Aufbau eines Kodesystems

Eine gut strukturierte Kodeliste ist wichtig für die weitere Analyse, bei der Sie nach Beziehungen und Mustern in den Daten suchen, mit dem Ziel, alle Ergebnisse zu integrieren, um eine zusammenhängende Geschichte zu erzählen. Wenn Sie, wie in einer Umfrage, nur Fragen mit den Antwortkategorien "ja" und "nein" in Ihrem Fragebogen haben, werden Ihre Daten nur aus nominalen Variablen bestehen. Das bedeutet, dass die Analyse begrenzt ist und nicht über die deskriptive Ebene hinausgeht. Dies ist wie eine Kodeliste, die aus einer Menge von Kodes besteht, deren Analyseebene unbestimmt bleibt.

Siehe auch: Creating a coding schema with ATLAS.ti. Gut strukturierte Kodeliste in Balkendiagramm-Ansicht

Vorteile einer gut strukturierten Kodeliste

  • sie schafft Ordnung
  • sie bringt konzeptionelle Klarheit für Sie und andere
  • weil sie übersichtlich ist, sieht man schnell alle übergeordneten Themen und deren Sub-Kodes. D.h. man kann sich schnell erinnern, welche Kodes man schon hat und ob man evtl. noch weitere Sub-Kodes benötigt, wenn die vorhandenen nicht passen.
  • sie hilft beim Erkennen von Mustern

Merkmale einer gut strukturierten Kodeliste

  • Jeder Kode ist eindeutig, seine Bedeutung unterscheidet sich von der Bedeutung jedes anderen Kodes.
  • Die Bedeutung jedes Kodes wird im Kodekommentar beschrieben.
  • Jede Kategorie kann klar von anderen Kategorien unterschieden werden.
  • Alle Untercodes, die zu einer Kategorie gehören, sind ähnlich, da sie die gleiche Art von Sache repräsentieren. Dennoch ist jeder Untercode innerhalb einer Kategorie eindeutig.
  • Jeder Kode kommt nur einmal im Kodesystem vor.
  • Das Kodesystem ist a-theoretisch. Das heißt, das Kodesystem selbst stellt weder ein Modell noch eine Theorie dar. Die Kodes beschreiben lediglich die Daten, so dass durch sie ein einfacher Zugriff auf die Daten möglich ist.
  • Das Kodesystem sollte logisch aufgebaut sein, so dass man das Gesuchte auch finden kann.
  • Das Kodesystem enthält zwischen 10 und 25 Top-Level-Kategorien.
  • Das Kodesystem hat nicht mehr als zwei bis drei Ebenen. Es besteht also aus Kategorien und Untercodes und eventuell einer Dimension wie positiv / negativ oder einem Zeitindikator wie vor / während / nach. Wenn Dimensionen auf viele Kodes im Kodesystem zutreffen, ist es besser, separate Kodes zu erstellen und die Daten mit dem Inhaltscode plus der Dimension doppelt zu kodieren.

Unten finden Sie eine Literaturliste mit den Artiklen und Autoren, auf die sich diese Empfehlungen stützen.

So beginnen Sie mit dem Aufbau eines Kodesystems

Ziel des Aufbaus eines Kodesystems ist es, dass Sie über die Kodes auf Ihre Daten zugreifen und die Analysewerkzeuge voll nutzen können. Wenn Sie beispielsweise wissen, dass Sie die Kodes mithilfe der Kode-Kookkurrenztabelle auswerten können, können Sie besser verstehen, warum es wichtig ist, überlappend zu

Sie beginnen mit der Erstellung von Kodes, um Ideen zu erfassen, und die Liste der Kodes wächst. Dann beginnen Sie, die Kodes in übergeordnete Kodes und Sub-Kodes zu sortieren und zu ordnen, indem Sie die Funktionen Kodes Zusammenführen und Kodes Teilen verwenden. Es empfiehlt sich, Kategorien zu entwickeln, die nur eine Ebene von Sub-Kodes enthalten (bei Bedarf zwei). So können Sie bei der Abfrage der Daten verschiedene Aspekte flexibel kombinieren und unnötig lange Kodelisten und Kodebezeichnungen vermeiden.

