیل و تفسیر متون متنوع مانند مصاحبه‌ها، گفتگوها و ملاحظات میدانی استفاده می‌کند. در مقابل، روش‌های دیگری مانند تحلیل مضمون کلاسیک، تحلیل محتوا و تحلیل نظریه‌محور نیز برای تحلیل داده‌های کیفی به کار می‌روند.

در زیر تفاوت‌های اصلی بین تحلیل مضمون آتراید استرلینگ و سایر روش‌های تحلیل داده‌های کیفی را بررسی می‌کنیم:

۱. رویکرد مفهومی: ATA به تحلیل مفاهیم و الگوهای معنایی در داده‌های متنی تمرکز می‌کند. این روش سعی می‌کند مفاهیم اصلی، محورها و الگوهای عمده را در داده‌ها شناسایی کند و به تفسیر عمیق‌تر آنها بپردازد. در مقابل، روش‌های دیگر مانند تحلیل محتوا ممکن است بیشتر به توصیف و شرح داده‌ها تمرکز کنند تا به تحلیل معنایی عمیق آنها.

۲. مشارکت فعال پژوهشگر: ATA بر اساس ایده مشارکتی فعال پژوهشگر با داده‌ها استوار است. در این روش، پژوهشگر به عنوان یک عضو فعال در فرآیند تحلیل، مفاهیم و الگوهای معنایی را از طریق تفسیر و بررسی دقیق داده‌ها شناسایی می‌کند. در روش‌های دیگر، پژوهشگر ممکن است به عنوان یک مشاهده‌گر ناظر عمل کند یا فقط به تحلیل توصیفی داده‌ها بپردازد.

۳. استفاده از نرم‌افزارهای خاص: ATA اغلب با استفاده از نرم‌افزارهای خاصی مانند NVivo اجرا می‌شود. این نرم‌افزارها امکاناتی را برای سازماندهی، تحلیل و نمایش داده‌های کیفی فراهم می‌کنند. در روش‌های دیگر نیز می‌توان از نرم‌افزارهای مختلفی برای تحلیل داده‌های کیفی استفاده کرد، اما نرم‌افزارهای مخصوص ATA به صورت خاص طراحی شده‌اند.

۴. طرح نمونه‌گیری و معتبرسازی: در ATA، طرح نمونه‌گیری به شیوه‌ای مشخص و با هدف انتخاب داده‌هایی که تنوع مفاهیمی را در بر دارند، انجام می‌شود. پژوهشگران برای انتخاب داده‌ها معیارهایی مانند تنوع مفاهیمی، نمونه‌گیری با قصد و استراتژی‌های مشارکتی را در نظر می‌گیرند. در روش‌های دیگر، معیارها و روش‌های نمونه‌گیری ممکن است متفاوت باشند و به عوامل دیگری مانند تعداد نمونه، تنوع جغرافیایی و زمانی توجه کنند.

۵. رویکرد تفسیری: ATA تمرکز خود را بر تفسیر و تبیین داده‌های کیفی می‌گذارد. پژوهشگران در ATA سعی می‌کنند مفاهیم و الگوهای معنایی را در داده‌ها شناسایی کرده و آنها را با تفسیر و تبیین عمیق‌تری در قالب روایت‌های توصیفی و مفهومی بیان کنند. در روش‌های دیگر، توصیف و شرح دقیق داده‌ها ممکن است از تفسیرات گسترده‌تر یا نظریه‌محور برخوردار نباشد.

۶. اعتبارپژوهی و پایایی: ATA در فرآیند تحلیل داده‌های کیفی از روش‌های اعتبارپژوهی و پایایی خاصی استفاده می‌کند. اعتبارپژوهی در ATA به معنای تطابق بین داده‌ها و تفسیرات پژوهشگر است و پایایی به معنای قابلیت تکرار پژوهش و حصول نتایج مشابه می‌باشد. در روش‌های دیگر نیز اعتبارپژوهی و پایایی مورد توجه قرار می‌گیرند، اما روش‌ها و رویکردهای مشخص خود را دارند.

