개념 모델
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수집된 데이터에 대한 개요를 얻기 위해 코딩 프레임워크를 설계한 다음 주제 분석을 사용하여 데이터 내의 패턴(주제)을 식별, 분석 및 보고하는 동시에 최소한으로 데이터 세트를 세부적으로 구성하고 설명했습니다(Braun 및 Clarke 2006 ). 이 접근 방식에 따라 두 번째 주제 프레임워크는 관행의 제도화, 동형성 및 조직 분야에 관련된 모든 것을 결합하면서 인터뷰에서 나타나는 추가 주제에 대한 경계를 유지하여 개발되었습니다. 주제 프레임워크를 사용하여 모든 필사본을 코딩하거나 다시 코딩했습니다. 이러한 태그 지정 및 코딩은 전체 데이터 세트에서 체계적으로 수행되어 각 데이터 항목에 완전하고 동등한 주의를 기울였으며 데이터 세트 전체에서 새로운 패턴의 기반을 형성할 수 있는 데이터 항목의 흥미로운 측면을 식별했습니다. 각 코딩된 구절의 요약은 문단 번호로 다시 연결되는 링크와 함께 Excel 차트에 배치되었습니다. 설명적인 인용문도 강조되었습니다. 차트를 통해 연구자들은 사례 내부와 사례 간을 살펴보고 특정 주제나 하위 주제에 대한 대다수의 견해에 맞지 않는 이상치를 식별할 수 있었습니다. 차트는 개별 계정을 기반으로 데이터를 설명, 분류 및 해석하는 데 사용되었습니다. 데이터 관리의 마지막 단계는 원래 데이터를 분류하고 종합하고 이전 부분에서 분류한 데이터를 사용하여 일련의 주제별 차트를 만드는 것이었습니다. 분석에는 전체 데이터 세트와 분석 중인 데이터의 코드화된 추출물 사이를 끊임없이 앞뒤로 이동하는 것이 포함되었습니다.
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