การวิเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัยเชิงคุณภาพ
แน่งน้อย ย่านวารี*
บทคัดย่อ
การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ เป็นกระบวนการประกอบด้วย การจำแนกและจัดระบบข้อมูล และการหาความสัมพันธ์ของข้อมูล มีจุดมุ่งหมายที่จะแยกแยะและอธิบายองค์ประกอบ ความหมาย และความสัมพันธ์ของปรากฏการณ์ ภายใต้เงื่อนไขและสภาพแวดล้อมทางสังคมและวัฒนธรรม ซึ่งการใช้หลักการของการวิจัยเชิงคุณภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล นั้นคือการมองภาพองค์รวม การอธิบายเงื่อนไขและสภาพแวดล้อมทางสังคมและวัฒนธรรมของปรากฏการณ์ การนำเอาทัศนะของผู้ให้ข้อมูลมาอธิบายปรากฏการณ์ โดยให้ความสำคัญต่อมุมมองของผู้ให้ข้อมูล ซึ่งถือเป็นผู้อยู่ในเหตุการณ์หรืออยู่ในเหตุการณ์นั้น ๆ วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ อาจใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสร้างข้อสรุป หรือการวิเคราะห์เนื้อหา ความน่าเชื่อถือของงานวิจัยเชิงคุณภาพ พิจารณาได้จาก ความเชื่อถือได้ การถ่ายโอนผลการวิจัย การพึ่งพากับเกณฑ์อื่น และการยืนยันผล
ความหมายของคำศัพท์ที่สำคัญเกี่ยวกับการวิเคราะห์งานวิจัยเชิงคุณภาพ
บริบท (Context) หมายถึง เงื่อนไขและสภาพแวดล้อมของปรากฏการณ์ที่ให้ความหมาย และมีผลต่อการดำรงอยู่ของปรากฏการณ์นั้นๆ เช่น เงื่อนไขด้านสังคม วัฒนธรรม เศรษฐกิจและการเมืองที่เกี่ยวข้องกับปรากฏการณ์อันเป็นลักษณะเฉพาะของแต่ละสังคม
ข้อมูล (Data) เป็นการบันทึกปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้น ซึ่งนักวิจัยได้สังเกต และศึกษาด้วยตนเอง หรือได้รับการบอกเล่าอีกทอดหนึ่งโดยผ่านการสัมภาษณ์ผู้ให้ข้อมูล (Informant) ในการนี้นักวิจัยเชิงคุณภาพต้องตระหนักว่าข้อมูลเหล่านี้เป็นเพียงส่วนหนึ่งของความเป็นจริงทั้งหมดที่เกิดขึ้นเท่านั้น เพราะความจริงที่เกิดขึ้นเป็นสิ่งที่ไม่สามารถสังเกต ศึกษา และบันทึกได้ทั้งหมดในช่วงเวลาที่จำกัด หรืออาจจะไม่สามารถจดบันทึกไว้ได้ทั้งหมดโดยผู้ที่อยู่ในเหตุการณ์หรือผู้ที่ศึกษา
ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Primary Qualitative Data) หมายถึง ข้อมูลด้านความคิดเห็น ความเชื่อ เจตคติ คุณค่า โลกทัศน์ ความรู้ พฤติกรรม/วิถีชีวิต/ปฏิสัมพันธ์ โครงสร้างทางสังคม กระบวนภายในกลุ่มหรือองค์กร การรับรู้ อารมณ์ความรู้สึก (ทวีศักดิ์ นพเกสร, 2549: 111) เป็นข้อมูลที่มีลักษณะเป็นข้อความหรือเป็นการพรรณนา (Descriptive) เชิงวิเคราะห์ (Williamson & Long, 2005)
ข้อมูลเชิงคุณภาพปฐมภูมิ (Primary Qualitative Data) คือ ข้อมูลที่มาจากการสังเกต การสัมภาษณ์ หรือกการมีปฏิสัมพันธ์กับกลุ่มเป้าหมายโดยตรง ข้อมูลเหล่านี้ต้องถูกบันทึกเป็นข้อความ (Text) เพื่อทำการวิเคราะห์เนื้อหาต่อไป (ทวีศักดิ์ นพเกสร, 2549: 111)
ข้อมูลเชิงคุณภาพทุติยภูมิ (Secondary Qualitative Data) คือ ข้อมูลที่เป็นตัวเลข หรือข้อความ (Text) ที่อยู่ในสิ่งบันทึกต่างๆ เช่น หนังสือพิมพ์ วรรณกรรม บันทึกการประชุม บัญชีงบดุล ภาพ เสียง ทั้งนี้ข้อมูลที่ไม่เป็นข้อความ เช่น ตัวเลข ภาพ และ เสียง จะต้องแปลความหมายเป็นข้อความที่เป็นตัวอักษร (Text) เพื่อให้สามารถทำการวิเคราะห์เนื้อหาต่อไป (ทวีศักดิ์ นพเกสร, 2549: 111)
การตรวจสอบข้อมูล หลังจากที่ได้เก็บข้อมูลเรียบร้อยแล้ว ขั้นตอนสำคัญในการทำวิจัยคือ การตรวจสอบข้อมูลก่อนการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งการตรวจสอบข้อมูลที่ใช้กันมากในการวิจัยเชิงคุณภาพ คือการตรวจสอบข้อมูลแบบสามเส้า (Triangulation) โดยแบ่งเป็น (สุภางค์ จันทวานิช, 2540; Graneheim, 2004); Miles & Huberman, 1994)
1. การตรวจสอบสามเส้าด้านข้อมูล (Data Triangulation) คือ การพิสูจน์ว่าข้อมูลที่ผู้วิจัยได้มานั้นถูกต้องหรือไม่ วิธีการตรวจสอบของข้อมูลนั้น จะต้องตรวจสอบแหล่งที่มา 3 แหล่ง ได้แก่ เวลา สถานที่ และบุคคล
1.1 การตรวจสอบแหล่งเวลา หมายถึง การตรวจสอบข้อมูลในช่วงเวลาที่ต่างกัน เพื่อให้ทราบว่าข้อมูลที่ได้รับในช่วงเวลาต่างๆนั้นเหมือนกันหรือไม่
1.2 การตรวจสอบสถานที่ หมายถึง ถ้าข้อมูลต่างสถานที่กัน จะเหมือนกันหรือไม่
1.3 การตรวจสอบบุคคล หมายถึง ถ้าบุคคลผู้ให้ข้อมูลเปลี่ยนไป ข้อมูลจะเหมือนเดิมหรือไม่
