تحلیل مضمون آتراید استرلینگ (Attride-Stirling’s thematic network analysis) روشی کیفی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مبتنی بر متن است که بر شناسایی، تفسیر و سازماندهی مضامین در سطوح مختلف تمرکز دارد. این روش توسط مارکوس آتراید و لیندا استرلینگ توسعه یافته و به عنوان روشی انعطاف‌پذیر و دقیق برای تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی در زمینه‌های مختلف مورد استفاده قرار گرفته است.

مراحل اصلی تحلیل مضمون آتراید استرلینگ

1. آماده‌سازی داده‌ها: در این مرحله، داده‌های خام متن مانند مصاحبه‌ها، اسناد یا نظرسنجی‌ها جمع‌آوری و سازماندهی می‌شوند.
2. کدگذاری اولیه: در این مرحله، محقق به طور دقیق متن را می‌خواند و کدهای اولیه‌ای را برای مفاهیم و ایده‌های کلیدی شناسایی می‌کند.
3. ایجاد مضامین پایه: کدهای اولیه بر اساس شباهت‌ها و تفاوت‌ها به مضامین پایه (Basic Themes) گروه بندی می‌شوند.
4. ایجاد مضامین سازمان‌دهنده: مضامین پایه بر اساس روابط و وابستگی‌ها به مضامین سازمان‌دهنده (Organizing Themes) گروه بندی می‌شوند.
5. ایجاد مضامین فراگیر: مضامین سازمان‌دهنده بر اساس روابط و وابستگی‌ها به مضامین فراگیر (Global Themes) گروه بندی می‌شوند.
6. شبکه مضامین: روابط بین مضامین در سطوح مختلف در قالب یک شبکه مضامین (Thematic Network) به تصویر کشیده می‌شود.
7. تفسیر: محقق بر اساس یافته‌های تجزیه و تحلیل، مضامین و روابط بین آنها را تفسیر می‌کند.

این فرآیند به دنبال کشف مضامین مهم در یک متن در سطوح مختلف است در حالی که به طور همزمان ساختار ارائه می دهد و امکان تفسیر داده ها را فراهم می کند. به بیان ساده، این رویکرد شامل انتخاب کلمات کلیدی یا کدهایی است که در سراسر داده ها ظاهر می شوند. سپس این کدها در خوشه هایی از اصطلاحات مشابه گروه بندی می شوند. تحلیل مضمون آتراید استرلینگ از سه سطح تحلیل استفاده می کند: مضامین اساسی، مضامین سازماندهی و مضامین فراگیر.

شبکه موضوعی در ابتدا از ایجاد مضامین اساسی توسعه می یابد و به عنوان مثال، به سمت درون مایه فراگیر حرکت می کند. مضامین اصلی ابتدا بر اساس داستان زیربنایی که گفته می شود به مضامین سازماندهی طبقه بندی می شوند. این مضامین سازمان‌دهنده اکنون در پرتو مضامین اصلی خود بازتفسیر شده و در یک موضوع فوق‌العاده یا موضوع اصلی گرد هم آمده‌اند.

مضامین اساسی

اینها اساسی ترین مضامین نوظهور هستند و از داده ها تعیین می شوند. اینها مقدمات ساده ای هستند که مشخصه داده ها هستند و به خودی خود بسیار ناچیز هستند. برای اینکه فراتر از معنای بی واسطه آنها معنا پیدا کند، مضامین اساسی باید در چارچوب سایر مضامین اساسی در نظر گرفته شوند. این منجر به ظهور مضامین سازمان دهی می شود

مضامین سازمان‌دهی

این‌ها مضامین نوظهور درجه متوسطی هستند که مضامین اساسی را در دسته‌هایی از مسائل مشابه سازماندهی می‌کنند و اطلاعات بیشتری را در سطح مزو نشان می‌دهند.

مضامین فراگیر

اینها مضامین فوق‌العاده‌ای هستند که خوشه‌های مشتق شده از مضامین سازمان‌دهنده را خلاصه و معنا می‌کنند.

شبکه مضمون تحلیل مضمون آتراید استرلینگ

شبکه مضمون براساس تحلیل مضمون آتراید استرلینگ به عنوان ساختارهای وب مانند ارائه می شوند. هیچ سلسله مراتبی وجود ندارد اما در عوض روابط متقابل بین گروه ها بهتر نشان داده شده است. این شبکه ها ابزار تجزیه و تحلیل هستند نه تجزیه و تحلیل فی نفسه. نکته مهم این است که پس از ایجاد یک شبکه موضوعی، هدف آن این است که به عنوان یک ابزار سازماندهی و گویا در تفسیر متن عمل کند.

مزایای تحلیل مضمون آتراید استرلینگ

• انعطاف‌پذیری: این روش برای تجزیه و تحلیل انواع مختلف داده‌های کیفی مناسب است.
• دقت: این روش به محققان اجازه می‌دهد تا مضامین را به طور دقیق و عمیق شناسایی و تفسیر کنند.
• شفافیت: این روش گام‌های مشخصی را برای تجزیه و تحلیل ارائه می‌دهد که قابل ردیابی و بررسی است.
• قابلیت اطمینان: این روش با استفاده از روش‌های مختلف برای تضمین قابلیت اطمینان نتایج، مانند کدگذاری دوگانه و بررسی عضو، قابل اعتمادتر است.

کاربردهای تحلیل مضمون آتراید استرلینگ

تحلیل مضمون آتراید استرلینگ در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها، از جمله آموزش، روانشناسی، جامعه‌شناسی، علوم سیاسی، تجارت و مدیریت، برای تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی استفاده می‌شود. این روش برای بررسی تجربیات، باورها، نگرش‌ها و انگیزه‌های افراد و همچنین برای درک پدیده‌های اجتماعی و فرهنگی پیچیده مفید است.

