Основы маркетинга - Блайт Дж. - Анализ качественных данных

Анализ состоит из трех отдельных стадий: редактирование, что означает отбрасывание всех непоследовательных или испорченных ответов; табулирование, то есть сведение воедино различных ответов и создание комбинационных таблиц; интерпретирование, иначе говоря, определение того, что стоит за цифрами.

Анализ качественных данных

До недавнего времени анализ качественных данных в значительной степени основывался на оценках исследователя. Традиционный подход состоял в расшифровке записей, сделанных во время работы фокус-группы или глубинных интервью, а затем вырабатывалось суждение о выраженных взглядах, которое подкреплялось цитатами. Этот подход критиковался на том основании, что ему недостает строгости, присущей количественным методам.

С широким распространением компьютеров стали доступны программы для анализа качественных данных. Существуют программы, позволяющие осуществлять следующие операции:

■ Находить отдельные слова или фразы. Определив ключевые фразы или слова, существенные для данного исследования, исследователь может дать компьютеру задание найти и подсчитать такие слова и фразы.

■ Создавать указатели, показывающие, где и в каком контексте были использованы эти слова и фразы. Эти указатели похожи на указатели в книгах и позволяют исследователю привязать те или иные фразы к определенному типу личности.

■ Привязывать ключевые слова или коды к сегментам текста. Иногда респонденты говорят об определенном вопросе, не используя тех конкретных слов, которые, по мнению исследователя, являются ключевыми. Некоторые программы позволяют исследователю добавлять соответствующие коды и ключевые слова для идентификации соответствующих мест в тексте.

■ Связывать категории. Это позволяет исследователю видеть, связаны ли определенные типы высказываний с другими типами высказываний; например, правда ли, что респонденты, делающие комментарии правого толка, предпочитают мощные автомобили.

В табл. 5.4 приведено несколько примеров компьютерных программ для анализа качественных данных. Этот перечень ни

Таблица 5.4. Инструменты анализа качественных данных

в коей мере не является исчерпывающим; есть множество других программ, которые помогают при анализе качественных данных, а многие еще находятся на стадии разработки. Такие программы способны лишь помочь сделать анализ не столь утомительным; они не проделают за исследователя мыслительную работу, и в качественном анализе оценка исследователя по-прежнему занимает основное место [12].

Представление данных происходит не в числовой форме. В случае качественного анализа некорректно приписывать проценты сделанным комментариям, поскольку выборка мала, а процесс приписывания ключевых слов и кодов к данным не точен. Как правило, результатом анализа качественных данных является набор матриц или сеть. Матрица — это перекрестное табулирование двух перечней, набранных в виде строк и граф; сеть — это диаграмма, показывающая связи между понятиями.

Например, древовидная таксономия — это сеть, показывающая, как связаны между собой те или иные понятия; она напоминает генеалогическое древо. Древовидная таксономия для питания вне дома показана на рис. 5.2.

Завершающая стадия качественного анализа — это интерпретация полученных данных и извлечение некой информации,

Рис. 5.2. Древовидная таксономия питания вне дома

которую смогут использовать менеджеры. Опять-таки, тут требуется определенная степень оценочного суждения со стороны исследователя, и исследователи (как и в количественном анализе) обычно могут лишь делать заключения о том, что, вероятнее всего, имеет место, а не высказывать категорические утверждения о том, что происходит. По этой причине отчеты об исследованиях рынка, как правило, бывают длинными и содержат детальное описание логического хода мысли, который привел к сделанным исследователем выводам.