标准或属性是识别关键分类类别的基础。
在数据表准备的这个阶段，考虑合并数据表时检索数据的关键信息是有帮助的。 考虑通过合并表格使数据分析变得更容易和更准确的许多条件：
- 多名受访者（研究参与者）
- 焦点小组 （几位受访者）
- 研究来自不同时间段的数据
- 按受访者的问题类型分组数据
将列添加到表
到目前为止，数据表将显示这些列（从左到右）：参与者姓名或ID; 主题代码，主持人问题/参与者回应; 序列。 但是，为了适合此页面，下面的表格示例中省略了参与者名称或ID的列注意，在实践中，此列对分析至关重要。
接下来要添加的列将显示选择标准或参与者属性。
例如，研究人员可能希望能够根据他们在组织中的角色，年龄或性别对参与者的回答进行分类。 回想一下，包含访问者或主持人提问的问题的行中的文本是大胆的 ，以便从研究参与者的回答中以直观的方式突出。
通过为相关条件添加列来在横向视图中格式化表格是有帮助的，或者属性将显着扩展表格的宽度。
使用短标签进行重点排序类别
排序类别可以用数字，字母或数字字母组合来表示。 研究人员可以选择使用短标签代替，而不是用完整的文字写出排序类别。 例如，在上表中，这些组织是世界各地不同的管弦乐队。 管弦乐队可以使用短标签进行匹配，如下所示：
- 西蒙玻利瓦尔青年管弦乐团= S
- 洛杉矶青年交响乐团（YOLA）= L
个人在组织中的角色也可以编码。 一些例子如下：
- 导体= 1
- 音乐会大师 - 2
- 音乐家= 3
- 音乐教师= 4
- 节日导演= 5
示例步骤3。
多源数据分析表
组织年龄角色主题代码访问者问题/参与者回应序号＃无无无4.205访问者：在西蒙玻利瓦尔青年交响乐团演奏合奏音乐是如何影响你对于成为一名来自巴里奥的男孩的感受的？ 45
西蒙玻利瓦尔青年乐队
23音乐家4.205
在我加入El Sistema之前，我是一个麻烦制造者。
一旦我学会了演奏乐器，我就不再那样想着自己了。 我深信，每天下午和每周六早上与其他音乐学生一起练习，不会让我陷入严重困境。
小企业主，尤其是家庭企业的市场研究预算通常没有足够的空间花费大量的软件来分析为业务发展收集的定性数据。
本系列文章提供了如何使用普通文字处理应用程序进行定性市场调查的文本分析的逐步信息。 所描述的过程可以应用于分析从调查研究 ，焦点小组会议和深入访谈收集的定量数据。
> 来源：
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