論文翻譯之質化研究樣本的選擇

質化研究樣本的選擇 Qualitative data analysis

米德佳提供中翻英學術論文翻譯,含英文編修。

 

找樣本的方式:作者整理了 Krzel (1992) 、 Patton (1990) 與其它人的研究,列成一張表格。我限於版面不太好輸入表格,就羅列於下。前面是取樣方法,後面是目的及特色。

  • Maximum variation 最大化差異:紀錄不同差異並尋找重要的重複類型 documents diverse variations and identifies important common patterns
  • Homogeneous 同質化:聚焦,減少,少化,並輔助團體訪談
  • Critical case 關鍵個案:允許邏輯上的普遍化並最大化這些資訊到其它個案
  • Theory based 理論依據:尋找理論相關的例子、解釋並闡述
  • Confirming and disconfirming cases 證明或駁斥個案:闡述一開始的分析,尋找例外,並尋求變化
  • Snowball or chain 雪球法:從知道有可能知道哪些個案會提供大量資訊的人來尋找
  • Extreme or deviant case 極端個案:從極端不尋常的現象來學習
  • Typical case 典型個案:強調什麼是正常的或平均。
  • Intensity 強度:資訊豐富的個案可強力表明某個現象,但並非極端的 (information-rich cases that manifest the phenomenon intensely, but not extremely)
  • Politically important cases 重要的個案:吸引注意或避免不需要的注意
  • Random purposeful 有目的隨機:增加可信度
  • Stratified purposeful 有目的分層:突顯次群體;方便比較
  • Criterion 標準:所有的參與者都符合標準;對確保品質有用
  • Opportunistic 機會:根隨新發現 (following new leads,這句我不太會翻);利用不可預期
  • Combination or mixed 多種及混合:三角檢測 (triangulation)、靈活性,符合多種興趣與需要
  • Convenience 方便取樣:省時間、金錢、精力,但可能缺乏可信度 (credibility)

翻譯的不太好,而且書中的描述還很多,就無法一一列舉,就只是提供一個筆記,讓有需要的人知道去哪找資源。

Why we do qualitative data analysis?

1. Looks further than precise numerical evidence
2. Looks for categories such as events, descriptions, comments, behaviour
3. An inductive process – developing theories from the data you have gathered
4. Coding of categories and sub-categories identified
5. Compares codes, looking for consistencies, differences, patterns etc
6. Looks for new and emerging categories.

Source:
Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis: An expanded sourcebook(2nd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage.

樣本

 

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