通过基础理论定性研究发现新观点和新思路。了解如何利用强大的洞察力将决策引向正确的方向。在信息充斥的时代，要找到意义并提取有价值的见解可能很困难。要理解复杂的现象，基础理论提供了一种令人信服的方法。
基础理论方法对定性数据进行细致的分析和解释，以揭示世界的潜在模式、关系和意义。这种方法可以揭示隐藏的层面并获得新的见解，从而改变我们的思维和决策过程。
来参加一次精彩的基础理论定性研究之旅。通过真实案例研究、实际例子和专家观点，了解这种方法如何在实践中发挥作用。准备好体验细致入微的观察之美和定性数据的丰富内涵，让您自信满满地做出决定。探索新视角，发现新事物。
什么是定性基础理论？
以基础理论为基础研究和理解社会现象的方法是严谨而系统的。安塞姆-施特劳斯（Anselm Strauss）和巴尼-格拉塞（Barney Glaser）在 20 世纪 60 年代提出了基础理论，以经验数据而非先入为主的观念为基础来产生理论。
与传统的演绎式研究方法不同，它在开始时没有预先确定的假设或假定。相反，它利用归纳推理有机地发展理论。为了发现定性数据中的模式、类别和关系，研究人员会进行不断的比较分析。
根据基础理论，社会互动的特点是主观经验和意义。人们的行为和信念是由社会过程和背景形成的。访谈、观察和文件分析都可用于基础理论研究。
采用基础理论进行研究，可以发现新的见解，并在经验证据的基础上创建反映人类经历复杂性的理论。社会科学家、心理学家、教育家和管理者在理解和解释社会现象时，都可以从这种方法中受益。
定性理论的哲学基础
基础理论定性研究的方法和途径植根于哲学。研究参与者在与研究者的互动中积极建构知识，这是基础理论的核心论点。根据这一观点，现实是主观的，可以有多种解释。
基础理论还从实用主义中汲取灵感，强调知识的实际应用。基于经验的理论是一种具有实际意义并以经验证据为基础的理论。将基础理论作为决策工具，可确保研究得出的见解得到有效应用。
基础理论在很大程度上依赖于符号互动论。意义和符号在塑造人类行为方面起着至关重要的作用。使用基础理论进行的研究探讨了个人与其社会环境之间的互动。
基于这些哲学基础，基础理论定性研究使研究人员能够通过探索人类经验的复杂性，产生与日常生活实际情况相吻合的理论。
基础理论定性的前提
以基础理论为基础的研究认为，是数据而不是现有理论或假设决定了所揭示的知识。通过对定性数据进行系统分析，研究人员试图理解所调查的社会现象。
通过不断的比较和理论取样，基础理论能够从数据中产生理论，而不像传统的演绎研究那样，用数据来检验理论。科学家们沉浸在数据中，一丝不苟地对数据进行编码和分类，并在此基础上逐步构建理论和概念。
研究人员可以利用这种方法产生基于经验的理论，同时发现隐藏的模式并探索新的视角。不同学科都能从基础理论定性研究中获益，从而产生新的见解。
基础理论定性方法
利用基础理论定性研究方法，研究人员可以从经验证据中发现深刻见解并产生理论。从根本上说，基础理论就是通过系统分析来确定定性数据中的模式、概念和关系。作为研究过程的一部分，研究人员不断收集、编码和分析数据。这一反复的过程会产生主题和类别，进而形成基于数据的理论。
编码
编码在基础理论定性研究的分析和发展中起着至关重要的作用。基础理论编码通过对定性数据进行分类来确定模式、概念和关系。研究人员通过仔细检查每一条信息来确定有意义的单元或片段，从而对数据进行编码。然后根据描述性标签或代码对数据进行分类。在编码过程中，对代码进行比较、分析和连接，从而形成主题和类别。在基础理论编码过程中，数据收集和编码是同时进行的。以数据为导向的编码和类别有助于发展基于数据的理论，从而促进理论的发展。
备忘录
作为基础理论定性研究方法的一部分，记忆是一个关键步骤。在数据分析过程中，思考、反思和见解都会被记录下来。在备忘录中，研究人员捕捉并整理从数据中产生的新想法和新解释。备忘录提供了大量信息，可用于发展概念和理论。备忘的目的是探索数据片段之间的联系，提出假设，并完善从数据中产生的理论。此外，备忘录还能为分析过程提供透明、可审计的记录，从而提高研究的可信度和严谨性。随着基础理论定性研究过程的进展，备忘录成为捕捉和保存研究人员对数据不断发展的理解的不可或缺的工具。
偶然性图案
