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应用框架方法对多学科健康研究中的定性数据进行分析

摘要

背景

框架方法正在成为卫生研究中管理和分析定性数据的一种日益流行的方法。然而,人们对它的潜在应用和局限性存在困惑。

讨论

本文讨论了何时适合采用框架方法,并解释了在多学科健康研究团队中使用框架方法的程序,或那些涉及临床医生、患者和非专业人员的团队。该方法的各个阶段使用已发表的研究中的例子来说明。

总结

在经验丰富的定性研究人员的领导下,有效使用框架方法是一种系统而灵活的分析定性数据的方法,适用于研究团队,即使不是所有成员都有进行定性研究的经验。

同行评审报告

自20世纪80年代以来,一直采用框架方法管理和分析定性数据[1].该方法起源于大规模的社会政策研究,但正在成为医疗卫生研究中日益流行的方法;然而,人们对其潜在的应用和局限性存在一些困惑。在这篇文章中,我们讨论什么时候适合使用框架方法以及它与其他定性分析方法的比较。特别地,我们探索了如何在多学科的健康研究团队中使用它。在应用健康研究中,多学科和混合方法的研究越来越普遍。除了熟悉定性研究的学科,如护理、心理学和社会学,团队通常还包括流行病学家、卫生经济学家、管理科学家和其他人。此外,应用卫生研究往往具有临床代表性,而且越来越多地有患者和公众参与[2].我们认为,虽然领导能力无疑需要一个经验丰富的定性方法学家,但更广泛的团队中的非专业人员可以也应该参与到分析过程中来。然后我们给出了框架方法应用的一步一步的指南,用一个工作示例来说明(参见附加文件)1)摘自已发表的研究[3.,以说明该过程的主要阶段。技术术语包含在术语表中(如下)。最后,我们讨论了该方法的优点和局限性。

框架方法中使用的关键术语的术语表

分析框架:由参与分析的研究人员共同开发的一组分类代码,可用于管理和组织数据。该框架为数据创建了一个新的结构(而不是参与者给出的完整的原始帐户),这有助于以一种能够支持回答研究问题的方式总结/减少数据。

分析备忘录:对特定概念、主题或问题的书面调查,反映分析过程中数据中出现的问题(见附加文件)1第7节)。

类别:在分析过程中,代码围绕相似的和相互关联的想法或概念分组。在分析框架中,类别和代码通常以树形图结构排列。虽然类别与原始数据紧密而明确地联系在一起,但开发类别是开始数据抽象过程的一种方式(即面向一般而不是特定或轶事)。

制图:将汇总的数据输入到框架方法矩阵中(参见附加文件)1第六节)。

代码:在称为“编码”的过程中,分配给原始数据摘录的描述性或概念性标签(参见附加文件)1第三节)。

数据:定性数据通常需要以文本形式进行分析。这些文本既可以是引出文本(专门为研究而写,如食物日记),也可以是现存文本(已存在的文本,如会议记录、政策文件或网络日志),或者可以通过抄录访谈或焦点小组数据生成,或者在进行参与者观察或观察对象或社会情况时创建“现场”笔记。

索引:将从商定的分析框架中提取的代码系统地应用到整个数据集(见附加文件)1第五节)。

矩阵:电子表格包含大量的单元格,通过代码(列)和案例(行)将汇总数据输入其中(参见附加文件)1第六节)。

主题:描述或解释数据方面的解释性概念或命题,是整个数据集分析的最终输出。通过案例之间和案例内部的比较来查询数据类别,从而阐明和发展主题。通常,每个主题或子主题下都有许多类别[3.].

