如何通过定性数据分析构建理论框架？

通过定性数据分析构建理论框架涉及基于数据本身归纳出一个解释性结构。只要采用专注于理论构建的既定定性方法，这一过程是完全可行的。 这种方法需要系统的数据收集（例如，访谈、观察）和严格的分析技术。核心原则包括持续比较分析、迭代编码（开放编码、轴心编码、选择性编码）和理论抽样，以提炼新出现的概念。在研究过程中保持反思态度至关重要，以最小化偏见。目标是实现理论饱和，在这一阶段新数据不再提供关于核心类别及其关系的额外见解。这种方法特别适合旨在解释缺乏现有全面理论的复杂现象的探索性研究。 实施从对数据的细致沉浸开始，导致初步编码以识别核心概念及其属性。随后的轴心编码探讨这些概念之间的关系，形成初步类别。选择性编码将这些类别整合成一个连贯的故事情节，最终发展出解释中心现象的核心类别。最终形成的框架提供了新的解释能力，推动了该领域的理解，并可以指导未来的定量测试或实践干预。其主要价值在于生成具有情境丰富性、实证基础的理论。