2. การตรวจสอบสามเส้าด้านผู้วิจัย (Investigator Triangulation) คือการตรวจสอบว่าผู้วิจัย แต่ละคนจะได้ข้อมูลต่างกันอย่างไร แทนการใช้ผู้วิจัยคนเดียวกันทั้งหมด ซึ่งจะสร้างความแน่ใจได้ดีกว่าผู้วิจัยเพียงคนเดียว
3. การตรวจสอบสามเส้าด้านทฤษฎี (Theory Triangulation) คือ การตรวจสอบว่าผู้วิจัยสามารถใช้แนวคิดทฤษฎีที่ต่างไปจากเดิมตีความข้อมูลแตกต่างกันได้มากน้อยเพียงใด ซึ่งอาจทำได้ง่ายกว่าถ้ายังอยู่ในระดับสมมติฐานชั่วคราว (Working Hypothesis) และแนวคิด ขณะลงมือตีความสร้างข้อสรุปเหตุการณ์แต่ละอย่าง การตรวจสอบสามเส้าด้านทฤษฎีนี้เป็นการตรวจสอบที่ทำได้ยากกว่าการตรวจสอบด้านอื่นๆ
4. การตรวจสอบสามเส้าด้านวิธีรวบรวมข้อมูล (Methodological Triangulation) คือการเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆกัน เพื่อรวบรวมข้อมูลเรื่องเดียวกัน เช่น ใช้การสังเกตควบคู่กับการซักถามพร้อมกันนั้นก็ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมจากแหล่งเอกสาร หรือทำการซักถามผู้ให้ข้อมูลสำคัญ หรืออาจซักถามผู้ให้ข้อมูลหลังจากสรุปผลการศึกษา เพื่อความแน่นอนว่าข้อสรุปนั้นเที่ยงตรงตามความเป็นจริงหรือไม่ แล้วจึงแก้ไขเป็นรายงานฉบับสมบูรณ์ต่อไป
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
ความหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นการนำเอาข้อมูลที่ได้จากการค้นคว้าวิจัย มาจัดกระทำให้เป็นระบบและหาความหมาย แยกแยะองค์ประกอบ รวมทั้งเชื่อมโยมและหาความสัมพันธ์ของข้อมูล เพื่อให้สามารถนำไปสู่ความเข้าใจต่อการดำรงอยู่และการเปลี่ยนแปลงของปรากฏการณ์ที่ศึกษา (ชยันต์ วรรธนะภูติ, 2537)
จากความหมายดังกล่าวข้างต้น จะเห็นว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพประกอบด้วยความหมายหลัก 2 ประการ คือ
1. การจำแนกและจัดระบบข้อมูลเพื่อให้เข้าใจถึงความหมายและความสัมพันธ์ของปรากฎการณ์จากทัศนะของผู้ถูกวิจัย (Native’ s Category) การวิเคราะห์ข้อมูลในความหมายนี้ จึงเป็นการจัดหมวดหมู่ของข้อมูล หาแบบแผน ความหมายและความสัมพันธ์ของปรากฏการณ์ภายใต้บริบททางสังคม และวัฒนธรรมที่ศึกษา และทำความเข้าใจกับความหลากหลายและความแตกต่างของข้อมูลที่เก็บรวบรวมมา
2. การหาความสัมพันธ์ของข้อมูล แยกแยะเงื่อนไขเพื่ออธิบายสาเหตุความสัมพันธ์ รวมทั้งเป็นการอธิบายการเกิดขึ้น การดำรงอยู่และการเปลี่ยนแปลงของปรากฏการณ์ที่ศึกษา
ลักษณะของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
1. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ ต้องการที่จะอธิบายความสัมพันธ์ของปรากฏการณ์เช่นเดียวกับการวิจัยเชิงปริมาณ แต่เป็นการอธิบายในมิติที่แตกต่างกัน คือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพมุ่งเน้นที่จะจำแนกให้เห็นความหลากหลาย (Complexity) และความหมายของปรากฏการณ์ (Thick Description) มากกว่าที่จะเสนอให้เห็นถึงความคล้ายคลึงกันและความสัมพันธ์ที่วัดได้ด้วยค่าทางสถิติ
2. การวิเคราะห์ข้อมูลอาศัยข้อมูลที่มีลักษณะเป็นภาพรวม (Holistic View) ซึ่งหมายถึงองค์ประกอบของปรากฏการณ์ที่มีความสัมพันธ์เกี่ยวโยงซึ่งกันและกันที่มีอยู่แล้วตามสภาพที่เป็นจริงเพื่อช่วยให้เกิดความหมายและความสัมพันธ์ของปรากฏการณ์ในด้านต่างๆไม่ใช่เป็นการเลือกวิเคราะห์ปรากฏการณ์อย่างโดดๆหรือเป็นส่วนเป็นเสี้ยวที่ขาดความเกี่ยวพันกับส่วนอื่น ๆ (Holloway & Wheeler, 1996)
3. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพจะเริ่มกระทำพร้อมๆกับการเก็บรวบรวมข้อมูล และกระทำพร้อมๆกันไปตลอดระยะเวลาของการเก็บรวบรวมข้อมูล (ชาย โพธิสิตา, 2549) ทั้งนี้เพราะการวิจัยเชิงคุณภาพเป็นกระบวนการแสวงหาความรู้แบบอุปนัย (Inductive) คือเน้นการออกไปสัมผัสกับปรากฏการณ์เป็นรูปธรรมก่อน แล้วจึงสร้างสมมติฐาน และตรวจสอบสมมติฐานนั้นเป็นขั้นๆไป จนมั่นใจว่าเป็นข้อค้นพบที่สามารถลงเป็นข้อสรุปได้ และการวิจัยเชิงคุณภาพยังเป็นการศึกษาปรากฏการณ์จากหลายๆ มิติ (Multi-dimension) เพื่อให้เห็นภาพรวม (Holistic) ของปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้น การมองจากหลายมิติหรือหลายแง่มุมนี้ คือการใช้แนวคิดทฤษฎีที่หลากหลายในการพิจารณาปรากฏการณ์ ดังนั้นระหว่างเก็บรวบรวมข้อมูล ซึ่งเป็นช่วงที่นักวิจัยได้สัมผัสกับรูปธรรมของปรากฏการณ์นั้นก็จะนำแนวคิดทฤษฎีที่หลากหลายมาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลไปพร้อมๆ กันด้วย