文字记录:对口头交流,如采访或对话的逐字记录。

背景

框架方法属于一个广泛的分析方法家族,通常被称为专题分析或定性内容分析。这些方法先确定定性数据的共性和差异,然后关注数据不同部分之间的关系,从而围绕主题寻求得出描述性和/或解释性结论。框架方法是由英国国家社会研究中心定性研究部门的Jane Ritchie和Liz Spencer于20世纪80年代末开发的,用于大规模的政策研究[1].它现在被广泛应用于其他领域,包括健康研究[3.- - - - - -12].它的定义特征是矩阵输出:行(案例),列(代码)和汇总数据的“单元格”,提供了一个研究人员可以系统地减少数据的结构,以便按案例和代码分析它[1].大多数情况下,一个“案例”是一个单独的受访者,但这可以适用于其他分析单位,如预定义的团体或组织。虽然可以在整个数据集中对关键主题进行深入分析,但每个研究参与者的观点与矩阵中他们的账户的其他方面保持联系,因此个人观点的背景不会丢失。比较和对比数据对于定性分析和与轻松数据进行比较的能力至关重要案例以及个案被纳入框架法的结构和过程中。

框架方法提供了清晰的步骤,并产生高度结构化的汇总数据输出。因此,当多个研究人员致力于一个项目时,特别是在多学科研究团队中,并不是所有成员都有定性数据分析的经验,以及在管理大型数据集时,获得整个数据集的整体的、描述性的概述是必要的。然而,在选择该方法之前,建议谨慎,因为它不是一个适合分析所有类型的定性数据或回答所有定性研究问题的工具,也不是定量研究人员的定性研究的“简单”版本。重要的是,框架方法不能容纳高度异构的数据,即数据必须涵盖类似的主题或关键问题,这样才有可能对其进行分类。当然,每个受访者可能对每个话题都有非常不同的观点或经历,然后可以进行比较和对比。框架方法最常用于半结构化访谈记录的主题分析,这也是我们在本文中关注的内容,尽管原则上它也可以适用于其他类型的文本数据[13],包括文件,例如会议记录或日记[12],或观察的实地记录[10].

对于与定性研究同事一起工作的定量研究人员,或第一次探索定性研究时,框架方法的本质是诱人的,因为它的方法过程和“电子表格”方法似乎更接近定量范式[14].虽然框架方法是一种高度系统化的方法,可以对看起来笨拙的定性数据进行分类和组织,但对于定性数据分析中常见的问题,如如何做出分析选择和使解释策略可见和可审计,它并不是万能的。质性研究技能需要适当地解释矩阵,并促进生成描述、类别、解释和类型学。此外,反思性、严谨性和质量是框架方法和其他定性方法所必需的问题。因此,使用框架方法进行分析的研究必须由有经验的定性研究人员监督,尽管这并不排除那些新的定性研究人员作为更广泛的研究团队的一部分对分析做出贡献。

定性数据分析有很多方法,包括那些密切关注语言及其在社会互动中如何使用的方法,如话语分析[15和民族学方法学[16];那些与经验、意义和语言有关的学科,如现象学[1718]和叙事方法[19];以及那些试图通过一系列程序和相互关联的阶段从数据中发展理论的人,如扎根理论[20.21].其中许多方法都与特定的学科相关,并受到塑造分析过程的哲学思想的支持[22].然而,框架方法与特定的认识论、哲学或理论方法不一致。相反,它是一个灵活的工具,可以与许多旨在生成主题的定性方法一起使用。

主题的发展是定性数据分析的一个共同特征,包括系统地搜索模式,以生成能够阐明所调查现象的完整描述。特别是,许多定性方法使用“恒定比较法”,这是扎根理论的一部分,涉及在不同案例之间进行系统比较,以细化每个主题[2123].与扎根理论不同,框架方法不一定与生成社会理论有关,但可以通过对矩阵数据的回顾极大地促进持续的比较技术。

