Forskel mellem indhold og tematisk analyse | Indhold vs tematisk analyse

Nøgleforskel - Indhold vs Tematisk analyse

Når der tales om dataanalyse i forbindelse med forskning, er der mange typer, der kan bruges af forskere. Indholdsanalyse og tematisk analyse er to sådanne typer af analyser, der anvendes i forskning. For de fleste forskere kan forskellen mellem indhold og tematisk analyse være ganske forvirrende, da begge omfatter at gå gennem dataene for at identificere mønstre og temaer. Det er imidlertid vigtigt at fremhæve, at nøgleforskellen mellem indhold og tematisk analyse er, at mens i indholdsanalysen kan forskeren fokusere mere på hyppigheden af ​​forekomsten af ​​forskellige kategorier i tematikken analyse handler det mere om at identificere temaer og opbygge analysen på den mest sammenhængende måde . Nogle forskere fremhæver også, at tematisk analyse kan være mere dybtgående og give en bredere forståelse end indholdsanalyse.

Hvad er indholdsanalyse?

Content analysis refererer til en dataanalyseteknik, der anvendes i både kvantitativ og kvalitativ forskning. Denne teknik hjælper forskeren til at identificere vigtige data fra et datakorpus. Dataene kan komme i forskellige former. Det kan være bøger, billeder, fotografier, statuer, ideer, papirer, adfærd osv. Formålet med forskeren er at analysere indholdet af hvert dataelement. I de fleste indholdsanalyser bruger forskere kodningssystemer til at identificere og kategorisere forskellige dataposter.

Når indholdsanalysen anvendes til kvantitativ dataanalyse, kan den også bruges til at identificere frekvenser af data. Derfor er indholdsanalyse nu meget brugt i kommunikation og medier. Lad os nu gå videre til tematisk analyse.

Hvad er tematisk analyse?

Tematisk analyse er en dataanalyseteknik, der anvendes til forskning. Dette bruges hovedsagelig til kvalitative undersøgelser, hvor forskeren indsamler beskrivende data for at besvare sit forskningsproblem. Når dataene er samlet, vil forskeren gennemgå dataene gentagne gange med det formål at finde nye mønstre, temaer, undertemaer osv. Dette gør det muligt for forskeren at kategorisere dataene under forskellige afsnit. Dette kan være en temmelig kedelig opgave, fordi forskeren bliver nødt til at gå igennem dataene mange gange, inden han afslutter forskningens hovedtemaer og undertemaer. Denne proces med at gennemgå data kaldes 'nedsænkning. '

Det er vigtigt at fremhæve i en tematisk analyse de hovedtemaer, som forskeren bruger til sin endelige analyse, forbundet med hinanden.Hvis temaerne forbliver inaktive uden at forbinde med hinanden, kan det være svært at oprette den endelige struktur og give mening om forskningen. Der er mange fordele ved at bruge en tematisk analyse. For det første frembringer de rige data, som forskeren har samlet i dataindsamlingsfasen. Det giver også en logisk struktur til forskningen.

Hvad er forskellen mellem indholds- og tematisk analyse?

Definitioner af indhold og tematisk analyse:

Indholdsanalyse: Indholdsanalyse henviser til en dataanalyseteknik, der anvendes i både kvantitativ og kvalitativ forskning.

Tematisk analyse: Tematisk analyse er en dataanalyseteknik, der anvendes til forskning.

Karakteristik af indhold og tematisk analyse:

Forskningstype:

Indholdsanalyse: Indholdsanalyse kan anvendes både i kvantitativ og kvalitativ forskning.

Tematisk analyse: Tematisk analyse anvendes mest for kvalitativ forskning.

Fokus:

Indholdsanalyse: Datakodning er givet meget fremtrædende, da det giver mulighed for at genkende de vigtige dataposter.

Tematisk analyse: Temaer bliver mere fremtrædende.

Image Courtesy:

1. Forskere gennemgår kræftdata Af Rhoda Baer (Fotograf) [Offentligt domæne eller offentligt domæne], via Wikimedia Commons

2. "Bogreol" af Stewart Butterfield - flickr. [CC BY 2. 0] via Commons