به طور کلی، ATA از سایر روش‌های تحلیل داده‌های کیفی با تأکید بیشتر بر تحلیل معنایی و تفسیر عمیق داده‌ها متمایز می‌شود. این روش به پژوهشگران امکان می‌دهد مفاهیم و الگوهای معنایی در داده‌ها را به صورت جزئی و کیفی تحلیل کنند و به نتایجی غنی‌تر و عمیق‌تر دست یابند.

در چه زمینه‌هایی از تحقیقات از روش تحلیل مضمون آتراید استرلینگ استفاده می‌شود؟

تحلیل مضمون آتراید استرلینگ، روشی برای تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی است که در طیف گسترده‌ای از تحقیقات کاربرد دارد. از جمله زمینه‌های رایج استفاده از این روش می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• مطالعات علوم اجتماعی: این روش به طور گسترده در مطالعات علوم اجتماعی مانند جامعه‌شناسی، روانشناسی، آموزش و علوم سیاسی برای بررسی تجربیات، دیدگاه‌ها و باورهای افراد استفاده می‌شود.
• مطالعات علوم انسانی: از این روش در مطالعات علوم انسانی مانند ادبیات، فلسفه و تاریخ برای تحلیل متون، اسناد و مصنوعات فرهنگی استفاده می‌شود.
• تحقیقات در حوزه سلامت: در تحقیقات حوزه سلامت، از تحلیل مضمون آتراید استرلینگ برای بررسی تجربیات بیماران، دیدگاه‌های متخصصان پزشکی و داده‌های مربوط به مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود.
• تحقیقات آموزشی: این روش در تحقیقات آموزشی برای بررسی تجربیات دانش‌آموزان، دیدگاه‌های معلمان و داده‌های مربوط به فرآیند یادگیری و تدریس به کار می‌رود.

مزایای استفاده از تحلیل مضمون آتراید استرلینگ عبارتند از:

• انعطاف‌پذیری: این روش برای تجزیه و تحلیل انواع مختلف داده‌های کیفی، از جمله مصاحبه‌ها، گروه‌های متمرکز، اسناد و مصنوعات فرهنگی مناسب است.
• قابلیت اطمینان: با استفاده از رویکرد نظام‌مند و شفاف، می‌توان اطمینان حاصل کرد که تجزیه و تحلیل قابل اعتماد و قابل تکرار است.
• قدرت: این روش می‌تواند به درک عمیق و ظریف پدیده‌های پیچیده منجر شود.

در مجموع، تحلیل مضمون آتراید استرلینگ ابزاری ارزشمند برای تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی در طیف گسترده‌ای از زمینه‌های تحقیقاتی است.

منابع:

https://www.sid.ir/paper/129816/fa

https://aapc.khu.ac.ir/browse.php?a_id=1120&sid=1&slc_lang=fa&ftxt=0

https://parsmodir.com/db/research/thematic-analysis.php

https://sanad.iau.ir/journal/jisds/?_action=current

روش های بصری سازی در مکس کیو دی ای MAXQDA

نوشته

استفاده از افزونه فارسی ویراستیار در Word

نوشته

استفاده از اکسل در حسابداری و ساخت گزارشات

نوشته

روش های انتخاب افراد نمونه در پژوهش

نوشته

نحوه بازیابی اسناد در ورد

به طور کلی، در تحلیل مضمون آتراید-استرلینگ، مضامین کلیدی که در داده‌های کیفی شناسایی شده‌اند، توصیف و تفسیر می‌شوند. در زیر، یک نمونه ساده از مضمون و توصیف آن را برای شما توضیح می‌دهم:

مضمون: تجربه دانشجویان در دوره‌های آموزش آنلاین

توصیف: در این مضمون، دانشجوان درباره تجربه‌هایشان در دوره‌های آموزش آنلاین صحبت می‌کنند. آن‌ها از ویژگی‌های مثبتی مانند انعطاف‌پذیری زمانی و مکانی در دسترس بودن دوره‌ها و راحتی استفاده از پلتفرم‌های آموزش آنلاین خبر می‌دهند. همچنین، از ویژگی‌های منفی مانند کاستی در تعاملات اجتماعی و ارتباط مستقیم با اساتید یا همکلاسی‌ها نیز اشاره می‌کنند. آن‌ها می‌گویند که عدم حضور فیزیکی و تعاملات رو به رو در دوره‌های آموزشی می‌تواند احساس انزوا و کاستی از تجربه آموزشی را به وجود آورد.

