甄曉蘭 10/23/2004
壹、有關質性資料處理與分析問題的再思
如何獲得高品質、具有分析價值的資料？是任何研究的成敗關鍵所在。雖然 資料不是事實的本身，僅是反映現實的部份軌跡，但是有效的資料卻是可以幫助 研究者接近現實、理解真相，並且用之來呈現對現實的理解。針對質性研究而言，
其資料蒐集與分析過程，可說是一種持續不斷進行著的互動歷程（參見圖一）。 研究者必須清楚掌握所採用的研究策略，竭力蒐集完整的資料，不僅包含研究者 全然浸融在現場中對真實經驗的詳盡描述，還要嘗試尋找不同來源的客觀資料，
檢驗其間是否有衝突與對立的觀點，然後針對這些衝突、對立觀點進行深入的思 考、分析、解釋，讓行動研究的結果與討論，在確認、檢證過程中建立其值得信 賴的價值。很多研究者常陷於面對龐大紛雜的資料，卻不知如何從中選擇「具分 析價值」的資料，來歸納分析出有意義的論述架構，以致在研究報告中常常落得 只是大量逐字稿的排列堆砌，表面看起來似乎是證據十足，實底卻是缺乏「分析」
與「詮釋」的功夫，所「整理」、「呈現」的資料可有可無，一點說服力都沒有。
資料蒐集
資料呈現 資料簡化
結 論：
推論／驗證
圖一：資料分析要素：互動模式
引自：Huberman, A. M. & Miles, M. B., 1994: 429
基於研究資料既是一種研究「證據」(evidence)，也是「線索」(clues)(Bogdan
& Biklen, 1982)，研究者實有必要審慎地蒐集、嚴謹地分析所有與研究議題相關 的資料。因為質性研究蒐集資料的管道與方法很多，必須要針對研究焦點有所判 斷與選擇，避免盲目地「全都錄」，而淹沒在堆積如山的資料檔案中；另外，為 了尋求深層的理解，則又必須有追根究底、契而不捨的精神，不斷尋求新的資料，
填補缺漏、開發新的認知。以下僅就相關質性資料處理與分析的問題，提出一些 技術操作層面的建議。
貳、確立資料的來源與記錄方式
在實地現實場境中，有許多大大小小的日常生活事件不斷地發生，但什麼是 資料、什麼不是資料，端視研究問題而定，必須針對焦點蒐集得完整。畢竟，研 究者在什麼場境、獲得怎樣的資料，牽動著研究分析所建構出的意義。因此，首 要之務便是找出與主題相關的資料來源(data sources)，判斷怎樣的材料是有用的 資料(useful data)、最相關的訊息(the most relevant information)，以及在獲取資料 時可能會碰到的阻礙或困難。然而，研究者絕對不能因為固守已定的主題重點，
用來作為檢驗和增強其他資料來源的證據，其素材包括：照片、錄影資料、札 只是用來進行簡單的描述性統計分析(descriptive statistics analysis)，藉 以呈現參與者的背景經驗或態度傾向，但是仍然要注意到問題的設計原則（例 述段落。進行編碼的主要目的，乃是將原始資料組織成概念類別(conceptual categories)，把堆積如山的原始資料，縮減整理成為可以掌握的數堆文件，從中
創造主題(topics)或概念(concepts)，作為日後分析資料之用。基本上，編碼登錄
分析性備忘錄(analytic memo)是相當重要的研究筆記，與研究日誌並不盡相 同，主要是記載著在編碼程序中的想法、觀念、備忘事宜或相關討論，是研究者
資料分析(data analysis)主要的主要目的是在尋求解釋和理解，以便釐清、修 正、或發展概念和理論，不但涉及檢視、篩選、分類、評鑑、比較、綜合、及思 索已經編碼登錄的資料，也同時包括了查核原始的資料和已作成記錄的資料。在 研究過程中，資料分析通常是指透過歸納的方法找出資料中的模式(patterns)－－
反覆出現的行為、概念架構、意義訊息、或知識體系。誠如 Wolcott (1994)所言，
真正分析性時刻的發生是出現在頓悟產生之時，或是辨識出模式的時候。一但某 種模式被辨識出來之後，就可以連結到相關的理論或是以發生當時的情境來加以 解釋，進而建立意義網絡、產生理解、建構新的理論。就課程行動探究的資料分 析策略來看，主要也是採歸納分析取向，從組織資料到逐漸形成概念範疇、主題、
模式，到尋求合理的解釋，都需恪守質性研究資料分析追求「同理理解」
(empathetic understanding)的精神，方能「逼真」地再現實務議題、深入地探討相 關概念、發展出有效的實地理論(grounded theory)。
