H6: kwalitatieve data analyse

Hallo, ik heb net mijn eerste jaar Psychologie afgerond. in dat jaar heb ik elk hoofdstuk samengevat voor de lessen Kwalitatieve data analyse (KDA) adhv deze samenvattingen was ik direct door de eerste zit (13/20). Ik hoop dat deze samenvattingen jou evenveel helpen.

Preview samenvatting (2 van de 8 pagina's)

Kwalitatieve data H6
1. Kwalitatief onderzoek, een vak apart  Kwalitatief zou volgens sommige tendentieus zijn = gekleurd door bijbedoelingen
Niet valide of gebaseerd op een ongegronde opinie v/d onderzoeker Een belangrijk verschil tss kwal en kwan is de ecologische validiteit  bij kwal is er een
grote ecologische validiteit (= mate waarin de onderzoeksresultaten overeenkomen met
de alledaagse werkelijkheid) 1) Masters & Johnson (1960-1970)
 Talrijke exp over seksueel gedrag (mensen)
 Mensen hadden seks in labo
 Ondzkr observeerde de interactie
 Kritiek: wss geen spontaan gedrag = lage ecologische validiteit
2) Huysentruyt, Dewaele& Meier (2014)
 Etnografische studoe
 Ervaren van homofoob geweld in stad
 Onderzoeker jaar lang in homobuurt van Brussel
 Namen diepte - interviews af van buurtbewoners
 Bezochten gay bars
 Spraken met straathoekwerkers
 Woonde bijeenkomsten bij van holebi’s
 door al deze info te combineren kunnen we zeggen dat de ecologische validiteit
van dit onderzoek hoog ligt

 het verschil tss kwan en kwal blijkt ook uit andere vaardigheden die je als ondrzkr nodig
hebt: 1) Sociale-, communicatieve en organisatorische vaardigheden
= actief luisteren, groepsgesprekken kunnen plannen, interviews afnemen
2) Een hoge creativiteit
= kunnen omgaan met een proces dat iteratief(=herhalend) en grillig verloopt bv een
emotionele participant, als je je als ondrzkr geraakt voelt door het verhaal, …
3) Uitstekende schrijfvaardigheid bezitten
= als kwal onderzoeker dien je een goed auteur te zijn omdat je een complex sociaal
fenomeen + theoretische interpretatie presentabel moet maken voor de lezer

 Soms moet je als kwal ondrzkr ook creatief zijn met ruimte, starten van gesprekken:
1) Lokaal inrichten in hoefijzervorm  makkelijk oogcontact in groepsgesprekken
2) Een symbolische incentive(beloning) op het eind kan een gesprek stimuleren
3) Een niet talige methode (bv spel) kan ook helpen (bij het werken met jonge kinderen

Lees p 86-87  Clifford James Geertz 2. Data-analyse in kwalitatief onderzoek: benaderingen, kwaliteit en rapporteren  Eerst grote hoeveelheid ongestructureerde data verzamelen die moet
geïnterpreteerd worden
 Interpretatie = kern van data-analyse stelt ondrzkr in staat patronen, inzichten en
verklaringen te formuleren
 Tijdsintensief want:
1) Gegevens systematisch gelezen
2) Geordend
3) Gestructureerd
4) Gecodeerd
5) Geïnterpreteerd
2.1.
Data- analyse in wisselwerking met dataverzameling, sampling,
onderzoeksvraag en literatuur

 Data-analyse = afhankelijk van dataverzameling en sampling
 Mogelijk dat in deze fase duidelijk wordt dat er nog meer data moet worden
verzameld of dat de onderzoeksvraag specifieker moet = SPECIFIEKE EIGENSCHAP van
kwalitatief onderzoek= vraagstelling & onderzoeksopzet kunnen onderweg nog wijzigen  3 thema’s zijn belangrijk in het analyseren van ongestructureerd materiaal
1) Kenmerken van benaderingen voor data-analyse zijn
 Interpretatie
 Iteratief proces
 Comparatief vergelijken
2) Verschillende benaderingen tot data-analyse
 Interpretatieve fenomenologie
 Grounded theory
 Thematische analyse
3) Coderen = sleutelproces
 Kritiek omdat het leidt tot fragmentatie en decontextualisatie
2.2.
De kenmerken van benaderingen voor data-analyse in kwalitatief onderzoek
2.2.1. Belang van interpretatie  Onderzoeker mag zich niet laten overweldigen door de rijkheid van de gegevens
 Onderzoeker mag geen afbreuk doen aan deze rijkheid  Data- analyse = een aantrekkelijke overlast (Miles 1979)
Aantrekkelijk= de rijkdom aan data
Overlast = een structuur vinden in de rijkheid