برای آموزش بیشتر در زمینه تحلیل مضمون آترید استرلینگ بر روی لینک زیر کلیک کنید.

attride stirlings thematic network-analysis

منابع

1. کاربست تحلیل مضمون آتراید استرلینگ در واکاوی شاخص‌های …: https://aapc.khu.ac.ir/browse.php?a_id=1120&sid=1&slc_lang=fa&ftxt=0
2. کدگذاری در تحلیل مضمون: https://parsmodir.com/db/research/coding-theme.php
3. تحلیل مضمون و شبکه مضامین: روشی ساده و کارآمد برای …: https://www.sid.ir/paper/129816/fa
4. تحلیل مضمون: https://parsmodir.com/db/research/thematic-analysis.php
5. تحلیل مضمون: https://www.sid.ir/fa/journal/SearchPaperlight.aspx?str=%D8%AA%D8%AD%D9%84%DB%8C%D9%84%20%D9%85%D8%B6%D9%85%D9%88%D9%86

تحلیل آماری پایان نامه

نوشته

یادگیری سازمانی: راهکارها و روش‌های ارتقاء یادگیری در سازمان‌ها

نوشته

رسمیت در سازمان: اهمیت، عوامل تأثیرگذار و راهکارها

نوشته

توانایی های هوش مصنوعی جمینی Gemini

نوشته

تحلیل مسیر چیست؟

انواع نرم افزار های تحلیل داده های کمی و نقاط قوت و ضعف آن ها
نرم‌افزارهای تحلیل داده‌های کمی زیادی وجود دارند. در زیر، چند نرم‌افزار رایج در این حوزه به همراه نقاط قوت و ضعف آن‌ها آورده شده است:

اکسل (Excel):

نقاط قوت: آسان برای استفاده، قابلیت تحلیل داده‌های ساده، محیط کاربری آشنا، قابلیت استفاده از فرمول‌های پیشرفته.
نقاط ضعف: محدود به حداکثر تعداد ردیف‌ها و ستون‌ها، کندی در پردازش حجم بزرگ داده‌ها، قابلیت محدود در تجزیه و تحلیل پیشرفته.
اس‌پی‌اس‌اس (SPSS):

نقاط قوت: قابلیت تحلیل داده‌های پیچیده و چندمتغیره، محیط کاربری گرافیکی، قابلیت تولید گزارشات و نمودارهای تحلیلی.
نقاط ضعف: هزینه بالا برای خرید و استفاده، محدودیت در پردازش حجم بزرگ داده‌ها، نیاز به تخصص تحلیل داده.
اس‌تی‌ای‌اس (STATA):

نقاط قوت: قابلیت تحلیل داده‌های پیچیده و آماری، انواع مدل‌های آماری، قابلیت برنامه‌نویسی و اتوماسیون تحلیل.
نقاط ضعف: هزینه بالا برای خرید و استفاده، نیاز به تخصص تحلیل داده و آمار.
آر (R):

نقاط قوت: رایگان و متن‌باز، بیش از 10000 بسته تحلیلی، قابلیت برنامه‌نویسی و انعطاف‌پذیری بالا.
نقاط ضعف: مناسب برای کاربران حرفه‌ای و تخصصی، یادگیری منحصر به فرد، نیاز به تجربه کدنویسی.
پایتون (Python):

نقاط قوت: رایگان و متن‌باز، زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره، بیش از گستره وسیعی از کتابخانه‌های تحلیل داده و ماشینی.
نقاط ضعف: نیاز به کدنویسی و تخصص برنامه‌نویسی، زمان برای توسعه و راه‌اندازی.

جی‌ام‌پی (JMP):

نقاط قوت: محیط کاربری گرافیکی و آسان برای استفاده، قابلیت تحلیل داده‌های پیچیده، امکانات گزارش‌دهی و تجزیه و تحلیل آماری.
نقاط ضعف: هزینه بالا برای خرید و استفاده، محدودیت در پردازش حجم بزرگ داده‌ها.
متلب (MATLAB):

نقاط قوت: قابلیت تحلیل داده‌های عددی و پیچیده، امکانات برنامه‌نویسی و الگوریتم‌های پیشرفته، قابلیت تجزیه و تحلیل اعداد صحیح و محاسبات عددی.
نقاط ضعف: هزینه بالا برای خرید و استفاده، نیاز به تخصص برنامه‌نویسی و ریاضیات.
سی‌پلاس‌پلاس (C++):

نقاط قوت: زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و سریع، قابلیت کنترل دقیق روی عملیات محاسباتی، قابلیت اتصال به کتابخانه‌های مختلف تحلیل داده.
نقاط ضعف: نیاز به تخصص برنامه‌نویسی و ریاضیات، زمان برای توسعه و راه‌اندازی.
جولیا (Julia):

نقاط قوت: زبان برنامه‌نویسی سریع و قدرتمند برای تحلیل داده، قابلیت برنامه‌نویسی و انعطاف‌پذیری بالا، سازگاری با کتابخانه‌های تحلیل داده و عددی.
نقاط ضعف: کمترین انتشار و استفاده در مقایسه با نرم‌افزارهای دیگر، نیاز به تخصص برنامه‌نویسی و ریاضیات.