4. การวิจัยเชิงคุณภาพต้องอาศัยข้อมูลที่เป็น "บริบท" ของปรากฏการณ์ที่ให้ความหมายและมีผลต่อการดำรงอยู่ของปรากฏการณ์นั้น ๆ มาเป็นแนวทางในการวิเคราะห์ข้อมูล (Holloway & Wheeler, 1996) นั้นคือ ปรากฏการณ์สังคมไม่ได้อยู่โดด ๆ ด้วยตัวของมันเอง แต่เกิดขึ้นภายใต้เงื่อนไขบางประการและมีความสัมพันธ์เกี่ยวข้องกับปรากฏการณ์อื่นๆในลักษณะใดลักษณะหนึ่ง ถ้าจะแยกปรากฏการณ์นั้นมาศึกษาโดดๆ หรือเป็นอิสระจากบริบทของมัน ก็จะทำให้ขาดความเข้าใจถึงความหมายและความสัมพันธ์ ตลอดจนทำให้เป็นการวิเคราะห์ปรากฏการณ์นั้นอย่างขาดความหมายทางประวัติศาสตร์ของมันไปนั่นเอง (Beck, 1994)
5. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพต้องคำนึงถึงทัศนะคนใน (Insider View/Emic) ซึ่งหมายถึงผู้ที่ให้ข้อมูลแก่นักวิจัย และทัศนะคนนอก (Outsider View/Etic) ซึ่งหมายถึงมุมมองของผู้วิจัย เพื่อให้ได้ข้อสรุปจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นข้อสรุปของปรากฏการณ์จริงตามความคิดเห็นของผู้ที่อยู่ในปรากฏการณ์นั้นๆ จริงซึ่งก็หมายถึงผู้ให้ข้อมูล (Informants) นั่นเอง (ศากุล ช่างไม้, 2546)
5. นักวิจัยเชิงคุณภาพต้องคำนึงถึงข้อมูล "หน้าบ้าน" และข้อมูล "หลังบ้าน" ปรากฏการณ์ที่เรามองเห็นถือเป็นเพียงข้อมูล "หน้าบ้าน" ยังมีอีกส่วนหนึ่งที่ซ่อนอยู่เบื้องหลัง และเป็นสิ่งที่อธิบายความเคลื่อนไหว และทิศทางของปรากฏการณ์ "หน้าบ้าน" หน้าที่ของนักวิจัยในการวิเคราะห์ข้อมูลก็คือ การค้นหาเบื้องหลังของปรากฏการณ์ "หน้าบ้าน" อันนี้เพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับปัญหาให้ชัดเจนขึ้นนั้นเอง (เบญจา ยอดดำเนิน-แอ๊ตติกจ์ และคณะ, 2536; Graneheim, 2004)
6. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพต้องอาศัยสมมติฐานชั่วคราว นักวิจัยจะต้องนำแนวคิดทฤษฎีที่หลากหลายร่วมกับจินตนาการของนักวิจัย มาลองสร้างเป็นสมมติฐานชั่วคราว (Working Hypothesis) จำนวนมากและขณะที่เก็บรวบรวมข้อมูล สมมติฐานชั่วคราวเหล่านี้จะเป็นสิ่งที่ก่อให้เกิดแง่คิด และมีลักษณะยั่วยุให้คิดต่อ (Generative) ดังนั้นคนช่างสงสัยจึงมีคุณสมบัติเหมาะสมที่จะเป็นนักวิจัยเชิงคุณภาพ (ชยันต์ วรรธนะภูติ, 2537; สุภางค์ จันทวานิช, 2540)
7. ผู้วิจัยต้องเป็นผู้วิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง (ศากุล ช่างไม้, 2546) ทั้งนี้เพราะการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพจะต้องกระทำไปพร้อมๆ กับการเก็บรวบรวมข้อมูล ต้องระลึกอยู่เสมอว่าผู้วิจัยคือเครื่องมือในการเก็บรวบรวมข้อมูลของงานวิจัยเชิงคุณภาพ และในขณะเดียวกันผู้วิจัยก็คือผู้ที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง (Morse & Field, 1996: 57) กระบวนการที่นักวิจัยเข้าไปสัมผัสปรากฏการณ์ด้วยตนเอง การสร้างสมมติฐานชั่วคราว จำเป็นต้องกระทำโดยนักวิจัยหลักที่รู้ปัญหาการวิจัยเป็นอย่างดี หรืออาจกล่าวได้ว่าต้องกระทำโดยผู้ที่รู้คำถามการวิจัย และได้อ่านแนวคิดทฤษฎีต่างๆที่เกี่ยวข้องกับคำถามการวิจัยมาแล้วเป็นอย่างดี ซึ่งหากงานวิจัยที่ทำเป็นหมู่คณะ ผู้ร่วมวิจัยจะต้องทำงานกันอย่างใกล้ชิด มีการแลกเปลี่ยนข้อมูลและข้อคิดเห็นกันตลอดระยะของการเก็บรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล และถึงแม้เป็นงานวิจัยที่ทำตามลำพัง นักวิจัยก็ต้องแลกเปลี่ยนความคิดเห็นกับผู้อื่นตลอดเวลาเช่นกัน นั่นคือการวิเคราะห์ข้อมูลคือการสร้างบทสนทนาโต้ตอบ (Dialogue) ในสมองของนักวิจัย กับเพื่อนร่วมโครงการวิจัย หรือกับนักวิจัยคนอื่นๆ เพื่อให้เกิดความงอกเงยทางปัญญาในการพิจารณาปรากฏการณ์ต่อไป
วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
การวิเคราะห์ข้อมูลต้องเริ่มกระทำพร้อม ๆ กับการเก็บรวบรวมข้อมูล และต้องดำเนินต่อไปภายหลังการเก็บข้อมูลสิ้นสุดลง ทั้งนี้เนื่องจากงานวิจัยเชิงคุณภาพไม่มีกรอบแนวคิดหรือทฤษฎีที่ตายตัวเป็นตัวกำหนด เป็นการศึกษาปรากฏการณ์จากหลายมิติเพื่อให้เห็นภาพรวมของสิ่งที่เกิดขึ้น การมองจากหลายมิตินี่เอง เป็นการใช้แนวคิดทฤษฎีที่หลากหลายในการพิจารณาปรากฏการณ์ โดยระหว่างที่ผู้วิจัยกำลังเก็บรวบรวมข้อมูลอยู่ อาจนำแนวคิดทฤษฎีต่างๆ ที่ได้ทบทวนวรรณกรรมมาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลไปพร้อมกัน การวิเคราะห์ข้อมูลขณะเก็บรวบรวมข้อมูลยังช่วยในการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมที่ไม่ครบถ้วน ให้ครบถ้วนพอที่จะตอบคำถามการวิจัยได้ (ศากุล ช่างไม้, 2546)