• فواید رزماری و روش نگهداری از گیاه رزماری
• گزارش درس سمینار چیست؟ و از چه قسمت هایی تشکیل شده است؟
• ریشه گون عمر را طولانی و سرماخوردگی را رفع می کند
• (بدون عنوان)
• آزمون ضریب همبستگی پیرسون
• رابطه مستقیم بیماریها با کمبود ویتامینها
• آزمون شفه (Scheffé’s test)
• آزمون شاپیرو-ویلک (Shapiro-Wilk test)
• آزمون زد یا Z Test
• آزمون ری برگمن (Roy-Bargman test)
• آزمون رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
• آزمون رگرسیون (Regression Analysis)
• ۱۲ داروی گیاهی برای کشتن میکروب معده
• آزمون دوربین-واتسون (Durbin-Watson Test)
• آزمون دو جمله‌ای (Binomial Test)
• آزمون دقیق فیشر (Fisher’s Exact Test)
• آزمون دانت یا Dunnett’s Test
• آزمون دامنه استودنت یا studentized rang statistic
• آزمون خی دو تک متغیری
• آزمون چند دامنه ای دانکن یا (ِDuncan’s Multiple range test )
• آزمون خی دو تصحیح یتس یا yates correction chi Square test
• آزمون خی دو یا chi Square test چیست ؟

در این نمونه، مضمون “تجربه دانشجویان در دوره‌های آموزش آنلاین” شناسایی شده است و توسط توصیف روابط ، ویژگی‌ها و جنبه‌های مختلف این مضمون بیان شده است. این توصیف می‌تواند مبنایی برای تحلیل عمیق‌تر و تفسیر مفاهیم و الگوهای موجود در تجربه دانشجویان در دوره‌های آموزش آنلاین فراهم کند.

مهم است بدانید که تعداد و نوع مضامین و توصیف آنها بستگی به مطالعه و داده‌های خاص شما دارد. همچنین، در تحلیل مضمون آتراید-استرلینگ، می‌توان بیشتر از یک مضمون شناسایی کرد و هر کدام را به صورت جداگانه توصیف و تفسیر کرد تا تصویر کامل‌تری از داده‌های کیفی به دست آید.

آیا QDA Miner قابلیت تحلیل کمی را برای داده‌های خروجی در نرم‌افزارهای آماری دیگر فراهم می‌کند؟
QDA Miner در اصل یک نرم‌افزار تحلیل کیفی است و تمرکز اصلی آن بر روی تحلیل محتوایی داده‌ها است. به عنوان یک ابزار تحلیل کیفی، QDA Miner عمدتاً برای تحلیل و استنتاج دربارهٔ الگوها، موضوعات، رویدادها و منظورهای مختلف در متن‌ها استفاده می‌شود.

با این حال، QDA Miner امکاناتی را برای تحلیل کمی داده‌ها نیز فراهم می‌کند. شما می‌توانید داده‌های خروجی از QDA Miner را در فرمت‌های قابل قبول توسط نرم‌افزارهای آماری دیگر (مانند SPSS، R، Stata و غیره) ذخیره کرده و سپس این داده‌ها را در نرم‌افزارهای آماری مورد نظر خود تحلیل کنید.

به‌عنوان مثال، می‌توانید تعداد و فراوانی واژگان را در QDA Miner محاسبه کنید و سپس این اطلاعات را به نرم‌افزار آماری منتقل کنید تا تحلیل‌های کمی مانند تجزیه و تحلیل تفاوت‌ها، ثبات برآوردگرها، تحلیل عاملی و غیره را انجام دهید.