也许因为框架方法是如此明显的系统性,正如其他评论者所指出的,它经常与定性分析的演绎方法合并在一起[1314].然而,该工具本身并不忠于归纳或演绎主题分析;研究在归纳演绎连续体上的位置取决于研究问题。例如,“患者能否对心血管疾病的发作给出准确的生物医学描述?”的问题本质上是一个是/否的问题(尽管根据他们叙述的程度或术语的适当使用,可能会有细微差别),因此需要在数据收集和分析(例如,结构化或半结构化访谈和定向定性内容分析[24])。同样,如果基于已有的理论(如行为改变理论)进行分析,则可以采用演绎方法,例如研究问题“计划行为理论如何帮助解释全科医生的处方?””(11].然而,一个研究问题,如“人们如何构建心血管疾病发病的记录?”“将需要一种更归纳的方法,考虑到意外情况,并允许更多的社会定位反应。”25,这些问题可能包括文化信仰、食物准备习惯、“命运”的概念,或与他们生活中其他重要事件的联系,如悲伤,而这些事件是研究者无法提前预测的(例如,以受访者为主导的开放式访谈和扎根理论[20.])。在所有这些情况下,使用框架方法来管理数据可能是合适的。这种差异在主题的选择上表现得很明显:在演绎方法中,主题和代码是根据以前的文献、以前的理论或研究问题的具体情况预先选择的;而在归纳方法中,通过开放(无限制)编码从数据中生成主题,然后对主题进行细化。在许多情况下,当项目有一些特定的问题需要探索时,组合方法是合适的,但同时也旨在留下空间来发现参与者体验中其他意想不到的方面或他们赋予现象意义的方式。总之,框架方法可以适用于演绎、归纳或组合类型的定性分析。然而,在研究中也存在一些问题,即根据案例和主题分析数据是不合适的,因此应该避免使用框架方法。例如,根据研究问题的不同,生活史数据使用叙事分析可能更好。19];使用对话分析记录病人与其保健医生之间的会诊情况[26];以及文献数据,如孕妇资源,使用话语分析[27].

深入考虑研究设计或数据收集不在本文的范围内,但在继续描述框架方法分析过程之前,有必要后退一步,简要考虑分析开始之前需要发生什么。分析方法的选择应在研究的建议阶段就已考虑,并应符合研究问题和研究的总体目标。许多定性研究,特别是那些使用归纳分析的研究,在本质上是突发性的;这可能是一个挑战,研究人员只能为即将发生的事情提供一个“想象的排练”。28].在混合方法研究中,还必须考虑项目更广泛目标内的质量组成部分的作用。在数据收集阶段,必须分配资源给受过适当训练的研究人员进行定性访谈,因为这是一项高技能的活动。在某些情况下,研究团队可能会决定使用非专业人士、患者或同龄人进行访谈[29- - - - - -32在这种情况下,他们必须得到适当的培训和指导,这需要时间和资源。在这个早期阶段,考虑团队是否将使用计算机辅助定性数据分析软件(CAQDAS)也是有用的,它可以帮助数据管理和分析。

由于任何形式的定性或定量分析都不是一个纯粹的技术过程,而是受研究人员的特点及其学科范式的影响,在整个研究过程中,包括在研究的设计、数据的构建或收集和分析中,批判性反思是至关重要的。团队的所有成员都应该写研究日记,记录他们在整个过程中的反思笔记、对数据的印象和对分析的想法。有经验的定性研究人员在以严谨和反思的方式筛选数据和分析数据方面变得更加熟练。他们不能太执着于确定性,但必须在整个研究过程中保持灵活性和适应性,以产生丰富和微妙的发现,拥抱和解释现实社会生活的复杂性,并可应用于复杂的社会问题。在使用框架方法时,重要的是要记住,与定量研究中数据收集和数据分析是研究过程中严格顺序和相互排斥的阶段不同,在定性分析中,数据收集、分析和理论发展之间有或多或少的相互作用,这取决于项目的具体情况。例如,参与者的新想法或新见解可能会提出潜在的富有成效的研究方向,或者仔细分析可能会揭示叙述中微妙的不一致之处,需要进一步探索。

过程进行分析

阶段1:转录

一个高质量的录音,最好还有一个逐字需要把这次采访逐字逐句地记录下来。对于框架方法分析,包含难以阅读的对话记录(例如停顿或两个人同时说话)的约定并不一定重要,因为内容是主要感兴趣的。抄本应该有很大的空白和足够的行间距,以便以后编码和做笔记。转录过程是一个很好的机会沉浸在数据中,是强烈鼓励新的研究人员。然而,在某些项目中,可能会决定将此任务外包给专业转录员是更好地利用资源的方法。