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นขั้นตอนที่สำคัญในกระบวนการวิจัยเชิงคุณภาพ โดยเฉพาะวิธีการหลักที่ใช้ในการวิเคราะห์นั้นเป็นวิธีการสร้างข้อสรุปจากข้อมูลจำนวนหนึ่ง มักไม่ใช้สถิติช่วยในการวิเคราะห์ หรือถ้าใช้สถิติก็ไม่ได้ใช้เป็นวิธีวิเคราะห์หลัก แต่ใช้เป็นข้อมูลเสริม ดังนั้นผู้วิเคราะห์ข้อมูลจึงมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการวิจัย ผู้วิเคราะห์ข้อมูลควรมีความรอบรู้ในเรื่องแนวคิดทฤษฎี มีความรู้จริงด้วยตัวเอง สามารถสร้างข้อสรุปผลเป็นกรอบแนวคิด (Appleton, 1995)
วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ แบ่งออกเป็น 2 ส่วน คือ
1. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสร้างข้อสรุป ในการวิจัยเชิงคุณภาพ ซึ่งส่วนใหญ่ข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ จะเป็นข้อความบรรยาย (Descriptive) ซึ่งได้จากการสังเกต สัมภาษณ์ และจดบันทึก
2. การวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) เป็นข้อความบรรยายเหมือนกัน แต่เป็นการกระทำกับข้อมูลที่ได้จากเอกสาร จะกระทำโดยการพยายามทำให้ข้อมูลนั้นเป็นจำนวนที่นับได้ มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเอกสารในการวิจัยเอกสาร
1. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสร้างข้อสรุป
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบนี้ มีอยู่ด้วยกัน 3 ชนิด (Appleton, 1995) คือ
1. 1 การวิเคราะห์แบบอุปนัย (Analytic Induction) คือ การตีความสร้างข้อสรุปข้อมูลจากสิ่งที่เป็นรูปธรรม หรือปรากฎการณ์ที่มองเห็น เช่น พิธีกรรม การดำเนินชีวิต ความเป็นอยู่ การทำงาน ฯลฯ เมื่อผู้วิจัยได้เห็นหรือสังเกตหลาย ๆ เหตุการณ์ต่าง ๆ แล้วจึงลงมือสรุป แต่หากข้อสรุปนั้นยังไม่ได้รับการตรวจสอบอื่น ๆ ก็ถือว่า ผลที่ได้เป็นสมมติฐาน หากได้รับการยืนยันก็ถือว่าเป็นข้อสรุปได้
ในการที่ข้อสรุปไม่ได้รับการยืนยันนั้น เรียกว่า สมมติฐานชั่วคราว (Working Hypothesis) เช่น สมมติฐานที่อาจตั้งขึ้นจากการพิจารณาข้อมูลเบื้องต้น จากนั้นจึงศึกษารวบรวมข้อมูลเพิ่มเติม (ศากุล ช่างไม้, 2546) ดังนั้น ตลอดเวลาที่นักวิจัยทำการวิจัย และลงมือวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น มีการบันทึกโดยจำแนกออกเป็นใคร ที่ไหน เมื่อไหร่ อย่างไร อะไร มีความหมายอย่างไรในการทำสิ่งเหล่านี้ ในการพิสูจน์สมมติฐานนั้น การวิจัยเชิงคุณภาพจะแตกต่างจากการวิจัยเชิงปริมาณซึ่งมีการตีกรอบทฤษฎี แต่ในการวิจัยเชิงคุณภาพผู้วิจัยจะไม่กำหนดสมมติฐานจากกรอบแนวคิดอันใดอันหนึ่งโดยเฉพาะ ผู้วิจัยจะปรับและเปลี่ยนสมมติฐานอยู่เสมอโดยอาศัยการพิสูจน์สมมติฐานเหล่านั้นตลอดเวลา ซึ่งสมมติฐานอาจถูกหรือผิดก็ได้ เมื่อสมมติฐานนี้ถูกพิสูจน์และตรวจสอบแล้ว จึงจะเป็นข้อสรุป (Appleton, 1995) ซึ่งจะเห็นได้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ หัวใจสำคัญอยู่ที่การสร้างสมมติฐานชั่วคราวตลอดระยะของการวิเคราะห์ข้อมูล
1.2 การวิเคราะห์โดยการจำแนกชนิดข้อมูล (Typological Analysis) คือ การจำแนกข้อมูลเป็นชนิด (Typologies) ซึ่งหมายถึง ขั้นตอนของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง (ชาย โพธิสิตา, 2549) แบ่งออกได้เป็น 2 วิธี (Miles & Huberman, 1994)
1.2.1 แบบใช้ทฤษฎี คือ การแยกชนิดในเหตุการณ์นั้น ๆ โดยการยึดแนวคิดทฤษฎีเป็นกรอบ ซึ่งแบ่งเป็น
1) การกระทำ (Acts) คือเหตุการณ์หรือสถานการณ์ หรือพฤติกรรมที่เกิดขึ้นในช่วงระยะเวลาใดเวลาหนึ่ง ไม่ยาวนานหรือต่อเนื่อง
2) กิจกรรม (Activities) คือเหตุการณ์หรือสถานการณ์ หรือขนบประเพณีที่เกิดขึ้นในลักษณะต่อเนื่อง มีความผูกพันกับคนบางคนหรือบางกลุ่ม
3) ความหมาย (Meaning) คือการที่บุคคลอธิบายหรือสื่อสาร หรือให้ความหมายเกี่ยวกับการกระทำหรือกิจกรรม อาจเป็นการให้ความหมายในลักษณะเกี่ยวกับโลกทัศน์ ความเชื่อ คำนิยาม บรรทัดฐาน
