ಯಾವ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಆಯ್ಕೆ ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಗುಣಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾಸಮೂಹದಲ್ಲಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ .
ಇದು ಡೇಟಾದ ಒಂದು ಸಮಗ್ರ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ .
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು , ಇದು ಪ್ರತಿ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ವಿಭಾಗದ ಪ್ರಕಾರ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದನಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಕೋರ್ಗಳ ಸಂಘಟಿತ ಟ್ಯಾಬ್ಲೇಷನ್ ಆಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ನಿಖರತೆ ನಿರ್ಧರಿಸಲು, ಡೇಟಾ ಔಟ್ಲೈಯರ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಸ್ಕೋರ್ಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಆವರ್ತನವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವಂತೆ ಟ್ಯಾಬ್ಲೆಲೇಷನ್ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ , ಅದು ಮಾಧ್ಯಮದ ವಿಷಯವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಷಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆವೃತ್ತಿಯು ಸಂಕೇತಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿದ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿತು, ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಒಂದು ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ , ಪಠ್ಯದ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಅಥವಾ ಪ್ರಕಟವಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ಎರಡೂ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದಿಂದ ಸುಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪಠ್ಯಗಳ ಸುಪ್ತ ಅರ್ಥವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ .
ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮಹತ್ವವು ಡೇಟಾ ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಗಿದ್ದು , ಈ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ - ಪಠ್ಯಗಳ ಅರ್ಥಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಶ್ರೀಮಂತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಸ್ಥಿರ ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನ
ಈ ಗುಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವಿಧಾನವು ರಚನಾತ್ಮಕ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು ಇದರಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರು ಈಗಾಗಲೇ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಬಿಟ್ ಅನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
- ಓಪನ್ ಕೋಡಿಂಗ್: ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾ ಬಿಟ್ ಅನ್ನು ಕೋಡೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಬಿಟ್ಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಿದ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಹೋಲಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಕೋಡಿಂಗ್ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಆಕ್ಸಿಯಾಲ್ ಕೋಡಿಂಗ್: ಡೇಟಾ ಬಿಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದಂತೆ, ಹೊಸ ಆವರ್ತನೀಯ ವಿಷಯ ವರ್ಗಗಳು ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಕೋಡೆಡ್ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಒಮ್ಮೆ, ಸಂಶೋಧಕ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಗಳು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷಿತ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಶುದ್ಧತ್ವವು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ.
- ಆಯ್ದ ಕೋಡಿಂಗ್: ಈ ಕೊನೆಯ ಕೋಡಿಂಗ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ವಿಷಯ ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು ಕಥೆಯೊಂದನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾದ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅಪ್ರೋಚ್ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಗುಣಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಯಶಸ್ವಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಒಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಒಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ತಿಳಿದುಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ ತಾರ್ಕಿಕ ಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಿರಂತರವಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಆದರೆ ಅದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಶೂನ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಲೈಕರ್ಟ್ ಸ್ಕೇಲ್ನಲ್ಲಿನ ಐಟಂಗಳು ಮಧ್ಯಂತರ ಡೇಟಾದ ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ, ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪಠ್ಯಗಳು ಅನುದಾನ ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳು, ಪ್ರಕಟವಾದ ಹಸ್ತಪ್ರತಿಗಳು, ಸಭೆಗಳಿಂದ ನಿಮಿಷಗಳು, ಸಂವಾದಗಳ ನಕಲುಗಳು, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಎನ್ಕೌಂಟರ್ಗಳು, ಸಂದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಗುಂಪುಗಳು . ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸೂಕ್ತ ಪಠ್ಯಗಳು ಪತ್ರಿಕೆಗಳು, ನಿಯತಕಾಲಿಕೆಗಳು, ರೇಡಿಯೋ, ಟೆಲಿವಿಷನ್ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಜಾಲಗಳ ಮೂಲಕ ಜನರಿಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲಾದ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಸ್ಥಿರವಾದ ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನ: ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸ್ಥಿರ ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮುಚ್ಚಿದ-ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು , ಅಥವಾ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಮುಕ್ತ-ಅಂತ್ಯದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಉತ್ತರಿಸುವಾಗ ಪಡೆಯುವಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು . ಸಂದರ್ಭಾನುಸಾರ ನಕಲುಗಳು ಮುಂತಾದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಖಾತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಿದಾಗ ಸ್ಥಿರವಾದ ತುಲನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರಾಯಶಃ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಅದು ಹೇಳಿದೆ.
ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತಿ
ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಶೆಲ್ಫ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮವು ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಹ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಕನಿಷ್ಠ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಜನರಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ .
- ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ನಿರ್ಮಿತ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಶೇಕಡಾ ವಿತರಣೆಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ .
- ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಟ್ರೈಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ನೀಡಬಹುದು. ಇಂಟರ್ವೆವಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಉದ್ಧರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದರ ಅರ್ಥವೇನೆಂದರೆ, ಹಸ್ತಪ್ರತಿ ಇನ್ನೂ ಅಂತಿಮ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದರೂ ಸಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು .
- ಸ್ಥಿರ ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನ : ನಿರಂತರ ತುಲನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದರೂ, ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ನಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಯ್ದ ಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಂಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ . ಸಂಶೋಧನಾ ಹಸ್ತಪ್ರತಿ ಮತ್ತು / ಅಥವಾ ಲೇಖನದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವಿಭಾಗದ ನಿರೂಪಣಾ ಚರ್ಚೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಆಯ್ದ ಭಾಗಗಳು ಸೇರಿವೆ.
ಡೇಟಾ ಕಲೆಕ್ಟೆಡ್ನೊಂದಿಗಿನ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ವಿಧಾನದ ಫಿಟ್
ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿರುವ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಉದ್ದೇಶದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾದ ಒಳನೋಟಗಳಲ್ಲಿ ತಕ್ಕಂತೆ ಬಳಸುವುದು
- ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಮುಚ್ಚಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಫಿಟ್ ಆಗಿದೆ.
- ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಂದರ್ಶನದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದದ್ದು.
- ಸ್ಥಿರವಾದ ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಶನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತೆರೆದ-ಪ್ರಶ್ನೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದದ್ದು.
ಮೂಲಗಳು
ಗ್ಲೇಸರ್, ಬಿಜಿ & ಸ್ಟ್ರಾಸ್, ಎಎಲ್ (1967). ದಿ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಆಫ್ ಗ್ರೌಂಡೆಡ್ ಥಿಯರಿ: ಸ್ಟ್ರಾಟಜೀಸ್ ಫಾರ್ ಕ್ವಾಲಿಟೇಟಿವ್ ರಿಸರ್ಚ್. ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್: ಅಲ್ಡಿನ್ ಡೆ ಗ್ರೈಟರ್.
ಗ್ರೇನೆಹೆಮ್, UH & ಲುಂಡ್ಮನ್, B. (2004). ಶುಶ್ರೂಷಾ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿಷಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಗಳು. ನರ್ಸ್ ಶಿಕ್ಷಣ ಇಂದು, 24 , 105-112.
ರೂಬಿನ್, ಹೆಚ್ಜೆ & ರೂಬಿನ್, ಐಎಸ್ (2004). ಗುಣಾತ್ಮಕ ಸಂದರ್ಶನ: ದಿ ಆರ್ಟ್ ಆಫ್ ಕಿಚನ್ ಡಾಟಾ (2 ನೇ ಆವೃತ್ತಿ). ಥೌಸಂಡ್ ಓಕ್ಸ್, ಸಿಎ: ಸೇಜ್ ಪಬ್ಲಿಕೇಶನ್ಸ್.
ಸ್ಟ್ರಾಸ್, ಎ. ಮತ್ತು ಕಾರ್ಬಿನ್, ಜೆ. (1990). ಗುಣಾತ್ಮಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮೂಲಗಳು: ಗ್ರೌಂಡೆಡ್ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳು. ನ್ಯೂಬರಿ ಪಾರ್ಕ್, ಸಿಎ: ಸೇಜ್ ಪಬ್ಲಿಕೇಶನ್ಸ್.
ವಾರೆನ್, CAB & ಕರ್ನರ್, TX (2005). ಗುಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು: ಕ್ಷೇತ್ರ ಸಂಶೋಧನೆ, ಸಂದರ್ಶನಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಲಾಸ್ ಏಂಜಲೀಸ್, CA: ರಾಕ್ಸ್ಬರಿ ಪಬ್ಲಿಷಿಂಗ್ ಕಂಪನಿ.