第二阶段:熟悉面试

通过录音和/或文字记录以及面试官记录的任何上下文或反思笔记来熟悉整个面试是口译的关键阶段。重新听一遍全部或部分录音也是有帮助的。在多学科或大型研究项目中,参与分析数据的人可能与进行或转录访谈的人不同,这使得这一阶段特别重要。一页空白处可以用来记录任何分析笔记、想法或印象。

阶段3:编码

熟悉之后,研究人员逐行仔细阅读文本,使用释义或标签(“代码”)来描述他们在文章中解释的重要内容。在更多的归纳研究中,这个阶段会发生“开放编码”,即从尽可能多的不同角度编码任何可能相关的内容。代码可以指实质性的东西(例如,特定的行为、事件或结构)、价值(例如,告知或支持某些陈述的东西,例如对循证医学的信仰或对病人选择的信念)、情感(例如,悲伤、挫折、爱)和更多的印象/方法论元素(例如,受访者发现某些难以解释的事情、受访者变得情绪化、受访者感到不舒服)[33].在纯演绎研究中,代码可能是预先定义的(例如,根据现有的理论,或项目感兴趣的特定领域),所以这个阶段可能不是严格必要的,你可以直接进入索引,尽管它通常是有帮助的,即使你采取广泛演绎的方法,对至少几个转录本做一些开放编码,以确保数据的重要方面没有遗漏。编码的目的是对所有数据进行分类,以便能够与数据集的其他部分进行系统比较。如果可行的话,至少有两名研究人员(或多学科研究团队中每个学科或专业至少有一名研究人员)应该独立编写前几份转录本。在这一阶段,患者、公众参与代表或临床医生也可以有效参与,因为他们可以提供不同的观点,从而确保某一特定观点不占主导地位。在归纳编码中,重要的是要注意意料之外的情况,而不是仅仅以字面的、描述性的方式进行编码,因此从不同角度的人的参与可以在这方面提供很大的帮助。除了对所述内容有一个整体印象外,逐行编码通常可以提醒研究人员考虑到那些通常不可见的内容,因为它们表达不清楚或与其余部分“不相符”。这样,发展分析就受到了挑战;调和和解释数据中的异常现象可以使分析更有力。也可以使用CAQDAS进行数字编码,这是自动跟踪新代码的一种有用方法。 However, some researchers prefer to do the early stages of coding with a paper and pen, and only start to use CAQDAS once they reach Stage 5 (see below).

阶段4:开发一个工作分析框架

在对最初的几个转录本进行编码后,所有参与的研究人员应该会面,比较他们所应用的标签,并就一套适用于所有后续转录本的编码达成一致。可以将代码分组为类别(如果有帮助,可以使用树形图),然后对这些类别进行明确定义。这形成了一个工作的分析框架。在没有额外的代码出现之前,很可能需要对分析框架进行几次迭代。在每个类别下有一个“其他”代码总是值得的,以避免忽略不适合的数据;在最后的文本编码完成之前,分析框架永远都不是“最终的”。

阶段5:应用分析框架

然后,通过使用现有的类别和代码为后续文本建立索引来应用工作分析框架。每个代码通常被分配一个数字或缩写,以便识别(因此代码的全名不必每次都写出来),并直接写在成绩单上。计算机辅助定性数据分析软件(CAQDAS)在这个阶段特别有用,因为它可以加快过程,并确保在后面的阶段,数据可以很容易地检索。值得注意的是,与统计分析软件不同,统计分析软件实际上是根据正确的指令进行计算的,将数据放入定性分析软件包并不分析数据;这是一种存储和组织数据的有效方法,以便分析过程能够访问数据。

