如何将定性数据转换为定量数据以进行分析？

定性数据可以系统地转化为定量格式，以便于统计分析，揭示通过纯粹的定性解读不易辨别的模式。这种转化可以通过统称为量化或编码的方法来实现，从而将定性见解整合到更广泛的混合方法研究框架中。 关键原则包括在初步数据检查之前或期间制定一个明确、可靠的编码方案（分类法）。基本条件包括从定性内容或相关理论中得出的明确、相互独立和详尽的类别。经过培训的编码人员需要一致地应用这些编码方案，这要求进行评分者间可靠性检验，以确保客观性并最小化偏差。常见的量化技术包括为主题分配数字编码（主题分析）、计算单词/短语频率（内容分析）以及在量表上对反应进行评级（例如，从访谈反应中使用的Likert量表）。这种方法适用于各个学科，但在整个转换过程中需要仔细关注保持定性数据的原始含义和上下文。 将定性数据转换为定量数据主要目的是使用统计工具识别主题的普遍性、类别之间的关系或数据中的趋势。典型的实施步骤包括：（1）确定要量化的特定定性元素（例如主题、情感、行为）；（2）创建详细的编码手册，定义每个类别；（3）培训编码人员并评估他们的一致性；（4）系统地将代码应用于所有相关的数据段；以及（5）分析生成的数字数据集。这个过程产生了支持定性发现的可量化证据，增强了大数据集之间的可比性，并允许对关系进行更客观的探索，从而为混合方法研究增加了重大价值。