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質的研究をコーディングできるようにするには、主観的データを定量化するタスクに直面します。これは、主観的観測からなる研究を客観的なデータセットに変換することを意味します。言い換えれば、それをコード化できるようにするには、まず質的研究を定量化する必要があります。要するに、数値に基づいていない研究からの観察を解釈するために数値を使用します。
セクション1
ステップ1
調査前のスケッチ、フィールドノート、インタビューの質問やアンケートの結果を収集します。この記事は、あなたがすでにあなたの研究を実施しており、それを提示または公開する目的で、それをコーディングしようとしていることを前提としています。定性的研究を定量的結果に変換することは気まぐれなプロセスであり、研究前の理論と方法論が参照用に手元にあることを確認する必要があります。
ステップ2
結果を数値化して表にまとめます。質的研究をコード化できるようにするには、主観的データを数学的観点から分析する必要があります。テキスト分析を行っている場合は、特定の単語がリストされている回数を数えるだけでもかまいません。ワードプロセッサアプリケーションを使用すると簡単ですが、手動で行うこともできます。アンケートは定性的ですが、回答の割合A、B、Cなどによって複数の選択肢の質問をコード化できます。たとえば、「テスコで観察したバイヤーはAsdaでのバイヤーよりも急いでいるように見えた」などの一般的な客観的な観察結果を見つけることにより、フィールドノートをエンコードできます。 1ステップ速くなります。番号付けされた結果は、エンコードするデータを構成します。集計は、単にすべてのデータを一緒にコンパイルすることです。
ステップ3
ワークシートの結果を入力します。オブジェクトサブポイントの15の変数ごとに、15の結果がこの特定のケースの研究から得られるケーススタディを除いて、少なくとも15の結果がある必要があります。または、「コーディング」について考える必要はありません。あなたの研究の。結果は、1つの軸（ワークシートヘッダーの行）で与えられたテーマに関連付けられたテーマの名前と、別の軸（ワークシートヘッダー列）のテーマに属する数値結果とともに配置する必要があります。
ステップ4
年齢、人種、性別など、考えられるすべての変数を制御します。その後の列に定性データをコーディングします。質的データをコーディングするには、面倒な量的データをリストする必要がありますが、それまでの間、質的データに関する仮説よりも研究の質問に答えることができます。したがって、行のデータタイプが1つだけ（たとえば、誰かの名前）である限り、列ヘッダーには、質的データではないが「コントロールグループ」を表す変数を含めることができます。定量的データなしで定性的データをコーディングすることは、統制がなく、研究結果を無効にする可能性があるため、良い研究慣行ではありません。
手順5
列のヘッダーで、測定対象の本質を捉えた言葉でカテゴリに名前を付けます。これは、研究前の理論と方法論のメモが必要になる場所です。 「年齢」などの経験的データの場合、明らかに年齢を入力するだけですが、「性別」とは異なる「性別」などの場合、性別という単語を使用することはできません。この場合、それらはジャンルの最も主観的な変数で測定したものに何らかの方法で関連するものとして名前を付ける必要があります。たとえば、「男性の割合」は、統計的な比較の観点から、単に「男性」または「女性」よりもはるかに多くを言います。このルールは、参加者が2つの回答から選択できるようにするアンケートへの回答をコーディングする場合には適用されません。この場合、1と2のように2つの異なる番号を割り当てることにより、コーディングを簡略化できます。
手順6
仮説に関係なく、変数の結果を整理します。これは、ステートメントとグラフのレイアウトに影響しますが、独立変数が従属変数と何らかの相関関係があるかどうかも理解できます。これを行うには、定性的にエンコードされたデータに対応するすべての名前のヘッダーを持つ列を選択し、「フォーマット」に移動して、整理するデータを選択します。これを完了すると、グラフィックスとステートメントを作成し、質的データをプレゼンテーションまたは記事に挿入する準備が整います。