質性研究的資料分析，主要是依循著一種持續的比較(constant comparison)、
分析性思考、建立關連及概念形成的過程。近年來，許多有關質性資料分析的書
（例如Miles & Huberman, 1994），介紹了不少資料分析過程中諸如焦點找尋、資 料分類、歸類、切割、連接等技術，無論是否處理所謂的出現頻率、設定歸類指 標、或發展結構模式等，基本上，其實都是所謂「概念形成」的過程，都是需要
透過反覆地比較、登錄、思考，來幫助產生類別，進而發展概念、形成有意義的 故事解說（甄曉蘭，2000）。當然，若就具體步驟來了解分析技巧的話，Strauss 和Corbin (1990)所介紹的三種編碼系統，則可以供作資料分析演練的參考：
（一） 開放編碼(open coding)：資料分析整理的第一步工作，研究者透過閱讀
（三） 選擇性編碼(selective coding)：資料處理的最後一關，瀏覽所有編碼，
進行對照比較，逐步發展出成熟的概念，並且環繞著幾個核心的通則或觀 的「解說」，研究者的確要審慎的應用所謂「三角檢證」(triangulation)和「參與 者檢核」(member check)的方法，來辨識、剔除可能有的錯誤分析，增加「證據」
(evidence)的豐富度與正確性。當然，在所呈現的分析結果中，能夠引用參與者
言表徵，以及自己在解說問題現象、策略及成效時所使用的語言，如此才可能 深入實務生活世界的底層，確實地解開更多的教育議題及其情境脈絡的意義。
伍、使用電腦軟體輔助資料分析的相關思考議題
先思考電腦配備、個人對電腦的熟悉度、學習相關軟體所需的時間投資，以 及所需分析資料的性質與數量、想要進行怎樣的分析等。目前較普遍的分析軟體 有N６( NUD*IST)與NVivo. 相關資訊可參考http://www.qsrinternational.com
參考文獻
甄曉蘭（2000）：批判俗民誌及其在教育研究上的應用。載於中正大學教育研究 所主編：質的研究方法，頁 369-393。高雄：麗文。
Bogdan, R. C. & Biklen, S. K. (1982). Qualitative research for education: An introduction to theory & methods. Boston, Mass.: Allyn & Bacon.
Huberman, A. M. & Miles, M. B. (1994). Data management and analysis methods. In N. K. Denzin & Y. S. Lincoln (Eds.). Handbook of qualitative research (pp.428-444). Thousand Oaks, CA: SAGE.
Miles, M. B. & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis (2nd Ed.).
Thousand Oaks, CA: SAGE.
Strauss, A. & Corbin, J. (1990). Basics of Qualitative Research: Grounded theory procedures and techniques. Newbury Park: SAGE.
Wolcott, H. F. (1990). Writing up qualitative research. Newbury Park, CA:SAGE.
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A 階層線性模式在教育研究上的應用 1. 概念
1）迴歸分析的重複使用 2）係數與變異數的意義 3）適用的議題範圍 2. 教育研究應用範例
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2. 問卷內容
3. 我利用 TEPS 的研究經驗 4. 更多可能的研究議題
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