این تنها چند نمونه از نرم‌افزارهای دیگری هستند که برای تحلیل داده‌های کمی مورد استفاده قرار می‌گیرند. همچنین، بسته‌ها و کتابخانه‌های تحلیل داده برای زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند پایتون، R و جاوا نیز وجود دارند که می‌توانند برای تحلیل داده‌های کمی استفاده شوند. انتخاب نرم‌افزار و زبان برنامه‌نویسی مناسب بستگی به نیازها و تخصص شخصی دارد.

نرم افزار های مناسب تحلیل خوشه بندی کدام ها هستند؟

نوشته

آموزش کامل نرم افزار انویو Nvivo فصل 1- قسمت سوم: پنجره های تخصصی

نوشته

نرم افزارهای رفع اشکالات متون انگلیسی

نوشته

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

نوشته

توصیه‌هایی تغذیه ای برای بزرگسالان بالای ۶۵ سال

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

اختلالات روانی (DSM) چیست؟

راهنمای تشخیصی و آماری اختلال‌های روانی یا دی اس ام (انگلیسی: Diagnostic and Statistical Manual of Psychiatric Disorders, و به اختصار DSM) یک زبان مشترک و استاندارد برای طبقه‌بندی اختلالات روانی ارائه می‌کند و توسط انجمن روان‌پزشکی آمریکا تهیه شده‌است.

مشخصه‌های اصلی DSM چیست؟

به طور کلی راهنمای تشخیصی و آماری اختلالات روانی ارائه دهنده‌ی یک استاندارد در خصوص طبقه بندی اختلال‌های روانی است. حروف اختصاری DSM حاکی از اصطلاح Diagnostic and Statistical Manual of Psychiatric دارد.

DSM یک راهنما کاربردی برای روانپزشک‌ها و روانشناس‌ها به شمار می‌رود که در راستای تشخیص اختلال‌های روانی کاربرد دارد. به عبارتی دیگر راهنمای تشخیصی و آماری اختلالات روانی یک راهنمای تشخیصی است که توسط انجمن روانپزشکی آمریکا (APA) تهیه و منتشر شده است. این کتاب شامل فهرستی از اختلالات روانی مانند افسردگی، اختلالات اضطراب، اختلالات خوردن، اختلالات رفتاری و اختلالات وسواسی-اجباری است. هر یک از این اختلالات با علائم خاص خود شناخته می‌شوند.

در واقع DSM به عنوان یک راهنمای تشخیصی برای پزشکان، روانپزشکان و متخصصین سلامت روان استفاده می‌شود تا به آن‌ها در تشخیص اختلالات روانی کمک کند و زمینه را برای ارائه بهترین و مناسب‌ترین درمان مهیا نماید. همچنین، DSM به عنوان یک راهنمای آماری هم مورد استفاده قرار می‌گیرد. به طوری که تحقیقات روانشناسی و روانپزشکی با استفاده از DSM، می‌توانند اطلاعات آماری جامعی از شیوع اختلالات روانی در جامعه را جمع‌آوری و تحلیل کنند.

DSM در حال حاضر در نسخه پنجم خود (DSM-5) منتشر شده است و شامل فهرستی جامع از اختلالات روانی است که با استفاده از علائم و علائم خاص تشخیص داده می‌شوند. هر اختلال در DSM-5 با یک کد منحصر به فرد شناخته می‌شود و در بسیاری از موارد، یک مجموعه از معیارهای تشخیصی نیز وجود دارد تا پزشکان و متخصصین به درستی تشخیص دهند که یک فرد با یک اختلال خاص مبتلا است یا نه.

DSM-5 در بخش‌های مختلفی به اختلالات روانی می‌پردازد.بخش اول شامل اختلالات اضطرابی است که شامل اختلال اضطراب عمومی، اختلال ترس از جایگاه عمومی، اختلال فوبیای اجتماعی و اختلال ترس از بیماری است.

بخش دوم دربردارنده اختلالات روانپزشکی شناختی است که شامل اختلالات اسکیزوفرنی و اختلالات علائمی می‌شود.

بخش سوم شامل اختلالات مزاجی است که اشاره به اختلال افسردگی، اختلال بیپولار و اختلالات وسواسی-اجباری دارد. بخش چهارم مختص اختلالات خوردنی است که شامل اختلال بلیمیا، اختلال انسدادی و اختلال اضطراب خوردن است.

علاوه بر این، DSM-5 به اختلالات خواب، اختلالات جنسی، اختلالات رفتاری و اختلالات مرتبط با مواد مخدر نیز می‌پردازد. DSM-5 به عنوان یکی از پراستفاده‌ترین و مهمترین ابزارهای تشخیصی در حوزه سلامت روان، از اهمیت بسیاری برخوردار است.

ملاک هایی وجود دارند که تعیین کننده ابتلا به یک بیماری روانی هستند. این ملاک ها بر اساس یک استاندارد بین المللی تحت عنوان DSM ترویج یافته اند.

به جرئت می توان گفت DSM دربردارنده ی کلیه گروه های اختلالات روانی در کودکان و بزرگسالان است. راهنمای اختلالات روانی بر اساس مجموعه ای از نظریه های پژوهشگران، بنگاه های بیمه، سازمان بهداشت جهانی، پزشکان، دارو های روان پزشکی و صنایع دارو سازی طراحی شده است. در ایالات متحده آمریکا DSM مورد استفاده شرکت های بیمه سلامت، پزشکان، محققان، آژانس های تنظیم دارو های روان پزشکی، شرکت های دارویی و سیاست گذاران قرار دارد.

مجموعه DSM حاوی توضیحات، معیارها و علائم مورد نیاز در خصوص تشخیص اختلالات روانی است. علاوه بر این گزارش‌هایی را درباره سن رایج، رویکردهای درمانی، نتیجه های درمان، جنسیت و مستعدان به بیماری‌های روانی را ارائه می‌دهد.

