データ分析
質的調査のデータ整理と分析
１．グラウンテッド・セオリー
→観察や面接により資料収集を行い、記録し、データ化する。次にデータを単位とし、コードを付ける。得られたコードを比較してデータのもつ意味を解釈する。この作業を繰り返し、いくつかのコードを集約してカテゴリーを作る
理論的飽和
・データ収集とコーディングを繰り返した後、これ以上新しい概念やカテゴリーが出てこないと判断される状態
２．ＫＪ法
→質的データの分析において、主としてデータをまとめる際などに活用される
→データをカードに記述し、カードをグループごとにまとめて、図解し、文章化して整理していく
→データの分析と集約を通じて、分析前には気が付かなかったことを創造的につくり出すこともある
３．ソシオグラム
→特定のグループにおける人間関係の構造を視覚化するため、メンバー間の選択（牽引）、拒否（反発）関係を用いて図表化したもの
集計と分析
１．記述統計量
データを代表する値
・標準平均：データの総和をケースの数で割った値
・中央値：すべてのデータを小さい順に並べたとき中央に位置する値
・最大値：データのうち最も大きい値
・最小値：データのうち最も小さい値
・パーセンタイル（百分位値）：データを小さい順に並べ、小さい方から数えて何％目の標本かを示す
※50パーセンタイルが中央値となる
オッズ比：ある事象が起こる確率を起こらない確率比で割ったもの
※０以上の数字で示される
（次回に続く）
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