همچنین، برخی از نسخه‌های QDA Miner همراه با ابزارهای تکمیلی مانند WordStat عرضه می‌شوند که قابلیت‌های تحلیل کمی بیشتری را فراهم می‌کنند. WordStat به شما امکان می‌دهد تا از طریق روش‌های آماری مانند تحلیل خوشه‌ای، تحلیل عاملی، تحلیل مضامین و غیره، تحلیل کمی روی داده‌های متنی را انجام دهید.

بنابراین، در کل، QDA Miner قابلیت‌های محدودی را برای تحلیل کمی داده‌ها فراهم می‌کند، اما برای تحلیل کمی پیچیده‌تر و جامع‌تر، بهتر است از نرم‌افزارهای آماری تخصصی‌تر استفاده کنید.

برخی از قابلیت‌های QDA Miner را برای تحلیل کمی داده‌ها

نوشته

برای تقویت استخوان چه بخوریم؟/ ۱۱ منبع غذایی مهم دریافت کلسیم

نوشته

برای تحلیل عاملی تأییدی از چه نرم افزار های آماری می توان استفاده کرد؟

نوشته

آزمون های پارامتریک برای مقایسه

نوشته

 کدام رشته آینده شغلی بهتری دارد؟ رشته های آینده دار در ایران و جهان

برخی از قابلیت‌های QDA Miner را برای تحلیل کمی داده‌ها

QDA Miner در عمدهٔ قابلیت‌ها و ابزارهایش برای تحلیل کیفی داده‌ها تخصص دارد. اما، می‌توانید از برخی از قابلیت‌های آن برای تحلیل کمی داده‌ها نیز بهره ببرید. در زیر، تعدادی از قابلیت‌های QDA Miner برای تحلیل کمی داده‌ها آورده شده است:

تحلیل فرکانس: با استفاده از QDA Miner می‌توانید فراوانی و توزیع الگوها و کدها را در متن‌ها محاسبه کنید. این قابلیت به شما اجازه می‌دهد تا بررسی‌های کمی را دربارهٔ تکرار و توزیع الگوها و عناصر کیفی در داده‌های متنی انجام دهید.

تحلیل واژگانی: با استفاده از ابزارهای QDA Miner می‌توانید تجزیه و تحلیل واژگانی انجام دهید. می‌توانید فراوانی و توزیع واژگان را محاسبه کنید و از ابزارهایی مانند شاخص TF-IDF استفاده کنید تا اهمیت واژگان را در متن‌ها بسنجید.

تحلیل مقایسه‌ای: QDA Miner به شما امکان می‌دهد تا متن‌ها و دسته‌بندی‌ها را با یکدیگر مقایسه کنید و مشابهت‌ها و تفاوت‌ها را بررسی کنید. می‌توانید از ابزارهایی مانند تحلیل ارتباطی، تحلیل وابستگی، و تحلیل کروس-تب استفاده کنید.

استخراج داده‌های کمی: QDA Miner امکان استخراج داده‌های کمی از داده‌های متنی را فراهم می‌کند. می‌توانید از قابلیت‌های استخراج اطلاعات مانند تعداد واژگان، تعداد جملات، و تعداد پاراگراف‌ها استفاده کنید.

مهم است به‌خاطر داشته باشید که QDA Miner در اصل یک نرم‌افزار تحلیل کیفی است و متمرکز بر تحلیل محتوایی داده‌ها است. بنابراین، برای تحلیل کمی داده‌ها، معمولاً بهتر است از نرم‌افزارهای آماری تخصصی‌تر مانند SPSS، R یا Stata استفاده کنید.

