Обзор и обработка данных контент-анализа в ATLAS.ti. Часть четырнадцатая

Доброго времени суток, уважаемые читатели блога о контент-анализе! Пришло время перебраться к кой чему совсем непростому в ATLAS.ti — во всяком случае, этот момент работы в программе вызывает у многих именно такую реакцию. Но не надо пугаться — обработка данных в ATLAS.ti не так уж и сложна. В общем внимательно читаем, то что написано ниже, и всё будет ОК 🙂

Теперь мы будем работать с другим учебным проектом и далее будем работать только с ним. Откройте меню HELP/QUICK TOUR/LOAD CHILDREN AND HAPPINESS STAGE 2

В ATLAS.ti представлено несколько вариантов обзора данных:

Простая выборка
Комплексная выборка
Кросс таблицы (код/код)
Кросс таблицы (код/документ)

Простая выборка

Вы уже сталкивались с этим инструментом. Это простая выгрузка цитат с выраженным кодом. Для того чтобы воспользоваться им просто выделите тот или иной код и в меню OUTPUT выберите QUOTATION(s) FOR SELECTED CODE(s). Далее выберите тип выгрузки — EDITOR. Откроется полный список цитат с данным кодом.

Комплексная выборка

Для того чтобы реализовать выборку по набору из нескольких кодов, перейдите в меню ANALYSIS/QUERY TOOL.

Например, мы можем выбрать код «def happiness: fulfillment» — то есть суть кода сводится к мнению респондентов, а том, что счастье это результат достижения цели, выполнения чего-либо. При этом, мы просмотрим, варьируются ли позиции респондентов в зависимости от того, есть ли у них дети или нет.

Перейдём в QUERY TOOL, выберем оба кода: «def happiness: fulfillment» (двойной клик по коду) и потом второй код — «#fam: has children» (так же двойной клик по коду). Теперь нажмите на значок COOCCURE — на левой панели внизу. В правой нижней части окна появятся результаты выборки.

Чтобы выгрузить результаты, нажмите на значок принтера. Вам будут представлены различные варианты выгрузки данных — в сжатом виде и полном, включая комментарии.

Очистим список заданных параметров (кодов), нажав на значок С (Clear). Выберем коды «def happiness: fulfillment» и «fam: no children yet». Нажмём на оператор COOCCURE — получим 0 результатов.

Сравнение по группам

Теперь проведём сравнение данных исследования с материалами блога. Двойной клик по коду «reasons for hc: altruism» (причина заводить детей — альтруизм). Получим 16 результатов в правой нижней части экрана Query Tool. Теперь кликнем по кнопке SCOPE. Появится окно Scope of Query.

Разместите оба окна друг напротив друга, чтобы видеть результаты выборки. Выберите семейство документов («Primary Doc Family») — blogs (блоги).

Отобразятся 13 результатов выборки. Теперь выберите данные исследований (imported survey data) — отобразятся 3 результата. Безусловно, главное всё же содержание, а не количество цитат. Поэкспериментируйте с выборками.

Обозреватель кросс-таблиц

Закройте окно Query Tool.

Данный инструмент позволяет вам проводить несколько иную выборку — он может пересечь все коды, фигурирующие в исследовании, со всеми документами замера. Результатом является кросс-таблица.

Безусловно, чаще всего более актуально использовать только часть кодов и часть документов, наиолее актуальных в рамках текущего этапа замера. Работы с данным инструментом можно представить как формирование матриц данных или древовидной структуры данных.

Для того чтобы лучше понять как работает данный инструмент возьмём несложный сегмент информационного пространства — причины заводить и не заводить детей для людей, являющихся родителями, и людей, ими не являющимися.

Для начала выберем параметр семья (family) как фильтр. Для этого перейдём в CODES/FILTERS/FAMILY/for Quick Tour: Coocurrence Example.

Теперь выберите ANALYSIS/CODE COOCCURRENCE TABLE

В появившемся окне вам надо выбрать актуальные параметры для рядов и столбцов кросс-таблицы.

Выберите #fam: don’t have children / have children и публикации в блогах как столбцы, а остальные параметры в качестве рядов.

Двойной клик по ячейке откроет ссылки на цитаты — клик по ссылке позволяет просмотреть цитату полностью.

При нажатии на кнопку мы можем просмотреть корреляции между параметрами. По умолчанию в ячейках отображается только частота встречаемости. Разумеется, коэффициент корреляции становится актуальным только в случае более значительной выборки, чем в данном учебном примере. Подробная информация о коэффициентах корреляции находится в полной инструкции к ATLAS.ti

Количественный анализ в EXCEL

Ряд функций ATLAS.ti позволяют вам экспортировать данные в эксел формат. Несколько из них показаны ниже.

В частности вы можете экспортировать кросс-таблицу в EXCEL. В рабочем окне кросс-таблиц сверху находится соответствующий значок, при нажатии на который происходит экспорт в Excel. (При экспорте потребуется выбрать тип экспорта FILE AND RUN, задать путь для записи файла и имя.

Есть и другой инструмент экспорта данных в EXCEL. Он позволяет выгрузить таблицу, отражающую частоты встречаемости кодов в документах или семействах документов.

Перед тем как использовать этот инструмент нужно снять все активные фильтры. Для этого в меню TOOLS выберите RESET ALL FILTERS.

Теперь выберите ANALYSIS/CODES-PRIMARY DOCUMENTS TABLE. Сейчас мы сможем просмотреть как позитивные так и негативные позиции в отношении родительства по различным группам.

Для этого были заранее сформированы 2 ключевые группы отношения к родительству — позитивная и негативная. Выберите их, как показано на рисунке ниже. (Effect of paranting: negative и Effect of paranting: positive).

Для сравнения выберем следующие документы:

• P3: Belkin’s parenting blog discussion
• P5, the New York magazin blog discussion
• survey respondents with children
• survey respondents without children
• survey respondents that answered the question about happiness with either:
“children bring happiness” or “children bring fulfillment”

Нажмите на кнопку CREATE A REPORT (создать отчёт). Система предложит конвертировать файл — соглашайтесь, и файл откроется.

Собственно тут всё очевидно — простой анализ частотного распределения параметров. Вдаваться в подробности не будем.

На этом пока всё по анализу. Длинная получилась статейка)) Но ничего — это уже почти всё!

Спасибо за внимание!