راهنمای تشخیصی و آماری اختلالات روانی dsm؛ از گذشته تا کنون

DSM- I

راهنمای تشخیصی و آماری اختلالات روانی به وسیله‌ی انجمن روان پزشکی آمریکا (APA) در سال 1952 منتشر شده است. نسخه اول راهنمای تشخیصی و آماری اختلالات روانی شامل 106 مورد بیماری تشخیصی بوده است.

DSM-II

دومین نسخه ی DSM در سال 1968 شکل گرفت. این نسخه با عنوان DSM-II و با 182 مورد تشخیصی منتشر شد.

DSM- III

نسخه سوم DSM حدود 12 سال پس از انتشار DSM-II طراحی شد. این راهنمای تشخصی بالغ بر 265 بیماری روانی را تحت پوشش قرار داده بود.

DSM-IV

در سال 1994 سیستم چند محوری DSM-IV انتشار یافت. این سیستم بالغ بر 292 اختلال روانی را فهرست کرد. حدود 6 سال بعد نسخه ی بروز شده ی DSM با عنوان DSM-IV-TR ارائه شد.

نسخه DSM-IV-TR با بهره گیری از رویکرد چند محوری به شناسایی اختلال‌های روانی می‌پرداخت.

از آنجایی که بیماری‌های روانی حوزه‌های مختلف زندگی را تحت تاثیر قرار می‌دهند، در خصوص کمک به پزشکان و روانپزشکان در رویکر چند محوری طراحی شد.

محور اول؛ سندرم‌های بالینی

اولین محور DSM-IV-TR دربردارنده‌ی سلامت روان و اختلالات مصرف بود. اختلالات در دسته‌های مختلفی نظیر اختلالات خوردن، اضطرابی و خلقی تقسیم بندی می‌شدند.

محور دوم؛ اختلالات شخصیت و عقب ماندگی ذهنی

محور دوم ویژه اختلالات شخصیتی نظیر هیستریونیک و شخصیت ضد اجتماعی، عقب ماندگی ذهنی تعبیه شده است.

در عقب ماندگی ذهنی به موجب نقص فکری و عملکردی در مهارت‌های فردی و مراقبت از خود مشکلاتی بروز پیدا می‌کند.

این در حالی است که اختلالات شخصیت زمینه ساز بروز مشکلات در نحوه ارتباط فرد با جهان هستند.

محور سوم؛ شرایط عمومی پزشکی

محور سوم با عنوان شرایط پزشک شناخته می‌شود و در خصوص اختلالاتی کاربرد دارد که سبب تاثیرگذاری در محور اول و دوم می‌شوند. به طور مثال آسیب مغزی می‌تواند شرایط پزشکی را در محور I و II  تحت تاثیر قرار دهد.

محور چهارم؛ مشکلات روانی- اجتماعی

کلیه مشکلات اجتماعی و زیست محیطی که قادر هستند اختلالات محور I و II  را تحت تاثیر قرار دهند، در محور مشکلات روانی- اجتماعی جای می‌گیرند.

مشکلات روانی- اجتماعی شامل طلاق، بیکاری، نقل مکان و مرگ یکی از عزیزان می‌شود.

محور پنجم؛ ارزیابی جهانی عملکرد

پزشک در محور پنجم تصور خود را از سطح کلی عملکرد بیمار نشان می دهد. در این محور پزشکان قادر هستند نحوه تعامل چهار محور مذکور و تاثیر آن ها در زندگی را بهتر درک نمایند.

DSM- 5

در ماه مه 2013 میلادی ویرایش پنجم راهنمای تشخیصی و آماری اختلالات روانی شکل گرفته است. در حقیقت آخرین نسخه راهنمای تشخصی با عنوان DSM- 5 انتشار یافت.

در سال‌های نخست نشر نسخه پنجم DSM اختلاف نظرهای گسترده‌ای درباره اعتبار راهنما شکل گرفت. بنابراین موسسه ملی سلامت روان معیارهایی را برای ایجاد پایه و اساس یک سیستم طبقه بندی جدید طراحی کرد.

زین پس مدیر NIMH و رئیس انجمن روان پزشکی آمریکا به نام‌های توماس اسنیل و جفری لیبرمن در قالب یک بیانیه مشترک اطلاعات نسخه پنجم DSM را به عنوان کامل ترین و جامع ترین اطلاعات برشمردند.

جالب است بدانید که DSM از بیمارستان‌های روان پزشکی، سیستم‌های جمع آوری آمار سرشماری و کتابچه راهنمای ارتش ایالات متحده آمریکا تکمیل شده است.

علاوه بر این، نسخه‌های جدید DSM به موجب استاندارد سازی تشخیص روانپزشکی مبنی بر شواهد تجربی و برخلاف نوزولوژی مورد تحسین واقع شده است.

محورهای مورد بحث در راهنمای تشخیصی و آماری اختلالات روانی

• ماهیت و روش‌های تشخیص اختلال
• نکات مورد توجه بر اساس فرهنگ
• سیر بیماری
• میزان فراگیری
• تشخیص افتراقی در خصوص تفکیک اختلال‌ها با بیماری های مشابه

گونه‌های مختلف اختلالات روانپزشکی در راهنمای تشخیصی و آماری اختلالات روانی dsm

اختلال‌های روان پزشکی در نسخه پنجم DSM شامل طیف گسترده‌ای از بیماری‌های روانی می‌شوند.

یکی از اختلال‌هایی که در راهنمای تشخیصی DSM- 5 وجود دارد، اختلال خلقی است. اختلالات خلقی دربردارنده‌ی دو رده‌ی اصلی افسردگی تک قطبی و اختلال دو قطبی می‌شوند.

