Qualitative Data Collection

📚 Pengumpulan Data Kualitatif

Pengumpulan data kualitatif ialah proses mengumpul data bukan berangka untuk memahami tingkah laku, pengalaman, dan pandangan manusia secara mendalam. Ia digunakan untuk menjawab persoalan seperti “mengapa”, “bagaimana”, dan “dalam konteks apa” sesuatu fenomena berlaku.

🔍 Ciri-ciri Utama Pengumpulan Data Kualitatif

  • Eksploratif: Menyiasat isu yang kompleks dan terbuka.

  • Fleksibel: Kaedah boleh berubah mengikut situasi dan dapatan awal.

  • Kontekstual: Mengambil kira latar belakang dan persekitaran.

  • Deskriptif: Menekankan penerangan yang mendalam dan terperinci.

  • Berfokuskan manusia: Memahami dari sudut pandang peserta.

💡 Mengapa Gunakan Kaedah Kualitatif?

  • Memahami tingkah laku dan proses sosial yang kompleks

  • Meneroka topik baru yang kurang dikaji

  • Menangkap emosi, motivasi, dan makna pengalaman manusia

  • Membantu dalam pembangunan teori seperti Grounded Theory

🧰 Contoh Alat yang Digunakan

  • Perakam audio

  • Borang catatan pemerhatian

  • Buku nota lapangan

  • Perisian analisis kualitatif (seperti NVivo, ATLAS.ti)

🌐 Aplikasi dalam Pelbagai Bidang

  • Pendidikan (contoh: memahami penglibatan pelajar)

  • Kesihatan (contoh: pengalaman pesakit)

  • Perniagaan & Pemasaran (contoh: tingkah laku pengguna)

  • Sains Sosial (contoh: budaya, identiti, hubungan sosial)

Proses Pengumpulan Data Kualitatif

  1. Menetapkan Tujuan Kajian

    • Menentukan tujuan dan persoalan kajian yang ingin dijawab.

  2. Memilih Reka Bentuk Kajian

    • Contoh: Kajian kes, fenomenologi, etnografi, grounded theory.

  3. Memilih Kaedah Pengumpulan Data

    • Temu bual, perbincangan kumpulan fokus, pemerhatian, analisis dokumen, dan lain-lain.

  4. Membina Protokol kajian 

    • Menyediakan panduan temu bual, borang catatan pemerhatian atau protokol kumpulan fokus.

  5. Memilih Sampel (Pemilihan Peserta)

    • Menggunakan pensampelan bertujuan (purposive sampling) atau snowball sampling.

  6. Melaksanakan Pengumpulan Data

    • Mengumpul data secara lapangan – temu bual, pemerhatian atau dokumen.

  7. Merekod & Menyimpan Data

    • Menggunakan audio, video, nota lapangan atau perisian penyimpanan data.

  8. Mentafsir & Menganalisis Data

    • Analisis tematik, pengekodan data, mencari pola dan makna.

  9. Memastikan Kesahan Data

    • Triangulasi, audit trail, pemeriksaan peserta (member checking).

  10. Membuat Pelaporan & Interpretasi

📚Qualitative Data Collection

Qualitative Data Collection refers to the process of gathering non-numerical data to understand concepts, experiences, or social phenomena. It focuses on exploring the why, how, and in what context of a phenomenon, rather than measuring how often it occurs.

🔍 Key Characteristics of Qualitative Data Collection

  • Exploratory: Aimed at gaining deep insights.

  • Flexible: Methods can evolve during the study.

  • Contextual: Captures the environment and background.

  • Rich and Descriptive: Uses detailed language, not numbers.

  • Human-centered: Focuses on participants' perspectives.

🧠 Why Use Qualitative Data Collection?

  • To understand complex behaviors and social processes

  • To explore new topics where little is known

  • To capture emotions, motivations, and subjective experiences

  • To inform theory development (e.g., Grounded Theory)

🧰 Examples of Tools Used

  • Audio recorders

  • Observation checklists

  • Field notebooks

  • NVivo or ATLAS.ti (for qualitative data analysis)

🌐 Applications

  • Education (e.g., understanding student engagement)

  • Health (e.g., patient experiences)

  • Marketing (e.g., consumer behavior)

  • Social Sciences (e.g., identity, culture)

Qualitative Data Collection Process

  1. Define Research Purpose

  2. Choose Research Design (e.g., Case Study, Phenomenology, Grounded Theory)

  3. Select Data Collection Method (e.g., Interviews, Focus Groups, Observations)

  4. Develop Research Protocol

  5. Select Participants (Purposive or Snowball Sampling)

  6. Conduct Data Collection

  7. Record and Store Data

  8. Analyze and Interpret Data (e.g., Thematic Analysis)

  9. Ensure Trustworthiness (e.g., Triangulation, Member Checking)

  10. Report Findings (Narrative writing with direct quotes)

📚 定性数据收集（质性数据收集）

定性数据收集是指通过非数字化方式来收集数据，以深入理解人类的行为、经验和观点。它强调回答“为什么”、“如何”以及“在什么背景下”某种现象发生的问题。

🔍 定性数据收集的主要特点

  • 探索性：深入探索复杂问题。

  • 灵活性强：研究方法可根据情况和发现调整。

  • 重视情境：考虑环境、背景和社会文化。

  • 描述性强：注重详细、生动的语言描述。

  • 以人为本：从受访者的角度理解现象。

💡 为何选择定性研究方法？

  • 理解复杂行为和社会过程

  • 探索尚未深入研究的新议题

  • 揭示人们的感受、动机和经验意义

  • 有助于构建理论（如扎根理论 Grounded Theory）

🧰 常用工具

  • 录音设备

  • 观察表格

  • 田野笔记本

  • 质性分析软件（如 NVivo、ATLAS.ti）

🌐 适用领域

  • 教育领域（如：了解学生学习参与情况）

  • 健康医疗（如：病患的主观经验）

  • 市场营销（如：消费者行为分析）

  • 社会科学（如：文化、身份与社会关系研究）

质性数据收集流程（Qualitative Data Collection Process）

  1. 确定研究目标

  2. 选择研究设计（例如：个案研究、现象学、扎根理论）

  3. 选择数据收集方法（如：访谈、焦点小组、观察）

  4. 制定研究工具（如访谈提纲、观察表）

  5. 选择参与者（目的性抽样或滚雪球抽样）

  6. 进行数据收集（实地访问、观察、文件分析）

  7. 记录与存储数据（录音、录像、笔记）

  8. 分析与解读数据（主题分析、编码、找出模式）

  9. 确保研究信度与效度（三角验证、参与者回馈）

  10. 撰写报告与说明发现（以叙述方式呈现，引用真实数据）

Choosing a Qualitative Data Collection Method

Method Description Best Used When
In-depth Interview One-on-one to explore deep experiences When individual perspectives are needed
Focus Group Discussion Group discussion led by a facilitato When exploring diverse views collectively
Observation Watching behavior in natural settings When studying interaction or real-life settings
Document Analysi Examining written or existing materials When analyzing policies, records, reports
Audio/Visual Dat Using photos/videos as data sources When visual context adds meaning