Kodierungen analysieren und visualisieren
Mixed-Methods-Datenanalyse mit MAXQDA und R
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Beschreibung
Dieses Lehrbuch bietet eine anwendungsorientierte Einführung in die transformative Mixed-Methods-Datenanalyse. Qualitative Daten enthalten häufig Strukturen und Zusammenhänge, die bei einer ausschließlich qualitativen Kodierung nur schwer oder gar nicht erkennbar sind. Ziel ist es, durch Quantifizierungen sowie Visualisierungen latente Strukturen sichtbar zu machen, um so Typen von Fällen und Zusammenhänge zwischen Kategorien herauszuarbeiten. Das Buch erläutert Grundlagen zum Kategoriensystem, zur Interkoder-Übereinstimmung und zur Transformation qualitativer Kodierungen in quantitative Daten. Im Hauptteil werden Mixed-Methods-Typenbildung mittels Hauptkomponentenanalyse, Multidimensionaler Skalierung und Clusteranalyse sowie Netzwerkkarten zur Exploration von Beziehungen zwischen Kategorien beschrieben. Anhand eines Beispieldatensatzes und praxisnaher Übungen mit MAXQDA und RStudio lernen Forschende, Lehrende und Studierende diese Methoden anzuwenden. Der Datensatz und alle im Buch verwendeten R-Skripte sind in einem begleitenden GitHub-Repository verfügbar.
Die Autor*innen
Marco Galle ist Methodenberater an der PH Luzern im Bereich Mixed Methods Forschung mit Schwerpunkt auf qualitativer Inhaltsanalyse und MAXQDA.
Glena Iten ist Methodenberaterin an der PH Luzern für quantitative Forschungsmethoden mit Schwerpunkt auf multivariater Statistik und R.
Dieses Lehrbuch bietet eine anwendungsorientierte Einführung in die transformative Mixed-Methods-Datenanalyse. Qualitative Daten enthalten häufig Strukturen und Zusammenhänge, die bei einer ausschließlich qualitativen Kodierung nur schwer oder gar nicht erkennbar sind. Ziel ist es, durch Quantifizierungen sowie Visualisierungen latente Strukturen sichtbar zu machen, um so Typen von Fällen und Zusammenhänge zwischen Kategorien herauszuarbeiten. Das Buch erläutert Grundlagen zum Kategoriensystem, zur Interkoder-Übereinstimmung und zur Transformation qualitativer Kodierungen in quantitative Daten. Im Hauptteil werden Mixed-Methods-Typenbildung mittels Hauptkomponentenanalyse, Multidimensionaler Skalierung und Clusteranalyse sowie Netzwerkkarten zur Exploration von Beziehungen zwischen Kategorien beschrieben. Anhand eines Beispieldatensatzes und praxisnaher Übungen mit MAXQDA und RStudio lernen Forschende, Lehrende und Studierende diese Methoden anzuwenden. Der Datensatz und alle im Buch verwendeten R-Skripte sind in einem begleitenden GitHub-Repository verfügbar.
Einblick in Potentiale und Grenzen von Visualisierungen von Codierungen Anwendungsorientierte Einführung mit Forschungsbeispielen Anleitung zu fortgeschrittenen Anwendungen in MAXQDA in Kombination mit RStudio Including GitHub repository
Autor*in
Marco Galle
Themen in »Kodierungen analysieren und visualisieren«
qualitative Inhaltsanalyse Netzwerkkarten quantitative Inhaltsanalyse multidimensionale Skalierung soziale Netzwerke gemischt-methodische Datenanalyse semantische Netzwerke data visualization transformative Mixed-Methods-Datenanalyse Conversion Mixed Methods Design Crossover Mixed Analysis Triangulation Netzwerk Kategorie Inhaltsanalyse