数据分析过程中的意外和偶然发现是基础理论定性研究中的偶然性模式。当一些意想不到或以前未曾注意到的东西被认识到时，一个重要的发现就被发现了。当研究人员不断进行比较和编码时，偶然性模式就会出现，从而对数据进行灵活、开放的探索。这些偶然的发现有机会发展出新的理论或观点，从而挑战现有的假设。接受偶然性模式的研究人员会加深对现象的理解，在基础理论研究中培养对意外发现的接受能力。
分类
基础理论定性研究编码和分析过程中的一个关键步骤是分类。整理过程包括在对数据进行转录和分段后，根据数据的异同对数据段进行组织。研究人员可以通过对数据进行分类，找出其中的模式和关系，从而形成概念和理论。对数据进行系统的比较和对比，建立联系，并对相关片段进行分组。通过对数据进行分类，研究人员可以建立一个编码框架，从而进一步分析和解释数据。在这个反复的过程中，数据得到了更深入的分析，理论也得以建立。
写作
理论的发展和传播在很大程度上依赖于写作。研究人员在分析和编码数据的过程中会不断产生理论见解和概念。通过记录和阐述这些新兴理论，研究人员可以进一步完善和探索他们的想法。在撰写基础理论论文时，必须通过丰富的描述和叙述来捕捉数据的细微差别和复杂性。通过清晰、引人入胜的写作，研究成果可以有效地传达给更广泛的受众，从而促进其领域知识的发展。
在基础理论定性分析中使用已有理论
基础理论定性研究的一个迷人而又充满活力的方面是对已有理论的使用。与其他侧重于假设检验或验证的研究方法不同，基础理论强调探索基于经验数据的理论。
基础理论并不抛弃已有的理论，而是将其视为指导研究的宝贵资源。为了发现数据中的模式、概念和关系，研究人员会以开放的心态开始研究。为了完善、扩展甚至挑战现有框架，他们会将新出现的概念与现有理论进行比较。
研究人员可以通过将已有的理论整合到基础理论中来挖掘已有的丰富知识。这种方法通过促进对主题的深入理解，有助于发现新的见解。此外，它还鼓励不同学科观点之间的合作与创新。
基础理论定性研究利用已有理论对复杂现象进行整体理解，从而推动知识的发展。为了做出有意义的贡献，研究人员应该以现有知识为基础，体现研究的动态性质。
基础理论定性方法论和方法论的分裂
在基础理论定性研究领域存在许多争论和分歧，尤其是在方法论和方法选择方面。研究人员对基础理论研究有不同的看法。
演绎法和归纳法是两种主要的研究方法。在演绎式研究中，研究人员从预先存在的理论出发，根据定性数据分析验证或完善该理论。而归纳法则以开放的心态开始，让理论从数据中自然产生。
数据收集和分析方法也是一个争议点。在传统的基础理论中，使用编码技术、持续比较和理论抽样对数据进行分类。此外，还出现了一些替代方法，如建构主义基础理论，它更注重反思性和研究者的参与。
建构主义基础理论
在基础理论定性研究中，建构主义基础理论（CGT）是另一种研究方法。通过强调研究者在形成分析中的积极作用，它有别于传统的基础理论。通过 CGT，个人探索他们的主观经验和社会现实的意义。在研究过程的每一个阶段，研究人员都会反思自己对数据解释的影响。通过 CGT，研究人员与参与者之间的合作得到了促进，这也是对知识共同建构的认可。通过 CGT 了解社会世界使研究人员能够发展理论，解释人类经验的复杂性和多样性。
批判现实主义
批判现实主义观点在基础理论定性研究中备受关注。批判现实主义承认社会和文化因素对我们理解现实的影响，同时也承认存在一个独立于我们的认知之外的外部现实。批判现实主义研究者旨在揭示形成社会现象的机制和结构。他们并不只关注表面观察，而是试图探索更深层次的因果关系和背景。在基础理论的框架内，研究人员可以通过批判现实主义更深入地了解社会现实。
使用基础理论定性的好处
通过使用基础理论定性研究，我们可以极大地增强我们的理解力和决策过程。仅从数据中，它就能发现深刻的见解，并产生新的理论。通过沉浸在定性信息中，我们可以理解复杂的现象。其中一些好处如下：
- 通过发掘深刻的洞察力，基于数据本身开发新的理论。
- 鼓励采用灵活的迭代方法，允许根据新数据完善理论。
- 通过考虑多种观点和解释，对研究课题形成全面的认识。
- 定性数据捕捉了人类丰富的经验，包含了人性的复杂性。
- 通过提供高度相关和适用的见解，弥合理论与实践之间的差距。
- 为决策者提供基于证据的见解，使他们能够做出明智的决策。