یکی دیگر از اختلال‌های روان پزشکی بر اساس DSM- 5، اوتیسم است. اوتیسم به عنوان یک اختلال رشدی به موجب تضعیف یکی از حواس شکل می‌گیرد.

جالب است بدانید که اختلال اوتیسم در روان پزشکی با عنوان در خود ماندگی نیز شناخته می‌شود.

از سری اختلال‌های روان پزشکی در DSM- 5 می توان به موارد ذیل اشاره کرد:

• اختلال پرخوری
• اختلال افسردگی ماژور
• اختلال کم توجهی- بیش فعالی بزرگسالان
• اختلال اضطراب فراگیر
• اعتیاد رفتاری
• اختلال عصب شناختی ضعیف
• اولین تجربه ی مواد مخدر
• اختلال استرسی پس از آسیب روانی
• نارسایی جنسیتی

طبق نسخه‌ی پنجم راهنمای تشخیصی و آماری، اختلالات روانی به شرح ذیل هستند:

• اختلال عصب شناختی ضعیف
• اختلال پرخوری
• اوتیسم یا در خود ماندگی
• نارسایی جنسیتی
• اختلال اضطراب فراگیر
• اختلال افسردگی ماژور
• اختلال خلقی
• اختلال استرسی پس از آسیب روانی

درمان اختلالات شخصیتی

در مقایسه با اختلالات خلقی مانند افسردگی بالینی و اختلال دوقطبی ، در طول تاریخ مطالعات نسبتاً کمی در مورد چگونگی درمان موثر اختلالات شخصیت انجام شده است. بسیاری از کارشناسان بر این باورند که درمان اختلالات شخصیتی دشوار است ، زیرا بر اساس تعریف آنها الگوهای دیرینه ای از شخصیت هستند. با این حال ، تعداد فزاینده ای از درمان های مبتنی بر شواهد وجود دارد که برای اختلالات شخصیت موثر هستند.

به طور کلی ، هدف از درمان اختلال شخصیت شامل موارد زیر است:

• کاهش ناراحتی ذهنی و علائمی مانند اضطراب و افسردگی
• کمک به افراد برای درک جنبه ای از مشکلات خود که برای خودشان درونی است
• تغییر رفتارهای ناسازگار و نامطلوب اجتماعی ، از جمله بی پروایی ، انزوای اجتماعی ، عدم قاطعیت و طغیان خلق و خو
• اصلاح ویژگی های شخصیتی مشکل دار مانند وابستگی ، بی اعتمادی ، غرور و دستکاری

روان درمانی

اتحاد ملی بیماری های روانی (NAMI) چندین نوع روان درمانی را که ممکن است در درمان اختلالات شخصیت مفید باشد ، فهرست می کند:

– رفتار درمانی دیالکتیک (DBT) ، که مهارت های مقابله و راهبردهای مقابله با انگیزه های مربوط به خودآزاری و خودکشی ، تنظیم احساسات و بهبود روابط را آموزش می دهد.

– درمان شناختی رفتاری (CBT) ، که هدف آن همانطور که NAMI بیان کرده است “شناخت افکار منفی و یادگیری استراتژی های مقابله موثر” است.

– درمان مبتنی بر ذهنیت (MBT) ، که به افراد می آموزد که به حالات روحی و روانی درونی خود و دیگران توجه کرده و در مورد آنها تأمل کنند.

– درمان سایکودینامیکی ، که بر ضمیر ناخودآگاه تأکید زیادی دارد ، جایی که احساسات ، انگیزه ها و افکار ناراحت کننده ای که برای ما بسیار دردناک است، در خود جای داده است.

خانواده درمانی، طی آن اعضای خانواده یاد می گیرند که واکنش های ناسالم را نسبت به یکدیگر تغییر دهند و مهارت های ارتباطی موثر را بیاموزند.

داروها

داروها می توانند برای درمان افسردگی یا اضطراب مرتبط یا همزمان مفید باشند. بسته به علائم شما ، ارائه دهنده مراقبت های بهداشتی شما ممکن است یک یا چند مورد از موارد زیر را تجویز کند:

• داروهای ضد اضطراب
• ضد افسردگی
• ضد روان پریشی
• تثبیت کننده خلق و خو

جمع بندی مطالب

همان طور که بیان کردیم DSM مخفف عبارت راهنمای تشخیصی و آماری اختلالات روانی است. DSM یک ابزار برای متخصصان در حوزه سلامت روان است که برای تشخیص، شناسایی و طبقه بندی سلامت روان کاربرد دارد.

آخرین نسخه ی DSM در ماه مه 2013 انتشار یافته است.  نسخه‌ی DSM- 5 به وسیله ی رئیس انجمن روان پزشکی آمریکا به نام جفری لیبرمن تحت عنوان کامل ترین راهنمای تشخیصی معرفی شده است.

مجموعه DSM دربردارنده‌ی توضیحات، معیار ها و علائم مورد نیاز در خصوص تشخیص اختلالات روانی می‌باشد.

علاوه بر این گزارش‌هایی را درباره سن رایج، رویکرد های درمانی، نتیجه های درمان، جنسیت و مستعدان به بیماری‌های روانی را در اختیار روان پزشکان قرار می‌دهد.

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.

نرم افزار کیفی Atlas.ti چیست و چه کاربردهایی دارد؟

نرم افزار Atlas.ti یک نرم افزار کیفیتی متخصص است که برای تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی در مطالعات علوم انسانی و اجتماعی استفاده می‌شود. این نرم افزار به محققان و پژوهشگران کمک می‌کند تا به صورت جامع و سازماندهی شده به تحلیل داده‌های کیفی بپردازند و الگوها، موضوعات و مفاهیم موجود در این داده‌ها را شناسایی کنند.

