Hauptunterschied – Inh altliche vs. thematische Analyse
Wenn es um Datenanalyse bei der Durchführung von Forschungsarbeiten geht, gibt es viele Arten, die von Forschern verwendet werden können. Inh altsanalyse und thematische Analyse sind zwei solche Arten von Analysen, die in der Forschung verwendet werden. Für die meisten Forscher kann der Unterschied zwischen inh altlicher und thematischer Analyse ziemlich verwirrend sein, da beide das Durchsuchen der Daten beinh alten, um Muster und Themen zu identifizieren. Es ist jedoch wichtig hervorzuheben, dass der Hauptunterschied zwischen Inh alts- und thematischer Analyse darin besteht, dass sich der Forscher bei der Inh altsanalyse mehr auf die Häufigkeit des Auftretens verschiedener Kategorien konzentrieren kann, bei der thematischen Analyse geht es mehr um die Identifizierung von Themen und Themen Aufbau der Analyse auf möglichst kohärente Weise. Einige Forscher betonen auch, dass die thematische Analyse tiefer gehen und ein breiteres Verständnis vermitteln kann als die Inh altsanalyse.
Was ist Inh altsanalyse?
Inh altsanalyse bezieht sich auf eine Datenanalysetechnik, die sowohl in der quantitativen als auch in der qualitativen Forschung verwendet wird. Diese Technik hilft dem Forscher, wichtige Daten aus einem Datenkorpus zu identifizieren. Die Daten können in unterschiedlichen Formen vorliegen. Es können Bücher, Bilder, Fotografien, Statuen, Ideen, Papiere, Verh altensweisen usw. sein. Das Ziel des Forschers ist es, den Inh alt jedes Datenelements zu analysieren. Bei den meisten Inh altsanalysen verwenden Forscher Codierungssysteme, um verschiedene Datenelemente zu identifizieren und zu kategorisieren.
Wenn die Inh altsanalyse für die quantitative Datenanalyse verwendet wird, kann sie auch verwendet werden, um Häufigkeiten von Daten zu identifizieren. Aus diesem Grund wird die Inh altsanalyse heute in großem Umfang in Kommunikation und Medien eingesetzt. Kommen wir nun zur thematischen Analyse.
Was ist thematische Analyse?
Die thematische Analyse ist eine Datenanalysetechnik, die in der Forschung verwendet wird. Dies wird hauptsächlich für qualitative Forschungen verwendet, bei denen der Forscher beschreibende Daten sammelt, um sein Forschungsproblem zu beantworten. Sobald die Daten gesammelt wurden, würde der Forscher die Daten wiederholt mit der Absicht durchgehen, aufkommende Muster, Themen, Unterthemen usw. zu finden. Dies ermöglicht dem Forscher, die Daten in verschiedene Abschnitte zu kategorisieren. Dies kann eine ziemlich langwierige Aufgabe sein, da der Forscher die Daten viele Male durchgehen muss, bevor er die Hauptthemen und Unterthemen der Forschung abschließt. Dieser Prozess des Durchgehens von Daten wird als „Immersion“bezeichnet.
Es ist wichtig, in einer thematischen Analyse hervorzuheben, dass die Hauptthemen, die der Forscher für seine endgültige Analyse verwendet, miteinander verbunden sind. Wenn die Themen untätig bleiben, ohne sich miteinander zu verbinden, kann es schwierig sein, die endgültige Struktur zu schaffen und der Forschung einen Sinn zu geben. Die Verwendung einer thematischen Analyse hat viele Vorteile. Erstens bringt es die reichh altigen Daten zum Vorschein, die der Forscher in der Datenerfassungsphase gesammelt hat. Außerdem bietet es der Forschung eine logische Struktur.
Was ist der Unterschied zwischen inh altlicher und thematischer Analyse?
Inh altsdefinitionen und thematische Analyse:
Inh altsanalyse: Die Inh altsanalyse bezieht sich auf eine Datenanalysetechnik, die sowohl in der quantitativen als auch in der qualitativen Forschung verwendet wird.
Thematische Analyse: Die thematische Analyse ist eine Datenanalysetechnik, die in der Forschung verwendet wird.
Merkmale der inh altlichen und thematischen Analyse:
Art der Forschung:
Inh altsanalyse: Die Inh altsanalyse kann sowohl in der quantitativen als auch in der qualitativen Forschung eingesetzt werden.
Thematische Analyse: Die thematische Analyse wird hauptsächlich in der qualitativen Forschung verwendet.
Fokus:
Inh altsanalyse: Der Datencodierung wird viel Bedeutung beigemessen, da sie das Erkennen der wichtigen Datenelemente ermöglicht.
Thematische Analyse: Themen werden stärker hervorgehoben.
