如何分析用户体验研究中的定性数据

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主题分析 2022 年 4 月 8 日 热门文章 揭示定性数据中的主题可能令人生畏且困难。 定量研究的总结相对简单：比如说，我们的得分比竞争对手高 25%。 但我们如何总结一系列定性观察结果呢？ 在项目的早期阶段，通常会进行探索性研究。

这项研究通常会产生大量定性数据，其中包括： 定性态度数据，例如从用户访谈、焦点小组甚至日记研究中获得的人们的想法、信仰和自我报告的需求 定性行为数据，例如通过情境调查和其他人种学方法收集的对人们行为的观察 任何人都可以进行主题分析，它使定性  电报号码数据  数据的重要方面变得可见，并使发现主题变得更加容易。


什么是主题分析？ 定义：主题分析是一种系统方法，通过使用适当的代码检查个人观察和引用来分解和组织来自定性研究的丰富数据，以促进重要主题的发现。 顾名思义，主题分析涉及寻找主题。 定义： 主题： 是对从数据中发现的信念、实践、需求或其他现象的描述 当相关发现在参与者或数据源中多次出现时发生 分析定性数据的挑战 许多研究人员对项目早期阶段进行的探索性研究的定性数据感到不知所措。



下表重点介绍了一些常见的挑战及其引起的问题。 挑战导致的问题 大量数据：定性研究结果会产生很长的记录和大量的现场笔记，可能需要很长时间才能阅读； 我们可能很难看到模式并记住什么是重要的。 浅薄分析：分析通常非常肤浅，略读主题，只关注令人难忘的事件和引言，而忽略了大部分注释。