با استفاده از Atlas.ti، می‌توانید کدها و متنوعیتی از نشانگرها را برای برچسب‌گذاری و تفسیر داده‌های کیفی خود استفاده کنید. این نرم‌افزار قابلیت‌هایی مانند مشاهده، مقایسه و تحلیل برچسب‌ها، کشف الگوها و روابط میان مفاهیم را فراهم می‌کند. همچنین، Atlas.ti امکاناتی برای مدیریت و ارجاع به منابع و متون مرتبط را نیز فراهم می‌کند.

در کاربردهای عمده، Atlas.ti در مطالعات کیفی مانند تحلیل محتوا، تحلیل مضمون، نظریه‌پردازی زمینه‌ای، تحلیل داده‌های مصاحبه و نظرسنجی، تحلیل گفتمان و تحلیل اجتماعی شبکه‌ای استفاده می‌شود. این نرم‌افزار ابزاری قدرتمند برای تحلیل و تفسیر داده‌های کیفی در تحقیقات انسانی و اجتماعی به حساب می‌آید.

انواع نرم افزارهای تحلیل داده های کیفی

نوشته

رابطه کلسیم و ویتامین D در چیست ؟ / جدول مصرف روزانه بر اساس سن

نوشته

نرم افزار آباکوس چیست ؟

نوشته

چرا بعد از کار اینقدر خسته می‌شوم؟ چه باید کرد؟

نوشته

معرفی نرم افزارهای تحلیل آماری (LISREL، AMOS، EQS، PLS)

انواع نرم افزارهای تحلیل داده های کیفی

نرم افزارهای تحلیل داده های کیفی به محققان کمک می کنند تا داده های کیفی خود را به طور موثرتر و کارآمدتر تجزیه و تحلیل کنند. این نرم افزارها طیف وسیعی از ابزارها را برای سازماندهی، کدگذاری، تحلیل و تفسیر داده های کیفی ارائه می دهند.

برخی از محبوب ترین نرم افزارهای تحلیل داده های کیفی عبارتند از:

1. MAXQDA:

• این نرم افزار یکی از محبوب ترین نرم افزارهای تحلیل کیفی است که به دلیل رابط کاربری ساده و ابزارهای قدرتمند خود شناخته شده است.
• MAXQDA برای انواع روش های تحلیل کیفی، از جمله تحلیل محتوای کیفی، تحلیل گفتمان، و نظریه داده های بنیادی مناسب است.
• MAXQDA: http://www.maxqda.com/

2. NVivo:

• NVivo یک نرم افزار قدرتمند دیگر برای تحلیل کیفی است که توسط بسیاری از محققان در رشته های مختلف استفاده می شود.
• این نرم افزار طیف وسیعی از ابزارها را برای تجزیه و تحلیل داده های متنی، صوتی و تصویری ارائه می دهد.
• https://help-nv.qsrinternational.com/20/win/Content/about-nvivo/about-nvivo.htm

3. Atlas.ti:

• Atlas.ti یک نرم افزار قدرتمند دیگر برای تحلیل کیفی است که به دلیل انعطاف پذیری و قابلیت های خود شناخته شده است.
• این نرم افزار برای انواع روش های تحلیل کیفی، از جمله تحلیل محتوای کیفی، تحلیل گفتمان، و نظریه داده های بنیادی مناسب است.
• Atlas.ti: https://atlasti.com/

4. QDA Miner:

• QDA Miner یک نرم افزار تخصصی برای تحلیل کیفی داده های متنی است.
• این نرم افزار ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل محتوای کیفی، تحلیل گفتمان، و نظریه داده های بنیادی ارائه می دهد.
• 5. Dedoose:
• Dedoose یک نرم افزار مبتنی بر وب برای تحلیل کیفی است که به شما امکان می دهد تا از هر کجا به داده های خود دسترسی داشته باشید و آنها را تجزیه و تحلیل کنید.
• این نرم افزار ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل محتوای کیفی، تحلیل گفتمان، و نظریه داده های بنیادی ارائه می دهد.
• Dedoose: https://www.dedoose.com/

انتخاب نرم افزار مناسب برای تحلیل داده های کیفی به عوامل مختلفی از جمله نوع داده های شما، روش تحلیل مورد نظر شما و بودجه شما بستگی دارد.

منابع

• Parsmodir – نرم‌افزارهای تحقیق کیفی: https://parsmodir.com/soft/browser.php
• آکادمی تحلیل – معرفی پرکاربردترین نرم افزارهای تحلیل کیفی: https://drtfaca.ir/%D9%85%D8%B9%D8%B1%D9%81%DB%8C-%D9%BE%D8%B1%DA%A9%D8%A7%D8%B1%D8%A8%D8%B1%D8%AF%D8%AA%D8%B1%DB%8C%D9%86-%D9%86%D8%B1%D9%85-%D8%A7%D9%81%D8%B2%D8%A7%D8%B1%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D8%AA%D8%AD%D9%84%DB%8C/
• [QDA Soft – نرم افزارهای تحلیل کیفی](http://qdasoft.ir/%D9%86%D8%B1%D9%85-%D8%A7%D9%81%D8%B2%D8%A7%D8%B1%D9%87%D8%A7%DB%8C-%D8%AA%D8%AD%D9%84%DB%8C%D9%84-%DA%A9%DB%8C%D9%81%DB%8C/

