定性研究是一种研究方法，旨在通过深入描述、解释和理解，探索人类行为、态度、价值观等方面的问题。以下将绍定性研究的基本概念，并分享如何写好定性研究的关键步骤和技巧。

什么是定性研究

① 目的：定性研究的主要目的是深入理解和解释人类行为、态度、观念、价值观等社会现象背后的意义和内涵。

② 数据收集：定性研究通常采用非数量化的数据收集方法，如深度访谈、观察、文本分析等。

③ 数据分析：在定性研究中，数据分析旨在揭示个体和社会之间的互动、意义和文化背景，而非简单的数值统计和量化分析。区别于定量研究，定性研究通常采用质性数据进行分析，如文字、图像、声音等。

④ 描述和解释：定性研究侧重于描述和解释现象，帮助研究者挖掘现象背后的复杂性。

定性研究的细化分类

① 民族志研究（Ethnographic Research）：通过深入参与和观察社会群体，揭示其文化、价值观和行为模式。强调社会群体内部的人际关系和文化背景。

② 现象学研究（Phenomenological Research）：专注于研究个体的体验和感知，揭示背后的意义和模式。关注个体对世界的主观理解和表达。

③ 案例研究（Case Study）：深入研究一个案例或者一组案例，探究其中的细节和背景。通常通过多种数据源来收集信息，以全面展现案例的特征和发展。

④ 文本分析（Textual Analysis）：分析书面或口头文本，揭示其中的意义和观点。可以包括对文本内容、语言使用、话语分析等方面的探究。

⑤ 叙事研究（Narrative Research）：通过叙述个体或群体的故事和经历，理解其身份认同和生活经验。强调故事和叙述在构建社会现实中的重要性。

定性研究中常用的研究方法

① 深度访谈（In-depth Interview）：通过与受访者进行深入交谈，了解其看法、经验和观点，从而深入了解特定主题或问题。

② 焦点小组讨论（Focus Group Discussion）：集中一小组人进行讨论，以获取不同观点和看法，揭示群体间的共识和差异。

③ 观察法（Observational Method）：通过实地观察和记录，了解人们的行为、互动和环境背景，揭示人类行为和社会现象。

④ 文本分析（Text Analysis）：对书面或口头文本进行系统分析，揭示其中的主题、意义和模式，如内容分析和议题分析等方法。

⑤ 行动研究（Action Research）：研究者积极参与研究对象的活动，与他们合作解决问题，旨在促进变革和改进。

⑥ 生活史研究（Life History Research）：通过深入了解个人或群体的生活经历和背景，揭示其发展轨迹和主题。

⑦ 叙事研究（Narrative Research）：通过讲述和解释个体的叙事或生命故事，理解其独特经历和意义。

⑧ 内容分析（Content Analysis）：对书面材料或公共记录进行系统分析，揭示文本中的主题、趋势和隐含含义。

定性研究的相关理论

① 符号互动主义：强调人们通过符号和交互行为建构社会现实的过程，关注个体在社会互动中的意义构建和共同理解。

② 社会建构主义：认为社会现实是通过社会互动和文化背景共同建构的，侧重于探讨文化认同、社会关系和权力动态。

③ 叙事理论：强调人们通过讲述故事来理解和表达自己的经历和身份认同，探究叙事在构建和传播社会意义中的作用。

④ 生态系统理论：关注个体与环境之间的相互作用和影响，探讨个体在社会环境中的发展和适应过程。

⑤ 批判理论：关注社会结构下的权力、阶级和意识形态问题，强调对社会变革和解放的探讨。

（以上是相关性比较强的理论，在做定性研究的理论框架时可以给予一定的参考）

定性研究的数据类型

① 文字数据：如访谈记录、会议记录、日记、文章等，这些数据反映了研究对象的言语表达和思想观念。

② 图像数据：包括照片、插图、图表等，可以用于描述和展示研究对象的外观，情境和环境。

③ 音频数据：如录音、音频文件等，可记录访谈、焦点小组讨论等过程中的语言和声音。

④ 视频数据：如录像、视频文件等，可以展示研究对象的行为、互动和环境。

⑤ 笔记和观察记录：研究者通过观察和记录研究对象的行为、环境等信息，形成研究数据。

⑥ 网络数据：包括社交媒体内容、网络论坛帖子、电子邮件等，可以反映网络社交行为和交流内容。

定性研究的数据分析

① 数据整理和归类： 首先，将采集到的定性数据进行整理和分类。这可能包括对文本、观察记录、访谈录音等数据进行梳理，将其分类组织，确保数据的完整性和易于管理。

② 描述性分析： 对收集到的数据进行描述性分析，包括统计频次、计算比例、绘制图表等。这有助于研究者对数据的整体情况有一个直观的了解。

③ 编码和主题提取： 编码是将原始数据中的概念、情感、主题或行为等内容进行标记或分类的过程。主题提取是将编码过的数据按照共性或相关性进行进一步整合和组织的过程。通过总结和整合编码，研究者能够发现数据中的共同主题，从而识别出数据中的模式、趋势和关系。主题提取有助于研究者将大量的数据整合为具有意义和表达力的主题或概念，从而深入解释研究对象的行为、观点和情感。

④ 内容分析： 通过对数据的内容进行分析，研究者可以识别出重要的主题、模式、话语或现象。这可以通过对文本或数据进行关键词分析、文本分析、语义分析等方法来实现。

⑤ 诠释和解释： 最后，研究者会对分析出的主题、模式和现象进行深入诠释和解释。研究者需要理解数据背后的意义和内涵，探究数据背后的潜在模式和关系。