2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2025-01-22 17:14
Selektive Codierung ist der Prozess, eine Kategorie als Kernkategorie auszuwählen und alle anderen Kategorien dieser Kategorie zuzuordnen. Die wesentliche Idee besteht darin, eine einzige Handlung zu entwickeln, um die alles andere drapiert ist. Es besteht die Überzeugung, dass ein solches Kernkonzept immer existiert.
Anschließend kann man sich auch fragen, was ist selektive Kodierung in der Grounded Theory?
Selektive Codierung ist die Phase der Datenanalyse, in der Kernkonzepte identifiziert und dann abstrahiert werden, jedoch empirisch Geerdete Theorie erzeugt wird. Für Strauß, selektive Kodierung ist eine entscheidende Phase in theoretisch Entwicklung, die hochentwickelte theoretisch Sensibilität des Forschers.
Was ist offene Kodierung, axiale Kodierung und selektive Kodierung? Offene Codierung ist im Allgemeinen die Anfangsphase der qualitativen Datenanalyse. Nach Abschluss der Offene Codierung , abhängig von der Methodik, die wir verwenden, können wir tun Axiale Kodierung und selektive Kodierung . In einem späteren Stadium der Forschung werden diese Codierung helfen uns, Theorien in einem induktiven Prozess (d. h. Grounded Theory) zu erstellen.
Davon, was ist Kodierung in der Forschung?
In qualitativer Hinsicht Forschung , Codierung ist, „wie Sie definieren, worum es bei den Daten, die Sie analysieren, handelt“(Gibbs, 2007). Codierung ist ein Prozess des Identifizierens einer Textstelle oder anderer Datenelemente (Foto, Bild), des Suchens und Identifizierens von Konzepten und des Auffindens von Beziehungen zwischen ihnen.
Was ist der Unterschied zwischen offener und axialer Kodierung?
Mit anderen Worten, mit deduktiven und induktiven Argumenten axiale Kodierung ist ein Prozess der Suche nach Beziehungsidentifikation zwischen offen Codes. Im Wesentlichen, axiale Kodierung versucht zentrale (d. h. Achsen-) Phänomene in den eigenen Daten zu identifizieren. Axiale Kodierung ist eine Analysemethode im mittleren oder späteren Stadium.
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