- 利用基础理论为决策过程提供信息是推动积极变革的有力方式。
- 我们正处于对众多学科中各种复杂现象的理解发生革命性变化的关键时刻。
- 重要的是要加强对主题的理解和全面认识。
正如这些益处所表明的那样，基础理论定性研究可以揭示深刻的见解，促进灵活性，包容多样性，促进循证决策，并推动有意义的进步。
使用归纳理论定性的局限性
基础理论定性研究是一种有效、有见地的方法，但也有其局限性。对其适用性的全面理解取决于对这些限制因素的认识。下面列出了一些已发现的局限性：
- 基础理论定性研究中的数据收集、编码和分析都需要大量的时间和资源。
- 在定性分析中，研究者的偏见会影响对数据的解释，并可能因研究者的先入之见和观点而损害客观性。
- 将基础理论的研究结果应用到其他环境或人群中可能比较困难，因为基础理论关注的是特定环境下的现象。
- 基础理论研究的参与者人数通常很少，因为在这些研究中，深度优先于广度。使用这种方法可能会产生丰富的见解，但其普遍性和统计能力可能有限。
在考虑这些局限性时，研究人员可以决定将哪些背景和考虑因素应用于基础理论定性研究。
如何进行基础理论定性研究？
在进行基础理论研究时，必须遵循系统的迭代过程。请按照以下步骤开始：
- 全面了解基础理论的原理、概念和技巧。花时间了解这一方法的先驱，包括格拉泽和斯特劳斯。
- 决定一个你感兴趣的定性研究课题。对于研究复杂的社会现象或探索研究不足的领域，基础理论尤其有用。
- 访谈、观察和文件分析是收集数据的方法。目的是收集丰富的定性数据，捕捉参与者的观点和经验。
- 在开始分析过程之前，对数据进行编码和分类。使用开放式编码，通过不断比较来对比最初的概念。分析新出现的主题、模式和联系。
- 确定数据中的关系和概念，并在分析过程中建立反映这些关系和概念的类别和子类别。不要把先入为主的概念强加给数据，而是让理论有机地产生。
- 为了验证和完善新出现的类别和概念，要不断收集更多数据。根据新出现的理论，选择新的参与者或来源。
- 通过持续分析不断验证理论。通过征求同行、专家或参与者的反馈意见，确保新出现的理论是可信和值得信赖的。
- 最后一步是撰写研究报告，描述从数据中学到的知识，从而记录研究结果。详细描述研究过程、分析和制定的理论框架。
迭代和反思过程是基础理论研究不可或缺的一部分。要理解一种现象，数据收集、分析和理论发展应相互交织。
开展基础理论研究的工具
虽然基础理论研究主要依靠定性数据分析和解释，但有几种工具可以帮助支持和加强这一过程。下面列出了一些最常用的工具：
- 记笔记的软件： Evernote 和 Microsoft OneNote 是记录笔记、访谈记录、观察结果和备忘录的好工具。使用这些工具分析数据既灵活又简单。
- 使用定性数据分析软件:NVivo 和 MAXQDA 等工具可用于管理和分析定性数据。有了这些工具，就可以对数据进行编码、分类和有效探索，从而找出模式并建立理论框架。
- 编码框架:使用编码框架对数据进行系统的分类和分析。可以从数据中得出初步的类别清单，也可以使用一套预定义的编码。有了编码框架，一致性和主题识别就更容易了。
- 概念绘图工具： 使用概念制图工具，例如 Mind the Graph.这些工具提供了理论框架和数据复杂性的可视化表示。
- T研究管理工具:使用 Zotero 或 Mendeley 等研究管理工具管理参考文献、引文和文献综述。有了这些工具，引用资料来源和跟踪相关文献变得更加容易。
- 促进合作的平台： Google Docs 和 Microsoft Teams 等工具便于团队协作撰写、编辑和评论研究文档。
必须选择符合自己研究需求和偏好的研究工具，同时这些工具也很有用。在保持定性分析完整性的同时，开展基础理论研究应高效、有效。
扩大工作影响，使其更有意义
作为基础理论定性研究的一部分，丰富的定性数据需要捕捉和解读。可视化表述使信息更易于理解和学习。我们通过精心设计的可视化表现形式来加强科研成果的传播。通过 Mind the Graph如果您能有效地交流您的基础理论研究，就能让更多人理解您的研究。
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