4) ความสัมพันธ์ (Relationship) คือ ความเกี่ยวโยงระหว่างบุคคลหลาย ๆ คน ในสังคมที่ศึกษาในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง อาจจะเป็นรูปของการเข้ากันได้ หรือความขัดแย้งก็ได้
5) การมีส่วนร่วมในกิจกรรม (Participation) คือ การที่บุคคลมีความผูกพัน และเข้าร่วมกิจกรรม หรือปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์
6) สภาพหรือสถานการณ์ (Setting) คือ สภาพการณ์ที่การกระทำหรือกิจกรรมเกิดขึ้นจริง ขณะที่ทำการศึกษา
1.2.2 แบบไม่ใช้ทฤษฎี คือการจำแนกข้อมูลที่จะวิเคราะห์ตามความเหมาะสมกับข้อมูล ซึ่งอาจใช้สามัญสำนึก หรือประสบการณ์ของผู้วิจัย ซึ่งผู้วิจัยจะจำแนกข้อมูลเป็นชนิดง่าย ๆ ตามประเภทที่ผู้วิจัยสังเกต เมื่อจำแนกข้อมูลเป็นชนิดแล้ว ผู้วิจัยจะพิจารณาดูความสม่ำเสมอของการเกิดของข้อมูลต่าง ๆ ซึ่งจะเป็นพื้นฐานในการอธิบายสาเหตุของปรากฏการณ์ ในการจำแนกข้อมูลเป็นชนิดทั้งโดยใช้ หรือไม่ใช้กรอบแนวทฤษฎีนี้ ผู้วิจัยจะได้กำหนดหน่วยวิเคราะห์ให้แก่ข้อมูลด้วย
1.3 การวิเคราะห์โดยการเปรียบเทียบข้อมูล (Constant Comparison) คือ การใช้วิธีการเปรียบเทียบโดยการนำข้อมูลมาเทียบเป็นปรากฏการณ์ มีความเป็นรูปธรรมมากขึ้น สามารถทำได้โดยการที่ผู้วิจัยสังเกต หรือรวบรวมข้อมูลได้หลาย ๆ อย่าง แล้วนำมาแยกตามชนิด นำมาเปรียบเทียบกัน
ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสร้างข้อสรุป
หลังจากเก็บรวบรวมข้อมูลและมีการตรวจสอบข้อมูล แล้วจึงนำข้อมูลที่ได้มาทำการวิเคราะห์ข้อมูล โดยแบ่งเป็น 2 ขั้นตอนใหญ่ คือ
1. การหารูปแบบพฤติกรรมหรือหาข้อเท็จจริง
2. การให้คำอธิบายหรือให้ความหมายแก่พฤติกรรม
ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ ประกอบด้วยขั้นตอนการปฏิบัติดังต่อไปนี้
1. การถอดเทปข้อมูลที่ได้จากการสัมภาษณ์อย่างละเอียด ชนิดคำต่อคำ (Transcribing Interview) (Beck, 1994) ห้ามมีการข้ามประโยคบางประโยคที่ผู้วิจัยตัดสินเองว่า “ไม่มีความสำคัญ” เพราะข้อมูลบางอย่างอาจนำมาใช้ในการตรวจสอบในภายหลังได้ (ศากุล ช่างไม้, 2546)
2. การจัดเตรียมข้อมูล (Data Management) เนื่องจากการวิจัยเชิงคุณภาพไม่เน้นการใช้เครื่องมือเพื่อเก็บรวบรวมข้อมูล จึงต้องมีการจดบันทึกข้อมูลต่างๆ (Notetaking) ซึ่งได้จากการเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยวิธีการต่างๆ โดยข้อมูลที่จดบันทึกอาจจัดเตรียมเป็นลักษณะแฟ้มต่างๆ และนำข้อมูลเหล่านี้มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล
3. การให้รหัส (Coding) จัดหมวดหมู่ข้อมูล (Categoring) หรือการทำดัชนีข้อมูล (Indexing) เป็นการเลือกคำบางคำมาใช้เพื่อจัดหมวดหมู่ข้อมูล โดยดัชนีข้อมูลนี้อาจเป็นคำ (Words) เป็นประโยค (Sentences) เป็นแนวคิด (Concept) ก็ได้
4. การทำข้อสรุปชั่วคราวและการตัดทอนข้อมูล (Memoing Data Reduction) การทำข้อสรุปชั่วคราว เป็นการลองเขียนข้อสรุปแต่ละเรื่อง การทำข้อสรุปชั่วคราวจึงเป็นการลดขนาดข้อมูลและช่วยกำจัดข้อมูลที่ไม่ต้องการออกไปได้
5. การเสนอข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์และการนำเสนอ (Displaying Data for Analysis and Presentation) เป็นการนำข้อสรุปย่อยๆมาเชื่อมโยงกัน เพื่อหาข้อสรุปซึ่งจะตอบปัญหาการวิจัย โดยอาจจัดทำเป็นแผนที่ (Map) แผนภูมิ (Charts) ตารางบรรจุเนื้อหา (Matrices) เครือข่ายของเหตุและผล (Causal Network) การจัดแบ่งประเภทของคำ ความคิด ความเชื่อ (Taxonomies or Ethnoclassifications)
6. การประมวลและสรุปข้อเท็จจริง (Drawing and Verifying Conclusions) ได้แก่ การค้นหา แบบแผน การจัดกลุ่ม การวิเคราะห์ปัจจัย การระบุความสัมพันธ์ของเหตุการณ์ การเชื่อมโยงแนวคิด ทฤษฎีกับสิ่งที่ค้นพบ ความสำเร็จของการสร้างบทสรุปขึ้นอยู่กับความสมบูรณ์ของข้อมูลที่เป็นข้อสรุปย่อย ประกอบกับความเป็นสหวิทยาการในตัวผู้วิจัย นั่นคือถ้าข้อมูลเดิมดี โอกาสที่จะได้บทสรุปที่ดีก็มีมาก และถ้าผู้วิจัยมีความสามารถในการเชื่อมโยงความสัมพันธ์ได้ดี มีความรู้หลากหลายเกี่ยวกับแนวคิดทฤษฎีต่างๆที่เกี่ยวข้อง จะทำให้บทสรุปนั้นมีความแหลมคมน่าสนใจ
