Data analise

Data-analise is die proses om orde, struktuur en betekenis aan die groot hoeveelheid ingesamelde data te verleen (De Vos, 2005:333). De Vos verklaar dat dit ʼn deurmekaar, onduidelike, tydrowende, kreatiewe en fassinerende proses is. Die outeur verklaar verder dat data-analise in ʼn kwalitatiewe studie ʼn tweevoudige benadering noodsaak. Die eerste benadering behels data-analise tydens data-insameling by die navorsingsplek self. Die tweede benadering behels data-analise weg van die plek van navorsing nadat data- insameling afgehandel is.

De Vos (2005:337) en Leedy en Ormrod (2005:150-151) dui verskeie stappe aan wat die navorser moet volg ten einde die data te analiseer, naamlik:

 Organiseer die data

Die organisering van data is die eerste stap in die data-analiseringsproses weg van die plek van navorsing af. Data kan georganiseer word deur gebruik te maak van indekskaarte, leêrs of ʼn rekenaar-databasis. Die outeurs voer aan dat groot teksgedeeltes verder in kleiner eenhede opgebreek kan word, byvoorbeeld in die vorm van stories, sinne, individuele woorde ensovoorts. Terre Blanche, Durrheim en Kelly (2006:322) voeg by dat ten einde die data te organiseer die navorser goed bekend met die inhoud van die data moet wees. Die navorser moet dus sy veldnotas, onderhoud- transkripsies en alle tekstuele inligting in berekening bring en seker maak dat dit volledig is (Patton, 2002:440). Alle onderhoudstranskripsies moet dus alreeds voltooi wees voordat die data organiseer word. Patton beveel ook aan dat dit

raadsaam is om ʼn kopie van alle ingesamelde data te maak en dit in veilige bewaring te hou waar dit nie beskadig kan word nie.

 Die lees en skryf van memo‟s

Nadat die data organiseer en verwerk is, word analise voortgesit deurdat die navorser hom/haar vergewis van die totale data. Dit beteken dat die navorser meer as een keer die data moet hersien om die geheelbeeld vas te lê voordat dit in kleiner dele opgebreek kan word. De Vos (2005:337) en Leedy en Ormrod (2005:150-151)

beveel ook aan dat die navorser, tydens die leesproses, notas (memo‟s) in die kantlyn maak. Die memo‟s is kort frases, idees of sleutelkonsepte wat tydens die lees van die data by die navorser opkom.

 Identifiseer algemene kategorieë, temas of patrone

Dié proses vereis ʼn verhoogde bewustheid van die data en gefokusde aandag dit wil sê die navorser moet teen dié tyd weet wat die data beteken. Die navorser moet nou algemene kategorieë of temas sowel as subkategorieë identifiseer en die data

daarvolgens klassifiseer. Klassifikasie behels dus die identifisering van vyf of ses algemene temas wat dan verder opverdeel kan word in subtemas.

 Kodeer die data

Nadat die data in temas of kategorieë klassifiseer is, moet die navorser kodes daaraan koppel: dit wil sê die navorser moet dele in die data kodifiseer. Kodering beteken dat data opgebreek word, gekonseptualiseer word en op nuwe maniere teruggeplaas word. Kodes kan dinge insluit soos afkortings van sleutelwoorde, gekleurde kolletjies, getalle, ensovoorts. Soos wat die data kodeer word, kom nuwe insig en begrip van die data na vore wat somtyds veranderinge in die oorspronklike plan noodsaak.

 Toetsing van nuwe insig (begrip)

Soos wat kategorieë en temas ontwikkel word en kodering aan die gang is, begin die navorser die proses van evaluering oor sy ontwikkelende insig en hy ondersoek dit deur die data. Die navorser werk deur die data en daag sy eie begrip van die data uit deur te kyk of sy interpretasie korrek is of nie. Die data word ge-evalueer om te kyk of dit bruikbaar is of nie.

 Soeke na alternatiewe verduidelikings

Soos wat patrone en kategorieë in die data ontwikkel, moet die navorser die skakel tussen die patrone en kategorieë bevraagteken en soek na alternatiewe

verduidelikings. Omdat daar altyd alternatiewe verduikelikings bestaan, moet die navorser dit soek, identifiseer en beskryf en ook demonstreer waarom die gekose verduideliking die beste pas.

 Skryf die verslag

spesifiseer, verteenwoordig ook inligting. Die navorser is betrokke by die

interpretasie van die data ten einde dit te verstaan en die betekenis daarvan te maak. Daarna word die resultate van die navorsing in die vorm van ʼn geskrewe teks

rapporteer.

Uit bogenoemde is dit duidelik dat die stappe om data in te samel noukeurig gevolg moet word om die navorser te help om orde, struktuur en betekenis van ʼn magdom inligting te maak. Hierdeur spaar die navorser homself baie tyd en onnodige stres.

Geloofwaardige navorsing bring oortuigende en geloofwaardige bevindings voort (Van der Riet & Durrheim, 2006:90; Silverman, 2006:47). Ten einde die geloofwaardigheid van die navorser se bevindings te evalueer, moet die navorser hom-/haarself afvra: “Hoe kan ek verkeerd wees?” (Van der Riet & Durrheim, 2006:90). Die navorser moet dus alle ander moontlike verklarings uit die weg probeer ruim sodat sy/haar bevinding so na aan korrek as moontlik is, sodat die waarheid daarvan nie bevraagteken hoef te word nie (Leedy & Ormrod, 2005:98).

Om die geloofwaardigheid van dié studie te ondersteun, sal die navorser gebruik maak van triangulasie. Triangulasie verwys na die proses waar verskillende tipes metodes (kwalitatief of kwantitatief) of verskillende soorte data (onderhoude, observasies, oorsig van

dokumentêre bronne) met mekaar vergelyk word om te kyk hoedat dit met mekaar ooreenstem omtrent die probleem wat bestudeer word (Fouché & Delport, 2005:362; Silverman, 2006:291). Silverman verklaar verder dat indien verskillende data (onderhoude, observasies ensovoorts) of metodes in een studie gebruik word en die bevindinge stem ooreen, dan is die bevindinge geloofwaardig.

Na voltooiing van die onderhoud sal dit raadsaam wees vir die navorser om onmiddellik sy/haar indrukke neer te skryf (veldnotas) om te verhoed dat waardevolle observasies verlore gaan (De Vos, 2005:298). Daarna moet die onderhoude so spoedig moontlik getranskribeer en geanaliseer word terwyl die inligting nog vars is (De Vos, 2005:299). Die navorser sal so in staat wees om betekenisvolle gevolgtrekkings en aanbevelings te maak (Henning,