Sie werden feststellen, dass es verschiedene Arten und Ebenen von Kodes gibt:

  • Strukturelle Kodes, die Sprechereinheiten in Fokusgruppen kodieren
  • Attributcodes, die soziodemografische Merkmale von Sprechern oder Personen innerhalb eines Dokuments kodieren
  • Kodes, die eine Kategorie bezeichnen, und Kodes, die Sub-Kodes einer Kategorie sind, und so weiter.

Da es nur eine Entität für all diese verschiedenen Dinge gibt - den Kode - können Sie verschiedene Arten und Ebenen mit Hilfe der Kodebezeichnung kenntlich machen. In der nachstehenden Tabelle wird eine Syntax vorgeschlagen, die Sie als Leitfaden verwenden können:

Syntax für verschiedene Arten und Ebenen von Kodes

WasSyntax für Kode-EtikettBeispiel
AnfangskonzeptKleinschreibungpersönliches Wachstum
KategorieGroßbuchstaben, farbigEFFEKT
UntercodeKleinschreibung, gleich wie Kategorie FarbeEffekte pos: persönliches Wachstum
Konzept, das in keine Kategorie passtKennzeichnung mit Sternchen (*) in Kleinbuchstaben*Wissenschaftlicher Nachweis
DimensionKleinschreibung + Sonderzeichen, farbig/Zeit: während
Soziodemografischmit vorangestelltem ##Geschlecht: weiblich
Sprechereinheitenvorangestellt mit @@Tom

Beispiel

# Geschlecht: weiblich

# Geschlecht: männlich

@Tom

@Maria

@Clara

/Zeit: vorher

/Zeit: während

/Zeit: nach

*Einzelcode 1

*Einzelcode 2

*Einzelcode 3

KATEGORIE A

Kategorie A: sub 1

Kategorie A: sub 2

Kategorie A: sub 3

KATEGORIE B

Kategorie B: sub 1

Kategorie B: sub 2

Kategorie B: sub 3

Sie sehen, dass die Präfixe Ihr Kodesystem in verschiedene Abschnitte unterteilen. Dies hilft Ihnen, den Überblick zu behalten und schnell zu finden, was Sie suchen. Außerdem ermöglicht es Ihnen, bei der Abfrage der Daten die Kodes der verschiedenen Kategorien oder Rubriken flexibel mit strukturellen Kodes, Attributen und Dimensionen zu kombinieren.

Unten sehen Sie einen Screenshot, der eine strukturierte Kodeliste in ATLAS.ti zeigt: Beispiel-Kode-Liste

Die ersten beiden Kodes sind abstrakte Kodes (= 0 Häufigkeit), die als Modifier-Kodes in Netzen verwendet werden. An der hohen Dichte kann man erkennen, dass sie viele Verbindungen zu anderen Kodes haben. "Combatans" und "non-combatans" sind im Analyseprojekt eigentlich Dokumentengruppen. Da man Gruppen jedoch nicht mit Kodes verknüpfen kann, wurden diese Kodes eingeführt, um den Unterschied zwischen den beiden Befragtengruppen in Netzwerken darzustellen.

Wenn Sie mehr über das Projekt und die Entwicklung dieser Kodeliste lesen wollen, können Sie das folgende Papier lesen: CAQDAS und Grounded Theory Analysis.

Wenn Sie Interviewdaten haben, verwenden Sie anstelle von Attributkodes Dokumentgruppen, um die Dokumente nach Attributen wie Geschlecht, Alter, Familienstand und dergleichen zu gruppieren.
tip
Organisieren Sie Ihre Kodestruktur nach konzeptionellen Ähnlichkeiten, nicht nach beobachteten oder theoretischen Assoziationen, und auch nicht danach, wie Sie die Ergebniskapitel schreiben wollen.

Verwenden Sie für jedes Element des Textes einen eigenen Kode, d.h. jeder Kode sollte nur ein Konzept umfassen. Wenn es mehrere Aspekte gibt, kann der Text mit mehreren Kodes kodiert werden.