第6阶段:将数据绘制到框架矩阵中

定性数据是大量的(一个小时的采访可以产生15-30页的文本),能够管理和总结(减少)数据是分析过程的一个重要方面。电子表格用于生成矩阵,数据被“绘制”到矩阵中。图表包括从每个文本中按类别总结数据。好的图表需要一种平衡能力,一方面要减少数据,另一方面要保留受访者词汇的原始含义和“感觉”。图表应该包括有趣的或说明性的引用。如果你使用CAQDAS来管理你的数据(N-Vivo版本9以后有能力生成框架矩阵),这些可以自动标记,或者一个大写的“Q”,一个(匿名的)转录数,页面和行引用就足够了。在多学科团队中,在分析过程的早期阶段比较和对比总结风格是有帮助的,以确保团队内部的一致性。任何使用的缩写都应该得到团队的同意。一旦团队成员熟悉了分析框架,并熟练地进行了编码和图表制作,平均而言,每小时的文本需要半天时间才能达到这一阶段。在早期阶段,需要更长的时间。

阶段7:解释数据

在整个研究过程中,有一个单独的笔记本或电脑文件来记录对数据的印象、想法和早期解释是很有用的。可能值得在任何阶段中断,通过写分析备忘录来探索一个有趣的想法、概念或潜在主题[20.21]然后与研究团队的其他成员讨论,包括非专业和临床成员。渐渐地,数据之间的特征和差异被识别出来,可能会生成类型学,询问理论概念(要么是先前的概念,要么是从数据中产生的概念),或者映射类别之间的联系,以探索关系和/或因果关系。如果数据足够丰富,通过这一过程产生的结果可以超越对特定案例的描述,从而解释,例如,现象出现的原因,预测一个组织或其他社会行为者可能如何煽动或回应一种情况,或确定组织或系统中运行不良好的领域。值得注意的是,这一阶段的时间通常比预期的要长,任何项目计划都应该确保分配足够的时间给会议和个人研究人员进行解释和研究结果的撰写(见附加文件)1第7节)。

讨论

框架方法已经在研究中发展和成功地使用了25年,最近已成为定性健康研究中流行的分析方法。如何评估质性研究的质量一直是一个备受争议的问题。20.34- - - - - -40],但确保分析的严谨性和透明度是一个至关重要的组成部分。当然,有很多方法可以做到这一点,但在框架方法中,以下方法是有帮助的:

  • 在制表过程中总结数据,以及作为一种减少数据的实用方法,意味着一个多学科团队的所有成员,包括非专业人员、临床和(定量)学术成员,可以在分析过程中参与数据并提供他们的观点,而不必阅读所有的文本或参与分析的更技术部分。

  • 图表还可以确保研究人员在进行解释之前,首先密切注意使用每个参与者自己的主观框架和表达来描述数据。

  • 汇总的数据被保存在每个案例的更广泛的背景中,因此鼓励对含义和理解的复杂层次的厚描述[38].

  • 矩阵结构在视觉上很直观,可以帮助研究团队的任何成员识别数据中的模式,包括通过引起对矛盾数据、偏离的案例或空单元格的注意。

  • 系统化的过程(本文中所描述的)使其易于遵循,甚至对于多学科团队和/或拥有大型数据集的团队也是如此。

  • 它足够灵活,可以将非面谈数据(如在面谈期间所作的实地记录或反射性考虑)包括在矩阵中。

  • 它不符合特定的认识论观点或理论方法,因此可以适用于归纳或演绎分析,或两者的结合(例如,演绎地使用已有的理论结构,然后用归纳方面修改理论;或者使用归纳的方法来确定数据中的主题,然后再回到文献中,使用理论演绎来帮助进一步解释某些主题)。

  • 很容易识别相关的数据摘录,以说明主题,并检查是否有足够的证据提出的主题。

  • 最后,从原始数据到最终主题(包括说明性引用)有一个清晰的审计跟踪。

这种方法也有一些潜在的陷阱:

  • 系统方法和矩阵格式,正如我们在背景中提到的,对那些接受过定量训练的人来说,在直觉上很有吸引力,但“电子表格”的外观可能进一步增加了那些对定性研究没有深入理解的人试图量化定性数据的诱惑(例如,“20名参与者中有13人说X)。这种陈述显然是没有意义的,因为定性研究中的抽样并不是为了代表更广泛的人群而设计的。而是为了捕捉一个现象周围的多样性[41].

