Руководство по кодированию для исследователей, использующих качественные методы

The Coding Manual for Qualitative Researchers
Maria Lungu
2022-05-13

академическое программное обеспечениекодирование первого цикламетафорическое кодированиекачественное кодированиетематический анализ данных
Четвёртое издание «Руководства по кодированию» переработано и включает 15 глав, разделённых на три части, в отличие от шести глав в третьем издании. Это обеспечивает читателям более понятную и вместе с тем более детализированную систему ссылок на разделы. В четвёртом издании также представлены два новых метода кодирования первого цикла: «метафорическое кодирование» и «тематическая категоризация данных». Четвёртое издание особенно подходит в качестве пособия для обучения процессам кодирования благодаря наличию сопутствующего веб-сайта с упражнениями для студентов и цифровыми материалами. Они включают снимки экрана соответствующего академического программного обеспечения для анализа материалов и подробные диаграммы тематического картирования. Кроме того, книга может помочь начинающим исследователям определить подходящие подходы для обоснования своих исследовательских позиций и обеспечить поэтапное выполнение процедур кодирования качественных данных.
1
Сопутствующий веб-сайт поддерживает обучение с помощью упражнений для студентов, цифровых материалов, снимков экранов академического программного обеспечения и диаграмм тематического картирования.
2
В издании представлены два новых метода кодирования первого цикла: кодирование метафор и тематическая категоризация данных.
3
Четвёртое издание переработано в 15 глав и три части, обеспечивая более подробную и удобную структуру ссылок по сравнению с предыдущим изданием из шести глав.
4
Руководство помогает начинающим исследователям выбирать подходы к кодированию и применять поэтапные процессы анализа качественных данных.

Четвёртое издание книги The Coding Manual for Qualitative Researchers (учебное руководство)

методы кодирования, учебное руководство и аналитическая поддержка анализа качественных данных

Publication Details
Publication Date
2022-05-13
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
10939
Access Type
Author Information
Authors
Maria Lungu
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%