تحلیل رگرسیون چیست؟

نوشته

نحوه اضافه کردن تصاویر و متن در نرم افزار Word

نوشته

تحلیل

نوشته

نحوه نوشتن فصل چهارم پایان نامه و تحلیل داده ها

نوشته

روش های بررسی نرمال بودن توزیع داده ها و شرایط استفاده از هر روش چیست؟

نوشته

قابلیت های نرم افزار Nvivo

Nvivo یک نرم افزار قدرتمند برای تحلیل داده‌های کیفی است که به پژوهشگران و محققان در فرآیند تحقیق تحلیلی و تفسیری کمک می‌کند. این نرم افزار امکانات گسترده‌ای برای مدیریت، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی فراهم می‌کند. برخی از قابلیت‌های کلیدی Nvivo عبارتند از:

وارد کردن و سازماندهی داده: Nvivo به کاربران امکان وارد کردن انواع مختلفی از داده‌ها را می‌دهد، از جمله مصاحبه‌ها، متون، گفتارها، فایل‌های صوتی و تصویری، تصاویر و سایر منابع مربوط به تحقیق. این نرم افزار به شما امکان می‌دهد داده‌های خود را در پروژه‌ها و پوشه‌ها سازماندهی کنید و به راحتی بازیابی کنید.

کدگذاری و طبقه‌بندی: با استفاده از Nvivo، شما می‌توانید به داده‌های خود کدها اختصاص دهید و بخش‌های متنی یا رسانه‌ای را به صورت سامانه‌مند دسته‌بندی و برچسب‌گذاری کنید. این قابلیت به شما کمک می‌کند الگوها، موضوعات و مفاهیم مهم را در داده‌های خود شناسایی کنید و تحلیل دقیق‌تری انجام دهید.

جستجو و بازیابی متن: Nvivo قابلیت جستجوی پیشرفته‌ای را فراهم می‌کند تا به شما امکان دهد به سرعت و با دقت بخش‌های مورد نظر خود را در داده‌ها پیدا کنید. شما می‌توانید عبارات، کلمات کلیدی یا کدها را جستجو کنید و نتایج مربوطه را بازیابی کنید.

تحلیل محتوا: Nvivo ابزارهای متنوعی برای تحلیل محتوا ارائه می‌دهد، از جمله تحلیل مفهومی، تحلیل محتوای بدون کد، تحلیل محتوای کدگذاری شده و تحلیل محتوای متقابل. این ابزارها به شما کمک می‌کنند الگوها، مفاهیم و تفاوت‌ها را در داده‌های خود شناسایی کنید و درک بهتری از موضوعات و مفاهیم بدست آورید.

تجسم داده: Nvivo امکانات تجسم داده‌ها را فراهم می‌کنماید. شما می‌توانید نمودارها، نمودارهای ستونی، نمودارهای پراکندگی، نمودارهای شبکه و نمودارهای مفهومی را برای نمایش داده‌ها و روابط بین آن‌ها استفاده کنید. این نمودارها به شما کمک می‌کنند الگوها و روابط پنهان در داده‌های خود را به صورت بصری درک کنید.

همکاری و اشتراک‌گذاری: Nvivo به شما امکان می‌دهد تا با سایر اعضای تیم یا همکاران خود در یک پروژه مشترک کار کنید. شما می‌توانید پروژه‌های خود را به اشتراک بگذارید، داده‌ها را در همان فرمت اصلی به اشتراک بگذارید و برای هماهنگی و همکاری بهتر از ابزارهای مختلفی مانند توضیحات، تگ‌ها و نظرات استفاده کنید.

گزارش‌دهی: Nvivo به شما امکان می‌دهد گزارش‌های جامع و تحلیلی از داده‌های خود ایجاد کنید. شما می‌توانید جداول، نمودارها، نمودارهای فرکانس کدها و دسته‌بندی‌ها، نمودارهای روابط و سایر اطلاعات تحلیلی را به صورت قابل چاپ یا قابل اشتراک‌گذاری در قالب فایل‌های مختلف تولید کنید.

این فقط برخی از قابلیت‌های اصلی Nvivo هستند. این نرم افزار یک ابزار بسیار چندگانه و قابل تنظیم است که به پژوهشگران و محققان در تحقیقات کیفی کمک می‌کند تا داده‌های خود را به صورت جامع و دقیق تحلیل کنند و به نتایج معناداری دست یابند.

انجام تحلیل کیفی با نرم افزارهای مکس کیو دی ای و انویوو Maxqda & Nvivo

نوشته

فصل 4 پایان نامه با نرم افزارهای آماری SPSS- PLS – Amos – Maxquda – Nvivo

نوشته

دسته‌بندی روش‌های تحقیق بر اساس هدف :

نوشته

کامل ترین پکیج آموزش کاربردی نرم افزار انویو Nvivo (فصل دوم)

نوشته

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

روش های بررسی نرمال بودن توزیع داده ها و شرایط استفاده از هر روش چیست؟

قابلیت های نرم افزار Maxqda

MAXQDA یک برنامه نرم افزاری جامع برای تحقیقات کیفی و ترکیبی است که قابلیت‌های متنوعی برای مدیریت، تحلیل و تفسیر داده‌ها ارائه می‌دهد. برخی از قابلیت‌های کلیدی MAXQDA عبارتند از:

وارد کردن و سازماندهی داده: MAXQDA به کاربران امکان وارد کردن انواع مختلفی از داده‌ها را می‌دهد، از جمله اسناد متنی، فایل‌های PDF، ضبط صوتی و تصویری، تصاویر و داده‌های رسانه‌های اجتماعی. این نرم افزار رابطه انعطاف پذیر و ساده‌ای برای سازماندهی و ساختاردهی داده‌ها فراهم می‌کند که مدیریت و بازیابی اطلاعات را آسان می‌کند.