  • 像所有定性分析方法一样,框架方法是耗时和资源密集型的。当有多个利益攸关方和学科参与数据的分析和解释时(应用卫生研究的良好做法),所需的时间就会延长。在前期资助阶段,需要将这一时间考虑到项目提案中。

  • 要在一个新的多学科团队中成功地使用这种方法,需要进行大量的培训。根据他们在分析中的角色,研究团队的成员可能必须学习如何编码、索引和图表数据,条件反射地思考他们的身份和经验如何影响分析过程,和/或他们可能必须学习泛化方法(即分析泛化和可移植性,而不是统计泛化[41]),以协助合理地解释资料的含义和意义。

虽然框架方法适合非专家参与数据分析,但由有经验的定性研究人员领导项目对于成功使用该方法是至关重要的(即使大型混合方法研究的总体领导是另一个人)。在理想情况下,质量主管应该由其他至少在定性分析方面受过一定培训或有一定经验的研究人员加入。首席定性研究员的职责是:对研究设计、项目时间表和资源规划做出贡献;指导初级定性研究人员;培训临床、非专业和其他(非定性的)学者对分析过程做出适当的贡献;以一种鼓励对数据和其他团队成员进行批判性和反思性参与的方式促进分析会议;最后是主持研究报告的撰写。

结论

我们认为,框架方法研究可以由多学科研究团队进行,其中包括,例如,医疗保健专业人员、心理学家、社会学家、经济学家和非专业人士/服务用户。包含如此多不同的观点意味着在分析过程中的决策可能非常耗时和资源密集。它可能需要广泛的、反思性的和批判性的对话,讨论受访者表达的观点和记录中确定的观点如何与每个学科的现有概念和理论相关,以及如何与项目正在解决的卫生系统中的真正“问题”相关。然而,这种团队努力是推动跨学科合作以及临床和非专业人员参与研究的一个极好的论坛,通过增强研究结果的可信度和相关性,确保“整体大于部分之和”。

框架方法适用于文本数据的主题分析,特别是采访记录,在这种情况下,重要的是能够在许多案例中按主题比较和对比数据,同时通过保持与每个人叙述的其他方面的联系,将每个视角置于上下文中。有经验的定性研究人员应该领导和促进所有方面的分析,尽管框架方法的系统方法使它适合涉及多学科团队的所有成员。来自所有团队成员的开放、批判和反思的方法对于严格的定性分析是必不可少的。

接受现实生活中的卫生系统的复杂性和对卫生问题的多种视角的存在是产生高质量的定性研究的必要条件。如果做得好,定性研究可以解释和预测重要现象,建设性地与大型研究的定量部分联系起来,并有助于改善卫生服务和制定卫生政策。如果选择和实施得当,框架方法可以通过产生可信和相关的调查结果,成为实现这些目标的合适工具。

总结

  • 框架方法是支持专题(定性内容)分析的优秀工具,因为它提供了管理和映射数据的系统模型。

  • 框架法最适用于访谈数据的分析,通过案例内部和案例之间的比较产生主题。

  • 框架方法简化了大型数据集的管理,因为它的矩阵形式提供了汇总数据的直观结构化概述。

  • 框架方法的清晰、循序渐进的过程使其适合于跨学科和协作项目。

  • 该方法的使用应由有经验的定性研究人员领导和促进。

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所有作者都是由国家卫生研究所(NIHR)通过伯明翰和黑人地区应用卫生研究和护理领导合作项目(CLAHRC-BBC)资助的。本出版物所表达的观点只是作者的观点,不一定代表NHS、NIHR或卫生部的观点。

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所有作者都参与了文章概念的发展和文章的起草。NG撰写了文章的初稿,GH和EC准备了与说明性例子相关的文本和图表,SRa进行了文献搜索以确定目前是否有类似的文章,并参与了文章的起草,SRe参与了文章和说明性例子的起草。所有作者阅读并批准了最终稿件。

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北卡罗莱纳州的盖尔,乔治亚州的希斯,东卡罗莱纳州的卡梅隆。et al。应用框架方法对多学科健康研究中的定性数据进行分析。BMC医学治疗方法13117(2013)。https://doi.org/10.1186/1471-2288-13-117

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  • 定性研究
  • 定性内容分析
  • 多学科研究