7. การพิสูจน์บทสรุป เป็นการโยงข้อสรุปเชิงนามธรรมกลับไปสู่รูปธรรมในเหตุการณ์ใหม่อีกครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าบทสรุปที่ทำไว้นั้นเหมาะสมดีแล้ว มีความน่าเชื่อถือ วิธีการที่นักวิจัยอาจนำมาใช้ยืนยันความถูกต้องของข้อสรุป ได้แก่ การตรวจสอบความเป็นตัวแทนของข้อมูลว่ามาจากแหล่งที่เป็นตัวแทนจริงหรือไม่ การตรวจสอบตัวนักวิจัยเองว่ามีอคติหรือไม่ การตรวจสอบข้อมูลแบบสามเส้า การประเมินคุณภาพของข้อมูล และอาจตรวจสอบบทสรุปที่ได้กับผู้ให้ข้อมูล เป็นต้น (Morse & Field, 1996) เมื่อแน่ใจว่าบทสรุปที่ได้มีความเหมาะสม น่าเชื่อถือ จึงทำเป็นรายงานเผยแพร่ต่อไป
2. การวิเคราะห์เนื้อหา
การวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) คือเทคนิคการวิจัยที่พยายามจะบรรยายเนื้อหาของข้อความหรือเอกสาร โดยมีลักษณะสำคัญ 3 ประการ คือ ใช้วิธีการเชิงปริมาณอย่างเป็นระบบและเน้นความเป็นวัตถุวิสัย (Objectivity) และอิงกรอบทฤษฎี การบรรยายนี้จะเน้นเนื้อหาตามที่ปรากฏ ไม่เน้นการตีความหรือการหาความหมายที่ซ่อนไว้เบื้องหลัง ทั้งนี้ผู้วิจัยต้องไม่มีอคติหรือใส่ความคิดความรู้สึกของตนเองเข้าไป (Mayring, 2001; Williamson & Long, 2005)
ขั้นตอนในการวิเคราะห์เนื้อหา
1. ผู้วิจัยจะต้องตั้งกฎเกณฑ์ขึ้นสำหรับคัดเลือกเอกสาร และหัวข้อที่จะทำการวิเคราะห์
2. ผู้วิจัยจะต้องวางเค้าโครงของข้อมูล โดยการทำรายชื่อ หรือข้อความที่จะถูกนำมาวิเคราะห์ แล้วแบ่งไว้เป็นประเภท (Categories)
3. ผู้วิจัยจะต้องคำนึงถึงบริบท (Context) หรือสภาพแวดล้อมประกอบของข้อมูลเอกสารที่นำมาวิเคราะห์ เช่น ใครเป็นผู้เขียน เขียนให้ใครอ่าน ช่วงเวลาที่เขียนเป็นอย่างไร เพื่อให้การวิเคราะห์เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ มีการบรรยายคุณลักษณะเฉพาะของเนื้อหาโดยไม่โยงไปสู่ลักษณะของเอกสาร ผู้ส่งสารและผู้รับ
4. การวิเคราะห์เนื้อหาจะทำตามเนื้อหาที่ปรากฏ (Manifest Content) ในเอกสารมากกว่ากระทำกับเนื้อหาที่ซ่อนอยู่ (Latent Content) การวัดความถี่ของคำหรือข้อความในเอกสารเป็นการวัดความถี่ของคำหรือข้อความที่ปรากฏอยู่ แต่ผู้วิจัยไม่ตีความคำหรือข้อความเหล่านั้น การตีความจะทำเฉพาะตอนที่สรุปเท่านั้น
5. การวัดความถี่ของการใช้ หรือการใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณ แล้วให้ได้คำตอบที่มีความหมายสัญลักษณ์กับสิ่งที่ต้องการค้นหา ซึ่งวิธีการนี้อาจจะได้รับคำตอบที่ชัดเจนแต่ไร้ความหมาย
โปรแกรมคอมพิวเตอร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ
ปัจจุบันการใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Computer Programs for Support of Qualitative Content Analysis) มีหลายแบบที่ผู้วิจัยอาจพิจารณาเลือกใช้ตามความสามารถที่เฉพาะของแต่ละโปรแกรม ได้แก่
1. โปรแกรมประมวลคำ (Word Processing Programme) เป็นโปรแกรมที่ใช้ง่าย ไม่ซับซ้อน โดยการคัดลอก (Copy) ข้อความที่มีรหัสเดียวกัน แล้วนำมาวาง (Paste) รวมไว้ในกลุ่มเดียวกันในแฟ้มเอกสารอีกแฟ้มหนึ่ง ทำให้ง่ายแก่การวิเคราะห์ในขั้นต่อไป (ชาย โพธิสิตา, 2549)
2. โปรแกรมเอ็กเซล (Excel Programme) โดยประยุกต์ใช้กับวิธีวิทยาในการจัดแสดงข้อมูล โดยการออกแบบเซลล์ (Cell) ไว้ล่วงหน้า เพื่อให้สะดวกในการเรียกค้นภายหลัง (ทวีศักดิ์ นพเกษร, 2549: 150)
3. โปรแกรมเฉพาะมีลิขสิทธิ์ ซึ่งพัฒนาโดยนักวิจัยหลายท่าน โปรแกรมเหล่านี้สามารถใช้คำสั่งเรียกข้อมูลที่มีรหัสเดียวกันจากบันทึกต่างๆ มารวมกันได้โดยอัตโนมัติ รวมทั้งสามารถเรียกค้นย้อนกลับไปได้สะดวก ผู้สนใจอาจสืบค้นได้จากเว็บไซต์ ต่อไปนี้ (ทวีศักดิ์ นพเกษร, 2549: 150; Mayring, 2001; Thompson, 2002)
ATLAS.ti http://www.atlasti.de
Ethnograph http://www.qualiresearch.com
TextSmart http://www.spss.com
winMAX http://www.winmax.de
4. โปรแกรมเฉพาะไม่มีลิขสิทธิ์ (Freeware) ของศูนย์ควบคุมและป้องกันโรค ประเทศสหรัฐอเมริกา (Center of Disease Control and Prevention: CDC) สามารถสืบค้นได้จากเว็บไซต์ ต่อไปนี้ (ทวีศักดิ์ นพเกษร, 2549: 150)
ANSWR http://www.cdc.gov/hiv/software/answr.html
CDC EZ-Text http://www.cdc.gov/hiv/software/ez-text.html
การใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เป็นเพียงแต่เข้ามาช่วยจัดเก็บข้อมูล ทำให้ลดเวลาในการค้นหาข้อมูล และลดขนาดของข้อมูลให้แก่นักวิจัย ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลรวดเร็วขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ไม่สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพได้ หน้าที่หลักในการทำดัชนีจำแนกประเภท การเปรียบเทียบ และการเชื่อมโยงข้อมูลยังเป็นของผู้วิจัย นั่นคืองานวิเคราะห์ที่โปรแกรมจะช่วยได้ คือช่วยนักวิจัยซึ่งต้องอ่านต้นฉบับบันทึกจำนวนมากมายในการค้นหาคำที่เป็นดัชนีหรือรหัส และช่วยเชื่อมโยงดัชนีตามความต้องการของนักวิจัยเป็นการย่นย่อเวลาในการอ่าน ช่วยลดขนาดข้อมูลจำนวนมากให้อยู่ในวิสัยที่นักวิจัยจะจัดการได้ และช่วยนำข้อมูลหลายชุดที่มีดัชนีเชื่อมโยงกันมาไว้ร่วมกันให้นักวิจัยอ่านได้สะดวก (ชาย โพธิสิตา, 2549: 400) นอกจากนี้การใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพนั้น ผู้ใช้จะต้องมีความรู้พื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นอย่างดีมาก่อน (สุชาติ ประสิทธิ์รัฐสินธุ์ และ กรรณิการ์ สุขเกษม, 2547: 252) และการตัดสินใจใช้คอมพิวเตอร์มากน้อยเพียงใดขึ้นกับความคุ้นเคย และความชำนาญในการใช้คอมพิวเตอร์ หากมีความชำนาญน้อย การใช้โปรแกรมประมวลคำ (Word Processing Programme) เพียงอย่างเดียวในการช่วยจัดระบบข้อมูลก็เป็นการเพียงพอกับการประหยัดเวลา หากมีความชำนาญในการใช้คอมพิวเตอร์น้อย แต่นำโปรแกรมซับซ้อนมาใช้ กลับจะยิ่งทำให้ผู้วิจัยเสียเวลามากไป และอาจกระทบต่อคุณภาพของงานวิจัยได้ (ทวีศักดิ์ นพเกษร, 2549)
ความน่าเชื่อถือของงานวิจัยเชิงคุณภาพ (Trustworthiness)
กูบา และลินคอน (Guba & Lincoln, 1989 cited in Yanwaree, 2002) ได้ระบุเกณฑ์ในการพิจารณาความน่าเชื่อถือ (Trustworthiness) ของงานวิจัยเชิงคุณภาพไว้ 4 ประเด็น ดังนี้
1. ความเชื่อถือได้ (Credibility) หมายถึง ความสอดคล้องของข้อมูล และการตีความของผู้วิจัยกับความเป็นจริงของผู้ให้ข้อมูลและนักวิจัย ซึ่งแซนเดลโลวสกี (Sandelowski, 1986 cited in Yanwaree, 2002) ได้เสนอแนะให้นักวิจัยดำเนินการเพื่อให้เกิดความเชื่อถือได้ของงานวิจัย ดังนี้
1.1 อยู่ในสนามเป็นช่วงระยะนาน (Prolonged Engagement) นานจนผู้วิจัยสามารถสร้างสัมพันธภาพ (Rapport) กับผู้ให้ข้อมูลจนแน่ใจว่าจะได้ความจริงจากผู้ให้ข้อมูล รวมทั้งทำให้นักวิจัยสามารถขจัดอคติและตรวจสอบความเข้าใจในประเด็นสำคัญๆ ให้ถูกต้อง
การที่นักวิจัยจะได้มีโอกาสใกล้ชิดกับกลุ่มตัวอย่างเป็นช่วงระยะนาน (Prolonged Engagement) เป็นการที่นักวิจัยใช้เวลาที่ยาวนาน ทุ่งเทเวลาให้ใกล้ชิด ทำให้ตรวจสอบได้ว่าข้อมูลที่ได้นั้นมีความผิดพลาดบิดเบือนมากน้อยเพียงใด ไม่ว่าจะเกิดจากตัวตนของนักวิจัย หรือเกิดจากผู้ให้ข้อมูล และเป็นการสร้างความไว้วางใจให้กับผู้ให้ข้อมูล เพื่อผลในการสร้างความเชื่อถือของข้อมูลในระดับสูง (Guba & Lincoln, 1985 อ้างถึงใน กิติพัฒน์ นนทปัทมะดุลย์, 2550)
1.2 สังเกตอย่างจริงจัง และต่อเนื่องยาวนาน (Persistent Observation) (Guba & Lincoln, 1985 อ้างถึงใน กิติพัฒน์ นนทปัทมะดุลย์, 2550) เพื่อเข้าใจคุณลักษณะสำคัญๆ ที่เกิดขึ้น รวมทั้งเข้าใจสิ่งที่ผิดปกติพร้อมทั้งเข้าใจความหมายนั้นๆ
1.4 ตรวจสอบแบบสามเส้า (Triangulation) ได้แก่ การศึกษาจากแหล่งที่มาต่างๆ ของข้อมูลหลายแหล่ง การใช้มุมมองทางทฤษฎีหลายๆ ทฤษฎีตรวจสอบซึ่งกันและกัน และถ่ายทอด เล่า ตรวจสอบระหว่างเพื่อนร่วมวิจัย และผู้เกี่ยวข้องทุกขั้นตอนของการวิจัย
2. การถ่ายโอนผลการวิจัย (Transferability) แซนเดลโลวสกี (Sandelowski, 1986 cited in Yanwaree, 2002) ได้กล่าวถึงการถ่ายโอนผลการวิจัย ว่าเป็นความสามารถอ้างผลการวิจัยไปยังสภาพการณ์ในบริบทที่คล้ายคลึงกัน โดยได้เสนอให้ใช้กลุ่มตัวอย่างแบบเจาะจง (Purposive selection) การหาข้อสนเทศในทุกๆ ด้านอย่างครบถ้วน หาข้อมูลของแนวคิดในสมมุติฐานที่สร้างขึ้น เพื่อสร้างแนวทางอันอาจทำให้เกิดการถ่ายโอนผลวิจัยไปสู่บริบทอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกันได้
