AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThis finding demonstrates the originality of the research.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Aim: This study aims to elucidate the similarities and differences between two commonly used qualitative data analysis methods, namely content analysis and thematic analysis, to address the conceptual confusion in the literature and provide a resource to support qualitative researchers. Method: In this research modeled with the qualitative research method, the basic sources regarding the documentation data collection approach and qualitative data analysis were examined, inferences were made by comparing the data analysis techniques of the qualitative studies in the literature, and the obtained information was presented as a compilation study. Findings: Examination of qualitative research in the literature reveals that while qualitative data are often analyzed using content analysis, the specific technique employed in each qualitative data analysis is not consistently labeled as thematic, descriptive, or textual analysis, leading to blurred distinctions. Additionally, there is limited emphasis on the fundamental assumption (inductive-deductive) underlying the analysis process. Imlications: The usage of content analysis varies depending on the researcher and the nature of the study. The diverse classifications of content analysis by field researchers indicate that these analysis types can be utilized as independent analytical techniques. Originality: In qualitative data analysis, content analysis is essentially used in two ways: inductive and deductive. The process of content analysis, which involves moving from generated codes to themes and categories, is considered inductive, while developing categories and themes based on existing theories or frameworks is regarded as deductive. This finding demonstrates the originality of the research.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, nitel veri analizinde sıklıkla kullanılan nitel içerik analizi ile tematik analize ilişkin benzerlik ve farklıları ortaya koyarak alanyazındaki kavram karmaşasına dikkat çekmek, bu kavram karmaşasını çözümlemek ve nitel araştırmacılara destek olacak bir kaynak oluşturmaktır. Yöntem: Nitel araştırma yöntemi ile modellenen bu araştırmada, dokümantasyon veri toplama yaklaşımı ile nitel veri analizine ilişkin temel kaynaklar incelenmiş, literatürde yer alan nitel araştırmaların veri çözümleme teknikleri karşılaştırılarak çıkarımlarda bulunulmuş ve elde edilen bilgiler derleme çalışması olarak sunulmuştur. Bulgular: Alanyazındaki nitel araştırmalar incelendiğinde, elde edilen nitel verilerin içerik analizi ile çözümlendiği ancak her nitel veri çözümlemesinde kullanılan içerik analizi tekniğinin tematik, betimsel veya metin analizi şeklinde nitelendirilmediği; bu ayrımın sınırlarının belirsizleştiği anlaşılmaktadır. Ayrıca çözümlemeler esnasında benimsenmesi gereken, analizlerin hangi temel varsayıma göre (tümevarımsal-tümdengelimsel) şekillendiği vurgusu oldukça sınırlıdır. Sonuç: İçerik analizinin kullanımı, araştırmacı ve yapılan araştırmanın özelliğine göre farklılaşmaktadır. Alan araştırmacılarının veri çözümlemede içerik analizini; tematik analiz, betimsel analiz veya metin analizi şeklinde nitelemeleri bu analiz türlerinin bağımsız birer çözümleme tekniği olarak kullanılabileceklerini göstermektedir. Özgünlük: Nitel veri çözümlemelerinde içerik analizinin tümevarımsal ve tümdengelimsel olmak üzere temelde iki yönlü kullanımı söz konusudur. İçerik çözümleme sürecinin oluşturulan kodlar sisteminden tema ve kategorilere ulaşmayı içermesi tümevarımsal; araştırmanın mevcut teori veya çerçevelere dayalı kategoriler ve temalar geliştirmeyi içermesi ise tümdengelimsel olarak nitelendirilir. Varılan bu sonuç araştırmanın özgünlüğünü ortaya koymaktadır.