如何在定性研究中应用归纳法？

在定性研究中应用归纳推理涉及直接从收集的实证数据中推导理论、模式或概念框架，而不是测试先前存在的假设。该方法非常适合探索复杂现象，其中现有知识有限。 关键原则包括在没有严格先入之见的情况下开始数据收集，允许模式自然地出现。它需要系统和迭代的过程：同时进行数据收集和分析，在不同的数据元素之间进行持续比较分析，以及严格的编码（从开放编码开始）。它的主要适用性在于旨在生成新颖见解、理论或深入上下文化理解的探索性研究。一个重要的警告是，研究者在整个过程中需要进行严格的反思，以最小化影响解释的偏见。 典型的实施涉及几个整合的步骤。研究者首先沉浸在原始数据中（例如，访谈记录、现场笔记）。接下来，他们进行详细的开放编码，以识别初步概念。通过持续比较，这些代码被迭代地细化、聚类，并综合成更广泛的主题和类别。最终，这将导致发展出一个经验基础的理论理解或模型，能够连贯地解释特定研究背景中观察到的模式。