3. การพึ่งพากับเกณฑ์อื่น (Dependability) หมายถึงการที่ผลการวิจัยมีความสอดคล้องกับแนวคิด หรือกรอบทฤษฎีที่มีอยู่ (Yanwaree, 2002) ซึ่งอาจทำได้โดยการใช้วิธีอื่นๆ เข้าร่วมกันหลายวิธีในการตรวจสอบความตรงของข้อมูลของแนวคิดทฤษฎี การใช้นักวิจัยหลายคนร่วมสังเกตสิ่งเดียวกัน ฯลฯ เพื่อดูว่าผลลัพธ์ที่เกิดจะไปในทิศทางเดียวกัน สนับสนุนกันหรือขัดแย้งกัน (Graneheim, 2004) หรืออาจใช้วิธีการวิเคราะห์ทบทวนแบบแผนที่แตกต่างออกไป (Negative Case Analysis) (Guba & Lincoln, 1985 อ้างถึงใน กิติพัฒน์ นนทปัทมะดุลย์, 2550)
4. การยืนยันผล (Comfirmability) หมายถึง ความสามารถในการยืนยันผลอันเกิดจากข้อมูล กูบา (Guba, 1981 cited in Yanwaree, 2002) ได้เสนอแนะให้ใช้วิธีการสะท้อนคิด (Reflection) ในทุกขั้นตอนของการวิจัยโดยอาจสะท้อนคิดร่วมกับทีมวิจัย (Member Checking) เพื่อให้การมองปัญหาของผู้วิจัยมีความชัดเจน หรืออาจทดสอบผลการศึกษาที่ได้และการตีความข้อมูลด้วยการให้ผู้ให้ข้อมูลได้ตรวจสอบ (Guba & Lincoln, 1985 อ้างถึงใน กิติพัฒน์ นนทปัทมะดุลย์, 2550)
เอกสารอ้างอิง
กิติพัฒน์ นนทปัทมะดุล. (2550). การวิจัยเชิงคุณภาพในสวัสดิการและสังคม: แนวคิดและวิธีวิจัย. พิมพ์ครั้งที่ 2. กรุงเทพฯ: สามลดา.
ชยันต์ วรรธนะภูติ. (2537). การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ. ใน อุทัย ดุลยเกษม บรรณาธิการ. คู่มือการวิจัยเชิงคุณภาพเพื่องานพัฒนา. พิมพ์ครั้งที่ 2. กรุงเทพฯ: สายส่งศึกษิต เคล็ดไทย จำกัด.
ชาย โพธิสิตา. (2549). ศาสตร์และศิลป์แห่งการวิจัยเชิงคุณภาพ. พิมพ์ครั้งที่ 2. กรุงเทพฯ: อัมรินทร์พริ้นติ้ง.
ทวีศักดิ์ นพเกษร. (2549). วิธีการวิจัยเชิงคุณภาพ เล่ม 2: คู่มือปฏิบัติการวิจัยประยุกต์เพื่อพัฒนาคน องค์กร ชุมชน สังคม. พิมพ์ครั้งที่ 2. นครราชสีมา: โชคเจริญมาร์เกตติ้ง.
เบญจา ยอดดำเนิน-แอ๊ตติกจ์ และคณะ. (2536). การศึกษาเชิงคุณภาพ: เทคนิคการวิจัยภาคสนาม. นครปฐม: มหาวิทยาลัยมหิดล.
มานพ คณะโต. (2550). วิธีวิทยาการวิจัยเชิงคุณภาพในระบบสุขภาพชุมชน. ขอนแก่น: เครือข่ายพัฒนาวิชาการและข้อมูลสารเสพติด ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ มหาวิทยาลัยขอนแก่น.
ศากุล ช่างไม้. (2546). การเก็บข้อมูล การจัดการกับข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ. วารสารมหาวิทยาลัยคริสเตียน, 9(3, กันยายน-ธันวาคม), 164-173.
สุชาติ ประสิทธิ์รัฐสินธุ์ และ กรรณิการ์ สุขเกษม. (2547). วิธีวิทยาการวิจัยเชิงคุณภาพ: การวิจัยปัญหาปัจจุบันและการวิจัยอนาคต. กรุงเทพฯ: สามลดา.
สุภางค์ จันทวานิช. (2540). การวิเคราะห์ข้อมูลในการวิจัยเชิงคุณภาพ. กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
Appleton, J. V. (1995). Analysing qualitative interview data: addressing issues of validity and reliability. Journal of Advanced Nursing, 22, 993-997.
Beck, C. T. (1994). Reliability and validity issues in phenomenological research. Western Journal of Nursing Research, 16 (3), 254-267.
Graneheim, B. L. (2004). Qualitative content analysis in nursing research: concepts, procedures and measures to achieve trustworthiness. Nurse Education Today, 24, 105–112
Holloway, I., & Wheeler, S. (1996). Qualitative research for nurses. Massachusetts:
Blackwell Science Ltd.
Mayring, P. (2001). Qualitative content analysis. Forum Qualitative Social Research, 1(2, June). Retrieved March 4, 2008 from http://qualitative-research.net/fqs/fqs-e/2-00inhalt-e.htm
Morse, J. M., & Field, P. A. (1996). Nursing research: The application of qualitative approaches (2nd ed.). London: Chapman & Hall.
Miles, M. B., & Huberman, A. M. (1994). Qualitative data analysis. 2nd ed. Thousand Oaks: SAGE Publications.
Thompson, R. (2002). Reporting the results of computer-assisted analysis of qualitative research data. Forum Qualitative Social Research, 3(2, May). Retrieved March 4, 2008 from http://qualitative-research.net/fqs/fqs-e/2-00inhalt-e.htm
Williamson, T., & Long, A. F. (2005). Qualitative data analysis using data display. Nurse Researcher, 12(3), 7-19.
Yanwaree, N. (2002). Receiving family caregiving as perceived by people Living with HIV/AIDS. Ph.D. Dissertation, Graduate School, Chiangmai University.