Machen Sie sich keine Sorgen, wenn nicht alle Ihre Kodes in eine Kategorie eingeordnet werden können. Einige Kodes werden einzelne Kodes bleiben. Um sie in den Kategorien nicht zu "verlieren", verwenden Sie ein spezielles Präfix wie z.B. *, damit sie in einem eigenen Abschnitt im Kodesystem auftauchen.

Die Rolle von Kodegruppen beim Aufbau eines Kodesystems

Anwender sind oft versucht, Kodegruppen als Kategorien höherer Ordnung zu verwenden. Dies verfehlt jedoch den Zweck. Kodegruppen sind Filter und Kodes können mehreren Kodegruppen zugewiesen werden. Ein Kode einer Kategorie kann aber nur zu einer und nicht zu mehreren Kategorien gehören (siehe Empfehlungen oben). Deshalb eignen sich Kodegruppen nicht als Kodes höherer Ordnung. Wenn Sie Kategorien und Unterkodes bilden wollen, empfiehlt es sich, stattdessen die oben vorgeschlagene Syntax zu verwenden. Kennzeichnen Sie eine Kategorie durch die Verwendung von Großbuchstaben.

Wenn Sie viele niederfrequente Kodes haben, die Sie zusammenführen wollen oder müssen, dann sind Kodegruppen eine gute Möglichkeit, diese zu sammeln. Nachdem Sie alle niederfrequenten Kodes, die zum gleichen Thema / zur gleichen Idee gehören, hinzugefügt haben, können Sie diese Kodegruppe als Filter festlegen. Das macht es einfacher, die Kodes zusammenzuführen.

Sobald Sie Kategorien mit Untercodes entwickelt haben, können Sie für jede Kategorie eine Kodegruppe erstellen, um sie als Filter zu verwenden. Mit Kodegruppen können Sie nach Kategorien filtern, und für die weitere Analyse können Sie die Kodegruppen verwenden, um auf der Kategorieebene und nicht auf der Ebene der Untercodes zu analysieren. Siehe auch Friese, S. (2019). Qualitative Data Analysis with ATLAS.ti. London: SAGE Publications.

Was kommt nach dem Kodieren?

Sobald die Daten kodiert sind, haben Sie einen guten Überblick über Ihr Material und können es beschreiben. Sie können dann die Analyse einen Schritt weiterführen, indem Sie die Daten abfragen. Zu den Werkzeugen, die verwendet werden können, gehören die Kode-Kookkurrenz Tabelle, die Kode-Dokument Tabelle, das Query Tool und die Netzwerkfunktion.

Das Ziel ist es, tiefer in die Daten einzudringen und Beziehungen und Muster zu finden. Das Schreiben von Memos ist in dieser Phase sehr wichtig, da die Erkenntnisse beim Lesen der Daten, die aus einer Abfrage resultieren, und beim Schreiben von Zusammenfassungen und Interpretationen kommen.

Literatur

Die Empfehlungen in diesem Abschnitt stützen sich auf die folgenden Autoren:

Bazeley, Pat (2013). Qualitative Data Analysis: Practical Strategies. London: SAGE Publications. Bernard, Russel H. and Ryan, Gery W. (2010). Analysing Qualitative Data: Systematic Approaches. London: SAGE Publications. Charmaz, Kathy (2006/2014). Constructing Grounded Theory: A Practical Guide Through Qualitative Analysis. London: SAGE Publications. Corbin, Juliet and Strauss, Anselm (2008/2015). Basics of Qualitative Research: Techniques and Procedures for Developing Grounded Theory (3rd and 4th ed.). Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.

Freeman, Melissa (2017). Modes of Thinking for Qualitative Data Analysis. NY: Routledge.

Gibbs, G. (2008). Analysing Qualitative Data. London: SAGE. Guest, G., MacQueen, K.M., and Namey, E.E. (2012). Applied Thematic Analysis. Los Angeles: SAGE Publications.

Hammersley M, Atkinson P (2007) Ethnography: Principles in Practice. Third edition. London: Routledge.

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Saldaña, Jonny (2021). The Coding Manual for Qualitative Researchers. London: SAGE Publications. Spradley, James P. (2016). The Ethnographic Interview. Waveland Press. Strauss, A. (1987). Qualitative analysis for social scientists. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

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