Nøgleforskel – indhold vs tematisk analyse
Når vi taler om dataanalyse i forbindelse med forskning, er der mange typer, der kan bruges af forskere. Indholdsanalyse og tematisk analyse er to sådanne typer analyser, der bruges i forskning. For de fleste forskere kan forskellen mellem indhold og tematisk analyse være ret forvirrende, da begge inkluderer at gennemgå dataene for at identificere mønstre og temaer. Det er dog vigtigt at fremhæve, at den vigtigste forskel mellem indhold og tematisk analyse er, at mens forskeren i indholdsanalysen kan fokusere mere på hyppigheden af forekomst af forskellige kategorier, handler det i den tematiske analyse mere om at identificere temaer og opbygning af analysen på den mest sammenhængende måde. Nogle forskere fremhæver også, at tematisk analyse kan være mere dybdegående og give en bredere forståelse end indholdsanalyse.
Hvad er indholdsanalyse?
Indholdsanalyse refererer til en dataanalyseteknik, der bruges i både kvantitativ og kvalitativ forskning. Denne teknik hjælper forskeren med at identificere vigtige data fra et datakorpus. Data 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 kodesystemer til at identificere og kategorisere forskellige dataelementer.
Når indholdsanalysen bruges til kvantitativ dataanalyse, kan den også bruges til at identificere frekvenser af data. Dette er grunden til, at indholdsanalyse nu i høj grad bruges i kommunikation og medier. Lad os nu gå videre til tematisk analyse.
Hvad er tematisk analyse?
Tematisk analyse er en dataanalyseteknik, der bruges i forskning. Dette bruges hovedsageligt til kvalitative undersøgelser, hvor forskeren indsamler beskrivende data for at kunne besvare sit forskningsproblem. Når dataene er blevet indsamlet, vil forskeren gennemgå dataene gentagne gange med den hensigt at finde nye mønstre, temaer, undertemaer osv. Dette giver forskeren mulighed for at kategorisere dataene under forskellige sektioner. Dette kan være en ret kedelig opgave, fordi forskeren skal gennemgå dataene mange gange, før han færdiggør forskningens hovedtemaer og undertemaer. Denne proces med at gennemgå data er kendt som 'fordybelse'.
Det er vigtigt i en tematisk analyse at fremhæve de hovedtemaer, som forskeren bruger til sin endelige analyse, er forbundet med hinanden. Hvis temaerne forbliver inaktive uden at forbinde sig med hinanden, kan det være svært at skabe den endelige struktur og give mening i forskningen. Der er mange fordele ved at bruge en tematisk analyse. For det første bringer den de rige data frem, som forskeren har indsamlet i dataindsamlingsfasen. Det giver også en logisk struktur til forskningen.
Hvad er forskellen mellem indhold og tematisk analyse?
Definitioner af indhold og tematisk analyse:
Indholdsanalyse: Indholdsanalyse refererer til en dataanalyseteknik, der bruges i både kvantitativ og kvalitativ forskning.
Tematisk analyse: Tematisk analyse er en dataanalyseteknik, der bruges i forskning.
Karakteristik af indhold og tematisk analyse:
Type af forskning:
Indholdsanalyse: Indholdsanalyse kan bruges i både kvantitativ og kvalitativ forskning.
Tematisk analyse: Tematisk analyse bruges mest i kvalitativ forskning.
Fokus:
Indholdsanalyse: Datakodning får stor betydning, da det gør det muligt at genkende de vigtige dataelementer.
Tematisk analyse: Temaer får mere fremtrædende plads.