چگونه می‌توانم فایل‌های صوتی را به متن تبدیل کنم و در تحلیل استفاده کنم؟

برای تبدیل فایل‌های صوتی به متن، می‌توانید از روش‌های مختلف استفاده کنید. دو روش رایج برای تبدیل صوت به متن عبارتند از:

تبدیل صوت به متن با استفاده از نرم افزار تبدیل صوت به متن (Speech-to-Text Software):
امروزه، بسیاری از نرم افزارهای تبدیل صوت به متن قابلیت تشخیص و تبدیل فایل‌های صوتی را به متن دارند. این نرم افزارها از تکنیک‌های تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند. برخی از معروف‌ترین نرم‌افزارهای تبدیل صوت به متن عبارتند از Dragon Naturally Speaking، Google Docs (با استفاده از امکان تبدیل صوت به متن در Google Docs) و Microsoft Azure Speech to Text.

خدمات تبدیل صوت به متن آنلاین:
در این روش، شما می‌توانید از خدمات آنلاین تبدیل صوت به متن استفاده کنید. برخی از خدمات معروف در این زمینه عبارتند از Google Speech-to-Text API، IBM Watson Speech to Text و Microsoft Azure Speech to Text.

بعد از تبدیل فایل صوتی به متن، می‌توانید متن حاصل را در نرم افزار Atlas.ti وارد کنید. از طریق ابزارهای Atlas.ti، می‌توانید برچسب‌ها، کدها و نشانگرها را بر روی متن اعمال کنید و در تحلیل کیفی استفاده کنید. به علاوه، می‌توانید به ویدئوها یا سایر رسانه‌های مرتبط با متن صوتی نیز با استفاده از Atlas.ti ارجاع دهید و روابط بین متن و رسانه‌ها را بررسی کنید.

اهمیت استفاده از تحلیل داده‌های صوتی در تحقیقات کیفی این است که صداها، احساسات، نگارش صحبت‌ها و جزئیات غیرکلامی را به شما ارائه می‌دهند که نمی‌توان به راحتی از طریق متن نوشتاری به آن‌ها دسترسی داشت. با تبدیل صوت به متن و استفاده از ابزارهای تحلیلی مناسب مانند Atlas.ti، می‌توانید به صورت جامع‌تر و دقیق‌تر به تحلیل داده‌های کیفی خود بپردازید.

چگونه یک فایل اکسل را پی دی اف کنیم

نوشته

روش های انتخاب افراد نمونه در پژوهش

نوشته

چگونه چند امضای متفاوت به جیمیل اضافه کنیم

نوشته

مسئله پژوهش را چگونه بیان کنم؟

نوشته

چگونه می‌توانم هیجانات خود را بهتر کنترل کنم؟

آیا Atlas.ti امکاناتی برای تحلیل داده‌های چندرسانه‌ای نیز دارد؟

بله، نرم افزار Atlas.ti امکاناتی را برای تحلیل داده‌های چندرسانه‌ای نیز داراست. این به این معنی است که می‌توانید در کنار متن‌ها، فایل‌های صوتی، ویدئوها، تصاویر و سایر رسانه‌ها را نیز در تحلیل خود در نظر بگیرید.

Atlas.ti به شما امکان می‌دهد تا فایل‌های چندرسانه‌ای را به پروژه خود اضافه کنید و آن‌ها را به همراه داده‌های متنی تحلیل کنید. شما می‌توانید برچسب‌ها، کدها و نشانگرها را بر روی فایل‌های چندرسانه‌ای اعمال کنید و روابط و الگوهایی که در داده‌های چندرسانه‌ای وجود دارند را کشف کنید.

به عنوان مثال، شما می‌توانید ویدئوها را به تفصیل تحلیل کنید و بخش‌های مهم و جالب را با استفاده از برچسب‌گذاری و نشانگرها مشخص کنید. همچنین، می‌توانید فایل‌های صوتی را تبدیل به متن کنید و سپس آن‌ها را برای تحلیل کیفی استفاده کنید.

بنابراین، Atlas.ti امکاناتی برای تحلیل داده‌های چندرسانه‌ای فراهم می‌کند و به شما کمک می‌کند تا به صورت جامع و یکپارچه به تحلیل داده‌های چندرسانه‌ای خود بپردازید.