テーマ分析とコンテンツ分析の主な違いは、テーマ分析は様々な研究デザインに対応できる質的データ分析の手法であり、コンテンツ分析は量的データと質的データの両方の分析に対応できるデータ分析手法であることである。
調査やデータ分析において、研究者は集めたデータをさまざまな方法で分析します。
テーマ別分析と内容分析は、ほとんどの研究者が使う主なデータ分析方法です。
しかし、これから研究を始める多くの研究者にとって、テーマ別データ分析法とデータ内容分析法を明確に区別することは、混乱を招く可能性があります。
テーマ別分析とは
テーマ別分析とは、研究者が研究課題を解決するために収集した質的・記述的データを分析するためのデータ分析手法です。
研究者は、データを収集した後、出現しているパターン、テーマ、サブテーマなどを見出すために、何度もデータを注意深く調査することになる。
この識別のプロセスにより、研究者はデータを異なるセクションに分類することができる。
研究者は通常、研究の主要テーマとサブテーマを最終決定する前に、何度もデータを研究して調べなければならないので、これは非常に疲れる仕事です。
私たちはこのプロセスを「イマージョン」と呼んでいます。
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さらに、テーマ別データ分析では、研究者が最終的な分析に使おうとしている主要テーマが相互に関連していることが常に重要です。
もし、テーマがお互いにつながっておらず、空回りしたままであれば、最終的な構造を構築し、研究の意味を理解することは難しくなります。
テーマ分析には多くの利点があります。
最も重要なのは、テーマ分析を通じて、研究者は自分の研究に論理的な構造を提供することができるということです。
コンテンツ分析とは
内容分析は、量的および質的研究の両方を分析するために研究者が使用するデータ分析手法です。
データコンテンツ分析によって、研究者はデータコーパスの中から重要なデータを特定することができます。
研究の世界では、研究者は、絵、本、アイデア、写真、論文、像、アイデア、行動など、さまざまな形でさまざまなソースからデータを収集します。
さらに、内容分析では、研究者は、各データ項目に存在する内容を分析する。
多くの場合、研究者は、内容分析において、異なるデータ項目を発見し、区別し、分類するために、コーディングシステムを使用します。
テーマ分析とは異なり、内容分析は量的データの分析にも使用でき、内容分析によって分析された内容データは、データの頻度を特定するために使用することができます。
このため、コンテンツ分析はメディアやコミュニケーションの分野でよく使われるデータ分析手法となっている。
テーマ分析とコンテンツ分析の類似点
- テーマ分析とコンテンツ分析は、研究者が使用する2つの異なるデータ分析方法です。
- また、両分析法は同じような機能を果たします。
- さらに、これらの方法はどちらも質的なデータを分析することができます。
テーマ分析と内容分析の違い
定義
テーマ別分析は、様々な研究デザインに対応できる質的データ分析手法であり、内容分析は、量的データと質的データの両方に使用できるデータ分析手法です。
分析したデータの種類
テーマ別分析は質的なデータを分析し、内容分析は質的なデータと量的なデータの両方を分析する。
福利厚生
テーマ別分析は、研究者が研究のための論理的な構造を作成するのに役立ちます。
一方、内容分析によって分析された内容データは、データの頻度を特定するのに役立ちます。
研究者のフォーカス
内容分析では、研究者は様々なカテゴリーの出現頻度に重点を置くが、主題分析では、テーマを特定し、可能な限りまとまった形で分析を展開することに重点を置く。
結論
結論として、主題分析と内容分析の大きな違いは、主題分析は様々な研究デザインに対応できる質的データ分析手法であり、内容分析は量的データと質的データの両方に対応できるデータ分析手法であるということである。