کدگذاری و طبقه‌بندی: با استفاده از MAXQDA، پژوهشگران می‌توانند به داده‌های خود کدها اعمال کرده و قطعات متنی یا رسانه‌های دیگر را به صورت سامانه‌مند دسته‌بندی و برچسب‌گذاری کنند. این قابلیت امکان شناسایی موضوعات، مفاهیم یا الگوها در داده‌ها را فراهم می‌کند و در فرآیند تحلیل داده و توسعه نظریه به کمک می‌رساند.

جستجو و بازیابی متن: MAXQDA امکانات جستجوی قوی را فراهم می‌کند، که به کاربران اجازه می‌دهد به دنبال کلمات، عبارات یا قطعات کدگذاری شده در داده‌های خود بگردند. این قابلیت به طور قابل توجهی کارآیی کاوش و بازیابی داده را افزایش داده و در فرآیند تحلیل زمان و زحمت صرفه‌جویی می‌کند.

تجسم داده: MAXQDA ابزارهای متنوعی برای تجسم داده‌ها، از جمله ابر کلمات، نمودارهای میله‌ای و ماتریس‌ها ارائه می‌دهد تا به پژوهشگران در فهم بهتری از داده‌های خود کمک کند. این تجسم‌ها در شناسایی روندها، الگوها و ارتباطات در مجموعه داده‌ها به کمک می‌رسند و درک بهتری از یافته‌های تحقیق فراهم می‌کنند.

تحلیل داده‌های کیفی: MAXQDA از روش‌های متنوعی از تحلیMAXQDA یک نرم‌افزار جامع برای تحقیقات کیفی و ترکیبی است که امکانات گسترده‌ای در زمینه مدیریت، تجزیه و تحلیل داده‌ها و تفسیر آن‌ها را فراهم می‌کند. برخی از قابلیت‌های کلیدی MAXQDA عبارتند از:

وارد کردن و سازماندهی داده: MAXQDA به کاربران امکان وارد کردن انواع مختلفی از داده‌ها، مانند اسناد متنی، فایل‌های PDF، ضبط صوتی و تصویری و داده‌های رسانه‌های اجتماعی را می‌دهد. این برنامه رابط کاربری انعطاف‌پذیر و ساده‌ای برای سازماندهی و مدیریت داده‌ها فراهم می‌کند تا اطلاعات را به راحتی مدیریت کرده و بازیابی کنید.

کدگذاری و طبقه‌بندی: با استفاده از MAXQDA، می‌توانید به داده‌های خود کد اختصاص دهید و بخش‌های متنی یا رسانه‌های دیگر را به صورت سیستماتیک دسته‌بندی و برچسب‌گذاری کنید. این قابلیت به شما در شناسایی موضوعات، مفاهیم و الگوها در داده‌ها کمک کرده و در فرآیند تجزیه و تحلیل داده و توسعه نظریه به شما کمک می‌کند.

جستجو و بازیابی متن: MAXQDA قابلیت جستجوی قوی را فراهم می‌کند و به شما امکان می‌دهد کلمات، عبارات یا بخش‌های کدگذاری شده را در داده‌های خود جستجو کنید. این ویژگی به شما در کاوش و بازیابی داده‌ها کمک می‌کند و زمان و زحمت بیشتری در فرآیند تحلیل صرفه‌جویی می‌کند.

تجسم داده: MAXQDA ابزارهای تجسمی متنوعی مانند ابر کلمات، نمودارهای میله‌ای و ماتریس‌ها را ارائه می‌دهد تا به شما در فهم بهتر داده‌های خود کمک کند. این تجسم‌ها به شما در شناسایی روندها، الگوها و روابط در مجموعه داده‌ها کمک می‌کنند و درک بهتری از یافته‌های تحقیقاتی شما فراهم می‌کنند.

مستندات پروژه: MAXQDA ویژگی هایی را برای مستندسازی و ردیابی فرآیند تحقیق فراهم می کند. محققان می‌توانند یادداشت‌ها، حاشیه‌نویسی‌ها و نظراتی را به داده‌های خود اضافه کنند و پیگیری تصمیم‌ها، ایده‌ها و بازتاب‌ها را در طول تجزیه و تحلیل آسان‌تر می‌کنند.

پشتیبانی و آموزش: MAXQDA منابع آموزشی و پشتیبانی گسترده ای از جمله آموزش ها، وبینارها و انجمن کاربران ارائه می دهد. این نرم افزار به طور مداوم به روز می شود و از سازگاری با آخرین سیستم عامل ها و روش های تحقیق اطمینان حاصل می کند.

به طور خلاصه، MAXQDA یک برنامه نرم افزاری قوی است که محققان را قادر می سازد تا داده های روش های کیفی و ترکیبی را به طور موثر مدیریت، تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند. طیف وسیعی از ویژگی های آن سازماندهی داده ها، کدگذاری، جستجو، تجسم و تجزیه و تحلیل را ساده می کند و آن را به ابزاری ارزشمند برای محققان در رشته های مختلف تبدیل می کند.

تحلیل داده های آماری با نرم افزارهای کمی و کیفی

نوشته

یادگیری سازمانی: راهکارها و روش‌های ارتقاء یادگیری در سازمان‌ها

نوشته

توصیه‌هایی تغذیه ای برای بزرگسالان بالای ۶۵ سال

نوشته

تحلیل داده های آماری

نوشته

تفاوت روش‌های تعیین حجم نمونه در تحقیقات کیفی و کمّی