In der qualitativen Forschung zeigt die interpretative phänomenologische Analyse (IPA) allmählich ihren einzigartigen Wert und ihre Bedeutung.IPA ist individuell zentriert und versucht eingehend zu untersuchen, wie eine Person die Situationen versteht, mit denen er sich in einem bestimmten Kontext gegenübersieht, und erhält eine Bedeutung daraus.Diese Forschungsmethode wurde in der Psychologie, in der medizinischen Versorgung, in der Wirtschaft und in anderen Bereichen, insbesondere in der Gesundheitspsychologie, häufig eingesetzt.

Die Grundprinzipien von IPA basieren auf Phänomenologie und Hermeneutik.

Wahl des Teilnehmers

In der IPA -Forschung ist es entscheidend, die Strategien der Teilnehmer auszuwählen.In der Regel überprüfen Forscher die Teilnehmer mit gemeinsamer Erfahrung durch zielgerichtete Stichproben.Dies bietet den erforderlichen Referenzhintergrund für Forschung, der sich auf bestimmte Phänomene konzentrieren möchte.Die Anzahl der Teilnehmer liegt im Allgemeinen zwischen 3 und 15 Personen, und 6 Personen gelten als die idealste Zahl, was die Gemeinsamkeit und Variabilität zwischen Einzelpersonen vollständig nachweisen kann.

Durch kleine Interviews mit Teilnehmern in kleinem Maßstab können IPA-Forscher in bestimmten Situationen subjektive Erfahrungen und Bedeutung ermitteln.

Datenerfassungsmethode

Im Prozess der Datenerfassung werden IPA -Methoden häufig in Form von Interviews, Tagebüchern oder Fokusgruppen verwendet, und diese Methoden werden flexibel und offen durchgeführt.Bei den Teilnehmern müssen die Forscher eine merkwürdige und erleichterte Haltung einnehmen, um die Teilnehmer beim Teilen ihrer wahren Erfahrungen zu unterstützen.Darüber hinaus muss der aufgezeichnete Diskussionstext ausführlich wörtlich aufgezeichnet werden, damit die nachfolgende Analyse eingehender und reichhaltig sein kann.

IPA verlangt von Forschern, dass sie flexible Untersuchungsmethoden haben, um die tiefgreifenden und wichtigen Erzählungen der Teilnehmer zu erfassen.

Datenanalyseprozess

Im Gegensatz zu herkömmlichen quantitativen Studien legt die IPA -Datenanalyse keine Annahmen fest, sondern betont das Verständnis der Erfahrung der Teilnehmer.Während der Durchführung von Datenanalysen müssen Analysten die Selbstreflexion aufrechterhalten, ihre Vorurteile vorübergehend beiseite legen und sich darauf konzentrieren, die Welt der Teilnehmer zu verstehen.Der Analyseprozess ist häufig wörtlich codiert und sucht im Prozess nach wichtigen Themen.

Der Bergbau von Themen basiert auf Mustern, die wiederholt in den Daten auftreten, die widerspiegeln, worüber die Teilnehmer besorgt sind, und über ihre Bedeutung.

Erfolgreiche AYA -Analyseeigenschaften

Eine erfolgreiche IPA -Analyse sollte phänomenologische Beschreibungen mit tiefgreifenden Interpretationen ausgleichen und diese Interpretationen auf der Grundlage der Erzählungen der Teilnehmer aufbauen.Die Forscher müssen sicherstellen, dass die Einzigartigkeit und Variabilität der Teilnehmer während der Analyse erhalten bleiben können, um die tiefer Aufmerksamkeit auf individuelle Erfahrungen aufrechtzuerhalten.Transparenz ist in diesem Prozess besonders wichtig, und Forscher müssen detaillierte Hintergrundinformationen, klare Forschungsprozesse, ausreichende Kommentare zu den Daten usw. bereitstellen.

Eine gute Analyse erfordert nicht nur detaillierte Prozessaufzeichnungen, sondern erfordert auch eine effektive Kombination der Ansichten der Teilnehmer und der Erklärungen der Forscher.

Der Anwendungsbereich von IPA

Mit dem Aufstieg des konstruktiven Verständnisses der Krankheitserfahrung ist IPA im Bereich der Gesundheitspsychologie wichtiger geworden.Dieser subjektorientierte Ansatz hat die empirische Forschung des Patienten vertieft und Forschungsinteressen in mehreren Bereichen gefördert, einschließlich der Geschäfts-, Sex- und Lebenstransformation.In den letzten Jahren hat die Anzahl der IPA -Forschung zugenommen, und der Anwendungsbereich hat ebenfalls erweitert.

Die von IPA verfolgte Dialog -Natur kann insbesondere unser neues Verständnis verschiedener Erfahrungen eröffnen und die Forschung sinnvoller machen.

Kurz gesagt, IPA ist nicht nur eine Forschungsmethode, sondern auch eine Brücke, die den Zusammenhang zwischen der Forschung und den Teilnehmern fördert.Können wir mit der kontinuierlichen Vertiefung der Forschung eine tiefere persönliche Erfahrung und Bedeutung in der zukünftigen Forschung untersuchen?

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